德国大数据云计算,大数据和云计算开启互联网时代

在第二轮中，2013年11月，白宫推出了“数据知识行动”计划，进一步细化了大数据转变国家治理模式、促进前沿创新和提振经济增长的路径。这是美国向数字国家、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮，2014年5月，美国总统办公室提交政策报告《大数据:抓住机遇，保持价值》，强调政府部门与私营部门紧密合作，利用大数据实现增长最大化，降低风险。

什么是云计算？云计算是将计算分布在大量分布式计算机上，而不是本地计算机或远程服务器上，企业数据中心的运行将更类似于互联网。这使企业能够将资源切换到所需的应用程序，并根据需要访问计算机和存储系统。这就好比从旧的单发电机模式转变为电厂集中供电模式。意味着计算能力也可以像煤气、水电一样作为商品流通，获取方便，成本低廉。

云计算的特点:大规模、分布式“云”一般都有相当的规模，一些知名的云提供商如Google云计算、亚马逊、IBM、微软、阿里等。也有几百万台服务器。这些分布式服务器构建的“云”可以为用户提供前所未有的计算能力。虚拟化云计算将采用虚拟化技术。用户不需要关注具体的硬件实体。他们只需要选择一个云服务提供商，注册一个账号，登录他们的云控制台，购买并配置你需要的服务，然后对你的应用进行一些简单的配置，你就可以让你的应用服务于外界，这比在传统的企业数据中心部署一套应用要简单方便得多。

智能时代大数据和云计算开启互联网智能时代。大数据(Bigdata)，或称巨量数据，是指涉及的数据量巨大到无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和排列的信息，以帮助企业做出更积极的商业决策。云计算(Cloudcomputing)是分布式计算的一种，指的是将庞大的数据处理程序通过网络“云”分解成无数个小程序，然后通过由多个服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析，得到结果并返回给用户。

大数据和云计算是当前和未来的热门技术领域，具有广阔的发展前景和就业市场。本文将介绍学习大数据和云计算的方法和技巧，帮助读者更好地掌握这些技术。掌握大数据和云计算领域的核心技术和工具，掌握一些核心技术和工具是非常重要的，比如Hadoop、Spark、Kafka、Docker和Kubernetes。中专是一个很好的起点。如果有一定的计算机基础和编程经验，学习大数据和云计算并不难。

自学常用工具和框架然后你可以自学一些常用的大数据和云计算工具和框架，了解它们的原理和用法。在线学习平台另外，还可以通过一些在线学习平台学习相关课程，比如Coursera、Udemy、edX等。这些平台提供了丰富的课程和实践项目，可以帮助你深入学习和掌握相关的知识和技能。

说实话，两者都是未来的发展趋势，没有好坏之分。根据你的兴趣和你未来的发展方向，判断你想走哪条路！大数据的两大核心是云技术和BI。没有云技术，大数据就没有基础和落地的可能。没有BI和价值，大数据就变成了抛弃基础，抛弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实现落地云技术。

bigdata是指在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的5V特征(IBM提出):体量(海量)、准确性(高速)、多样性(多样性)和价值(真实性)云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动态可扩展且往往是虚拟化的资源。

在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。所以云计算甚至可以让你体验到每秒10万亿次的计算能力，如此强大的计算能力，可以模拟核爆炸，预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等访问数据中心，，并根据自己的需要进行计算。云计算有很多定义，对于什么是云计算，至少有100种解释。