要理解雲計算和大資料的關係，首先要理解這兩個詞的概念。

雲計算簡單理解，是將實體的IDC機房資源（如伺服器，網路，儲存）透過虛擬化技術，虛擬化為我們所見到的雲產品，如雲伺服器，雲端儲存等。

大資料可以簡單理解為，透過搭建數倉，來對大量資料整理分析，把資料視覺化，分析出結論。

那麼二者的關係如何理解？

從很多雲服務商（阿里雲 AWS Azure等）的售賣雲產品的網站中，會發現，大資料產品也是雲產品中的一種。

所以可以理解為，很多雲服務商，把大資料平臺打包集合成一個雲端PaaS層產品來售賣。

只有雲計算，可以為大資料的運算提供資源層的靈活性。而云計算也會部署大資料放到它的PaaS平臺上，作為一個非常非常重要的通用應用。因為大資料平臺能夠使得多臺機器一起幹一個事兒，這個東西不是一般人能開發出來的，也不是一般人玩得轉的，怎麼也得僱個幾十上百號人才能把這個玩起來。

所以說就像資料庫一樣，其實還是需要有一幫專業的人來玩這個東西。現在公有云上基本上都會有大資料的解決方案了，一個小公司需要大資料平臺的時候，不需要採購一千臺機器，只要到公有云上一點，這一千臺機器都出來了，並且上面已經部署好了的大資料平臺，只要把資料放進去算就可以了。

雲計算需要大資料，大資料需要雲計算，二者就這樣結合了。

ABC一體：

A是人工智慧。

B是大資料。

C是雲計算。

不同行業技術的融合是科技的發展趨勢。

1，大資料是業務需求，雲計算是基礎設施。大資料場景催生雲計算。

2，大資料需要比較大的計算力和動態擴容以及低成本，雲計算滿足這個需求，傳統小型機只滿足其一。

雲計算和大資料是這個時代的兩個王者，那麼他們之間到底是什麼關係？誰才是王中之王？ 　　

其實可以這樣理解：大資料離不開雲計算，雲計算為大資料處理提供了一個很好的平臺，雲計算是大資料時代的唯一選擇，是唯一可行的大資料處理方式。雲計算強調的是計算，而大資料則是計算的物件。如果結合實際的應用，前者強調的是計算能力，後者看重的儲存能力，大資料需要處理大資料的能力，而這種能力其實就是強大的雲計算能力，大資料與雲計算相結合所釋放出的巨大能力，幾乎波及到所有的行業，大資料與雲計算相結合，相得益彰，互相都能發揮最大的優勢。雲計算能為大資料提供強大的儲存和計算能力，能夠更加迅速地處理大資料的豐富資訊，並更方便地提供服務；而來自大資料的業務需求，能為雲計算的實施找到更多更好的實際應用 。

　　相信在不久的將來，大資料和雲計算這兩塊璧玉雙璧合一，為科技和社會創造出更大的財富和貢獻。

雲計算可以分為IaaS (基礎設施即服務),PaaS(平臺即服務),SaaS(軟體即服務) .

大資料可以執行在雲上,在IaaS之上,作為一種PaaS存在.

大資料也可以不執行在雲上,直接執行在物理機器上.

所以大資料可以是雲計算PaaS的一部分.

雲計算是底層運算技術，是透過分散式的方式來完成一整套計算機制，大資料可以理解為在雲計算基礎之上的一種應用方式。

大資料涉及到海量的資料和計算，計算和儲存可以離線計算也可以在雲端計算和儲存。

一般透過CDH叢集進行大資料的分析和儲存到hadoop或oss中。透過spark或storm進行實時計算。

大資料分析常和雲計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作，大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘電網、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統，大資料指的海量的資料 一般日處理 PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智慧商業板塊。

大資料必然與雲計算相關（大資料和雲計算沒有必然聯絡，你要作大資料，可以用雲計算，也可以不用），資料中心是雲計算的基礎，從技術上看，大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘，但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。

資料中心是雲計算的基礎設施，我們通常講到的伺服器資源分配，頻寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基於資料中心的大小，和其頻寬的容量，資料中心分佈在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標準，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，雲計算是在資料中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閒置資源利用。

但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託資料中心實現落地。可以說，資料中心是雲計算的根，雲計算是資料中心“葉子”，雲計算透過“光合作用”促進資料中心的發展，而資料中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。

在對大資料與雲計算的關係理解之前，我們需要對這兩個概念分別進行了解。

大資料指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊，簡單理解就是海量資料的高效處理。

雲計算就是硬體資源的虛擬化，雲計算相當於我們的計算機和作業系統，將大量的硬體資源虛擬化後再進行分配使用。

本質上看，雲計算強調的是計算，而資料則是計算的物件，二者是動與靜的關係，但大資料需要處理資料的能力，比如資料獲取、清潔、轉換、統計等等，而云計算為大資料處理提供了一個很好的平臺，是唯一可行的大資料處理方式，二者是靜中有動，動中有靜。雲計算是基礎設施，大資料可以使用雲計算的儲存能力來儲存資料，計算能力來進行運算。雲計算需要大資料，大資料需要雲計算，雲計算能為大資料提供強大的儲存和計算能力，能夠更加迅速地處理大資料的豐富資訊，並更方便地提供服務；而來自大資料的業務需求，能為雲計算的實施找到更多更好的實際應用，大資料與雲計算相結合，二者相輔相成，相得益彰，互相都能發揮最大的優勢，為社會創造出更大的貢獻。

大資料(Big Data) VS 雲計算(Cloud Computing)先說二者概念：

大資料：透過資料的捕捉和管理，發揮無形的資訊資產價值。

大資料（分析）的核心價值並不在於掌握資料資訊量的龐大，而在於資料背後蘊藏價值的挖掘，發揮資料的價值。

大資料的4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算：基於對大規模資料計算及儲存的急切需求，雲計算應運而生。

雲計算是一種分散式計算平臺，將海量的伺服器資源透過網路進行整合、排程分配給使用者，解決使用者因為儲存、計算資源不足所帶來的問題。

體驗每秒萬億次級別的運算能力，享受便捷可用的、按需使用的網路訪問。

關於二者聯絡：

很多公開文章為了展示大資料和雲計算關係的密切，把雲計算和大資料比喻為硬幣正反面的關係，這點倒也可以理解。

關於二者的關係其實有以下幾種解讀可供參考：

大資料為雲計算提供了用武之地，雲計算為大資料提供了技術（基礎）支援。

大資料無法用單臺的計算機進行處理，須採用分散式架構，即依託於雲計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化等技術。

如果把大資料比作前臺，則雲計算像極了後臺。

脫離了雲計算的大資料，資料將只是資料本身；脫離了大資料的雲計算，雲計算只是空殼擺設。

大資料如果是軟體應用，雲計算則是硬體裝置資源。

大資料如果是操作的如網頁、軟體或App這類軟體應用，雲計算就是為這些網站、軟體或App默默提供服務和支援的硬體設施。

雲計算需要大資料，大資料更離不開雲計算！

通俗點說大資料和雲計算之間的關係就像容器和水的關係，雲計算就像一個容器，而大資料則正是存放在這個容器中的水，大資料要依靠雲計算技術來進行儲存和計算。

大資料和雲計算之間的關係是怎麼樣什麼是大資料？

一分鐘內，微博上新發的資料量能夠超過幾十萬條；瀏覽量甚至超過幾千萬......

這些龐大的數字，意味著什麼？

早在2012年前後，“大資料（big data）”這一陌生的詞彙開始映入人們“耳簾”，行業內人員往往用它來描述和定義資訊爆炸時代產生的大量的資料，比如上面提到的微博新發量及瀏覽量等。

隨著雲時代的來臨，大資料（big data）也使得越來越多的人開始關注，很多大型網際網路公司開始搭建自己的大資料平臺，例如騰訊雲就在近日Techo開發者大會上就對外披露內部有超過100萬臺的伺服器，可想而知，無論是計算能力還是資料儲存等各方面支撐量是相當大的；當然還有阿里雲、百度雲等。

大資料的發展和應用面也是越來越廣泛的，例如：電子商務、物流配送、醫療健康等，各種利用大資料進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷範圍以及存貨的補給也得到全面的改善與最佳化。

什麼是雲計算？

當今時代，無論是企業還是政務相關應用都變得越來越複雜化，這就要求底層硬體有更高更強的配置，例如：我們日常使用的手機，隨著APP更新，軟體越來越強大，功能越來越多，相對要求手機配置也逐漸苛刻，所以我們會隔一兩年或更短的時間更換新的手機。對於企業來講，再去購買各類硬體裝置（伺服器、儲存、頻寬、安全裝置等），開銷往往非常的巨大。

而“雲計算”恰好能彌補以上問題，成為最合適的解決方案！將應用部署到雲端後，不用再擔心硬體更新換代問題，並且維護成本還大大縮減。

作為雲服務商，一般是透過虛擬化技術（伺服器虛擬化、網路虛擬化、儲存虛擬化等）；OpenStack、Docker等管理平臺，及其他技術去提供多項雲服務。

大資料與雲計算有什麼關係？

“大資料（Big data）”創造了大量的非機構化和半結構化的資料，對於這些資料的分析會花費過多的時間（時間就是金錢），大資料與雲計算的結合（其實大資料與雲計算是密不可分的），採用分散式計算架構，依靠強大的計算能力能夠實時的向多臺伺服器分配工作進行資料分析，大大縮減了時間的浪費。

大資料有兩大特點，一是資料來源多，包括各種結構化資料和非結構化資料，如網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等，同時數量相對巨大，大資料中的‘大’本身就是一個相對的概念;二是資料處於“online”即線上的狀態，能夠隨時被吸取和關聯，並進行分析。

一般來講，更多智慧硬體和這能裝置的加入，更多資料實時產生，於是就需要大資料技術來實現對資料資訊的價值挖掘。大資料技術包括了資料採集，資料存取，基礎架構，資料處理，統計分析，資料探勘，模型預測，結果呈現等八個方面。

而以上幾個方面都離不開雲平臺和雲計算能力，比如說資料採集之後的資料儲存，現在很多非核心敏感資料都可以儲存在雲端;資料探勘也是需要透過雲計算和機器學習才能實現。那什麼才是雲計算呢?

雲計算——低成本部署、隨需使用的計算大腦

所謂雲計算，非常教科書的說法是“能透過網路訪問可擴充套件的、靈活的、可共享的物理或虛擬資源池，並按需自助獲取和管理這些資源的模式。其中資源例項包括伺服器、作業系統、網路、軟體、應用和儲存裝置等。”

從以上概念可以看出其包括軟體、硬體等資源，簡單說雲計算有三層雲平臺，第一個是Iaas(InfrastructureasaService)，基礎設施即服務，以前這些資源都是企業固有資源，現在可以不再擁有，透過平臺服務商提供，減輕部署成本;

第二個是Paas(Platformasaservice)，平臺即服務，開放式的API可以由合作方提供行業和內容的服務;

第三個是SaaS(Softwareasaservice)，軟體即服務。比如我們經常使用的手機APP等;

雲計算有一個很重要的特點和優勢就是資源池化，就是把Iaas，Paas，Saas層的資源(CPU、儲存、網路等)放入到資源池中(雲伺服器)，由雲伺服器進行集中管理。雲計算裡所有的服務都是透過資源池裡的資源而提供的。

我們已經進入了新一輪技術驅動的時代，那如何理解大資料與雲計算的關係？

在中國計算機學會大資料專家委員會副主任車品覺看來：人工智慧、深度學習，這些都是二十年前就有的技術，但是二十年前沒有大資料，沒有可以關聯的資料。所以大資料的故事從有了關聯才真正開始。

那如何應用大資料?首先要了解資料的生命週期。“布點”、“收集”、“儲存”，這些是前端，之後需要對資料做“識別”、“關聯”、“分析”。還有一個能把整個過程包起來的，就是“實時重新整理”。這就是資料的生命週期，它是一個閉環。

大資料技術並不是已經成熟的技術，是一個正在從應用中逐漸走向成熟的技術，目前的挑戰多於成熟，只有沉得下心，願意紮紮實實打好基礎的政府和企業，才能從大資料技術上獲益，所以，要從整體視角來觀察大資料和雲計算，而不能因為其中一個而偏廢其他，總體來講，大資料技術與雲計算都是很有效的工具手段，有待人們去不斷挖掘。

歷史規律告訴我們，任何一次大型技術革命，早期人們總是高估它的影響，會有一輪一輪的泡沫;中期又會低估它的影響，覺得不過是些概念而已;當你覺得它是概念的時候，它已經開始生根發芽，開始茁壯成長。

大資料和雲計算有什麼關聯？

首先，說明大資料和雲計算是什麼，有什麼基本特點，然後指出兩者的關聯。

大資料：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。雲計算：簡單地說，就是簡單的分散式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合併。因而，雲計算又稱為網格計算。透過這項技術，可以在很短的時間內完成對數以萬計的資料的處理，從而達到強大的網路服務。從廣義上說，雲計算是與資訊科技、軟體、網際網路相關的一種服務，這種計算資源共享池叫做“雲”，雲計算把許多計算資源整合在一起，透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而且高效利用。從前兩點可以看出，雲計算可以為大資料的處理提供一種高效可行的方案，而大資料也為雲計算提供用武之地。兩者都是資訊時代網際網路的產物。

從技術上來看，大資料和雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘，但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。

要了解大資料與雲計算有什麼關聯，就必定要先要分清楚“大資料”和“雲計算”各自的含義。

雲計算是透過網際網路提供全球使用者計算力、儲存服務，為網際網路資訊處理提供硬體基礎。

大資料則是運用日趨成熟的雲計算技術從浩瀚的網際網路資訊海洋中獲得有價值的資訊進行資訊歸納、檢索、整合，為網際網路資訊處理提供軟體基礎。雲計算是硬體資源的虛擬化，而大資料是海量資料的高效處理。

可以說，大資料相當於海量資料的“資料庫”，通觀大資料領域的發展我們也可以看出，當前的大資料發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大資料的發展提供了足夠大的空間。

大資料的總體架構包括三層：資料儲存，資料處理和資料分析。資料先要透過儲存層儲存下來，然後根據資料需求和目標來建立相應的資料模型和資料分析指標體系對資料進行分析產生價值。

具體的來說一下雲計算和大資料之間的關聯：

1、雲計算是大資料分析的前提

進入資訊化時代之後，資料量在不斷的增長，大部分企業都能透過大資料獲得額外收益。在大資料分析的過程中，如果提取、處理和利用資料的成本超過了資料價值的本身，那大資料分析也就沒有了利用價值，功能越加強大的雲計算能力，就越能降低資料提取過程中的成本。

2、雲計算能夠過濾無用資訊

對於大資料系統收集的所有資料來說，大部分資料都是沒有利用價值的，因此需要過濾出能為企業提供經濟效益的可用資料。雲計算可以提供按需拓展的儲存資源，可以用來過濾掉無用的資料，是處理外部網路資料的最佳選擇。

3、雲計算助力企業虛擬化建設

企業引入雲計算系統，可以用資訊來指導決策，透過將服務軟體應用於雲平臺，還可將資料轉化到企業現有系統中，幫助企業強化管理模式。上升到我國網際網路整體發展層面，雲計算與企業相結合將使得大資料分析變得更加簡單，也成為推動企業虛擬化建設的重要手段，將使企業在全球市場更具競爭力。

簡單的概括就是:

雲計算是基礎，沒有云計算，無法實現大資料儲存與計算；

大資料是應用，沒有大資料，雲計算就缺少了目標與價值。

不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大資料處理，而大資料的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：“動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的資料”，確實讓人興奮不能止。

1，大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產

2，大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘，但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。

他倆之間的關係你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大資料正是存放在這個容器中的水，大資料是要依靠雲計算技術來進行儲存和計算的。

簡單來說：雲計算是硬體資源的虛擬化，而大資料是海量資料的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和作業系統，將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。

可以說，大資料相當於海量資料的“資料庫”，通觀大資料領域的發展我們也可以看出，當前的大資料發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大資料的發展提供了足夠大的空間。

　　大資料的總體架構包括三層：資料儲存，資料處理和資料分析。資料先要透過儲存層儲存下來，然後根據資料需求和目標來建立相應的資料模型和資料分析指標體系對資料進行分析產生價值。

　　而中間的時效性又透過中間資料處理層提供的強大的平行計算和分散式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大資料產生最終價值。

　　不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大資料處理，而大資料的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：“動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的資料”，確實讓人興奮不能止。

從技術上來看，大資料和雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘，但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。

雲計算和大資料是相輔相成的關係，基於大資料才可以進行雲計算，兩者相互作用才可以在現在的網際網路世界進行管理和模擬。兩者基於概念和外延的不同，也是有著很大的區別的。大資料總的來說還是一種資訊資產，而云計算則是一種網際網路的虛擬資源存貯。

01 大資料是什麼？

大資料，不僅僅是資料量大，還具有多樣化、快速化、價值密度低等特徵。

（1）大資料的4V特徵

資料量大：根據IDC作出的估測，資料一直都在以每年50%的速度增長，也就是說每兩年就增長一倍（大資料摩爾定律），預計到2020年，全球將總共擁有35ZB的資料量。

多樣化：大資料是由結構化和非結構化資料組成的，其中10%為結構化資料，儲存在資料庫中，另外90%為非結構化資料，如網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等。

快速化：從資料的生成到消耗，時間視窗非常小，可用於生成決策的時間非常少。

價值密度低：以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅僅有一兩秒，但是具有很高的商業價值。

（2）大資料時代的思維變革

全樣而非抽樣、效率而非精確、相關而非因果

（3）大資料核心技術

分散式儲存、分散式處理

（4）大資料計算模式

大資料計算模式及其代表產品

02 雲計算是什麼？

雲計算實現了透過網路提供可伸縮的、廉價的分散式計算能力，使用者只需要在具備網路接入條件的地方，就可以隨時隨地獲得所需的各種IT資源。

雲計算的服務模式和型別

（1）雲計算的型別

IaaS( Infrastructure as a Service，基礎設施即服務)：將基礎設施(計算資源和儲存)作為服務出租。

PaaS( Platform as a Service, 平臺即服務): 類似於IaaS，但是它包括作業系統和圍繞特定應用的必需的服務。

SaaS( Software as a Service, 軟體即服務): 從一個集中的系統部署軟體，使之在一臺本地計算機上(或從雲中遠端地)執行的一個模型。由於是計量服務，SaaS 允許出租一個應用程式，並計時收費。

（2）雲計算關鍵技術

虛擬化、分散式儲存、分散式計算、多租戶等。

03 物聯網是什麼？

物聯網，Internet of Things， 是物物相連的網際網路，是網際網路的延伸，它利用區域性網路或網際網路等通訊技術把感測器、控制器、機器、人員和物等透過新的方式聯在一起，形成人與物、物與物相聯，實現資訊化和遠端管理控制。

物聯網體系框架

（1）物聯閘道器鍵技術

04 大資料、雲計算、物聯網有什麼聯絡與區別？