大資料和雲端計算的區別那個更好點

　　當我們聊到大資料的時候，往往不得不提起雲端計算，兩者彷彿是共生的，兩者的關係與區別是什麼呢?下面就跟著小編一起來看看吧。

　　大資料和雲端計算有什麼關係

　　雲端計算思想的起源是麥卡錫在上世紀60年代提出的：把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給使用者。

　　如今，在Google、Amazon、Facebook等一批網際網路企業引領下，一種行之有效的模式出現了：雲端計算提供基礎架構平臺，大資料應用執行在這個平臺上。

　　業內是這麼形容兩者的關係：沒有大資料的資訊積澱，則雲端計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地;沒有云計算的處理能力，則大資料的資訊積澱再豐富，也終究只是鏡花水月。

　　這裡暫且列舉一些，比如虛擬化技術，分散式處理技術，海量資料的儲存和管理技術，NoSQL、實時流資料處理、智慧分析技術***類似模式識別以及自然語言理解***等。

　　雲端計算和大資料之間的關係可以用下面的一張圖來說明，兩者之間結合後會產生如下效應：可以提供更多基於海量業務資料的創新型服務;通過雲端計算技術的不斷髮展降低大資料業務的創新成本。

　　大資料的本質就是利用計算機叢集來處理大批量的資料，大資料的技術關注點在於如何將資料分發給不同的計算機進行儲存和處理。

　　雲端計算的本質就是將計算能力作為一種較小顆粒度的服務提供給使用者，按需使用和付費，體現了：

　　1.經濟性，不需要購買整個伺服器

　　2.快捷性，即刻使用，不需要長時間的購買和安裝部署

　　3.彈性，隨著業務增長可以購買更多的計算資源，可以需要時購買幾十臺伺服器的1個小時時間，運算完成就釋放

　　4.自動化，不需要通過人來完成資源的分配和部署，通過API可以自動建立雲主機等服務。

　　雲端計算的技術關注點在於如何在一套軟硬體環境中，為不同的使用者提供服務，使得不同的使用者彼此不可見，並進行資源隔離，保障每個使用者的服務質量。

　　1.兩者都關注對資源的排程。

　　2.大資料處理可以基於雲端計算平臺***如IaaS，容器***。

　　3.大資料處理也可以作為一種雲端計算的服務，如AWS的EMR***Amazon Elastic MapReduce ***阿里雲的ODPS***Open Data ProcessingService***。

　　第一，在概念上兩者有所不同，雲端計算改變了IT，而大資料則改變了業務。然而大資料必須有云作為基礎架構，才能得以順暢運營。

　　第二，大資料和雲端計算的目標受眾不同，雲端計算是CIO等關心的技術層，是一個進階的IT解決方案。而大資料是CEO關注的、是業務層的產品，而大資料的決策者是業務層。

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