云计算、大数据、人工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
1、云计算与大数据:从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘,但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2、人工智能与大数据:与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。
3、人工智能与云计算:人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分,物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为:人工智能=云计算+大数据。随着物联网在生活中的铺开,它将成为大数据最大,最精准的来源。
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云计算(cloud computing)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。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data),或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
大数据和云计算大数据好。
首先,大数据和云计算在技术体系结构上有非常紧密的联系,二者都是以分布式存储和分布式计算为基础,只不过云计算专注于服务,而大数据则更注重数据的价值化,在应用端二者的区别还是比较明显的。
而大数据的从业领域会更广泛一些,在工业互联网的推动下,未来大量的传统行业也需要大数据人才。
从大的层面来看,云计算对于计算机网络、操作系统和开发能力的要求会比较高,需要初学者具有一定的动手实践能力,而学习大数据则需要具有一定的数学基础,数学基础对于在大数据领域发展具有比较重要的作用。
从就业的角度来看,当前云计算和大数据领域的就业岗位都比较多,由于云计算的就业岗位主要集中在IT互联网行业。
相对于云计算来说,大数据领域有不少岗位的就业门槛还是比较低的,入门也比较容易,比如数据清洗、数据呈现等岗位对于从业者的要求就相对比较低。
具体说说大数据的就业前景:
1、国家政策支持力度大,大数据加快落地,产业规模愈加增大。
2、大数据覆盖全行业,未来将在细分领域进一步发展,还将提供更多就业机会。
3、大数据行业人才稀缺,目前人才缺口达百万+。
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