在英特爾的推動下，IT系統通信帶寬和計算能力遵循摩爾法則不斷創下歷史新高，保持了每12-18個月翻一番的發展速度。與此同時，IDC最新“數字宇宙”研究預測：數據增長速度將超過摩爾定律，2011年將達到1.8ZB;未來10年，企業將管理50倍于現在的數據量，文件量將增加75倍。在數字宇宙飛速膨脹的背景下，“大數據”的概念也應運而生。

　　詳解Big Data

　　其實，大數據和云計算是兩個相生相伴的概念，盡管業界暫時并沒有關于大數據的官方定義，但其實，各廠商對大數據的理解已經達成共識。

　　EMC信息基礎設施產品部總監兼首席運營官Pat Gelsinger認為：大數據應該包括三個要素，首先，大數據是大型的數據集，一般在10TB規模左右，有時候多個數據集集合在一起會形成PB集數據量。其次，這些數據集往往來自于不同的應用和數據源，要求系統能夠把半結構化、非結構化和結構化的數據很好地融合起來;最后，大數據還具有實時、可迭代的特點。

　　IDC全球存儲及大數據項目副總裁Benjamin Woo則提出，大數據有四個基本要素，Volume、Variety、Velocity、value。首先，數據在容量上是海量的;其次，大數據是由大量的人提供的龐大數據集，具備多樣性特征;此外，無論是企業還是遍布世界各地的個人用戶提供數據，這些數據的價值是非常高的，此外，從系統要求來說，希望獲得數據的速度是非常快速的。所以用四個V來概括大數據特點。

　　此外，EMC對大數據和云之間的關系做了更為深入的詮釋：大數據和云是兩個不同的概念，但兩者之間有很多交集。支撐大數據以及云計算的底層原則是一樣的，即規?；⒆詣踊?、資源配置、自愈性，因此實際上大數據和云之間存在很多合力的地方。

　　“當我們打造云設施的時候，就會想云設施上應該跑什么樣的應用，大數據就是在云上跑的、非常典型的應用。例如盡管電子郵件也是云上的應用之一，但也可以脫離云架構，但是大數據應用必須架構在云設施上。這就是兩者的關系——大數據離不開云。” Pat Gelsinger如是說。

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