云计算与大数据-揭秘大数据
云计算与大数据应用的发展与未来趋势
云计算与大数据应用的发展与未来趋势云计算是当下信息技术领域的热门话题,而大数据则是近年来备受关注的技术与应用。
这两者的结合,给现代社会和各行各业带来了巨大的改变和发展。
本文将探讨云计算与大数据应用的发展与未来趋势。
首先,我们来了解一下云计算的定义和特点。
云计算是指通过网络服务的形式,将计算资源和存储资源提供给用户使用。
相比传统的本地计算和存储方式,云计算具有更高的效率和更低的成本。
用户可以根据自己的需求,随时随地访问云端的计算和存储资源,无需购买昂贵的硬件设备,也不用担心数据的安全性和备份问题。
云计算与大数据的结合为现代科技带来了革命性的变化。
大数据是指由于互联网和其他信息技术手段的发展,产生的规模巨大、结构复杂、难以处理的数据。
传统的数据库和数据处理方法已经无法胜任大数据时代的需求。
而云计算提供了强大的计算和存储能力,配合分布式计算和并行处理技术,可以高效地处理大数据,挖掘出其中蕴藏的价值。
在各个行业中,云计算与大数据的应用越来越广泛。
比如,在金融行业,通过分析大数据,可以对客户的信用风险进行评估,提供更精准的金融服务;在医疗健康领域,可以利用云计算和大数据分析技术,加快疾病诊断速度,提高治疗效果;在交通运输领域,可以通过分析交通大数据,优化交通流量,提高交通安全和效率。
可以说,云计算和大数据已经渗透到了各行各业的方方面面。
未来,云计算与大数据的发展将会继续深化。
首先,随着5G 技术的普及,云计算和大数据的应用将变得更加便捷和高效。
5G 网络的高带宽和低时延特性,使得用户可以更快地访问云端的计算和存储资源,大数据的处理速度也会进一步提升。
其次,人工智能技术的发展将进一步推动云计算与大数据的应用。
人工智能是指通过模拟和复制人类的智能行为和思维方式,开发出能够自主学习、推理和决策的计算机系统。
人工智能的训练和应用需要大量的计算和存储资源,而云计算提供了强大的支持。
结合云计算和大数据分析,可以让人工智能系统更好地理解和处理复杂的人类问题。
云计算大数据
云计算大数据云计算和大数据是当今科技领域中最为热门的话题之一。
随着互联网的快速发展,各行各业都产生了庞大的数据量,而云计算则为大数据提供了强有力的支持。
本文将从云计算和大数据的概念、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、云计算和大数据的概念云计算是一种基于互联网的计算方式,将计算能力、存储资源和应用软件等通过互联网提供给用户。
通过云计算,用户可以根据自身需求快速获取所需的计算资源,无需购买和维护昂贵的硬件设备。
大数据则指的是规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合,其处理和分析需借助计算机技术和算法。
二、云计算与大数据的关系云计算为大数据的存储和处理提供了理想的解决方案。
传统的计算方式无法满足大数据的处理需求,而云计算的弹性计算能力和分布式存储系统则能够轻松应对大数据的挑战。
用户可以将数据存储在云端,并通过云计算平台实现数据的高速处理和实时分析,进而挖掘数据中蕴藏的价值。
三、云计算大数据的应用领域1. 企业管理与决策支持:云计算大数据为企业提供了更准确、全面的信息,帮助企业进行市场预测、产品设计和供应链管理等决策过程。
通过分析大数据,企业可以更好地了解消费者需求,提高产品竞争力。
2. 金融行业:云计算大数据在金融行业的应用十分广泛。
通过分析大数据,银行可以更好地进行风险评估和信用评分,提升贷款审批的效率和准确性。
同时,大数据分析还可用于金融市场预测和股票交易策略的优化。
3. 医疗健康:云计算大数据在医疗健康领域的应用有望提升疾病预防和诊断水平。
通过对大量病例数据的分析,可以发现疾病的规律和趋势,辅助医生进行准确的诊断和治疗。
4. 城市管理:云计算大数据可以帮助城市管理者更好地解决城市交通、环境和能源等方面的问题。
通过分析大数据,可以优化交通流量、改善环境质量,并提升城市的整体运行效率。
五、云计算大数据的未来发展趋势1. 边缘计算:随着物联网技术的发展,越来越多的设备和传感器连接到云端,产生的数据量也越来越大。
云计算与大数据的关系
云计算与大数据的关系云计算与大数据的关系一、引言云计算和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题,它们对于企业和个人来说都具有重要意义。
本文将介绍云计算和大数据的关系,详细分析它们之间的相互影响和互为支撑的关系。
二、云计算和大数据的基础概念1、云计算的定义与特点a:云计算的定义:云计算是一种基于网络的计算模式,通过互联网提供按需可扩展的计算资源。
b:云计算的特点:弹性扩展、按需分配、虚拟化、自助服务、网络访问等。
2、大数据的定义与特点a:大数据的定义:大数据是指大量、高速产生的结构化和非结构化数据,需要特殊处理以提取价值信息。
b:大数据的特点:数据量大、速度快、多样性强、价值密度低、复杂性高等。
三、云计算与大数据的相互关系1、云计算对大数据的影响a:大数据存储和处理能力的增强:云计算提供了高性能的计算和存储资源,为大数据的存储和处理提供了强大支持。
b:弹性和灵活性:云计算可以根据大数据的需求,提供弹性和灵活的计算资源,满足大数据处理的高效性和灵活性要求。
c:节约成本:云计算的共享资源模式可以减少大数据处理过程中的硬件和软件成本。
d:安全性和隐私保护:云计算提供了安全可靠的计算环境,保护大数据的安全性和隐私。
2、大数据对云计算的影响a:数据驱动的云计算应用:大数据分析可以为云计算提供更深入的洞察和决策支持,推动云计算应用的创新和发展。
b:弹性和智能化:大数据分析可以帮助云计算平台实现智能化的资源调度和管理,提高资源利用率和性能。
c:安全性和隐私保护:大数据分析可以提供更强大的安全和隐私保护机制,保障云计算中的数据安全性。
四、云计算与大数据的应用场景1、企业级应用a:数据分析与挖掘:利用云计算和大数据技术,对企业内部和外部的数据进行分析和挖掘,发掘商业价值。
b:业务流程优化:通过云计算和大数据分析,优化企业的业务流程,提高效率和竞争力。
2、与公共服务a:智慧城市建设:利用云计算和大数据分析,优化城市管理和公共服务,实现智慧城市建设。
云计算与大数据技术
云计算与大数据技术一、云计算的基础技术云计算(Cloud computing)是指通过网络提供各种计算服务,包括存储、应用、数据处理、网络服务等。
云计算技术的基础是虚拟化技术和分布式计算技术。
虚拟化技术是通过软件的方式将物理服务器拆分成多个虚拟机,实现资源的动态分配和利用;分布式计算技术则是将任务拆分成多个子任务,并分配到多个计算节点上并行处理,提高计算效率。
二、云计算的主要特点1. 可扩展性:云计算具有高度的扩展性,可根据业务需求灵活调整计算和存储资源,不受硬件设备容量的限制。
2. 高可用性:云计算通过实现冗余机制,保证了业务的高可用性,哪怕某一台服务器发生故障,也不会对整个系统造成影响。
3. 易购买:云计算提供的服务可以通过网站在线购买,无需承担维护和调试成本,大大降低了企业运营成本。
三、大数据技术的基本框架大数据(Big data)是指大规模、高维度、多类别的数据集合,它需要使用新型的技术和算法来存储、处理和分析。
大数据技术的基础是分布式存储和并行计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点中,实现数据的高可靠、高效率和高可扩展性;并行计算技术则是将任务拆分成多个子任务,并分配到多个计算节点上并行处理,提高计算效率。
四、大数据技术的主要作用1. 数据挖掘:大数据技术可以通过对海量数据的挖掘,发现数据中的规律和趋势,为企业决策提供重要参考依据。
2. 业务分析:大数据技术可以对不同维度的数据进行分析和比较,帮助企业了解业务状态和趋势,为企业决策提供重要决策支持。
3. 客户关系管理:大数据技术可以对客户数据进行挖掘和分析,为企业提供更加个性化、精准的客户服务。
五、云计算与大数据技术的结合云计算和大数据技术的结合,可以为企业提供更加灵活、高效、安全的数据处理和存储服务。
云计算可以为大数据技术提供强大的计算和存储能力,让数据处理效率更高更快,同时极大降低企业运营成本。
大数据技术则可以为云计算提供更加精细化和智能化的服务,为企业提供更加智能化的计算和存储服务。
云计算与大数据技术的结合
云计算与大数据技术的结合随着科技的不断发展,云计算与大数据技术已经成为当今社会信息化进程中的重要组成部分。
云计算通过提供虚拟化的计算资源和服务,已经成为企业和个人在处理海量数据时的得力助手。
而大数据技术则在这个过程中扮演了重要角色,通过收集、存储、管理和分析海量数据,为用户提供了更加精准、高效的数据处理方式。
本文将探讨云计算与大数据技术的结合,以及对社会和企业发展的积极影响。
一、云计算与大数据技术的共生关系云计算是一种基于网络的计算模式,通过将计算资源、存储资源以及各种应用服务和软件通过互联网进行交付和使用。
大数据技术则是指对大规模数据进行采集、存储、处理和分析的技术和方法。
在云计算的环境下,大数据技术可以更好地发挥作用。
云计算提供了强大的计算和存储能力,使得大数据处理更加高效、灵活和可扩展。
而大数据技术的应用也为云计算提供了更多的需求场景,使得云计算的发展更具实际意义。
云计算与大数据技术的结合,可以帮助企业和个人实现海量数据的处理和分析。
云计算提供了强大的计算和存储能力,可以存储和处理大规模的数据。
而大数据技术通过对这些数据进行分析和挖掘,可以得出企业和个人需要的有价值的信息。
云计算提供的弹性计算和存储资源,可以帮助大数据技术在短时间内完成复杂的数据处理任务,提高数据处理的效率和精度。
二、云计算和大数据技术在企业中的应用1. 提高企业决策过程的智能化水平云计算与大数据技术的结合为企业提供了更多的数据来源和更强大的数据处理能力。
企业可以借助云计算和大数据技术,从多维度、全方位地收集和分析数据,帮助企业在决策过程中更好地把握市场趋势、了解用户需求和提供产品服务。
同时,通过对海量数据的分析和挖掘,企业可以及时发现问题,并做出相应的调整和优化,使企业的决策过程更加智能化。
2. 改善企业的运营效率云计算和大数据技术的结合可以帮助企业提高运营效率。
云计算提供了弹性计算和存储资源,企业可以根据实际需求灵活调整资源的使用量,避免资源浪费。
云计算与大数据处理
云计算与大数据处理随着信息技术的不断发展,云计算与大数据处理已经成为智能时代的热门话题。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的方式,大数据处理则是指针对海量数据进行存储、管理和分析的过程。
它们的结合,可以为企业和个人带来更高效和精准的信息管理和利用。
一、云计算的发展云计算的产生源于数据中心的迅速发展。
数据中心是企业维护服务器、网络设备和存储设备的场所,随着互联网的不断普及和企业信息化程度的提高,数据中心的规模不断扩大,高端服务器的使用量也随之增加。
云计算就是利用这些服务器为用户提供虚拟化的计算资源的方式,使其可以高效地使用这些资源。
这种广泛的计算能力提供了普遍的数据处理和应用,为大数据处理等创新应用提供了基础条件。
二、大数据处理技术的发展与云计算一样,大数据处理技术也是围绕着数据中心的发展而出现的。
数据中心的大量数据处理需求促进了大量的技术创新。
大数据处理技术的核心是如何处理和分析庞大而复杂的数据集合。
这可能涉及到在线分析、数据仓库和数据挖掘等领域,也可能是利用机器学习和自然语言处理等意识形态学领域,进一步挖掘数据中隐含的价值并实现人工智能应用。
三、云计算和大数据处理的结合云计算和大数据处理相互依赖,彼此之间是一种联动关系。
云计算提供了大数据处理所需的计算和存储资源,而大数据处理则需要利用这些资源进行数据分析和应用。
云计算服务商的出现和发展大大提高了企业对数据方面的求解能力,也让大数据处理成为一种“云端服务”。
云计算和大数据处理的结合不仅可以获得更大的计算能力,还能享受更丰富的数据分析和应用服务。
例如,基于互联网和云计算平台,某些企业专注于推动大数据分析,为客户提供个性化的产品和服务,通过大数据分析来完成精准定位、推荐和营销等。
这种集成的服务让大数据处理更为实用、高效和科学,不仅为企业带来了生产力的提升,也为用户提供了更大的便利。
四、大数据处理面临的挑战虽然云计算和大数据处理相互促进,但大规模数据处理仍然面临着许多挑战。
云计算与大数据技术解析
云计算与大数据技术解析云计算和大数据是当今IT行业的两项最重要的技术。
它们不仅在企业环境中扮演着重要角色,也在学术界和科学研究中得到广泛应用。
本文将探讨云计算和大数据技术的定义,它们的特点以及它们在IT行业中的应用。
一、云计算技术1、定义云计算是指通过互联网等公共网络向大量用户提供各种计算资源,如存储、计算、网络、开发平台和应用服务的计算模式。
云计算是一种基于网络和数据中心的 IT 架构和交付方式,它使企业和个人能够更灵活地获取计算资源,提高 IT 资源的利用率和效率。
2、特点云计算具有以下特点:可伸缩性:云计算可以根据实际需求自动分配资源。
灵活性:云计算可以配置各种计算资源,以满足各自需求。
可定制性:云计算可以按照需求配置软件和硬件。
可兼容性:云计算可以处理各种类型的计算任务。
可投资优化:云计算可以优化 IT 投资,提高资源使用效率。
3、应用云计算已被广泛应用于企业和个人环境中,包括以下领域:云存储:用于存储大量数据和文件。
云计算服务公共网服务:如Amazon EC2、Google Cloud Platform。
云开发平台:如Amazon Web Services、Google Cloud Platform。
二、大数据技术1、定义大数据是指数据集合面积非常大、复杂性非常高、处理数据过程需要分析的数据集合,通常需要比普通数据处理更复杂的算法和工具来揭示隐藏在数据中的信息。
大数据技术是一种处理大型数据集合的技术,旨在从大量数据中提取有用的信息。
2、特点大数据具有以下特点:数据量非常大:大数据集合通常包含超过100TB的数据。
结构复杂:数据集合通常包含多个数据源,需要统一处理。
数据类型多样:数据集合通常包含多种类型的数据,如非结构化、半结构化和结构化数据。
要求实时性高:大数据集合处理需要实时响应。
3、应用大数据的应用涵盖了各种领域,包括以下:营销和广告:大数据技术可以分析消费者数据,帮助企业了解客户需求,制定营销策略。
云计算与大数据
云计算与大数据云计算和大数据是当今信息技术领域的两大热门话题,它们的出现和发展给各行各业带来了巨大的变革和机遇。
本文将从云计算和大数据的概念、特点以及相互关系等方面进行综述,旨在帮助读者更好地理解和应用云计算与大数据。
一、云计算的概念和特点云计算,顾名思义,是把计算机的处理能力、存储空间和软件应用等资源通过互联网进行集中管理和分配的一种计算方式。
云计算具有以下几个特点:1. 弹性扩展:云计算基于虚拟化技术,能够根据不同的需求实现计算资源的弹性扩展,提高资源利用率,满足用户在不同阶段的需求变化。
2. 高可靠性:云计算采用分布式架构和备份机制,保证了数据的可靠性和系统的高可用性,能够有效避免单点故障和数据丢失等风险。
3. 高安全性:云计算提供了完善的安全措施,包括数据加密、访问控制、防火墙等,保护用户的数据和隐私安全,提高了云服务的可信度。
二、大数据的概念和特点大数据是指传统数据处理软件无法处理的规模巨大、结构复杂的数据集合,具有以下几个特点:1. 3V特征:大数据以三个V特征著称,即Volume(大规模)、Velocity(高速度)和Variety(多样性)。
大数据具有快速增长、高速获取和多元化等特点。
2. 数据挖掘:大数据的价值主要通过数据挖掘和分析来实现。
通过对大数据的深度分析,可以发现数据中潜藏的规律、趋势和模式,为决策提供科学依据。
3. 数据应用:大数据广泛应用于商业、科学、医疗等领域,可以帮助企业优化运营、提高生产效率、改善客户体验等,对社会经济的发展起到积极的推动作用。
三、云计算与大数据的关系云计算和大数据之间存在密不可分的关系,它们相辅相成、相互促进。
具体表现在以下几个方面:1. 数据存储与处理:云计算为大数据提供了高效、安全的存储和计算能力。
通过云计算平台,可以将大数据存储在云端,充分利用云计算的弹性扩展特性,实现大规模数据的处理和分析。
2. 数据共享与协同:云计算提供了数据共享和协同的平台,可以将不同来源的数据进行整合和分析。
云计算与大数据处理
云计算与大数据处理云计算与大数据处理已经成为当今科技领域的热门话题。
随着信息技术的快速发展,人们对于数据的需求也与日俱增。
而云计算和大数据处理作为应对日益增长的数据需求的解决方案,发挥着至关重要的作用。
本文将探讨云计算与大数据处理的概念、优势和应用领域。
1. 云计算的概念及优势云计算是一种基于互联网的计算方式,利用云端的网络服务提供商提供的硬件和软件资源,提供各种计算和存储服务。
其核心理念是将计算机资源进行集中管理和共享,通过网络实现对资源的高效利用。
云计算的优势主要有以下几个方面。
首先,云计算能够提供灵活的资源调配,用户可以根据自身需求随时扩展或缩减计算和存储资源,从而降低了成本。
其次,云计算具有高可靠性和高可用性,提供商会建立冗余和备份机制,确保用户的数据与应用始终可用。
此外,云计算还能够通过虚拟化技术实现资源的有效利用,提高资源利用率。
2. 大数据处理的概念及意义大数据指的是规模庞大、类型繁杂且难以通过常规软件进行处理和分析的数据集合。
大数据处理则是指对这些庞大数据集合进行有效管理、存储、处理和分析的技术与方法。
大数据处理的意义在于挖掘数据背后的有价值信息,通过对大数据的深入分析,可以发现潜在的商业机会、优化运营、提高效率等。
大数据处理不仅可以帮助企业做出更加精准的决策,还可以推动科学研究、优化社会服务等领域的发展。
3. 云计算与大数据处理的关系云计算和大数据处理相辅相成,相互促进。
一方面,云计算为大数据处理提供了强大的基础设施支持。
云计算的高度灵活性和可扩展性能够帮助用户轻松存储和处理大规模的数据集合。
同时,云计算还提供了强大的计算能力和并行处理能力,能够高效地进行大数据分析和挖掘。
另一方面,大数据处理也推动了云计算的发展。
大数据的快速增长对传统的计算和存储能力提出了挑战,而云计算提供了解决这些挑战的有效途径。
通过云计算,用户可以方便地将应用和数据迁移到云端,利用云端的高性能计算和存储资源进行大数据处理。
云计算和大数据讲座ppt(详细)
集成能力
可与其他开源技术(如 Kubernetes)集成,提供 更丰富的功能。
选择合适平台进行大数据处理建议
评估业务需求
明确业务需求和数据规模,选 择能够满足性能和可扩展性要
求的云平台。
了解技术兼容性
确保所选平台支持现有的技术 栈和开发工具,减少迁移成本 和风险。
考虑成本效益
对比不同平台的定价模型和服 务等级协议(SLA),选择性价 比高的平台。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用 计算、自主计算到云计算的演变 过程,近年来得到了快速发展和 广泛应用。
云计算架构及核心技术
云计算架构
云计算架构包括基础设施层、平台层 和应用层三个层次,分别对应IaaS、 PaaS和SaaS三种服务模式。
核心技术
云计算核心技术包括虚拟化技术、分 布式计算技术、自动化管理技术等, 这些技术共同支撑了云计算的高效、 灵活和可扩展性。
大数据在零售行业的应用 包括市场趋势分析、消费 者行为分析、精准营销等 。例如,通过分析消费者 的购物历史、浏览行为等 数据,可以为消费者提供 更加个性化的商品推荐。
大数据在制造业的应用包 括生产流程优化、质量控 制、供应链管理等。例如 ,通过分析生产线上传感 器采集的数据,可以实时 监测生产过程中的异常情 况并及时处理。
人工智能与云计算和大数据的 结合将为企业提供更精准的市 场分析、用户画像和智能决策 支持。
企业级市场需求推动行业变革
随着企业数字化转型的加速,对云计算和大数据的需求将持续增长。
企业需要借助云计算和大数据技术来优化业务流程、提高运营效率、降 低运营成本等。
未来,云计算和大数据行业将不断推出更加符合企业级市场需求的产品 和服务,推动行业的变革和发展。
云计算和大数据的关系
引言概述:云计算和大数据是当今信息技术领域两个重要的概念,它们之间存在密切的关系。
云计算是一种基于网络的计算模式,它通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和应用服务提供给用户。
而大数据是指规模庞大、多样化和复杂的数据集合。
本文将深入探讨云计算和大数据之间的关系,并从五个方面对其进行详细阐述。
正文内容:一、数据存储与管理1.云计算基础设施提供了大规模的存储资源,可以承载大数据的存储需求。
2.云计算平台可以通过虚拟化技术灵活分配存储资源,满足大数据存储和管理的需求。
3.云计算平台提供了高可靠性和高可扩展性的存储解决方案,确保大数据的安全性和可靠性。
二、数据处理与分析1.云计算提供了灵活、弹性的计算资源,可以满足大数据的处理和分析需求。
2.云计算平台提供了分布式计算和并行处理的能力,可以加速大数据的处理速度。
3.云计算平台提供了各种数据处理和分析工具,如分布式数据库和大数据分析平台,帮助用户高效地处理和分析大数据。
三、数据挖掘与机器学习1.云计算提供了强大的计算能力和大规模的数据存储,为数据挖掘和机器学习提供了有力支持。
2.云计算平台提供了分布式计算和并行处理的能力,可以加速数据挖掘和机器学习算法的训练和推理。
3.云计算平台提供了各种机器学习和数据挖掘工具,如深度学习框架和数据挖掘算法库,帮助用户开展数据挖掘和机器学习工作。
四、数据共享与协作1.云计算平台提供了数据存储和共享的功能,方便用户共享和交换大数据。
2.云计算平台提供了灵活的权限管理和数据访问控制机制,保护大数据的安全和隐私。
3.云计算平台提供了协同工作和协同处理的能力,方便多个用户在云上共同处理大数据,提高工作效率。
五、数据可视化与决策支持1.云计算平台提供了大规模数据的可视化工具和技术,方便用户对大数据进行可视化展示和分析。
2.云计算平台可以与企业的决策支持系统集成,为决策提供大数据分析和预测能力。
3.云计算平台提供了丰富的数据分析和决策支持算法,帮助用户做出更准确和可靠的决策。
大数据分析和云计算的区别
大数据分析和云计算的区别随着科技的不断发展,人们的工作效率得到了大幅提升。
其中最引人注目的就是大数据分析和云计算。
这两个概念常常被人们混淆,本文将深入探讨它们之间的区别。
一、概念介绍大数据分析是指利用计算机、网络等技术,对海量数据进行处理、分析、挖掘,从中提取出有价值的信息,进而为决策提供支持。
而云计算是指通过网络提供计算资源,包括硬件、软件、存储、应用程序等,以满足各种业务需求,同时提高使用效率和降低IT成本。
二、数据来源不同大数据分析所处理的内容主要来自企业、互联网等各方面的数据。
从客观上看,各种设备、数据集、传感器和智能设备都可以作为数据提供的来源。
而云计算主要服务于企业和个人,数据的来源主要是云端存储和传输。
在云计算的数据传输过程中,数量不会像大数据分析一样海量,但是云计算依然可以快速获取和传输数据。
三、数据处理方式不同大数据分析强调的是数据分析和挖掘,在处理数据时,需要结合多种技术,如机器学习、人工智能等等。
数据分析部门可以提供有价值的信息,例如客户的购买行为、产品趋势等。
同时,大数据分析可以帮助企业制定更好的经营战略。
而云计算则侧重于数据的存储和传输,并且将风险因素降到最低。
同时云计算还涵盖了网络安全和数字身份识别等方面。
云计算可以为企业减少技术配置和人力开销,为它们提供一个高效灵活的设备。
四、用户需求不同大数据分析的用户主要是企业,可以为企业提供更好的数据分析,是企业更好地了解和满足客户需求的重要工具。
大数据分析还可以帮助企业获取更准确的数据集,大大提高了分析的准确性。
而云计算则主要是面向个人和企业。
对于个人来说,云计算可以帮助他们存储、同步和查找文件。
对于企业来说,云计算可以帮助他们扩展设备、提高灵活性,并提供新的交互方式和增强了效率。
综合来看,大数据分析和云计算不仅是两个完全不同的概念,而且服务的对象、数据来源、数据处理方式和用户需求都有不同。
无论是企业还是个人,了解大数据分析和云计算的区别,将有助于更好地利用它们所提供的服务,从而增加个人生产力或企业业务量。
云计算与大数据处理技术
云计算与大数据处理技术在当今数字化的时代,云计算和大数据处理技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
这两项技术的融合,为企业和社会带来了巨大的价值和机遇,同时也带来了一系列的挑战。
首先,让我们来理解一下云计算。
简单来说,云计算就是将计算资源(如服务器、存储、网络等)通过互联网提供给用户,用户可以根据自己的需求随时获取和使用这些资源,就像使用水电一样按需付费。
这种模式大大降低了企业的硬件成本和维护成本,提高了资源的利用率。
云计算具有几个显著的特点。
一是弹性扩展,当业务需求增加时,可以迅速增加计算资源;反之,当需求减少时,也可以灵活地缩减资源,避免了资源的浪费。
二是高可用性,通过冗余和备份机制,确保服务的连续性,减少了因故障导致的业务中断。
三是便捷性,用户无需关注底层的硬件设施和维护工作,只需专注于自身的业务应用。
大数据处理技术则是应对当今海量数据的产生和处理需求而发展起来的。
随着互联网、物联网、社交媒体等的普及,数据量呈爆炸式增长,传统的数据处理方法已经无法满足需求。
大数据具有体量大、种类多、速度快、价值密度低等特点。
在大数据处理中,数据的采集是第一步。
这包括从各种数据源(如传感器、网站、移动应用等)收集数据。
接下来是数据的存储,由于数据量巨大,通常需要使用分布式存储系统,如 Hadoop 的 HDFS 等。
数据处理环节则涉及到数据的清洗、转换和分析。
数据清洗用于去除噪声和错误数据,确保数据的质量。
数据转换将数据转换为适合分析的格式。
分析阶段则运用各种技术和算法,挖掘数据中的潜在价值。
云计算在大数据处理中发挥着至关重要的作用。
云计算提供了强大的计算和存储能力,使得处理海量数据成为可能。
通过云平台,企业可以快速部署大数据处理框架,无需自行搭建复杂的硬件环境。
例如,在电商领域,每天都会产生大量的用户行为数据,包括浏览记录、购买记录、评价等。
通过大数据处理技术和云计算的支持,可以分析用户的兴趣偏好、消费习惯,从而为用户提供个性化的推荐服务,提高用户的购物体验和企业的销售额。
详解云计算、物联网和大数据
详解云计算、物联网和大数据云计算、物联网和大数据是当今信息技术领域中备受关注的三大热门话题。
它们的出现和发展,不仅极大地推动了科技进步和社会发展,也给人们的生活和工作带来了革命性的改变。
本文将对云计算、物联网和大数据的概念及其应用进行详解,并探讨它们之间的关系和相互作用。
一. 云计算云计算,顾名思义,是将计算资源像云一样提供给用户,使其能够随时随地通过网络访问和使用计算资源。
与传统的本地计算相比,云计算具有很多优势。
首先,云计算可以实现资源的共享和高效利用,大大减少了硬件设备和维护成本。
其次,云计算提供了强大的计算和存储能力,用户可以根据需求随时调整所用资源的规模,节省了大量时间和精力。
最后,云计算极大地提升了数据的安全性和灵活性,用户可以随时备份和恢复数据,保障了数据的可靠性。
二. 物联网物联网,又称为物联网,是通过互联网将各种物理设备、传感器和其他对象连接起来,实现设备之间的信息传输和交互。
在物联网中,各种设备和传感器都可以通过互联网收集和共享数据,从而实现智能化和自动化的操作。
物联网的应用范围广泛,包括智能家居、智能城市、工业自动化等。
通过物联网,我们可以实现对设备的远程控制,提高生产效率和生活质量。
三. 大数据大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合,这些数据一般无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据的特点主要有三个方面:数据量大、速度快和类型多样。
大数据的应用范围非常广泛,涉及金融、医疗、交通、能源等各个领域。
通过对大数据的分析和挖掘,我们可以从中发现潜在的商业机会、社会趋势和规律,为决策者提供科学依据。
四. 云计算、物联网和大数据的关系云计算、物联网和大数据之间存在着密切的联系和相互依赖。
首先,云计算为物联网和大数据的发展提供了强大的支撑和基础。
云计算提供了高效的计算和存储能力,满足了物联网海量数据的处理和存储需求。
其次,物联网为大数据的采集和传输提供了技术支持和条件。
物联网中各种设备和传感器能够实时收集和传输大量的数据,为大数据分析提供了源源不断的数据流。
云计算和大数据分析报告
云计算和大数据分析报告云计算和大数据分析领域的发展已经影响了各行各业,并且在全球范围内得到广泛的应用。
本报告将对云计算和大数据分析的概念、应用以及未来发展进行阐述。
一、概念介绍云计算是一种通过网络提供计算服务的模式,用户可以按需使用计算资源,无需拥有和维护大型的计算设备。
而大数据分析是指对海量数据进行收集、存储和分析,从中获取有价值的信息。
云计算为大数据分析提供了强大的计算和存储能力,使得大数据分析可以更高效、更准确地进行。
二、云计算与大数据分析的关系1.云计算提供了强大的计算和存储能力,为大数据分析提供了基础。
传统的数据分析往往受限于硬件设备的处理能力,而云计算能够提供弹性的计算和存储资源,使得大数据分析可以更好地进行。
2.云计算架构可以为大数据分析提供更高的可靠性和可扩展性。
云计算基于分布式系统架构,可以在需要时动态分配计算资源,保证大数据分析的高可靠性。
同时,云计算还支持水平扩展,可以满足日益增长的大数据分析需求。
3.云计算为大数据分析提供了更低的成本和更快的处理速度。
通过云平台,企业无需购买昂贵的服务器设备,降低了大数据分析的成本。
同时,云计算可以提供高速的网络连接和并行处理,加快了大数据分析的处理速度。
三、云计算和大数据分析的应用1.商业智能和数据挖掘:通过对大数据进行分析,企业可以获得深入的市场洞察和消费者行为模式,从而指导业务决策和产品改进。
2.医疗保健和生物科技:云计算和大数据分析在医疗领域的应用十分广泛,例如基因组学研究和健康管理系统的开发,可以提供更精确的医疗诊断和治疗方案。
3.智慧城市:云计算和大数据分析可以对城市中的各种数据源进行收集和分析,提供智能交通、智能环保等方面的解决方案。
四、云计算和大数据分析的发展趋势1.边缘计算的崛起:边缘计算将计算、存储和分析能力推向用户和数据源的近端,能够更快、更安全地响应用户需求。
2.人工智能的结合:云计算和大数据分析与人工智能的结合将进一步提升数据分析的能力,实现更智能化的决策和预测。
云计算与大数据
云计算与大数据云计算和大数据是当今科技领域最为炙手可热的话题之一。
在信息技术迅猛发展的时代,云计算和大数据早已经渗透到了人们的生活和工作中。
本文将从云计算和大数据的概念、应用及其对社会和经济的影响等方面展开论述。
一、云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的新型计算模式,通过将计算资源、存储资源和软件服务等信息进行集中、虚拟化管理,并以服务的方式提供给用户,实现资源的共享和利用。
云计算具有以下几个显著的特点:1. 资源共享:云计算通过虚拟化技术将计算、存储和服务资源进行整合,实现资源的共享和高效利用。
2. 弹性扩展:云计算允许按需分配和释放计算资源,根据用户的需求动态调整计算能力和存储容量,提供灵活可扩展的服务。
3. 高可靠性:云计算采用分布式架构和数据冗余备份技术,实现了多备份、自动切换和容错恢复,确保系统的高可用性和数据的安全性。
4. 低成本:云计算基于虚拟化技术,可以充分利用硬件资源,降低硬件采购和维护成本;同时,用户只需按需支付实际使用的资源,避免了高额的固定投资。
二、大数据的概念和特征大数据是指以海量、高速生成和处理的数据集合,具备高度多样性、复杂性和快速变化性的特征。
大数据主要具有以下几个特点:1. 高容量:大数据的规模通常以TB、PB乃至EB为单位,远远超过传统数据的规模。
2. 高速度:大数据以极快的速度产生和变化,对数据的采集、存储和分析提出了更高的要求。
3. 高价值:大数据中蕴含着巨大的商业及科研价值,可以帮助企业发掘新商机,优化经营决策,加强市场调研等。
4. 多样性:大数据源于各种不同类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
三、云计算与大数据的关系云计算和大数据是密不可分的。
云计算提供了大数据处理的存储和计算基础设施,为大数据的收集、存储、处理和分析等提供了强大的支持和保障。
1. 存储和计算能力:云计算提供了高性能、可扩展的存储和计算能力,可以满足大数据的存储需求并支持大规模的数据处理。
云计算与大数据
云计算与大数据大数据的内涵非常丰富,通过多年来对其内涵的不断挖掘和深入研究,我们认为大数据至少有以下几个方面的含义:一是强调“大”。
“大”字本身就意味着海量、高速,体现了互联网海纳百川的特点,也隐喻了海量的数据资源。
当前,大数据已成为继云计算之后又一热门话题。
许多人都知道“云”与“大数据”密切相连,但却很难说清楚什么叫做“大数据”。
实际上,“大数据”并没有统一的定义或标准,它只是一种泛指,可能包括所有的数据类型,甚至还会延伸到物理空间、虚拟空间等。
因此,在讨论“大数据”时,必须要明确其具体范围。
二是突出“云”。
“云”代表了互联网技术发展的新阶段——从单纯提供信息服务向提供信息和应用服务转变。
这里的“云”既可以指互联网企业自建的公共云平台,如阿里巴巴集团的“阿里云”;也可以指由政府搭建的公共云平台,如美国的“超级计算机”。
目前,全球正掀起一场以“云计算”为核心的新一轮科技革命浪潮,而中国则走在了世界最前列。
随着“云计算”的快速普及,各行各业将逐步进入“云端”,产生更加广阔的市场需求,催生更加先进的技术手段,孕育更加丰富的商业模式,从而促使社会经济结构优化升级。
“云计算”与大数据是相辅相成的,一个是互联网基础设施,一个是互联网上传输、存储、处理和分析信息的工具。
正如当初的互联网解决了信息的传播问题,那么未来,“云计算”就可能成为解决数据的处理问题的利器。
三是关注“计算机处理信息”。
随着信息技术和互联网的飞速发展,越来越多的信息需要借助计算机来处理。
因此,处理好“信息”尤为关键。
云计算作为新兴的信息技术手段,将有力地推动信息处理模式和处理水平的提升。
事实证明,在云计算领域拥有雄厚积累的美国,依靠先进的云计算技术成功实现了其大部分战略目标,掌握了未来信息化竞争的主导权。
云计算带给世界的改变远比人们想象得要多。
近两年来,各国纷纷提出了“智慧地球”概念。
其目的就是让云计算真正融入城镇居民的日常生活,确保云计算安全、可控、可管理、易维护,从而支撑实现大家期盼的美好生活蓝图。
云计算与大数据服务
云计算与大数据服务云计算和大数据服务是如今信息技术领域中备受瞩目的两个重要概念。
云计算提供了一种基于互联网的计算和存储资源共享方式,而大数据服务则致力于管理和分析大规模数据集。
它们的结合为企业和个人用户带来了许多益处和机会。
本文将探讨云计算和大数据服务的定义、特点以及它们对社会和商业的影响。
一、云计算云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
它具有以下特点:1. 虚拟化:云计算采用虚拟化技术,将物理服务器等计算资源虚拟化为多个逻辑资源,用户可以按需分配和使用这些资源,从而提高资源利用率。
2. 弹性扩展:云计算具备弹性扩展能力,用户可以根据需求快速增加或减少计算资源,避免了传统IT基础设施的资源浪费和维护成本。
3. 自助服务:云计算提供了自助服务的方式,用户可以通过网络自主管理和配置计算资源,无需过多依赖IT专业人员。
云计算为企业和个人带来了许多好处。
企业可以灵活部署和运行应用程序,降低IT成本,提高效率。
个人用户可以通过云存储服务获得跨设备的数据共享和备份,使生活更加便捷。
二、大数据服务大数据服务是指管理和分析海量、复杂、高速增长的数据集。
它包含以下特点:1. 数据收集:大数据服务通过各种传感器、设备和应用程序收集不同来源和格式的数据,包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储:大数据服务采用可扩展的数据存储解决方案,如分布式文件系统和NoSQL数据库,以应对大规模数据的存储需求。
3. 数据分析:大数据服务使用各种算法和技术来对数据进行分析和挖掘,以发现隐藏在数据中的模式和洞察力。
大数据服务在各个领域有广泛的应用。
商业上,它可以帮助企业进行市场营销、客户关系管理、供应链优化等方面的决策。
科学研究领域,它可以支持天文学、生物学、社会学等领域的数据分析和模拟。
三、云计算与大数据服务的结合云计算提供了强大的计算和存储能力,为大数据服务提供了理想的基础设施。
它们的结合使得大数据服务更加高效和可扩展。
大数据与云计算简答题
一、云计算与大数据的定义、特征1、云计算的定义:是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
(维基百科)一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需提供给计算机和其他设备。
云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务,是一种崭新的分布式计算模式。
云计算的类型可以分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Pass)、软件即服务(Saas)。
2、云计算的特征:超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。
(1)服务资源池化:通过虚拟化技术,对存储、计算、内存、网络等资源化,按用户需求动态地分配。
(2)可扩展性:用户随时随地可以根据实际需要,快速弹性地请求和购买服务资源,扩展处理能力。
(3)宽带网络调用:用户使用各种客户端软件,通过网络调用云计算资源。
(4)可度量性:服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商,并可以根据具体使用类型收取费用。
(5)可靠性:自动检测失效节点,通过数据的冗余能够继续正常工作,提供高质量的服务,达到服务等级协议要求。
3、大数据的定义:(维基百科)指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集,即大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。
4、大数据的特征(5V特征):(1)数据体量(Volume)巨大,指收集和分析的数据量非常大,从TB级别跃升至PB 级别;(2)处理速度(Velocity)快,需要对数据进行近实时的分析;(3)数据类别(Variety)大,大数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式;(4)数据真实性(Veracity),大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的,研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。
云计算与大数据分析
云计算与大数据分析随着信息技术的不断发展,云计算和大数据分析作为两个重要的技术越来越受到关注。
本文将从云计算和大数据分析的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行论述。
一、云计算的定义与特点云计算是指通过网络提供可按需访问、易扩展、按使用量付费的计算资源的一种模式。
在云计算中,用户可以通过互联网远程访问存储在云端的数据和应用程序,而无需关心底层的基础设施。
云计算的特点主要包括以下几个方面:1. 弹性伸缩:云计算平台可以根据用户需求的变化实现计算资源的自动扩容和缩减。
2. 高可靠性:云计算采用分布式架构,具备高可用性和容错性,能够保证应用的稳定性。
3. 高性能:云计算平台拥有大规模的计算资源和强大的计算能力,能够满足处理大规模数据的需求。
4. 异地备份:云计算数据可以实现异地备份,提高数据的安全性和可靠性。
二、大数据分析的定义与特点大数据分析是指对大规模数据进行收集、存储、处理和分析的过程,以发现潜在的、有价值的信息和洞察。
大数据分析可以帮助企业和组织做出更明智的决策,提高效率和竞争力。
大数据分析的特点如下:1. 数据量大:大数据分析处理的数据规模通常非常大,需要借助于云计算等技术来存储和处理。
2. 数据来源广泛:大数据分析涉及多个数据源,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 多样性:大数据分析的数据类型多样,涵盖了文本、图片、音频、视频等多种形式。
4. 实时性需求:大数据分析通常需要对数据进行实时处理和分析,以便及时发现问题和机会。
三、云计算与大数据分析的应用1. 企业级应用:云计算和大数据分析被广泛运用在企业级应用中,例如客户关系管理、供应链管理、销售预测等领域,帮助企业提高效率和决策水平。
2. 社交网络分析:云计算和大数据分析可以帮助社交网络平台进行用户行为分析、个性化推荐、舆情监测等,提供更好的用户体验。
3. 医疗健康领域:云计算和大数据分析可以应用于医疗数据的存储、分析和共享,提高医疗服务的效率和质量。
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2.1 大数据从何而来?2.1.1 大数据的催化剂催化剂有三—社交媒体、移动互联网与物联网(见图2-1)。
社交媒体移动互联网物联网图2-1 大数据的三大催化剂(1)社交媒体。
社交媒体(SNS,Social Networking Service或Social Networking Site)的雏形应该是BBS(Bulletin Board System,电子公告牌系统),最早的BBS是1973年在美国加州旧金山湾区出现的Community Memory系统,当时的网络连接是通过Modem远程接入一款叫作SDS 940的分时处理大型机来实现的。
中国最早的BBS系统经历了从1992年的长城站,到后来的惠多网(据说惠多网的用户中有中国最早一批本土互联网创业者—马化腾、求伯君、丁磊等)到1994年中科院网络上建立的真正意义上的基于互联网的BBS系统—曙光站,而同时在线超过100人的第一个国内大型BBS论坛则是长盛不衰的水木清华,而它的起因大抵是因为清华的同学们对于连接隔壁中科院的曙光站竟然要先从中国教育网跑到太平洋彼岸的美国再折返回中科院网络表示愤懑,于是自立门户成立的水木清华站—它最早是在一台386 PC上提供互联网接入服务的。
表2-1列出了常见的社交媒体与互联网服务的每秒钟交易(或服务完成)数量。
表2-1全球互联网流量分析与预测每秒钟社交媒体所提供服务数量数目2016春节期间微信红包120,000Tweets7,112Instagram图片上传数1,132Tumblr发贴数目1,500Skype通话数2,027互联网流量(GB)33,000谷歌搜索次数53,000YouTube视频观看次数116,950电子邮件发送数2,466,550(2)移动互联网。
移动互联网是互联网的高级发展阶段,也是互联网发展的必然。
移动互联网是以移动设备,特别是智能手机、平板电脑等移动终端设备全面进入我们的生活、工作为标志的。
最早的具备联网功能的移动终端设备是1990年代中期开始流行的PDA(Personal Digital Assistant)。
遗憾的是市场更新迭代的速度如此之快,在短短10年后,PDA操作系统三大巨头Palm、BlackBerry与Microsoft Windows CE,外加最早的手机巨头Nokia就已经让位于真正的智能手机操作系统后起之秀—Apple iOS与Android。
据统计从1992年开始到2019年,整个互联网数据流量的增长将达到惊人的四千五百万倍(见图2-2)—从1992年的每天100GB(1992年是硬盘刚进入1GB的时代,每天100GB的互联网数据流量就相当于全世界每天交换了100块硬盘之多的数据);1997年这一数据增长24倍,平均每小时100块1GB 硬盘,而同一时期的硬盘容量增长到了16~17GB;1997—2002年,是互联网猛烈增长的5年,迅速达到了100GB/s的水平,而同一年硬盘寻址空间刚刚突破137GB的限制;2007年又增长了20倍到达了2,000GB/s的水平,同年Hitachi也推出了第一块1TB(1,000GB)容量的硬盘;2014年的互联网流量已经突破16TB/s,无独有偶,Seagate也在同年发布了业界第一款8TB的硬盘,预计2019年的网络流量则会达到52TB/s—从任何一个角度看,网络流量的增速都超过了单块硬盘的扩容速度,这也从另一个侧面解释了为什么我们的IT基础架构一直处于不断的升级、扩容中—大(量)数据联网交换的需求推动所致!(3)物联网。
物联网(Internet of Things,IoT)5的起源可以追溯到1999年,当时在P&G工作的英国人Kevin Ashton最早冠名使用了IoT字样,同一年他在MIT 成立了一个旨在推广RFID技术的Auto-ID中心,而对于P&G来说最直接的效益就是利用RFID技术与无线传感器的结合可以对其供应链系统进行有效的跟踪与管理。
中国人对物联网的熟知应当是2009年,先是国务院总理对无锡物联网科技产业园区的考察而后是总理的一篇面向首都科技界《让科技引领中国可持续发展》的讲话。
有一种提法认为继移动互联网之后,IT行业最高速的增长会在物联网领域,有一些统计数据表明到2019年超过2/3的IP数据会从非PC端设备产生,如互联网电视、平板电脑、智能手机以及M2M(Machine-to-Machine)传感器。
IDC预测到2020年会有300亿物联网设备,而整个生态系统会是一个17,000亿美元的巨大市场。
Cisco预测到2020年物联网设备会有500亿之多,而Intel、IDC与联合国的另一预测则乐观地估计届时会有超过2,000亿物联网设备。
G B p s (G B 每秒)0.0011570.02810020001614451794GB/second 1992199720022007201420190100002000030000400005000060000GB/second, 1992, 0.001157GB/second, 1997, 0.028GB/second, 2002, 100GB/second, 2007, 2000GB/second, 2014, 16144GB/second, 2019, 51794全球互联网数据流量(1992-2019)图2-2 Cisco VNI 全球互联网流量分析与预测社交媒体、移动互联网、物联网三大催化剂让数据量在过去几十年间呈指数级增长,除此以外数据的产生速率以及数据的多样性与复杂性都在随之增长—数据的这三大特性—数量(Volume)、速率(Velocity)与多样性(Variety),我们通常称之为大数据的3V。
如果再考虑到数据来源的可靠性与真实性(Veracity)以及数据的价值(Value),可以把3V扩展到5V,不过通常业界对于数据的价值的定义有很多主观因素在里面,因此业界通常都习惯引用IBM最早提出的大数据的4V—The Four V’s of Big Data7,如图2-3所示。
图2-3 大数据的四大特征(4V's of Big Data)2.1.2 Data → Big Data → Data在本小节让我们来回顾一下大数据从何而来,大数据作为一门技术有哪些分支与流派。
纵观人类发展史,围绕着信息的记录、整合、处理与分析的方式、手段与规模,笔者按图2-4所示分为六个阶段。
•结绳记事、古典统计学、人口统计学、流行病学上古时代– 十八世纪•最早的众包十九世纪中叶•Enigma, 电子计算机,数据库WWII - 1980年代•PC时代,商务智能,数据仓库1990-2004•移动互联时代,GFS HADOOP; NOSQL/NewSQL2004-2014•物联网时代,机器学习、深度学习、人工智能2014- ?图2-4 数据到大数据再到数据的发展历程(1)上古时代—18世纪。
汉朝人郑玄在《周易注》中说:“古者无文字,结绳为约,事大,大结其绳;事小,小结其绳。
”在印加文化当中也有结绳记数的实例,并且有学者发现印加绳的穿系方法与中国结惊人的一致,或为两种文明存在传承关系的证据之一(见图2-5)。
图2-5 中国古代结绳记事与文字vs.印加Khipu(记簿)绳(2)19世纪中叶人类采集数据,处理数据,分析数据,从中获得信息并升华为知识的实践从来没有停止过,只是在形式上从早期人类的原始会计学,发展到3个世纪前的古典统计学。
时光再向前走到19世纪中叶—出现了最早的众包(Crowdsourcing)—1848年到1861年间美国海军海洋学家、天文学家Matthew F. Maury通过不断地向远航的海员们提供数以十万张计的免费的季风与洋流图纸并以海员们返回后提供详细的标准化的航海日记作为交换条件整理出了一整套详尽的大西洋-太平洋洋流与季风的图纸(见图2-6)。
洋流与季风图(1841)局部(3)第二次世界大战—20世纪80年代。
19世纪的众筹的力量虽然巨大,但在数据处理的方式上还限于手工整理,真正的电子数字可编程计算机是第二次世界大战后期在英国被发明的,盟军为了破解以德国为首的轴心国的军用电报密码—尤为著名的是Enigma Machines—一款典型的民用转军用密码生成设备,在一个有6根引线的接线板上一对字母的可互换可能性有1,000亿次,而10根引线的可能性则高达150万亿次。
对于如此规模的海量数据组合可能性,使用人工排序来暴力破解的方式显然不会成功,甚至是使用电动机械设备(Electromagnetical Device,电子计算机的前身)效率也远远不够。
英国数学家图灵(Alan Turing)在1939—1940年通过他设计的电动机械设备Bombe来破解纳粹不断升级优化的Enigma密码时意识到了这一点,于是在1943年找到了另一位英国人Tommy Flowers,仅用了11个月的时间,1944年年初Flowers设计的Colossus计算机面世并成功破解了最新的德军的密码(见图2 -7,从左到右分别是:Enigma机器的接线板,图灵设计的Bombe解密设备,Flowers设计的Colossus真空管电子计算机)。
每台Colossus计算机的数据处理是每秒钟5,000个字符,送纸带(Paper Tape)以12.2m/s的速度高速移动,并且多台Colossus可以并行操作—我们今天称之为“并行计算”。
图2-7 Enigma vs. Bombe vs. Colossus20世纪50—70年代是计算机技术飞速发展的20年,从50年代中期开始出现的基于晶体管(Transistor)技术的晶体管计算机到60年代的大型主机(Mainframes)到70年代的小型机(Minicomputers)的出现,我们对数据的综合处理能力、分析能力以及存储能力都得到了指数级的增长。
而数据分析能力的提高是与对应的数据存储能力的提升对应的,在软件层面,最值得一提的是数据库的出现。
数据库可以算作计算机软件系统中最为复杂的系统,数据库的发展从时间轴上看大体可分为四大类:l Navigational Database(导航型数据库);l Relational Database(关系型数据库);l Object Database(面向对象型数据库);l NoSQL/NewSQL/Hadoop(大数据类新型数据存储与处理方式)。
Navigational数据库是20世纪60年代随着计算机技术的快速发展而兴起的,主要关联了两种数据库接口模式—Network Model和Hierarchical Model。
关系型数据库(RDBMS)自20世纪70年代诞生以来在过去四十几年中方兴未艾,也是我们今天最为熟知的数据库系统类型。