大数据云平台(阿里云数据库产品)

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云计算和大数据的区别

云计算与大数据概述

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。

云计算与大数据的关系

简单来说:云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,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后在进行分配使用。

可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

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。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。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况,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妙极操作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。

什么是智慧城市时空大数据与云平台

智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为城市管理和公众提供各种智能化的服务。

从国家政策来看,中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下,863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进,最下层的是城市的感知层,再是传输层,再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层,最上面是智慧应用层,贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。

而要真正实现智慧城市,必须引入大数据技术,主要包含三大方面的需求,通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析,并真正作用于具体细分行业:

一、大数据融合技术

我国智慧城市建设面临的重大挑战之一,是城市系统之间由于标准问题无法有效集成,形成信息孤岛。因此,在大数据融合技术领域,一方面要加强大数据标准建设,另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发,为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。

二、大数据处理技术

大规模数据在智慧城市系统流动过程中,出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑,需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合,这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。

三、大数据分析和挖掘技术

大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术,大数据分析与挖掘技术更为复杂,是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。

随着大数据技术的不断发展,以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显,大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索,分享一些国内外的实际案例供借鉴。

1.国内的智慧城市

2013年3月,北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段,从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统,然后通过服务门户,包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。

2.国外的智慧城市

瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站,通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统,自动识别进入市中心的车辆,自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流,交通拥堵降低了25%,交通排队所需的时间下降50%,道路交通废气排放量减少了8%-14%,二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。

3.智慧医疗

金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标,在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优,这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求,满足了“智慧”的大数据需求。

4.智慧警务

通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技,实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。

5.智慧交通

郑州建立智能公交系统,使公交车信息就在地图上显示出来:如最近的一辆公交车还有5分钟到站,满员;下一辆公交车还有10分钟到站,有空座,可以选择乘坐;下楼2分钟,走到站台1分钟,余下7分钟,还有时间坐下喝杯热茶。

6.智慧消防

郑州建立智能消防系统,报警人只需拨打119,系统将立刻定位报警人当前位置,并调用位置所在区域监控摄像头,确定灾情地点和火势情况。

7.智慧城市规划

在城市规划方面,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。

金鹏信息智慧城市解决方案

大数据技术平台有哪些

大数据信息是大量高速,且多变的借助大数据工具及相关技术可针对不同的行为特征的用户进行针对性的营销。目前主流的十佳权威大数据分析平台主要有阿里巴巴、百度、腾讯、高德开放平台、鹿豹座大数据研究院、友盟、华为云服务、浪潮、神州融、海康威视。

大数据平台和云平台有区别吗

“哐哐”为您解答:

云计算(cloudcomputing)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。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。

大数据(bigdata),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

两者之间属于相辅相成的作用,而不是对立。

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