云计算和大数据的结合可以说是相得益彰，因为云计算为大数据提供了相对廉价的存储空间和可以灵活扩展的计算资源，使得中小企业可以像大企业一样通过云计算完成大数据分析。大数据是对数据的专业化处理，最后根据我们的需求进行分析处理，形成我们能够理解的可视化素材。

大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据专业化处理的过程离不开云计算的支持。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要一个框架来将工作分配给几十、几百甚至几千台计算机。而且大数据需要特殊的技术才能在容差时间内有效处理大量数据。适合大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

大数据的处理技术和提供云服务是不一样的，但是有一些交集。可以说，云服务是基础设施和市政工程，大数据是城市的高楼。大数据可以基于云，也可以不基于云。

利用云计算和大数据，很多创业者可以找到自己的风险投资和技术发展方向，为自己的发展指明道路。现在可以看到大数据参与到基础设施的布局，数据挖掘，传统IT公司的整合。因此，人们非常关心大数据如何帮助企业增加收入、降低成本、规避风险，能创造出哪些新的业态。

云计算提供的灵活性和按需配置为企业实验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。企业可以根据所提供的基础设施，以不同的迭代方式尝试和操作他们的数据。基础设施不再限制用于处理数据的内容。这些灵活性使企业即使在高可变负载下也不会超支。

从目前整个工业互联网的技术架构来看，无论是物联网技术体系还是人工智能技术体系，都离不开云计算和大数据的支撑。以物联网技术体系为例，云计算在物联网架构的第三层，而大数据在第四层，最终为智能决策层提供服务，所以大数据和云计算这两种技术很难分开来看待。

大数据处理是一个挑战，如果没有强大的硬件支持，几乎不可能对这些数据进行有意义的分析。幸运的是，云计算的爆发和灵活使用处理的能力意味着小型企业现在可以完成以前只有大型企业才能完成的任务。云计算让大数据变得更容易管理，并且可以更多更快地进行分析。随着大数据不断变大，更大的云计算将在那里等待处理。

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