关于大数据服务上云的思考
大数据时代的思考
大数据时代的思考作者：来源：《软件和信息服务》2013年第02期大家都说用数据说话，但数据多到不可理解，怎么办？大数据时代的变革又触发你怎样的思考？这本书或许能为你答疑解惑。
工业化时代，一切需要用数据说话；黄仁宇的《万历十五年》，说中华帝国最大的问题是不能以数目说话，帝国许多的决策是想当然，并认为是帝国千年无法快速发展的原因。
其实，幅员辽阔的帝国治理在许多时候，还是用数字说话的，只是关键是数据承载和传递的方式，使得许多数据无法使用。
就是到今天，我们老百姓也很难相信堂堂国家统计局的报告数字，不知道能说明什么意思？在计算、存储和传送成本快速下降的云时代，这些不再为个人所能理解的数据将会变得如何，计算机系统会开启什么样的视角？人们的思考、工作以及存在的机遇在哪里？维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶所著的《大数据时代（生活、工作与思维的大变革）》为我们整理了这方面的思路。
作者之一维克托·迈尔-舍恩伯格，是牛津大学互联网治理与监管教授，曾在亚洲新加坡国立大学担任教学研究岗位，对大数据时代特征颇有研究；而另一位作者肯尼斯·库克耶则是多个国际期刊和频道的技术评论员，先后供职于如华尔街日报、国际先驱论坛报以及经济学人等。
作者以Google在2009年成功预测新型H1N1流感流行为引子开始全文，这种结合禽流感和猪流感病毒特征的新型流感在流感流行几周前，谷歌就成功预测出将出现这样的流感，这是因为谷歌系统中可以检测出诸如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”问题的密集出现区域，结合其他特征提前进行预告。
这是一个引人注目的开头，当数据应用和普罗大众的生活紧密结合时，大众的信息的确可以反应出许多以前很难关注的问题。
在这方面美国和欧洲的确走在了世界的前面。
例如在医药领域中，对于某一个品名或品次的药品不良反应很快可以形成某种警示，对民众和厂家都是一种保护，当然这需要一个良好的数据监控和公布制度，这方面我们中国就弱了许多。
调查大数据和云计算在生活中的应用写一份调查报告
调查大数据和云计算在生活中的应用写一份调查报告大数据时代的到来，简单的说是海量数据完美计算能力结合的结果。
确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美的解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸甘疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。
而且继云计算、物联网之后，大数据在人们无法察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给大们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。
大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行闻汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢?作为一个普通人，并不是专业的IT人才，怎样了解大数据?大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗?这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。
那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢?大数据给我们的生活带来了哪些影响?下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。
一、大数据的概念及解释大数据(bigdata)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。
并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。
大数据的特点可归纳为4个“V”volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。
第一,数据体量巨大。
从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。
大数据学习心得
大数据学习心得大数据中的“大”不是绝对意义上的大，虽然在大多数情况下是这个意思。
大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
下面是店铺为大家收集整理的大数据学习心得，欢迎大家阅读。
大数据学习心得篇1大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。
确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。
打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
遂有了“大数据”技术的应运而生。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。
“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
云计算心得体会
云计算心得体会云计算是当今科技领域的热门话题，它正在改变人们的生活和工作方式。
我通过实践和研究，深入了解了云计算的概念、原理和应用，下面就我对云计算的心得体会进行分享。
1. 云计算的概念和原理云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算机资源和服务集中管理、统一调度，实现按需分配和弹性扩缩容，提供给用户以虚拟化的资源池。
云计算采用了分布式计算、虚拟化技术和自动化管理等手段，能够提供高可用性、可扩展性和灵活性等优势。
云计算的基础是数据中心，其中包含了大量的服务器、存储设备和网络设备，通过虚拟化技术实现了资源的集中管理和虚拟隔离。
2. 云计算的应用场景云计算在各个行业都有广泛的应用，特别是在企业和个人的信息化建设中。
最典型的应用是云存储、云备份和云计算服务，用户可以将自己的文件和数据保存在云端，不再需要本地存储设备。
另外，云计算还可以用于大数据分析、人工智能和物联网等领域，通过利用云端强大的计算和存储能力，加速数据处理和智能决策的能力。
3. 云计算的优势和挑战云计算相比传统的本地计算方式具有明显的优势。
首先，用户可以按需使用计算资源，不再需要投资昂贵的硬件设备和软件许可，降低了成本。
其次，云计算支持快速弹性扩缩容，能够根据实际需求自动调整资源，提高了灵活性。
此外，云计算还提供了高可用性和安全性，数据备份和容灾能力强。
然而，云计算也面临着一些挑战，如网络带宽限制、数据隐私和安全性等问题，需要继续进行技术创新和规范管理。
4. 云计算的发展趋势随着技术的不断革新和应用的推广，云计算将继续呈现出良好的发展势头。
一方面，云计算将与人工智能、大数据等技术深度融合，形成更加强大的数字化支撑能力。
另一方面，云计算将进一步提高用户体验，实现更高的资源利用率和性能优化。
同时，云计算还将推动数字化转型和产业升级，带动经济社会的发展。
5. 我对云计算的思考作为一名从业者，我深刻认识到云计算的重要性和未来发展的方向。
我需要不断学习和研究最新的技术和应用案例，提高自己在云计算领域的专业能力。
大数据的认识与思考
大数据的认识与思考〝大数据〞的认识与摸索刘姝祎名目1〝大数据〞的时代背景 (3)1.1〝大数据〞的概念 (3)1.2〝大数据〞产生的背景 (3)1.3〝大数据〞的特点 (4)1.4〝大数据〞的进展时期 (4)1.5〝大数据〞带来的机遇 (5)2〝大数据〞的关键技术 (8)2.1〝大数据〞的采集和预处理 (8)2.2〝大数据〞储备技术 (9)2.3〝大数据〞分析技术 (9)2.4〝大数据〞与云运算 (10)3大数据产业的应用 (12)3.1大数据产业 (12)3.2〝大数据〞在典型领域中的应用 (13)3.3聪慧都市：立体的大数据生态系统 (14)3.3.1聪慧都市的产生 (14)3.3.2全球聪慧都市的实践 (15)3.3.3.中国聪慧都市 (16)4问题与挑战 (18)4.1数据质量 (18)4.2数据安全 (18)4.3用户隐私与便利性的冲突 (18)4.4庞大能耗 (18)4.5数据分析与治理人才紧缺 (19)4.6跟风现象较为严峻 (19)4.7缺少技术创新水平较高的互联网公司 (19)5对大数据产业进展的建议 (20)5.1政府方面 (20)5.2企业方面 (21)5.3公众方面 (22)1〝大数据〞的时代背景1.1〝大数据〞的概念纽约时报在2021年宣布〝大数据时代〞差不多降临，〝大数据〞成为了时下最火热的词汇。
顾名思义，大数据是〝无法任意时刻内用常规软件工具对其内容进行抓取、治理和处理的大量而复杂的数据集合〞。
Gartner认为大数据是〝需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞悉发觉力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产〞。
〝大数据〞的要义是尽可能地收集众多能够相互叠加补充的信息，据以完成对〝以后〞的推测。
这些数据可能有些纷乱，甚至会显现纰漏，但数据量的〝多〝和时刻的〝即刻〞能够补偿数据质量的瑕疵，〝大数据〞将以最快的速度〝推测〞出最〝可靠〞的答案，指引人们迅速采取行动。
对未来的思考
对未来的思考未来，无疑是一个令人充满期待和好奇的话题。
随着科技的不断进步和社会的发展，我们对未来的思考也变得更加重要。
在这篇文章中，我将探讨未来的可能性以及对未来的展望。
一、科技进步和未来生活科技进步是未来最重要的推动力之一。
随着人工智能、大数据、云计算等新一代科技的发展，未来我们将迎来前所未有的变革。
首先，人工智能将成为未来的核心。
我们不仅可以看到智能机器人在家庭、工作场所和医疗领域发挥重要作用，还可以想象到智能城市的建设将带来更便捷、智能的生活方式。
其次，大数据和云计算将为我们带来无限可能。
通过数据的分析和应用，我们可以更准确地预测气候、疾病流行趋势、市场需求等，为社会提供更好的服务。
二、环境问题和未来可持续发展未来的可持续发展是一个全球关注的重点问题。
在过去的几十年里，人类对环境的破坏已经导致了诸多问题，如气候变化、资源枯竭和生物多样性丧失等。
为了解决这些问题，我们必须采取行动。
未来的发展应该注重可再生能源的利用，减少污染物的排放，推动循环经济的发展，保护生态环境的平衡。
三、教育和未来人才培养未来的社会将对人才提出全新的要求。
随着科技的发展，传统的教育模式已经不能满足社会的需求，我们需要培养具备创新思维、合作精神和终身学习能力的人才。
未来的教育应该注重培养学生的创造力和解决问题的能力，鼓励他们运用科技手段解决实际问题，同时也要注重培养学生的道德素养和社会责任感。
四、社会变革和未来发展趋势未来的社会将面临许多挑战和变革。
全球化、城市化、老龄化等因素将引发社会结构和人际关系的改变。
在全球化的影响下，人与人之间的距离变得更近，不同文化之间的交流更加频繁。
未来的社会将注重多元文化的融合和共生，促进不同国家和民族之间的理解与合作。
同时，城市化和老龄化也给社会带来了新的挑战。
城市发展将面临资源分配、社会安全和环境保护等问题，老龄化社会需要建立更完善的养老保障制度和医疗体系。
在未来的发展趋势中，社会的变革是不可避免的。
大数据时代关于大数据未来的思考
大数据时代关于大数据未来的思考在当今这个数字化的时代，大数据已经成为了一个无处不在且极具影响力的存在。
从我们日常的网络购物，到医疗保健领域的疾病预测，从城市的交通管理，到金融市场的风险评估，大数据的应用已经渗透到了生活的方方面面。
然而，当我们站在当下这个节点，展望大数据的未来时，又会有怎样的思考和想象呢？首先，我们不得不承认，大数据在未来将会变得更加普及和深入。
随着技术的不断进步，数据的收集和存储将变得更加便捷和高效，各种设备和传感器将源源不断地产生海量的数据。
这意味着几乎所有的行业和领域都将能够利用大数据来优化决策、提升效率和创新服务。
比如，在教育领域，通过对学生学习行为和成绩数据的分析，可以为每个学生量身定制个性化的学习方案，提高教育质量；在农业领域，利用传感器收集的土壤、气候和作物生长数据，可以实现精准农业，提高农作物的产量和质量。
其次，大数据的分析和处理技术也将不断升级。
目前，虽然我们已经能够处理和分析大规模的数据，但在面对日益复杂和多样化的数据时，仍然面临着诸多挑战。
未来，随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，大数据的分析将变得更加智能化和自动化。
例如，深度学习算法能够自动从海量的数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供更有价值的信息。
同时，数据的实时处理能力也将得到极大提升，使得决策能够更加及时和准确。
然而，大数据的发展也并非一帆风顺，它带来了一系列的问题和挑战。
其中，数据安全和隐私保护是最为突出的问题之一。
大量的个人数据被收集和存储，如果这些数据遭到泄露或滥用，将会给个人带来极大的损失。
因此，未来在大数据的发展过程中，必须加强数据安全和隐私保护的技术和措施，制定更加严格的法律法规，确保数据的合法、合规使用。
另外，大数据的发展也可能导致数字鸿沟的进一步扩大。
那些拥有先进技术和数据资源的企业和地区，能够更好地利用大数据获得发展优势，而那些技术落后和数据匮乏的地区和群体，则可能被进一步边缘化。
大数据读书心得体会7篇
大数据读书心得体会7篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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关于大数据服务上云的思考
最近看到亚马逊第一次单独公布AWS财报，一年营收57亿美元，市场份额占比第一。
混合云市场，2014年，IBM以综合的IT能力，收入70亿夺魁。
云计算喊了这么多年，不知不觉已经变成了几十亿美元的大生意。
云计算时代真的来了!
今天不是来说AWS的，说说大数据怎么上云的一些思考：
1、首先说说，大数据和云的关系，云是一种网络形态的概念，是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)、热备份冗余(High Available)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
除了技术上的融合形态，更重要的体现了一种服务模式的一种融合和改变，对于云来说，大数据只是上面的一种服务，和其他的web服务，数据库服务没有区别。
2、I层(云的基础设施)现在业界最火的方案是OpenStack，OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起的，以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。
OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。
OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。
OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务(IaaS)的解决方案，每个服务提供API以进行集成。
OpenStack云计算平台，帮助服务商和企业内部实现类似于Amazon EC2 和S3 的云基础架构服务(Infrastructure as a Service, IaaS)。
OpenStack 包含两个主要模块：Nova 和Swift，前者是NASA 开发的虚拟服务器部署和业务计算模块;后者是Rackspace开发的分布式云存储模块，两者可以一起用，也可以分开单独用。
OpenStack除了有Rackspace 和NASA 的大力支持外，还有包括Dell、Citrix、Cisco、Canonical等重量级公司的贡献和支持，发展速度非常快。
在云环境中，Openstack解决了I层的问题，所有物理资源的管理和分配由I层来负责。
3、正是因为I层将资源和存储进行了虚拟化然后对上提供，大数据上云最大的两个问题是资源管理和数据存储。
同时大数据又是重载的业务，对资源的需求非常高，因此需要大数据和openstack充分配合，大数据上云才能运行的好。
4、传统数据中心，大数据集群的资源管理和分配目前主要的方案是mesos/YARN.
从上图大家可以看出，Mesos/YARN来对物理资源直接进行管理，然后分配给上层的组件使用。
资源隔离方面，docker方案发展很快，所以又有YARN和kubernets结合的方案。
PaaS 作为一个服务直接架在YARN上。
在没有直接I层能力的情况下，应该是非常合适的一种的过渡方案，但是如果YARN管理的不是直接的物理资源，而是I层虚拟出来的VM/docker之类，mesos/YARN和I层的能力就出现了一定的重合和冲突，这个时候mesos/YARN应该把VM/Docker级资源管理和分配的能力释放给I层，聚焦于job级资源的分配和调度。
此时PaaS 在架构在YARN/MESOS上就非常多余。
5、对于存储存在同样的问题，HDFS是对物理硬盘的直接抽象成对象存储，并提供3份冗余来保障数据的可靠性。
云上的I层对存储通常也会抽象，并且进行一定的冗余，来动态分配给上层应用。
HDFS直接架在I层上，就存在反复冗余的问题。
同时大数据的核心是对数据的处理，数据存储的位置对性能起到非常关键的作用，多层反复虚拟化之后，数据存储的不确定性，性能损耗非常大。
因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见，让用数据的人直接管理数据效率最高。
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