大数据和高性能计算有什么区别

区别是:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,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。高性能计算指通常使用很多处理器或者某一集群中组织的几台计算机的计算系统和环境。

大数据

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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]

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处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

高性能计算

高性能计算(High performance computing, 缩写HPC) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计 算资源操作)的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统,其范围从标准计算机的大型集群,到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连,比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑,在性能很高的环境中,网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期,所以可改善总体网络性能和传输速率。

HPC 系统使用的是专门的操作系统,这些操作系统被设计为看起来像是单个计算资源。正如从图1和图2中可以看到的,其中有一个控制节点,该节点形成了 HPC 系统和客户机之间的接口。该控制节点还管理着计算节点的工作分配。

延伸阅读:

大数据的价值

大数据的价值体现在以下几个方面:

(1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

(2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

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