海量数据最新消息 大数据和云计算有什么关系？
大数据和云计算有什么关系？
在理解大数据和云计算之间的关系之前，我们需要分别理解这两个概念。
大数据是指所涉及的数据量太大，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理、整理成能够帮助企业在合理时间内做出更积极决策的信息。简单的理解就是对海量数据的有效处理。
云计算是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，大量的硬件资源在分配之前都会被虚拟化。
本质上，云计算强调计算，而数据是计算的对象。二者是动态与静态的关系。但大数据需要处理数据的能力，如数据采集、清洗、转换、统计等，云计算为大数据处理提供了良好的平台，是唯一可行的大数据处理方式。两者在静态中都是动态的，在动态中都是静态的。云计算是基础设施，大数据可以利用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来计算。云计算需要大数据，大数据需要云计算，云计算可以为大数据提供强大的存储和计算能力，可以更快速地处理大数据的丰富信息，更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求可以为云计算的实施找到更多更好的实际应用，大数据与云计算的结合可以相辅相成，相辅相成，发挥各自优势，为社会做出更大贡献。
如何通俗的理解云计算和大数据？
谢谢。这两个词是热词。你可以在互联网上的任何搜索中找到很多关于云计算和大数据的解释。如果你想深入研究它们，你可以看到它们。这里有一个通俗的解释来帮助初学者理解。
要理解云计算，我认为最重要的是理解它的技术本质。如今，云计算技术层出不穷，但却离不开一个根本目的，那就是整合多种计算资源，俗称资源池，让用户可以像使用计算机一样进行部署、调度和管理。如果任何设备出现故障，都不会影响其支持的各种it系统的运行。为了实现这一点，我们需要各种技术手段，比如虚拟化。至于IAAs、PAAS和SaaS，都是在此基础上对外销售的一种服务类型，即销售名称。例如，IAAs是把最基本的计算资源直接卖给用户，相当于卖给你一台没有安装任何东西的电脑；PAAS是在这台电脑上安装操作系统和中间件，但没有应用软件，然后卖给用户；SaaS是卖给你一台有操作系统的电脑，安装各种中间件和应用软件。
大数据的本质是使用所有数据（包括各种数据）并直接分析。大数据的“大”首先体现在“全”和“多”（我认为这是大数据所谓的“4V”或“5V”特征中最重要的一个）。大数据在今天很流行，因为过去很难做到这一点。例如，过去我们只能处理结构化数据，但今天我们可以处理结构化数据，以及文本、视频和语音等非结构化信息。同样，过去我们只能处理抽样数据，但今天我们可以全面处理。而这一切得益于科技的发展，因为今天我们拥有巨大的计算能力、廉价的存储空间和无处不在的网络，以及各种各样的数据采集设备（手机、物联网），使我们拥有各种各样的数据，当然还有各种各样的软件（如Hadoop、spark等），这一切是可能的。显然，这一变化意义重大。它使我们对世界有了更深的了解，并产生了许多前所未有的商业模式。
数据确实是支持人工智能发展的核心因素之一。近年来，人工智能在各个领域都有了较快的发展。大数据的支持起到了非常重要的作用。随着海量数据的训练，人工智能产品的可用性将逐步提高，这将为人工智能提供巨大的帮助，为产品的最终登陆打下坚实的基础。
随着5g通信的落地应用和产业结构升级的深入，未来人工智能产品必将在广阔的产业领域落地。在这个过程中，工业数据的收集、整理和利用变得越来越重要。随着消费大数据维度的不断提升，基于消费大数据的产业结构已经趋于成熟，下一步的发展必将在产业领域找到更多的机遇。由此看来，在工业互联网阶段，如何利用大量的工业数据推动人工智能产品的落地应用将是一个重要的发展方向。
人工智能在工业领域的应用有很多细分领域，创新的空间也很大，因此人工智能产品在工业领域的应用无疑是一个新的价值领域，必然会吸引大量的企业参与其中。当然，要完成人工智能产品在工业领域的应用，还需要一个基本条件，那就是物联网系统的建设。物联网将成为人工智能产品落地应用的重要场景。
物联网与人工智能的结合将解决三个问题，一是数据采集的问题，物联网可以采集大量的行业数据；二是解决计算能力的问题，因为物联网平台通常是建立在云计算平台上，三是物联网的成熟生态，成熟生态是人工智能基础的创新。
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