大数据有两大特点，一是数据来源多，包括各种结构化数据和非结构化数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等，同时数量相对巨大，大数据中的‘大’本身就是一个相对的概念;二是数据处于“online”即在线的状态，能够随时被吸取和关联，并进行分析。

一般来讲，更多智能硬件和这能设备的加入，更多数据实时产生，于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现等八个方面。

而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力，比如说数据采集之后的数据存储，现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端;数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢?

云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑

所谓云计算，非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。”

从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源，简单说云计算有三层云平台，第一个是Iaas(InfrastructureasaService)，基础设施即服务，以前这些资源都是企业固有资源，现在可以不再拥有，通过平台服务商提供，减轻部署成本;

第二个是Paas(Platformasaservice)，平台即服务，开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务;

第三个是SaaS(Softwareasaservice)，软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等;

云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化，就是把Iaas，Paas，Saas层的资源(CPU、存储、网络等)放入到资源池中(云服务器)，由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。

我们已经进入了新一轮技术驱动的时代，那如何理解大数据与云计算的关系？

在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来：人工智能、深度学习，这些都是二十年前就有的技术，但是二十年前没有大数据，没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。

那如何应用大数据?首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”，这些是前端，之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的，就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期，它是一个闭环。

大数据技术并不是已经成熟的技术，是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术，目前的挑战多于成熟，只有沉得下心，愿意扎扎实实打好基础的政府和企业，才能从大数据技术上获益，所以，要从整体视角来观察大数据和云计算，而不能因为其中一个而偏废其他，总体来讲，大数据技术与云计算都是很有效的工具手段，有待人们去不断挖掘。

历史规律告诉我们，任何一次大型技术革命，早期人们总是高估它的影响，会有一轮一轮的泡沫;中期又会低估它的影响，觉得不过是些概念而已;当你觉得它是概念的时候，它已经开始生根发芽，开始茁壮成长。

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