IDC大數據平台與數字貨幣
A. 大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎
大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系,引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系,這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」,大數據首先是一種「數據」,而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的,是一種軟體定義的電子產品(可編程)。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源,以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中,由應用程序自身完成,缺點是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來,逐步形成了一種通用的軟體包,這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」,讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展,發展成了最核心的計算機系統軟體,也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等,以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍,也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等,還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代,計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長,「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時,無論是擴展性、效率和便利性,都不適應「海量」數據的管理需要,應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的,「海量」數據管理由每個應用程序自身完成,缺點也是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了,那就是資料庫管理系統(DBMS),一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能,這些都是數據管理所必需的,是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等,都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的,只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起,成為單機時代最重要的應用軟體,也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前,操作系統和資料庫的技術和市場未來,看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下,一個是Oracle的天下。
但互聯網來了,尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統,最初面向單機設計,擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起,需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候,傳統操作系統勉為其難,需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念,核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式,前者主要是為了省錢,以Amazon AWS為代表;後者主要是為了大數據處理,以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式,可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機,向應用程序提供資源池的調度管理服務,與傳統操作系統的功能幾乎完全相同,因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍,擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內,把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統,雲應用軟體和硬體(計算機資源)得以分離,各自可以獨立發展。歷史再次重演,雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展,具有3V特點的數據爆發,大數據管理的挑戰也最先到來。同樣,面向計算設計的通用雲計算操作系統,在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性,都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰,將數據應用和數據管理分離,催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰,也必將使大數據應用和大數據管理分離,催生「大資料庫管理系統」,並且逐步走向通用化和平台化。
ATM(非同步傳輸模式)是通信資源稀缺時代的產物,TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的,傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物,大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具,可以工業化提供;數據是資源,是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用,瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用,那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。
B. 數字貨幣大數據平台哪個比較全面
質量沒的說,這個品牌不錯的
C. 數字貨幣大數據平台都有哪些
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D. idc是不是數字貨幣的核心
IDC是不是數字貨幣中心?一般不是。
根據IDC的縮寫,一般是Internet digitacenter,因此IDC一般表示網際網路數據中心。
E. IDC運營商的IDC定義大數據四大特徵
第一,數據容量大(Volume)。從TB級別,躍升到PB級別;
第二,數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
第三,商業價值高(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
第四,處理速度快(Velocity)。1秒定律。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。
F. 數字貨幣大數據平台哪個靠譜
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