云平台和大数据（云平台和大数据平台区别）

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本文目录一览：

• 1、大数据平台、物联网平台、云平台有什么区别？？
• 2、大数据与云计算的关系是什么？
• 3、云计算和大数据是什么关系

大数据平台、物联网平台、云平台有什么区别？？

不管是物联网、云计算还是大数据时代云平台和大数据，都是我们信息时代的发展基石，那么它们到底是个什么东西呢？一起了解下吧！

当我们进入到互联网时代的时候，不管你是听一首歌，还是浏览一个网页，关于你的各种数据就已经开始存在着了，那么如何存储这些大数据？并且如何灵活的运算和分析这些数据？这都是大数据平台所要做的事情，提供一个媒介来看管这些数据，在大数据平台，开发者们或可以将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”中提供的服务。

所以接下来，我们要讲的就是云平台，都说企业上云，这“云”到底是什么呢？其实，我们可以把云看做是一个容量无限大的仓库一样，这也是云计算不断发展下的产物，为企业提供一些建模，开发，集成，运行，管理等一系列的IT解决方案，在“云”上，可以实现资源的调动，存储等，以此来保障整个IT系统不崩盘，顺利的运行。

物联网是互联网发展成熟后的一个必然趋势，互联网的包括的范围还是非常的有限，但是物联网不同，它要把一台冰箱，甚至马路上的一个小灯泡都能通过物联网技术连接起来，赋予他们新的智能化的东西。可以这么说，万事万物都在物联网的“掌控”之中。

大数据 说的是一种移动互联网和物联网背景下的 应用场景 ，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息， 侧重于海量数据的 存储、处理与分析 ，从海量数据中发现 价值 ，服务于生产和生活。

物联网 是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行 信息交换 ，即物物相息，以实现智能化识别和管理，物联网的发展目标是 实现万物互联 ， 应用创新 是物联网发展的核心，智能手表/手环、无人驾驶、无人商店、智能工业、智慧城市等等都物联网的应用场景， 基于物联网延展出来的 边缘计算 已经开始兴起。

云平台 则是各种资源的 虚拟化、优化配置与管理 ，在此之上提供开箱即用的应用服务给用户，典型分为 IaaS、PaaS、SaaS 三种模式，其中IaaS、SaaS发展的比较快，IaaS方面的赛道已被头部玩家锁定。目前PaaS的发展也在快速发力， 中台概念的普及推动着PaaS的发展， 基于PaaS开发SaaS ，或者 SaaS附带高扩展能力的PaaS 都是典型的形态 。

云平台和物联网、大数据是密切相关 ，物联网提供海量数据采集、基本处理的抓手与通道，云平台提供虚拟基础环境、运行环境、开发环境、应用平台，大数据提供数据处理模型、计算、加工、分析以及更高级的趋势分析、智能预警等，我国工业2025、工业互联网发展对这三块需求都比较旺盛，前景一片光明。

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在信息化、互联网+时代，它们分属不同的技术研发方向领域。

数据处理分析决策领域，称发展由局部孤立数据到大数据云平台和大数据；通信网络链接领域，称发展由互联网到物联网；应用软件技术服务领域，称发展由终端应用到云集约分布应用。显然，数字信息技术发展终将殊途同归。

物联网、大数据、云应用服务、人工智能、区块链，它们是紧密关联的，物联网生成大数据，对大数据的处理分析，需要集约多进程的分布式应用服务；基于大数据的综合决策，需要人工智能辅助；数据的真实性、安全性，需要区块链保障。

产业数字化转型，全部产业将升维到数字产业；再进行全数智产业集约优化生态闭环，则所有异构平台，必将集约融合为”物联网大数据云服务”平台，实现大一统。

在物联网系中，纲是智慧中国、智慧政府、智慧城市；节点是云平台，分布式应用服务、分布式存储、分布式记帐；目是连接万物的末梢(移动、固定)终端，目终端通过授权链接，可访问纲和节点服务。

首先，分属三个不同的行业，但都属于大平台级别。相互独立，却又相互交融；

其次，简单点理解大数据以内容为主，提练数据为当下或未来服务；物联网以物为主，万物互联为核心；云以存储/集中服务为主，民主集中制是特色。

但是这三者相互关联。物联网可以产生大数据，要用云平台；同时，大数据也对物联网和云平台的应用也有支撑作用。

最后，当这三者发展到均衡一定程度，人工智能化才能真正实现。

万物互联给人感觉庞大且有距离感。但其实，它离你并不遥远：街头密集的共享单车、越来越多的智能穿戴和智能家居……当物联网应用于生活的方方面面，包括移动医疗、工业物联网、智能零售、环境监测、资产跟踪等等，它将极大地方便我们的生活、提高工作效率

大数据与云计算的关系是什么？

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算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。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

扩展资料

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。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

云计算和大数据是什么关系

大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。

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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。

云计算的特点

1、虚拟化技术。

必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。

2、动态可扩展。

云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3、按需部署。

计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

4、灵活性高。

目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。

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