简述大数据与云计算的关系,物联网云计算大数据人工智能怎么区分?

1、简述大数据与云计算的关系，物联网云计算大数据人工智能怎么区分？

物联网、云计算、大数据、人工智能，彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系！！！

半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！不得不说的人工智能背后的基石：大数据大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！没有人工智能的物联网：没大戏而物流网又让人工智能：更准确物联网：英文名为Internet of Things，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！人工智能背后强大的助推器：云计算云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！

2、大数据发展前景怎么样？

大数据技术可以帮助企业准确定位意向客户;通过数据分析我们可以建立城市规划、解决医疗发展难题;传统行业转型互联网也可以利用大数据价值。所以大数据技术被广泛应用在各行各业，现在越来越多的企业开始重视大数据技术，并招聘大数据人才。

目前大数据人才缺口巨大，据TDU研究显示，至2025年中国数据人才缺口将达到200万。大数据人才缺口大，目前却少有开设了大数据专业课的高校，所以大数据人才供不应求。现在学大数据还是很有出路的。

据职友集数据显示目前大数据相关工作的日招聘量为34362条每天，全国大数据开发工程师的平均薪资为18880元/月，招聘量和薪资水平都比较高，所以目前企业还是很注重大数据人才的，现在学大数据还是比较容易找工作的。

大数据和云计算技术紧密结合，需要云计算的地方就需要大数据技术，同时近几年崛起的物联网、移动互联网等新兴计算形态也和大数据技术息息相关，所以大数据行业的前景还是比较好的。

综上大数据的就业前景还是很好的，目前大数据人才供不应求，企业争相用丰厚的福利待遇来吸引大数据人才，所以目前学习大数据还是很有出路的。不过大数据行业还是很看重技术的，所以想找到满意的大数据开发工作还是需要大家先努力学习大数据知识。

如果你想了解更多大数据相关的学习内容，中公优就业。。。。等你

3、大数据的含义和作用是什么？

大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语大数据的特点

体积大

数据量很重要。对于大数据，将不得不处理大量的低密度，非结构化数据。这可能是价值未知的数据，例如Twitter数据供稿，网页或移动应用程序上的点击流或启用传感器的设备。对于某些组织，这可能是数十兆字节的数据。对于其他人，可能是数百PB。

PB是硬盘存储容量单位，存储容量：是该存储设备上可以存储数据的最大数量，通常使用千字节（kb kilobyte）、兆字节（MB megabyte）、吉字节（GB, gigabyte）、太字节（TB ，terabyte）和PB(Petabyte)、EB(Exabyte)等来衡量。1PB=1024TB=1024 * 1024 GB一部1080P高清电影 2G 左右，大概就是 50W部高清电影

速度

速度是接收和（或可能）作用于数据的快速速率。通常，与直接写入磁盘相比，数据流直接进入内存的速度最高。一些支持互联网的智能产品会实时或近乎实时地运行，因此需要实时评估和采取措施。

多样性

多样性是指可用的多种数据类型。传统的数据类型经过结构化，可以整齐地放置在关系数据库中。随着大数据的兴起，数据进入了新的非结构化数据类型。非结构化和半结构化的数据类型（例如文本，音频和视频）需要进行额外的预处理才能得出含义并支持元数据。

真实性

它是指数据中的不一致和不确定性，即可用数据有时会变得混乱，并且质量和准确性难以控制。

大数据也是可变的，因为多种不同的数据类型和数据源会产生大量的数据维度。

价值

除非将其转化为有用的东西，否则大量没有价值的数据对公司没有好处。

数据本身没有用处或重要性，但需要将其转换为有价值的信息以提取信息。

大数据作用

指引产品开发

Netflix和宝洁等公司使用大数据来预测客户需求。他们通过对过去和当前产品或服务的关键属性进行分类并对这些属性与产品的商业成功之间的关系进行建模，从而为新产品和服务建立了预测模型。此外，宝洁还使用焦点小组，社交媒体，测试市场和早期商店推出的数据和分析来计划，生产和推出新产品。

预测性维护

可以预测机械故障的因素可能深深地埋在结构化数据中，例如设备的年份，制造商和型号，以及覆盖数百万条日志条目，传感器数据，错误消息和发动机温度的非结构化数据。通过在问题发生之前分析这些潜在问题的征兆，组织可以更有效地部署维护并最大化零件和设备的正常运行时间。

提升客户体验

客户竞赛在进行中。现在比以往任何时候都更可能更清晰地了解客户体验。大数据使您能够从社交媒体，Web访问，呼叫日志和其他来源收集数据，以改善交互体验并最大程度地实现交付的价值。开始提供个性化报价，减少客户流失并主动处理问题。

机器学习

机器学习现在是一个热门话题。数据（尤其是大数据）是原因之一。现在，我们可以教授机器而不是对其进行编程。大数据的可用性可训练机器学习模型，从而使之成为可能。

推动创新

大数据可以通过研究人员，机构，实体和流程之间的相互依赖性，然后确定使用这些见解的新方法来帮助您进行创新。使用数据洞察力来改进有关财务和计划考虑因素的决策。检查趋势以及客户希望提供什么新产品和服务。实施动态定价。有无穷的可能性。

引申

现在社交媒体（微信，微博，短视频），电商都有海量数据。头条可以根据用户行为进行精准推送内容或是广告。电商可以根据数据推送有购买意向的产品。

当前大数据时代只要是有海量用户，就可以根据用户的行为进行分析从而衍生出新的价值信息。

人工智能的前提就是通过海量数据，进行模型训练从而形成自己的计算方式。16年时谷歌人工智能机器人阿尔法狗大败世界围棋冠军李世石。围棋是人类引以为傲的高智商游戏，但最终败给了机器人。机器人就是前期通过海量数据进行计算不断的完善。

大数据的快速发展，也带来了很多问题。例如鼎鼎大名的脸书用户隐私泄漏事件。大数据中含有很多用户隐私数据，不正当的使用会造成灾难事故。

大数据未来还可以在更多的领域中使用，未来也将会出现更多的技术弥补大数据的漏洞。

请点赞支持下吆，留言关注交流。

4、网络安全和云计算有什么关系呢？

作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

首先，网络安全和云计算虽然有比较紧密的联系，但是二者之间的区别也是非常明显的，属于不同的研究领域，各自的细分方向也有明显的区别。

网络安全涵盖的领域非常广泛，可以说只要涉及到网络通信的技术体系，都离不开网络安全，在大数据、云计算和物联网时代，网络安全的重要性也有了明显的提升，网络领域的安全环境也发生了比较深刻的变化，比如网络应用边界的拓展就带来了更多的安全挑战。

从技术体系结构来看，网络安全涉及到三大块内容，其一是网络通信过程的安全性；其二是端到端的安全性；其三是应用场景的安全性。由于在不同的技术体系下，网络安全需要制定的安全策略也有比较明显的不同，所以网络安全通常与具体的技术体系有比较直接的关系，比如物联网就单独定义了安全层，以解决物联网技术体系所面临的安全威胁。

与网络安全不同，云计算本身是一种服务方式，云计算能够通过互联网（各种网络形式）为用户提供计算资源，这里面的计算资源涵盖的内容非常广泛，随着云计算向全栈化和智能化方向发展，云计算的功能也在逐渐完善。从当前的发展趋势来看，早期的云计算主要以为用户提供“廉价的计算资源”来占领市场，但是当前云计算自身的附加值已经越来越高了。

在当前工业互联网快速发展的大背景下，企业上云已经是一个大的发展趋势了，一方面基于云计算能够为企业搭建大数据应用基础，另一方面云计算本身也为企业整合资源和运营创新提供了新的方式。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！