摘 要：随着互联网技术的迅速发展，大数据与云计算已经走进人们的日常生活之中。作为信息技术行业的前沿学科，大数据与云计算技术受到了广泛关注。本文从大数据与云计算的概念出发，探讨大数据与云计算之间的关系，并对大数据与云计算的发展前景作出展望。

0 引言

近年来，大数据作为一种新兴的数据处理模式，发展速度非常快。但由于数据的处理需求量大，数据产生周期短，无法简单地在单台计算机上进行数据的处理和信息发掘，其发展进入瓶颈期。云计算以其计算速度快、效率高的特点，为大数据的继续发展创造了可能。大数据与云计算的结合发展，将更进一步地便利人们的生活。

1 大数据和云计算的概述

1.1 大数据的概念及特征

进入21世纪以来，“大数据”一词经常被人们用以指代信息时代产生的大量数据。它的数量巨大，且形式复杂多样，超出普通数据处理工具的计算范围，因此必须使用特殊的技术手段才能对它加以处理。此外，大数据不仅包含对数据的处理，还包括数据的收集、管理、挖掘、分析和应用等多个领域。

大数据具有以下三个重要特征[1]：

（1）容量大：由于互联网时代的到来和智能手机的普及，人们在日常生活中产生的信息量，已经远远超出过往若干年甚至几十年所产生的信息量的总和，且信息量目前仍在持续上升，大数据能很好的满足需求。

（2）种类多：目前记录的信息已经不局限于以易于处理的文本为主的单一形式。图像、视频、音频等多种类型的数据也成为大数据收集和存储的重要内容。

（3）速度快：大数据囊括了从数据的收集到分析处理的多个流程，对数据处理速度的要求较之以往更高。

1.2 云计算的概念及特征

云计算是一种新型的计算方式。它以互联网为依托，对分散的服务器等资源进行整合，按照用户的需求与计算量进行计算资源的分配，再提供给用户。用户根据其使用量来付费。云计算的运作方式使得它只需要极少的管理投入，计算资源按需分配，而且便于获得。

云计算具有以下三个重要特征[2]：

（1）规模大：云计算的服务器的规模都相对很大，以此来支撑其完成复杂的计算。许多云计算运营者均拥有数以万计的服务器来为用户提供高效率的计算服务。

（2）虚拟性：用户不需要直接接触云，便可以获得计算资源。用户可以通过互联网直接获取应用和服务，而不必知道服务器等的实际位置。

（3）按需分配：服务器和软件等根据用户计算需求和规模进行分配和收费，有效地避免了计算资源不必要的浪费，也因此节约了成本。

2 大数据和云计算的关系

2.1 大数据与云计算的联系

大数据与云计算都是对大量的数据进行处理和计算的技术，都需要使用大量的应用资源。大数据需要从大量数据中发掘出有价值的信息资源，云计算的特性完美地契合了这种需求，是大数据数据发掘的有力工具;云计算为大量数据的处理提供了很好的计算资源平台，是大数据得以进行运算和分析的前提条件，也是技术上目前唯一可行的大数据处理方式，云计算推动了大数据更好的发展。云计算并不适用于传统的小规模数据模式，大数据的发展使云计算获得了新生，同时大数据也为云计算提供了非常广泛且重要的应用场景，使云计算依托的广泛分布式计算机架构有了更长足的进步。云计算协助大数据进行数据的整理，提高了硬件资源的利用率，降低了大数据所需的成本，使大数据产生巨大的商业价值;同时也促进了云计算自身的升级，二者互相推动发展，共同进步。

2.2 大数据与云计算的区别

虽然大数据与云计算的关系密切，密不可分，但是二者仍有一些区别。云计算是对计算资源和硬件设备等的虚拟化，而大数据是对数据的高效处理。大数据的侧重点在于数据本身数据分析云计算的发展趋势，尤其是对数据的收集和分析，目的在于从繁杂的数据中提取和整合出有价值的信息，同时注重对数据的储存能力，强调计算的对象。云计算则侧重于对虚拟计算资源的应用，按需分配，有效地节约了计算与部署的成本，对数据的计算也更高效。此外，二者产生的背景和推动力各不相同。大数据的产生来源于社会所产生的数据的高速增长，而云计算则是因为企业希望以更低的开销来进行更高效的计算而出现。

3 大数据与云计算在生活中的应用

3.1 物流领域

物流领域的应用[3]：在传统的物流管理模式下，物流的软硬件设施不够完善，邮件的分拣与派送等物流过程都是依靠人力来完成的。这种情况使得物流系统的运营效率底下且成本很高。此外，由于缺乏有效的、信息化的管理手段，无法形成高效的物流信息网络，导致物流系统存在着资源分散的现象;同时各企业部门难以形成合理的职能分配，这也导致了物流成本增加和资源的浪费。近年来，在大数据与云计算的推动下，物流领域已经呈现出了新的面貌。通过使用大数据和云计算技术对物品信息进行收集与分析，物流系统能够进行更优的决策，降低运输、分配等环节的成本。结合了大数据技术的现代物流可以更快速地将商品从其储存区域中分取出来，并完成对商品的分类工作数据分析云计算的发展趋势，然后根据物品自身的特性来选择最合适的运输方式，降低了人力成本，减少了运输过程中产生的费用。

3.2 医疗领域

医疗领域的应用[4]：在大数据与云计算技术没有得到推广时，医院对于患者的信息管理主要依靠人力来完成，当患者数量很大时，这种工作方式的效率就会降低，难以及时地为患者提供合适的治疗方案，增加了患者的时间和经济负担。大数据与云计算应用之后，医院的数据系统通过分析患者的临床诊断数据、社保资金甚至行为习惯，会提供更为个性化的治疗手段。系统自己就可以分析患者的各种化验单等临床数据，了解有无禁忌药物等情况，帮助医生进行正确的决策;同时结合患者的消费水平，使患者可以在自己的消费能力范围内获得最适合自己的藥物和治疗。此外，如果药物或治疗有任何不良影响，医院也能及时地获知，从而最大限度地降低了误诊发生的可能性。

3.3 教育领域

教育领域的应用[5]：因为大数据与云计算技术的应用与推广，教育行业也经历了诸多变革。此前，教

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