盤古開源簡析：大數據與云計算_ANC:ALAB

大數據和云計算是目前互聯網領域處理數據的兩種主流技術，不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而云計算則涉及基礎架構。

大數據與云計算的關系

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，從而進行存儲和數據分析。

大數據有五個方面，通過5V來描述：

1、數量–數據量

2、種類–不同類型的數據

3、速度–系統中的數據流率

4、價值–基于其中包含的信息的數據價值

5、準確性–數據保密性和可用性

云計算以按需付費的模式向用戶提供服務。云提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

Balancer宣布將其技術部署到Avalanche鏈上:金色財經報道，Balancer在社交媒體上稱，正在將其技術部署到Avalanche鏈上，以推動Liquid Staked代幣的增長，并為參與者提供獨特靈活的DeFi技術堆棧。

Balancer表示，與DEX為LST實施的典型穩定池相比，Balancer的可組合穩定池以編程方式定制，以確保Yield Bearing代幣的全部權力流向流動性提供者。這些獨特的池利用內置的利率提供者，不斷查詢區塊鏈，將代幣更新為正確的比率，并將應計收益反饋給有限合伙人。Balancers加權數學還為所有協議提供了在 Avalanche 上實施#ve8020的能力。允許協議建立原生代幣流動性，減輕唯利是圖的激勵計劃，并解鎖治理代幣經濟的下一階段。[2023/8/2 16:12:48]

1、基礎架構即服務

南非金融服務集團Old Mutual已被任命為ZARP穩定幣項目現金儲備的管理者:金色財經報道，據報道，南非最大的金融服務集團之一Old Mutual已被任命為ZARP穩定幣項目現金儲備的管理者。穩定幣的創始人希望，該國最古老的金融服務公司之一的任命將有助于增強對數字貨幣的信心。根據Mybroadband的報道，Simon Dingle和Kenny Inngs在2021年創立的穩定幣一直是南非唯一獲得銀行批準和審計的穩定幣。該報告補充說，Old Mutual公司的加入預計將提高加密貨幣的可信度。[2022/9/15 6:59:23]

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

南非儲備銀行促進金融機構對數字資產的友好行為，致力于明確數字資產監管:8月24日消息，南非儲備銀行 (SARB) 正在為鼓勵數字資產市場發展作準備， 并呼吁其金融監管機構也做好準備。作為SARB的分支機構，負責監管金融機構的審慎管理局(PA)已經呼吁金融機構對虛擬資產服務提供商(VASPs)采用一種風險評估方法。

在PA首席執行官Fundi Tshazibana簽署的監管指南中表示，一些金融機構已選擇終止與“加密資產服務提供商”或 CASP 的所有關系，對數字資產的監管處理存在不確定性，這些機構已采取措施降低其運營風險。同時，敦促銀行和其他金融機構通過風險評估對數字資產和 CASP 進行分類。

據報道，南非現在出于監管和稅收目的將數字資產歸類為金融資產。一些機構正在制定符合分類標準的法規，這些法規將在 2022 年為該行業發布。 （Coingeek）[2022/8/24 12:44:43]

2、平臺即服務

互操作性優化協議zeroDAO完成130萬美元融資:7月14日消息，互操作性優化協議zeroDAO宣布完成130萬美元融資，投資方包括Magnus Capital、LedgerPrime、BitMEX創始人Arthur Hayes、Ren Protocol首席技術官Loong等。[2022/7/14 2:13:05]

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，數據庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決于使用者。3、軟件即服務

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，并為平臺和基礎結構提供IaaS。

大數據與云計算的關系模型

云計算在大數據中的作用，大數據和云計算的關系可以根據服務類型進行分類：

1、IAAS在公共云中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此云服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對于云提供商承擔所有管理基礎硬件費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

2、私有云中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟件和硬件元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。

3、混合云中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平臺。

大數據與云計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了“即服務”模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

云中的大數據分析有多個好處：

1、改進分析

隨著云技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向于在云中執行大數據分析。此外，云有助于整合來自眾多來源的數據。

2、簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由于云計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

3、降低成本

大數據和云技術都通過減少所有權來為組織創造價值。云的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。云使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和云技術都在降低企業成本并為企業帶來價值。

4、安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由于其開放的環境和有限的用戶控制安全性而托管在Cloud平臺上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有云解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，云數據是在通常稱為云存儲服務器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議，以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平臺。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和云計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和云計算項目嚴重依賴虛擬化。

來源：金色財經

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