通俗理解云计算,云计算与大数据

大数据和云计算有什么关系？

在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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，简单理解就是海量数据的高效处理。云计算就是硬件资源的虚拟化，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后再进行分配使用。

本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据需要处理数据的能力，比如数据获取、清洁、转换、统计等等，而云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，是唯一可行的大数据处理方式，二者是静中有动，动中有静。云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。

如何通俗的理解云计算和大数据？

谢邀。这两个词都是热词，在网上随便一搜都可以找到大把的关于云计算和大数据的各种解释，要深入研究的可以去看。这里做一个通俗的解释，以帮助初入门者理解。理解云计算，我觉得最重要的是理解其技术实质。今天关于云计算的技术实现有很多，但都离不开一个根本目的，就是把多台计算资源整合到一起，俗称资源池化，让使用者就像使用一台计算机一样来部署、调度和管理，其中任何一台设备出现故障，丝毫不影响其支撑的各种IT系统的运行。

为了做到这一点就需要各种技术手段，比如虚拟化等。至于IaaS、PaaS、SaaS都是基于这一基础对外销售的一类服务类型而已，算个销售名称。比如，IaaS就是把直接把最基础的计算资源卖给用户，相当于卖给你一个没装任何东西的电脑；PaaS就是在这台电脑上装了操作系统和中间件，但没有应用软件，然后卖给了用户；SaaS就是把一台装好了操作系统、各种中间件以及应用软件都装好了的电脑卖给了你。

关于大数据，其本质就是把所有数据（包括各种数据）都利用起来，直接对其进行分析。大数据的“大”首先体现在“所有”和“各种”上（我认为在大数据的所谓“4V”或者“5V”特性中，这一点最为重要）。大数据有今天的热度，是因为这在以前是很难做到的，比如，以前我们只能处理结构化数据，而今天可以处理结构化数据，也可以处理像文本、视频、语音等非结构化信息；同样，对数据的处理过去只能是抽样，而今天可以做到全量。

而这一切都受益于技术的发展，因为今天我们有了庞大的计算能力、有了廉价的存储空间和无处不在的网络，还有了各种各样的数据采集设备（手机、物联网），让我们拥有了各种数据，当然还有各种软件（比如Hadoop、Spark等），这一切才有了可能。显然，这一改变的意义重大，让我们对于这个世界有了更深入的了解，也诞生了很多前所未有的商业模式。

大数据和云计算有什么不同，学哪个好？

这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。

大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。

云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。

人工智能与大数据云计算到底有何关系？

这是一个非常好的问题，作为一名科研、教育工作者，我来说说我的看法。首先，从技术体系结构上来看，云计算可以看成是人工智能的一个基础，可以为人工智能提供算力支撑，基于云计算也可以搭建大数据平台，从而为人工智能提供数据支撑，最终借助于人工智能技术来完成一系列的业务处理。云计算是一个技术体系，同时云计算也是一个技术生态，随着云计算逐渐开始向智能云方向发展，云计算与人工智能的结合也是一个必然的发展趋势。

借助于云计算的交付能力，人工智能与行业场景的结合也会越来越紧密，这对于推动人工智能技术的落地应用有非常重要的意义。云计算技术是围绕服务展开的，云计算的服务根据用户的需要被分成了IaaS、PaaS和SaaS三大层次，当前云计算的服务也逐渐从早期的IaaS向PaaS和SaaS覆盖，这个过程中必然会要求云计算逐渐细化服务的粒度，因此基于PaaS和SaaS也就衍生出了大量新的服务概念，比如数据服务、智能服务等等，由于智能服务的类型非常多，所以这也为云计算打开了一个新的价值空间。

云计算的场景适应能力非常强，企业的工业互联网之路往往也是从上云开始的，所以在云计算的推动下，人工智能技术更容易与行业场景相结合，比如当前基于计算机视觉和自然语言处理的智能云服务，已经开始逐渐在多个行业领域落地应用。对于技术研发人员来说，借助于云计算所提供的各种基础服务，会在很大程度上降低人工智能技术的研发和场景应用难度。