在英特尔的推动下，IT系统通信带宽和计算能力遵循摩尔法则不断创下历史新高，保持了每12-18个月翻一番的发展速度。与此同时，IDC最新“数字宇宙”研究预测：数据增长速度将超过摩尔定律，2011年将达到1.8ZB;未来10年，企业将管理50倍于现在的数据量，文件量将增加75倍。在数字宇宙飞速膨胀的背景下，“大数据”的概念也应运而生。
详解Big Data
其实，大数据和云计算是两个相生相伴的概念，尽管业界暂时并没有关于大数据的官方定义，但其实，各厂商对大数据的理解已经达成共识。
EMC信息基础设施产品部总监兼首席运营官Pat Gelsinger认为：大数据应该包括三个要素，首先，大数据是大型的数据集，一般在10TB规模左右，有时候多个数据集集合在一起会形成PB集数据量。其次，这些数据集往往来自于不同的应用和数据源，要求系统能够把半结构化、非结构化和结构化的数据很好地融合起来;最后，大数据还具有实时、可迭代的特点。
IDC全球存储及大数据项目副总裁Benjamin Woo则提出，大数据有四个基本要素，Volume、Variety、Velocity、value。首先，数据在容量上是海量的;其次，大数据是由大量的人提供的庞大数据集，具备多样性特征;此外，无论是企业还是遍布世界各地的个人用户提供数据，这些数据的价值是非常高的，此外，从系统要求来说，希望获得数据的速度是非常快速的。所以用四个V来概括大数据特点。
此外，EMC对大数据和云之间的关系做了更为深入的诠释：大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。
“当我们打造云设施的时候，就会想云设施上应该跑什么样的应用，大数据就是在云上跑的、非常典型的应用。例如尽管电子邮件也是云上的应用之一，但也可以脱离云架构，但是大数据应用必须架构在云设施上。这就是两者的关系——大数据离不开云。” Pat Gelsinger如是说。
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