云计算和大数据知识简介.

云计算和大数据知识简介

一、关于云计算和大数据

（一）云计算

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。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。因此，云计算甚至可以让你体验每秒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。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。简单来说，云计算就是政府和企业将需要计算的信息，通过网络交由云计算平台来计算，然后通过广泛的数据和信息共享，得到针对性比较强的统计信息、数据分析结果。比如，通过云计算平台，分析全国全省的

市场运行趋势，这个信息是无法在一台计算机中完成的，一是没有数据量，二是计算量太大，而通过云计算平台，就可以在较短时间甚至是实时得到信息，然后就可以针对市场的情况、潜在的企业投资商、潜在的客户来进行招商引资、生产产品。再比如，淘宝网目前根据网购客户的购买倾向、评价信息来进行数据分析，然后与美的等电器生产商进行大数据信息共享、交换，从而根据用户的需求和爱好，生产出更加适合市场的产品。下一步的工业4.0，就是生产商和用户点对点的生产销售模式，这样的生产方式，必须通过大数据来完成，否则，一台电脑或者几台服务器都无法无成分析、设计、生产的过程。

（二）大数据

大数据，又可以称作巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量级规模巨大到目前无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。简单的例子：每天乃至每年全国所有移动电话的通话记录就是常见的所谓大数据，这一庞大的数据是人力所根本无法解读的。而通过运营商的服务器整合数据后进行分析，就能得到一些人们感兴趣的信息，例如：中秋节期间长途电话的比例远高于平常，除夕夜短信数量是平常每一天的上万倍等等，都是大数据处理技术所能带给人们的对于庞大数据的独特解读。

大数据有着以下四个显著的特征：

1．数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB约为1015.字节），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2．数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3．处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。在海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4．价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数据技术（例如数据挖掘）就是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网和可扩展的存储系统等。

随着经济社会的发展，全球市场经济的融合，大数据显得越来越重要。政府部门可以利用大数据整合行政资源，比如整合发展工信、建设、水利等各行业的项目信息，同时具备与外部资本、

国家投资对接的分析功能；可以整合各地方、各级的医疗、民生、教育资源，实现资源配置的科学化。企业可以通过大数据实现生产与市场的对接分析，使生产的产品更加适销对路；可以通过大数据进行宣传，既减少宣传广告的成本，又可以使宣传或广告能及时准确地到达用户。如某位用户在淘宝搜索过某种产品，淘宝通过大数据技术，在用户下次登录淘宝时给用户推荐类似的产品。既方便了用户，又推广了产品。

（三）云计算和大数据的关系

云计算，再一次改变了数据的存储和访问方式。在云计算出现之前，数据大多分散存储在每个人的个人电脑、每家企业的服务器中。云计算，尤其是公用云计算，把所有的数据集中存储到“数据中心”，也即所谓的“云端”，用户通过浏览器或者专用应用程序来访问。

一些大型的网站，通过提供基于“云”的服务，积累了大量的数据，成为事实上的“数据中心”。“数据”是这些大型网站最为核心的资产，他们不惜花费高昂的费用，付出巨大的努力，来存储这些数据，谷歌公司甚至购买了单独的水力发电站，为其庞大的数据中心提供充足的电力。根据一些公开资料显示，谷歌在全球分布着大约36个数据中心。

近几年，国内各地兴起了建设云计算基地的风潮，客观上为“大数据”的诞生准备了必备的储存空间和访问渠道。各大银行、

电信运营商、大型互联网公司、政府各部委等都拥有各自的“数据中心”。绝大多数的银行、电信、互联网公司都已经实现了全国级的数据集中的工作。

云计算是大数据诞生的前提和必要条件。没有云计算，就会缺少数据集中采集和存储的商业基础，而云计算为大数据提供了存储空间和访问渠道；大数据则是云计算的灵魂和必然的升级方向。

二、云计算和大数据的发展状况

（一）国内云计算技术及产业状况

2012年5月，工业和信息化部发布《通信业“十二五”发

展规划》，将云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向。2012年9月，科技部发布首个部级云计算专项规划《中国云科技发展“十二五”专项规划》，对于加快云计算技术创新和产业发展具有重要意义。

我国云计算基础产品与操作系统技术方面取得显著进展。在云计算基础产品方面，我国已经突破EB级（1EB约1018字节）存储系统软、硬件技术和支持亿级任务并发处理的服务器系统技术。同时，互联网企业在大规模云计算操作系统方面取得突破，包括弹性计算系统、分布式计算系统、结构化数据存储系统和开放存储系统等。

2013年工业和信息化部正积极开展云计算综合标准的制定工作。在梳理现有各类信息技术标准的基础上制定新的云计算标准，修订已有的标准，建设形成满足行业管理和用户需求的云计算标准体系。

1．部分省市政府搭建云计算基础平台，推进云计算的发展。

国家发改委、工信部将北京、上海、深圳、杭州、无锡、哈尔滨市确定为国家云计算服务创新发展试点城市。

北京云基地的建设。作为云计算、大数据时代基础设施的建设者和创新者，云基地各创业企业的产品和服务涵盖云计算各个环节，包括服务器、模块化数据中心、瘦终端等硬件产品的设计和生产，云中间件、云管理平台、桌面虚拟化等基础软件研发；大数据、智能知识库、分布式计算等应用软件，以及定制化云计算解决方案，构成完整的上下游和中间平台完备的云生态产业链。

上海市在2010年8月颁布推进云计算产业发展行动方案，即“云海计划”，“上海市云计算产业基地”在上海市北高新技术服务业园区落户。

深圳市将云计算作为“智慧深圳”的重要支撑纳入深圳市“十二五”发展规划。深圳云计算国际联合实验室在2011年4月正式揭牌，该实验室是深圳云计算产业协会联合英特尔、IBM、金蝶

等国内外相关企业创建的专业性技术与应用研发实验室。深圳云计算中心在2012年1月完成验收。

杭州云计算产业园在2011年10月开园，形成以“技术创新、人才创新和运作模式创新”为支撑的云计算产业创新体系，打造云计算产业集聚区。杭州湾云计算(西湖云公共服务平台)是全国首家利用云计算技术服务于电子商务产业的政、产、学、研一体的公共服务平台。

无锡城市云计算中心在2013年8月正式启用，作为国内首个物联网云计算中心，无锡城市云计算中心大量使用自主知识产权的产品、技术和国产设备，有效保障了云服务的“安全、自主、可控”。该中心现已为无锡电子政务、物联网、移动互联网等关键应用提供云计算服务，逐渐形成开放的城市云生态体系。

哈尔滨市提出以“发挥政府引导作用，以电子政务建设为切入点，大力推进云计算技术应用，以应用带市场、以应用促招商、以应用谋发展”的工作思路，确定了“通过利用政府资源，实施云计算应用示范工程，培育和引进一批云计算骨干企业，形成一批自主知识产权的核心技术和拳头产品，实现一批在全国具有示范意义的典型应用”的工作任务。

2．企业和科研机构也在积极进行云计算相关项目的研发。

阿里云于2013年12月在“飞天”平台之上启动一系列举措。

包括低门槛入云策略、一亿元扶持计划、开发全新开发者服务平台等多项内容。从产品、价格、服务以及第三方合作等多个角度，打破传统商业模式，以用户第一的思维，创新云服务，构建更加健康的云计算生态圈。2013年10月，阿里云推出“飞天5K集群”项目，取得技术上的重大突破，拥有了只有谷歌、脸谱这样的顶级技术型IT公司才能达到的单集群规模达到5000台服务器的通用计算平台。

百度在2011年9月正式开放其云计算平台，在云计算基础架构和海量数据处理能力已较为成熟，将陆续开放基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等多层面的云平台服务，如云存储和虚拟机、应用执行引擎、智能数据分析和事件通知服务、网盘、地图、帐号和开放应用程序接口等。百度云操作系统是云和端结合的通用性平台，以个人为中心来组织数据和应用，形成产品研发的统一、落地终端的统一、运营渠道的统一。云操作系统提供网页应用化的功能，还将支持新型的网页应用。

浪潮集团已形成涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的云计算整体解决方案服务能力，建立包括HPC/IDC、媒体云、教育云等跨越十余个行业的云应用并成功在非洲、东南亚等地区进行推广。通过承担“高端容错”和“海量存储”两个国家863计划重大

专项，“浪潮天梭K1关键应用主机”和“浪潮PB级高性能海量存储系统”均通过国家验收，并已成功在金融、税务等核心领域部署。在2013年，浪潮发布了其全新升级的云数据中心操作系统云海OS V3.0，该产品基于开放、融合的技术理念，能够帮助用户从孤立低效的传统数据中心向智能高效的云数据中心转变。

华为公司秉承开放的弹性云计算的理念，如推出了FusionCloud云战略，提供云数据中心、云计算产品、云服务解决方案。“ICT软硬件基础设施、顶层设计咨询服务和联合第三方开发智慧城市应用”是华为企业业务的三个主要方向，在云数据中心的基础上，实现“云-管-端”的分层建设，打造可以面向未来的城市系统框架。华为在2013年的应用案例，如天津LTE政务网（可为政府、公安等行业用户提供），采用的是华为基于TD-LTE 技术的方案，直接支持数据、视频业务，并为未来专业集群、应急通信车等提供资源预留。

（二）大数据技术及产业状况

大数据的应用领域涵盖了包括了大科学、无线射频辨识（RFID）、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等，已经不可避免的成

为当今社会最炙手可热的技术之一。

1．国外的大数据发展状况。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马政府投资近两亿美元开始推行《大数据的研究与发展计划》，本计划涉及美国国防部、美国卫生与公共服务部门等多个联邦部门和机构，意在通过提高从大型复杂的数据中提取知识的能力，进而加快科学和工程的开发，保障国家安全，而且奥巴马本人更是强调大数据会是之后的未来石油。

美国的大数据产业已经创造了巨大的价值，比如：大数据使美国的交通更加便利。通过完善信息和自动驾驶功能，大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多，交通堵塞就多，其后果是浪费能源，造成全球气候变暖，耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息，再加上更好的自动驾驶功能，可以使驾驶更安全，交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。

日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT日本”新综合战略，今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策（从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力），

日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。

2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。

2．国内的大数据发展状况。争夺新一轮技术革命制高点的战役已经打响，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》后也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临。2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。

同时，构建大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术。大力推进国家发改委和中科院基础研究大数据服务平台应用示范项目，广东率先启动大数据战略推动政府转型，北京正积极探索政府公布大数据供社会开发，上海也启动大

数据研发三年行动计划。

三、云计算和大数据技术在生产生活中的应用

（一）两化融合

德国“工业4.0”强调通过信息网络与物理生产系统的融合，即建设信息物理融合系统（Cyber-Physical System，CPS）来改变当前的工业生产与服务模式。美国通用电器（General Electric Company）公司倡导的“工业互联网”，则强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，来重构全球工业。

事实上，无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和互联，而主旨都在于通过充分利用信息通讯技术，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动工业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。工业大数据的应用，将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是目前全球工业转型必须面对的重要课题。下面是几个工业大数据的应用实例：1．产品创新的应用。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新

车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2．产品故障诊断与预测。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB（约为1013字节）数据。这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现飞机故障诊断和预测。

3．工业厂址选择和优化。维斯塔斯风力系统，通过在IBM“烈焰风暴”超级计算机上运行IBM BigInsights软件，对气象报告、潮汐相位、地理空间与传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图，

以及用于精确安装定位的气象建模研究等进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。这些工作以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

当前，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、无线射频辨识（RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。应对工业大数据，搞好云计算和大数据技术能够促进工业化和信息化的深度融合，帮助工业更快的转型，用更低的成本创造更多的价值。

（二）智慧医疗

根据IBM提供的数据，上海市卫生信息系统，每天生产1000万条数据、已建立起3000万电子健康档案、每天调阅10000万次，信息总量已达20亿条。据统计，到2020年，医疗数据将急剧增长到35ZB（约3.5×1022字节）,相当于2009年数据量的44倍增长。随着大数据时代的到来，医疗行业的信息化也迎来

自己的“大数据时代”。而如何将患者的被动性参与转向主动健康管理，从单一案例效果评估转向过程性、全程性的整体评估和体验；从病种数据管理扩展到健康数据管理，从关注争端和治疗技术跨到预防、护理和康复环节是未来医疗行业需要关注和解决的问题。而大数据，正是一条重要的道路。基于大数据技术，有朝一日，机器的诊疗准确率甚至可能超过人类历史上最有名的名医，智慧医疗将是大数据的下一站之一。

1．疾病诊疗。塞顿健康护理公司（Seton Healthcare）是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。沃森技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在癌症治疗领域，目前需要一个月或更长时间才能制定出针对性的药物治疗方案，未来利用沃森技术的认知计算技术可以将周期缩短至一天，极大提高癌症患者的治愈率。

2．疾病预测。基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情爆发的可能性,最经典的“流感预测”便属于此类。如果来自某个区域的“流感”、“板蓝根”搜索需求越来越多,可以在一定程度上推测出该地存在流感的风险。在该领域,包括谷歌（Google）、百度、推特（Twitter）在内的互联网公司都在尝试利用自己平台的大数据优势做疾病预测的相关分析,甚至已经有相关产品推出。

3．可穿戴医疗设备。通过可穿戴医疗设备采集用户体征数据，如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖和血氧、激素和BMI指数，体脂含量，这些数值经过大数据技术交叉分析的结果可以用来分析用户现在体质状况，主要健康的风险评估，并结合数据可以给出几项关键生理活动：睡眠、饮食、运动和服药的个性化改善建议，让用户保持在一个稳定的身体健康状况。

（三）电子商务

“十二五”时期，我国电子商务行业发展迅猛，产业规模迅速扩大，电子商务信息、交易和技术等服务企业不断涌现。截止到2013年底，中国电子商务市场交易规模达10.2万亿，同比增长29.9%。其中，B2B电子商务市场交易额达8.2万亿元，同比增长31.2%。网络零售市场交易规模达18851亿元，同比增长42.8%。电子商务在我国的经济体系中占据了越来越重要的地位，随着电子商务的迅猛发展，云计算和大数据技术在其中也得到了长足的应用。

1．个性化商品推荐。全球电子商务的创始者亚马逊（https://www.sodocs.net/doc/0b3578996.html,）通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。用户行为信息就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、

基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数

下一代云计算平台-建设方案

下一代云计算平台 建设方案

目录 第一章背景介绍 (4) 1.1 云计算介绍 (4) 1.2云计算与我国教育领域 (5) 第二章预期建设目标 (8) 2.1建设目标 (8) 2.2建设内容 (8) 第三章平台整体架构及特色 (10) 3.1 云平台背景简介 (10) 3.2 云平台架构及特色 (11) 3.3 云平台特色功能 (14) 第四章平台的管理与维护 (19) 4.1功能概述 (19) 4.2访问接口 (20) 4.3集群管理软件客户端 (20) 4.4集群管理软件WEB客户端 (20) 4.5远程桌面及命令行界面 (20) 4.6主要功能介绍 (20) 第五章应用的支撑 (31) 5.2分布式缓存 (42) 5.3迁移的支持 (45) 第六章集群管理软件虚拟化实现 (47) 6.1计算虚拟化 (47) 6.2存储虚拟化 (53) 6.3网络虚拟化 (64) 第九章平台发展与案例 (73) 9.1平台发展历程 (73)

9.2政府支持 (74)

第一章背景介绍 云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。云计算在教育领域应用前景广阔，未来将在促进教育公平、降低教育成本、变革教学活动方式、提高管理效率和助推终身教育等五个方面对教育产生深远影响。 1.1 云计算介绍 云计算本质是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。微软把云计算定义在云+端、软件+服务上；谷歌(Googe)认为，云计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务；IBM则认为云计算是一个虚拟化的计算机资源池，一种新的IT资源提供模式。虽然他们对云计算的定义不同，但认识较一致的地方是：云计算即“按需服务”，将数据存储和计算能力作为可以通过互联网来获取的“服务”向客户提供。因此，云计算具有以下两点优势： 1.1.1 降低信息化成本 在信息化不断向广度、深度发展的今天，日常工作处理的数据急剧增长，这些数据中还有相当一部分保存在本地。大多数情况下，网络只是让人们能更方便地获得信息，数据处理主要还是依靠本地硬件设备及运行在本地的应用程序来进行。面对海量数据的存储与计算，人们对计算机系统升级的要求不断提高。对计算机系统的要求越高，给个人或单位带来的经济压力就越大。云计算的出现，为投入较低成本，换取高计算能力提供了技术支持。云计算只要求用户端设备能运行简单的操作系统和浏览器软件即可，也就是说，云计算对用户端设备要求很低。应用云计算技术，可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统，只需支付低廉的服务费用，即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务。 1.1.2 使用方便快捷 个人计算机是日常工作中的重要信息处理工具，人们需经常不断地进行系统软件的

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。

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。

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

目录

云平台总体设计 总体设计方案 设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性 云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性 云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性 云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控 云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。 支撑平台技术架构设计 图支撑平台技术架构 支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布 式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、 存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：

1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。

《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

大数据与云计算研究报告

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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

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

大数据与云计算论文

大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不

云计算与大数据-大数据应用与云平台实战

在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。 l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。 l大数据：数据湖泊之海量视频分析。 l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。 l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。 l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。

5.1 大数据应用实践 5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测 股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。

通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是 不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或 10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。以 美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投 资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保 密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。

云计算简介

云计算简介 1.1云计算定义 云计算是从传统网格及分布式计算的基础上发展起来的，应用于现代互联网领域，以信息技术服务为商品，通过虚拟技术动态按需的由服务提供商向相关用户提供存储和计算的服务。云计算并不是一种新环境下的IT架构，它是对传统的网格、网络存储、虚拟化技术等相关技术的进一步融合与发展。而对用户而言，它是一种商业化的付费服务模式，用户通过付费，向提供云计算服务的企业索取信息计算、存储等相关服务，并受到云计算服务提供商的信息安全保护。 1.2云计算特点及类别 云计算特点非常突出，由于其是基于新一代的互联网而进一步发展的传统互联网技术，所以其本身具备传统互联网信息技术的特点，同时也具备了新环境下的互联网技术的新特点。云计算主要包括七大特点，而动态伸缩、按需服务则是作为区别传统互联网技术的主要特点。 1.2.1云计算特点 特点一大规模 云计算以其规模巨大，处理大数据集为优势，对大型数据计算和存储提供相应的解决方案。其基于网络平台的服务器高达数十甚至上百万，无论是从处理数据的规模还是配置都足以证明其规模的宏大。 特点二虚拟化 云计算以云为比拟，就是以虚拟作为其主要核心特点。云服务提供商通过对数据资源的集成化分散提供，用户以接口方式接入资源，实现数据分析处理，阻断了用户对数据资源底层技术细节的窥探，实现服务虚拟化。对用户而言，无需担心是否会出现物理性的系统负荷过度，只要服务器依然在提供相关数据处理服务即可完成自身的数据处理。 特点三动态伸缩 云计算平台规模是建立在企业的物理计算器规模之上的，但是却又不完全受物理规模的限制。准确的说，一台计算机可以为多个不同的服务器服务，而云平台的用户每次只需使用一个服务器，由于服务器的存在主要根据用户需要而存在，当用户数量增加或者减少时，云平台可以通过对服务器的数量进行相应的调整而适应用户的相应需求。故而可以动态的伸缩，实现规模上的灵活变化。

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。

云计算和大数据基础知识

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cloud computing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。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者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