云计算是一种基于因特网的超级计算模式，而大数据来自于云计算。云计算与大数据的关键区别在于云计算通过扩展计算和存储资源来处理巨大的存储容量(大数据)。另一方面大数据不过是大量的非结构化、冗余和嘈杂的数据和信息，必须从中提取有用的知识。为执行上述功能云计算技术提供了各种灵活的技术来处理大量数据。
云计算
云计算(cloud computing)提供了一个集成的服务平台，可以使用高速互联网随时随地按需存储和检索任意数量的数据。云是一组广泛的陆地服务器,分布在互联网上用于存储、管理和处理数据。云计算的开发使开发人员可以轻松地实现网络规模的计算。互联网的演进孕育了云计算模式,互联网是云计算的基础。为了使云计算有效地工作,我们需要高速互联网连接。它提供了一个灵活的环境,可以动态添加容量和功能,并根据按使用付费的策略进行使用。
云计算具有资源池化、按需自助服务、广泛的网络访问、可测量的服务和快速弹性等基本特性。有四种类型的云——公共、私有、混合和社区。
云计算有三种基本模型——平台即服务(Paas)、基础架构即服务(Iaas)、软件即服务(Saas)，它使用硬件和软件服务。
平台即服务(Platform as a Service)——它位于IaaS层之上，提供编程和运行的环境，使用户能够部署云应用程序。
基础架构即服务(Infrastructure as a Service)——该服务用于交付基础架构，包括存储处理能力和虚拟机。它基于服务水平协议(SLA)实现资源虚拟化。
软件即服务(Software as a Service)——它将应用程序交付给直接在云提供商上运行的客户端。
大数据
随着互联网和智能设备数量、种类、速度的增加而变成大数据(Big Data)，它们超出了IT系统的能力，进而导致数据存储、分析和处理的困难。一些组织已经开发了处理这种类型的海量结构化数据的设备和专业知识，但是数据量的指数级增长和快速流动停止了挖掘数据并迅速生成可操作情报的能力。这些海量数据无法存储在常规设备中，也无法分散在分布式环境中。大数据计算是数据科学的一个初始概念，它专注于多维信息挖掘，以在大规模基础设施上进行科学发现和业务分析。
大数据基本维度是数量、速度、多样性和真实性，演变出两个维度，即：可变性和价值。其包括以下几个特点：
卷—— 表示数据的大小不断增加，其已成为处理和存储数据的问题；
速度——它是捕获数据和数据流动的速度；
多样性——数据并不总是以单一形式呈现，数据有多种形式，例如——文本、音频、图像和视频；
真实性——它指的是数据的可靠性；
可变性——它描述了大数据中产生的可信度、复杂性和不一致；
价值——内容原始形式可能没有多大用处和生产力；因此分析数据，发现高价值数据。
云计算与大数据区别
云计算是利用分散在互联网上的计算资源按需提供的计算服务。另一方面，大数据是计算机数据的海量集合，包括结构化、非结构化、半结构化数据，传统算法和技术无法处理。
云计算为用户提供了一个平台，可以按需使用Saas、Paas和Iaas等服务，并根据使用情况对服务收费。大数据的主要目标是从庞大的数据集合中提取隐藏的知识和模式。
高速互联网连接是云计算的基本要求。相反大数据使用分布式计算来分析和挖掘数据。
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