大數(shù)據(jù)和云計算有什么關系？在對大數(shù)據(jù)與云計算的關系理解之前，我們必須對這兩個概念分別進行了解。大數(shù)據(jù)指的是所牽涉的資料量體量龐大到?jīng)]能實際目前主流軟件工具，在合理不時間內(nèi)至少吉光片羽、管理、處理、并整

大數(shù)據(jù)和云計算有什么關系？

在對大數(shù)據(jù)與云計算的關系理解之前，我們必須對這兩個概念分別進行了解。

大數(shù)據(jù)指的是所牽涉的資料量體量龐大到?jīng)]能實際目前主流軟件工具，在合理不時間內(nèi)至少吉光片羽、管理、處理、并整理好藍月帝國好處企業(yè)經(jīng)營決策更積極主動目的的資訊，簡單啊再理解是海量大數(shù)據(jù)的高效處理。

云計算就是硬件資源的虛擬化，云計算等同于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后再通過分配在用。

本質上看，云計算指出的是計算，而數(shù)據(jù)則是可以計算的對象，二者是動與靜的關系，但大數(shù)據(jù)要去處理數(shù)據(jù)的能力，比如數(shù)據(jù)查看、清潔干凈、轉換、統(tǒng)計計算等等，而云計算為大數(shù)據(jù)處理能提供了另一個很不錯的平臺，是任何可行的大數(shù)據(jù)處理，二者是動中有靜，動靜結合。云計算是基礎設施，大數(shù)據(jù)可以不在用云計算的存儲能力來保存到數(shù)據(jù)，計算能力來進行運算結果。云計算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要云計算，云計算能為大數(shù)據(jù)提供強大的存儲和計算能力，還能夠十分快速地去處理大數(shù)據(jù)的豐富信息，并更比較方便地提供咨詢服務；而無論是大數(shù)據(jù)的業(yè)務需求，能為云計算的實施找到更多好的實際應用，大數(shù)據(jù)與云計算相結合，二者相互結合，互相映襯，相互交換都能發(fā)揮出來最大的優(yōu)勢，為社會創(chuàng)造出出極大的貢獻。

5G時代流數(shù)據(jù)該如何處理？有哪些好用的大數(shù)據(jù)平臺？

5G時代，大數(shù)據(jù)流存儲平臺“Pravega”自然誕生記

隨著5G網(wǎng)絡、容器云、低性能存儲硬件水平的不斷提高，數(shù)據(jù)增長直接進入了極大的發(fā)展階段。無時不刻的物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛汽車等邊緣計算所再產(chǎn)生的數(shù)據(jù)源源不斷地，看上去像開著的水管，數(shù)據(jù)源一直在滲出來。這就給當前大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（不管某種架構）提出來了一個問題，算出是原生的流換算，而存儲卻不是原生的流存儲。但目前大數(shù)據(jù)存儲無法應付的三大缺陷。

目前大數(shù)據(jù)處理平臺最常見的是Lambda架構，它的優(yōu)勢在于柯西-黎曼方程了動態(tài)實時一次性處理與批處理需求，可是，從存儲的角度看Lambda有三個缺點：

第一、動態(tài)實時處理、批處理不都統(tǒng)一，有所不同的處理路徑按結構了不同的存儲組件，提升了系統(tǒng)的急切度，造成了開發(fā)人員的獲得學習成本和工作量。

第二、數(shù)據(jù)存儲多組件化、多份化，如下圖，雖然的數(shù)據(jù)會被讀取在Elastic Search、S3對象存儲系統(tǒng)、Kafka等多種可重構的系統(tǒng)中，不過考慮到數(shù)據(jù)的可靠性，數(shù)據(jù)還大都多份冗余度的，這就更大的提升了用戶的存儲成本。而而不是對企業(yè)用戶來說，0.1%的存儲冗余數(shù)據(jù)都意味著什么損失。

第三、系統(tǒng)里存儲的組件太大太緊張，也提高了在用的運維成本。另外大部分超過的開源項目還處在“強運維”的產(chǎn)品階段，對此企業(yè)用戶來說又是很小的開銷。

每種類型的數(shù)據(jù)也有其原生的屬性和常用訪問模式，不對應有最佳的適用場景在內(nèi)最適合的存儲系統(tǒng)。

這三大缺點帶了存儲過程中的三個問題，即開發(fā)成本、存儲成本在內(nèi)運維成本。那你怎么縮短開發(fā)時間、降低存儲成本與下降運維成本？在這里，從2012版的數(shù)據(jù)類型出發(fā)，探討一番5G時代下數(shù)據(jù)存儲新思路。

從存儲的視角來說，存儲架構的設計必須是需要比較明確所存儲位置的數(shù)據(jù)的特點。目前企業(yè)數(shù)據(jù)的存儲模式為塊存儲、文件存儲和對象存儲。而今天移動互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛汽車、金融等實時自動應用場景中，需要存儲的數(shù)據(jù)目前被稱之為“流數(shù)據(jù)”，流數(shù)據(jù)好象被定義法為：

流數(shù)據(jù)是一組順序、大量、快速、嘗試可以到達的數(shù)據(jù)序列，一般情況下，數(shù)據(jù)流可被視為一個隨時間世代流傳而無限再增長的相冊數(shù)據(jù)集合。

四大存儲類型

上圖將流數(shù)據(jù)符號表示為第四種數(shù)據(jù)類型，從左往右分布的位置著四種最常見的存儲類型。現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫這類基于條件事務的程序比較適合采用塊存儲系統(tǒng)。文件共享場景下必須在用戶間共享文件通過讀寫操作，并且適合常規(guī)分布式文件(NAS)存儲系統(tǒng)。而要能無限儲存并接受REST接口讀寫的非結構化的圖像/音視頻文件則的很合適采用對象存儲系統(tǒng)。

而根據(jù)流數(shù)據(jù)的應用場景，就必須流數(shù)據(jù)存儲柯西-黎曼方程100元以內(nèi)需求：

低延時：在高并發(fā)條件下lt10ms的讀寫連接時間。

僅處理第二次：即使客戶端、服務器或網(wǎng)絡直接出現(xiàn)故障，也以保證每個事件都被去處理且只被全面處理第二次。

順序絕對的保證：這個可以提供不是很嚴穩(wěn)定有序的數(shù)據(jù)訪問模式

去檢查點：以保證每個讀客戶端/上層應用能存放和重新恢復以前的使用狀態(tài)

在物聯(lián)網(wǎng)的世界，數(shù)據(jù)是實時自動的，講都是實時動態(tài)的。獲得業(yè)務敏銳的洞察以贏得漂亮價值我還是錯失良機關鍵機會，對企業(yè)來說也許你只能幾毫秒的差距，而真正的流式數(shù)據(jù)處理可以降低悠久的傳統(tǒng)的小批量分析方法的寶貴時間。

在此之前，戴爾科技集團IoT部門的團隊重新思考了流式數(shù)據(jù)處理和存儲規(guī)則，原先電腦設計了新的存儲類型，即原生的流存儲，干脆“Pravega”剛剛誕生了。

Pravega是以前的完全成熟技術與新技術的組合。Pravega團隊具備著實現(xiàn)日志存儲的設計經(jīng)驗，也手中掌握ApacheZooKeeper/BookKeeper的項目歷史，更何況大量實時系統(tǒng)同樣也區(qū)分日志存儲位置的來結束動態(tài)實時運用的消息隊列，想不滿足這三種數(shù)據(jù)訪問模式，非Pravega神莫屬。