云计算大数据算力设备
『壹』 大数据，云计算有哪些上市公司
在这一领域的提供商主要是传统上领先的软硬件生产商，如浪潮信息(000977)、华胜天成(600410)、中兴通讯(000063)、方正科技(600601)、长城电脑(000066)、综艺股份(600770)。
云计算是互联网和超级计算能力的结合，是一种通过网络以便捷、按需的形式从共享性可配置的计算资源池(这些资源包括网络、服务器、存储、应用和服务)中获取服务的业务模式。
数十亿台个人电脑和其他设备(如智能手机)接入云计算中心，将带来工作方式和商业模式的彻底变革，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
云计算将成为第四次IT产业革命。云计算(cloud computing)是一种基于因特网的超级计算模式，由网格计算、公用计算、软件服务，三个步骤慢慢发展演变而来，代表下一代的因特网计算和下一代的数据中心。
从市场规模看，根据预测，云计算市场将以28%的复合年增长率迅速扩张。到2012年，云计算技术将相当普及，五分之一企业将没有任何IT资产。
因而，云计算有望成为继大型计算机、个人计算机、互联网之后的第四次IT产业革命。
『贰』 云计算，大数据和人工智能三者之间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
『叁』 最近都有说“新基建”，网上说包括人工智能、大数据、云计算等技术的发展，那对中小企业有什么益处
数字经济的发展离不开人工智能、大数据、5G等高精尖技术支持。这些既是基础设施又是新兴产业，一方面链接巨大投资与需求，另一方面牵着不断升级的强大消费市场，最重要的一点是我国经济高速发展的基石。事实上，西部资信长期以来致力于用人工智能、大数据等手段构建数字经济的新型基础设施，为了能提供更精准的客户画像，西部资信持续地升级及改造其核心技术，在得到企业授权后，利用数据分析出企业数据维度，再通过数据模型对企业客户的各项数据指标分析、审核，为客户量身定制“信用通行证”。
『肆』 云计算和大数据的区别
一、云计算与大数据侧重点不同
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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。
通过二者的定义我们可以了解到，云计算注重资源分配，是硬件资源的虚拟化;而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念，而是关系非比寻常，无论在资源的需求上还是在资源的再处理上，都需要二者共同运用。
二、云计算与大数据相辅相成
首先，云计算将计算资源作为服务支撑大数据的挖掘，而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数据查询、分析提供了各自需要的价值信息;
其次，大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结合并发挥更大的作用;大数据的信息隐私保护是云计算大数据快速发展和运用的重要前提，而云计算与大数据相结合将可能成为人类认识事物的新的工具。
『伍』 什么叫大数据，与云计算有何关系吗
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
云计算（英语：CloudComputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；
广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。对云计算的定义有多种说法，“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。
1）大数据和云计算的概念区别：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；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。
（2）大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。
『陆』 云计算大数据物联网之间的区别与联系
云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
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。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
『柒』 什么是云计算什么是大数据二者有何联系
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(7)云计算大数据算力设备扩展阅读：
云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。
网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；
效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；
自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。
事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。
被普遍接受的云计算特点如下：
(1) 超大规模
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
大数据特征：
1 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
2 种类（Variety）：数据类型的多样性；
3 速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5 真实性（Veracity）：数据的质量
6 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
7 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
『捌』 什么叫大数据，与云计算有何关系。
1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
2，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。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(8)云计算大数据算力设备扩展阅读：
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。