大數據和云原生是目前IT專業人士最關心的兩大技術。云原生是關于架構的，而大數據是關于管理海量數據的。然而，大數據和云計算技術被業界廣泛接受的根本驅動力是它們提供的簡單性。很多企業受益于兩者的融合。

本文將討論大數據和云原生技術，還將討論云原生對大數據的重要性。

什么是云原生?

創建在云中設計的一種任務并充分利用云計算集成服務模型來使用云原生基礎設施和技術的方法。

云原生強調快速和靈活性。企業行業正在從為增強能力提供解決方案轉變為為戰略轉型提供解決方案，從而加快業務的發展速度。

有三種類型的云原生:

（1）公共云

跨企業共享并通過互聯網提供的原生云被稱為公共云。公共云是使用最廣泛的原生云服務類型，為企業移動解決方案和處理資源提供了廣泛的選擇，以滿足各種規模和行業的企業不斷擴大的需求。

（2）私有云

任何僅供一家企業使用的云服務都被稱為私有云。在使用私有云時，企業不會與任何其他公司共享云原生資源。

數據中心資源可以在那里找到，也可以由不同的供應商在場外運行。計算資源不是在其他客戶機之間共享的，而是通過加密連接網絡提供的。

私有云可以根據企業特定的業務和安全需求進行定制。

（3）混合云

任何結合了公共云和私有云服務的云技術架構都被稱為混合云。

通常情況下，這些服務是作為集成基礎設施環境的一部分進行協調的。根據企業的業務和技術需求，應用程序和數據工作流可以在公共云部署和私有云部署之間劃分資源。

既然已經了解了云原生，以下討論大數據。

什么是大數據?

數據就在我們身邊，大數據是所有數據的集合。它包括企業在其整個運營生命周期中收集的數據，無論是完全結構化的、適度結構化的還是非結構化的。

由于數據集通常非常大，傳統的數據分析軟件無法處理它。因此，需要復雜的工具和方法來從大數據中提取價值。

它創建數據集，然后進一步處理、分析和管理，從數據集中提取見解和結果;大數據技術是數據分析的基礎。

大數據包含幾個必須考慮的基本組成部分

?數量:這個術語用來描述正在積累的數據量，并且為其傳輸、存儲和分析提供了越來越大的難度。通常是幾TB或更多數據。

?速度:這個術語用來描述新數據產生的速度和數據傳輸的速度。許多公司現在能夠以驚人的速度收集數據。自動駕駛汽車、智能電表、智能家電、工業傳感器和其他設備可以非常快速地生成和發送數據。

?多樣性:包括有組織的(如用戶資料或銷售數據)和無組織的(如社交媒體帖子、電子郵件、語音信息、視頻等)。

?準確性:數據源的來源或可靠性、其設置以及數據對業務的重要性都要考慮在內。大數據使得質量和準確性管理更加困難。

價值:將數據轉化為有用資產的能力稱為價值。企業在試圖收集和使用大數據之前必須提出一個案例。

既然已經概述了大數據和云原生，現在繼續討論這兩種技術之間的聯系:。

大數據和云原生這兩種技術之間的聯系

數字轉換服務在云原生中執行復雜和大規模的計算。它消除了管理昂貴的計算硬件、專用存儲和軟件的需求。云原生技術導致了數據量(或大數據)的巨大增長。為了成功地處理和分析大數據，這是一項困難和耗時的操作，需要相當大的計算機基礎設施。

與硬件資源的數字化“云原生”相比，大數據可以被認為是對大量數據的難以置信的高效處理。從未來的發展趨勢來看，云原生將作為計算資源的基礎層，輔助頂層的大數據處理。未來大數據將更專注于提高數據分析能力和實時交互查詢性能。

云原生在管理大數據應用中的作用

企業需要一種有效的方法來維護他們正在收集的越來越多的數據，而在線管理系統的最新最佳實踐之一就是將數據保存在云端。

大數據是從廣泛的基于網絡的系統中收集的綜合數據。這些數據通過云進行分析和訪問，通常使用軟件即服務(SaaS)范式，并利用人工智能和機器學習向用戶提供信息。

大數據和云數據協同工作，因為云架構使得存儲數據、實時分析數據、快速批量分析數據成為可能。對大數據采用云存儲的主要優勢是可擴展能力，因為它可以在現收現付的基礎上使用。從本質上講，云是一個提供、維護并為用戶提供有效訪問和分析大數據機會的系統。數據存儲、組織和分析是挑戰。

云原生和大數據一起尋找可行的替代方案

（1）可擴展性

傳統的商業數據中心需要更多的空間、電力、冷卻或資金來購買和安裝創建大數據基礎設施所需的大量硬件。相比之下，公共云監控著分散在全球數據中心網絡中的數千臺機器。用戶可以為幾乎任何規模的大數據項目構建架構，因為硬件和軟件服務已經可用。

（2）存儲

海量數據的存儲是主要問題之一。物理基礎設施不足以適當地處理如此龐大的數據量。即使容量不是問題，由于物理存儲的可擴展性，客戶仍然可能需要幫助。

云原生提供可靠、安全、靈活的存儲設施來存儲和檢索大量數據。由于去中心化和消除了物理基礎設施，這些遠程存儲減輕了用戶的維護職責。

可擴展性不是問題，因為云存儲服務是基于現收現付的，而且這種存儲可以根據用戶的需要隨時提高或降低。

（3）分析

由于云技術的發展，大數據分析變得更好，產生了更好的結果。許多基于云的存儲替代方案都內置了云分析，可以深入了解您的數據。當數據在云中時，您可以快速實現監控系統并制作自定義報告以評估整個組織的數據。

你可以在這些結果的基礎上提高生產力并制定行動計劃來實現公司的目標。正因為如此，公司決定在云中執行大數據分析。云技術使得整合來自不同來源的數據變得更加容易。

（4）成本

企業運營數據中心是一項重大的資本支出。除了硬件之外，企業還必須在場地、電力、日常維護等方面花錢。云計算在動態租賃模式下計算所有這些費用，其中資源和服務按使用付費，并按需提供。

（5）減少復雜性

任何大數據解決方案的安裝都需要大量的部件和集成。通過提供自動化這些元素的能力，云原生降低了復雜性，提高了負責大量數據分析的團隊的整體性能。

（6）彈性

云平臺可以無縫擴展其存儲容量，以適應不斷增長的數據。一旦公司從數據中獲得了適當的信息，就可以根據需要增加或減少存儲容量來處理數據。

結論

隨著企業在大數據方面的創新和擴展，云計算的采用正在增長。另一方面，人們只專注于收集數據，因為他們可以使用云原生來檢查數據并提供經濟價值。大數據和云原生都對現代生活產生了重大影響。

企業可以學習如何通過合并這兩種方法來增強當前的業務流程。此外，它可以幫助任何企業利用競爭對手并確保可持續性。由于采用了現收現付的云原生模式，企業訪問數據和開啟顛覆性創新的障礙更少了。