既然已经概述了大数据和云原生，现在继续讨论这两种技术之间的联系:。

　　大数据和云原生这两种技术之间的联系

　　数字转换服务在云原生中执行复杂和大规模的计算。它消除了管理昂贵的计算硬件、专用存储和软件的需求。云原生技术导致了数据量(或大数据)的巨大增长。为了成功地处理和分析大数据，这是一项困难和耗时的操作，需要相当大的计算机基础设施。

　　与硬件资源的数字化“云原生”相比，大数据可以被认为是对大量数据的难以置信的高效处理。从未来的发展趋势来看，云原生将作为计算资源的基础层，辅助顶层的大数据处理。未来大数据将更专注于提高数据分析能力和实时交互查询性能。

　　云原生在管理大数据应用中的作用

　　企业需要一种有效的方法来维护他们正在收集的越来越多的数据，而在线管理系统的最新最佳实践之一就是将数据保存在云端。

　　大数据是从广泛的基于网络的系统中收集的综合数据。这些数据通过云进行分析和访问，通常使用软件即服务(SaaS)范式，并利用人工智能和机器学习向用户提供信息。

　　大数据和云数据协同工作，因为云架构使得存储数据、实时分析数据、快速批量分析数据成为可能。对大数据采用云存储的主要优势是可扩展能力，因为它可以在现收现付的基础上使用。从本质上讲，云是一个提供、维护并为用户提供有效访问和分析大数据机会的系统。数据存储、组织和分析是挑战。