云计算与大数据哪个发展前景更好

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西线大数据培训
2017-08-30 · TA获得超过3275个赞
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技术发展是产业发展走向繁荣的前提
无论是计算机行业,还是汽车领域,技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求,数据库和平台都是非完整和非稳定的,时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析,当技术累积到一定层次,产业政策的出台是必然的。
为了激活云计算的发展,国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等,这些政策的出现并非偶然,在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。
技术和政策的形态达到一定的地步,真正的产业化和市场化是否也已经达到?等待入局者必须考虑几个重要因素:一、目的是什么(为了降低成本、提高效率,还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重,如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。
如果这些问题得到肯定的答案,云计算与时代的发展需求相契合,真正的时代大门就会开启。
云计算
大数据的运用将更加追求精准化和多维度
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外,更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
关于大数据的话题,基本围绕三个问题展开:一是数据从哪里来,二是数据如何进行分析,三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的,在未来,通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘,最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。
数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权,但由于法律和其他方面的不健全,政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业,流量入口处的数据将被自动抓取,数据提供商可以提供所有维度的数据,但每一个都是局部。
数据优化商在大数据产业链里要想长久发展,必须精通大数据的模型、算法以及数据特征,同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法,未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求,同时做的是最后的数据整合,在产业链上可能发展空间更大。
IDC行业未来具有很大的发展潜力
中国具有高达6.3亿的大规模网民群体,目前国内仅有3万个机柜,对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出,中国的数据市场规模还远未达到平衡点,未来将保持高速增长的态势。另一个方面,由于企业客户运营模式的改革,企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。
未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势,市场红利可观,创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。
北京北龙超级云计算有限责任公司
2021-11-11 广告
大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,甚至可以改变许多行业的商业模式。 好不... 点击进入详情页
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2021-06-16 · 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。
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出文奕6
2018-07-27 · TA获得超过1704个赞
知道大有可为答主
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大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

大数据的应用:大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

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。

云计算的主要应用:

云物联——“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。

云安全——一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。

云存储——在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
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福莞尔居士
2017-03-10 · TA获得超过496个赞
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个人觉得都可以,具体看你喜欢哪个,两个都是不一样的,个人感觉大数据以后会赚大钱。云计算暂时还不太清楚。
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