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您之前可能已经听说过“大数据”和“云计算”这两个术语。 如果您参与了云应用程序的开发，那么您甚至可能有使用它们的经验。许多公共云服务都会使用并存的两者执行大数据分析。

随着软件即服务（SaaS）变得越来越流行，保持最新的云基础架构最佳实践和可大量存储的数据类型至关重要。我们将研究云计算和大数据之间的区别，它们之间的关系以及两者为什么完美匹配，从而为我们带来了许多新的创新技术。

大数据与云计算之间的区别

在讨论两者如何结合之前，重要的是要在“大数据”和“云计算”之间明确区分开。尽管它们在技术上是不同的术语，但由于它们彼此之间具有协同作用，因此经常在文学中一起出现。

• 大数据：这只是指各种程序输出的非常大的数据集。 它可以引用多种类型的数据中的任何一种，并且数据集通常太大而无法在常规计算机上细读或查询。
• 云计算：这是指在“云”上处理任何事物，包括大数据分析。 “云”只是许多提供商中的一组高性能服务器。 他们通常可以比标准计算机更快地查看和查询大型数据集。

本质上，“大数据”是指收集的大量数据，而“云计算”是指将数据远程接收并对该数据执行任何指定操作的机制。

大数据与云计算的角色以及它们之间的关系

云计算提供商通常利用“软件即服务”模型来使客户轻松处理数据。通常，可以使用可以接受专门命令和参数的控制台，但也可以从站点的用户界面完成所有操作。通常包含在此软件包中的某些产品包括数据库管理系统，基于云的虚拟机和容器，身份管理系统，机器学习功能等。

反过来，大数据通常由大型的基于网络的系统生成。它可以是标准格式或非标准格式。如果数据为非标准格式，则除了机器学习以外，还可以使用来自云计算提供商的人工智能来标准化数据。从那里，可以通过云计算平台利用数据并以多种方式加以利用。例如，可以对其进行搜索，编辑和用于将来的见解。

这种云基础架构允许实时处理大数据。它可能需要来自密集型系统的大量数据“爆炸”并实时进行解释。大数据与云计算之间的另一个常见关系是，云的功能使大数据分析能够在过去的一小部分时间内进行。

大数据与云计算：完美匹配

如您所见，将大数据和云计算结合在一起时，存在无限的可能性。如果仅是大数据，会拥有庞大的数据集，而这些数据集虽然具有巨大的潜在价值，但是由于需要花费时间，使用计算机进行分析将是不可能的或不切实际的。但是，云计算使我们能够使用最先进的基础架构，而只为所用的时间和能力付费。大数据也推动了云应用程序的开发。没有大数据，基于云的应用程序将大大减少，因为它们没有任何实际必要性。大数据也经常由基于云的应用程序收集。

简而言之，云计算服务很大程度上是由于大数据而存在。同样，我们收集大数据的唯一原因是因为我们拥有能够在短短几秒钟之内将其接收和解密的服务。两者是完美的匹配，因为没有一个就不会存在。

最后，需要注意的是，大数据和云计算在数字社会中都发挥着巨大作用。两者联系在一起，使有远见卓识但资源有限的人有机会获得业务成功。它们还允许已建立的企业利用他们收集的数据，但是以前无法进行分析。

云基础架构的典型“软件即服务”模型的更现代组件，例如人工智能，还使企业能够根据他们收集的大数据获得见解。通过精心计划的系统，企业可以以象征性的费用利用所有这些优势，而那些拒绝使用这些新技术的竞争对手则尘埃落定。

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