云计算的机遇与挑战

机遇与挑战——云计算任重道远

近日，全球网络安全服务和控制解决方案的顶级供应商Arbor联合创始人、董事会主席Dr. Farnam Jahanian 于2009年12月2日正式来华。

据Dr. Farnam Jahanian介绍，此次来华的主要目的是参加12月3日于北京举办的“2009 年中美高级网络技术研讨会”。中美高级网络技术研讨会是中美两国一年一度的高层次学术交流活动，旨在通过信息网络技术领域的学术交流和讨论，增进两国之间的了解与合作，共同推动互联网的发展与进步。此次研讨会主要针对IT市场“云计算”话题而展开，就这一话题和技术，Arbor Dr. Farnam Jahanian提出了自己独到的技术见解以及对应的产品和解决方案。

Dr. Farnam Jahanian表示，在过去的几年中，对互联网的可用性和安全性的威胁就一直存在，并经历着快速和剧烈的改革。在经济利益和政治动机的刺激下，猖狂的黑客已经成为被攻击的主机的代理人。同时在如何隐蔽自己，躲避网络安全监测方面具有通晓和全面躲避的能力，并且在分布式软件上不断的扩大他们的影响力。最终导致众多的电脑被攻击并且泥塞，垃圾邮件、钓鱼和剽窃身份等事件迅速增加。

而这些挑战完整的描述甚至是展现了网络安全现有检测技术和减灾技术的局限，而互联网的生态变化和零日威胁的进化情形更让人们看到网络安全的巨大危机。对于网络安全的企业来说，这是一个严峻的问题但也是一个难得的机遇。为了更好的防范甚至是杜绝网络安全严峻形势的恶化，引入以网络云安全服务概念为基础的网络环境中新的安全模式——云计算安全模式则显得尤为重要，这一框架的灵感是来自众多成功的检测和来自服务供应商环境中的缓解解决方案。

Dr. Farnam Jahanian同时表示，此次访华还有一个目的就是借此了解中国网络安全环境市场，中国巨大的市场将成为Arbor下一步发展的市场战略方向。

关于Arbor

Arbor Networks 是全球网络安全服务和控制解决方案的顶级供应商。用户包括全球70% 以上的ISP 和众多大型企业。Arbor 解决方案提供业界最佳的网络安全性和可视性，同时通过差异化创收型服务来提升运营商的赢利能力。通过基于flow 技术和深层数据包检测（DPI），Arbor 解决方案检测和保护整个网络--- 从核心到宽带边缘。

Arbor解决方案包括Arbor 系列产品，采用基于flow的网络安全分析标准；Arbor解决方案还包括Arbor Ellacoya eSeries Peakflow 平台，可以优化宽带服务，是性能最好的DPI 系统。这些解决方案的有机结合让Arbor 可以检测和消除整个基础架构面临的网络攻击，因而无需花费高昂成本在全网络范围内部署。Arbor Peakflow 产品通常部署在网络核心和业务热点，以实现综合性威胁检测和消除。从电信服务提供商到企业核心，Arbor Peakflow? 网络行为分析和异常检测方案可防御多种威胁，其中包括蠕虫、数据窃取、DDoS 攻击和僵尸网络等。通过无与伦比的全网可视性和可扩展性，Arbor Peakflow 让企业可以加固其网络，保持业务连续性，提高SLA 以及防止用户流失。Arbor Ellacoya eSeries 产品则部署在有线和无线网络的宽带边缘，使用DPI 和应用分类，从而让运营商可以提供应用感知型和用户感知型服务。

Arbor 也是运营商安全问题（包括拒绝服务、僵尸军团和其他网络攻击）的世界级专家。凭借其与运营商的密切关系，Arbor 开发了第一个覆盖全球的威胁分析网络，即ATLAＳ（https://www.360docs.net/doc/864197398.html,），该系统通过覆盖全球最大的ISP网络来检测和报告全球威胁的实时信息。Arbor 的总部设在美国麻萨诸塞州的莱克辛顿，在美国密西根州的安娜堡（Ann Arbor）和新

罕布什尔州的梅里马克(Merrimack)设有研发机构。Arbor的欧洲、中东和非洲地区(EMEA)运营中心设在伦敦，亚洲运营中心设在新加坡。

Dr. Farnam Jahanian BIO

Dr.Farnam Jahanian为Arbor创始人和其董事会主席，主要负责制定公司的战略决策，领导企业发展，并维护、协调公司董事会战略投资者及其伙伴关系。DR.Farnam Jahanian在分布式计算、网络安全和网络架构及应用方面拥有逾20年的专业经验。

Dr.Farnam Jahanian荣获州长大学2005年商业卓越大奖，该奖旨在鼓励在网络安全领域做出贡献的人，并为日后Arbor技术的发展奠定基础。他还是美国密歇根大学工程学院优秀教学奖和国家科学基金事业奖的获得者，并被任命为年度Eta Kappa Nu 教授。

Dr.Farnam Jahanian是美国密歇根大学计算机科学和电气工程教授，在职业生涯早期，DR.Farnam Jahanian就职于IBM TJ沃森研究中心，也曾任职于Ann Arbor IT Zone董事会，同时也效力于时间国际期刊临界计算系统编委会（the International Journal of Time-Critical Computing Systems），DR.Farnam Jahanian还曾在数十个政府咨询委员会任职。身为80多篇学术论文的作者，他拥有德克萨斯大学的计算机科学硕士与博士学位。

关于Arbor

概述

从电信服务提供商到企业核心，Arbor Peakflow? 网络行为分析和异常检测方案可防御多种威胁，其中包括蠕虫、数据窃取、DDoS 攻击和僵尸网络等。通过无与伦比的全网可视性和可扩展性，Arbor Peakflow 让企业可以加固其网络，保持业务连续性，提高SLA 以及防止用户流失。

产品

面向内部安全的Arbor Peakflow X

Arbor Networks 的Peakflow X 是从零开始设计的内部入侵防御系统，它允许组织以经济高效的方式来解除内部威胁。使用关系模型—网络建模技术方面的新突破—Arbor 的Peakflow X 建立了整个网络的全景视图，自动检测主机行为以确定哪些主机正在对话及以何种方式对话。通过全透视功能，Arbor 的PeakflowX 自动生成指导性安全信息，允许企业主动地防御零日威胁；在薄弱环节被发现前，分割和加固网络；在保持业务连接性的同时简化安全策略。

面向服务提供商的Arbor Peakflow SP

Arbor Peakflow SP 已经部署于全球100 多家主要服务提供商网络和MSO 网络中，它可以

精简基础架构安全和智能型网络运营，与此同时，提高运营效率，降低成本，并通过增值服务让新兴收入源源不断。Arbor Peakflow SP 是一种可扩展的平台，可以随服务提供商网络的发展而扩展，从而提供新层次的增长和客户服务。Arbor Peakflow SP 将位于市场前沿位置的最先进的基础架构安全和流量监控功能有机地结合起来，成为一种综合性的解决方案，可保护和认知服务提供商的网络。

用户

全球150 多家公司已选择Arbor Networks的Peakflow 解决方案来动态地测评、审视和保护其网络。Arbor 的重要客户涵盖从顶级服务提供商到美国国防部乃至《财富》500 强企业在内的各类组织，其中包括：AT&T、The Pentagon、Comerica、Cisco Systems、BritishTelecom、Cox Communications、哈佛大学、MCI 和NTT Com。这些用户正在通过Arbor 的Peakflow 平台，采用积极主动的措施，确保其网络免受分布式威胁。

大事纪要

?2006 年Arbor 被Deloitte & ToucheLLP 评为“北美地区增长最快的20 家私有技术企业”之一；2005年被《Inc. Magazine》评为“Inc.500”强企业中“10 大成长型技术公司”之一?Arbor 的用户American Water 因为将Arbor 的Peakflow X 用于IT 安全项目，体现了通过对前沿技术最具创造性的应用来推动企业目标的实现，从而荣获IDG 的“InfoWorld100”大奖

?Arbor 的Peakflow X 被《InformationSecurity》杂志誉为“热门选择”；荣获https://www.360docs.net/doc/864197398.html, 的“2006 年年度安全产品”称号；被《SecureEnterprise》杂志称为“测试者首选”；荣获《InfoWorld》杂志“优秀”奖

?推出“指纹共享联盟”，这是阻断互联网攻击的第一个同类行业性举措

?全球范围内的用户超过150 家，其中包括AT&T、The Pentago、Cisco Systems、Comerica、BritishTelecom、NTT Com、MCI、中国电信、中国网通、中国移动和中国联通

?部署于全球几乎每个主要服务提供商的主干网络和MSO 网络

?与全球顶级公司（包括Cisco、Juniper、Check Point 和IBM）建立战略合作伙伴关系?16 项最新专利；已获得美国和英国4 项专利

奖项

?Arbor Peakflow X 被《Information Security》誉为“热门选择”

?Arbor Peakflow X 荣获Techworld “2006 年年度安全产品”奖

?荣获《Info Security》2006 年“热门公司”奖

?被Mass Technology Leadership Council 誉为“杰出技术供应商”

?2005 年被《Inc. Magazine》誉为“Inc. 500”强企业中“10 大成长型技术公司”之一?2006 年Arbor 被Deloitte & Touche LLP 誉为“北美地区增长最快的第20 家私有技术企业”，是其评出的“增长最快”的50 强企业之一

?被《Red Herring》杂志誉为“2005 年关注的十大私有企业”之一?获得麻萨诸塞州创新与技术交流（MITX）技术奖“最佳网络基础架构系统管理应用”类优胜奖

?Arbor 的用户American Water 因为将Arbor 的Peakflow X 用于IT 安全项目，体现了通过对前沿技术最具创造性的应用来推动企业目标的实现，从而荣获IDG 的“InfoWorld 100”大奖

?Arbor Peakflow X 在InfoWorld 产品测试评审中获得“优秀”

?被评为“2004 Red Herring 100 强私有企业”之一

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

数据中心和云计算测试

Agenda }云计算趋势 }云基础架构测试 ?Fabric protocols LISP/SPB/TRILL /OpenFlow/XMPP ?Server Access protocols FCoE/802.1Qbh/802.1Qbg /802.1x/1588/Green }虚拟化和云安全测试 ?虚拟化测试 ?存储测试 ?云安全测试

云计算趋势-ICT …Changing Customer demands: In 2–5 years 40 % of business customers will buy ICT from the cloud. “20% of companies will no longer run ICT equipment in-house 3 years from now.” “Major global telcos…leveraging formidable existing centralized computing and network management assets.” Source: Cisco Aug 2010

云计算趋势:https://www.360docs.net/doc/864197398.html, Government wide cloud platform }~20 vendors offering thru apps portal already

云计算概述 Network stack in the cloud }Server/Hypervisor –物理LAN & SAN 连接(L1-2)} 基础架构Infrastructure –虚拟LAN & SAN 连接(L2-3) ?IaaS: 安装Linux 或Windows 的Virtual server } 平台Platform –application transactions (L4-6) ?PaaS: 虚拟主机Web hosting, 数据库服务器database server } 软件Software –user content (L7) ?SaaS:网页邮件收发webmail, 效力应用软件productivity apps Server/Hypervisor IaaS PaaS SaaS SaaS PaaS SaaS SaaS U U U U U U U U IaaS IaaS PaaS PaaS

云计算的定义、发展与组成

云计算的定义、组成及其发展综述摘要：由于互联网技术的飞速发展,信息量与数据量快速增长,导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求。在这种情况下,云计算技术应运而生。云计算作为一种新型的计算模式，利用高速互联网的传输能力将数据的处理过程从个人计算机或服务器转移到互联网上的计算机集群中，带给用户前所未有的计算能力。自从云计算的概念提出来以后,立刻引起业内各方极大的关注,现在已成为信息领域的研究热点之一。本文主要从云计算的定义、云计算的四个发展阶段、云计算组成的六层结构和云计算的发展前景进行了探讨。关键字：云计算、发展阶段、组成、发展现状一、什么是云计算？云计算是由分布式计算、并行处理、网络计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。关于云计算的定义有以下几种： [1]维基百科给云计算下的定义：云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet 获取需要服务。 [2]中国云计算网将云定义为：云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。 [3]中国网格计算、云计算专家刘鹏定义云计算为：云计算将计算任务发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。 [4]美国国家实验室的资深科学家、Globus项目的领导人Tan Foster：云计算是由规模经济拖动，为互联网上的外部用户提供一组抽象的、虚拟化的、动态可扩展的、可管理的计算资源能力、存储能力、平台和服务的一种大规模分布式计算的聚合体。 [5]百度百科：云计算（cloud computing）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。狭义云计算指IT 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。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。其实简单地说,云计算是一种基于互联网的超级计算模式,它将计算机资源汇集起来,进行统一的管理和协同合作,以便提供更好的数据存储和网络计算服务。二、云计算的特点（1）具有高可靠性。云计算提供了安全的数据存储方式,能够保证数据的可靠性,用户无需担心软件的升级更新、漏洞修补、病毒的攻击和数据丢失等问题,从而为用户提供可靠的信息服务。（2）具有高扩展性。云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千

云计算数据中心教学提纲

F5助力云计算数据中心大家好，我是F5公司的李欣，今天很高兴能跟大家共享一下F5在云计算数据中心里面的经验。其实我相信，经过去年和今年，云计算的不断宣传。我相信，大家对云计算的基本概念已经有了相当的了解，在这儿，我跟大家一起回顾一下云计算的基本概念。云计算就是一种资源的交付和使用模式，它是通过网络把大量的硬件、平台和软件所构成的资源池中的资源以按需服务的形式交付给用户。其实这个几年听起来有点绕口。为什么这个技术称之为云计算呢？有两方面的原因。一个是云计算的鼻祖亚马逊给自己的云计算平台称之为弹性运，后来云计算就由此得名。第二个，云计算确实是像天空的云一样，自由的伸缩，并不受物理的控制，所以由此称之为云计算。云计算有自己的特点，它可以是按需服务的模式，并且它具有高度的可控性和高度的虚拟化。云计算基于它的部署模式和服务模式，有不同的服务平台。基于云计算，如果它部署在整个的互联网，为所有的公众企业和公众用户提供服务的话，称之为公用云。如果放在企业的内网，把自己的信息做整合，作为一个技术平台，就称之为私有云，主要是给企业内部服务的。一个企业部署了私有云之后，业务能力不够，可能会再租用和建设一些私有云，对企业来说就是混合云，既包括了私有云和公有云。 IAS（InforSuite Application Server）就是基础架构服务，企业会把自己企业内部的基础的IT资源，比如说计算资源、存储资源、网络资源，甚至包括软件资源，它把这种资源以按需服务的形式发布出来，提供给用户使用。那么对于使用者来说，他们看到的就是纯粹的裸资源，他们可以按照这些资源区做自己的应用程序，去做自己的部署。这个就是IAS基础架构服务。

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。

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

《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

(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

云计算数据中心与传统数据中心的区别

云计算数据中心与传统数据中心的区别云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松耦合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。

至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。云计算数据中心的建设成本要素事实上要建设一个云计算数据中心的成本其实与建设一个传统的数据中心也是有一定区别的。传统数据中心(以IDC为例，不考虑企业自用数据中心)的建设成本包括以下几个方面：土地成本：购置土地相关成本，其中要考虑数据中心的位置、交通及周边环境、未来发展等方面。土建成本：一般数据中心的机房建设标准都是较高等级的，特别是抗震、防火、防水、防风等方面的等级要求是很高的。电力电源设施：电力引入是数据中心需要考虑的重大因素，也是其位置选择的一个重要参考指标。电力电源设施的购置、建设成本在整个数据中心建设当中只有相当大的比例。基础网络、网络安全设施建设：网络引入是数据中心(特别是IDC)建设需考虑的非常重要的因素。很多数据中心建设地点一般都选在能最接近各电信运营商的骨干节点附近。这对运营性数据中心来说是其未来市场的一个重要保证。网络安全设施也是机房安全的重要保证。空调及消防设施建设：空调及消防对于数据中心的持续运营有着重要作用，其效能也影响着数据中心的运营成本。

云计算的分布式计算框架讲解学习

云计算的分布式计算框架

思特奇分布式计算技术介绍（V1.0）北京神州数码思特奇信息技术股份有限公司二〇二〇年八月

文档信息变更记录 1引言框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是分布式文件系统，为分布式计算存储提供了底层支持。

MapReduce先将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。在分布式系统中，机器集群把硬件看作资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。 2HDFS分布式文件系统 HDFS是分布式计算的存储基石，具有如下几个特点： a)对于整个集群单一的命名空间。 b)数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 c)文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且根据配置会由复制文件块来保证数据的安全性。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在内部，一个文件分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。

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。

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

云计算与数据中心关系全解读

云计算与数据中心关系全解读随着互联网+的发展壮大，“大数据时代”、“云计算时代”一时受到热捧。那么，这究竟是谁的时代?数据中心碰上云计算，未来该如何? 一、云计算与数据中心的关系数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。而云计算是什么?一般说来，它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。其实一直到现在，云计算仍然没有标准的定义。因为云计算没有统一的标准。生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。两者起到相互依存，互相促进的作用。据悉，国内每年数据中心的新增投资规模都在1000亿元人民币左右，而随着国内信息化社会的快速推进，以及云计算、物联网等产业的崛起，数据中心作为终端海量数据的承载与传输实体，每年的投资增速也在日益加快。二、云计算推动数据中心“云”化随着云计算应用的迅速普及，传统数据中心也日益暴露出诸多问题：比如建设周期长、投入较大，建成后弹性差，部署密度低，能源消耗较高等。据有关资料显示，云计算的服务效率是传统数据中心效率的5至7倍。加之云计算在绿色节能方面的出色表现，已成为下一代数据中心的发展趋势。此外，云箱的诞生彻底改变了数据中心的不良现状，使客户在低投入的情况下，快速、弹性、绿色地部署IT资源并提供服务。这种改变将使中国云计算事业加速发展，让更多的人成为丰富、便捷、绿色云计算服务与应用的直接受益者。最后，云计算是显著特点是实现多平台的共享，云计算的规模化应用将促进数据中心内资源的集中、融合，推动数据中心的“云”化。【编辑推荐】云计算驱使数据中心演变闪存技术对数据中心产生了哪些影响? 云需求推动托管数据中心市场的整合 “烧烤模式”来袭数据中心消夏攻略 Facebook全新数据中心将完全风能供电但障碍仍存

分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别

并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openMP）。而分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并且被认为是可靠的。而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗粒度，并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重长的正常运行时间。（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。某些特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crossover point）进行解释。另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。（4）总之，这两种不同类型的计算在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性价比要高得多。根据组成集群系统的计算机之间体系结构是否相同，集群可分为同构与异构两种。集群计算机按功能和结构可以分为，高可用性集群（High-availability (HA) clusters）、负载均衡集群（Loadbalancing clusters）、高性能计算集群（High-performance (HPC)clusters）、网格计算（Grid computing）。高可用性集群，一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该过程并不影响整个集群的运行。

云计算数据中心建设方案

云计算数据中心建设方案 2020年10月10日

目录第一章项目概述 (1) 1.1.现状分析 (1) 1.2.工程概述说明 (2) 1.3.建设意义 (2) 第二章总体方案设计 (4) 2.1.建设原则 (4) 2.2.总体框架设计 (6) 2.2.1.总体架构设计 (6) 2.2.2.资源池逻辑架构设计 (6) 2.2.3.资源池分域设计 (8) 2.2.4.资源池分层设计 (8) 2.2.5.资源池模型设计 (10) 第三章机房硬件及服务器建设 (11) 3.1.网络方案 (11) 3.1.1.需求分析 (11) 3.1.2.网络虚拟化技术 (12) 3.1.3.网络设计 (13) 3.2.存储资源规划 (16) 3.2.1.设计需求 (16) 3.2.2.存储池化技术 (16) 3.2.3.存储设计 (20) 3.3.服务器域规划 (22) 3.3.1.服务器虚拟化技术 (23) 3.3.2.物理主机 (26) 3.4.中间件与数据库域设计 (27) 3.4.1.设计需求 (27) 3.4.2.虚拟机模板技术 (27) 3.5.安全服务域设计 (28)

3.5.1.设计需求 (28) 3.5.2.网络安全 (28) 3.5.3.主机安全 (31) 3.5.4.租户和权限隔离 (32) 3.5.5.虚拟机安全 (32) 第四章机房环境建设 (33) 4.1.装饰装修工程 (33) 4.1.1.机房的平面布局和功能室的划分 (33) 4.1.2.装修材料的选择 (33) 4.1.3.机房装饰的特殊处理 (37) 4.2.供配电系统（UPS系统） (38) 4.2.1.供配电系统设计指标 (38) 4.2.2.供配电系统技术说明 (40) 4.2.3.供配电设计 (41) 4.2.4.电池 (42) 4.3.通风系统（新风和排风） (43) 4.3.1.设计依据 (43) 4.3.2.设计目标 (43) 4.3.3.设计范围 (43) 4.3.4.新风系统 (43) 4.3.5.排烟系统 (44) 4.3.6.风幕机系统 (44) 4.4.精密空调系统 (45) 4.4.1.机房设备配置分析 (45) 4.5.防雷接地系统 (46) 4.5.1.需求分析 (46) 4.5.2.系统设计 (46) 4.6.综合布线系统 (48) 4.6.1.系统需求分析 (48)

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：