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。

附件1:（模板）

云计算与大数据课程项目设计说明书

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互联网大数据案例分享

互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

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。

云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)

云计算大数据中心项目可行性研究报告(案例分析)

https://www.sodocs.net/doc/0317902402.html, 云计算大数据中心项目可行性研究报告（用途:发改委甲级资质、立项、审批、备案、申请资金、节能评估等） 版权归属：中国项目工程咨询网 https://www.sodocs.net/doc/0317902402.html, 编制工程师：范兆文

https://www.sodocs.net/doc/0317902402.html,/ 【微信公众号】：中国项目工程咨询网或 xmkxxbg 《项目可行性研究报告》简称可研，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。 项目可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》主要是通过对云计算大数据中心项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对云计算大数据中心项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该云计算大数据中心项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为云计算大数据中心项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》是确定建设云计算大数据中心项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建云计算大数据中心项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投资管理中，可行性研究是指对拟建云计算大数据中心项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。 北京国宇祥国际经济信息咨询有限公司是一家专业编写可行性研究报告的投资咨询公司，我们拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格、我单位编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而享有盛誉，已经累计完成6000多个项目可行性

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

大数据智慧旅游案例分析

大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品

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。

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

陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案

陕西省大数据与云计算产业示范工程 实施方案

陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案 为贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔〕50号），结合《陕西省大数据与云计算产业五年行动计划》（陕政发〔〕22号）要求，制订本实施方案。 一、工作思路和发展目标 （一）工作思路。利用两年时间，经过示范工程带动，探索总结大数据“汇聚、开放、交易”规则，把握大数据产业发展规律，促使我省大数据产业生态体系不断完善。 （二）发展目标。到底，经过四大工程实施，形成具备产业支撑能力的增长点和明晰的发展方向，西咸新区成为国家级大数据与云计算产业基地。引进5家以上国内外有影响力的大数据龙头企业，引进10家以上国家部委数据中心，培育壮大一批产业关键环节骨干企业，其中规模以上企业超100家。 二、四大示范工程 围绕云计算服务、信息融合、大数据应用、产业基地建设等产业链关键环节，组织实施秦云、城市信息融合示范、大数据应

用示范、产业基地示范等四大工程，引导和推动数据汇集、企业云集、产业聚集。 （一）秦云工程。 启动建设“N+1”云工程（N即15朵行业云，1即大数据交换共享平台），建设15朵行业云，引导带动政府部门、企业和社会购买云服务，推动数据公开及社会化开发利用。建设大数据交换共享平台，实现各行业云的数据交换共享，并与省信息化中心互联互通。各行业云按照政府数据开放和共享的要求向社会公众和产业链开放，带动软硬件提供商、运营商及平台服务商等产业链上下游整体发展。到底，带动大数据相关产业实现产值50亿元以上。 1. 工业云。继续推进陕西工业云建设，提供云资源、云智慧、云应用、高性能计算、工业协同设计五大类服务。（省工业和信息化厅负责） 2. 工商云。整合三证合一、法人单位、企业信用信息公示、广告监测等信息平台和系统，建立工商大数据，实现一体化市场准入、市场监管，强化市场主体的服务与监管。（省工商局负责）

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:

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测与响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全瞧得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本

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。

CY大数据云计算中心项目技术方案

CY大数据云计算中心项目技术方案 1.项目概述 1.1.项目背景 随着互联网+的被提出和云计算产业的不断发展，以及各行业信息化建设的推动，随之相关的业务数量呈爆发式增长。现有的IT基础设施越来越不能满足IT运维人员和用户的需要，一方面物理服务器的数量随着用户的需求持续增加，另一方面大量低利用率的设备占据着数据中心宝贵的机柜空间，造成了资源浪费。同时各省市各级单位大量重复建设数据中心，虽然目前基本实现的数据的互联互通，但是在整体范围内并没有实现资源整合和统一调度，无法实现资源的合理利用。 云计算和虚拟化技术的引入，将高效解决当前面临的一系列问题。云计算(cloud computing)改变了传统的IT基础设施交付和使用模式，通过虚拟化和云计算技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟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。 云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的信息化平台有着重要的意义，并且将有助于解决上述问题。各个政府单位和企业也迫切需要通过实施虚拟化和云计算技术打造行业内私有云，提高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复投资，同时降低运营成本。可以说，目前行业私有云平台的建设对于信息化的发展影响重要而深远。 1.2.建设目标 1）建设一个基于云计算技术的IaaS平台，提供虚拟机服务，将原来部署到物理机上的业务迁移部署到虚拟机上，并整合多个业务系统 2）通过基础架构云平台，打通底层资源池，将单位或者企业内部的所有的硬件资源、虚拟资源、应用资源进行互通和整合，实现对所有基础架构资源（可包括下级单位或分公司）的统一管理、弹性分配和调度。 3）实现统一的自助式资源服务门户。 4）采用高可用、安全、稳定的虚拟化底层架构；采用成熟先进的理念、技

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)

云计算中心建设方案三篇

云计算中心建设方案三篇 篇一：云计算中心网络系统建设方案 1网络系统建设方案 1.1网络系统建设的要求 1)计算中心通过互联网、专线接入和VPN接入提供服务； 2)提供多种网络接入及特定单位的专线接入，满足用户以多种方式远程接入云计算平台的要求； 3)有效隔离计算中心与互联网，防范来自互联网的非授权访问，使计算中心在受控的前提下提供给外部进行访问； 4)为云计算大楼公共服务区（用户服务区、办公区、公共会议室）提供网络连接； 5)子网相对独立，又彼此关联。各入驻单位的计算机网络相互独立，各自构建独立的单位局域网，满足各单位组网需求；同时要考虑其工作的共性需求。在设计中要考虑他们之间的相对隔离又彼此关联的要求，划分不同的区域，区域之间采用物理隔离或逻辑隔离。 6)建立完善的网络安全和管理机制，保证网络系统的安全和正常运转。 1.2网络系统总体设计 1.2.1 网络架构设计

DMZ 区 云计算资源区 云计算中心服务区云计算中心办公区 云计算中心路由交换、安全防护 图1 云计算中心网络系统逻辑结构图 云计算中心网络系统整体逻辑结构如图1所示。整个网络系统包括云计算资源区和服务与管理区，服务与管理区可进一步分为对外服务区、中心办公区、DMZ 区。 ?云计算资源区是超级计算系统所在区域。 ?云计算服务区是计算中心对企业等非政府机构提供超级计算服务的区域。 ?中心办公区是云计算中心工作人员的办公区域。 ?DMZ 区是云计算中心设置Web 服务器和SSL VPN 接入的区域。 上述区域整体上包括云计算中心资源层、核心交换层、功能接入层和互联网接入

/服务层；采用分层结构模块化的设计理念，使网络结构清晰化，便于网络安全策略的实施和网络管理，并提高网络的灵活性和可扩展性。 1）云计算资源区 云计算中心服务结点使用万兆链路直接接入到云计算资源区的高性能接入交换机上。 2）服务与管理区 ?核心交换/访问控制层：主要包括一台的核心交换机，由于现在的核心交换设备一般都支持多个模块，而本项目所需接入的网段也不是太多，可将汇聚交换的功能融入其中，对各子网的访问控制策略采用交换机访问控制技术实现。 ?功能接入层：包括云计算中心办公子网、云计算对外服务子网等； ?互联网接入/服务层：包括1条互联网接入链路、边界防火墙、DMZ区（设置DNS、WWW、SSL VPN接入等服务）等。 1.2.2服务与管理区网络及安全防护部署

教学大纲_大数据应用案例

《大数据应用案例》教学大纲 课程编号：121312B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课√专业选修课 □学科基础课 总学时： 32 讲课学时：32 实验（上机）学时：0 学分：2 适用对象：统计学（大数据分析） 先修课程：数据科学导论、大数据计算机基础 一、教学目标 该课程是针对统计学（大数据分析）本科学生开设的，其主要目的是通过若干案例为学生展示大数据分析技术在社会经济各领域的应用情况。本课程以实际工作中的案例进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。 三、各教学环节学时分配 以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）

教学课时分配 四、教学内容 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水 农夫山泉，在全国有十多个水源地，把水灌装、配送、上架，如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。 SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，首先需要把大量数据纳入数据库，包括高速公路的收费、天气、配送中心辐射半径、不同市场的售价、各地的人力成本等，再将办事处、配送中心等纳入到体系中，形成动态网状数据结构，这些数据通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM。再用特定的算法对这些数据进行处理，最后通过Business Object（对数据进行检索和处理的ActiveX组件）展现。这样的实时监控使销售最前端的任何问题都能被及时发现并处理，同时也使得物流成本得到精准的管控。有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年来的年增长率达到了30%-40%。 案例2：华为大数据方案在福建移动的应用 福建移动拥有超过3000万客户的相关数据，如何将这些数据转化为有效信息从而指导精确外呼营销？这就需要对每个用户进行人物画像的刻画。首先，

(参考)大数据平台项目方案.

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。