大數據雲支撐

1. 大數據時代的三大技術支撐分別是

分布式處理技術：

分布式處理系統可以將不同地點的或具有不同功能內的或擁有不同數據容的多台計算機用通信網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，協調地完成信息處理任務。比如Hadoop。

雲技術：

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。

存儲技術：

大數據可以抽象地分為大數據存儲和大數據分析，這兩者的關系是：大數據存儲的目的是支撐大數據分析。到目前為止，還是兩種截然不同的計算機技術領域：大數據存儲致力於研發可以擴展至PB甚至EB級別的數據存儲平台；大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集。

2. 隨著包括雲服務、大數據支撐等基礎服務支持後，教育和科技的結合應該走向何方

高校和教育行業廣泛利用大數據、雲計算等互聯網技術是大趨勢，雲計算在教育科研領域的作用主要有三點：
1、建立共享雲平台，提高在線教育資源利用率。利用雲計算建立共享雲平台，可以為高校教育單位提供一個可以共享使用的計算機教學與應用實踐平台，減少學校在基礎設施上的被動重復投資，大大減輕資金壓力，徹底改變傳統一對一配置的格局。利用華雲CloudUltra™企業級雲計算平台，就可以輕松實現統一管理，彈性運營。
2、運營雲計算打造遠程教育平台。基於雲計算的遠程教育系統可以統籌使用各地軟、硬體資源，提供強大的遠程教育能力和資源提供能力，節約大量的硬體投入，資源的利用率也會大幅上升，從而大幅減少數據中心管理成本。
3、通過雲計算提供安全可靠的數據存儲服務。雲計算可以用較低的成本對數據進行集中存儲和管理，並與信息的快速訪問和有效利用相結合，滿足教師和學生對大量文件和數據共享的需求，更可以按需提供存儲容量的靈活擴展，以較少的IT投入解決教育科研資源共享及存儲問題。華雲StorUltra™企業級雲存儲平台可以解決高校內部海量非結構化數據存儲和管理難題，為高校提供無限擴展的存儲，全分布式設計，文件數量與容量近乎無線擴展，保證高校信息數據的高安全、10個9的數據高可靠和3個9的數據高可用。

3. 雲計算與大數據結合的優勢有哪些

雲計算的目的是通過資源共享的方式更好地調用、擴展和管理計算和存儲等方面的資源和能力以降低企業的IT成本；大數據的目的是充分挖掘海量數據中的信息，以發現數據中的價值。
雲計算的處理對象是IT 資源、能力和應用；大數據的處理對象是數據。
雲計算節省了IT資源成本；大數據能發現數據中的價值，從而帶來收益。
雲計算與大數據平台可以建立統一共享的基礎設施資源池，實現針對不同業務應用系統的資源統一部署和協同調度，達到資源的集約利用的目的。同時通過相互借鑒彼此的技術思路，雲計算與大數據實現在提供服務能力方面的融合。

4. 大數據和雲計算是什麼關系

雲計算通俗理解：通過互聯網提供全球用戶計算力、存儲服務，為互聯網信息處理提供硬回件基礎。雲計算，簡單答說就是把你自己電腦里的或者公司伺服器上的硬碟、CPU都放到網上，統一動態調用。
大數據通俗理解：運用日趨成熟的雲計算技術從浩瀚的互聯網信息海洋中獲得有價值的信息進行信息歸納、檢索、整合，為互聯網信息處理提供軟體基礎。大數據，簡單說，就是把所有的數據放到一起分析，找到關聯，實現預測。這里的所有數據對應的是之前的抽樣調研取得的部分數據。
雲計算和大數據的區別：雲計算注重資源分配，是硬體資源的虛擬化;而大數據是海量數據的高效處理。大數據與雲計算之間並非獨立概念，而是關系非比尋常，無論在資源的需求上還是在資源的再處理上，都需要二者共同運用。
雲計算和大數據的關系：雲計算是基礎，沒有雲計算，無法實現大數據存儲與計算。大數據是應用，沒有大數據，雲計算就缺少了目標與價值。兩者都需要人工智慧的參與，人工智慧是互聯網信息系統有序化後的一種商業智能。

5. 根‌雲平台中支撐工業大數據全業務場景的功能體系表現在哪幾個方面

01數據集成：支持當前多樣的主流數據源、數據格式，尤其是試驗領域的特殊格式數據，具有高速的數據集成能力。02數據存儲與查詢：根據冷熱溫三種數據類型，選擇不同的存儲介質，實現大數據的共享存儲和共享訪問。 03數據分析：提供豐富的運算元和模型：預處理、統計、機理模型、機器學習運算元與模型，用戶可自定義運算元及模型。04數據可視：通過可視化報表對試驗數據進行統計分析，直觀的方式展示試驗數據信息；05數據挖掘：提供多類數據挖掘方式，包括但不限於統計分析、機器學習、深度學習和強化學習。

6. 大數據和雲計算的區別是什麼啊

一、大數據與雲計算的概念及特點

大數據：在維基網路中，大數據（big data）是用於數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟體工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在於它集收集，分類，處理，分析於一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。

雲計算：根據美國國家標准與技術研究院定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說雲計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。

二、大數據和雲計算的區別及聯系

雲計算是一種商業模式，也是一種計算模式。所以，雲計算是在大數據的基礎上進行的，大數據的目的主要是通過海量數據發現潛在價值，使人們更好的理解和把握信息，雲計算更傾向於提供服務，二者相互關聯。

1、大數據和雲計算的區別

1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。

2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。

3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。

4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。

2、大數據和雲計算的聯系

大數據和雲計算的相同點在於它們都是數據存儲和處理服務，都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術等/隨著數據量的遞增、數據處理復雜程度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化，按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求。在數據量爆發增長以及對數據處理要求越來越高的先當下，實現大數據和雲計算的結合，才能最大程度上發揮二者的優勢，滿足用戶的需求，帶來更高的商業價值。

三、如何理解大數據與雲計算的關系

簡單來說就是，大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開雲計算。高速產生的大數據只有通過雲計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，雲計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開雲計算技術。總之，雲計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的雲計算技術，沒有雲計算就沒有大數據處理的支撐技術。

其實，雲計算是工業時代的電，大數據就是福特生產線，雲存儲就是鋼鐵工業。也就是說，沒有鋼鐵，就沒有電，就不會有大規模工業化生產。沒有雲計算，大數據不會出來，如果雲計算沒有解決雲存儲的問題，也不會出來。

四、大數據和雲計算的發展前景

1、提升網路質量。隨著互聯網以及移動互聯網的持續發展網路將會更加繁忙，用於監測網路狀態的信令數據也會快速增長。通過對海量運維信息以及信令數據的智能分析，能夠提高網路維護的實時性，預測網路流量峰值，預警異常流量。從而有效地防止網路擁塞和系統宕機，從而提高網路服務質量，提升用戶體驗。

2、提升客戶價值通過使用大數據分析、數據挖掘等工具和方法，企業能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數據，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產品組合或商業決策，提升客戶價值。

3、提升行業信息化水平。智慧城市的發展以及教育、醫療、交通、環境保護等關繫到國計民生的行業，都具有極大的信息化需求。

4、提高用戶體驗。高速的信息處理，更優質的服務，能夠更好地滿足用戶需要，使用戶能夠以最廉價的成本為生活帶來更好的便利，最大程度上提高了用戶的生活學習工作質量。

7. 大數據+雲計算將會迎來什麼

雲計算（cloud computing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。[1]
現階段所說的雲服務已經不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、並行計算、網路存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進並躍升的結果。[1]
中文名
雲計算
外文名
Cloud Computing
性質
分布式計算
特點
超大規模
應用
金融、教育等
快速
導航
產生背景發展歷程特點服務類型實現關鍵技術實現形式安全威脅應用發展問題完善措施
概述
「雲」實質上就是一個網路，狹義上講，雲計算就是一種提供資源的網路，使用者可以隨時獲取「雲」上的資源，按需求量使用，並且可以看成是無限擴展的，只要按使用量付費就可以，「雲」就像自來水廠一樣，我們可以隨時接水，並且不限量，按照自己家的用水量，付費給自來水廠就可以。[2]
從廣義上說，雲計算是與信息技術、軟體、互聯網相關的一種服務，這種計算資源共享池叫做「雲」，雲計算把許多計算資源集合起來，通過軟體實現自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源被快速提供。也就是說，計算能力作為一種商品，可以在互聯網上流通，就像水、電、煤氣一樣，可以方便地取用，且價格較為低廉。[2]

8. 大數據與雲計算相輔相成

大數據與雲計算相輔相成
大數據的價值開始日益受到重視，人們對數據處理的實時性和有效性的要求也在不斷提高。現在對大數據的應用己經不局限於BI（商業智能）領域，在公共服務、科學研究等各方面，大數據也都在發揮著巨大的影響力，而且應用面要寬得多。比如美國國家海洋和大氣管理局嘗試利用大數據方法協助進行氣候、生態系統、天氣和商業方面的研究一谷歌流感趨勢則使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情。數據無疑已經成為信息社會日益重要的資源。
大數據的意義並不在於大容量、多樣性等特徵，而在於我們如何對數據進行管理和分析，以及因此而發掘出的價值。如果在分析處理上缺少相應的技術支撐，大數據的價值將無從談起。
具體到企業而言，處於大數據時代的經營決策過程已經具備了明顯的數據驅動特點，這種特點給企業的IT系統帶來的是海量待處理的歷史數據、復雜的數學統計和分析模型、數據之間的強關聯性以及頻繁的數據更新產生的重新評估等挑戰。這就要求底層的數據支撐平台具備強大的通訊（數據流動和交換）能力、存儲（數據保有）能力以及計算（數據處理）能力，從而保證海量的用戶訪問、高效的數據採集和處理、多模式數據的准確實時共享以及面對需求變化的快速響應。
傳統的處理和分析技術在這些需求面前開始遭遇瓶頸，而雲計算的出現，不僅為我們提供了一種挖掘大數據價值使其得以凸顯的工具，也使大數據的應用具有了更多可能性。
雲計算包含兩方面的內容；服務和平台，所以雲計算既是商業模式，也是計蕎模式。比如美國加州大學伯克利分校在一篇關於雲計算的報告中，就認為雲計算既指在互聯網上以服務形式提供的應用。也指在數據中心裡提供這些服務的硬體和軟體。
就目前技術發展來看，雲計算以數據為中心，以虛擬化技術為手段來整合伺服器、存儲、網路、應用等在內的各種資源，並利用SOA架構為用戶提供安全、可靠、便捷的各種應用數據服務；它完成了系統架構從組件走向層級然後走向資源池的過程，實現IT系統不同平台（硬體、系統和應用）層面的「通用」化，打破物理設備障礙，達到集中管理、動態調配和按需使用的目的。
藉助「雲」的力量，可以實現對多格式、多模式的大數據的統一管理、高效流通和實時分析，挖掘大數據的價值，發揮大數據的真正意義。
大數據對技術提出高要求
大數據處理首先是獲取和記錄數據；其次是完成數據的抽取、清潔和標注以及數據的整合、聚集和表達等重要的預處理或處理（取決於實際問題）工作；再次需要一個完整的數據分析步驟，通常包括數據過濾、數據摘要、數據分類或聚類等預處理過權最後進入分析階段，在這個階段，各種演算法和計算工具會施加到數據上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進行解釋的結果。
涉及到龐大的數據量，這一整套處理流程在各個不同階段都會對傳統的技術手段提出挑戰。比如，海量的網路化設備、海量的在線用戶、不間斷的網路聯接，都在時刻生成大量的、多格式的內容數據和狀態信息，這些經由各種客戶端（網頁、應用或是感測器等）採集而來的信息數據，連同成千上萬的訪問和操作請求，會以高並發的方式向系統伺服器施加壓力。
通常為了避免由於服務能力的不足而造成服務請求排隊的問題，會來用負載均衡技術將單個伺服器的壓力進行分攤，大幅提高服務性能；在數據採集時，也會通過在採集端部署大量的資料庫來對系統性能提供支撐，然後對採集到的數據（包括各種結構化、非結構化和半結構化數據等）進行數據清理、去重、正規化以及相應的格式轉換處理。在按照預定規則進行過濾後，輸出到分布式數據存儲系統中進行存儲，為之後的分析和展示做准備。
在分析階段，為了完成數據挖掘的目的，通常需要處理海量的歷史數據，構建復雜的數學統計和分析模型（比如計算冬天的氣溫水平對特定厚度的羽絨服銷量的影響），並針對大量的結果之間的關聯性做出高效正確的處理，同時還要支持數據更新帶來的重新評估；而在展示階段，則應當隱藏諸如數據存儲拓撲和數據存儲結構等實現細節，對業務應用暴露規范的數據訪問介面，對復雜的數據訪問需求提供透明支撐，大大減小業務應用的構建難度。
這些復雜的需求對技術實現和底層計算資源提出了高要求。所以，為應對這些復雜的大數據處理工作，需要從伺服器、網路、存儲、軟體等各個環節構建一個兼具高可用性和高可靠性的系統環境，提供端到端的全面解決方案。

大數據與雲計算相輔相成
傳統的單機處理模式不但成本越來越高，而且不易擴展，並且隨著數據量的遞增、數據處理復雜度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化和系統的透明性、支持多租戶、支持按量計費或按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求；而以雲計算為典型代表的新一代計算模式，以及雲計算平台這種支撐一切上層應用服務的底層基礎架構，以其高可靠性、更強的處理能力和更大的存儲空間、可平滑遷移、可彈性伸縮、對用戶的透明性以及可統一管理和調度等特性，正在成為解決大數據問題的未來計算技術發展的重要方向。
基於雲計算技術構建的大數據平台，能夠提供聚合大規模分布式系統中離散的通訊、存儲和處理能力，並以靈活、可靠、透明的形式提供給上層平台和應用。它同時還提供針對海量多格式、多模式數據的跨系統、跨平台、跨應用的統一管理手段和高可用、敏捷響應的機制體系來支持快速變化的功能目標、系統環境和應用配置。
比如在基於雲計算平台而構建的新型企業信息系統中，在以分布式集群技術構建高性能、高延展的存儲平台之後，我們可以實現對不同業務應用中不同格式、不同訪問模式的海量數據的統一存儲，相關的數據分析系統則構建於分布式工作流和調度系統框架之上，採用分布式計算手段面向多模式海量數據提供數據的轉換、關聯、提取、聚合和數據挖掘等功能。在企業信息系統中經常提到的BI的具體業務功能，比如決策支撐、銷售預測等，就可以由上層業務應用通過調用數據分析系統所提供的功能附加業務邏輯來實現。
雲計算使大數據應用成為可能；沒有雲計算的出現，大數據將仍是空中樓閣，缺乏根基和落地可能。藉助雲計算技術，可以提高系統整體的彈性和靈活性，降低管理成本和風險，並且改進應用服務的可用性和可靠性；雲計算不僅為大數據處理打造一個高效、可靠的系統環境，而且充分發揮雲計算平台的優勢，為大數據應用找到更多樣化的出口。
如果說大數據是一座蘊含巨大價值的礦藏，雲計算則可以被看作是采礦作業的得力工具；沒有雲計算的處理能力，大數據的信息沉澱再豐富，或許也只能望洋興嘆，入寶山而空手回；但從另外的角度說，雲計算也是為了解決大數據等「大」問題發展而來的技術趨勢，沒有大數據的信息沉澱，雲計算的功用將得不到完全發揮。因此，從整體上看，大數據與雲計算是相輔相成的。

9. 大數據雲計算在這個新時代怎麼樣

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。有人感嘆：數據是新的石油，是本世紀最為珍貴的財產。作為信息化發展的新階段，大數據對經濟發展、社會秩序、國家治理、人民生活都將產生重大影響。「誰掌握了數據，誰就掌握了主動權」。現在，世界afe59b9ee7ad各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在技術研發、數據共享、安全保護等方面進行前瞻性布局。抓住大數據發展的時代機遇，開創發展新局面，也是我國必須解答好的時代課題。

近年來，我國網路購物、移動支付、共享經濟等數字經濟新業態新模式蓬勃發展，走在了世界前列。2016年，我國數字經濟規模總量達22.58萬億元，躍居全球第二。

創新發展如逆水行舟，不進則退。面對新的時代要求，推動大數據技術產業創新發展，就要在突破核心技術、加快構建新一代信息基礎設施、完善政策環境、形成數據驅動型創新體系、培育造就人才隊伍等方面邁出新步伐；構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。

大數據不僅是一場技術和產業革命，也將帶來國家治理的深刻變革。運用大數據提升國家治理現代化水平，是新的治理課題。從建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，到保障國家數據安全，打破信息壁壘、推動信息共享，再到利用大數據平台形成社會治理合力，用好大數據這個利器，將有力提升治理科學化、精準化、高效化水平，增強服務經濟社會發展、防範化解風險的能力。「工欲善其事，必先利其器。」善於獲取數據、分析數據、運用數據，是領導幹部做好工作的基本功。懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，已經成為領導幹部的新時代必修課。

10. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(10)大數據雲支撐擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據