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云计算与大数据的关键技术及应用

04 何维坤

云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革，其通过虚拟化有效地聚合各类资源，通过网络化按需供给资源，通过专业化提供丰富的应用服务，这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排，实现绿色计算。云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算，以及按需付费机制。其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务，提供形式主要分为基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系，云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云。

对于大数据还没有一个正式的定义，目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”。大数据具有大量、速度快和多样性三大特征，这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的。

云计算关键技术主要包括四个方面：

1.云平台服务优化管理技术。服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题。其关键技术包括：云服务资源管理，研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理，研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理，研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评，研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护，研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离，支持用户身份和用户数据的隐私保护，提供政府监督管接口等；

2.云计算应用构建与集成技术。云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键。关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；

3.云计算应用系统持续运行技术。为了支持企业的关键业务，云计算平台应用系统的持续运行是基本需求，因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术，

主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制，软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术，研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；

4.云计算多模式客户端技术。网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心，云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势。云客户端既包括传统的PC 机、笔记本，也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备。主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境。面向云计算典型行业应用需求，需要研制多种形态，支持三网融合的轻量级云客户端接入技术，为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求，研究多模式的客户端自适应云服务软件环境。

大数据并非一项技术，其前身是商务智能BI。大数据是一系列信息技术的集合，包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节。其中，数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大。

数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据，包括数据的提取、转换和加载。由于数据源不一样，数据采集的技术体系也不尽相同。其面临的挑战主要来自两方面，一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤，从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据，准确描述数据出处，获得途径和环境等背景信息，并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联，进行多维元数据分析。不同行业对于元数据的录制要求不尽相同。

大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性。首先是容量上的扩展，要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间。传统的NAS、SAN 等存储架构下，存储和计算分离，进行数据计算时I/O容易成为瓶颈，文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题。新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中，普遍采用了分布式的存储架构，使得计算和存储节点合一，消除了I/O瓶颈，文件系统也采用分布式并行设计。但GFS/HDFS主要针对大文件的追

加（Append）写入和读取进行了优化。下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈，设计新的文件系统。其次是数据格式可扩展，满足各种非结构化数据的管理需求。

对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源，这对计算的速度和成本都提出了更高要求。采用并行计算是应对大计算量的普遍做法。但传统的并行计算系统，一般由专用的性能强大的硬件构成，造价昂贵，若想提高系统性能，需要采取纵向扩展（Scale Up）的方式，即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升。这种扩展容易达到瓶颈，难以支撑持续的计算能力扩展，而且成本很高。总结起来，下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上，以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求。

当前大数据分析技术面临的挑战，一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析，另一方面是要开发非结构化数据的宝藏，从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识。

数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果，便于人们理解。大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息，并以可视化的方式呈现出来。目前，可视化技术多与Web技术相结合，以图形或图像的格式呈现，比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布

大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力，几乎将波及到所有的行业，而信息、互联

网和通信产业将首当其冲。特别是通信业，在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中，大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径，将在五大领域带来新的机会。

1．提高网络服务质量。随着互联网和移动互联网的发展，运营商的网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过大数据的海量分布式存储技术，可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术，能够提高网络维

护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，有效防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

2．更加精准的客户洞察

客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用。通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。判断客户对企业产品、服务的感知，有针对性的进行改进和完善。通过情感分析、语义分析等技术，可以针对客户的喜好、情绪，进行个性化的业务推荐。

3．提升行业信息化服务水平

智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。目前，电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案，但主要还是提供终端和通信管道，行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商，对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平。而随着社会、经济的发展，用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈，因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中，帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策，将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值。

4．基于云的数据分析服务

大数据和云计算相结合，使得数据分析也可以作为一种服务进行提供。电信运营商目前的云计算服务，主要还是以提供数据中心等资源为主。下一步，电信运营商可以在数据中心的基础上，搭建大数据分析平台，通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据，并对数据进行分析，为相关企业提供分析报告。

5．保障数据安全

大数据也有大风险，其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险。由于大量的数据产生、存储和分析，数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的

问题，企业必须尽快开始研究新的数据保护措施。而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势，如能以此为基础，建立整个大数据领域的安全保障优势，必将从大数据的发展中获益匪浅。

云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体，在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础。我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到，无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的，不是无原则地开放，这不仅是受到法律和规则的限制，也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关。我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护，更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护。

《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

云数据库

云数据库：放眼无穷处 [11-27 17:51:08]作者：王翔责任编辑：heyaorong 作为广义云计算的一种高级应用，云数据库蕴含着前所未有的数据服务交付能力。它倡导类似于自来水取用一般的服务机制，在理想状态下，它能够支持无限的并发用户，提供永不枯竭的数据应用资源。作为企业IT系统的核心部件之一，数据库承载着最重要的信息资产——数据。不过，随着时间的推移、业务的拓展，越来越多的企业发觉正在逐渐失去对数据的控制力。数据形态的多元化、数据容量如脱缰野马般的爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量的极限。与此同时，数据的维护于管理工作日益繁重，DBA（数据库管理员）们日复一日地在备份、优化、扩容、高可用的工作间往复循环。如何解决数据容量激增与管理任务繁琐的矛盾？最近一段时间被业内各界大肆追捧的云计算技术或许担当拯救者的角色。通过营造服务型的数据库应用环境，立足于“云”之上的数据库系统有望被赋予全新的数据服务交付能力。云计算与云数据库作为一种基于互联网的超级计算模式，云计算同时也构建起一种全新的商业模式。云计算使用的硬件设备主要是成堆的服务器，企业和个人用户可以通过互联网获取计算能力，未来也可能出现一些超大型企业内容通过广域网获得计算能力的模式。这种运算模式从表面看是避免了大量的硬件投资，更深层次的优势是对运维成本的节省。其基本原理为，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而为更大范围的用户提供“足够用”的计算能力。虽然运行方式存在很大差别，但与现有的应用一样，云环境下计算的主要对象仍是数据，因此“云+数据库”的结合产生了两种模式。一种模式为运行在“云”中的DBaas（即Database as a Service）。另一种模式为云数据库（即CloudDB，或者简称为“云库”）。比较而言，DBaas更接近于关系数据库管理系统（RDBMS）。实施方面，我们跟运营商说需要一个运行在云中的数据库实例，MySQL也好、Oracle也好，他们基于云存储体系完成后提供给我们一个连接许可，然后我们使用这个实例即可。反观云数据库，其与现有的RDBMS存在较大差别，虽然都是关系数据模型，但我们不应该也无法做出其是MySQL还是Oracle的假设，它就是一系列的二维表格，操作方式也是基于简化版本的类SQL或访问对象。虽然云数据库看似相对“简陋”，但在使用上它的扩展性却更好。因为数据库实例对于并发用户的支持是有限的，即便是在基于近乎无限的云存储环境中进行操作；而云数据库的使用就

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。

云计算技术与应用

云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。 1.分布式并行架构分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境 2 虚拟化技术虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。云计算的应用主要是：

云存储，将海量的用户数据存到云端，从而可以随时随地的获取自己的数据和信息。云游戏，将游戏的运行和存储放到云端，根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以弹性的扩展游戏的服务范围和运算能力。云安全，通过云端将各个终端的安全情况记录下来，从而得到一个很大的安全应用数据库，从而可以很好的对付各种攻击和漏洞。云教育，将各种教育服务放到云平台，扩展服务的范围和内容。基本上云计算的应用都是基于网络的服务，他将原来很多只能在本地完成的服务放到了网络，利用云计算系统的强大能力来扩展服务和应用。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/8514785633.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

Oracle数据库云化整合方案

Oracle数据库云化整合方案整合最佳实践：借助 Oracle Database 进入云时代

目录概要 (2) 企业云之旅 (3) 通过标准化降低复杂性 (4) 整合降低成本并提高可管理性 (5) 通过Oracle Database 12c 实现整合 (6) 新式多租户架构的主要优势 (6) 选择整合方式 (8) PDB 如何解决IT 复杂性问题 (8) 选择合适的隔离级别 (9) 隔离及其对整合的影响 (9) 可插拔数据库整合 (10) 数据库整合 (13) 整合多个CDB (15) 模式整合 (17) 云池设计 (19) CPU (19) 内存 (21) 存储 (22) 互补性负载 (23) Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Management Pack (25) Consolidation Planner (25) 执行所有供应活动的Database Provisioning 控制台 (26) 计费 (26) 总结 (27)

概要传统上，IT 组织将各个数据库和应用程序部署在专用服务器基础架构上，以支持不同的部门或业务线(LOB)。技术与业务职能部门之间的这种细分式协调不仅导致技术基础架构利用率极低，而且管理这种部署的管理资源利用率也很低。此外，这种孤岛式部署还抑制了IT 组织快速响应不断变化的业务需求的能力。为应对这些挑战，许多组织正利用企业私有云来实现成本节省，同时提高业务敏捷性。这种向云计算模型的转移涉及到多项变革。整合是这一历程中的关键步骤之一，它可以提高资源利用率，降低资本支出和运营支出，从而帮助组织提高运营效率。实现这些节省的关键是实现标准化以及减少需要管理的不同环境的数量。 Oracle Database 12c 为整合应用程序负载提供了巨大优势。这些优势包括： 1. 简化管理—减少需要管理的不同环境的数量。多合一管理。 2. 简化供应和打补丁 3. 易于整合—无需更改应用程序即可实现整合。在本文中，我们将介绍这些功能并说明Oracle Database 12c 如何帮助执行整合以及加快您的云之旅。

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。

十大最有用的云数据库

十大最有用的云数据库随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack

云计算技术的产生概念原理应用和前景

云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景赛迪网：2006年谷歌推出了“GoogieOl计划”，并正式提出云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM 等公司都宣布了自己的“云计划”云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算技术呢？对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？、云计算思想的产生传统模式下，企业建立一套IT 系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金，即可“租用，到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。中国云计算网https://www.sodocs.net/doc/8514785633.html,/ 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云，发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主

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

云计算技术与应用专业简介

云计算技术与应用专业简介专业代码610213 专业名称云计算技术与应用基本修业年限三年培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。就业面向主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。职业资格证书举例网络管理员网络设备调试员（三级）衔接中职专业举例计算机应用计算机网络技术接续本科专业举例计算机科学与技术软件工程网络工程

基于云数据库的应用研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8514785633.html, 基于云数据库的应用研究作者：胡钰强来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期摘要随着社会经济和科技的不断发展，在各个领域当中，计算机技术、网络技术、信息技术的大量应用使得数据量不断增长，同时也产生了更大规模的系统日志文件、管理操作记录文件等，而传统的数据库对于如此庞大的数据管理要求，已经难以满足。基于此，可利用云数据库技术，有效的解决这一问题。因此，本文对基于云数据库的应用进行了研究，以期推动该领域技术的进一步发展。【关键词】云数据库应用研究在信息化时代背景之下，计算机和互联网在各个领域当中都发挥了至关重要的作用。而在计算机网络的应用当中，会产生大量的数据信息，这些数据信息都是在数据库当中进行存储。随着计算机网络的不断普及，网络中产生的数据信息量也越来越大，传统的本地数据库已经难以支持如此海量数据信息的存储，因此，基于云技术开发的云数据库，能够更为有效的应对这一情况，从而提高数据库的应用效率，更好的为计算机网络服务提供支持。 1 云数据库技术的发展及优势在计算机网络的发展和应用当中用，对于一些传统的服务要求，传统数据库能够进行较为良好的支持，但是随着信息技术的快速进步，其自身的一些问题也逐渐暴露出来。基于云计算平台，数据应用和数据管理的数量爆发式的增长，单靠传统的数据库已经不能满足要求。因此，基于云技术的发展，应当研究和应用云数据库技术，从而更好的为数据提供服务。根据不同的服务类型，可将云计算分为三个不同的类别，分别为IaaS、PaaS、SaaS。在SaaS逐渐得到广泛应用的情况下，云数据库得到了产生和发展，对于数据库的存储能力，进行了非常大的提升，同时将重复配置的资源进行消除，为软件升级和硬件更新提供了良好的便利。在云数据库当中，具有很多方面的优势，例如支持资源有效分发、多租户形式、高可用性、良好可扩展性等优势。在未来的数据库技术发展中，云数据库技术是一个主要的发展方向。在实际运用云数据库的过程中，对于云数据库的底层细节，在客户端并不需要进行了解，对于客户端来说，底层硬件和实现并没有太大的意义，其与本地运行的数据库一样，在应用过程中能够为用户提供极大的便利，同时拥有超乎想象的处理能力和存储容量。云数据库在实际应用中具有很多方面的优势，例如动态可扩展、高可用性、使用代价较低、易用性良好等。此外，云数据库还能够对大规模的并行处理提供支持，对于实时的面向用户的使用、新类型商务解决方案、以及一些科学应用等，都能够提供非常良好的支持。 2 云数据库的主要应用

基于云计算的数据库关键技术研究

摘要云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理

Abstract Cloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides. With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.

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。

云计算技术与应用教程文件

2016年安徽省高等职业院校技能大赛（高职组） “云计算技术与应用”项目赛项规程一、赛项名称云计算技术与应用二、竞赛目的 “云计算技术与应用”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、虚拟桌面、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接。三、竞赛方式与内容（一）竞赛方式 1.比赛以团队方式进行，每校限报一支参赛队，每个参赛队由3名选手组成，其中队长1名，选手须为同校在籍高职高专学生，性别和年级不限，每个参赛队可配指导教师2名。参赛选手在报名获得确认后，原则上不再更换，允许队员缺席比赛。不允许更换新的指导教师。 2.比赛时间为4个小时，参赛队员必须在规定时间内完成比赛内容并提交相关文档。 3.裁判组对参赛队的操作规范、现场表现和提交的竞赛成果依据赛项评分标准进行评价评分。

（二）竞赛内容根据业务需求和实际的工程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算网络、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，通过云平台实现虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发，撰写开发与工程文档。考核内容包括： 1.在理解命题给出的云计算应用系统需求的基础上，设计、构建并维护一个安全、可靠的云计算服务平台。 2.根据云平台设计方案来配置、调试云平台网络，确保网络能正常运行。 3.根据云平台设计方案配置、调试云计算管理服务器和节点服务器的CentOS Linux（或REDHAT EL）操作系统。 4.在安装了CentOS Linux（或REDHAT EL）系统的云计算服务器上配置ftp、http、samba等服务。 5.基于yum、rpm，构建云平台软件安装包本地资源仓库。 6.安装配置数据库mysql服务端、客户端。 7.安装安全框架组件身份认证系统。 8.云平台用户账号、各类服务密码、网络地址、iptables安全配置管理。 9.安装配置基础架构云服务平台。 10.安装配置云存储、模板、监控等基础架构平台的扩展服务。 11安装配置大数据Hadoop平台。 12.安装配置开发服务云平台。 13.基于开发服务云平台，安装配置常用企业云应用。 14.基于云存储服务，开发云存储Web应用和Android移动客户端。 15.提交符合规范的工程技术文档，如：系统结构图、系统设计文档、功能

五款最常见的云数据库

五款最常见的云数据库对于SQL Server用户，你可能已经知道Windows Azure SQL Database(原名SQL Azure)这一微软的云数据库。事实上除了SQL Database之外，还有很多关系型或者非关系型的数据库云服务。在本文中，我们就将为您总结五款最常见的云数据库，可以根据您的具体情况选择不同的服务。亚马逊AWS 亚马逊关系型数据库服务(RDS)是最早一批基于云的数据库服务，它也是由Amazon Web Services(AWS)提供的首个数据库服务。在RDS基础之上，你可以部署Oracle、MySQL或是SQL Server数据库实例，同时使用标准存储或是Provisional IOPS存储，并且它还针对I/O密集型工作负载进行了优化。RDS还给你了这样的选择，就是使用亚马逊虚拟私有云服务来隔离你的数据库实例。此外，你还可以利用亚马逊CloudWatch Service来查看实例的关键运行指标。当然AWS也有自己的云数据库产品，包括DynamoDB、Redshift以及SimpleDB,它们目前都是作为公共测试服务提供的。DynamoDB是一个NoSQL数据库服务，其所有的数据是存储在固态硬盘上的并复制到三个可用站点，这使其成为了一个快速而且高可用的系统。Redshift 是一个数据仓库服务，它使用列存储技术结合了分布式，并行查询所支持的数据集，范围从GB级别到PB级别甚至更多。而SimpleDB服务提供了一个非关系型，非模式化的数据存储，通过简单查询可以访问小字符数据集。除了以上四项数据库服务，AWS还为迁移和处理数据提供了Data Pipeline(数据管道)工作流服务，以及在缓存中维护数据的ElastiCache服务。谷歌云平台和Amazon一样，Google提供多种数据相关的服务。首先是Cloud SQL,它是一个基于MySQL 的关系型数据库服务，它可以作为SQL Azure的替代品。Cloud SQL是与App Engine和其他Google服务全面而紧密集成的。Cloud SQL还支持同步复制到多个站点。此外，Google还提供BigQuery服务，它是一个实时大数据分析工具，可以让你对数十亿条记录数据集执行随机查询。此服务利用Google的庞大计算能力来让你可以从TB级别的数据集中分析数据。Google产品家族的最新成员Cloud Datastore,它是一个非模式化，非关系型数据库服务，它支持ACID事务，与那些在传统关系型数据库管理系统(RDBMS)中的服务是类似的。ACID指的是用于保证可预测性和安全事务的四个属性：原子性，一致性，隔离性和持久性。Cloud Datastore服务目前提供有一个预览版并且App Engine服务使用的是相同的Datastore存储。