大数据云计算工业,工业大数据与云计算课程

说到大数据，就不得不说云计算。这些数据是如何处理的计算离不开云端计算。Cloud 计算是提取大数据的前提，其强大的cloud 计算能力对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。Cloud 计算 technology是一个容器，large 数据是这个容器里储存的水。大型数据依赖云计算技术进行存储和计算。

云服务的发展趋势云服务的发展趋势将是:建立公有云生态系统，共同推动私有云的来源，云安全成为关键，政府推动，云保险出现。从产业生态来看，公有云服务商构建了一个基于“我”的生态系统，做生态系统越来越成为大型公有云服务商的选择。私有云提供商走上了一条“抱团取暖，合力推源”的道路。在开源社区，众筹发展的局面已经基本形成，热门开源社区的产品技术能力也在一步步提升。

云服务商和cloud 数据 center资源的规模和影响，以及数据 center等物理设施和网络链路人为破坏和故障的影响进一步扩大，对服务商的运维水平提出了极大的考验。国内云服务商开始从内向型向外向型转变，开始向全球发展，尤其是北美。企业在推“云计算 ”，国家在推“互联网 ”。现在，政府采购云计算的案例已经比比皆是，云服务商数据 centers已经在各地生根发芽。

人们通常会误解Da 数据和Yun 计算的关系。而且会把它们混在一起用一句话解释:Cloud 计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。大数据两个核心是云技术和BI。没有云技术数据就没有基础和落地的可能。没有BI和价值，大数据改变放弃基础，舍弃重点目标。简单总结一下，就是big 数据目标驱动是BI，big 数据实现落地云技术。

数据领域的人才需求主要围绕数据的产业链展开，涉及数据的采集、整理、存储、安全、分析、展示、应用，大部分岗位集中在数据平台的研发。除了数据，还应该收集和聚集一定数量的数据，更重要的是对数据进行加工、挖掘、分析、可视化和应用。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。

Da 数据和Cloud 计算: 1)目的不同:Da 数据是发掘信息的价值，而Cloud 计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。2)对象不同:大数据 is 数据的对象，云计算的对象是互联网资源和应用。3)背景不同:“大-2”的出现在于用户和各行各业产生的“大-2”的几何倍数增加；cloud 计算的出现在于用户服务需求的增长和企业处理业务能力的提升。

不考虑目前cloud 计算的发展情况，未来的趋势是:cloud 计算充当计算 resources的底层，支持上层的large 数据的处理，而large-Big数据分析往往与cloud相关。