云平台详解：可分为三类简单理解为仓库

云平台也称为云计算平台。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。

云平台是什么意思？

简单的理解就是仓库了！

给你提供存储运转的空间：比如你查询的任何网络内容都是在某一网络的平台上，大家都可以同时不同地点看到一样的东西！

转向云计算（cloud computing），是业界将要面临的一个重大改变。各种云平台（cloud platforms）的出现是该转变的最重要环节之一。顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。至于这种平台的名称，现在我们可以听到不止一种称呼，比如按需平台（on-demand platform）、平台即服务（platform as a service，PaaS）等等。但无论称呼它什么，这种新的支持应用的方式有着巨大的潜力。

应用平台（application platforms）是如何被使用的。开发团队在创建一个户内应用（on-premises application，即在机构内运行的应用）时，该应用所需的许多基础都已经事先存在了：操作系统为执行应用和访问存储等提供了基础支持；机构里的其他计算机提供了诸如远程存储之类的服务。倘若每创建一个

户内应用都得首先构建所有这些基础的话，那么恐怕我们今天看到的应用会少很多。

同理，倘若每一个希望创建云应用（cloud application）的开发团队都得首先构建自己的云平台的话，那么我们今后看到的云应用将寥寥无几。幸运的是出现了一些致力于解决此问题的厂商，今天有很多云平台技术可供我们使用。

实际环境中的云平台：三种云服务

为掌握云平台，我们先从大体上考察一下云服务。我们可以把通过“云”提供的服务分为三大类。它们是：

软件即服务（Software as a service，SaaS）：SaaS应用是完全在“云”里（也就是说，一个Internet服务提供商的服务器上）运行的。其户内客户端（on-premises client）通常是一个浏览器或其他简易客户端。Salesforce可能是当前最知名的SaaS应用，不过除此以外也有许多其他应用。

附着服务（Attached services）：每个户内应用（on-premises application）自身都有一定功能，它们可以不时地访问“云”里针对该应用提供的服务，以增强其功能。由于这些服务仅能为该特定应用所使用，所以可以认为它们是附着于该应用的。一个著名的消费级例子就是苹果公司的iTunes：其桌面应用可用于播放音乐等等，而附着服务令购买新的音频或视频内容成为可能。微软公司的Exchange托管服务是一个企业级例子，它可以为户内Exchange服务器增加基于“云”的垃圾邮件过滤、存档等服务。

云平台（Cloud platforms）：云平台提供基于“云”的服务，供开发者创建应用时采用。你不必构建自己的基础，你完全可以依靠云平台来创建新的SaaS 应用。云平台的直接用户是开发者，而不是最终用户。

要掌握云平台，首先要对这里“平台”的含义达成共识。一种普遍的想法，是将平台看成“任何为开发者创建应用提供服务的软件”。

云平台的搭建

规划是构建云计算解决方案重要的第一步。在规划时，需要对当前数据中心资产和运行流程创建完整的文档，需要描述数据中心中现有的设备之间的关系并考虑如何部署未来的新设备。

由于环境十分复杂，企业会指派不同的人员维护数据中心中不同的数据。需

要了解所有不同角色与数据中心设备之间的交互过程，角色之间责任重叠。企业的高层决策者需要参与整个计划的过程并做出决策。

1.数据中心的完整资产信息

数据中心中包括大量的服务器和设备，首先需要收集这些硬件资产的信息，以及这些资产之间的关系。资产之间的关系对于计划非常重要。这里举例来看一个服务器和网络之间的关系：

通过一个逻辑定义的 IP 地址访问服务器

必须在操作系统中定义一个网络接口才能定义 IP 地址

服务器中必须有一个物理网卡来支持操作系统中定义的网络接口

网卡具有特定的属性，例如 MAC 地址，用来通过物理链路和数据中心内的其他设备连接

网卡必须连接到交换机的一个端口上

交换机也拥有自己的关系，例如端口属于哪一个模块，交换机之间的连接关系

2.绘制业务数据流

在将设备逻辑关系文档化后，为了确定可以实现自动化部署的部分，正确理解配置这些设备的流程非常重要。另外了解设备在业务功能上的用途也很重要。根据这些信息，我们基本可以确定数据中心的基础构架，例如路由器、交换机、数据库服务器和负载均衡器这些设备的变动比较少，而且配置方式比较特殊，因此不适合使用自动化部署。而应用服务器通常使用相同的硬件并且经常发生变动，根据我们收集的信息分析来看比较适合使用自动化部署。

3.了解手工部署流程

将数据中心设备当前的结构和使用情况文档化后，还要将管理数据中心的

IT 流程文档化。这样就可以将设备从抵达到进入数据中心需要进行的工作整理为一个步骤列表。这个列表包括上架和接电等手工步骤以及可以融入自动化管理平台的自动化步骤。部署流程通常是跨组织角色的，并且应该和现有的自动化技术结合组成完整的解决方案。

通过这种文档化之后，你就可以理解一个数据中心的那些部分可以使用自动化管理。每个组织在实施自动化管理时有一套独特的步骤，并且每个步骤都有不

同的需求，因此这样的自动化管理平台并不是一成不变就可以解决所有问题的。针对每个用户不同的环境、不同的流程，我们都需要对这个云计算平台进行定制化。这样才能满足不同用户的需求。

4.组织结构

自动化部署涉及到很多复杂的步骤，包括物理基础架构、操作系统、网络基础架构、应用程序部署、监控、项目管理以及和其他部门的协调。一般日常的服务器部署不需要和其他部门协调就可以完成，除非存在组织上的、安全上的或其他方面的原因。

在很多组织中，架构中很多部分被认为对业务是非常关键的。例如，网络架构部门需要满足网络可用性以及变更管理和安全性问题的服务级别协议。而云计算平台通常需要改变 IT 文化，要更好的使用这个平台，就需要将组织中的每个部门都融入到其中。

5.标准化

很多组织的 IT 环境都是异构的，这使云计算平台的实施变得更加复杂。因此最好的方法就是数据中心的设备都使用标准的硬件配置，使硬件类型最少化。例如针对应用程序服务器层，使用统一的硬件平台可以减少对每台服务器的手动配置的工作量。

6.和当前的自动化流程整合

很多组织都已经在 IT 基础构架的不同层次使用了自动化部署，例如启动服务器、软件分发包、系统管理软件和用来运行日常任务的定制化脚本等技术。但是这些自动化技术都是针对于某一个子系统或者局部的，在部署整个系统的过程中还是需要很多的人工介入来完成。云计算平台并不会完全替代现有的这些技术，而是依赖于这些自动化技术和流程来实现更高层次的、全局性的自动化管理。

云平台应用实例--Google

Google公司有一套专属的云计算平台，这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。Google的云计算基础架构模

式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google File Systemt分布式文件系统，针对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。

Google File System文件系统(GFS)：除了性能，可伸缩性、可靠性以及可用性以外，GFS设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。体现在4个方面：1)充分考虑到大量节点的失效问题，需要通过软件将容错以及自动恢复功能集成在系统中;2)构造特殊的文件系统参数，文件通常大小以G字节计，并包含大量小文件;3)充分考虑应用的特性，增加文件追加操作，优化顺序读写速度;4)文件系统的某些具体操作不再透明，需要应用程序的协助完成。

MapReduce分布式编程环境：Google构造MapReduce编程规范来简化分布式系统的编程。应用程序编写人员只需将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题，包括可靠性和可扩展性，则交由平台来处理。MapReduce通过“Map(映射)”和“Reduce(化简)”这样两个简单的概念来构成运算基本单元，用户只需提供自己的Map函数以及Reduce函数即可并行处理海量数据。为了进一步理解MapReduce的编程方式，下面给出一个基于MapReduce编程方式的程序伪代码。程序功能是统计文本中所有单词出现的次数。

分布式的大规模数据库管理系统BigTable：由于一部分Google应用程序需要处理大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTablet。BigTable的应用包括Search History，Maps，Orkut，RSS阅读器等。

BigTable是客户端和服务器端的联合设计，使得性能能够最大程度地符合应用的需求。BigTable系统依赖于集群系统的底层结构。一个是分布式的集群任务调度器，一个是前述的Google文件系统，还有一个分布式的锁服务Chubby。

Chubby是一个非常鲁棒的粗粒度锁，BigTable使用Chubby来保存根数据表格的指针，即用户可以首先从Chubby锁服务器中获得根表的位置，进而对数据进行访问。BigTable使用一台服务器作为主服务器，用来保存和操作元数据。主服务器除了管理元数据之外，还负责对tablet服务器(即一般意义上的数据服务器)进行远程管理与负载调配。客户端通过编程接口与主服务器进行元数据通信，与tablet服务器进行数据通信。

以上是Google内部云计算基础平台的4个主要部分。Google还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。

Tempo大数据分析平台介绍

Tempo大数据分析平台介绍（Tempo-DataAnalysis）美林数据技术股份有限公司，专注数据价值发现，为客户提供大数据分析与利用产品和业务解决方案；重点与大家分享美林T empo大数据分析平台，会从平台概述、产品特点、应用价值和行业案例四个部分进行介绍。第一部分产品概述 “美林T empo大数据分析平台”，即T empo-DataAnalysis；是一款数据价值发现与利用平台，为客户提供专业、敏捷、易用的大数据分析挖掘与可视化展现的工具。 2015年12月12日北京中关村大数据日，美林T empo大数据分析平台正式发布。

T empo平台以数据增值为目标，为客户提供多种数据处理与分析方法，满足组织不同角色的数据价值挖掘和应用的需求。 T empo平台面向企业各级数据分析、数据价值利用人员，集数据可视化探索、数据深度分析、模型应用开发于一体的大数据平台。平台首先能够实现对多数据源进行接入和处理；平台实现数据接入、数据处理、数据分析、结果应用等产品处理应用全过程；客户可以通过数据可视化方式进行直观分析，也能通过数据挖掘发掘数据中隐含

的深度规律。平台可面向企业领导、各级业务人员、技术人员共同使用；产品的核心理念就是“智能、互动、增值”；产品具备多种智能算法，可视化分析过程智能化，产品以可视交互的方式实现分析，产品不仅为客户节约成本、提高效率，更重要是为客户创造价值。第二部分，产品特点，主要包括四个方面：

第一个特点，基于大数据架构 TEMPO平台基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算。支持Hadoop、Hive、Y arn、Spark、Zookeeper、Sqoop、Kafka、Python、Scala、Mesos、Chronos、hbase、T ez、Mongodb等多种大数据技术。第二个特点，领先算法产品内嵌10种世界领先独创算法、19种经典算法。

云计算的基本概念——什么是云计算、如何理解云计算、云计算的内涵、云计算技术的核心

一、什么是云计算？云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。二、如何理解云计算？云计算中的“云”是一个形象的比喻，也就是说——大家以云可大可小、可以飘来飘去的这些特点来形容云计算中服务能力和信息资源的伸缩性和后台服务设施的位置透明性。三、云计算的内涵：不同的人从不同的角度来看云计算，都会有或多或少的不同，如果从技术和系统角度来看，云计算的内涵应该包括以下8大部分： 1、IaaS———基础设施即服务，主要包括存储设施、计算设施和网络设施等 2、PaaS———平台即服务，主要包括开发平台、运营管理平台等 3、SaaS———软件即服务，主要指各种可供云用户直接使用的各种应用 4、云安全——回答如何保障各种云服务的安全问题，主要包括存储安全、访问安全、传输安全、服务连续性等 5、云质量——回答如何保障各种云服务的质量问题，主要包括速度、精度等 6、云标准——回答如何把上述5类问题标准化，以确保质量和不断改进等 7、云运维——回答如何通过技术、管理等综合手段，确保整个云服务系统的质量和不断改进等 8、云运营——回答如何通过整合上述7类问题，向用户提供乐意购买的云服务等在上述8大部分中，IaaS、PaaS和SaaS所对应的3个层次构成了云计算系统的基本技术架构，可把它称为“云计算的三层模式”，而云安全、云质量、云标准、云运维和云运营为整个云计算系统（又称为云服务系统）提供了全局保障。这8大部分的有机结合，确保了云服务系统可以向云用户提供高效率高质量的云服务。四、云计算技术的核心是什么？云计算技术包含着很多内容，但其中最为关键的是虚拟化和高速网络，换句话说，云计算是伴随着虚拟化和高速网络的发展和成熟而诞生的，从这个角度来看，虚拟化和高速网络是云计算的基石。五. 为什么虚拟化技术对云计算那么重要? 云计算的核心是实现弹性计算，目前来看，虚拟化技术是利用物理设备实现弹性计算的最好的技术，其逻辑思路是“物理→抽象→虚拟”，未来将会向自动化和智能化发展。六．为什么说云计算是一种商业模式？简单地来说，商业模式就是指怎么卖东西。

云平台用户管理规范

附件1 云平台用户管理规范第一条为确保云平台用户统一管理标准化、规范化，特制定本管理规范。第二条此次接入云平台单点登录模块（以下简称单点登录模块）的应用系统为：重大动物疫病防控信息管理系统（以下简称重大疫病管理系统）、全国兽医实验室信息管理系统（以下简称实验室系统）、动物标识及动物产品追溯系统（以下简称追溯系统）。第三条接入单点登录模块的应用系统（以下简称接入系统），其区划、组织机构、用户的管理按照接入系统原有管理流程，参照用户管理技术标准，统一在单点登录模块中实现。用户角色设置、权限分配在原有系统实现。第四条接入系统的区划信息、组织机构、用户信息在单点登录模块共享使用。第五条接入系统区划信息统一由单点登录管理员管理。第六条重大疫病管理系统、实验室系统现有组织机构，由单点登录管理员迁移至单点登录模块，并同步至相应系统。新增组织机构由各系统管理员管理，操作完成后同步至相应系统。追溯系统现有组织机构由单点登录系统管理员迁移至单点登录模块，各级机构管理员逐级管理。新增组织机构管理由上级

实施机构的机构管理员在单点登录模块操作，并同步至追溯系统。第七条组织机构与其对应县级行政区划相关联。组织机构代码在组织机构对应6位县级行政区划代码基础上编制，共9位。编码规则为行政区划代码（6位）（自动生成）+流水号（3位）（自动生成）。第八条接入系统中，重大疫病管理系统、实验室系统现有用户和新增用户的管理由各应用系统管理员在单点登录平台统一操作，并同步至相应系统。追溯系统现有用户和新增用户的管理，按照原有模式实现层级管理。省市县级组织机构只保留机构管理员，由上级实施机构的机构管理员管理。县级以下保留机构管理员和个人用户，由县级实施机构管理员管理，并同步至追溯系统。第九条可登录多个接入系统的用户合并，需用户向任何一个接入系统管理员提出申请，由其在单点登录模块中进行合并，并同步至可登录系统。合并完成后，此用户可实现一次登录、多系统漫游。第十条云平台用户名为代码。在其对应组织机构代码基础上编制，共12位。代码组成为：组织机构代码（9位）（自动生成）+流水号（3位）（自动生成）。

《数据仓库数据平台与数据中台对比》

数据仓库数据平台与数据中台对比在大数据时代，凡是AI类项目的落地，都需要具备数据、算法、场景、计算力四个基本元素，缺一不可。处理大数据已经不能仅仅依靠计算力就能够解决问题，计算力只是核心的基础，还需要结合不同的业务场景与算法相互结合，沉淀出一个完整的智能化平台。数据中台就是以云计算为数据智能提供的基础计算力为前提，与大数据平台提供的数据资产能力与技术能力相互结合，形成数据处理的能力框架赋能业务，为企业做到数字化、智能化运营。目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用，强调技术对于业务的推动作用，但在商业领域落地的层面上，更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走，技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。这个也就是为什么最近知乎、脉脉都在疯传阿里在拆“大中台”？个人猜想，原因是没有真正理解中台的本质，其实阿里在最初建设数据中台的目的主要是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，所以说“拆”是假的，在“拆”的同时一定在“合”，“拆”的一个方面是企业战略布局层面上的规划，架构升级，如果眼界不够高，格局不够大，看到的一定只是表面；另一方面不是由于组织架构庞大而做“拆”的动作，而是只有这样才能在效率和业务匹配度上，做到最大利益化的解耦。

数据中台出现的意义在于降本增效，是用来赋能企业沉淀业务能力，提升业务效率，最终完成数字化转型。前一篇数据中台建设的价值和意义，提到过企业需要根据自身的实际情况，打造属于自己企业独有的中台能力。因为，数据中台本身绝对是不可复制的，从BCG矩阵的维度结合各家市场资源、市场环境、市场地位以及业务方向来看，几乎所有企业的战略目标都是不一样的。如果，有人说能把中台卖给你、对于中台的解读只讲技术，不讲业务，只讲产品，不讲业务，不以结合企业业务目标来解决效率和匹配度为目的的都有耍流氓嫌疑。数据中台的使命和愿景是让数据成为如水和电一般的资源，随需获取，敏捷自助，与业务更多连接，使用更低成本，通过更高效率的方式让数据极大发挥价值，推动业务创新与变革。为了进一步统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义，本篇按顺序介绍如下: ? ? ? ? 数据中台演进的过程数据仓库、数据平台和数据中台的概念数据仓库、数据平台和数据中台的架构数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系

[数据,服务平台,仓库]大数据时代教育数据仓库与数据服务平台建设思路

大数据时代教育数据仓库与数据服务平台建设思路摘要：在大数据时代，教育数据资源亦呈现出大数据的特征，通过大数据的分析支撑教育监管、决策更加意义非凡，那么在大数据时代，以何种思路、方式构建国家教育管理信息系统，来满足大数据分析的需求，并将正确、准确的信息以更合理、及时、有效的方式提供给合适的管理、决策者，从而推动教育的发展和改革，是当前教育信息化工作迫切需要解决的问题。关键字：大数据;数据仓库;教育决策一、教育的大数据时代在大数据的时代，各行各业都在谈大数据，它的影响辐射各行各业，并且已经开始在信息产业、交通运输、医疗卫生、食品安全等领域中发挥出重要作用。与此同时，作为面向社会公众的教育行业，无论从教育数据资源的情况，还是对大数据的分析应用需求看，亦进入了大数据时代。二、教育大数据仓库与数据服务支撑平台教育大数据仓库与数据服务支撑平台是基于教育服务与监管基本宗旨，统筹考虑教育事业全局，以适应大数据时代教育数据新特征和支撑教育监管和决策的数据分析为出发点，集成大数据思路和传统数据仓库架构，构建纵向覆盖各级教育机构，横向覆盖教育各业务领域的、统一的教育数据信息资源中心，将合适的教育数据资源及时、有效地提供给合适的教育管理、决策者进行教育主题研究分析、评价和预测，促进教育监管与决策更加合理性、准确性、科学化以及智能化，服务于教育事业的改革创新，支撑教育事业智慧化的发展趋势。 1.总体架构平台的总体架构以教育系统全局为视角，以应用为驱动，基于SOA的理念，运用柔性架构设计思想和分层体系架构，以“满足当前应用、扩展未来需求”为目标，综合考虑大数据时代下新的技术思路和传统数据仓库的优势，采用组件化、服务化的方式，灵活适应功能、分析内容的动态追加和变更，满足系统未来变化的需要。架构的主要内容以及相互之间的逻辑关系如图1所示。 2.主要内容（1）数据集成整合系统：是将各种数据源中的各种类型的数据按照教育数据资源中心的数据规范要求进行清洗、转换等操作，将符合教育数据资源标准体系要求的数据整合、加载到教育数据资源中心，为后续的统计、分析、挖掘业务提供高质量、规范化的数据资源; （2）数据管控系统：是对数据资源的集中管控，保证数据的准确性、完备性和安全性。主要建设元数据管理、数据质量管理和数据安全管理，从而达到对教育数据资源中心中数据的管控;

学习云计算心得体会

学习《云计算》心得体会说实话，刚接触这门课，我对《云计算》的认识比较狭隘，只是知道它是一种商业服务计算技术和存储技术，对其他不甚了解。但是通过十几周的不断深入学习，我从跟班上改变对《云计算》的认识。可能作为一名非计算机网络专业学员，我还没有能力在短短十几周内学会弄懂教员所传授的Vmware云计算和Hadoop使用，并进行编程计算。但是我深刻认识到这不仅是一门高科技技术知识课程，更是我军在未来军事战场上的杀手锏。一、云计算的正确理解。通过学习，我知道云计算是在2007年诞生的新词。虽然它产生的较晚。但并不能掩盖它的火热程度。仅仅过了半年多，受到关注程度就超过网格计算，而且关注度至今一直高居不下。云计算普遍认为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，使用能够按需获取计算存储空间和信息服务。这里所说的“云”不是我们通常所理解的云。它

是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源。通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。从研究现状上看，云计算有以下特点。 1、超大规模。“云”具有相当的规模。它需要有几十万台服务器同时工作。因此它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服务。随着我国信息技术产业突飞猛进，3G 技术不断发展，越来越多人通过各种通信电子产品使用云计算服务。例如我们平时使用3G手机上网淘宝或用云存储将自己手机上的资源备份到网盘上等等。 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更加可靠。 4、通用性。云计算不针对特定的应用。云计算应用非常广泛，可以涵盖整个网络计算，它并不拘泥于某一项功能而是围绕3G、4G等新型高速运算网络展开的多功能多领域的应用。 5、高可伸缩性。“云”的规模可以动态伸缩。这一点与传统固态存储有本质区别。因为传统存储介质有存储容量限制而“云计算”它的边界是模糊的。它

云管理平台解决方案

随着云计算在企业内应用，大多数企业都认识到了云计算的的重要性，因为它可以实现资源分配的灵活性、可伸缩性并且提高了服务器的利用率，降低了企业的成本。但是随着企业信息化程度的越来越高、信息系统支持的业务越来越复杂，管理的难度也越来越大，所以就需要选择一个合理的解决方案来支撑企业信息系统的管理和发展。云管理平台最重要的两个特质在于管理云资源和提供云服务。即通过构建基础架构资源池（IaaS）、搭建企业级应用、开发、数据平台（PaaS），以及通过SOA架构整合服务（SaaS）来实现全服务周期的一站式服务，构建多层级、全方位的云资源管理体系。那么有没有合适的云管理平台解决方案可以推荐呢？ SmartOps作为新一代多云管理平台，经过6年多的持续研发和实际运营,已经逐渐走向成熟，能通过单一入口广泛支持腾讯云、阿里云、华为云、AWS等超大规模公有云的统一监控、资源编排、资产管理、成本管理、DevOps 等管理功能,同时也支持私有云和物理裸机环境的统一纳管。SmartOps平台具有统一门户、CMDB配置

数据库、IT服务管理、运维自动化和监控告警等主要模块,支持客户自助在线处理订单、付款销账、申报问题、管理维护等商务运营流程,而且对客户的管理、交付、技术支持也都完全在平台上运行,这极大提升了整体运营效率并大幅降低成本,业务交付速度更快、自动化程度更高、成本更具竞争力、用户体验更佳。同时，SmartOps正在构建适应业务创新发展的云管理平台，实现从服务中提炼普惠性的服务方案，并构建软件化、工具化、自动化的快速上线对外提供服务的通道。SmartOps不仅是一个云管平台，也是一个面向企业用户的服务迭代的创新平台，一切有利于企业用户数字化发展的个性化服务，都有可能在普遍落地后实现技术服务产品化、工具化的再输出。不仅如此，下一步，SmartOps还将融入更多的价值，包括借助人工智能的技术，面向企业用户领导决策提供参考价值。借助平台化的管理工具，为企业财务人员提供有价值的成本参

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

对于云计算的认识和理解讲课讲稿

对于云计算的认识和理解云计算，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。应用透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。IT专家网的解释： “云计算”是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”，强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动

方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前些年就有所谓“无所不在的计算”，IBM 有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office 字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序， Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS趋势。现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google 的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。 “云计算”是一个很时尚的概念，它既不是一种技术，也不是一种理论。准确说，云计算仅描述了一类棘手的问题，因为现在这个阶

云平台管理应用开发

准备环境 Ubuntu16.04桌面版，vmware12 （注意打开虚拟化）安装软件： apt-get install kvm apt-get install qemu-kvm apt-get install gcc apt-get install bridge-utils (配置网络) brctladdbr br0 brctladdif br0 eth0 brctl show

Virtio半虚拟化驱动的使用 1、分别制作安装了Virtio半虚拟化驱动的Linux磁盘镜像和Windows 磁盘镜像。宿主机：ubuntu16.4 客户机：centos，windows系统 Virtio目前已经是一个成熟的技术了，宿主机中比较新的KVM都支持它，Linux2.6.24及以上的Linux内核版本都是支持virtio的。客户机centos自带有virtio不需要重新安装。重点介绍windows xp系统。 WindowsXP系统安装virtio步骤： 1）创建镜像文件 qemu-img create -f qcow2 winxp.img 50G 镜像名称为winxp.img,镜像大小为50G 2）安装winxp系统到镜像文件中 qemu-system-x86_64 -localtime -smp 2 -vgaqxl -m 2048 -drive file=winxp.img,cache=writeback,if=virtio -cdrom ../ISO/Windows_XP_SP3.iso -net nic,model=virtio -net tap -boot order=d,menu=on -usbdevice tablet -device virtio-balloon-pci,id=balloon0,bus=pci.0,addr=0x5 --enable-kvm -vnc :11用VNC连入进行系统安装 3) 启动winxp系统，安装驱动 root@xp:~# qemu-system-x86_64 -localtime -smp 2 -vgaqxl -m 2048 -hdawinxp.img -cdrom virtio-win-0.1.113.iso -net nic,model=virtio -net tap -boot order=c -usbdevice tablet -device AC97 -device virtio-balloon-pci,id=balloon0,bus=pci.0,addr=0x5 -vnc :5 --enable-kvm VNC连入进行系统安装virtio_ballon、virtio_net、virtio_serial:

学习云计算的心得体会

学习云计算的心得体会【篇一：学习心得-云计算】学习心得云计算是分布式处理、并行处理、和网格计算的发展，可以或许说是这些计算机科学观念的贸易实现。即把存储于个人电脑、移动电话和此外装备上的多量动静和处理器本钱齐集在一起，协同工作。在极大范畴上可扩展的动静妙技才干向外部客户作为任事来供应的一种计算法子。云计算分为广义云计算和广义云计算。广义云计算是指 it 基础装备的寄予和使用模式，经过网络以按需、易扩展的法子失去所需的本钱。广义云计算是指任事的寄予和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的法子失去所需的任事。这种任事可以是 it 和软件、互联网关连的，也能够使任意此外的任事。云有三种类型：公有云、公有云和异化云。（1）公有云是指云计算任事供应商经过过自己的基础装备直接向多个内部用户供应任事，内部用户经过互联网访问任事，并不领有云计算本钱。本色是成本高贵，存在范畴经济效益。数据安然问题，任事品质易受内部网络品质影响。（2）公有云是企业内部创建的专有云计算机细碎，仅为企业内部使用，安排在企业数据焦点的防火墙内或安然的主机托管场合，并能对其数据、安然性和任事品质发展无效地管制。本色是数据安然，任事品质高不受内部网络影响，进步基础装备垄断率，初始创建成本较高，管理成本高。（3）异化云则是同时供应公有和公有任事的云计算细碎，它是介于公有云和公有云之间的一种折中管理。比如企业的关头贸易数据动静寄存在公有云中，垄断公有云来发展数据运算处理。云存储就比方是一个机器的硬盘存储空间有限，而所重要存储的数据较多，我们可以决意将多个机器的硬盘连在一起，重要添加存储空间时再添加机器就可。为了防范由于某台机器装备阻碍而导致数据丧失，我们可以将一份文件拷贝到多台机器上备份。具体应用如：网络硬盘、网络视频监控、网络游戏、搜索引擎、邮件存储等。与古板的存储装备对比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络装备、存储装备、任事器、应用软件、公用访问接口、接中计、和客户端步调等多个一部分形成的烦复细碎。云主机是新一代的主机租用任事，它整合了高效率任事器与优良网络带宽，无效规画了古板主机租用代价偏高、任事品错落不齐等害

云管理平台的作用

云计算经过十年的发展，已经进入包含私有云、公有云、混合云和各种异构资源的多云环境时代，多云模式已然成为了企业不可多得选择。但是面对多云环境管理却并非是一件容易的事情，为此云管理平台再这样的大环境背景下应运而生，成为企业多云管理的刚需。那么，什么是云管理平台，云管理平台又有哪几个作用呢？云管理平台又称CMP，是一套集成的软件工具，企业可以使用它来监视和控制公共，私有，混合和多云环境。多云管理平台是以客户应用为核心的下一代云操作系统，能够统一管理异构云资源，并以领先的可视化应用建模和微服务技术为基础，实现IaaS/PaaS+/容器等的自动化、开发、编排、交付和管理，并且能够对云的使用和成本进行追踪和优化。云管理平台的作用主要可以总结为如下几点： 1、云管理平台可以实现多云的统一管理。通过使用云管理平台，管理员可以设定跨云统一的管理策略、审批流程、资源配额以及镜像模板等，并统一管理和维护多云应用和基

础架构模板，并通过管理门户管理整个环境。云服务消费者从自助服务门户中选择多云模板进行部署和使用。 2、云管理平台可以实现跨云资源调度和编排需要。对于企业IT应用的不同需要，管理员和开发者需要根据具体需求调度和编排跨云资源，此时，云管理平台不可或缺。对于特点的应用，开发人员期望将基础架构和应用程序服务部署到多个平台，部署后配置这些服务，并通过工作流设计界面控制生命周期操作（启动，停止等）。 3、云管理平台可以实现多云治理。多云需要统一的治理能力。云管理平台提供的治理和控制功能使管理员能够定义角色和权限层次结构，与企业和公有云目录和身份验证服务（单点登录SSO等）集成，设置和执行成本和其它配额和限制，并使用标记的资源跟踪更改历史记录，以执行合规性策略。

云计算的通俗理解

云计算的概念和内涵对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。” 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。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，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池(Computing Pool)的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大;云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的;云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一Amazon公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud)，并取得了商业上的成功。有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水和电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、将基础设施作为服务IaaS(Infrastructure as a Service)、将平台作为服务PaaS(Platform as a Service)和将软件作为服务SaaS(Software as a Service)等概念混合演进并跃升的结果。从研究现状上看，云计算具有以下特点。 (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、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“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应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。 (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更加可靠。 (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

云平台资源管理实施细则【最新版】

云平台资源管理实施细则第一章总则第一条为了加强中山市电子政务云服务平台(以下简称云平台)资源管理，确保资源的合理分配和安全使用，根据《中山市电子政务云服务平台管理暂行办法》(以下简称《管理办法》)，制定本实施细则。第二条市经济和信息化局是云平台的主管部门，负责统筹云平台资源管理工作;云平台资源使用单位(以下简称用户单位)依据各自责任，协助主管部门和运营单位做好云平台资源使用及安全管理工作;云平台运营单位配合主管部门具体负责云平台资源提供及安全管理服务。第三条本细则所指云平台资源是中山市电子政务云服务平台为用户单位提供的计算、存储、网络等云资源，具体包括但不限于: (一)云计算资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供虚拟主机服务，用户单位须明确虚拟主机的CPU核数、内存容量、存储容量、端口

开放需求和配套设备运维需求。 (二)云存储资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供保存系统数据、图片、视频和备份文件的云存储资源。 (三)第三方软件资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供操作系统、数据库、中间件、服务器防病毒、备份工具等第三方软件。用户单位应优先使用自有的正版第三方软件，建议用户单位原则上使用开源软件，如需使用云平台提供的付费第三方软件，用户单位需求须通过按《管理办法》要求组织的专家评审。 (四)云网络资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供互联网、党政内外网、业务专网、无线网络、VPN远程访问和其他网络接入服务。用户单位云网络资源需求须明确网络接入地点、数量、带宽和价格等要求，并须通过按《管理办法》要求组织的专家评审。

关于数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别

企业数字化转型或者信息化建设过程中，不可避免的都会产生大量的数据，而继ERP、MES与PDM等企业信息化三驾马车建设完成之后，迎面而来的就是数据治理，关于数字化、信息化的区别见数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析（建设收藏），而数据治理的载体无非是数据仓库、数据湖与数据中台等内容，前几天我们发布了一篇关于辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)的文章，今天我们来看下几个概念的区别与联系：我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。

数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。数据仓库的作用主要体现在企业决策、分析、计划和响应以下几个方面：数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。

数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象Blob 或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。以下是关于数据湖的示意图（图片来源于网络）：

云计算考试题库..

1、与SaaS不同的，这种“云”计算形式把开发环境或者运行平台也作为一种服务给用户提供。 A、软件即服务 B、基于平台服务 C、基于WEB服务 D、基于管理服务 2、云计算是对（）技术的发展与运用 A、并行计算 B、网格计算 C、分布式计算 D、三个选项都是 3、https://www.360docs.net/doc/018316658.html,公司通过（）计算云，可以让客户通过WEBService方式租用计算机来运行自己的应用程序。 A、S3 B、HDFS C、EC2 D、GFS 4、互联网就是一个超大云。（） A、正确 B、错误 5、不属于桌面虚拟化技术构架的选项是 A、虚拟桌面基础架构（VDI） B、虚拟操作系统基础架构（VOI） C、远程托管桌面 D、OSV智能桌面虚拟化 6、（）不属于桌面虚拟化技术构架的选项是。 A、SAAS B、PAAS C、IAAS D、HAAS 7、与网络计算相比，不属于云计算特征的是（） A、资源高度共享 B、适合紧耦合科学计算 C、支持虚拟机 D、适用于商业领域 8、云计算的基本原理为：利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（计算、存储、软硬件等服务）。 A、正确

B、错误 9、将平台作为服务的云计算服务类型是（） A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、三个选项都是 10、Raid1是备份量极高的Raid策略，相应的他的保护能力也很强（）。 A、正确 B、错误 11、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化化 D、网络虚拟化 12、IaaS是（）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 13、超大型数据中心运营中，什么费用所占比例最高（） A、硬件更换费用 B、软件维护费用 C、空调等支持系统维护费用 D、电费 14、将基础设施作为服务的云计算服务类型是（） A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、三个选项都是 15、SAN属于 A、内置存储 B、外挂存储 C、网络化存储 D、以上都不对 16、利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。 A、正确 B、错误 17、不属于网络虚拟化的概念是 A、VLAN B、VPN C、VEPA D、SAN 18、不属于原生架构（裸金属架构）的虚拟化系统是

EASTED云管理平台解决方案v1.0

易讯通云管理平台解决方案北京易讯通信息技术股份有限公司 26

2016年5月 26

目录 1总论3 1.1概述 3 1.2建设背景 3 2需求分析3 2.1客户现状 3 2.2客户需求 3 3建设方案5 3.1总体架构及组成 5 3.1.1系统架构图 (6) 3.1.2存储架构设计 (7) 3.1.3网络架构设计 (13) 3.1.4部署架构设计 (20) 3.2功能设计 21 3.2.1异构资源管理 (21) 3.2.2用户管理 (21) 3.2.3监控告警 (22) 26

3.2.4存储管理 (22) 3.2.5应用管理 (22) 3.2.6流程管理 (22) 3.2.7资源调度管理 (22) 4建设方案亮点23 4.1规模化的虚拟化数据中心 23 4.2兼容异构的虚拟化 23 4.3灵活的管理方式 24 4.4可靠的安全保障 25 4.5自动化的运维 25 4.6健壮的运维保障 26 26

1总论 1.1概述 1.2建设背景 2需求分析 2.1客户现状 2.2客户需求 1）提高运维管理效率，降低成本目前管理维护人员都是进入机房，在机架旁操作服务器，但由于各主机都有自己的维护界面，造成系统维护人员需要逐个进行维护管理，显然这种单点式的维护需要耗费大量的人员成本，且效率很低。 2）提升数据中心安全性通常在出现问题的情况下，可能进入机房进行查看与维护，而由于各系统的数量及种类在不断增加，以往单一的管理模式已经不能满足数据中心发展的需求，需要一个统一的管理门户来对数据中心进行管理维护，且在整个过程中，保证公安系统的安全，做到一站式的授权、认证，操作，审计。 3）业务保密性、可用性，稳定性公安系统相关涉密系统都需要特别管理，对其上所载的业务需要做到安全、稳定，可用。尤其在在特殊服务器出现宕机等情况下，不能及时的连接或查看相关故障，延误了时间，可能会造成损失，这就需要做到服务器主机的高可用，高稳定，高安全。 26

数据仓库系统建设方案详细

河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书

北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架

2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程

5.4 项目进度计划第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用第一章前言 1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数

云计算原理与实践课后答案王伟

第1章概述课内复习 1. 云计算的定义是什么？云计算是一种计算模式，在这种模式下，动态可扩展而且通常是虚拟化的资源通过互联网以服务的形式提供岀来。P5 2. 云计算的公共特征有哪几个？弹性伸缩、快速部署、资源抽象、按用量收费、宽带访问P14 3. 云计算按照部署方式和服务类型分别分成哪几类？部署方式分类：公共云、私有云、社区云、混合云、行业云、其他类型云P15 服务类型分类：基础设施即服务（laaS）平台即服务（PaaS）软件即服务（SaaS 4. 如何从三元认识论的角度理解云计算？云计算即是一种商业模式，也是一种计算范式，还是一种实现方式。P21 5. 云计算作为一种计算范式可以分成哪两种结构？横向云体逻辑结构：云运行时环境+云应用纵向云体逻辑结构：P23图 6. 开源软件、自由软件和免费软件的区别于联系是什么？ P25下方课外思考 1. 计算系统是如何演变成今天的云计算的？P6 2. 如何理解“开源是种方法论”？P29下方 3. 开源技术是如何促进云计算发展的？降低准入门槛大部分组织机构采用云技术是为了优化他们的IT投资，从而提高现有的服务或者支持新的业务模式。在这种情况下，开源降低了新加入的组织机构建设私有云计算的门槛。许多组织机构已经采用Ope nN ebula来打造私有云计算，当中一些只是连接数十台主机的小型云服务，一些则是由几个数据中心所连起来的大型基础设备。对于大多数这种组织机构来说，为使用商用软件而支付授权许可费用是不怎么靠谱的，他们要么就选择开源云技术，要么就什么都不用。促进云服务的定制许多组织机构在开源帮助下可以根据客户实际需要而对云服务进行定制，这也就是说这些机构组织可以根据用户需求打造具有差异化的云服务。两个应用于公共部门的著名例子就是荷兰超级计算中心的SARA和它的云设施HPC,另一个就是美国费米实验室的基础云设施FermiCloud。托管公司和电信公司使用开源代码来向特定的市场和地区用户提供新的云服务模式。那些使用OpenNebula的解决方案中，AlterWay的H20 Cloud和中国移动的Big Cloud就是很好的例子。开源云服务衍生更多的云服务

云平台详解：可分为三类 简单理解为仓库