云计算和大数据技术概念应用与实战
银行的云计算和大数据应用
银行的云计算和大数据应用云计算和大数据技术在各行各业中的广泛应用已成为不争的事实。
银行业作为金融领域的重要组成部分，也不例外地应用了云计算和大数据技术来优化其运营和服务。
本文将探讨银行在云计算和大数据应用方面的现状和优势，并分析其对银行业的影响。
一、云计算在银行业中的应用云计算是一种能够通过互联网提供各种计算服务的模式。
银行业借助云计算技术可以实现数据的高速传输、多终端访问以及存储的高效管理。
具体应用包括但不限于以下几点：1. 数据存储与备份：云计算提供了可靠的数据存储和备份解决方案，可以帮助银行对海量的客户数据进行安全高效的管理和储存。
银行可以将数据存储在云端，避免了传统的本地存储带来的安全和灾难恢复的问题。
2. 运营成本降低：云计算可以帮助银行实现IT基础设施的弹性扩展，根据实际需求调整云计算资源的使用量，从而降低维护和运营成本。
银行可以根据业务需求灵活选择使用公有云、私有云或混合云等形式，同时也减少了硬件设备的购买和维护费用。
3. 数据分析与风险管理：银行拥有大量的客户数据，云计算可以提供强大的数据分析和挖掘能力，帮助银行快速准确地进行风险评估和管理，从而提升风险控制的能力。
此外，云计算还能够通过实时数据分析为银行提供更好的客户服务和精准的营销方案。
二、大数据在银行业中的应用大数据是指以传统数据处理软件无法处理的大规模、高速增长的结构化和非结构化数据集。
在银行业中，大数据应用主要体现在以下几个方面：1. 个性化营销：银行通过大数据分析客户的消费习惯、偏好和行为模式，可以实现个性化的精准营销。
比如根据客户的购买历史和信用记录，银行可以向其提供定制化的产品和服务，并通过提供个性化的优惠券和推荐系统来增强客户黏性。
2. 风险管理：银行需要及时准确地评估和管理风险，大数据技术可以实现对大规模数据的实时分析和监控，帮助银行及早识别并应对风险。
通过分析客户行为数据和市场环境数据，银行可以更好地预测贷款违约率、信用卡盗刷风险等，并采取相应的风险防范措施。
云计算与大数据技术 第2章-云计算基础
并行取数困难 JDBC访问效率太低 数据库并发访问数太多
理想的解决方案是把大数据存储到分布式文件系统中。云计算系统中广泛使用的数据存储系统 是GFS和HDFS。
2、虚拟化技术
虚拟化技术是云计算系统的核心组成部分之一，是将各种计算及存储资源 充分整合和高效利用的关键技术。 资源分享 资源定制 细粒度资源管理
基于以上特点，虚拟化技术成为实现云计算资源池化和按需服务的基础。
3、云平台技术
云平台技术能够使大量的服务器协同工作，方便地进行业务部署，快速 发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运 营。
计算服务
负载管理
虚拟化
主机
基础设施 虚拟化
网络
备份 其他硬件
管 理
开 和
发 业
工 务
具 支 撑
1、软件即服务（SaaS）
SaaS是Software as a Service（软件即服务）的简称，它是一种通过 Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web 的软件。 随时随地访问 支持公开协议 安全保障 多用户机制
问题：
安全性 可用性
2、私有云
私有云，是指企业自己使用的云，它所有的服务不是供别人使用， 而是供自己内部人员或分支机构使用。 优点是安全性、可用性相比公有云好一些； 缺点是成本较大。
3、混合云
混合云，是指供自己和客户共同使用的云，它所提供的服务既可以 供别人使用，也可以供自己使用。
混合云是两种或两种以上的云计算模式的混合体，如公有云和私有 云混合。
《云计算与大数据技术及其应用》的阅读感悟
在当今数字化时代，云计算和大数据技术已经成为各行各业的核心。
随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的存储和处理方式已经无法满足需求。
云计算和大数据技术的出现成为了解决这一难题的利器。
让我们来谈谈云计算。
云计算基于互联网，通过将数据存储在远程的服务器上，实现了数据的集中管理和共享。
我个人认为，云计算的最大优势在于它的灵活性和可扩展性。
无论是个人用户还是企业，都可以根据自己的需求选择合适的云计算方案，减少了对硬件设备的依赖性。
云计算还可以帮助用户降低成本，提高效率，提供更加便捷的服务。
正是基于这些优势，云计算技术已经被广泛应用于各个领域，如云存储、云数据库、云安全等，极大地促进了数字化进程的发展。
接下来，让我们转而讨论大数据技术。
大数据技术是指处理和分析海量、多样化、实时的数据的技术方法和工具。
在我看来，大数据技术的最大价值在于它的潜在能力。
大数据技术不仅可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和价值，而且能够为企业提供更加深入的洞察力，促进决策的科学化和精确化。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、产品性能等方面的信息，为产品研发、市场营销、客户服务等提供有力支持。
在实际应用中，云计算和大数据技术常常相互结合，产生协同效应。
通过云计算评台，大数据的处理和分析变得更加灵活和高效，为企业提供了更大的发展空间。
在医疗保健领域，云计算和大数据技术的结合可以实现健康数据的跨评台共享和分析，促进精准医疗的发展；在工业制造领域，大数据分析可以帮助企业优化生产流程、提高产品质量，而云计算则可以为数据的存储和管理提供更加便捷的解决方案。
云计算和大数据技术的发展为各个领域的数字化转型提供了有力支持。
在这个不断变化的时代，我们无法预测未来将会出现怎样的新技术和新模式，但可以确定的是，云计算和大数据技术的重要性将会继续增加，它们将成为推动数字经济发展的重要引擎。
在写作这篇文章的过程中，我深刻体会到了云计算和大数据技术对我们生活和工作的深远影响。
云计算大数据
云计算大数据云计算和大数据是当今科技领域中最为热门的话题之一。
随着互联网的快速发展，各行各业都产生了庞大的数据量，而云计算则为大数据提供了强有力的支持。
本文将从云计算和大数据的概念、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、云计算和大数据的概念云计算是一种基于互联网的计算方式，将计算能力、存储资源和应用软件等通过互联网提供给用户。
通过云计算，用户可以根据自身需求快速获取所需的计算资源，无需购买和维护昂贵的硬件设备。
大数据则指的是规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合，其处理和分析需借助计算机技术和算法。
二、云计算与大数据的关系云计算为大数据的存储和处理提供了理想的解决方案。
传统的计算方式无法满足大数据的处理需求，而云计算的弹性计算能力和分布式存储系统则能够轻松应对大数据的挑战。
用户可以将数据存储在云端，并通过云计算平台实现数据的高速处理和实时分析，进而挖掘数据中蕴藏的价值。
三、云计算大数据的应用领域1. 企业管理与决策支持：云计算大数据为企业提供了更准确、全面的信息，帮助企业进行市场预测、产品设计和供应链管理等决策过程。
通过分析大数据，企业可以更好地了解消费者需求，提高产品竞争力。
2. 金融行业：云计算大数据在金融行业的应用十分广泛。
通过分析大数据，银行可以更好地进行风险评估和信用评分，提升贷款审批的效率和准确性。
同时，大数据分析还可用于金融市场预测和股票交易策略的优化。
3. 医疗健康：云计算大数据在医疗健康领域的应用有望提升疾病预防和诊断水平。
通过对大量病例数据的分析，可以发现疾病的规律和趋势，辅助医生进行准确的诊断和治疗。
4. 城市管理：云计算大数据可以帮助城市管理者更好地解决城市交通、环境和能源等方面的问题。
通过分析大数据，可以优化交通流量、改善环境质量，并提升城市的整体运行效率。
五、云计算大数据的未来发展趋势1. 边缘计算：随着物联网技术的发展，越来越多的设备和传感器连接到云端，产生的数据量也越来越大。
云计算和大数据技术-概念应用与实战PPT第一章
1.1.1 云计算简介
2012年的国务院政府工作报告将云计算作为国家战略性新兴产业给出了定义 云计算是基于互联网的服务的增加、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。云计算是传统计算机和网络技术发 展融合的产物，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。
④各节点有一个本地磁盘； ⑤各节点有自己的完整的操作系统。
1.2.2 集群系统系统的分类
1）高可用性集群系统。 2）负载均衡集群系统。 3）高性能集群系统。 4）虚拟化集群系统。
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CONTENTS
1.1 云计算基础 1.2 集群系统概述 1.3 分布式系统中计算和数据的协作机制 1.4 云计算与物联网
1.3.1 基于计算切分的分布式计算
MPI的典型系统架构
通常将MPI这样以切分计算实现分布式计算的系统称为基于计算切分的分布 式计算系统。这种系统计算和存储的协作是通过存储向计算的迁移来实现的，也 就是说系统先定位计算节点再将数据从集中存储设备通过网络读入计算程序所在 的节点，在数据量不大时这种方法是可行的，但对于海量数据读取这种方式会很 低效。
应用场景
计算密集
负载均衡方式 CPU参数均衡
主要应用领域 专业领域
典型系统
MPI，高性能计算
计算密集
数据密集
CPU参数均衡，数 据块均衡
数据块均衡
专业领域
普通领域
网格计算，高性能 Hadoop、Dyname、
计算
Cassandra、Google
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CONTENTS
1.1 云计算基础 1.2 集群系统概述 1.3 分布式系统中计算和数据的协作机制 1.4 云计算与物联网
云计算原理与实践
11.5本章小结
11.6复习材料
12.1桌面云概述
12.2桌面云架构与 关键技术
12.3桌面云典型应 用案例
12.4实践：基于 OpenStack的桌面云
12.5本章小结
12.6复习材料
13.1软件开发云的 概念
13.2华为软件开发 云服务
13.3 DevCloud技 术方案
13.4实践： DevCloud实战
精彩摘录
精彩摘录
基础设施即服务（IaaS），提供硬件资源，类似于传统模式下的 CPU、存储器和 I/O；平台即服务 （PaaS），提供软件运行的环境，类似于传统编程模式下的操作系统和编程框架；软件即服务（SaaS），提供应 用软件功能，类似于传统模式下的应用软件。
云计算是一种模型，这个模型可以方便地通过网络访问一个可配置的计算资源（例如网络、服务器、存储设 备、应用程序以及服务等）的公共集。这些资源可以被快速提供并发布，同时最小化管理成本以及服务供应商的 干预。
06
4.10复习 材料
05
4.9本章小 结
5.2文件存储
5.1分布式存储的 基础
5.3从单机存储系 统到分布式存储系
统
5.5本章小结
5.4实践：分布式 存储系统Ceph
5.6复习材料
1
6.1基本概念
6.2数据中心 2
网络：云计算 的骨架
3
6.3网络虚拟 化
4
6.4租户网络 管理
5 6.5实践：用
10.1从软件到云件
10.2云件系统的架 构设计与运行原理
10.3云件的开发模 式与效果
10.4云件在大规模 在线实训平台中的应 用
10.6本章小结
10.5实践：云件应 用开发实例
云计算和大数据技术技术引用文献
云计算和大数据技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色，它们的出现极大地改变了传统的信息处理方式，为企业和个人带来了许多便利。
本文将从云计算和大数据技术的定义、特点、应用及发展趋势等方面进行探讨，并引用相关文献进行分析。
一、云计算和大数据技术的定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过云端的服务器进行数据存储和数据处理，用户无需在本地安装软件即可通过网络进行数据访问和计算。
而大数据技术则是指在面对海量、复杂、多样化的数据集时，利用各种先进的数据处理、存储和分析技术，挖掘出其中隐藏的商业价值和发展方向。
云计算和大数据技术的结合，使得海量数据的处理和应用变得更加高效和便捷。
相关文献:1. 马昕等人在其论文《云计算与大数据的技术发展与应用分析》中指出，云计算是一种基于互联网的信息处理方式，其特点是弹性、虚拟化和按需分配等。
2. 胡景翔等在《大数据技术发展综述》一文中提到，大数据技术是指一种面向海量数据的处理和分析技术，其关键技术包括数据存储、数据挖掘和数据分析等。
二、云计算和大数据技术的特点1. 弹性和灵活性：云计算和大数据技术能够根据实际需求进行资源的动态分配和调整，能够快速适应不同业务场景的需求。
2. 数据处理效率高：通过云计算和大数据技术，能够在短时间内处理庞大的数据集，提高数据处理的效率和质量。
3. 数据价值挖掘：利用大数据技术，可以从海量的数据中发现商业趋势、用户偏好等信息，有助于企业制定精准的营销策略和产品设计。
相关文献：1. 张成等人在《云计算环境下大数据技术的研究与应用》中指出，云计算和大数据技术的特点是弹性、虚拟化和按需分配等，能够提高数据处理效率和灵活性。
2. 王瑞等在其研究中强调了大数据技术在数据价值挖掘方面的重要作用，通过大数据技术可以发现数据中的商业价值和发展方向。
三、云计算和大数据技术的应用1. 企业管理和决策：通过对海量数据的分析，企业能够更好地了解市场趋势和用户需求，制定更具针对性的经营策略和产品设计方案。
短视频平台的云计算与大数据应用研究
短视频平台的云计算与大数据应用研究近年来，随着移动互联网的蓬勃发展，短视频平台在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
随着用户数量的不断增加，短视频平台面临着海量数据的处理与存储问题。
为了应对这一挑战，短视频平台纷纷采用了云计算和大数据技术，以提高平台的性能和用户体验。
一、云计算在短视频平台中的应用云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用软件等进行统一管理和调度，提供给用户按需获取和使用。
在短视频平台中，云计算技术的应用可以为平台带来以下几个方面的优势：1. 提供弹性扩展能力：短视频平台的用户数量和数据流量通常是极其庞大且高度不稳定的，传统的服务器很难应对这种突发的访问压力。
而云计算平台可以根据需求自动分配和释放计算资源，实现对用户规模变化的快速响应。
2. 降低成本并提高效率：短视频平台需要大量的硬件资源和服务器来处理和存储海量的视频数据。
而云计算提供了共享和集约化使用硬件资源的方式，降低了平台的硬件成本，并且通过优化算法和资源调度，提高了数据处理和传输的效率。
3. 加强数据安全性：短视频平台需要保护大量用户上传的隐私和版权信息。
云计算平台在数据存储和传输过程中，提供了强大的加密和安全措施，保障了用户数据的安全和隐私。
二、大数据在短视频平台中的应用随着用户数量和视频数量的不断增加，短视频平台面临着大数据处理和分析的挑战。
大数据技术的应用使得短视频平台能够从庞大的数据中获取有价值的信息，并且为用户提供个性化的推荐和服务。
1. 用户兴趣分析：通过收集和分析用户在平台上的浏览记录、点赞、评论等行为数据，短视频平台可以了解用户的兴趣爱好和行为偏好，从而为用户提供个性化的推荐视频和内容。
2. 视频内容分析：利用大数据技术，短视频平台可以对视频内容进行标签、分类和关键词提取，从而实现对视频的智能搜索和过滤，提高用户对视频内容的发现和使用效率。
3. 实时数据分析：短视频平台需要对视频的点击率、观看时长、点赞数等指标进行实时监控和分析，以便对热门视频和用户活动进行及时响应和调整，提高平台的用户体验和粘性。
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第 1 章 云计算基础
3
自从2006年谷歌公司CEO埃里克•施密特提出云计算概念后，云计算已经成 为了全球关注度最高的IT词汇。随着信息技术水平的不断发展，云计算将会成为 引领未来整个信息系统建设的主导者。
云计算具有一体化的信息平台和运营平台，这种全新交付模式将会对IT界产 生重大的影响。
1.1.1 云计算简介
1.2.1 集群系统的基本概念
第 1 章 云计算基础
17
集群系统是一组独立的计算机（节点）的集合体，节点间通过高性能的互联 网络连接，各节点除了作为一个单一的计算资源供交互式用户使用外，还可以协 同工作，并表示为一个单一的、集中地计算资源，供并行计算任务使用。集群系 统是一种造价低廉、易于构建并且具有较好可扩放性的体系结构。
第 1 章 云计算基础
4
云计算技术是硬件技术和网络技术发展到一定阶段而出现的一种新的技术模 型，通常技术人员在绘制系统结构图时用一朵云的符号来表示网络，云计算这个 奇怪的名字就是因此而得名的。云计算并不是对某一项独立技术的称呼，而是对 实现云计算模式所需要的所有技术的总称。
分布式计算技术 虚拟化技术 网络技术 服务器技术
1.1.3 云计算技术分类
2、按服务对象分类 混合云：是把公有云和私有云结合 在一起的方式。在这个模式中，用 户通常将非企业关键信息外包，并 在公有云上处理，而掌握企业关键 服务及数据的内容则放在私有云上 处理。
第 1 章 云计算基础
12
社区云：是公有云范畴内的一个组 成部分。它由众多利益相仿的组织 掌控及使用，其目的是实现云计算 的一些优势，例如特定安全要求、 共同宗旨等。社区成员共同使用云 数据及应用程序。
第 1 章 云计算基础
1
第1章 云计算基础
《云计计算和大数据人才培养规划教材
人民邮电出版社
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CONTENTS
第 1 章 云计算基础
2
1.1 云计算基础 1.2 集群系统概述 1.3 分布式系统中计算和数据的协作机制 1.4 云计算与物联网
1.1 云计算技术概述
内容导航
CONTENTS
第 1 章 云计算基础
15
1.1 云计算基础 1.2 集群系统概述 1.3 分布式系统中计算和数据的协作机制 1.4 云计算与物联网
1.2 集群系统概述
第 1 章 云计算基础
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当前云计算技术领域存在两个主要技术路线，一个是基于集群技术的云计 算资源整合技术，另一个是基于虚拟机技术的云计算资源切分技术。基于集群 技术的云计算资源整合技术路线将分散的计算和存储资源整合输出，主要依托 的技术为分布式计算技术。Google、Hadoop、Storm、HPCC等系统都采用了 集群技术，其资源整合是跨物理节点的。学习集群技术的基本知识对理解云计 算与大数据技术有很好的作用，只有这样在学习时才能知其所以然。
1.1.1 云计算简介
第 1 章 云计算基础
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2012年的国务院政府工作报告将云计算作为国家战略性新兴产业给出了定义
云计算是基于互联网的服务的增加、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。云计算是传统计算机和网络技术发 展融合的产物，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。
缺点：跨节点的资源整合代 价较大。KVM、VMware都 是这类技术的代表。
1.1.3 云计算技术分类
2、按服务对象分类
公有云：指服务对象是面向公众 的云计算服务，公有云对云计算 系统的稳定性、安全性和并发服 务能力有更高的要求。
第 1 章 云计算基础
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私有云：指主要服务于某一组织 内部的云计算服务，其服务并不 向公众开放，如企业、政府内部 的云服务。
数据中心技术 云计算平台技术 分布式存储技术 Hadoop、HPCC、Storm、Spark等
1.1.1 云计算简介
第 1 章 云计算基础
5
维基百科中对云计算的定义
云计算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，它就像我们日常生活中用水和用电一 样，按需付费，而无需关心水、电是从何而来的一种资源管理模式。
4
虚拟化
5
提高可靠性和安全性
1.1.3 云计算技术分类
第 1 章 云计算基础
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1、按技术路线分类 资源整合型云计算
这种类型的云计算系统在技术实现方面大多体现 为集群架构，通过将大量节点的计算资源和存储 资源整合后输出。这类系统通常能实现跨节点弹 性化的资源池构建，核心技术为分布式计算和存 储技术。MPI、Hadoop、HPCC、Storm等都可 以被分类为资源整合型云计算系统。
1.1.3 云计算技术分类
第 1 章 云计算基础
10
资源切分型云计算
这种类型最为典型的就是虚拟化系统，这类云计算系统通过系 统虚拟化实现对单个服务器资源的弹性化切分，从而有效地利 用服务器资源，其核心技术为虚拟化技术。
优点：用户的系统可以不做任 何改变接入采用虚拟化技术的 云系统，是目前应用较为广泛 的技术，特别是在桌面云计算 技术上应用得较为成功。
1.1.3 云计算技术分类 3、按资源封装的层次分类
第 1 章 云计算基础
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（ 1 ）基础设施即服务：把单 纯的计算和存储资源不经封装 地直接通过网络以服务的形式 提供的用户使用。
（ 2 ）平台即服务：计算和存储资 源经封装后，以某种接口和协议的 形式提供给用户调用，资源的使用 者不再直接面对底层资源。
1.1.3 云计算技术分类 3、按资源封装的层次分类
第 1 章 云计算基础
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（3）软件即服务：将计算和存储资源封装为用户可以直接使用的应用并通 过网络提供给用户，SaaS面向的服务对象为最终用户，用户只是对软件功 能进行使用，无需了解任何云计算系统的内部结构，也不需要用户具有专 业的技术开发能力。
1.1.1 云计算简介
第 1 章 云计算基础
7
在云计算时代基本的3种角色
资源的 整合运
营者
负责资源的 整合输出
资源的 使用者
负责将资源 转变为满足 客户需求的 各种应用
终端客 户
资源的最终 消费者
1.1.2 云计算的特点
第 1 章 云计算基础
8
1
资源池弹性可扩张
2
按需提供资源服务
3
网络化的资源接入