第233章 ？

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週五這天上午，正端坐在辦公室辦公的駱常慧突然收到章杉來的指令。

任務說明倒是很簡單，章總讓她擬定出一個計劃來佈局雲端計算領域和6g概念研~

對於6g概念開。駱常慧不是很理解。

但云計算方面她卻不陌生，作為一個有著涉外背景且博士畢業的人來說。

駱常慧當即就“理解”了章總的野心。

章杉哪裡是簡簡單單地著眼於雲端計算。

分明是將靶標對準了大資料領域。

儘管章總沒直接說，但是看著章杉指定的投資規劃額度高達2o億。

2o億美元，不是投資大資料又是什麼呢？

而且從技術體系結構來看，雲端計算和大資料本身具有密切的關係。

雲端計算和大資料都是以分散式儲存和分散式計算為基礎。

只不過雲端計算更專注於服務，而大資料則更專注於資料價值化。

從大資料和雲端計算的依賴關係來看，雲端計算是大資料出現一個重要原因之一。

另一個促使大資料產生的原因是物聯網。

雲端計算本身即使沒有大資料也是可以提供Iaas服務和部分paas服務的，只是在當前“全棧雲”和“智慧雲”等概念的推動下，雲端計算才需要大資料來提升服務能力。

對於大資料來說，不僅需要雲端計算。

雲端計算對於大資料的展還具有非常重要的意義，因為大資料不僅需要雲端計算平臺提供各種服務支撐，包括儲存、算力、安全等，雲端計算還能夠在很大程度上為大資料拓展采集資料的渠道，因為雲端計算未來向行業領域的垂直展將整合大量的行業資料，這對於大資料來說具有非常重要的意義。所以從這個角度來看，雲端計算是產生大資料概念的重要因素之一，沒有云計算的展則很難有大資料技術的突破。

從當前整個產業網際網路的技術體系結構來看，無論是物聯網技術體系還是人工智慧技術體系，都離不開雲端計算和大資料的支撐。

以物聯網技術體系為例，雲端計算處在物聯網體系結構的第三層，而大資料則處在第四層。

二者最終為智慧決策層提供服務，所以大資料和雲端計算這兩個技術本身就很難分割看待。

大資料，指的是在傳統資料處理應用軟體不足以處理的大或複雜的資料集的術語。

經濟的開成長促進了密集資料科技的使用。

全世界共有約46億的行動電話使用者，並有1o至2o億人連結網際網路。

自199o年起至2oo5年間，全世界有過1o億人進入中產階級，收入的增加造成了識字率的提升，更進而帶動資訊量的成長。

全世界透過電信網路交換資訊的容量在1986年為281兆億位元組（pB），1993年為471兆億位元組，2ooo年時增長為2.2艾位元組（eB），在2oo7年則為65艾位元組。根據預測，在2o13年網際網路每年的資訊流量將會達到667艾位元組。

從學術角度而言，大資料的出現促成廣泛主題的新穎研究。

大資料分析在現代研究中越來越突出。

大資料的研究並不是一件可以一蹴而就的事情！

大資料幾乎無法使用大多數的資料庫管理系統處理，而必須使用“在數十、數百甚至數千臺伺服器上同時平行執行的軟體”。

這是一個幾乎從來沒有人走過的路！