云计算和大数据基础知识
最新信息技术基础知识简答题
最新信息技术基础知识简答题信息技术的快速发展和普及，为现代社会带来了巨大的变革和便利。
为了更好地理解和应用最新的信息技术，以下是一些基础知识的简答题。
1. 什么是云计算？云计算是一种通过互联网提供计算资源和数据存储的方式，用户可以随时随地通过互联网访问这些资源。
云计算能够提供弹性计算能力和按需支付的模式，为用户提供了更高的灵活性和效率。
2. 什么是大数据？大数据是指数据量庞大、处理速度快、种类繁多的数据集合。
这些数据通常难以使用传统的数据处理工具进行处理和分析，在信息技术的发展下，通过大数据分析可以挖掘出有用的信息和商业价值。
3. 什么是人工智能？人工智能是一种模拟人类智能的技术和系统。
通过计算机系统的学习、推理、问题解决和决策能力，人工智能可以模拟出人类的思维过程和行为，具备一定的智能水平。
4. 什么是物联网？物联网是一种通过网络连接和交互的物理设备、传感器、软件和其他技术，使它们能够自动收集和交换数据。
物联网使得我们周围的物体都可以互相通信和协作，从而实现更智能和高效的生活和工作方式。
5. 什么是区块链？区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过将交易记录以区块的形式链接在一起，并使用密码学技术确保安全性和一致性。
区块链技术可以实现去中心化、透明、不可篡改的交易和信息存储，被广泛应用于数字货币和数据安全领域。
6. 什么是人机交互？人机交互是指人类和计算机之间的信息交流和互动方式。
传统的人机交互主要通过输入设备和输出设备进行，如键盘、鼠标、显示器等。
随着技术的发展，人机交互逐渐向更自然、智能的方式发展，如语音识别、手势控制、虚拟现实等。
7. 什么是软件开发生命周期？软件开发生命周期是指软件从概念到退役的整个过程。
一般包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等阶段。
软件开发生命周期可以帮助开发团队更好地组织和管理软件项目，确保软件质量和交付时间。
8. 什么是网络安全？网络安全是一种保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或干扰的技术和措施。
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。
云计算和大数据基础知识
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cloud computing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。
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
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（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。
用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，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。
二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。
如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。
打个比方，这就好比是从古老的单台发电机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。
三、云计算的特点1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。
云计算与大数据的关系
云计算与大数据的关系云计算与大数据的关系一、引言云计算和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题，它们对于企业和个人来说都具有重要意义。
本文将介绍云计算和大数据的关系，详细分析它们之间的相互影响和互为支撑的关系。
二、云计算和大数据的基础概念1、云计算的定义与特点a：云计算的定义：云计算是一种基于网络的计算模式，通过互联网提供按需可扩展的计算资源。
b：云计算的特点：弹性扩展、按需分配、虚拟化、自助服务、网络访问等。
2、大数据的定义与特点a：大数据的定义：大数据是指大量、高速产生的结构化和非结构化数据，需要特殊处理以提取价值信息。
b：大数据的特点：数据量大、速度快、多样性强、价值密度低、复杂性高等。
三、云计算与大数据的相互关系1、云计算对大数据的影响a：大数据存储和处理能力的增强：云计算提供了高性能的计算和存储资源，为大数据的存储和处理提供了强大支持。
b：弹性和灵活性：云计算可以根据大数据的需求，提供弹性和灵活的计算资源，满足大数据处理的高效性和灵活性要求。
c：节约成本：云计算的共享资源模式可以减少大数据处理过程中的硬件和软件成本。
d：安全性和隐私保护：云计算提供了安全可靠的计算环境，保护大数据的安全性和隐私。
2、大数据对云计算的影响a：数据驱动的云计算应用：大数据分析可以为云计算提供更深入的洞察和决策支持，推动云计算应用的创新和发展。
b：弹性和智能化：大数据分析可以帮助云计算平台实现智能化的资源调度和管理，提高资源利用率和性能。
c：安全性和隐私保护：大数据分析可以提供更强大的安全和隐私保护机制，保障云计算中的数据安全性。
四、云计算与大数据的应用场景1、企业级应用a：数据分析与挖掘：利用云计算和大数据技术，对企业内部和外部的数据进行分析和挖掘，发掘商业价值。
b：业务流程优化：通过云计算和大数据分析，优化企业的业务流程，提高效率和竞争力。
2、与公共服务a：智慧城市建设：利用云计算和大数据分析，优化城市管理和公共服务，实现智慧城市建设。
云计算与大数据技术
云计算与大数据技术一、云计算的基础技术云计算（Cloud computing）是指通过网络提供各种计算服务，包括存储、应用、数据处理、网络服务等。
云计算技术的基础是虚拟化技术和分布式计算技术。
虚拟化技术是通过软件的方式将物理服务器拆分成多个虚拟机，实现资源的动态分配和利用；分布式计算技术则是将任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算节点上并行处理，提高计算效率。
二、云计算的主要特点1. 可扩展性：云计算具有高度的扩展性，可根据业务需求灵活调整计算和存储资源，不受硬件设备容量的限制。
2. 高可用性：云计算通过实现冗余机制，保证了业务的高可用性，哪怕某一台服务器发生故障，也不会对整个系统造成影响。
3. 易购买：云计算提供的服务可以通过网站在线购买，无需承担维护和调试成本，大大降低了企业运营成本。
三、大数据技术的基本框架大数据（Big data）是指大规模、高维度、多类别的数据集合，它需要使用新型的技术和算法来存储、处理和分析。
大数据技术的基础是分布式存储和并行计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点中，实现数据的高可靠、高效率和高可扩展性；并行计算技术则是将任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算节点上并行处理，提高计算效率。
四、大数据技术的主要作用1. 数据挖掘：大数据技术可以通过对海量数据的挖掘，发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供重要参考依据。
2. 业务分析：大数据技术可以对不同维度的数据进行分析和比较，帮助企业了解业务状态和趋势，为企业决策提供重要决策支持。
3. 客户关系管理：大数据技术可以对客户数据进行挖掘和分析，为企业提供更加个性化、精准的客户服务。
五、云计算与大数据技术的结合云计算和大数据技术的结合，可以为企业提供更加灵活、高效、安全的数据处理和存储服务。
云计算可以为大数据技术提供强大的计算和存储能力，让数据处理效率更高更快，同时极大降低企业运营成本。
大数据技术则可以为云计算提供更加精细化和智能化的服务，为企业提供更加智能化的计算和存储服务。
云计算和大数据基础知识
云计算和大数据基础知识云计算和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题，它们在各行各业都起到了重要的作用。
本文将介绍云计算和大数据的基础知识，包括定义、特点、应用领域等方面的内容。
一、云计算基础知识云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供计算资源和服务。
它将计算资源、存储资源和应用程序等进行虚拟化，用户可以根据需要按需获取和使用这些资源。
云计算的特点包括弹性扩展、按需自助服务、资源共享等。
1. 弹性扩展：云计算可以根据用户需求自动进行资源的扩展和收缩，实现计算能力的弹性调整。
用户可以根据业务需求随时增加或者减少计算资源，提高了资源利用率和灵便性。
2. 按需自助服务：云计算提供了一种按需获取和使用计算资源的方式，用户可以通过网络自助选择、部署和管理所需的计算资源，无需人工干预。
这种方式简化了用户的操作流程，提高了效率。
3. 资源共享：云计算通过虚拟化技术将物理资源进行抽象和隔离，实现了资源的共享。
多个用户可以共享同一组物理资源，提高了资源利用率和经济效益。
云计算的应用领域非常广泛，包括企业信息化、科学计算、挪移互联网、物联网等。
它可以提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据处理和分析，满足各种业务需求。
二、大数据基础知识大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，它具有高速度、高容量和多样性等特点。
大数据的处理和分析需要借助于先进的技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。
- 高速度：大数据的生成速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
- 高容量：大数据的存储量巨大，需要借助于分布式存储系统进行存储和管理。
- 多样性：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
2. 大数据处理技术：- 分布式存储和计算：大数据处理需要借助于分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等。
- 数据挖掘和机器学习：通过数据挖掘和机器学习算法，可以从大数据中挖掘出有价值的信息。
- 数据可视化：将大数据通过可视化的方式展示，可以更直观地理解和分析数据。
学习云计算与大数据处理的基础知识与技巧
学习云计算与大数据处理的基础知识与技巧云计算与大数据处理已成为当今科技领域最为炙手可热的技术之一。
对于想要跟上科技潮流并在这一领域有所建树的人来说，掌握云计算与大数据处理的基础知识与技巧是至关重要的。
本文将为您介绍云计算与大数据处理的基础知识与技巧，帮助您快速入门。
一、云计算的基础知识1. 云计算的定义与特点云计算是一种通过互联网将计算资源和服务提供给用户的模式。
它具有以下特点：弹性扩展、按需自助、服务共享、高可靠性和灵活性。
云计算将计算、存储和网络资源整合在一起，通过虚拟化技术实现资源的统一管理和调度，大大提高了计算资源的利用率和效率。
2. 云计算的基本架构与组成云计算主要由三个层次组成：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS层提供计算、存储和网络资源的基础设施；PaaS层为开发人员提供应用开发和部署的平台；SaaS层则提供各种应用软件和服务。
3. 云计算的优势与挑战云计算的优势在于灵活性、弹性扩展和高可靠性，使得用户能够快速部署和调整自己的应用。
然而，云计算也面临着数据安全性、隐私保护和可信度等挑战，因此在使用云计算服务时需要对安全性进行充分的考虑。
二、大数据处理的基础知识1. 大数据的定义与特征大数据是指数据量巨大、类型多样且传统数据处理技术难以处理的数据。
大数据主要具有四个特征：数据量大、数据种类多、数据速度快和价值密度低。
这些特征要求我们采用新的技术和方法来处理和挖掘其中蕴含的价值。
2. 大数据处理的技术与工具大数据处理的技术与工具主要包括数据采集与存储、数据清洗与整合、数据分析与挖掘以及数据可视化等。
在实际应用中，我们可以使用Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow等开源工具和技术来处理大数据，并结合机器学习和深度学习等方法进行数据分析。
3. 大数据处理的应用领域大数据处理的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗、教育、电商等各个行业。
50个网络知识点大全
50个网络知识点大全一、云计算:1.云计算的基本概念：云计算是一种基于互联网的计算方式，通过按需分配和管理计算资源，提供灵活、可扩展和经济高效的计算服务。
2.云计算的优势：云计算可以降低企业的IT成本，提高资源利用率，增强可靠性和灵活性。
3.云计算的关键技术：虚拟化、自动化和可扩展性是云计算的关键技术。
4.云计算的部署模型：公有云、私有云、混合云和社区云是常见的云计算部署模型。
5.云计算的服务模型：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)是云计算的常见服务模型。
二、大数据:6.大数据的定义：大数据是指数据量过大、处理能力有限的情况下，利用现有技术和算法来获取、管理和分析的数据。
7.大数据的特征：大数据具有“四V”特征，即数据量大(Volume)、数据速度快(Velocity)、数据种类多(Variety)和价值密度低(Value)。
8.大数据的应用领域：大数据在金融、医疗、交通、电商等领域有广泛应用。
9.大数据的处理技术：Hadoop、Spark、NoSQL等是常见的大数据处理技术。
三、物联网:10.物联网的基本概念：物联网是将各种物理设备和对象通过互联网连接起来，实现信息的感知、交互和共享。
11.物联网的应用场景：智能家居、智能交通、智能农业等是物联网的应用场景。
12.物联网的关键技术：传感器技术、网络技术和物联网协议是物联网的关键技术。
四、区块链:13.区块链的基本概念：区块链是一种去中心化的分布式账本技术，可以实现信息的安全传输和存储。
14.区块链的特点：区块链具有去中心化、不可篡改和匿名性等特点。
15.区块链的应用领域：数字货币、供应链管理、身份验证等是区块链的应用领域。
16.区块链的工作原理：区块链通过共识机制和密码学算法来保证数据的安全和一致性。
五、人工智能:17.人工智能的基本概念：人工智能是模拟人类智能的理论、方法和技术。
18.人工智能的分支：机器学习、深度学习和自然语言处理是人工智能的常见分支。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
* 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 CRM2）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 Azure3）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/S34. 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GFS1）系统架构2）实现机制:①节点分类：Client ---- > Master ---- > Chunk Server②Master 负责管理。
Client 与Master 之间只有控制流，而没有数据流【数据流与控制流分离】③Client 可以同时访问多个Chunk Server 。
【高度的I/O 并行】3）特点①采用中心服务器【Master 掌握Chunk Server 情况，方便实现负载均衡】②不缓存数据③在用户态下实现4）容错机制①Master 容错： a. 对应Chunk Server 留有备份②Chunk Server 容错： a. 多个副本备份（3个） b. GFS 每个文件被分为多个Chunk （64MB） c. Chunk 分为Block（64kb）, 每个Block 对应一个32 bit 校验和（二）分布式计算编程模型MapReduce1）编程模型①划分为M 个Map ，每一个Map针对不同的原始数据，互相独立、并行操作。
②Reduce 操作则是对每个Map 产生的中间结果进行合并。
每个Reduce所处理的最终结果互不交叉，通过简单相连即可形成完整的结果集。
PS:Map: (in key, in value ) ---> N个MapReduce: ( key(value1,value2,... ) ) ---> 对相同的Key 对应的value 进行并行处理// 统计单词出现次数，每个Map 统计一部分文本，Reduce 进行合并。
2）实现机制3）容错机制①Master 失效：周期性地设置检查点，一旦任务失效，则从最近一个检查点重新执行②Worker 失效：Master 周期性地ping Worker , Worker 不答复即失效，任务调度分配给其他Worker（三）分布式锁服务Chubby1）作用：Chubby是Google设计的提供粗粒度锁服务的一个文件系统，它基于松耦合分布式系统，解决了分布的一致性问题2）Paxos 算法①proposers (提议) ---> ②acceptors (接收并做出选择) ----> ③leaner (决策)// 条件？3）实现（四）分布式结构化数据表BigTable1）作用①基于GFS 和Chubby 的分布式存储系统。
//类似数据库，存储了Google 海量数据，用户通过Key 查询2）数据模型行、列、时间戳：（row:string, column:string, time:int64）→string//依次对应于三级索引3）系统架构Chubby 保证同一时间内只有一个主服务器（Master Server）4）主服务器①新子表分配②子表服务器状态监测③子服务器之间的负载均衡5）子表服务器①BigTable 中的实际数据以子表的形式保存在子表服务器上。
子表服务器数据存储格式：SSTable 。
（SSTable 文件存储于GFS 中）②较新的数据存储于内存表（写操作）&& 较早的数据存储在SSTable 中（读操作）。
（五）分布式存储系统Megastore1）一种介于传统的关系型数据库和NoSQL之间的存储技术，尽可能达到高可用性和高可扩展性的统一2）底层数据存储于BigTable //应用于Google 旧时的系统，目前新技术为Spanner（六）分布式监控系统Dapper1）Google 基于故障驱动而设计的分布式系统的监控基础架构。
*核心技术：①最关键的代码基础是基本RPC、线程和控制流函数库的实现②主要功能是实现区间创建、抽样和在本地磁盘上记录日志。
③将复杂的功能实现限制在一个轻量级的核心功能库中保证了Dapper的监控过程基本对应用层透明。
* 二次抽样技术* 1.2: 2. Amazon 云计算* 1.3: 100. 桌面云（一）云计算（Cloud Computing）1）是一种互联网上的资源利用新方式，可为大众用户依托互联网上异构、自治的服务进行按需即取的计算, 云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供。
（二）云桌面1）基本定义：云桌面是云计算时代的典型应用：基于分布式云计算存储技术，集成互联网精华应用，依托高度加密算法，为接入用户提供服务。
2）价值体现：①信息安全（数据存储在云平台）②维护、部署方便（云管理软件）③节能、节约（只需提供终端）3）建设方案：①在企业内部集中部署服务器、磁阵，建设好云平台的IT环境，安装相关的云桌面软件，和企业需要的办公软件。
②在员工办公桌上，部署云终端+显示器+键盘+鼠标，插上网线连上云桌面即可实现正常的办公。
4）Citrix ：①简介：Citrix 即美国思杰公司，是一家致力于云计算虚拟化、虚拟桌面和远程接入技术领域的高科技企业（三）桌面云1）桌面云：可以通过瘦客户端或者其他任何与网络相连的设备来访问跨平台的应用程序，以及整个客户桌面。
//桌面云与云桌面，是同一对象的不同侧重点的阐述。
2）业务价值：①集中化---- 节省维护、管理成本②安全性高---- 数据存储于服务器端，客户端存储影像③节能减耗④成本减少---- 软硬件成本减少、维护成本减少3）桌面云架构：①瘦终端：瘦终端是我们使用桌面云的设备，一般是一个内嵌了独立的嵌入式操作系统②网络接入：桌面云提供了各种接入方式供用户连接。
（包括普通连接和安全连接方式）③控制台：控制台可以对运行着虚拟桌面的服务器进行配置，例如配置网络连接，配置存储设备等等。
还可以监控运行服务器的CPU、内容情况等指标。
④身份认证：在桌面云中一般是通过Active Directory 或者LDAP 这些产品来进行用户的认证和授权的。
设置和修改密码，设定不同的角色和权限。
⑤应用程序：云桌面架构提供了共享服务的方式来提供桌面和应用。
这样可以在特定的服务器上提供更多的服务。
⑥服务器：桌面云解决方案中，更多的应用方式是把各种应用分发到虚拟桌面，这样客户只需要连到一个桌面就可以使用所有的应用，（四）云终端1）基本定义：云终端是一台不需要CPU，硬盘和CD-ROM的多用户网络终端设备。
>通过虚拟化解决方案，将一台计算机的全部软硬件资源，提供给多个用户（无限制）独立使用，拖（变/转）成多个云终端。
2）设备特征：①设计轻巧②低功耗③节省硬件成本（不需要客户端主机）④节省软件成本（仅需一个服务器软件成本）⑤节省维护、管理成本（云中心统一管理）3）运算模型：①终端机是一种没有硬盘驱动器的计算设备，它显示来自远程服务器或刀片式PC的数据和应用程序。
②基于服务器的计算模型4）解决方案：TCSC-PC STATION Server-based Computing（五）瘦客户机1）基本定义：瘦客户机（thin client）是使用专业嵌入式处理器、小型本地DOM电子盘、精简版操作系统的基于PC工业标准设计的小型行业专用商用PC。
//具有独立CPU、显卡等，相比于普通PC更加可靠，更低功耗和更高安全性。
2）区别于云终端：①云终端是采用ARM架构设计[RISC 精简指令集]，没有CPU、硬盘、内存条的一个网络终端。
用软硬件一体化设计，即利于维护又方便管理;USB控制开放，故障率极低。
②瘦客户机则采用X86架构设计[CISC 复杂指令集]，继承传统电脑PC的特色，拥有CPU、硬盘、内存条等，具有独立的操作系统。
所以我们又称之为迷你主机或迷你电脑③瘦客户机的桌面虚拟化只能通过RDP协议进行部署方案，不能实现网络在线高清视频播放，所以不能用在多媒体教学方案中，应用的行业比较有限。
瘦客户机只是作为云终端的一款过度性产品，随着云计算与大数据据时代到来，越来越多的企业与用户最终会使用云终端。