Cloud 计算物联网和互联网产生了大量的数据，而这些数据必须找个地方集中存放和处理，所以必须有cloud 计算。如果没有云计算，就要部署独立的后台服务器来接收一个冰箱产生的数据，成本和便利性都无法接受。云计算的功能是集中存储和处理海量数据。数据Massive数据上传到云端计算平台后，自然要对数据进行深入的分析和挖掘，这也是数据的目的。
4、大 数据、云 计算的发展趋势如何?云服务的发展趋势云服务的发展趋势将是:建立公有云生态系统，共同推动私有云的来源，云安全成为关键，政府推动，云保险出现。从产业生态来看，公有云服务商构建了一个基于“我”的生态系统，做生态系统越来越成为大型公有云服务商的选择。私有云提供商走上了一条“抱团取暖，合力推源”的道路。在开源社区，众筹发展的局面已经基本形成，热门开源社区的产品技术能力也在一步步提升。
云服务商和cloud 数据 center资源的规模和影响，以及数据 center等物理设施和网络链路人为破坏和故障的影响进一步扩大，对服务商的运维水平提出了极大的考验。国内云服务商开始从内向型向外向型转变，开始向全球发展，尤其是北美。企业在推“云计算 ”，国家在推“云互联网 ”。现在政府采购云计算的案例很多，云服务商的数据 centers已经在各地生根发芽。
5、云 计算和大 数据是什么关系1和数据(bigdata)是指数据在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的集合。它们是海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大型数据无法由单台计算计算机处理，必须采用分布式计算体系结构。其特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖于cloud 计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云的特性计算: 1。虚拟化技术。必须强调的是，虚拟化突破了时间和空间的界限，这是Cloud 计算最显著的特点。虚拟化技术包括应用虚拟化和资源虚拟化。众所周知，物理平台与应用部署的环境无关。是通过虚拟平台完成相应的终端操作数据备份、迁移、扩展。2.动态可扩展。
6、云 计算和大 数据哪个好?Da 数据和Yun 计算从理论上看，属于不同的层次，Yun 计算研究问题计算 Da。但巨额数据的处理仍属于计算的研究范围。所以从这个角度来说，big 数据是cloud 计算的子领域，从应用角度来说，big/。Large 数据和cloud 计算既有区别又有联系，但现实中由于large 数据的处理，为了获得良好的效率和质量，经常使用cloud 计算技术。所以经常使用large 计算技术。
7、什么是云 计算大 数据Da数据(bigdata)是数据的集合，规模庞大，在采集、存储、管理和分析方面大大超过了传统数据 library软件工具的能力。cloud计算(cloud computing)是一种按使用付费的模式，提供可用的、方便的、按需的网络访问，进入一个可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务)，简单地通过。
8、什么是云 计算?物联网和大 数据什么是大数据Cloud计算物联网，这些和人工智能的关系。cloud 计算、物联网和Da数据:Cloud 计算:一般来说，Cloud计算是网络资源，是cloud/12344从云端按需获取所需服务内容。提供资源的网络称为“云”。“云”里的资源可以被用户无限扩展，可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
Cloud 计算广义上是指服务的交付和使用方式，是指通过网络以按需、可扩展的方式获取所需的服务。此服务可以与IT和软件互联网或任何其他服务相关。对物联网的简单理解:物物相连互联网，即物联网。物联网在国际上也被称为传感网，是继计算 PC、互联网和移动通信网之后的又一波信息产业浪潮。随着信息技术的发展，物联网行业的应用地图越来越大。
9、如何理解 互联网与物联网云 计算大 数据的关系large 数据不是抽样数据，而是全部数据；这么大数据必须依赖云端计算，而且不可能是局域网；物联网的目标是将所有的物体都连接到互联网并虚拟化。数据上传，自然就大了数据，Cloud 计算是为了解决大并发和大数据下的实际操作问题；大数据是解决海量数据分析问题；物联网是解决设备和软件的集成问题；可以看出，它们之间的关系是相互联系、相互作用的:物联网是许多大型数据(devices数据)的来源，大量设备数据的采集、控制和服务依赖于云端计算。设备数据的分析依赖于Da 数据，Da 数据的收集和分析也依赖于Cloud 计算，物联网反过来可以为Cloud 计算提供issa。
