自從《紐約時報》發表有關沃爾瑪如何利用大數據分析來最大化其銷售額的文章以來，人們就對大數據充滿了狂熱。零售商發現颶風期間流行的糖果品牌Pop-Tarts的銷量激增，并利用此知識增加了利潤。

不管是個人保存數據以進行實時訪問，還是企業在節省前期成本的同時保持防災IT運營，如今，每個人都在注視著天空。進入云計算，這是一種現代的計算方法，因此一切都在云端九中。

在互聯網泡沫破滅之后，信息技術領域正獲得不可思議的勢頭。從這種勢頭中涌現出了云計算和大數據分析這兩個最熱門的趨勢，它們對人類生活的各個層面產生了前所未有的影響。在本文中，我們將研究當今技術生態系統的這些趨勢，并嘗試在云計算和大數據分析之間進行比較。

云計算與大數據技術之間的直接對比

以下是云計算與大數據分析之間的前11個比較

云計算和大數據分析之間的主要區別

• 云計算用于通過網絡提供計算機資源和/或服務，而大數據用于解決在涉及大量數據且傳統方法不可行時面臨的問題。
• 大數據的工作原理是將大數據集分解為可管理的“塊”，并將這些塊分布在不同的計算機系統上。在云計算中，信息存儲在由服務提供商維護和控制的物理服務器上。用戶可以通過互聯網訪問這些資源。
• 可以通過PaaS或SaaS服務在云上部署大數據解決方案。在PaaS中，Hadoop平臺提供給消費者，而在SaaS中，可以訪問在Hadoop上運行的各種組件或應用程序。實際上，大數據與云計算的結合正變得越來越流行，以至于我們在IT中有了一個新的流行語：BDaaS（大數據即服務）。
• 大數據利用了組織以前所忽略的數據，并提供了可推動其業務發展的寶貴見解，而云計算則為可簡化組織運營的IT部署提供了靈活性和速度。

云計算與大數據分析比較表

云計算與大數據分析之間的區別：

比較依據云計算大數據它是什么？計算范式極大的數據集焦點提供對服務的普遍訪問解決處理龐大數據集的技術問題最好的描述云計算是關于通過網絡（主要是Internet）提供服務。服務可以是軟件，平臺或IT基礎架構。3 V –速度，體積和種類要使您的數據合格為“大數據”，應使用上述V之一或全部來說明感興趣的數據集。應用需求當您需要快速部署或擴展IT應用程序或基礎架構同時保持集中式訪問時，您可以考慮遷移到云。在內部維護IT運營需要與您的業務有所不同，借助云計算，您的重點仍然放在業務上。當傳統方法和框架在處理海量數據時效率低下時，大數據工程便會發揮作用。當我們分析PB的數據時，需要一個分布式框架以及并行計算。應用區別相反，在某些情況下，您可能不想遷移到云。如果您的應用程序處理高度敏感的數據并且需要嚴格的合規性，或者您的應用程序不遵循云體系結構，則應將事情放在云之外。此外，遷移到云等同于失去對硬件的控制。大數據解決方案可解決與大型數據集有關的非常具體的問題陳述，而大多數大數據解決方案并非旨在處理小數據。大數據不能代替關系數據庫系統。優點低維護成本，防災實施，集中式平臺，零前期成本高可擴展性（永久擴展），經濟高效，并行，健壯的生態系統發展情況當Amazon在2006年發布EC2（彈性計算云）產品時，“云計算”一詞開始盛行。當Mike Cafarella和Doug Cutting于2005年在雅虎發布“ Hadoop”項目時，“大數據”開始成為主流。共同作用1.云資源管理員：管理云的個人或組織。2.云服務提供商：以應用程序，資源或基礎架構形式提供服務的云平臺的所有者。3.云消費者：云的“用戶”，他們可以是組織中的開發人員或辦公室工作人員。4.云服務經紀人：消費者和服務提供商之間的中間人。他們提供中間服務。 5. Cloud Auditor：有關安全性或潛在漏洞向消費者咨詢的人1.大數據開發人員：他們編寫程序來提取，處理或清除數據。他們還建立了調度和增量捕獲機制。2.大數據管理員：他們設置服務器，安裝軟件以及管理器的物理或邏輯資源。3.大數據分析師：他們負責分析數據，尋找有趣的見解和可能的未來趨勢。4.數據科學家：基本上，是一位具備編碼技能和統計數據的分析師。該人員參與了大數據系統中數據的挖掘，預測建模和可視化。5.大數據架構師：負責端到端解決方案部署的人。技術流行趨勢IaaS：當服務提供商向消費者提供諸如內存，磁盤，服務器和網絡之類的物理資源時，就會發生基礎架構即服務?？蛻艨梢噪S意使用這些服務，并在它們之上安裝應用程序。PaaS：平臺可以是操作系統，RDBMS系統，服務器或編程環境。所有這些平臺均以平臺即服務的形式提供。SaaS：在“軟件即服務”范式中，消費者直接使用應用程序或軟件，而不必擔心基礎平臺或基礎架構。Hadoop： Hadoop本身是一個時髦的詞。它是一個由各種組件組成的生態系統，這些組件執行特定任務并集成在一起以實現大數據解決方案。道格·切特（Doug Cutting）以兒子的玩具大象命名他的項目為“ Hadoop”。HDFS（Hadoop分布式文件系統）：提供高吞吐量訪問的文件系統。它是一個基于Java的文件系統，分布在多臺計算機上。MapReduce：用于編寫大規模并行應用程序的框架，該應用程序處理HDFS中存儲的大量數據。在基本級別上，MapReduce執行兩個操作：將數據轉換成鍵值對的Map和減少聚合數據的Reduce。供應商/解決方案提供商谷歌，亞馬遜，微軟，IBM，戴爾，蘋果（國內有阿里巴巴、騰訊、百度）Cloudera，MapR，HortonWorks，Apache熱門解決方案/示例IaaS：Google Compute Engine，Amazon Web Services，Microsoft Azure。PaaS：Windows Azure，AWS Elastic Beanstalk，Google App Engine，Apache Stratos。SaaS：Google文檔，Microsoft Office 365Hadoop是最受歡迎的大數據解決方案，受到Google文件系統（GFS）和MapReduce論文的啟發。一個Hadoop生態系統典型地作為組分的多種作用，例如Ambari集群管理，Sqoop用于數據提取，蜂房數據倉庫和Oozie的用于調度。

結論

云計算和大數據分析確實影響了組織運作和人員操作的方式。云計算提供的好處適用于各種規模的企業和各種個人。數據被視為一種資源，組織正爭先恐后地實施Hadoop以利用此資源。有趣的是，盡管這些技術已成為主流，但公司仍在研發方面投入大量資金。我們預計未來幾年云計算和大數據分析將有更多的增長。

總結

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