云计算包含两方面的内容：服务和平台。所以云计算既是商业模式，也是计算模式。云计算既指在互联网上以服务形式提供的应用，也指在数据中心里提供这些服务的硬件和软件，整起来。。

通常为了避免由于服务Neng力不足而造成服务请求排队的问题， 采用负载均衡技术将单个服务器的压力进行分摊，从而大幅提高服务性Neng。在数据采集时 也会通过在采集端部署大量的数据库来对系统性Neng提供支撑， 人间清醒。 然后对采集到的数据进行数据清理、去重、正规化以及相应的格式转换处理。在按照预定规则进行过滤后输出到分布式数据存储系统中进行存储，为之后的分析和展示Zuo准备。

传统的单机处理模式不但成本越来越高， 而且不易 ，并且因为数据量的递增、数据处理复杂度的增加，相应的性Neng和 ，瓶颈难题将会越来越突显。在这种情况下 云计算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化和系统的透明性、支持多组用户、支持按量计费或按需使用，以及绿色节Neng等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。而以云计算为典型代表的新一代计算模式， 以及云计算平台这种支撑一切上层应用服务的底层基础架构，以其高可靠性、geng强的处理Neng力和geng大的存储空间、可平滑迁移、可弹性伸缩、对用户的透明性以及可统一管理和调度等特性，正在成为解决大数据处理问题、未来计算技术发展的重要方向，盘它...。

大数据对数据技术提出geng高要求

基于云计算技术构建的大数据平台， Neng够提供聚合大规模分布式系统中离散的通讯、存储和处理Neng力，并以灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台和应用。它一边还提供针对海量多格式、 多模式数据的跨系统、跨平台、跨应用的统一管理手段，并提供高可用、敏捷响应的机制体系来支持快速变化的功Neng目标、系统环境和应用配置。

引起舒适。 比如在系统则构建于分布式工作流和调度系统框架之上， 采用分布式计算手段面向多模式的海量数据提供数据的转换、关联、提取、聚合和数据挖掘等服务。在企业信息系统中经常提到的BI的具体业务功Neng， 比如决策支撑、销售预测等，就Ke以由上层业务应用通过调用数据分析系统所提供的功Neng附加业务逻辑来实现。

传统的数据处理和分析技术在这些需求面前开始遭遇瓶颈， 而云计算的出现，不仅为我们提供了一种挖掘大数据价值使其得以凸显的工具，也使大数据的应用具有了geng多可Neng性，CPU你。。

Ru果说大数据是一座蕴含巨大价值的矿藏，云计算则Ke以被kan作是采矿作业的得力工具。没有云计算的处理Neng力，大数据的信息沉淀再丰富，或许也只Neng望洋兴叹，入宝山而空手而归。从另一面角度说 云计算是为了解决大数据等“大”问题发展而来的技术趋势， 哎，对！ 没有大数据的信息沉淀，云计算的功用也将得不到完全发挥。所以呢，大数据与云计算是相辅相成的，大数据与云计算的融合发展也会成为必然选择。

开搞。 这些复杂的需求对技术实现和底层计算资源提出了前所未有的要求。所以 为应对这些复杂的大数据处理工作，需要从服务器、网络、存储、软件等各个环节构建一个兼具高可用性和高可靠性的系统环境，提供。

大数据处理过程， 先说说是获取和记录数据，接下来是完成数据的抽取、标注以及整合、聚集和表达等重要的预处理或处理工作。这需要一个完整的数据分析步骤， 通常包括数据过滤、数据摘要、数据分类或聚类等预处理过程，再说说进入分析阶段，在这个阶段，各种算法和计算工具会被施加到数据上，以求Neng得到分析者想要kan到的或者Ke以进行解释的后来啊。

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靠谱。 具体到企业而言，处于大数据时代的经营决策过程Yi经具备了明显的数据驱动特点，这种特点给企业的IT系统带来的是海量待处理的历史数据、复杂的数学统计和分析模型、数据之间的强关联以及频繁的数据geng新产生的重新评估等挑战。这就要求底层的数据支撑平台具备强大的通讯Neng力、 存储Neng力以及计算Neng力，从而保证大量用户的正常访问、高效的数据采集和处理、多模式数据的准确实时共享以及面对需求变化的快速响应。

在分析阶段， 为了完成数据挖掘的目的，通常需要先处理海量的历史数据，，并针对大量的后来啊之间的关联性Zuo出细节，对业务应用暴露规范的数据访问接口，对复杂的数据访问需求提供透明支撑，大大减小业务应用的构建难度。

数据处理过程涉及到庞大的数据量，这一整套处理流程在各个不同阶段dou会对传统的技术手段提出挑战。比如 海量的网络设备、海量的在线用户、不间断的网络连接，dou在时刻生成大量的、多格式的内容数据和状态信息，这些经由各种客户端采集而来的信息数据，连同成千上万的访问和操作请求，会以高并发的方式向系统服务器施加巨大压力，谨记...。

云计算使大数据应用成为可Neng。没有云计算的出现，大数据将仍是空中楼阁，缺乏根基和落地可Neng。借助云计算技术， Ke以提高系统整体的弹性和灵活性，降低管理成本和风险，并且改进应用服务的可用性和可靠性。云计算不仅Neng为大数据处理打造一个高效、 可靠的系统环境，而且还Neng够充分发挥云计算平台的优势，为大数据应用找到geng多样化的出口。

功力不足。 借助“云”的力量， Ke以实现对多格式、多模式的大数据的统一管理、高效流通和实时分析，挖掘大数据的价值，发挥大数据的真正价值。

就目前技术发展来kan， 云计算以数据为中心，以虚拟化技术为手段来整合服务器、存储、网络、应用等在内的各种资源，并利用SOA架构为用户提供平安、可靠、便捷的各种应用数据服务。 我明白了。 它完成了系统架构从组件走向层级然后走向资源池的过程， 实现IT系统不同平台层面的通用化，打破物理设备障碍，达到集中管理、动态调配和按需使用的目的。

大数据， 又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过当前主流软件工具，在合理时间内获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策提供geng积极目的的信息资产。大数据有以下几个特点：体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低，商业价值高。但大数据的意义并不在于大容量、 多样性等特征，而在于我们如何对数据进行管理和分析，以及所以呢而发掘出的数据价值。Ru果在分析处理上缺少相应的技术支撑，大数据的价值将无从谈起，躺平。。