大数据和云计算是目前互联网领域处理数据的两种主流技术，不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。
大数据与云计算的关系
大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，从而进行存储和数据分析。
大数据有五个方面，通过5V来描述：
1、数量–数据量
2、种类–不同类型的数据
3、速度–系统中的数据流率
4、价值–基于其中包含的信息的数据价值
5、准确性–数据保密性和可用性
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：
a16z crypto敦促英国考虑更细致的监管框架:金色财经报道，a16z crypto 在给英国财政部的一封公开信中表示，“一刀切”的加密资产交易监管方法不符合财政部“相同风险，相同监管结果”的核心设计原则，英国应该考虑采用“更细致的方法”来监管数字资产，政策制定者和监管者需要对去中心化在 web3 系统中的运作方式形成“更统一”的理解。
这份公开信是对英国政府 2 月份首次发布的咨询文件的回应。该风险投资公司认为，监管框架应包括“基于原则的分析”，考虑给定平台或协议的结构是否已经减轻了可能的风险，法规不应不必要地阻碍项目去中心化。a16z crypto 敦促监管 DeFi 应用程序和业务，而不是协议或软件。此外，允许通过旨在实现去中心化的协议免费分发代币的规则将对开发人员具有吸引力。[2023/5/2 14:37:46]
1、基础架构即服务
报告：已质押的60%的ETH目前处于亏损状态:3月2日消息，链上数据平台CryptoQuant发布报告称，在以太坊上海升级后，ETH的质押提款可能将面临较低的抛售压力。该结论来自对质押的ETH的损益分析。该分析基于两个原因：1.大部分质押的ETH（60%或1030万枚）目前处于亏损状态（将当前的ETH价格与每个ETH质押时的价格进行比较）；2. 平均最大质押池的存款人目前也处于亏损状态。通常，当市场参与者坐拥巨额利润时，就会出现抛售压力，但目前所质押ETH的情况并非如此。
此外，大部分获利的ETH质押时间不到一年，而且大部分涨幅仅在20-30%之间，这种回报在过去并不与重大获利回吐事件(抛售)相一致。[2023/3/2 12:38:12]
在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
DCG已半价出售约25%灰度以太坊信托基金股份，筹款2200万美元:2月7日消息，据英国《金融时报》援引美国证券备案文件称，Digital Currency Group（DCG）开始出售其在其子公司灰度加密信托基金中的股份，以筹集资金偿还Genesis债权人资金。
文件显示，自1月24日以来，DCG主要出售了约25%的以太坊信托基金，已筹集高达2200万美元资金，售价约每股8美元，远低于每股16美元的市价。此外，DCG还开始出售其LitecoinTrust、Bitcoin Cash Trust、Ethereum ClassicTrust和Digital Large Cap Fund中较小的股份。[2023/2/7 11:51:59]
2、平台即服务
CZ：Binance全球用户超1.2亿:12月29日消息，根据Binance创始人CZ发布的公开信《2022，韧性为王》中内容显示，Binance现在有7500位员工，来自100多个国家，目前正在为全球超过1.2亿用户提供服务。[2022/12/29 22:14:49]
在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。3、软件即服务
此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型
云计算在大数据中的作用，大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：
1、IAAS在公共云中
IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。
2、私有云中的PAAS
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
3、混合云中的SAAS
如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系？
因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处：
1、改进分析
随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。
2、简化的基础架构
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。
3、降低成本
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
4、安全与隐私
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议，以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。
另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化。
来源：金色财经
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