大数据和云计算有什么关系？
两者的结合给组织带来了有益的结果。不用说，这两种技术都处于开发阶段，但它们的结合利用了大数据分析中可扩展且经济高效的解决方案。
那么，我们能说大数据和云计算完美结合了吗？嗯，有数据点支持。此外，还有一些实时挑战需要处理。
大数据和云计算之间的关系
大数据和云计算技术本身都很有价值。此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来，以获得更多的商业利益。这两种技术都旨在增加公司收入，降低投资成本。虽然云管理本地软件，但大数据有助于商业决策。
我们先从这两项技术的基本概述开始吧！
大数据和云计算
大数据处理大量结构化、半结构化或非结构化的数据，用于存储和处理数据分析。大数据有五个方面，用5V来描述。
数量–数据的数量
类别–不同类型的数据
速度——系统中的数据流速率。
价值——基于数据中包含的信息的数据价值。
准确性–数据保密性和可用性
云计算以现收现付的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，总结如下:
基础设施即服务(IAAS)
在这里，服务提供商将提供整个基础设施和维护相关的任务。
平台即服务(PAAS)
在这项服务中，云提供商提供对象存储、运行时、队列、数据库等资源。然而，与配置和实现相关的任务的责任取决于用户。
软件即服务(SAAS)
该服务是最方便的服务，它提供所有必要的设置和基础设施，并为平台和基础设施提供IaaS。
大数据和云计算之间的关系模型云计算在大数据中的作用
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大数据和云计算之间的关系可以根据服务类型进行分类:
IAAS在公共云中。
IaaS是一种经济高效的解决方案。有了这个云服务，大数据服务使人们能够获得无限的存储和计算能力。对于云提供商承担管理基本硬件的所有成本的企业来说，这是一个非常经济高效的解决方案。
私有云中的PAAS
PaaS提供商将大数据技术融入其服务中。因此，它们消除了管理单个软件和硬件元素的复杂性，这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
混合云中的SAAS
如今，分析社交媒体数据已经成为公司进行商业分析的基本参数。在这种情况下，SaaS提供商提供了一个极好的分析平台。
大数据和云计算有什么关系？
因此，从上面的描述中，我们可以看到，云通过可扩展和灵活的自助服务应用程序来抽象挑战和复杂性，从而实现“即服务”模式。从终端用户提取海量数据进行分布式处理时，对大数据的需求是一样的。
云中的大数据分析有几个好处。
改进的分析
随着云技术的进步，大数据分析更加完善，带来了更好的效果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自许多来源的数据。
简化的基础设施
大数据分析在基础设施中是一项艰巨的任务，因为数据量大，速度快，类型多，传统基础设施通常跟不上。因为云计算提供了一个灵活的基础设施，我们可以根据当时的需求进行扩展，所以很容易管理工作量。
削减成本
大数据和云技术都通过减少所有权为组织创造价值。云的按用户付费模式将资本支出转化为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，这应该需要数百万美元来构建和购买。云使客户能够在没有大规模大数据资源的情况下处理大数据。所以大数据和云技术都在降低企业成本，给企业带来价值。
安全性和隐私
在处理企业数据时，数据安全和隐私是两个主要问题。此外，当您的应用程序托管在云平台上时，由于其开放的环境和有限的用户控制安全性，这将成为一个主要问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用，它使用了大量的第三方服务和基础设施。因此，今天，系统集成商推出了灵活、可扩展的私有云解决方案。此外，它还利用了可伸缩的分布式处理。
此外，云数据存储和处理在一个中心位置，这通常被称为云存储服务器。服务提供商和客户将与他们签署服务水平协议(SLA ),以获得他们的信任。如有必要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这确保了云计算中大数据的安全性，涵盖以下问题:
保护大数据免受高级威胁。
云服务提供商如何维护存储和数据。
需要保护一些与服务级别协议相关的规则。
数据
容量
膨胀性
安全的
隐私
数据存储的可用性和数据增长
另一方面，在许多组织中，大数据分析用于检测和预防高级威胁和恶意黑客。
虚拟化
基础设施在支持任何应用方面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有很多优势，是物理基础设施无法达到的，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，这使得IT基础设施和相关应用程序更加动态，更加消耗和模块化。因此，大数据和云计算项目非常依赖虚拟化。