大数据与云计算和物联网的关系
物联网、大数据、云计算的区别与联系
物联⽹、⼤数据、云计算的区别与联系⼀、定义名称定义对应技术关键词物联⽹所有的设备都配上操作系统接⼊互联⽹形成的新⽹络。
物联⽹包含当前的互联⽹。
⽆线电、RFID万物互联⼤数据记录下每天各种信息的数据的集合。
旨在存储和计算⼤量数据（最终完成⽤户画像）。
Hadoop、Spark海量数据云计算将计算资源虚拟化并按需卖给⽤户。
⽅便计算资源的管理提⾼计算资源利⽤率。
openstack、docker虚拟化⼆、相互关系粗略地看，可以认为物联⽹产⽣了⼤数据，⼤数据需要借助云计算，云计算⽀持了物联⽹的发展。
但从技术上看这三个概念在技术上并没有那么⼤的关联，甚⾄可以完全不相⼲。
2.1 物联⽹和⼤数据的关系物联⽹确实是产⽣了⼤量数据，但其实更多的数据并不是来源于物联⽹⽽是来源于⼈们开始认识到了各种信息的重要性⽽将之以数据形式记录下来。
2.2 ⼤数据和云计算的关系⼤数据的主要技术Hadoop确实会⽤许多计算结点，这些计算结点可以是虚拟机但也完全可以是物理机。
⼤数据有时容易让⼈混淆是因为总说其数据处理能⼒，但⼤数据重点在于处理数据⽽不是并⾏计算，其替代的是数据库⽽不是计算机。
（由于⼤数据看似是计算但其实不是计算让⼈迷惑，）2.3 云计算和物联⽹的关系云计算⽀持物联⽹这三者关系中看似最理所当然的关系，在实际中最没关系；做物联⽹的，⼀般不会把⾃⼰的东西放公有云上，对中⼼计算能⼒的要求也不是很⼤也没强烈必要搭建私有云。
三、发展展望资本总是热衷于炒作新概念，当⼀个名词从资本热捧的“新概念”变成置之不理的“旧概念”，才容易看清概念是否名副其实到底有⼤多的⽤武之地。
3.1 物联⽹发展展望趋势----物联⽹基本是⼀个不可逆的过程了，待商量的只是速度快⼀点慢⼀点的问题。
技术----物联⽹芯⽚向arm架构靠拢、操作系统向基于linux的嵌⼊式系统靠拢、⽹络向tcp/ip靠拢。
市场----个⼈觉得物联⽹不过就是原先的不联⽹的设备联⽹罢了，⼜不是出现什么新市场，不知道资本⿎吹的是什么。
物联网大数据云计算人工智能相互关系
物联网大数据云计算人工智能相互关系物联网、大数据、云计算、人工智能相互关系在当今的科技领域，物联网、大数据、云计算和人工智能无疑是最热门的话题。
它们各自有着独特的特点和应用场景，但又相互关联、相互影响，共同推动着科技的进步和社会的发展。
首先，让我们来了解一下物联网。
物联网简单来说，就是将各种设备、物品通过网络连接起来，实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。
从智能家居中的智能家电、智能安防设备，到工业领域的智能传感器、智能生产线，再到交通领域的智能汽车、智能交通系统，物联网的应用无处不在。
这些设备能够实时收集大量的数据，比如温度、湿度、位置、状态等信息。
而大数据，则是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网所产生的海量数据，正是大数据的重要来源之一。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的规律、趋势和价值，为企业决策、社会治理等提供有力的支持。
云计算在这个过程中扮演着重要的角色。
云计算提供了强大的计算能力和存储资源，使得处理和分析物联网产生的海量数据成为可能。
想象一下，如果每个物联网设备都需要自己配备强大的计算和存储能力，那将是多么昂贵和不现实。
而云计算的出现，让这些设备可以将数据上传到云端，由云端的服务器进行处理和分析，大大降低了成本，提高了效率。
同时，云计算还提供了弹性的服务，能够根据实际需求动态调整计算和存储资源，满足不同规模和复杂度的任务。
人工智能则是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
它能够从大数据中学习和提取知识，进而实现智能的决策、预测和控制。
例如，通过对物联网收集的大量交通数据进行分析，人工智能可以预测交通拥堵情况，优化交通信号灯的控制，提高交通效率；在医疗领域，人工智能可以分析患者的病历数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
可以说，物联网是数据的生产者，大数据是数据的载体和资产，云计算是数据处理的基础设施，而人工智能则是数据的价值挖掘者。
大数据技术原理与运用知识
⼤数据技术原理与运⽤知识
⼀·⼤数据概述
随着信息技术发展的巨⼤变⾰，企业和学术机构纷纷加⼤技术、资⾦和⼈员投⼊，加强对⼤数据关键技术的研发与运⽤。
⼤数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段：萌芽期、成熟期和⼤规模应⽤期。
⼆.⼤数据概念
⼤数据的4个特点：数据量⼤、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
三.⼤数据与云计算、物联⽹的关系
⼤数据为云计算机提供了⽤武之地，云计算为⼤数据提供了技术基础。
物联⽹是⼤数据的重要来源，⼤数据技术为物联⽹数据分析提供⽀撑。
云计算为物联⽹提供海量数据存储能⼒，物联⽹为云计算技术提供了⼴阔的应⽤空间。
四.⼤数据处理架构Hadoop
1.Hadoop简介
Hadoop是Apache旗下的⼀个开源分布式计算平台。
是基于Java语⾔开发的，具有很好的跨平台性，并可以部署在⼀般的计算机集群中。
Hadoop的核⼼是分布式⽂件系统HDFS和MapReduce。
HDFS具有较⾼的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，很好的保证了数据的安全性。
其中YARN是资源调动，MapReduce是计算框架。
2.Hadoop的特性
⾼可靠性、⾼效性、⾼扩展性、容错性、成本低、运⾏在Linux平台上、⽀持多种编程语⾔。
3.Hadoop⽣态圈
/*图⽚来源于⽹络*/。
云计算、物联网、软件工程之间的关系
物联网和大数据的关系正因为有了物联网，大数据布的点越来越多，自然而然就要会去分析实时数据。
数据的挖掘，原本是对于历史数据的挖掘，现在对于实时数据的挖掘也是一种趋势，说明物联网的技术在推进着大数据相关技术的发展。
物联网、云计算、大数据与互联网的关系互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统，也就是是说，互联网正在形成一个互联网大脑。
物联网是互联网大脑的感觉神经系统。
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。
而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人(Humanti Human，H2H)，人与物(Humantothing，H2T)、物与物(Thingto Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人\机\物)融为一体。
云计算是互联网大脑的中枢神经系统。
在互联网虚拟大脑的架构中，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。
在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
大数据是互联网智慧和意识产生的基础，也是互联网梦境时代到来的源泉。
随着互联网大脑的日臻成熟，虚拟现实技术开始进入到一个全新的时期，与传统虚拟现实不同，这一全新时期不再是虚拟图像与现实场景的叠加(AR)，也不是看到眼前巨幕展现出来的三维立体画面(VR)。
它开始与大数据、人工智能结合得更加紧密，以庞大的数据量为基础，让人工智能服务于虚拟现实技术，使人们在其中获得真实感和交互感，让人类大脑产生错觉，将视觉、听觉、嗅觉、运动等神经感觉与互联网梦境系统相互作用，在清醒的状态下产生梦境感(Realdream)，可以形成如下这幅图：一张图解读工业4.0与物联网，云计算和大数据的关系。
3.简述大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能的概念和相互关系。
3.简述⼤数据、云计算、物联⽹、区块链和⼈⼯智能的概念和相互关系。
1、⼤数据称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法透过⽬前主流软件⼯具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极⽬的的资讯。
总的来说就是海量数据集合2、云计算是分布式计算的⼀种，指的是通过⽹络“云”将巨⼤的数据计算处理程序分解成⽆数个⼩程序，然后，通过多部服务器组成的系统进⾏处理和分析这些⼩程序得到结果并返回给⽤户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进⾏计算结果的合并。
通过这项技术，可以在很短的时间内（⼏秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从⽽达到强⼤的⽹络服务。
3、物联⽹是指通过各种信息传感器、、、、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、⼒学、化学、⽣物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的⽹络接⼊，实现物与物、物与⼈的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联⽹是⼀个基于、传统电信⽹等的信息承载体，它让所有能够被独⽴寻址的普通物理对象形成互联互通的⽹络4、区块链是⼀个领域的术语。
从本质上讲，它是⼀个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。
基于这些特征，奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有⼴阔的运⽤前景5、⼈⼯智能是是计算机科学的⼀个分⽀领域，致⼒于让机器模拟⼈类思维，从⽽执⾏学习、推理等⼯作。
相互关系：物联⽹是数据的收集基础，通过各种信息传感器和收集器收集信息，统⼀形成了以海量数据组成的⼤数据；⼤数据作为信息载体，为⼈⼯智能提供数据集进⾏分析，以达到能做出正确决策的AI智能系统进⼊⼈们的⽣活；在⼀个这样数据庞⼤并时刻在产⽣数据的时代，数据量的庞⼤让线下计算⽆法实现，只能在云端进⾏存储和计算，并且使⽤分布式计算减少计算量和计算难度。
云计算与大数据在物联网中的融合应用
云计算与大数据在物联网中的融合应用随着技术的发展和人们对信息的需求不断增加，物联网作为信息智能化的核心技术正逐渐走进人们的生活，将会改变我们未来的生活方式。
而云计算和大数据则是让物联网发挥出更大作用的重要技术支持。
本文将探讨云计算和大数据在物联网中的融合应用。
一、云计算在物联网中的应用1. 私有云和公有云云计算是一种新型的计算模式，具有高效、低成本、可靠、安全等优点。
物联网中的设备数量巨大，对计算资源的需求也非常大。
云计算的优势可以更好地满足物联网的计算需求。
在物联网中，私有云和公有云是两种常见的云计算模式，它们可以根据不同情况进行选择。
私有云是一种专门为企业、机构或个人提供的云计算环境，不与其他用户共享资源。
私有云提供更高的安全性和可控性，可以根据个人或企业的需求进行定制。
在物联网中，私有云可以用于处理机密数据或重要数据，保证数据安全性。
公有云是一种开放的云计算环境，多个用户可以共享同一组计算资源，具有弹性、高效和低成本等优点。
在物联网中，使用公有云可以更加灵活地处理海量数据，快速进行数据处理和分析。
2. 边缘计算物联网中的设备分布广泛，需要快速处理的数据量也非常庞大。
边缘计算是将信息处理从数据中心移向数据源或者接近数据源的位置进行，可以避免数据传输中的延迟，提高数据处理的速度。
在物联网中，采用边缘计算的方式可以大大提高数据处理的速度和效率。
3. IaaS、PaaS、SaaSIaaS、PaaS、SaaS是云计算中的三种不同部署模式。
IaaS（基础设施即服务）是提供基础的计算、网络和存储设施，用户可以按需配置自己的应用程序和系统环境。
PaaS（平台即服务）是通过互联网提供应用程序开发环境和运行环境的云计算服务。
用户可以在该平台上进行应用程序的开发、测试、运行等。
SaaS（软件即服务）是通过互联网提供的已经部署好的软件服务。
用户可以直接调用这些服务而无需自行部署。
在物联网中，这三种云计算部署模式可以根据对计算资源的需求进行选择，实现更加灵活、高效的计算服务。
大数据、云计算、物联网
什么是大数据？根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
维基百科是一个基于维基技术的全球性多语言百科全书协作计划，同时也是一部用不同语言写成的网络百科全书，其目标及宗旨是为全人类提供自由的百科全书──用他们所选择的语言来书写而成的，是一个动态的、可自由访问(绝大多数国家，但使用安全连接则也行）和编辑的全球知识体。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
1、云计算一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。
云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。
提供资源的网络被称为“云”。
“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网简单理解：物物相连的互联网，即物联网。
物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。
再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。
随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。
如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。
大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。
浅析大数据和云计算在物联网中的应用
浅析大数据和云计算在物联网中的应用大数据和云计算是当今信息技术领域中备受关注的两大热门技术。
随着物联网的不断发展和普及，大数据和云计算在物联网中的应用也日益受到重视。
本文将从浅析的角度来探讨大数据和云计算在物联网中的应用。
让我们来了解一下大数据和云计算的概念。
大数据是指规模大、类型多样、处理能力强的数据集合，它是一种新型的数据管理和分析方法。
而云计算是一种通过网络来提供可按需访问的资源和服务的一种模式，它通过将资源集中在一起，实现了资源的共享和高效利用。
在物联网中，大数据和云计算的应用是十分广泛的。
大数据在物联网中的应用主要体现在数据的采集、存储和分析上。
物联网设备通过传感器等方式不断采集环境数据、设备数据等各种数据，并通过云平台进行大数据的存储和处理。
通过对这些数据的分析，可以得出一些有价值的信息和规律，为用户提供数据支持决策的依据。
云计算在物联网中的应用也十分重要。
通过云计算平台，物联网设备可以实现对存储、计算和网络资源的灵活调度和管理，从而满足不同应用场景下的需求。
通过云平台的支持，物联网设备可以实现更加高效的数据处理和资源利用，提高了整个系统的灵活性和可扩展性。
大数据和云计算在物联网中的应用还可以进一步带来一些具体的益处。
它可以帮助企业提高运营效率。
通过大数据的分析和云计算平台的支持，企业可以更好地了解市场需求和用户行为，从而调整生产和营销策略，提高企业的竞争力。
它可以帮助提升用户体验。
通过大数据和云计算的支持，物联网设备可以更好地满足用户的需求，提供更加个性化的服务。
智能家居设备可以通过大数据分析用户的生活习惯，为用户提供更加智能的家居服务。
它可以帮助提升系统的稳定性和安全性。
通过大数据的分析和云平台的监控，可以及时发现设备的故障和异常情况，并采取相应的措施进行修复，从而提高了整个系统的稳定性和安全性。
大数据和云计算在物联网中的应用也带来了一些挑战。
首先是对隐私和安全的关注。
在大数据和云计算的应用过程中，用户的隐私和数据安全需要得到充分的保护，这对企业和政府提出了更高的要求。
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大数据与云计算和物联网的关系
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”
《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。
根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。
从这幅图中我们可以看出：
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。
云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。
大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。
大数据市场格局
从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。
大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。
可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。
物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。
大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
作为数据存储巨头，EMC的大数据理念是，首先从“大”入手，“大”肯定是指大型数据集，一般在10TB规模左右。
很多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量。
同时从数据源来谈，大数据是指这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。
大数据来源
我们看到，各种行业都出现了大数据趋势，有些可能是零售业商户，要对零售业数据进行分析，或者是一些有关全球天气预报模型的数据，还有油气行业一些地理信息数据，比如基因学分析，医学中也有成像类的大数据，甚至电影、娱乐行业还有用于渲染的大型数据存在。
大数据与现实生活
大数据能带来什么变化呢?里克·斯莫兰的“大数据人类面孔”项目讲述了许多故事：海象通过头顶的触角探索海洋;借助卫星击准蚊子;加纳用短信系统防止假药销售;智能手机可以预测谁正在变抑郁;信用卡在使用者离婚前两年就能预测离婚;药片直接将信息从人的身体传给医生。
通过对卫星以及全球数亿传感器、RFID标签、带GPS的相机和智能手机实时收集的数据做可视化处理，人类就可以感知、测量、理解和影响人类的生存方式，实现先辈们遥不可及的梦想。
2012年3月，里克·斯莫兰和JenniferErwitt发动全球各地100多位摄影师、编辑和作家来探索大数据的世界，以验证它是否象许多业界人士所说：代表了一种从未出现过的工具，可以帮助人类面对最大的挑战。
大数据人类面孔-通过计步器记录数据分析身体状况
2012年9月25日到10月2日，邀请全球各地参与者通过“大数据人类面孔”这一应用(五种语言的iOS和安卓版本免费下载)来“测量我们的世界”。
这一应用可以让人们用手机作为传感器参与一系列活动，他们同时可以比较全球其它参与者对一些值得深思的问题给出了什么答案。
参与者可以绘制出自己每天的路径，分享那些带给他们好运的物品和仪式，了解其他人想要在一生中经历的特别体验，发现自己身边以前没有意识到的秘密。
参与者还能够得出自己的“数字身影”。
2012年10月2日，邀请媒体出席在纽约、伦敦和新加坡举行的“指挥控制中心”大型活动，所有参与者的数据将在活动中加以分析、视觉化处理和诠释。
大数据领域的专家们和创新者们将通过互动的“大数据实验室”分享他们的工作成果。
全球各地的观众可以实时在线观看活动直播。
麦肯锡全球研究机构在发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中表示，充分利用大数据可帮助全球个人定位服务提供商增加1000亿美元收入、帮助欧洲公共部门的管理每年提升2500亿美元产值、帮助美国医疗保健行业每年提升3000亿美元产值，并可帮助美国零售业获得60%以上的净利润增长……
如果感觉此数据太过空泛，那么我们可以通过安防监控在大数据方面的应用来进行详细的了解。
很多读者应该都看过电影《全民公敌》，威尔史密斯饰演的律师出现在各地任意位置的摄像头都会在第一时间被发现，这便是大数据的作用。
从技术角度来看，从传统的海量存储监控，到实现联网智能化监控便是大数据很好的应用。
在国际大都市中，每年行驶的车辆数据可能会达到百亿级，从这些海量信息提取车牌、车身颜色，就可以很快查出轨迹、违章等，而接下来的关联分析就是基于大数据的基础展开。
再比如大家经常使用的淘宝为例。
天猫副总裁王文彬曾表示“我们可以得到买家的访问量、固定频率、偏好商品等浅层分析。
未来将有更多，不仅能看到商家销量的高低，甚至还可以看出其原因。
”商家还可以通过对点击量、跨店铺点击，订单流转量甚至旺旺聊天信息等消费者购买行为的分析，进而有针对性的进行提高，达到提高销量的目的。
从人类文明出现到2003年，人类总共才产生了5EB(ExaBytes)的数据，但是当前的人类两天内就创造出了相同的数据量，全球90%的数据都是在过去两年中生成的，到2020年全球数据使用量将大概需要376亿个1TB的硬盘进行存储。
大数据
当然，大数据并不等同于目前的海量数据。
目前全球均比较认可IDC对“大数据”的定义：为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。
此定义也可以概括为四个特点，即高容量
(volume)、多样性(variety)，速度(velocity)，以及价值(value)四个V，包括基础架构、数据管理、分析挖掘和决策支持四个层面。
当然，也有其他不同的观点，IBM对于大数据的定义便是规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和真实性(Veracity)的“4V理论”，NetApp大中华区总经理陈文所理解的大数据包括A、B、C三个要素：大分析(Analytic)，高带宽(Bandwidth)和大内容(Content)。
大数据与云计算
物联网、移动互联网等是大数据的来源，而大数据分析则是为物联网和移动互联网提供有用的分析，获取价值。
云计算又与大数据有什么关系呢?这个问题其实早在2011年，就有人分析，例如EMCWorld2011的大会主题就是“当云计算遇见大数据”。
云计算与大数据两者之间有很多的交集，业界主要做云的公司有谷歌、亚马逊等都拥有大量大数据。
EMC总裁基辛格强调大数据应用必须在云设施上跑，这就是两者的关系——大数据离不开云。
同时，支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，这些都是底层的技术原则。
因此基辛格认为大数据和云之间存在很多合力的地方。
另一方面，随着互联网信息量的激增，用户单个数据集达到数以TB计，有的客户甚至已达到Pera级(1000Tera)了，用现有的存储系统结构处理数据量级较小，而且只能处理单一数据源数据，面对大数据的压力。
在处理大量级以及多数据源的数据能力非常弱。
这也就是为什么EMC收购Greenplum，支持开源的Hadoop计划的
目的所在。
基辛格很明白，大数据的挑战不仅仅在于存储和保护，数据分析能力的强弱，将成为这个时代的关键点：我们已经解决了数据存储和保护的问题，所需要的只是时间，但是海量数据分析的问题，我们还没有在大数据到来时做好准备。
谈到大数据的特点，一是数据规模是PB级，二是多数据源，能够把半结构化、非结构化和结构化的数据很好地融合起来。
同时具有实时、可迭代的特点。
具体形容就是大数据环境类似于Facebook环境，随时可以添加变量。
基辛格一再的支出，数据分析的历史已有30年，现在我们已进入大数据时代。