大数据和智能数据应用架构系列教程之:大数据与云计算

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

云计算是现代IT技术中一个重要组成部分,它赋予了用户更多的灵活性、弹性、按需付费能力等,随着互联网和移动互联网的蓬勃发展,越来越多的企业开始转向云计算平台作为基础设施,构建自己的大数据和智能分析平台。而大数据的应用也越来越成为云计算平台的一个重要组成部分,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等。

传统上,大数据应用架构往往存在以下几个难点:

  1. 数据采集难度高,需要兼顾不同数据源、标准化、一致性等复杂要求;
  2. 数据存储不方便,大数据量太大、高维度、低时延的数据通常需要分布式存储系统支持;
  3. 数据处理繁琐,数据量过大、复杂、高维度、多样,无法直接使用编程语言实现快速高效的分析;
  4. 数据分析结果依赖于各种统计模型,但建模过程耗时长、成本高,结果不准确、可靠;
  5. 数据安全性较差,由于数据经过分散存储在不同的服务器上,任何一个数据泄露事件都可能导致严重的后果。

为了解决这些难点,大数据和云计算行业已经形成了一套完整的解决方案体系。这套体系由四个主要组件构成:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731968.html

  1. 大数据采集、清洗、存储与计算:利用分布式文件系统Hadoop、NoSQL数据库、搜索引擎等为大数据提供底层支持,完成数据的采集、清洗、存储与计算,如实时计算。
  2. 大数据分析与机器学习:基于大数据的机器学习模型,如人工神经网络、随机森林等进行预测分析,或使用流计算框架进行大规模数据实时计算与分析。
  3. 数据中心基础设施:利用云计算平台提供的廉价、可靠、高度可伸缩的数据中心服务,如弹性计算、存储、网络等资源。

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