CIO：云计算VS大数据 应用各不相同

硅谷动力 12年08月21日 09:41 【转载】 作者：硅谷动力 责任编辑：张文希

导读：现在，云计算和大数据无疑都是很火的概念，业内对他们的探讨也愈演愈烈，那么云计算与大数据的不期而遇又产生了怎样的联系呢？有人说云计算和大数据是双胞胎，两个是不同的个体，互相依赖又相辅相成，也有人说大数据是来搅局的。

关键词： 大数据 云计算

各大厂商应对大数据

不论大数据时代是否真的来临，作为企业级服务厂商都应该走在受众的前面，应对大数据。

1.IBM：4V理论+大数据分析平台

IBM基于大数据提出了规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和真实性(Veracity)的“4V理论”，帮助企业直观认知和准确把握大数据特质。

IBM早在2007年11月就推出了蓝云计算平台，“蓝云”基于IBMAlmaden研究中心(AlmadenResearchCenter)的云基础架构，包括Xen和PowerVM虚拟化、Linux操作系统映像以及Hadoop文件系统与并行构建。

此外，IBM还有大数据分析平台——InfoSphere。InfoSphere是IBM进军大数据领域的强有力武器，其包括 BigInsights和Streams,二者互补，Biglnsights基于Hadoop,对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力;而Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

2.英特尔：硬件+软件 火力很猛

硬件上，英特尔从CPU、存储、内存一切的技术考虑怎么样使得新一代的系统架构，以及数据中心的解决方案能够更适合大数据的要求。

软件上，英特尔提供优化的中间件。以Hadoop为例，英特尔在Hadoop系统，在Hbase、HDFS上都做了增强和优化，使它们在英特尔的平台上，在英特尔的硬件上性能得到显著的提高，并推出了Intel Hadoop Manager2.0。

据介绍，Intel Hadoop Manager2.0 优化了Hadoop的处理能力，把拟数据采集到数据处理缩短到近于实时处理，且在英特尔平台上性能会成倍增长。

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