大数据实时处理架构 大数据和云计算有什么关系？
大数据和云计算有什么关系？
在对大数据与云计算的关系理解之前，我们必须对这两个概念分别进行了解。
大数据指的是所牵涉的资料量体量庞大到没能实际目前主流软件工具，在合理不时间内至少吉光片羽、管理、处理、并整理好蓝月帝国好处企业经营决策更积极主动目的的资讯，简单啊再理解是海量大数据的高效处理。
云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算等同于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再通过分配在用。
本质上看，云计算指出的是计算，而数据则是可以计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据要去处理数据的能力，比如数据查看、清洁干净、转换、统计计算等等，而云计算为大数据处理能提供了另一个很不错的平台，是任何可行的大数据处理，二者是动中有静，动静结合。云计算是基础设施，大数据可以不在用云计算的存储能力来保存到数据，计算能力来进行运算结果。云计算需要大数据，大数据要云计算，云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，还能够十分快速地去处理大数据的丰富信息，并更比较方便地提供咨询服务；而无论是大数据的业务需求，能为云计算的实施找到更多好的实际应用，大数据与云计算相结合，二者相互结合，互相映衬，相互交换都能发挥出来最大的优势，为社会创造出出极大的贡献。
5G时代流数据该如何处理？有哪些好用的大数据平台？
5G时代，大数据流存储平台“Pravega”自然诞生记
随着5G网络、容器云、低性能存储硬件水平的不断提高，数据增长直接进入了极大的发展阶段。无时不刻的物联网、自动驾驶汽车等边缘计算所再产生的数据源源不断地，看上去像开着的水管，数据源一直在渗出来。这就给当前大数据处理系统（不管某种架构）提出来了一个问题，算出是原生的流换算，而存储却不是原生的流存储。但目前大数据存储无法应付的三大缺陷。
目前大数据处理平台最常见的是Lambda架构，它的优势在于柯西-黎曼方程了动态实时一次性处理与批处理需求，可是，从存储的角度看Lambda有三个缺点：
第一、动态实时处理、批处理不都统一，有所不同的处理路径按结构了不同的存储组件，提升了系统的急切度，造成了开发人员的获得学习成本和工作量。
第二、数据存储多组件化、多份化，如下图，虽然的数据会被读取在Elastic Search、S3对象存储系统、Kafka等多种可重构的系统中，不过考虑到数据的可靠性，数据还大都多份冗余度的，这就更大的提升了用户的存储成本。而而不是对企业用户来说，0.1%的存储冗余数据都意味着什么损失。
第三、系统里存储的组件太大太紧张，也提高了在用的运维成本。另外大部分超过的开源项目还处在“强运维”的产品阶段，对此企业用户来说又是很小的开销。
每种类型的数据也有其原生的属性和常用访问模式，不对应有最佳的适用场景在内最适合的存储系统。
这三大缺点带了存储过程中的三个问题，即开发成本、存储成本在内运维成本。那你怎么缩短开发时间、降低存储成本与下降运维成本？在这里，从2012版的数据类型出发，探讨一番5G时代下数据存储新思路。
从存储的视角来说，存储架构的设计必须是需要比较明确所存储位置的数据的特点。目前企业数据的存储模式为块存储、文件存储和对象存储。而今天移动互联、物联网的发展，在物联网、自动驾驶汽车、金融等实时自动应用场景中，需要存储的数据目前被称之为“流数据”，流数据好象被定义法为：
流数据是一组顺序、大量、快速、尝试可以到达的数据序列，一般情况下，数据流可被视为一个随时间世代流传而无限再增长的相册数据集合。
四大存储类型
上图将流数据符号表示为第四种数据类型，从左往右分布的位置着四种最常见的存储类型。现代数据库这类基于条件事务的程序比较适合采用块存储系统。文件共享场景下必须在用户间共享文件通过读写操作，并且适合常规分布式文件(NAS)存储系统。而要能无限储存并接受REST接口读写的非结构化的图像/音视频文件则的很合适采用对象存储系统。
而根据流数据的应用场景，就必须流数据存储柯西-黎曼方程100元以内需求：
低延时：在高并发条件下lt10ms的读写连接时间。
仅处理第二次：即使客户端、服务器或网络直接出现故障，也以保证每个事件都被去处理且只被全面处理第二次。
顺序绝对的保证：这个可以提供不是很严稳定有序的数据访问模式
去检查点：以保证每个读客户端/上层应用能存放和重新恢复以前的使用状态
在物联网的世界，数据是实时自动的，讲都是实时动态的。获得业务敏锐的洞察以赢得漂亮价值我还是错失良机关键机会，对企业来说也许你只能几毫秒的差距，而真正的流式数据处理可以降低悠久的传统的小批量分析方法的宝贵时间。
在此之前，戴尔科技集团IoT部门的团队重新思考了流式数据处理和存储规则，原先电脑设计了新的存储类型，即原生的流存储，干脆“Pravega”刚刚诞生了。
Pravega是以前的完全成熟技术与新技术的组合。Pravega团队具备着实现日志存储的设计经验，也手中掌握ApacheZooKeeper/BookKeeper的项目历史，更何况大量实时系统同样也区分日志存储位置的来结束动态实时运用的消息队列，想不满足这三种数据访问模式，非Pravega神莫属。
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