大数据和云计算是目前互联网领域处理数据的两种主流技术，不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。
大数据与云计算的关系
大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，从而进行存储和数据分析。
大数据有五个方面，通过5V来描述：
1、数量–数据量
2、种类–不同类型的数据
3、速度–系统中的数据流率
4、价值–基于其中包含的信息的数据价值
5、准确性–数据保密性和可用性
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：
A股开盘：深证区块链50指数下跌0.7%:金色财经消息，A股开盘，上证指数报3387.62点，开盘上涨0.1%，深证成指报14121.69点，开盘下跌0.84%，深证区块链50指数报3994.43点，开盘下跌0.7%。区块链板块开盘下跌0.36%，数字货币板块开盘下跌0.52%。[2020/11/10 12:09:42]
1、基础架构即服务
在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
2、平台即服务
在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。3、软件即服务
北京三中院推出区块链电子公告系统:北京三中院将互联网区块链科技理念与执行工作有机结合，在全国率先创新使用区块链电子公告系统，通过科技手段助力智慧执行。10月16日，北京三中院首次在执行阶段采取电子公告方式进行腾退房屋的公告告知。该案系一腾房案件。房屋由案外人占有使用，且一直拒不配合腾退。当天，执行法官前往涉案房屋，安装了限定案外人在承诺期前依法腾退的电子公告。这也是首例将电子公告适用于案件执行。（北京三中院）[2020/10/19]
此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型
动态 | 石家庄推出基于区块链的城市识别系统:11月4日，《环球时报》报道，新开发的身份识别系统是由石家庄市的三个研究所共同启动的。基于区块链的识别系统将为中国智慧城市分配一个唯一的全球数字ID，以改善这些城市之间的连通性和数据共享。自周日以来，中国的智慧城市已经能够申请自己的城市识别码。二维码技术中关村工业与信息研究院院长张超说，该系统是中国开发的，并补充说：该系统将由中国独立分发和管理，具有统一的分发规则，分布式存储的分辨率和防篡改代码。”（cointelegraph）[2019/11/5]
云计算在大数据中的作用，大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：
声音 | 麦肯锡：在汇款中应用区块链需要央行介入数字货币:据ledgerinsights消息，麦肯锡最近发布的一份关于区块链应用于银行汇款的报告指出，最主要的挑战有几点：1、从法定货币向数字资产的转变存在太多摩擦，央行应使用数字货币作为解决方案；2、监管需要演变，以提供更大的确定性；3、声明应该在区块链上创建客户身份，以支持实时贷款；4、银行高管们需要相信区块链的长期效益，即更低的成本、更少的摩擦和更安全的零售银行体系。[2019/6/7]
1、IAAS在公共云中
IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。
2、私有云中的PAAS
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
3、混合云中的SAAS
如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系？
因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处：
1、改进分析
随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。
2、简化的基础架构
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。
3、降低成本
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
4、安全与隐私
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议，以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。
另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化。
来源：金色财经
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