并行数据库与云计算的关联：是同一概念吗？ (并行数据库是云计算吗)
随着信息技术的迅猛发展，企业对于数据的存储、处理和分析需求越来越大。在这样的背景下，诸如大数据、并行计算、云计算等技术也得到了广泛关注，成为了改善企业信息化水平的关键所在。在这些技术中，最常被提到的两个概念就是并行数据库与云计算。本文将就这两者的关联进行探讨，并且从多个角度来比较它们的异同之处，深入探究是否可以将并行数据库与云计算视为同一概念。
一、并行数据库和云计算的基本概念和定义
并行数据库和云计算是两个不同的概念，不同的是其关注点不同。并行数据库更着重于数据处理的能力上，它并不依赖于互联网或云基础设施。而云计算强调在互联网上可用的计算能力，以及将其更好地使用和管理的方法。下面分别介绍两者的基本概念和定义。
1、并行数据库
在传统的单机数据库中，一般都是串行操作，每个请求都是逐个完成的。这样的方式在大数据量的情况下运作效率就会很慢。而并行数据库的特点就是采用多台计算机共同进行数据的处理，可以更好地满足海量数据的处理需求。从理论上说，并行计算可以将任何复杂的计算问题划分为多个子任务，然后将这些子任务通过不同的计算节点并行处理和计算，因此处理效率会大大提高。并行数据库也可以方便地支持负载均衡，提高数据的可用性和稳定性。
2、云计算
云计算是一种远程的计算模型，主要是将基础设施、平台、应用程序和业务流程等资源动态地提供给用户，使用户可以随时随地通过网络请求来获得这些资源。简单地讲，就是将计算能力看成水、电、气一样，将其作为一种资源进行虚拟化和共享。云计算就是一种将资源尽可能迅速的分配给需要的地方，以满足不断变化的需求。
二、并行数据库和云计算当中的联系和区别
并行数据库和云计算都是处理数据和计算分布式问题的两个重要的技术领域，两者在实现和应用方面都存在较多的共性。但是，在具体实现中，它们之间有许多不同之处。主要表现在以下几个方面。
1、并行度和资源占用方式不同
并行数据库与云计算体现出的异同之一便是并行度和资源占用方式不同。在并行数据库技术中，数据的划分以及计算节点的分配在设计阶段就已经确定好了，每个节点之间都可以相互通信以完成计算任务。并行数据库可以非常高效地处理海量数据，但是需要有足够的计算资源来支撑这些计算。而云计算则是利用云基础设施可以动态地创建和配置计算资源，以适应运算密集型应用程序和大数据处理的需求。因此，这两者在计算资源和并行度的方式上存在着非常显著的区别。
2、存储和计算的侧重点不同
并行数据库和云计算在存储和计算的侧重点上也存在差异。并行数据库的技术重点在于数据的存储和访问，它通过多个计算节点来操作单个数据库块以提高数据处理的速度。而云计算更多地关注于数据的计算和分析，它提供了各种不同的处理工具和算法，使得用户可以在云计算平台上方便地编写、测试和运行特定的任务。在云计算中，数据变形是通过计算节点上的软件工具来实现的，而在并行数据库中，则是通过硬件或者其他封装好的计算机组件来实现的。
3、架构和数据安全的不同
并行数据库和云计算在架构和数据安全上也存在一些不同。在并行数据库体系结构中，数据分布在计算节点之间，因此数据的安全和保护问题必须被高度重视。而云计算基础设施中存储和处理的数据则由多个租户共享，安全主要是由云提供商来控制和保证的。因此，在安全方面，云计算的安全性较强，而并行数据库则需要提供更高级别的数据安全和防护技术。
三、并行数据库和云计算的结合
从上面的介绍可以看出，并行数据库与云计算在实现和应用方面存在诸多异同之处。但是两者的优势也补充了彼此的不足，因此并行数据库和云计算也可以通过结合形成更为优良的大数据处理系统。结合后，云计算可以动态地分配和管理计算资源，而并行数据库则可以分散数据和计算以提高处理性能。这种技术结合的方式将可以满足海量数据并行处理的需求，在业务的快速发展中起到至关重要的作用。
虽然并行数据库和云计算是两个不同的概念，但是两者的应用场景、对象以及预期目标是近似的。并行数据库可以作为云计算的基础技术，而云计算则通过分配和管理计算资源来更好地支持大规模数据处理的需求。目前许多有关数据处理的云平台都已经开始结合并行数据库技术来优化数据的处理性能。所以，虽然并行数据库和云计算不是同一个概念，但是它们的联系却是紧密的，未来的技术发展也不可避免地将两者整合在一起实现更高效和更全面的数据处理。
相关问题拓展阅读：
云计算的概念是什么，它起什么作用吗？
云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算中可用的服务种类是很多的，不过主要可以分为以下几类：
SaaS(software as a service，软件即服务)
这种类型的公有云在互联网上通过浏览器对应用程序进行交付。更受欢迎的商务级SaaS应用程序有谷歌的G Suite和微软的Office 365;而在企业级应用中，Salesforce独占鳌头。但是几乎所有的企业级应用，包括从Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。通常，SaaS应用可提供广泛的配置选项以及开发环境，使客户能够自己对代码进行修改和添加。
IaaS(infrastructure as a service，基础设施即服务)
在基础层面上，IaaS公有云供应商提供存储和计算服务。但所有主要公有云供应商提供的服务都是惊人的：高可伸缩数据库、虚拟专用网络、大数据分析、开发工具、机器学习、应用程序监控等等。AWS是之一个IaaS供应商，且目前仍是领袖，紧随其后的是微软Azure、谷歌云平台和IBM Cloud。
PaaS(platform as a service，平台即服务)
PaaS所提供的服务和工作流专门针对开发人员，他们可以使用共享工具、流程和API来加速开发、测试和部署应用程序。Saleforce的Salesforce的Heroku和Force.com是非常受欢迎的公共云PaaS产品;Pivotal的Cloud Foundry和红帽的OpenShift可以在本地部署或通过一些主要的公有云来访问。对于企业来说，PaaS可以确保开发人员对已就绪的资源的访问，遵循一定的流程和只使用一个特定的系列服务，运营商则维护底层基础设施。
云计算是分布式计算的一种，通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算其实主要解决了四个方面的内容：计算，网络，存储，应用。前三者是资源层面的，最后是应用层面的。云计算通俗点讲就是把以前需要本地处理器计算的任务交到了远程服务器上去做。
云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式，它融合了多项ICT技术，是传统技术“平滑演进”的产物。其中以虚拟化技术、分布式数据存储技术、编程模型、大规模数据管理技术、分布式资源管理、信息安全、云计算平台管理技术、绿色节能技术最为关键。
云计算能按需提供弹性的信息化资源与服务。云计算是一种按需所取、按需付费的模式，其的内核是通过互联网把网络上的所有资源集成为一个叫 ” 云 ” 的可配置的计算资源共享池，如网络，服务器，存储，应用软件，服务等，然后对这个资源池进行统一管理和调度，向用户提供虚拟的、动态的、按需的、弹性的服务，逐渐发展成基于计算机技术、通信技术、存储技术、数据库技术的综合性技术服务。
云计算按部署类型可以分为私有云、公有云和混合云，不同的云对应的是不同的用户群体。私有云与公有云模式的核心区别在于使用云服务的客户是否自己有用对应的云基础设施。公有云模式灵活配置、成本低廉的优点受到中小企业的欢迎，而大型企业更关注解决方案的针对性、信息安全性，对成本相对不敏感，同时银行、电力等行业公有云的部署也受到监管的限制，使得私有云模式多地得到国内大型企业得采纳。对数据安全性较敏感的部门将以私有云为主要部署模式。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
什么是云计算?什么是大数据?二者有何联系?
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，猛友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。这种服务可以是姿让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枝册槐。
大数据(big data)，或称巨量资料，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。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的
虚拟机
切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的
海量数据
，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，
云计算技术
就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
扩展资料：
云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。
网格计算：
分布式计算
的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；
效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等
公共设施
一样；
自主计算：具有自我管理功能的
计算机系统
。
事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。
被普遍接受的云计算特点如下：
(1) 超大规模
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、
微软
、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
大数据特征：
1 容量（Volume）：数据的大闹渣小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
2 种类（Variety）：
数据类型
的多样性；
3 速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5 真实性（Veracity）：数据的质量
6 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
7 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
之一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技毁缓术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
参考资料：
百度百科-大数据
百度纤弯模百科-云计算
大数据和云计算的概念区别：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戚伏并求，两者并不是同一个层面的东西。
大数据与云计算的关系：两者之间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更佳的技术解决方案。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大高迹规模并行处理(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，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。
大数据必然与云计算相关(大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用)，数据中心是云计算的基础，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厅禅处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。
扩展资料
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）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，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
参考资料
百度百科——云计算
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：云计算是通过互联罩山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基银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，传统的方式是搏闷宴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。
云计算：是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理腔谈和分做扰析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
大数据：（big data）IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
Linux云计算根据人们的需要，从大数据中，可以让人们更加简便地找出所需要的信息，并找出相关联信息之间的规律，以及预测信息变化可能出现的结果。
从技术层面来讲，大数据与云计算的关系像硬币正反面相似有着不可区分的关系。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算结构。特色在于对海量数据的挖掘，必须依托云计算分布式处纯圆旦理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
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