云计算和大数据运维是两个不同的概念，它们在技术实现、应用场景和目标方面都有所不同。
1. 技术实现：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将物理服务器资源（如CPU、内存、存储等）抽象为可通过网络访问的资源。云计算平台通常提供各种服务，如计算、存储、网络、数据库等，用户可以根据需求进行选择和配置。而大数据运维则更侧重于对海量数据的处理和管理，包括数据收集、存储、分析、可视化等环节。
2. 应用场景：云计算主要应用于企业级应用，如云存储、云办公、云游戏等。这些应用需要大量的计算资源和存储空间，而云计算可以提供按需分配、弹性扩展的服务，满足企业的需求。而大数据运维则广泛应用于金融、电商、医疗、交通等行业，通过对海量数据的分析和挖掘，帮助企业发现业务规律、优化业务流程、提升用户体验等。
3. 目标：云计算的目标是提供高效、灵活、可扩展的计算资源和服务，以满足用户的各种需求。而大数据运维的目标是通过对海量数据的处理和管理，为企业提供有价值的信息和洞察，帮助企业做出更好的决策。
4. 运维方式：云计算运维主要是通过自动化工具和平台来实现资源的管理和服务的部署，用户无需关心底层硬件和软件的细节。而大数据运维则需要运维人员具备一定的专业技能，如数据清洗、数据分析、数据可视化等，以便更好地处理和管理海量数据。
5. 成本：云计算的成本主要包括购买硬件设备、租赁服务器空间、支付云服务提供商的费用等。而大数据运维的成本则主要包括数据采集、存储、处理、分析等环节的费用，以及人力成本。
总之，云计算和大数据运维虽然都是信息技术领域的重要分支，但它们的侧重点和应用范围有所不同。云计算更侧重于提供高效的计算资源和服务，而大数据运维则更侧重于对海量数据的处理和管理。
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