大数据与云计算概念

Cloud 计算、Big 数据和人工智能是相辅相成的，缺一不可。Cloud 计算相当于人脑，是物联网的神经中枢。Cloud 计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供可动态扩展且往往是虚拟化的资源。Big 数据相当于人脑从小学到大学记忆和储存的海量知识。这些知识只有通过消化、吸收和重构，才能创造更大的价值。人工智能对于一个人来说就像是吸收了大量的人类知识(数据)，不断地深入学习，进化成为一个高人。

从技术角度来说，Da 数据和Yun 计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大型数据无法由单台计算计算机处理，必须采用分布式计算体系结构。其特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖于cloud 计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。Cloud 计算早期是简单分配计算，解决了任务分配，将结果与计算合并。因此，Cloud 计算又叫Grid 计算。

Da 数据，简而言之，所有数据，一起分析，找出相关性，实现预测。All 数据此处对应于上次抽样调查数据获得的部分。大数据需要特殊技术才能在容差时间内有效处理大量数据的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云。

Cloud计算Cloud计算从狭义上讲，云本质上是一个网络。狭义的云计算是提供资源的网络。用户可以随时访问云上的资源，根据需要使用，也算是无限扩展。Cloud 计算广义:Cloud 计算是与信息技术、软件、互联网相关的服务。这个计算资源共享池叫云，云计算放了很多。

Cloud 计算各有侧重的云数据(云计算)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源。大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。

第三集数据和Yun 计算。数据的本质是使用计算 cluster来处理大量的数据，而数据的技术重点是如何将数据分发到不同的/123。cloud 计算的本质是为用户提供计算能力即服务，粒度小，经济实惠，使用快捷，无需购买整台服务器，购买安装部署灵活，可长期使用。随着业务的增长，可以购买更多的-1。需要的时候可以买几十台服务器一小时，操作完成后释放自动化。不需要人来完成资源的分配和调配，可以通过API自动创建云主机等服务。