云计算和大数据应用开发是现代信息技术领域中的两个重要概念，它们在技术实现、应用场景以及发展目标等方面存在显著的区别。
1. 技术实现与架构差异
- 云计算：云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过提供可扩展的资源（如服务器、存储、网络等）来满足用户的计算需求。云计算通常使用虚拟化技术，将物理资源抽象成逻辑资源，用户可以根据需要动态地申请或释放这些资源。云计算平台通常包括云服务提供商（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等多种形态。
- 大数据应用开发：大数据应用开发侧重于处理和分析大量、多样、快速变化的数据。这涉及到数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。大数据应用开发通常采用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，以支持大规模数据的存储和处理。
2. 应用场景与目标
- 云计算：云计算的主要应用场景包括企业IT基础设施的构建、远程办公、在线教育、电子商务等。云计算的目标是提供一个弹性、可扩展、按需付费的计算资源和服务，以满足不同用户和企业的需求。
- 大数据应用开发：大数据应用开发的应用场景更为广泛，包括但不限于金融风控、智慧城市、医疗健康、零售电商、智能交通等。大数据应用开发的目标是通过对海量数据的挖掘和分析，为企业决策提供科学依据，提高业务效率和竞争力。
3. 发展趋势与挑战
- 云计算：云计算的发展趋势是向更高层次的服务集成、更丰富的业务场景、更高的安全性和可靠性方向发展。同时，云计算也面临着数据隐私保护、跨地域访问延迟、成本控制等挑战。
- 大数据应用开发：大数据应用开发的发展趋势是更加智能化、自动化，能够更好地应对复杂多变的业务需求。同时，大数据应用开发也面临着数据质量、数据安全、数据治理等挑战。
总之，云计算和大数据应用开发虽然都涉及到数据处理和分析，但它们的侧重点、技术实现、应用场景以及面临的挑战等方面存在明显的差异。了解这些差异有助于更好地把握各自的发展方向和应用价值。
