云计算与大数据概论_教学指导

第1章云计算与大数据概述

本章目标

■掌握云计算的基本原理

■掌握云计算的特点与优势

■掌握大数据的特点

■掌握云计算的分类

■掌握云计算和大数据的联系

授课重点

■云计算的特点与优势

■大数据的特点

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■云计算和大数据的联系

本章难点

■云计算和大数据的联系

1.1 预习检查、目标、任务部分

课程地位：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，它包括硬件资源和软件资源，本地计算机只要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机提供所需资源，并返回结果到本地计算机。

预习检查：教师以提问的形式检查预习效果。检查的主要内容包括云计算的特点和优势、大数据的特点与作用、云计算与大数据的联系。

目标、任务：参照PPT教师引导说明本章的任务及目标。了解云计算与大数据的发展，了解国内外云计算与大数据的发展，掌握云计算与大数据的特点与作用。

1.2 本章授课思路

本章依次讲解了6个问题：云计算概述、云计算的特点和优势、大数据概述、大数据的特点与作用、国内外云计算和大数据发展现状以及云计算与大数据的联系。教师可参照以下顺序，依次完成本章内容的讲解：

(1)章节引入

教师指明本章的重要性（开场白）：为什么要学习云计算与大数据，学好云计算与大数据的重要性。

(2)认识云计算与大数据

首先介绍云计算与大数据的概念和发展，然后讲解云计算与大数据的特点与作用。

(3)国内外云计算与大数据的发展

首先讲解国外云计算与大数据的发展，然后讲解我国政府对大数据实行的一些政策。

(4)私有云、公有云和混合云

介绍三者的基本概念。

(5)云计算与大数据的联系

介绍云计算与大数据是如何相辅相成的。

第1章 云计算与大数据概述

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1.3 讲解指导

1.3.1 云计算和大数据的概念

讲解要点

1. 云计算的发展

云计算是由分布计算、并行处理、网格计算发展而来，是一种新兴的商业计算模型。

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，它包括硬件资源和软件资源，本地计算机只要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机提供所需资源，并返回结果到本地计算机。

2. 云计算的特点和优势

超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、及其廉价，是目前普遍被大众接受的云计算的特点。

云计算的主要优势在于由技术特征和规模效应所带来的较高性价比，简单来说就是：通过廉价的普通机器即可建立集群，因而能提供高性价比的计算和存储服务。

3. 大数据的概念

按国内普遍的理解，大数据可以认为是具有数量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征且难以使用传统数据体系有效处理的包含大量数据集的数据。

大数据技术包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘与可视化等；大数据应用则是对特定的大数据集和集成应用大数据系列技术与方法，以获得有价值信息的过程。

4. 大数据的特点与作用

大数据的特征主要包括：数据量大、种类和来源多样化、数据价值密度相对较低、数据增长速度和处理速度快、真实性。

大数据的作用包括：带来社会和经济管理新方法、促进行业融合发展、推动产业转型升级、改变科学研究的方法论。

1.3.2 云计算与大数据现状

讲解要点

1. 国外云计算发展现状

总体来看，当前全球云计算市场的发展态势如下：

美国在云计算市场的领导地位进一步巩固，欧洲与日本是云计算市场的重要组成部分，以中国、印度、巴西等为代表的新兴国家云计算市场高速增长。

金砖国家巴西、俄罗斯、南非云计算市场占有率总和仅3%左右，但增速较

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快，且市场潜力较大，预计未来几年市场会进一步扩大。

2. 我国云计算发展现状

云计算产业在中国的起步稍晚，但发展迅猛。目前，中国IT业界涉足该行业

的具体情况如下：

一是部分地方政府投入资源搭建平台，积极推进云计算发展。

二是本土IT企业和高校先后启动云计算项目，加速云计算研发和应用端建

设。

3. 国外大数据发展现状

欧美等国家对大数据的探索和发展已走在世界前列，各国政府都已将大数据发展提升至战略高度，大力推进大数据产业的发展。

美国政府提出“大数据研究和发展倡议”，发起全球开放政府数据运动。

英国政府也将大数据作为重点发展的科技领域，在发展8类高新技术的6亿英镑投资中，大数据的注资占三成。

4. 我国大数据发展现状

在国家层面，科技部“十二五”计划部署了关于物联网、云计算发展的专项战略。2012年3月，科技部发布《“十二五”国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南》，其中“先进计算”板块明确提出，要发展“面向大数据的先进存储结构及关键技术”。国家“973计划”“863计划”、国家自然科学基金等也分别设立了针对大数据的研究计划和专项。

在学术研究层面，国内许多高等院校和研究所成立了大数据的研究机构，与大数据相关的学术活动也纷纷开展。

在产业层面，国内不少知名企业或组织也成立了大数据产品团队和实验室，力争在大数据产业竞争中占据领先地位。

1.3.3 云计算分类

讲解要点

1.私有云、公有云和混合云

公有云是由第三方（供应商）提供的云服务，由云提供商完全承载和管理，可通过Internet使用，成本比较低廉。

私有云是在企业内提供的云服务，这些云在公司防火墙之内，由企业管理。

混合云是公有云和私有云的混合，这些云一般由企业创建，而管理职责由企业和公有云提供商共同承担。

2.IaaS、PaaS、SaaS、DaaS

按服务类型，可以将云计算分为基础设施即服务、平台即服务、软件即服务、数据即服务四种类型。

IaaS（Infrastructure-as-a- Service）：基础设施即服务

第1章 云计算与大数据概述

·5· IaaS 即是把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施作为计量服务提供给用户的模式。

PaaS （Platform-as-a-Service ）：平台即服务

PaaS 是指将软件研发的平台作为服务提供的模式，是将应用程序的基础结构视为服务，主要目的是支持应用程序运行。

SaaS （Software-as-a-Service ）：软件即服务

使用SaaS 模式的服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求，通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商通过浏览器向客户提供软件，并根据用户所定软件的数量以及时间的长短等因素收费。

DaaS （Data-as-a-Service ）：数据即服务

DaaS 就是把大数据中潜在的价值发掘出来，并根据用户需求提供服务的模式。

1.3.4 云计算与大数据的联系

讲解要点

从技术上看，大数据根植于云计算，云计算关键技术中的海量数据存储和管理技术以及MapReduce 并行编程模型都是大数据技术的基础，除此之外，云计算技术还包含了虚拟化技术和云平台管理等技术。

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的，大数据利用云计算的强大计算能力，可以更加迅速地处理海量数据的丰富信息，为用户提供更加方便的服务；而通过大数据的业务需求，也能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。

1.4 课堂总结

1. 通过提问的方式，检查学生当堂课的学习效果。

2. 布置课后作业。

1.5 Q&A

1. 云计算分为哪三种类型？

以所有权为划分标准，可将云计算分为公有云、私有云和混合云三种类型。

2. 云计算的主要优势是什么？

云计算的主要优势在于由技术特征和规模效应所带来的较高性价比，简单来说就是：通过廉价的普通机器即可建立集群，因而能提供高性价比的计算和存储服务。

3. 简述大数据的特征与作用？

大数据的特征主要包括：数据量大、种类和来源多样化、数据价值密度相对较低、数据增长速度和处理速度快、真实性。

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

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。

智慧教育大数据云平台规划设计方案

智慧教育大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章概述 (19) 1.1、 1.2项目简介 (19) 1.1.1、项目建设目标 (20) 1.1.2、项目建设内容 (21) 1.1.3、项目建设期限 (23) 1.1.4、xxx市智慧教育大数据云平台建设依据 (23) 1.1.4.1、平台定位 (24) 1.1.4.2、总体建设原则 (25) 1.1.4.3、建设方式采用购买服务的形式 (26) 1.2、参考文献 (26) 第2章需求分析 (29) 2.1、XXX市教育信息化整体情况分析 (29) 2.2、基础网络情况分析 (30) 2.3、基础设施及成熟软件分析 (30) 2.4、应用系统现状分析 (31) 2.5、教育局用户群体与需求分析 (31) 2.5.1、办公室 (31) 2.5.2、督导室 (32) 2.5.3、基教科 (32) 2.5.4、规划财务科 (32) 2.5.5、教科院 (33) 2.5.6、教师工作科 (33) 2.5.7、职成教科 (34) 2.5.8、学校安全管理科、综合改革与政策法规科 (34) 2.5.9、体卫艺科 (36) 2.5.10、教育装备服务中心 (36) 2.5.11、教育质量评价中心 (36)

2.5.11.1、管理应用建设 (36) 2.5.11.2、教与学应用建设 (36) 2.5.11.3、社会公众应用建设 (37) 2.5.12、人事科 (37) 2.5.13、电教馆 (37) 第3章建设思路和建设目标 (38) 3.1、总体建设内容概述 (38) 3.2、总体建设理念 (39) 3.2.1、搭平台 (39) 3.2.2、定标准 (39) 3.2.3、上应用 (40) 3.2.4、成体系 (41) 3.2.5、集中管 (42) 3.2.6、特色建 (43) 3.3、总体目标 (43) 3.3.1、培养人才目标 (43) 3.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (43) 3.3.3、平台建设目标 (44) 3.3.3.1、智慧教育平台建设标准化 (44) 3.3.3.2、平台云化 (44) 3.3.3.3、业务能力云化 (44) 3.3.3.4、服务集中化 (45) 3.3.3.5、应用移动化 (45) 3.3.3.6、应用扩展化 (45) 3.3.3.7、资源可持续化 (45) 3.3.3.8、管理可视化 (45) 3.4、总体架构设计 (46) 3.4.1、总体架构 (46) 3.4.2、云平台整体架构 (47)

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

4-云计算与大数据课时设计模板

云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。 云计算资源 云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。 （1）软性资源 云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。 云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。 表1-1 云计算前置内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项 如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。 在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。 四年制云计算课程： 表1-2 云计算相关内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划： 图1.1 四年制云计算学期设计 三年制云计算课程： 表1-3 云计算相关内容 对应学期课程开始计划：

图1.2 三年制云计算学期设计 大数据资源 大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。 （1）软性资源 软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到 的知识体系构成以及案例构成等内容。一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。 大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络 工程以及软件设计专业不同的需求。直接按照粗粒度的岗位进行划分，

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。

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

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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:

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。