数据能够给企业带来价值，因此越来越多的企业开始收集、管理数据。但随着数据的不断激增，现有的数据存储系统已经无法满足企业的需求，没法分析大数据，限制了大数据的增长，而云计算的出现恰巧解决了这个问题。
云计算“云计算(cloudcomputing)”于2006年被Google的EricESchmidt首次提出后，就受到广泛推崇。云计算在GFS(GoogleFileSystem)、BigTable和Map Reduce基础上发展而来，是一种基于互联网而能够无处不在、无时无刻、便捷、按需获取计算资源的共享池模式。
那么科多大数据带大家来探究。云计算方案着重解决了大数据的存储和处理两大难题。
云计算解决了大数据储存和处理哪两大难题？
1、基于云的大数据存储。云计算的关键技术之一GFS是基于Linux的专有分布式文件系统，它奠定了云存储的基础；TolgaSoyata设计了一种基于移动云的混合架构(MOCHA)，为解决大量移动终端数据存储和未来单兵信息化作战的数据交换提供了启发;SwarnavaDey基于云“key－value”存储和传感器网络，探索了多媒体的存储和监控。
2、基于云的大数据处理。云计算的关键技术---MapＲeduce，它能高效利用网络节点完成并行处理和分析大规模数据集。现有研究中，“云”多作为应用和开发的平台，如DivyakantAgrawal探索了集成在云平台之上的DBMS应对密集网络应用程序中的大数据处理问题;ＲamanathanSugumaran借助AmazonEC2处理3－D空间数据，为大数据非结构化数据处理带来了新的思路。
在大数据使用的整个信息流环节中，云计算在信息存储和数据处理两个环节发挥无可替代的作用，也正因为有云计算的超强计算能力大数据才突显出自身的价值。虽然云计算已经发展到较为成熟的阶段，但面临大数据的新挑战，其还有很大的提升空间，如标准化API接口更好适应数据锁定、修复大型分布式系统的漏洞、提高存储容量的伸缩性、改善磁盘I/O负载均衡、扩充闪存容量、升级数据的保密性和可审计性、突破数据转换瓶颈、确保性能稳定等。其次，数据管理中跨平台数据操作的灵活性、安全性、适用性以及数据重组语义的一致性也是目前一个有待解决的难题。
最后，科多大数据完全相信，大数据的兴起也将推动云计算的发展，更多的目光将投向云计算与经典算法、分析技术和可视化展示的方向发展，目前云计算正向着“分析即服务(AnalysisasaService，AaaS)”的cloud2．0时代迈进。希望小伙伴们能跟着大数据的脚步，在大数据行业走的更远，科多大数据愿在你起航之时，为你提供能展翅飞翔的翅膀。
（原标题：云计算解决了大数据储存和处理哪两大难题？）
