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云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系
云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系?

现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的,虽然总这样说,但有谁知道云计算和大数据之间的关系,我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识,那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。

云计算的关键词在于‘整合’,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据处理

他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

两者关系:

首先,云计算是提取大数据的前提。

信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。

其次,云计算是过滤无用信息的‘神器’.

首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中,重点需过滤出两大类,一是大量存储着的临时信息,几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据,价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。

再次,云计算可高效分析数据。

数据分析阶段,可引入公有云和混合云技术,此外,类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。最后,云计算助力企业管理虚拟化。

可用信息最终用来指导决策,通过将软件即服务应用于云平台中,可将可用

信息转化到企业现有系统中,帮助企业强化管理模式。

上升到我国互联网整体发展层面,虽然我国在互联网服务方面具有领先的优势,然而,越来越多的企业认识到,与云计算的结合将使大数据分析变得更简单,未来几年,如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索,将使我们在全球市场更具竞争力,这是非常关键的问题。

大数据时代横跨云计算,大数据所有实用内容,数据挖掘处理意义非同凡响,在这个数据化透明的时代人人都在被分析,难道你不想反侦察?人生只有一次,如果不趁年轻多学点知识,那你以后怎么立足,学习大数据实现高薪就业,给自己一个美好未来。

大数据云计算环境下的数据安全

大数据云计算环境下的数据安全 摘要:随着科学技术的不断进步,大数据和云计算在社会生活和工作中的价值越来越突出,给人们的生活带来了极大的便利。现代信息技术为人们的社会生活带来了变革,互联网技术的应用也改变了以往的生活方式,在提供便利之处的同时,数据安全隐患也成为了当前要重点考虑的问题,信息和隐私被泄露等也严重的影响了人们的生活。因此则要运用各种信息技术为数据安全提供强有力的保障,避免发生隐私泄露的问题,进一步提升数据的安全可靠性。电网公司在社会生活中承担着重要的作用,要通过提升数据安全性,为人们提供更加优质的服务,有效提升电网公司的综合水平。 关键词:大数据;云计算环境;数据安全 引言:近年来信息技术的发展推动了大数据云计算的应用,利用虚拟的网络平台实现对数据的储存和处理功能,并且传递到用户手中。大数据云计算具有效率高、容量大、更加便利等优势,是新型的数据处理方式,和传统的方式相比更加快速便捷,因此已经成为当前最主要的数据处理方式。但是大数据云计算的出现给人们带来便利的同时也导致信息隐私存在被窃取的风险,并且数据安全管理方面也存在不足之处。因此要具体分析当前数据安全管理出现的问题,重视网络防护系统的作用,从根源上杜绝网络数据信息被窃取的问题,保障数据的安全性。在信息化社会当中电网公司则要重点关注大数据云计算的安全管理问题,立足于大数据云计算的优势

出发,有针对性的解决目前存在的安全问题,有效的提升电网公司的大数据云计算的安全环境,确保数据处理的安全可靠性,提升服务质量和效率。 一、大数据云计算的优势分析 当前随着大数据云计算在社会中的作用越来越突出,大数据云计算在社会生活和工作中具有明显的应用价值,下面主要从以下几点来分析: 1.1信息处理效率得到极大的提升 当前是信息爆炸的社会,在工作和生活中存在大量的数据内容,随着信息数据的不断增加,数据处理效率的进步尤为重要,通过信息技术的创新应用,有效的提升数据处理效率,能为企业带来成本上的节约。充分的利用大数据云计算技术,对复杂庞大的数据进行快速的处理,极大的提升了信息的处理速度,改变传统信息处理方式的弊端。从电网公司的发展来看,大数据和云计算的科学运用具有重要的意义,有效的促进信息处理能力的进步,并且发挥了信息的最大价值。 1.2 数据虚拟动态化的优势 充分的利用大数据和云计算技术,有利于实现数据的虚拟和动态化价值,从根本上有效的提升信息处理的整体速度。云计算具有较为明显的数据动态扩展特征,用户可以根据自身的信息需求选择,实现合理性的规划。云计算是虚拟技术,可以实现设备间差异性和兼容透明化,在管理上具有更高的效率,数据资源通过大数据

云计算与大数据处理 -4

考点: 云计算部分 云计算定义;云计算的特点; 云计算的三种不同部署模式; Google 文件系统的特点及平台结构; 云存储的相关解决方案; 云服务的三种类型及其特点; 虚拟化技术的特点;虚拟化的业界集中不同的解决方案; 云桌面的定义;桌面云的基本架构;无盘工作站的特点; 大数据处理部分 大数据的4V特征; 掌握hdfs中namenode与datanode的作用; MapReduce处理模型; 理解WordCount程序处理流程; Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理; 1. Memcache主要应用于(B) A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于(D) A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点?(AB CDE) A.大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比,MapReduce 封装了(ABCD)等细节,还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些?(ABCD) A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前,选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台,构建基于硬件的虚拟化层,

可以选用(BCD) A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中,虚拟层主要包括(ABC) A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些?(ABC) A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为(ABC)的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含(ABCD) A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是(ABC) A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括(ABD) A. Hadoop Distributed File System(HDFS) B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分: 云计算定义: 云计算模型能以按需方式,通过网络,方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如:网络,服务器,存储,应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互,迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算:是指IT基础设施的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。 2、广义云计算:是指服务的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的,也可以是其他任意的服务。 云计算特点: 1、自助式服务:消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力,如服务器的服务、网络存储等。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点(特性或特征)以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此,本文作者已经或将要作专文论述,在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义,大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式;通过这种模式,共享的软硬件资源和信息,可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看,大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来,已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合,也有14年之久。再者,从各地纷纷建设大数据产业园可以看出,中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT,而大数据则改变了业务。当然,大数据必须有“云”作为基础架构,才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO(Chief Information Officer,首席信息官——一种新型的信息管理者)等所关注的技术层;而大数据则是CEO(Chief Executive Officer,首席执行官)所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常,人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础,而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力;而另一方面,由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时,因而就更加需要云计算去加以处理。所以,二者之间的关系是相辅相成的。

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1,CD 2,ABC 3,ABCD 4,ACD 二、简答题 1,参考1.1.1和节 2,参考1.1.2节 3,分布式计算的核心技术是进程间通信,参考1.3.2节 4,单播和组播 5,超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作,进程A继续运行 发出阻塞receive操 作,进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作,进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作,进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据,进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作, 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作,进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作,进程A被阻塞 发出阻塞receive操作,进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据,进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据,进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2).P1,P2,P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递,客户-服务器,P2P,分布式对象,网络服务,移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型,参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型,参考节 4.参考节,P2P应用有很多,例如Napster,迅雷,PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型,适用于大多数应用;客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型,应用最为广泛;P2P范型又称为对等结构范型,使得网络以最有效率的方式运行,适用于各参与者地位平等的网络;分布式对象范型,是抽象化的远程调用,适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理,中间件为参与对象提供内容抽象,隐藏对象引用,起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket,流式socket 2.无连接方式,面向连接方式 3.数据层,业务层,应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API:Application Programming Interface,应用程序编程接口,是一些预先定义 的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节 Socket API:套接字应用程序编程接口,适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的,虽然总这样说,但有谁知道云计算和大数据之间的关系,我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识,那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系: 首先,云计算是提取大数据的前提。 信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次,云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中,重点需过滤出两大类,一是大量存储着的临时信息,几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据,价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次,云计算可高效分析数据。 数据分析阶段,可引入公有云和混合云技术,此外,类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。最后,云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策,通过将软件即服务应用于云平台中,可将可用

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活,但同时也要重视环境问题,这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外,还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构(企业)手中,而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构(特别像银行这样持有敏感数据的商业机构)对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务,无论其技术优势有多强,都

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据! 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配,按量计费 按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云,公有云一般可通过Internet使用,可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的,或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点: 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3~5年的业务发展,以及业务突发的需求,为满足应用系统的性能、容量承载需求,往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后,应用系统在一定时间内的负载并不会太高,使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形,当需要上线新的应用系统时,会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异,更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题,将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大,更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

大数据与云计算背景下的信息安全技术

大数据与云计算背景下的信息安全技术 发表时间:2019-11-25T13:13:33.680Z 来源:《基层建设》2019年第24期作者:郑晓丽[导读] 摘要:在信息时代背景下,信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题,通常而言,企业信息的综合价值是比个人大的多的,也正是因此,企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展,甚至是存亡,所以,必须要运用科学、高效的信息安全技术,确保企业的大量涉密信息不会泄露,不会被不法分子获取,提高企业的信息安全。 黄金叶制造中心河南省郑州市 450000 摘要:在信息时代背景下,信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题,通常而言,企业信息的综合价值是比个人大的多的,也正是因此,企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展,甚至是存亡,所以,必须要运用科学、高效的信息安全技术,确保企业的大量涉密信息不会泄露,不会被不法分子获取,提高企业的信息安全。对此,应对云计算、大数据环境加以运用,以此为基础,建立信息存储、传输和接收的安全防护网,从而完成信息数据的加密。 关键词:大数据;云计算;信息安全技术 1我国信息安全管理现状分析大数据时代的到来,使得数据的重要作用越来越凸显,而由于数据的高度共享性导致数据存在被盗取的风险,因而数据信息安全问题,涉及面极为广泛,其小到个人隐私,大到国家安全,逐渐成为社会层面问题。当前,我国普遍缺乏信息安全意识,导致数据信息被各种网络攻击中被窃取,造成了严重的社会信息安全问题。尽管如此,我国很多领域都并不重视信息安全管理方面,由此信息保密工作不到位的问题普遍存在。当前在云计算技术的夹持下,信息安全工作得到有效的技术支持,相关单位或者行业可以依托云计算技术来构建高安全系数的数据加密空间,为行业发展提供安全运行环境。当前我国的信息安全市场在迅速增值中,当然由于云计算技术仍然在发展中,我国的各行各业中的信息安全管理工作有效开展仍然任重而道远。 2大数据与云计算信息安全存在的问题大数据与云计算技术得到了快速发展,其中的信息安全问题也得到了广泛的关注,很多相关的信息安全技术发展起来。但是,由于大数据与云计算技术发展的时间较短,在信息安全方面依然存在很多问题,主要体现在以下几点: 2.1相关人员缺乏信息安全意识 虽然我国大数据与云计算技术得到了快速的发展,人们也开始重视信息安全相关技术的发展,但是在实际应用过程中,依然缺乏较高的信息安全意识: (1)很多管理人员的密码设置较为简单,违法犯罪分子可能会通过简单粗暴的方式进行破解;很多人为了方便记忆,所有密码都是同一套,如果密码在其他网站上被破解,那么所有相关的密码都会被窃取;未定期更新密码,信息安全加密技术虽然比较完善,但是并不能保证百分百安全,通过提高运算速度依然可以将其暴力破解,因此就需要定期更新密码,但是在实际情况中很少有人可以做到;(2)很多企业为了降低大数据与云计算技术的使用成本,只使用和设置基本的功能,屏蔽信息安全相关的功能,导致系统在运行时,非常容易受到外界攻击,对企业造成无法挽回的损失;而很多人认为自己电脑里不存在重要的信息,因此不安装杀毒软件等应用,无法及时检测系统可能存在的漏洞。 2.2系统复杂性提高了信息安全问题发生的概率 当前,个人电脑或者是企业系统中都集成了大量的功能,导致系统的复杂性不断提高,复杂的系统中可能存在更多的漏洞,信息安全问题发生的概率就会增加:(1)系统中存在一些安全漏洞,不法分子可以利用这些安全漏洞入侵系统,窃取相关的信息,破坏原有系统正常的功能,使得个人或企业遭受重大损失;(2)系统复杂性的提高也增加了人们使用系统的困难程度,过多的流程会使得人们忽略信息保护的环节,为不法分子提供可乘之机,最终导致相关信息被窃取或破坏,无法完成正常的工作。 3云计算与大数据环境下的信息安全技术分析 3.1数据加密技术 一个企业的内部数据可以说直接掌控着这个企业的“生存根本”,因此,企业应着重对内部数据进行加密存储,这就需要对数据加密技术进行有效的运用。例如,通过网络软件系统对内部公用数据访问时,可以设置公用账号,该账号的权限限定为仅可访问公共数据,对于内部机密资料应设置独立的账号密码,并附权可以访问内部数据,这种操作方式还需要企业使用的网络、软件及系统等也需要处于安全状态下,保证数据能够通过一定的方式访问,在大数据环境及云计算技术背景下,此种加密方式的应用范围非常广。 3.2内容感知加密技术 此种技术主要是通过自动化和智能化的方式对信息数据进行加密的,通过对大数据环境及云计算技术的大力开发运用,实现通过内容对软件的感知,并将已经加密打乱的数据重新整合成能够辨识的信息,并呈现给使用者,此过程通过软件浏览的信息数据也会自动形成加密,并可以生成动态密码,供使用软件的人员登录、查阅资料,这种模式就能够有效避免很多不法分子窃取信息,以保证信息数据的安全性。内容感知加密技术可以在使用者退出软件云系统时,自动全部加密处理,为数据的安全性提供了强有力的保障,但是这种技术对相关数据提取和解读的服务设备有着更高的要求。 3.3保格式加密技术 在大数据环境与云计算技术基础上,信息安全技术必须要做到加密过程数据、格式、内容等不会出现任何改变,这就需要应用保格式加密技术,从而提升信息的感知能力。在应用保格式加密技术时,其中最为关键的部分就是对数据完成模块化加密算法,确保大量的信息都能够实现加密处理,加强信息传输安全性,通过这种加密技术不仅可以提高大数据的传送速度和安全性,还可以保证在传输的过程中相应的格式不会出现变化,提高数据的使用性。尽管在当代社会中应用的信息加密技术范围不断扩大,也取得了很好的应用效果,但在信息数据实际加密中依然有些许问题,例如,如果软件云计算出现故障,人们只能够通过直接看到的账号密码进行登录,这样就会给不法分子留下“机会”,造成数据安全隐患。要想不断提高信息安全技术水平,还需要科学技术人员对云计算技术和大数据环境进行不断的开发和利用,增强加密技术手段,使信息数据安全得到更好的保障。 4推动信息安全技术发展的策略 4.1建立信息安全技术管理机制

大数据与云计算研究报告

(说明:此文为WORD文档,下载后可直接使用)

摘要:近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算(Cloudcomputing)”正高速发展,“数据即资源”的“大数据(bigdata)”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求,需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革,形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算,因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言 在学术界,大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月,《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月,麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity)的研究报告,指出大数据将成为企业的核心资产,对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日,奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》,宣布启动对大数据的研发计划,标志着美国把大数据提高到国家战略层面,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球,大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅,那么大数据真的是无懈可击吗?答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及,大数据已经在我们的生活中无处不在,而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问,未来可以获得的个人数据量越多,其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据,我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的,决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现,相反,大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多,预测就越有意义,人的判断也就显得愈发

云计算与大数据学习报告

“大数据与云计算”学习报告 题目:谈谈对“大数据与云计算”技术的理解,及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响. 首先我想简单谈谈何为云计算,何为大数据。云计算,是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源,其侧重的是计算,而大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产,本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。 其次说说云计算与大数据的关系.可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,而云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力,大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。 最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现,正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势,对电信运营商而言,在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情

况下,大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面,包括企业管理分析如战略分析、竞争分析,运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析,网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析,营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算? 云计算(英语 <,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备,主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源,当增加一个需求时,可通过增加可用的资源进行匹配,实现资源的快速弹性提供;如果用户不再使用这部分资源时,可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的,实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务,用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录,客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中,同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备,通过标准的应用实现对网络的访问,从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言,各种底层资源(计算、储存、网络、资源逻辑等)的异构性(如果存在某种异构性)被屏蔽,边界被打破,所有的资源可以被统一管理和调度,成为所谓的“资源池”,从而为用户提供按需服务;对用户而言,这些资源是透明的,无限大的,用户无须了解内部结构,只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上,云计算与大数据的关系是静与动的关系;云计算强调的是计算,这是动的概念;而数据则是计算的对象,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力(数据获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力,所以可谓是动中有静。如果数据是财富,那么大数据就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器! 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱: 1)大数据存储和管理; 2)大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式。. 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,正在改变着这个世界:它能处理几乎各种类型的海量数据,无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频,还是其它形态的数据;它工作的速度非常快速:

云计算与大数据处理技术知识讲解

云计算与大数据处理技术 今天,随着IT规模越来越大,数据规模呈几何级数增长,已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此,人们把目光转向了刚刚兴起的云计算,希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案,实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标,并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下:1,目前,“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了,在一些传统IT 方法显得无能为力的场合,云计算正在开始大展拳脚,表现了强大的解决问题的能力,海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型?如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题?如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题?这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2,理解问题最好的方法是分析成功案例,本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时,不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的,而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路,通过归纳整理深入理解,再根据自己所面对的领域特征,形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3,云计算是一种服务,在云计算应用架构设计中,就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同?需要考虑的产品的服务特征有哪些?如何搭建面向不同层次、合适的服务平台?在这个过程中,我们需要考虑哪些问题?有哪些成功的案例?有些什么解决方案?

4,云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题,而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说,安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点,也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题?如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题?如何制定合适的安全性与可用性策略?在 实践中有什么经验和教训? 5,为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统,虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题?如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型?各种虚拟化技 术有些什么优点?有哪些陷阱?如何规划技术解决方案?如何正确进行云计算 体系结构设计? 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1)云计算的概念 2)云计算发展现状 3)云计算实现机制 4)云计算的发展环境

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力,网络驱动力,作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6.MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次,云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理: 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法,在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好,无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点,传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好,而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行,那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的,对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环,我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理: 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

大数据与云计算(论文)精编版

大数据与云计算 摘要:近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算(Cloud computing)”正高速发展,“数据即资源”的“大数据(big data)”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求,需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革,形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算,因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘 引言 在学术界,大数据这一概念的提出相对较早。2008 年9 月,《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。2011 年5 月,麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation,competition,and productivity)的研究报告,指出大数据将成为企业的核心资产,对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012 年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012 年3 月29日,奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》,宣布启动对大数据的研发计划,标志着美国把大数据提高到国家战略层面,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球,大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅,那么大数据真的是无懈可击吗?答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及,大数据已经在我们的生活中无处不在,而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问,未来可以获得的个人数据量越多,其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据,我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的,决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现,相反,大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多,预测就越有意义,人的判断也就显得愈发重要。人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富,还是会摧毁旧价值。 本文首先介绍了云计算的相关概念,云计算为大数据的诞生创造了物质基础,从而引出大数据的相关概念。通过大数据与云计算之间关系的比较,使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论,对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析,提出MapReduce与关系数据库融合技术,为未来大数据的工作提供了一个参考。

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统” ,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

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