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大數據、云計算、物聯網有什么關系?學哪個薪資最高?

  • 時間:2021-05-18 14:12
  • 發布:寧波達內培訓
  • 來源:疑難解答

大數據是繼云計算、物聯網后的又一全球熱點問題,因其潛在的巨大價值而受到各界的廣泛關注。大數據已經成為一種戰略資源,具有廣闊的應用前景。


大數據與云計算

為解決互聯網應用對大規模計算能力、數據存儲能力的迫切需求,云計算的概念被提出。云計算是一種分布式計算平臺,通過虛擬技術將海量的硬件資源和虛擬資源虛擬成虛擬資源池,并根據需求任務的大小,向虛擬資源池獲取相應的計算和存儲資源。

從技術上來看,大數據和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

云時代的來臨,大數據的關注度也越來越高,分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和云計算聯系到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術,包括大規模的并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

這兩個概念提出的背景都是為滿足海量異構數據的組織和管理要求。從相互之間的影響來看,前者為后者提供了廣闊的應用背景,后者為前者數據管理提供了存儲和計算資源,兩者相互促進,相互依存。


大數據與物聯網

隨著智能交通、智能家居、智能物流、智慧景區等應用的興起,物聯網已成為未來經濟的新增長點。美國、德國、英國、意大利和丹麥等國家爭先推出物聯網相關發展策略,使物聯網規模不斷擴大。互聯網到物聯網的跨越,極大地推動了大數據的發展。

物聯網是指把所有物品通過信息傳感設備與互聯網連接起來,實現智能化識別和管理。現在的物聯網產業以應用層、支撐層、感知層、平臺層以及傳輸層這五個層次構成。其每層都與數據的產生或者處理息息相關。大數據與物聯網的結合是機遇與挑戰并存。

首先,產生數據的平臺多樣化。從原來的個人電腦擴展為傳感器、智能手機、各種業務系統、平板電腦、監控錄像等,這使得感知層需要感知的數據呈現多樣化。目前主流的感知技術有視頻文字采集技術、紅外線技術、傳感器技術和藍牙技術等,但隨著感知的數據數量級的不斷增加,相應的感知技術也要不斷地改進和完善。

其次,物聯網技術的局限性。事物的發展需要一個過程,處于發展初始階段的物聯網還受到一些技術的約束。在大數據的傳輸和處理方面,物聯網技術還存在通信距離短、外部環境適應力不強、異構網絡兼容性差等問題。傳感器鏈接的距離范圍是100米到1000米,不適合長距離的通信;當外部的環境發生變化,傳感器的穩定性能大幅度下降,對具有高性能計算存儲系統的安全帶來風險;物聯網的標準是建立在廣電網、通信網和互聯網等異構網的基礎之上,還沒有統一完善的標準體系。


大數據與數據空間

大數據來自不同組織,它的跨域、分布、異構性以及海量的特點給傳統的數據庫管理系統帶來巨大挑戰,目前,管理著世界上最大數據的谷歌、雅虎和微軟等公司,都不使用傳統的數據管理系統,而是另辟蹊徑去尋找可以滿足大數據管理需要的技術。

在綜合考慮數據的模型、組織形式和分類方法基礎上,提出了與數據相關的eorespaee模型和與任務相關的TaskSPace模型,但該系統的不足之處是用戶不能自己定義關聯。

綜上所述,以物聯網、云計算技術作為數據收集、數據管理手段,用數據空間技術來組織大數據,實現多層次、多粒度的大數據挖掘,是處理大規模數據行之有效的途徑,也符合大數據管理和服務的需求。

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