大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与云计算

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

云计算是现代IT技术中一个重要组成部分，它赋予了用户更多的灵活性、弹性、按需付费能力等，随着互联网和移动互联网的蓬勃发展，越来越多的企业开始转向云计算平台作为基础设施，构建自己的大数据和智能分析平台。而大数据的应用也越来越成为云计算平台的一个重要组成部分，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等。

传统上，大数据应用架构往往存在以下几个难点：

1. 数据采集难度高，需要兼顾不同数据源、标准化、一致性等复杂要求；
2. 数据存储不方便，大数据量太大、高维度、低时延的数据通常需要分布式存储系统支持；
3. 数据处理繁琐，数据量过大、复杂、高维度、多样，无法直接使用编程语言实现快速高效的分析；
4. 数据分析结果依赖于各种统计模型，但建模过程耗时长、成本高，结果不准确、可靠；
5. 数据安全性较差，由于数据经过分散存储在不同的服务器上，任何一个数据泄露事件都可能导致严重的后果。

为了解决这些难点，大数据和云计算行业已经形成了一套完整的解决方案体系。这套体系由四个主要组件构成：

1. 大数据采集、清洗、存储与计算：利用分布式文件系统Hadoop、NoSQL数据库、搜索引擎等为大数据提供底层支持，完成数据的采集、清洗、存储与计算，如实时计算。
2. 大数据分析与机器学习：基于大数据的机器学习模型，如人工神经网络、随机森林等进行预测分析，或使用流计算框架进行大规模数据实时计算与分析。
3. 数据中心基础设施：利用云计算平台提供的廉价、可靠、高度可伸缩的数据中心服务，如弹性计算、存储、网络等资源。