什么是云计算，物联网和大数据
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
扩展资料
大数据的价值体现在以下几个方面：
1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2.做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
例如：
1.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3.统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
北京北龙超级云计算有限责任公司
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2021-07-19 · 百度认证:陕西新华电脑软件培训学校官方账号
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云计算(cloud computing)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来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
简单地说，云计算其实就是一种通过虚拟化技术实现大规模计算的架构和方法。在云计算中，资源和功能都以服务的方式提供出来供用户使用。举个例子来讲，amazon这样的电子商务网站每天需要处理数百万计的请求和事务，如何保证处理能力，如何保证存储，又如何保证这些能够以简单的方式以及良好的性能来完成呢?
虚拟化是关键。其实虚拟化并不局限于VMware或者Xen提供的这种运行虚拟机的服务器虚拟化技术。大家熟悉的Java Virtual Machine, Hadoop Distributed File System, 虚拟内存等其实都是不同种类的虚拟化技术。将资源以抽象的方式或者逻辑的方式进行表示就是虚拟化。单个服务器的资源终归有限，通过虚拟化可以将不同服务器的资源以统一的整体的形式进行提供，从而让用户感觉拥有一个超大超强的服务器。举一个例子，现在热火朝天的Hadoop其实就是一个计算能力虚拟化的绝佳例子。Hadoop通过Map将一个大的任务分解为许许多多个小的任务，这些小的任务分配给在不同服务器上面的Hadoop服务实例来计算，计算出来中间结果，最后通过reduce方法将结果集进行合并。对于计算任务的请求者而言，他不需要看到背后有多少个Hadoop实例集中了多少台服务器的计算能力执行计算任务，感觉到是那个”强大无比“的电脑的超高处理能力。
信息技术其实一直围绕着3个主题在转，那就是”计算“、”存储“和”通信“。对应着这些主题已经有很多的云计算产品了：在计算方面，有Amazon EC2, Google App Engine等;在存储领域，有Amazon S3, mozy等;在消息通信方面有Amazon SQS等。
那么在中国到底谁需要云计算呢? 我觉得资金紧张的小公司需要，因为用了云计算就可以节约设备的采购成本;数据中心需要，电能消耗是数据中心成本的一个大块，通过云计算可以有效提高资源利用率，减少电能浪费;大公司也需要，因为像IBM这样的公司内部有着数以万计的服务器，同样存在资源利用率的问题。其实，我们普通人的日常生活也离不开云计算，比如越来越多的人通过手机访问搜索、导航等各种各样的互联网服务，云计算可以保证服务质量，让我们真正乐在其中。
2017-10-13 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
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关于云计算、物联网和大数据的概念与关系：
云计算：一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算
云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。
提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。
目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
大数据
大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。
大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。
1.云计算就是数据分析处理的过程放到了后台端，让具有更加强大计算能力的硬件和算法功能去计算，分析，处理。它是相对于本地计算而言的。
2.物联网就是物品电子化让其具有联网功能后形成的网络。电子化后的物品就是一个电子数据源。
3.大数据就是通过各种方式收集到的大量的数据。其中物联网就是其中一个数据来源途径
它们三者关系可以是这样的，物联网是大数据的其中一个来源，物品电子化产生了大量的数据，包括通过其它方式获取的或之前收集到的数据，这些数据不是在本地的计算机上计算处理而是传输到云计算后台进行计算分析，然后把得出的结果返回本地。
单独说明一个概念的话，如果这张物联网足够大的话也有可能是包括了，大数据和云计算在里面的。如果简单的物联网，那就没有那么大量的数据，数据也不需要到云去计算。其次，有大数据那必须就得需要云计算，这两个是配套的。
举一个典型的例子，就是天眼抓捕犯罪份子，首先把通过扫描大量的人脸（物品电子化过程），获取人脸图片视频等特征信息（产生大量的人脸数据，想想这不是固定某个车站的某摄像头某个时间段而已，而是全国的全天侯的，这数据量那是相当惊人的），这些信息通过网络传输给云，然后就是与预录入的犯罪份子信息进行比对（这个就是云计算）。
