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云计算对数据中心空调系统的影响 (云计算数据挖掘大数据之间的关系)
云计算的快速发展给数据中心带来了巨大的挑战，其中空调系统就是首当其冲的一个。随着云计算服务器数量的不断增加和计算密度的提高，数据中心的热负荷急剧增加，对空调系统提出了更高的要求。
云计算对空调系统的影响
- 热负荷增加：云计算服务器的高密度部署导致了大量的热量释放，这给空调系统带来了巨大的热负荷。传统的空调系统难以应对如此高的热负荷，需要对空调系统进行升级或改造。
- 散热效率降低：云计算服务器的机架式部署方式导致了气流不畅，散热效率降低。传统的空调系统难以有效地将热量排放到室外，这将导致机房温度升高，影响服务器的稳定运行。
- 功耗增加：空调系统是数据中心的主要功耗来源之一。云计算服务器数量的增加和热负荷的提高，将导致空调系统的功耗大幅增加，这给数据中心运营带来了巨大的成本压力。
空调系统应对云计算的措施
为了应对云计算对空调系统的影响，可以采取以下措施：1. 高效制冷技术
采用高能效比（EER）的空调机组，提高制冷效率，降低功耗。采用变频控制技术，根据机房负荷自动调节空调系统的运行工况，提高能效。采用冷水机组末端采用冷冻水循环泵，提高冷却效率。
2. 精细化温控
采用智能温控系统，实时监控机房温度和湿度，根据实际需要动态调节空调系统的出风温度和湿度。采用分区域温控技术，针对不同区域的热负荷特点云计算与大数据的关系?
云计算和大数据能做什么，很多人都分不清楚，那么云计算与大数据的关系是什么呢？今天就给大家简单的分析一下。 云计算：云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。 云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。 大数据：大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。 大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。 这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。 云计算与大数据的关系：云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。 大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。 两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。 这才是：云计算与大数据真正的出口！而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系
作者：XDCPlus链接：来源：知乎著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一、数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。 它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。 二、而云计算是什么?一般说来，它是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 云计算是一种按使用量付费的IT服务模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 那么云计算的定义中有一个最重要的关键词：按需。 云计算提供商是根据用户需求，按需提供计算资源的，另外就是云计算架构具有很大的弹性，和扩展性，因为所有的实际物理资源都被虚拟化（抽象化），可配置和可管理。 云计算技术包括分布式文件系统、分布式计算、分布式数据存储等。 基于云计算架构，可以实现高并发处理系统来处理海量请求，也可以搭建存储海量数据的云存储系统，也可以搭建分布式计算系统来对数据进行挖掘。 生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。 三、大数据是什么？在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中提出：大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。 那么究竟多大的数据算是大数据，这个其实并没有明确的定义。 不过IBM提出了大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 这也是目前大家比较公认的大数据的特征。 这个5V的特点，反映了大数据数据量大、产生的速度快且多样，同时大数据具有低价值密度的特点，同时大数据也可能会夹杂一些干扰，影响数据的真实性。 因此需要一些技术手段能够快速处理海量数据，并且能够从大数据中挖掘有价值的信息。 大数据从何而来？移动互联网的大数据主要来自四个方面：（1）内容数据。 Web2.0时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、图片、视频等等。 （2）电商数据。 随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。 每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。 （3）社交数据。 随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。 （4）物联网数据。 各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。 那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。 但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。 可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。 两者起到相互依存，互相促进的作用。 关于大数据和云计算的概念区别，我们总结一下：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求。 两者并不是同一个层面的东西。 大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系。 大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
云计算与大数据的关系
1. 云计算定义云计算是基于互联网的服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态易扩展的虚拟化资源。 狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，广义云计算指服务的交付和使用模式。 云计算意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 2. 大数据定义大数据或海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据具有4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 3. 大数据与云计算的关系大数据无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行；同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。 4. 大数据架构挑战- 集成度更高- 配置更合理、速度更快- 整体能耗更低- 系统更加稳定可靠- 管理维护费用低- 可规划和预见的系统扩容、升级路线图5. 云计算与大数据关系总结云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。 云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。 大数据相当于海量数据的整合和“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展。 6. 大数据总体架构大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。 中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。 7. 未来发展趋势未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力。 这让人兴奋不能止，正如Google一篇技术论文中所说：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”。
云计算与大数据的关系
云计算与大数据是相辅相成的关系。
云计算和大数据两者是密切联系的。从技术角度来看，它们就像硬币的两面是密不可分的，因为大数据是没有办法单独处理的，它需要以分布式架构，如果数据非常多就要借用云计算进行处理分析和储存。即便如今云计算不断发展，但还是不能离开数据作为支撑，二者相辅相成、相互作用。
云计算和大数据的区别
1、对象不同。云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。
2、作用不同。云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。
3、出现背景不同。云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长。
4、价值不同。在庞大的数据中挖掘其中有效、有价值的信息这就是大数据的价值，而云计算的价值则是能帮助企业等压缩其成本，起到节约效果。
云计算和大数据有什么关系
一般来说，在谈论云计算时，提到大数据人工智能时，提高数据，谈论人工智能时，提到云计算.三者之间相辅相成，不可分割.云计算与大数据有什么关系？
1、云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础.
2、大数据运用越来越成熟的云计算技术从广阔的网络信息海洋中获得有价值的信息进行信息总结、搜索、整合，为网络信息处理提供软件基础.
3、他们的关系:
云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据的存储和计算
大数据是应用程序，没有大数据，云计算缺乏目标和价值
4、两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的商业应用.这就是云计算和大数据的真正出口.
5、商业智能中的智能来自哪里？
方法之一是用大数据这个工具处理大量数据，得出相关结论，从这些相关性中得到答案，因此大数据是商业智能的工具.大数据需要分析大量数据，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高，传统方式需要超级计算机处理，但计算能力空闲、忙碌时不足的问题，云计算的弹性扩展和水平扩展模式适合计算能力的需要
云计算和大数据是什么关系
大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
云计算的特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。
云计算与大数据的关系
1、出现背景不同
云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长。
2、目的方面不同
信息是否具备价值实际上是利用大数据来判断的，而云计算更多的是利用互联网对资源进行一个管理，并在此基础上提供相应的服务。
3、价值不同
在庞大的数据中挖掘其中有效、有价值的信息这就是大数据的价值，而云计算的价值则是能帮助企业等压缩其成本，起到节约效果。
4、对象方面不同
大数据的对象正如它的名字一样是数据，而云计算面向的对象主要还是应用和各类互联网资源等。
云计算与大数据的关系
云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(bigdata)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持，以HiveHADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据到底有怎样的关系
两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。 在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。 来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。 在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。 云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。 当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。 最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。 评论：上升到我国互联网整体发展层面，虽然我国在互联网服务方面具有领先的优势，然而，越来越多的企业认识到，与云计算的结合将使大数据分析变得更简单，未来几年，如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索，将使我们在全球市场更具竞争力，这是非常关键的问题。
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