云计算大数据技术属于it技术吗

赖黎捷 2019-12-21 23:45:00

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大数据:是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。云计算:是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算,存储,网络资源。海量数据上传到云平台后,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据,就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算,怎么处理的,就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提,强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。官方电话官方网站向TA提问。
黄盛才2019-12-22 00:02:21

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  • 云计算只是一个名词,但是其本身蕴含的思想是颠覆性的,抛开技术本身,云计算是值得学习的,其对于人们的生活和工作的影响是深渊的。看看这边,有云技术体验课的官方电话官方网站向TA提问。
    龚帆元2019-12-22 00:55:08
  • 云计算和大数据能做什么,很多人都分不清楚,那么云计算与大数据的关系是什么呢?今天就给大家简单的分析一下。云计算:云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础。云计算,简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上,统一动态调用,现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。大数据:大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合,为互联网信息处理提供软件基础。大数据,简单说,就是把所有的数据放到一起分析,找到关联,实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。云计算与大数据的关系:云计算是基础,没有云计算,无法实现大数据存储与计算。大数据是应用,没有大数据,云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与,人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是:云计算与大数据真正的出口!而商业智能中的智能从何而来?方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理,从而得出一些关联性的结论,从这些关联性中来获得答案,因此,大数据是商业智能的一种工具。而大数据要分析大量的数据,这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的,传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理,但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题,而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用,因此,云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
    龚小雪2019-12-22 00:38:50
  • 大数据需要依托于云计算,适用于人工智能领域范围。大数据分析常和云计算联系到一起。大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着大数据的快速发展,随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关领域,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。扩展资料:大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据时代,云计算技术的发展,应注重存储技术的创新构建;再次,要优化计算机网络云技术的发展环境,通过技术创新、理念创新,进一步适应新的发展环境,提高技术的应用价值,这是新时期计算机网络云计算机技术的发展重点。云计算——大数据——人工智能。
    赵骊川2019-12-22 00:22:41
  • 云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。扩展资料:云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。网格计算:分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机,常用来执行一些大型任务;效用计算:IT资源的一种打包和计费方式,比如按照计算、存储分别计量费用,像传统的电力等公共设施一样;自主计算:具有自我管理功能的计算机系统。事实上,许多云计算部署依赖于计算机集群:合理运用大数据,以低成本创造高价值想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。大数据 -云计算。
    辛均安2019-12-22 00:11:41

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第一、基因的不同,决定了模式、渠道的差异,也决定了成本结构和扩张速度的差异对于传统银行,需要依靠线下门店吸纳中小储户资金,依靠客户经理吸纳大客户资金,依靠线下门店及后台审核部门发放贷款,因此传统银行的扩张,需要新建门店和招聘人员,用户量和门店数、员工数基本是等比增长,造成成本巨大,扩张慢等等。对于WEBANK,吸纳资金渠道和发放贷款渠道都是线上方式,门店应该只是作为补充的客服部门,用户量增大后主要成本在于IT系统的扩容,而云计算资源的廉价化是众所周知的,另一方面在腾讯系的背景下,相信WEBANK能够给用户提供更好的服务体验。第二、征信系统的不同,决定了市场和行业壁垒的差异排名第一的答案已经提到了,WEBANK的贷款对象主要是普通老百姓和小微企业,随着中产阶级的崛起和中国的城市化进程,这一市场的份额将会越来越大。根据李克强访问WEBANK的一张图片显示,征信数据包括了银行数据以及腾讯系的用户数据。其中银行数据分为储蓄数据、贷款数据和信用卡数据;腾讯数据包括微信、QQ空间、腾讯微博、理财通、腾讯游戏等平台上沉淀的文字、语音与图像数据。可以看到这些数据全部都在线上,因此WEBANK的征信系统就是一套数据挖掘引擎+信用体系算法,一旦系统完善,基本可以宣告形成垄断。而传统银行的征信系统线下人工部分较多,这是在目前中国社会个人信用体系不完善的情况下迫不得已的办法。因此传统银行的主要的贷款对象是已经拥有充沛现金流并能够证明自己偿还能力的的富人,这个过程中的潜规则和竞争之激烈大家应该都有所耳闻,没有哪一家可以形成绝对优势。而对于普通百姓和小微企业,传统银行对该类用户进行评估的成本太大或者根本没有能力进行信用等级评估,所以只能放弃。
1.每日的车流量:比如说在城市里,车来车往,小轿车的数量多如牛毛,电子监控设备也是不计其数,每时每刻都会产生大量的数据,这些电子监控设备都会不停的采集这些城市交通数据,每一辆车的车型,车牌号,出现的地理位置,以及路过的时间都不会逃出这些监控设备的法眼。对这些数据的分析就能得到一些有价值的事情,比如哪个地段交通事故频发,需要采取进一步的安全措施,哪个地方违章频发,需要进一步分析什么原因造成的等等。2.上下班地铁站:在一些大都市,地铁对每一个上班族来说,肯定是在熟悉不过的事情,地铁的人流量大家也是深有体会的,通过一个小小的公交卡片就能非常快捷方便收集到每一个地铁站,每个时间段的客流量,根据这些客流量也能准确的计算出平时的出现高峰期,以及从而做出正确的决策,比如在哪个时间段,那个站点需要进行人流的控制来缓解交通出行的压力。3.每日的阅读数据:现在基本上每个人都有一部智能手机,不论是商场,还是在家里,还是在其他任何地方,相信好多低头族都在不停的刷着手机,也在每时每刻的的产生着海量数据。4.每日的购物数据;各种各样的电商网站,各种各样的物品,都在时时刻刻的产生着海量的数据,自从有了互联网,每分钟的交易数与传统的生意相比提高了成千上万倍万平方公里。
云计算和大数据的区别是什么?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,分别做一句话直白解释就是:云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用,在云计算领域目前的老大应该算是Amazon,可以说为云计算提供了商业化的标准,另外值得关注的还有VMware其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系,开源的云平台较有活力的就是Openstack了。大数据相当于海量数据的“数据库”,而且通观大数据领域的发展也能看出,当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群,把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前,但是其不适合数据分析人员使用因为MapReduce开发复杂,所以PigLatin和Hive出现了分别是Yahoo!和facebook发起的项目,说到这补充一下,在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献,为我们带来了类SQL的操作,到这里操作方式像SQL了,但是处理效率很慢,绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别,所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL,而处理速度也能“类SQL”,Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术,ClouderaHadoop商业化较强的公司,Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导的Impala也出现了。