从存储角度看大数据和云计算区别与联系

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。

虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，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。

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。

整体来看，未来的趋势是，

云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，

借用google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作pb级别的数据”难道不让人兴奋吗？

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4v特性，即类型复杂，海量，快速和价值。价值是大数据问题解决的最终目标，其它3v都是为价值目标服务。在有了4v的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

大数据两大核心为云技术和bi，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开bi和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是bi，大数据实施落地式云技术。