导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关云安全和大数据安全哪个复杂的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
云计算和大数据哪个好?
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
云计算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。
云计算的主要应用：
云物联——“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
云安全——一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。
云存储——在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
谈谈对当下大数据、云计算、云安全、智慧城市建设的理解
智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体，通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市管理和公众提供各种智能化的服务。
从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。
而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：
一、大数据融合技术
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。
二、大数据处理技术
大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。
三、大数据分析和挖掘技术
大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。
随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。
1.国内的智慧城市
2013年3月，北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。
2.国外的智慧城市
瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。
3.智慧医疗
金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。
4.智慧警务
通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。
5.智慧交通
郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。
6.智慧消防
郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域监控摄像头，确定灾情地点和火势情况。
7.智慧城市规划
在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
金鹏信息智慧城市解决方案
大数据学起来容易还是云计算容易啊？
二者可以说是一体两面的，学习难度上大数据稍微简单些。
大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
云计算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。
二者关系：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，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。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
大数据和云计算的区别
云计算和大数据的区别是什么？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
云计算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。
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之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。
大数据和云计算的区别是什么啊？
一、大数据与云计算的概念及特点
大数据：在维基百科中，大数据（big data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集，分类，处理，分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。
云计算：根据美国国家标准与技术研究院定义：云计算是一种按使用量付费的模式，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，只需投人很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。
大数据的特点
1）容量大
目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。
2）种类多
在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
3）价值密度低
大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。
4）速度快
大数据集收集，分析，整理，计算数据于一体，所以对于数据的处理速度要求极高，这也是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特点，对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。
云计算的特点
1）大规模
一般来说，大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算，云计算速度相当快。
2）虚拟化
终端用户在运用云计算时，并不需要实体提供资源，而是通过网络服务满足用户的需求。
3）高可靠性
与本地计算机相比，云计算实现了数据多副本容错，计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性，大大提高了云计算的可靠性。
4）通用性
云计算可以同时支持不同应用的运行。
5）高扩展性
应用和用户规模增长的需要使得云计算可以进行动态伸缩扩展其规模。
6）按需服务
云计算的服务是用户根据需求购买进行的，提高了云计算的利用率。
7）价格便宜
云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本，其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。
8）潜在的危险性
云计算不仅包括计算服务，还包括存储服务。选择使用云计算，就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。
二、大数据和云计算的区别及联系
云计算是一种商业模式，也是一种计算模式。所以，云计算是在大数据的基础上进行的，大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值，使人们更好的理解和把握信息，云计算更倾向于提供服务，二者相互关联。
1、大数据和云计算的区别
1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
3）背景不同：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；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。
2、大数据和云计算的联系
大数据和云计算的相同点在于它们都是数据存储和处理服务，都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术等/随着数据量的递增、数据处理复杂程度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下，云计算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化，按需使用，以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。在数据量爆发增长以及对数据处理要求越来越高的先当下，实现大数据和云计算的结合，才能最大程度上发挥二者的优势，满足用户的需求，带来更高的商业价值。
三、如何理解大数据与云计算的关系
简单来说就是，大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。
其实，云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。
四、大数据和云计算的发展前景
1、提升网络质量。随着互联网以及移动互联网的持续发展网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过对海量运维信息以及信令数据的智能分析，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量。从而有效地防止网络拥塞和系统宕机，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
2、提升客户价值通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，企业能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。
3、提升行业信息化水平。智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。
4、提高用户体验。高速的信息处理，更优质的服务，能够更好地满足用户需要，使用户能够以最廉价的成本为生活带来更好的便利，最大程度上提高了用户的生活学习工作质量。
大数据和云计算有什么不同，学哪个好？
这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。
从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。
大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。
大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。
云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。
从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于云安全和大数据安全哪个复杂的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。