云计算和大数据哪个发展前景好？

5、而商业智能中的智能从何而来？ 方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。

6、演进路径：云计算---》大数据---》人工智能

如果有人只谈人工智能，而不谈云计算与大数据，要不是技术骗子、要不是不懂装懂的傻子

不知道这三者的关系是否谈明白了。

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高并发场景下，如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失？

消息中间件消息不丢失主要从以下几个方面考虑

投递

生产者向消息中间件投递消息是push的方式，这种方法会出现以下情况

1、生产者挂掉了

情况是这样的，你的生产者收到了数据，并存到了数据库中，同时生产者要降消息push到消息中间件做异步处理。这时候如果生产者挂掉了，就导致消息数据没有push到消息中间件里，也就会出现数据不一致的问题。

这时候我们可以在数据库设置是否投递成功标志位，在生产者push之后，再将标志位设置为已经投递。另外，客气启动一个定时任务，检测是否有消息没有投递，保证消息数据一定会进入中间件。

2、消息重试

生产者没有挂掉，但是因为网络等其他问题，导致生产者不知道有没有投递成功。这时候生产者可以失败重试，这保证消息可以再次投递。但是这有可能会出现重复投递，导致出现中间件消息数据重复。

存储

消息中间件是存到磁盘上的，存入磁盘的消息一般是不会丢失的，同时磁盘文件还会做备份。如果一个丢失了，可以通过备份文件恢复。

消费

一般消费者需要在消费者消费成功之后再设置提交消费位点。如果消费失败，消费者不提交消费位点还是可以消费该数据的。这就引出一个问题就是消息重复消费。这个问题和上边提到的消息重复投递相同，都会导致重复消费，这就需要考虑消费的幂等性，可以做消费记录，防止重复消费。

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