大数据和云计算是目前互联网领域处理数据的两种主流技术，不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。
大数据与云计算的关系
大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，从而进行存储和数据分析。
大数据有五个方面，通过5V来描述：
1、数量–数据量
2、种类–不同类型的数据
3、速度–系统中的数据流率
4、价值–基于其中包含的信息的数据价值
5、准确性–数据保密性和可用性
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：
SEC要求冻结Binance.US资产相关听证会将于6月14日进行:6月8日消息，CoinDesk记者Nikhilesh De在推特上表示，有两个重要时间节点，币安和Binance US回应美国证券交易委员会（SEC）申请“冻结资产”的临时限制令的最后期限为6月12日，限制令的听证会时间为ET时间6月13日14:00（北京时间6月14日02:00）。[2023/6/8 21:23:37]
1、基础架构即服务
在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
2、平台即服务
在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。3、软件即服务
数据：NFT市场Rarible总交易费收入突破1500万美元:金色财经报道，，据Dune Analytics最新数据显示，NFT市场Rarible总交易费收入突破1500万美元，本文撰写时为15,147,450美元。此外，当前Rarible平台铸造的NFT总量达到432,757枚，RARI Token总持有人数量为25,787。[2022/9/18 7:04:06]
此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型
云计算在大数据中的作用，大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：
USDC发行商Circle收购数字资产基础设施平台Cybavo:金色财经消息，稳定币USDC发行商Circle签署最终协议以未公开的价格收购专注于托管和区块链应用程序开发的数字资产基础设施平台Cybavo。
此次收购将使Circle投资于Cybavo的研发并支持其产品和服务。Cybavo成立于2018年，于去年8月完成400万美元种子轮融资，500Startups领投。Circle于今年4月与贝莱德（BlackRock）、Fidelity Management&Research、Marshall Wace和FinCapital签署了一项4亿美元融资协议。（prnewswire.com）[2022/6/10 4:17:25]
1、IAAS在公共云中
美联储考虑在未来可能发行数字美元的情况下缓和对商业银行的冲击:5月27日消息，美联储副主席布雷纳德表示，美联储正在考虑各种手段，在美国政府如果决定发行数字美元的情况下缓和对商业银行存款的影响。布雷纳德周四表示，虽然存款不可避免会有所下降，但美联储正在想办法避免存款大幅下降。包括美国银行家协会、银行政策研究所在内的行业游说团体已经呼吁政府暂缓推出央行数字货币，担心它会分流银行系统的资金，减少对企业和家庭的信贷。她指出，在考虑对存款的潜在影响方面，我们一直在进行很多考量，金融系统未来在数字化方面的任何发展都将导致现金使用减少和银行存款减少。（金十）[2022/5/27 3:44:33]
IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。
2、私有云中的PAAS
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
3、混合云中的SAAS
如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系？
因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处：
1、改进分析
随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。
2、简化的基础架构
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。
3、降低成本
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
4、安全与隐私
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议，以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。
另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化。
来源：金色财经
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