当今IT界关注的焦点是两大主流技术——大数据和云计算。与此根本不同的是，大数据完全是为了处理海量数据，而云计算则是为了基础设施。然而，大数据和云技术带来的简化是它们被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的"弹性地图还原"演示了如何利用云弹性计算的力量进行大数据处理。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但它们的模式利用了大数据分析中可扩展且经济高效的解决方案。

那么，我们能说大数据和云计算是完美的融合吗？好吧，有数据支持它。除此之外，还需要应对一些实时挑战。在这个博客里，我们将讨论这两个方面。我们假设您对大数据和云计算有一定的想法和知识，

大数据处理海量受控、半结构化或非结构化数据，用于存储和处理数据分析。大数据有五个方面，通过5Vs

体积-数据量来描述多样性–不同类型的数据速度–系统中的数据流量值–基于数据中包含的信息的数据值准确性-数据保密性和可用性

云计算以现收现付模式为用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

在这里，人工智能研究，服务提供商提供整个基础设施以及与维护相关的任务。

在这项服务中，云提供商提供对象存储、运行时、队列、数据库等资源，配置和实施相关任务的责任取决于消费者。

此服务是最方便的服务，提供所有必要的设置和基础设施，为平台提供IaaS，基础设施到位。

大数据和云计算关系可根据服务进行分类类型：

IaaS是一个经济高效的解决方案，大数据营销，利用这种云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担管理底层硬件的所有费用的企业来说，这是一个非常经济高效的解决方案。

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务中。因此，它们不再需要处理管理单个软件和硬件元素的复杂性，这是处理数兆字节数据时真正需要考虑的问题。

分析社交媒体数据是当今公司进行业务分析的一个基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了一个很好的平台来进行分析。

因此，从上面的描述中，我们可以看到云通过一个可伸缩的弹性自助服务应用程序抽象出挑战和复杂性，从而实现了"As-a-Service"模式。大数据的需求是一样的，海量数据的分布式处理是从终端用户中抽象出来的

云环境下的大数据分析有着多重的好处

随着云技术的进步，大数据分析得到了更多的改进，hadoop大数据，取得了更好的效果。因此，大数据网，公司更喜欢在云中进行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

大数据分析对基础设施来说是一项艰巨的工作，因为数据量大、速度不一，而且类型多，传统基础设施通常无法跟上。由于云计算提供了灵活的基础设施，我们可以根据当时的需要进行扩展，因此很容易管理工作负载。

大数据和云技术都通过减少所有权为组织带来价值。云计算的按用户付费模式将资本支出转变为运营支出。另一方面，Apache降低了大数据的授权成本，而大数据的构建和购买成本本应高达数百万美元。云使客户能够在没有大规模大数据资源的情况下进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本，为企业带来价值。

在处理企业数据时，数据安全和隐私是两大关注点。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制而被托管在云平台上时，安全性就成了主要的关注点。另一方面，作为一个开源应用程序，像Hadoop这样的大数据解决方案使用了大量的第三方服务和基础设施。因此，现在的系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

此外，买云服务器，云数据存储和处理在一个通常称为云存储服务器的中心位置。同时，服务提供商和客户签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供者还可以利用高级安全控制级别。这使得云计算中的大数据安全涵盖以下问题：

保护大数据免受高级威胁。云服务提供商如何维护存储和数据。

有与服务级别协议相关的规则来保护

数据容量可扩展性安全隐私数据存储和数据增长的可用性

另一方面，在许多组织中，大数据分析用于检测和防止高级威胁和恶意黑客。

基础设施在支持任何应用程序方面起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序提供了在物理基础设施上无法访问的多种好处，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指向各种技术和趋势的融合，使IT基础设施和相关应用程序更具动态性、更易消耗性、更具模块化和可扩展性。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化