大數據與云計算的關系及發展趨勢

梁修碩

摘 要：隨著互聯網技術的迅速發展，大數據與云計算已經走進人們的日常生活之中。作為信息技術行業的前沿學科，大數據與云計算技術受到了廣泛關注。本文從大數據與云計算的概念出發，探討大數據與云計算之間的關系，并對大數據與云計算的發展前景作出展望。

關鍵詞：大數據;云計算;互聯網;前景展望

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）02-0044-02

0 引言

近年來，大數據作為一種新興的數據處理模式，發展速度非?？?。但由于數據的處理需求量大，數據產生周期短，無法簡單地在單臺計算機上進行數據的處理和信息發掘，其發展進入瓶頸期。云計算以其計算速度快、效率高的特點，為大數據的繼續發展創造了可能。大數據與云計算的結合發展，將更進一步地便利人們的生活。

1 大數據和云計算的概述

1.1 大數據的概念及特征

進入21世紀以來，“大數據”一詞經常被人們用以指代信息時代產生的大量數據。它的數量巨大，且形式復雜多樣，超出普通數據處理工具的計算范圍，因此必須使用特殊的技術手段才能對它加以處理。此外，大數據不僅包含對數據的處理，還包括數據的收集、管理、挖掘、分析和應用等多個領域。

大數據具有以下三個重要特征[1]：

（1）容量大：由于互聯網時代的到來和智能手機的普及，人們在日常生活中產生的信息量，已經遠遠超出過往若干年甚至幾十年所產生的信息量的總和，且信息量目前仍在持續上升，大數據能很好的滿足需求。

（2）種類多：目前記錄的信息已經不局限于以易于處理的文本為主的單一形式。圖像、視頻、音頻等多種類型的數據也成為大數據收集和存儲的重要內容。

（3）速度快：大數據囊括了從數據的收集到分析處理的多個流程，對數據處理速度的要求較之以往更高。

1.2 云計算的概念及特征

云計算是一種新型的計算方式。它以互聯網為依托，對分散的服務器等資源進行整合，按照用戶的需求與計算量進行計算資源的分配，再提供給用戶。用戶根據其使用量來付費。云計算的運作方式使得它只需要極少的管理投入，計算資源按需分配，而且便于獲得。

云計算具有以下三個重要特征[2]：

（1）規模大：云計算的服務器的規模都相對很大，以此來支撐其完成復雜的計算。許多云計算運營者均擁有數以萬計的服務器來為用戶提供高效率的計算服務。

（2）虛擬性：用戶不需要直接接觸云，便可以獲得計算資源。用戶可以通過互聯網直接獲取應用和服務，而不必知道服務器等的實際位置。

（3）按需分配：服務器和軟件等根據用戶計算需求和規模進行分配和收費，有效地避免了計算資源不必要的浪費，也因此節約了成本。

2 大數據和云計算的關系

2.1 大數據與云計算的聯系

大數據與云計算都是對大量的數據進行處理和計算的技術，都需要使用大量的應用資源。大數據需要從大量數據中發掘出有價值的信息資源，云計算的特性完美地契合了這種需求，是大數據數據發掘的有力工具;云計算為大量數據的處理提供了很好的計算資源平臺，是大數據得以進行運算和分析的前提條件，也是技術上目前唯一可行的大數據處理方式，云計算推動了大數據更好的發展。云計算并不適用于傳統的小規模數據模式，大數據的發展使云計算獲得了新生，同時大數據也為云計算提供了非常廣泛且重要的應用場景，使云計算依托的廣泛分布式計算機架構有了更長足的進步。云計算協助大數據進行數據的整理，提高了硬件資源的利用率，降低了大數據所需的成本，使大數據產生巨大的商業價值;同時也促進了云計算自身的升級，二者互相推動發展，共同進步。

2.2 大數據與云計算的區別

雖然大數據與云計算的關系密切，密不可分，但是二者仍有一些區別。云計算是對計算資源和硬件設備等的虛擬化，而大數據是對數據的高效處理。大數據的側重點在于數據本身，尤其是對數據的收集和分析，目的在于從繁雜的數據中提取和整合出有價值的信息，同時注重對數據的儲存能力，強調計算的對象。云計算則側重于對虛擬計算資源的應用，按需分配，有效地節約了計算與部署的成本，對數據的計算也更高效。此外，二者產生的背景和推動力各不相同。大數據的產生來源于社會所產生的數據的高速增長，而云計算則是因為企業希望以更低的開銷來進行更高效的計算而出現。

3 大數據與云計算在生活中的應用

3.1 物流領域

物流領域的應用[3]：在傳統的物流管理模式下，物流的軟硬件設施不夠完善，郵件的分揀與派送等物流過程都是依靠人力來完成的。這種情況使得物流系統的運營效率底下且成本很高。此外，由于缺乏有效的、信息化的管理手段，無法形成高效的物流信息網絡，導致物流系統存在著資源分散的現象;同時各企業部門難以形成合理的職能分配，這也導致了物流成本增加和資源的浪費。近年來，在大數據與云計算的推動下，物流領域已經呈現出了新的面貌。通過使用大數據和云計算技術對物品信息進行收集與分析，物流系統能夠進行更優的決策，降低運輸、分配等環節的成本。結合了大數據技術的現代物流可以更快速地將商品從其儲存區域中分取出來，并完成對商品的分類工作，然后根據物品自身的特性來選擇最合適的運輸方式，降低了人力成本，減少了運輸過程中產生的費用。

3.2 醫療領域

醫療領域的應用[4]：在大數據與云計算技術沒有得到推廣時，醫院對于患者的信息管理主要依靠人力來完成，當患者數量很大時，這種工作方式的效率就會降低，難以及時地為患者提供合適的治療方案，增加了患者的時間和經濟負擔。大數據與云計算應用之后，醫院的數據系統通過分析患者的臨床診斷數據、社保資金甚至行為習慣，會提供更為個性化的治療手段。系統自己就可以分析患者的各種化驗單等臨床數據，了解有無禁忌藥物等情況，幫助醫生進行正確的決策;同時結合患者的消費水平，使患者可以在自己的消費能力范圍內獲得最適合自己的藥物和治療。此外，如果藥物或治療有任何不良影響，醫院也能及時地獲知，從而最大限度地降低了誤診發生的可能性。

3.3 教育領域

教育領域的應用[5]：因為大數據與云計算技術的應用與推廣，教育行業也經歷了諸多變革。此前，教師的對學生的教育教學活動是基于對作業、考試等檢測手段的反饋結果。隨著學生群體數量增多，教師越來越難以根據學生實際情況因材施教、對癥下藥，難以滿足學生個性化的教學需求。大數據與云計算技術通過收集和分析學生的作業、考試數據，更快速地進行比較與分析，幫助了教師找出學生的知識漏洞，提供科學的改進建議或多種解決方案，從而更有針對性地、更高效地開展教育教學活動。此外，有些學校已經配備了智能課堂系統。它以大數據與云計算技術為依托，實時記錄課堂情況，有效地提高了學生的出勤率和成績，促進了學生的個人發展。因此，大數據與云計算技術在教育系統中的推廣有利于解放師生，并有效地提升教育教學質量，促進了教育的發展。

3.4 其他領域

除此之外，大數據與云計算技術在諸如傳媒、教育、交通管理、政府工作等其它許多領域中都有著廣泛的應用。例如，一些軟件應用可以通過分析用戶的閱讀喜好來及時地向用戶推送他們感興趣的新聞或消息等;通過采集和分析各大路段的車流量和人流量，交通管理部門能夠更科學地進行道路規劃建設、調整交通信號燈時長等，從而避免交通擁堵的現象。大數據與云計算的結合應用已經深入到我們生活的方方面面，極大地方便了人們的生活。

4 總結與發展趨勢

隨著數據處理技術的迅速發展，大數據與云計算已經在人們的日常生活中得到了廣泛應用。但隨著應用領域的擴大，一些問題也慢慢顯露出來，比如在高效數據處理技術的開發上仍有很大的提升空間，同時數據安全等問題也都有待解決，大數據與云計算發展到成熟階段尚有一段距離。但相信在不久的將來，隨著技術水平的發展，這些問題終將會被解決，兩者的結合也將會更加緊密。大數據與云計算將進一步改善人們生活，也會為社會發展提供更強勁的動力。

參考文獻

[1] 季敏霞，肖宇.淺談大數據與云計算的關系及未來發展[J].黑龍江科技信息，2014（31）：200.

[2] 劉飛.大數據與云計算的關系及發展趨勢[J].電子技術與軟件工程， 2017（24）：162.

[3] 高連周.大數據時代基于物聯網和云計算的智能物流發展模式研究[J].物流技術，2014（11）：350-352.

[4] 薛楊.物聯網、云計算、大數據在醫療健康中的應用[J].中國信息界（e醫療），2013（5）：52-53.

[5] 羅根源.基于云計算背景下的大數據挖掘在教育領域的應用研究[J].當代教育實踐與教學研究：電子刊，2017（5）.