在互联网技术大潮中，云计算、大数据、人工智能、5G严守科技界热词榜单。多年前，这些热词还是很多企业的包装色，但是如今商业巨头们已经具体的将其落实在生活中去，并在我们生活、工作中发挥巨大作用。

在2018年，政府、企业不断关注云计算的落地应用，云计算在未来的重要性不可忽视；大数据基本成为各大互联网公司的口头禅；人工智能不仅吸引大批资本关注，更是有制造业拥趸，成为下一个科技赛道；5G俨然成为各大通信巨头的年度词。但是对这些科技热词，我们真的了解吗？

云计算

从云计算出现在科技新闻中，至今云计算火了快十年了。经过多年的市场培育和技术积累，云计算在我们生活中应用广泛，例如我们个人使用的百度云盘、腾讯云盘，企业中广泛应用的云际视界云视频会议，这些都是基于云计算技术。

云计算技术是啥呢？按照市场普遍认可的定义（NIST）：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。

云计算价值：当前，云计算更多应用在企业IT中，众多企业IT建设和设计都要围绕云计算展开，依仗网络进行分布式计算，配合软件定义，用软件来接管被硬件一统天下的IT系统，相比传统IT系统，云计算更节约费用，更为环保。云际视界等云视频服务平台，为企业搭建一整套的云服务平台，涉及IaaS、PaaS、SaaS三种服务模式，这不仅为企业节省了维护成本、办公场地，还在资源利用上实现优化。

大数据

大数据就是相当于海量知识汇集分类，产生引导。在电商快速崛起的时代中，大数据在营销、市场管理上被人们熟知，但是大数据真正的价值不仅于此，在公安系统、企业安防等层面，大数据对公共安全的意义重大。

具体来说，企业部门对数据的收集分析，做出有效地市场判断，带来自身企业价值的增长，同时也利于相关服务企业不断的完善服务，甚至是从数据中发掘客户需求，从而开辟新业务。

对于政府部门来说，大数据在公共安全方面的应用具备巨大价值，首先在公安部门的犯罪数据中，具备大量的数据基础，在此基础上，对公共安全防范，社会培训等价值不浅。海量数据中发掘特有规律，这就是大数据真正的核心价值。

人工智能

对于人工智能，大家接触最多的是特斯拉的无人驾驶、科大讯飞的语音识别等新技术在市场中的应用。而人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得我们关注数据做一些过去只有人能够做的事情。

配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。

5G不仅仅是手机通信

5G这几天很火，因为众多手机通信厂商都相继宣布他们在5G领域取得的成绩，在通信领域引起一场技术营销风。但是5G网络真正的核心价值，是让用户始终处于高速联网状态下实现信息高速交互。对物联网、自动驾驶、企业通讯等产生时代性推动变革。

5G网络最直观的价值体现在其网络传播速度的快与承载力。5G网络传播速度是4G网络的数倍，它的基本要求并不同于无线网络，根据相关信息显示，5G网速是4G网速的100倍，承载的网络内容也实现了质变提升。

5G网络的主要目标是让终端用户始终处于联网状态，能让信息通过5G在线快速传播和交互，在自动驾驶、物联网、企业通讯办公应用中，具备极大的利用价值。

大数据时代，技术人的思想要如何改变?互联网快速发展，技术人又该如何适应技术变革?

如果你在看完一系列技术文章，看完厚厚一本技术图书后，还是疑惑不解……你或许需要的只是别人醍醐灌顶的几句话。

5月13-14日在上海&南京举办的开源中国OSC源创会，听听那些优秀的技术人才思考和解决问题的方式，以及他们在面对新事物和成长瓶颈时的晋升之道。

5月13日上海源创会当天报名突破900人，到场人数达500人，南京源创会当天报名突破400人，现场人数达200人。

Apache三大项目聚首，解密大数据新趋势

来自Apache的顶级项目，分布式OLAP分析引擎ApacheKylin、分布式实时监控和预警解决方案ApacheEagle，以及正在孵化的数据质量方案ApacheGriffin，将齐聚会上，分享其设计思路和原理，讲述其架构演进过程，并针对其中的难题和攻克方法进行深入剖析，解密大数据新趋势，为参会者提供最实在的大数据进阶指南。

巨衫PKMySQL，聚焦数据库新玩法

对于真正企业级应用，需要分布式NoSQL/NewSQL数据库具备什么样的能力?相比MongoDB等分布式数据库，他们的企业级应用场景挑战在哪里?巨杉数据库将现场针对企业级应用上的最佳实践，透视具体技术点。同时，随着.NETCORE的开源和跨平台，.NET技术栈又要如何更好的支持MySQL?微软大咖将讲述微软智能云MySQL数据库的便捷性和对.NETCoreEF的新玩法。

云中开发，利用容器提高编码生产力

Docker的出现简化了开发环境，消除反复安装和卸载依赖项的烦恼。作为身在企业的研发人员，该如何利用容器，改变现代IT的交付方式?RancherLabs大中华区技术总监将结合自身十多年的虚拟化、云计算等相关领域工作经验，分析如何利用容器提高编码生产力。此外，还会有PaaS平台技术专家针对企业级PaaS容器平台，提供独有的实践心得。

独家剧透，热门技术亮眼特性抢先看

每当新技术、新玩法出现，技术人总要去重新了解和学习。但如果你已提前知晓这些即将到来的新特性，是否会比别人更具优势?会议现场将揭秘大数据分析热门工具elasticsearch在业界的各种有趣案例，并抢先剧透后续版本，甚至是6.0版本的全新特性。GoogleAngulardevelopersPM大漠穷秋也将带来Angular4.0核心特性的分享和剖析。

除了前面介绍的部分内容，本次源创会还有更丰富的内容及一线专家带来精彩分享。活动现场开放交流区、互动展区、茶歇休憩区，并奉上经典美食，供参会者更深度、自由的讨论技术细节，交流经验心得。

活动详情：https://oschina/news/84136/2017-5-yue-yuanchuanghui

上海站合作伙伴：

南京站合作伙伴：

基于互联网，来为人们提供更便捷、快速服务，这就是物联网。物联网以数据为中心，通过采集数据，经过处理，来总结物联网的各类数据、以及特性，以此获取更好的选择不同物联网技术来实施。

物联网的物物相连有两层意思：一、物联网的核心与基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸、扩展的网络；二、用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网是互联网的延伸，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络实体，不如说是业务和应用。

云计算，大数据与物联网有着密不可分的关系，物联网像是互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据是互联网的信息层，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

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。目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据分析常与云计算联系在一起，大数据的大，意义并不在于数据的庞大，而是对数据进行专业化处理，变成有意义的数据。从技术看，大数据与云计算就像硬币的正反面。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式云结构，特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但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、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。如果将大数据比作一个产业，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”。

大数据的特征：4个“V”——volume、variety、velocity、value,分别对应数据体量大；数据类型繁多，包括提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；处理速度快，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息;价值密度高，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

物联网的传感器与云计算的大数据相结合，一个提供感应，一个提供反应，在大数据的提供下进行便利的生活，办公。随着物联网的不断发展，运营商推进物联网与云计算的融合，为实现通信业的快速转型和升级做到以物联网、云计算创新应用为载体，对人们的衣食住行和公共安全领域进行智能防护，遵循科学发展观，顺应自然发展规律，开发使用低碳环保新能源，使得现代水利、电力和商业等与公众相关的产业变得智能，满足人们的需求。

物联网，云计算，大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思？之间又有什么关系呢？很多人也非常感兴趣，经过学习了解，查阅资料，一点浅显认识和总结与朋友们分享。

物联网

简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

云计算

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），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

经典应用案例：苹果icloud

苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费24.99美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。

大数据

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。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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。换而言之，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”。

物联网和云计算的关系

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。

大数据与云计算的关系

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。

大数据、云计算和物联网的关系

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。

很久没有在微信公众号冒泡了，有人再问张老师最近去哪里了？不在文化艺术界，不在艺术金融界，文化+互联网去届，他去了哪里？难道去外星了吗？还是潜藏在在地球的某一个角落里“待机”突围？答案就在这里......小编带你走进21世界的高科技时代...

21世纪进入高科技时代，互联网更新换代的速度无可比拟，2018年最火的A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大编程语言，下面我们就四种编程语言的发展趋势以及相互之间的联系做出详细的介绍和对比，并且同时结合目前最火的金融业做以结合和对比，分析当前ABCD存在的利弊。

（一）云计算应用进入深水区，将更加关注安全稳定与风险防控

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

据美国国家标准技术研究院 (NIST) 关于云计算的定义是 : “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、服务等 ) ，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。”“云计算”概念产生于谷歌和 IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年 Google 首席执行官埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出 “云计算”的概念。那么大数据是否存在着风险那？今天小编就和大家一起探讨一下“云计算”这个一直很火的名字。

云计算面临的技术挑战利用云计算解决海量异构信息处理和多样化复杂应用的整合问题，成为众多金融机构的选择，但这一方式也给金融 行业以及金融监管带来挑战。第一层面的挑战基于“云计算”本身，其自带属性易发生风险；第二层面的挑战基于“云计算”与金融的结合所产生的更为明显的集聚性风险。

云计算的基础性风险

数据存取缺乏控制或不易取用，是造成金融机构及政府不敢贸然采用云方案的主要原因。云安全联盟 ( Cloud Security Alliance ，CSA) 定义了云计算七个方面的主要风险：数据损害、共享技术的议题、窃取账户及服务；危险的局内人；滥用云计算；不安全的程序接口与其他未知风险

基于云环境下的金融信息系统的安全性风险

对于金融企业的基础设施而言，物理安全十分重要。云计算环境下的大部分金融系统往往需要在浏览器内访问客户 端，网络服务器成为其沟通的纽带和桥梁。基础的金融信息风险常涉及两个方面：一是金融内部人员的滥用导致金融资产损失；二是金融设施的缺陷使部分金融业务陷入中断。云计算下网络金融系统最大的安全隐患在于病毒或木马的侵袭。网络服务器未受到有效保护，一旦遭到病毒入侵，网络数据就会丢失，云计算环境下的金融服务体系，因其具有特殊的分布性，针对其中的敏感数据，必须采取针对性的保护措施。

基础性风险防控建议企业及政府对是否导入云计算的考虑集中在云计算的风险控制上，在规划导入云技术及云外包服务前，必须先考虑相 关风险是否可被管控。在云环境中制作或转移数据时，用户必须将数据分类，分析其安全需求，并定义云服务商应如何存储或传递那些数据。此外，数据安全等级的分类和定义，应依据云服务商所定的安全标准来进行。

云计算环境下金融系统风险防范建议：在金融系统的应用过程中注重金融信息安全评估，在发现金融系统的安全隐患时及时修复。有效控制金融信息，制定 安全的金融系统策略和科学决策，保证系统的完整性和可靠性，重视金融信息管控治理。

注重金融信息安全处理加强金融信息安全评估重视金融信息管控治理

大数据技术风险与防范，大数据面临的风险

数据窃取：大数据采用云端存储处理海量数据，对数据的管理较为分散，对用户进行数据处理的场所无法控制，难以区分合 法用户与非法用户，容易导致非法用户入侵，窃取重要信息，在网络空间，大数据更容易成为攻击目标。

非法添加和篡改分析结果：黑客入侵大数据系统，非法添加和篡改分析结果，可能对金融机构以及个人甚至政府的决策造成干扰。个人信息泄露面临用户移动客户端安全管理和个人金融隐私信息保护的双重安全挑战，企业较难在安全性与便利性之间达成 平衡。

数据存储安全

“数据大集中”在中国金融业获得广泛认可。一些大型券商和银行纷纷建设数据种子作为金融服务的核心和基 础。大数据对数据存储的物理安全性、多副本性要求较高。一方面各类复杂数据的集中存储易出现存储混乱，造 成安全管理违规。另一方面安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量的非线性增长，大数据安全防护容易出现漏洞。大数据风险防控政策建议

建立大数据金融系统

大数据金融生态系统是指金融大数据与从事大数据金融活动的个人、家庭、厂商、政府、非政府组织等社会行为体之间 共同形成的动态系统整体。

大数据金融系统可用下图表示：

各主体在从事金融交易活动时会产生海量金融大数据，这种大数据呈几何增长，构建海量金融大数据与大数据金融活 动相互影响的大数据金融生态系统非常重要。加强对系统内不法行为的规制，杜绝信息篡改、窃取，保护个人隐私，促 进信息流的良性循环，保证数据的真实可靠。引入信用系统、评级系统等，强化金融大数据系统的安全性和可靠性。

（二）大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。17年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力。

（三）人工智能应用加速发展，从计算向感知与认知的高阶演进

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AIinall，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

（四）区块链从概念走向应用，前景广阔但仍面临多重制约

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断，（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

（五）行业应用需求不断扩展，将反向驱动金融科技持续创新发展

在高技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

（六）新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段

小编认为云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现，新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段，要知后事如何请听下次分解，欢迎大家与张老师互动与交流

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

如今大数据常和云计算联系到一起，如果说大数据是电,那么云计算扮演就是发动机的角色了.因为实时的大数据分析是需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作的。

上世纪60年代麦卡锡在提出："把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。"这是云计算思想的起源.

在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，出现了一种行之有效的模式那就是以云计算提供基础架构平台，让大数据应用运行在这个平台上。

在业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月

那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?

这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。

云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：

第一概念:

两者在概念上有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。

第二目标受众:

两者的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。

对于云计算、大数据、云安全等领域的专业人员，专业技术认证是云计算、大数据、云安全等人才的一种凭证，通过者具备在云上设计、部署或管理应用程序和基础设施的专业知识。 获得阿里云的专业技术证书有助于增加使用阿里云产品的丰富经验，同时还能提升你熟练使用基于阿里云的云服务应用的水平。 企业获得阿里云的专业技术认证，可以帮助更高效地设计阿里云上的应用架构，节省投入成本、提高运营和运维效能。 个人获得阿里云的专业技术认证，可以提升对云计算、大数据、云安全等产品的专业能力，证明在云计算、大数据、云安全等领域的能力，并获得职业发展。 阿里云的专业技术认证路线为ACA（Alibaba Cloud Certified Associate）、ACP（Alibaba Cloud Certified Professional）、ACE（Alibaba Cloud Certified Expert ）三个层级，分别代表具备基础、专业以及专家级别的云产品应用的专业技术水平。

阿里云云计算专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用云计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识 能够根据企业的业务需求，基于云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践，能够熟练的使用和操作云服务器ECS、负载均衡SLB、对象存储OSS、专有网络VPC、弹性伸缩（Auto Scaling）、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品，能够诊断基于云计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案。

云服务器ECS考试内容 熟悉云服务器ECS相关的概念，主要包括地域及可用区、实例、磁盘、快照、镜像、网络、安全组 了解云服务器ECS的优势、计费、应用场景、API及SDK 能够基于云服务器ECS产品进行应用的部署 掌握云服务器ECS实例、磁盘、安全组、快照、镜像和标签的使用和操作 能够发现并解决云服务器ECS实例的操作系统、服务器登录及其他产品使用中常见的问题 能够基于云服务器ECS与负载均衡SLB、专有网络VPC、对象存储OSS、内容分发网络CDN、云数据库RDS、弹性伸缩（Auto Scaling）、云盾和云监控产品实现应用的解决方案

弹性伸缩（Auto Scaling）考试内容 熟悉弹性伸缩Auto Scaling相关的基本概念，包括伸缩组、伸缩配置、伸缩规则、伸缩活动、伸缩触发任务、伸缩模式以及冷冻时间 熟悉弹性伸缩Auto Scaling的功能、产品优势及常用应用场景 掌握弹性伸缩Auto Scaling的具体配置和操作，包括伸缩组的创建和维护、规则和任务的配置、报警任务的配置等 了解弹性伸缩Auto Scaling使用中的注意事项，能够发现并解决使用过程中的常见问题 能够基于弹性伸缩Auto Scaling与云服务器ECS、负载均衡SLB产品实现应用的解决方案

负载均衡SLB考试内容 熟悉负载均衡SLB相关的基本概念和功能，包括负载均衡的定义、实现原理、支持的协议、会话保持、健康检查、后端服务器权重、证书、转发策略 熟悉负载均衡SLB的产品优势以及适用场景 掌握负载均衡SLB的使用、操作以及维护，包括负载均衡SLB的配置、维护、注意事项以及问题识别和处理 能够基于负载均衡SLB与云服务器ECS、弹性伸缩Auto Scaling产品实现应用的解决方案

专有网络VPC考试内容 熟悉专有网络VPC产品的相关概念，包括专有网络、路由器、交换机、路由表及路由条目 了解专有网络VPC产品的优势及应用场景 掌握专有网络、交换机、EIP、路由器及路由表的使用和操作 了解专有网络VPC的安全与配置、使用限制 能够进行专有网络VPC的监控运维 了解通过高速通道实现专有网络VPC之间的互联方案 能够在专有网络VPC内进行云服务器ECS、负载均衡SLB和对象存储OSS产品的使用，并实现应用的解决方案

对象存储OSS考试内容 熟悉对象存储OSS的产品相关的概念，包括地域、Bucket、Object、防盗链、Object生命周期管理 了解对象存储OSS产品的优势、应用场景及计费模式 掌握对象存储OSS的存储空间和对象的管理、使用和操作 了解对象存储OSS提供的图片处理能力 了解对象存储OSS产品使用中的常见问题 能够基于对象存储OSS与云服务器ECS、内容分发网络CDN和媒体转码服务MTS实现应用的解决方案

内容分发网络CDN考试内容 熟悉内容分发网络CDN产品的基本概念,包括DNS解析、智能DNS、CNAME、缓存、边缘节点、加速域名、回源等 了解内容分发网络CDN产品的优势及应用场景及计费模式 能够进行内容分发网络CDN的基础配置和优化，能解决基本的常见问题 能够基于内容分发网络CDN与云服务器ECS、对象存储OSS产品实现应用的解决方案

云安全、云盾及云监控考试内容 具备使用云服务的基本安全意识及安全基础知识 了解阿里云云盾系列产品，包括DDoS基础防护、DDoS高防IP、安骑士、态势感知、绿网、云监控、服务器安全托管 了解DDoS基础防护、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的基本操作 能够通过阿里云提供的安全报警发现DDoS攻击防护、密码暴力破解，SQL注入常见安全风险，并使用云盾产品进行防护

云计算通用知识考试内容 具备云计算领域从业人员需要具备的相关的概念、技术及云计算优势方面的基础知识，包括云计算的定义、特点、优势、服务类型、实现技术及部署方式等

阿里云大数据专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及大数据类的几款核心产品，包括大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）、Data IDE（原BASE）、数据集成（原CDP云道）等。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：具备大数据的存储、处理以及分析的基础知识，能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践，能够熟练的使用阿里云的大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等产品，能够诊断基于阿里云大数据产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案。

大数据计算服务考试内容 熟悉大数据计算服务基本概念，包括项目空间、表、分区、资源、任务等 了解大数据计算服务的组成架构和各组成部分功能 掌握大数据计算服务的特点、优势以及适用场景 掌握大数据计算服务的连接和使用方式，包括使用客户端odpscmd、管理控制台、Java SDK等 掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练的使用tunnel命令行工具，了解Tunnel SDK 掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数 熟悉大数据计算服务的用户自定义函数，包括UDF、UDAF以及UDTF，可以编写简单的自定义函数 熟悉大数据计算服务的MapReduce编程框架，可以配置eclipse的环境，编写简单的MR程序 了解大数据计算服务的Graph编程框架，包括基本概念、处理流程等，可以编写简单的Graph程序 了解大数据计算服务DataHub的相关概念和使用方法 熟悉大数据计算服务的安全和权限管理的概念和实际操作，包括用户、角色、授权（ACL&Policy）、项目空间保护、例外以及安全等级等

Data IDE考试内容 熟悉Data IDE的基本功能模块，包括数据开发、数据管理、运维中心、组织管理以及项目管理等 了解Data IDE的基本特点，包括角色隔离、环境隔离等 可以使用项目管理和组织管理模块搭建环境 熟练使用Data IDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、资源上传、数据上传、新增函数等 熟练使用Data IDE的数据开发模块进行工作流任务和节点任务的开发设计，并且可以配置合适的依赖和周期性调度 熟练使用数据管理模块进行数据管理，包括血缘分析、表的使用权限申请和授权等 对于使用过程中出现的问题，能够识别、定位，对其中基本的问题能进行修复

数据集成考试内容 了解数据集成的基本概念和工作流程 熟练使用数据集成进行多种场景下的数据同步，可以从不同的数据源同步数据到大数据计算服务 了解数据集成中的DataX组件，包括概念、功能以及实际使用 了解并能正确使用数据集成中的字段映射、常量使用、变量使用、导入导出规则等 了解数据集成的最佳实践，比如切分键配置等 能够对使用过程中出现的常见问题进行排查，并能解决其中的基本问题 对于数据集成中的脏数据能够进行正确的处理

应用和架构考试内容 了解其他相关云产品的特点和应用场景，包括云数据库RDS、分布式关系型数据库DRDS、表格存储（Table Store，原OTS）、分析型数据库（Analytic DB，原ADS）等 了解大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等如何与其他相关产品配合使用 能根据实际的应用场景，结合阿里云产品的特点设计合理的基础架构

阿里云云安全专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用安全产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及云的安全和监控、管理类的核心产品。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力： 1、具备IT和网络安全相关从业的基础知识。 2、能够根据企业的业务需求，基于云产品和服务制定有效的安全防护方案，进而保护云上的核心资产。 3、能够熟练的使用和操作云盾（包括：安骑士、DDoS基础防护、DDoS高防IP、WAF、绿网、态势感知、先知等）及云监控、RAM、VPC产品。 4、熟悉常见的安全风险类型（包括：网络级、主机级、WEB应用、数据库类） ，并根据具体情况选择最优的云上安全解决方案。

阿里云云盾、云监控、RAM考试内容：云服务相关安全基础协议，HTTP、FTP、TCP、UDP、ICMP等。阿里云云盾DDoS高防IP和Web应用防火墙等全系产品的产品特点、应用场景，竞争优势，产品功能。阿里云安全管控相关产品，包括云监控、RAM、VPC、安全组的产品特点、应用场景，产品功能。安全核心产品，DDoS基础防护、DDoS高防IP、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的基本操作及管理。安全应用方案设计，例如收到管理控制台、邮件、短信报警后能正确理解和处理，具体包括发现DDoS攻击、密码暴力破解，SQL注入等常见安全风险，并选择合适的方案进行防护。云计算相关产品（ECS、SLB、OSS、RDS、VPC、CDN）考试内容：了解以上产品的定位、主要功能、工作原理和应用场景。了解以上产品经常遇到的安全威胁，及组合方案的安全优势。

阿里云专业技术认证ACP之云计算、大数据、云安全介绍

https://qwzyj/thread-175-1-1.html (出处: 全网资源菌)

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，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秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即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。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

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。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。