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。
云计算与大数据概论

云计算与大数据概论云计算和大数据是当今科技领域中的两大热门话题,它们无疑正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
本文将从概念、应用、挑战等多个方面探讨云计算与大数据的发展现状及趋势。
一、云计算的概念与应用云计算是指通过互联网为用户提供计算资源和服务的一种模式。
它将传统的计算方式从个人电脑、服务器等局限性设备转变为基于云平台的服务。
云计算可分为三个层次:基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
通过云计算,用户可以随时随地访问到自己的数据和应用程序,不再依赖于特定的硬件设备。
云计算在各个领域都有广泛的应用。
例如,企业可以将自己的数据存储在云平台上,实现数据的专业管理和安全备份;个人用户可以通过云存储将自己的文件和个人资料进行同步和共享;教育界可以利用云计算提供在线教育资源,拓宽学生的知识边界。
云计算也在医疗、金融、物流等行业中发挥着重要的作用,为企业提供灵活、高效的解决方案。
二、大数据的概念与挑战大数据是指无法通过传统的数据处理工具和方法进行处理的规模庞大、类型复杂的数据集合。
大数据的特点包括“4V”:数据的体积巨大、速度快、种类繁多、价值密度低。
大数据的涌现为企业提供了更广阔的发展空间,但同时也带来了很多挑战。
首先,大数据的处理需要庞大的计算和存储资源。
传统的数据处理系统难以应对大数据时代的需求,需要借助云计算的支持来进行高效的处理和分析。
其次,大数据的质量和隐私保护是云计算与大数据领域面临的重要问题。
大数据往往包含噪声和异常值,需要通过清洗和处理来保证数据的准确性。
同时,大数据往往涉及到个人隐私信息,需要采取有效的隐私保护措施来防止数据泄露和滥用。
另外,大数据分析和应用的人才需求也是一个挑战。
目前,市场上对大数据分析师和云计算工程师的需求量急剧增长,但缺乏相关人才的供给,这对教育界提出了更高的要求。
三、云计算与大数据的发展趋势云计算和大数据无疑是当前科技领域的热点,其发展趋势令人期待。
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基础

云计算与大数据技术基础随着科技的发展和信息化程度的提高,云计算和大数据技术已经成为当前科技领域的热门话题。
云计算作为一种能够提供强大计算和存储能力的技术,以其高效、灵活和可扩展等特点,受到了广泛关注。
而大数据技术则是针对海量数据的存储、处理和分析的一种技术手段。
在本文中,我们将深入探讨云计算和大数据技术的基础知识。
1. 云计算的定义和特点云计算是一种将计算和存储资源提供给用户的方式,用户可以通过互联网按需使用这些资源。
云计算的特点主要包括弹性伸缩、按需付费、高可用性和灵活性。
弹性伸缩是指云计算平台根据实际需求动态分配计算和存储资源,以满足用户的需求。
按需付费意味着用户只需要按照实际使用的资源数量付费,避免了传统方式中需要提前购买硬件设备的成本压力。
高可用性指的是云计算平台拥有高度稳定性和可靠性,用户可以随时随地访问和使用云计算资源。
而灵活性则允许用户根据自身需要进行资源的调整和配置,提高了工作效率和资源利用率。
2. 大数据的概念和挑战大数据是指规模庞大且复杂的数据集合,无法通过传统的方法进行处理和分析。
大数据的特点主要包括数量巨大、速度快、种类繁多和价值多样化。
大数据的数量巨大是指数据的规模达到了以往难以想象的程度,例如社交媒体数据、传感器数据等。
速度快是指数据的产生和传输速度非常快,需要实时或近实时地进行处理和分析。
种类繁多是指大数据涉及的领域和数据类型非常多样,需要采用不同的处理方法和技术。
而价值多样化则意味着大数据可以用于多个领域,包括商业、科学研究、医疗等,为各行各业带来了新的机遇和挑战。
然而,与大数据一起出现的挑战也不可忽视。
首先是数据的存储和处理问题,大数据需要巨大的存储空间和计算资源才能够进行处理和分析。
其次是数据的质量和隐私问题,大数据往往包含了大量的噪声和冗余信息,并且涉及到用户的隐私问题,如何保证数据的质量和保护用户的隐私是一个重要的问题。
此外,大数据的分析和应用要求专业的技术和人才支持,这也是一个亟待解决的问题。
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。
云计算基础知识

云计算基础知识云计算近年来成为了信息技术领域的热门话题,它通过提供各种计算资源和服务的方式,改变了传统的信息技术交付模式。
本文将介绍云计算的基础知识,包括云计算的定义、基本原理、核心技术和应用场景等。
一、云计算的定义与发展云计算是一种基于互联网的计算服务模式,它利用通过网络连接的计算资源,提供按需、弹性的计算服务。
云计算的发展源于对计算资源利用率和灵活性的追求,它能够将计算资源集中管理并按需分配给用户,从而降低了资源的浪费和成本。
二、云计算的基本原理云计算的基本原理包括虚拟化、分布式计算和按需服务。
虚拟化是云计算的核心技术之一,它通过将物理资源抽象成虚拟资源,使得计算资源能够被多个用户共享。
分布式计算则是利用多台计算机协同工作,提供更高效的计算能力。
按需服务指根据用户的需求提供需要的计算资源,并按照用户的需求进行弹性扩展或收缩。
三、云计算的核心技术1. 虚拟化技术:云计算的虚拟化技术包括服务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化等。
通过虚拟化技术,计算资源能够被灵活地划分和分配,提高资源的利用率和灵活性。
2. 数据中心技术:数据中心是云计算的核心基础设施,它是由大量服务器和网络设备组成的集中管理和运营的系统。
数据中心技术包括服务器集群、网络拓扑设计、负载均衡等,用于提供稳定可靠的云计算服务。
3. 大数据技术:云计算环境中产生的大量数据需要进行处理和分析,大数据技术在云计算中发挥着重要作用。
大数据技术包括数据采集、存储、处理和挖掘等,能够帮助用户从海量数据中获取有价值的信息。
四、云计算的应用场景1. 企业信息化:云计算可以为企业提供基于互联网的各种信息化服务,如办公协作、客户关系管理、企业资源规划等。
企业可以通过订阅云服务的方式,灵活地使用各种信息技术工具,提高工作效率。
2. 移动互联网:随着移动互联网的快速发展,云计算为移动设备提供了强大的计算和存储能力。
用户可以通过移动设备访问云端的应用和数据,实现移动办公、移动娱乐等功能。
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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。
硬件基础资源,主要包括网络环境下的三大类设备,即:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源,则包括单机操作系统、中间件、数据库等。
2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩,实现基础资源的网络冗余,意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点,或者任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。
这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。
而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。
如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。
而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。
3、支持异构多业务体系在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。
异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。
这也是云计算与网格计算的一个重要差异。
4、支持海量信息处理云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。
由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。
5、按需分配,按量计费按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。
云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。
按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。
四、云计算按运营模式分类1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云,公有云一般可通过Internet 使用,可能是免费或成本低廉的。
优点:A、安全。
云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心,用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。
B、方便。
云计算对用户端的设备要求最低,使用起来也最方便。
C、数据共享。
云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。
D、无限可能。
云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能。
2、私有云私有云(Private Clouds)是为一个客户单独使用而构建的,因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。
该公司拥有基础设施,并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。
私有云可部署在企业数据中心的防火墙内,也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所。
优点:A.数据安全;B.服务质量稳定;C.充分利用现有硬件资源和软件资源;D. 不影响现有IT管理的流程——假如使用公有云的话,将会对IT部门流程有很多的冲击,比如在数据管理方面和安全规定等方面。
3、混合云混合云融合了公有云和私有云,是近年来云计算的主要模式和发展方向。
私有云主要是面向企业用户,出于安全考虑,企业更愿意将数据存放在私有云中,但是同时又希望可以获得公有云的计算资源,在这种情况下混合云被越来越多的采用,它将公有云和私有云进行混合和匹配,以获得最佳的效果,这种个性化的解决方案,达到了既省钱又安全的目的。
五、云计算按服务模式分类一般来讲,云计算平台服务模式为如下的架构,如图 1 所示。
图1 云计算平台架构最下的一层是IaaS(Infrastructure-as-a- Service):基础设施即服务,提供CPU,网络,存储等基础硬件的云服务。
再上一层是PaaS(Platform-as-a- Service):平台即服务,提供类似于操作系统层次的服务与管理。
最后一层是SaaS(Software-as-a- Service):软件即服务,就是我们所熟悉的软件即服务。
事实上SaaS 的概念的出现要早于云计算,只不过云计算的出现让原来的SaaS 找到了自己更加合理的位置。
本质上,SaaS 的理念是:有别的传统的许可证付费方式( 比如购买Windows Office),SaaS 强调按需使用付费。
六、云计算基础架构1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的,或者叫做“专机专用”系统。
图2 传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点:硬件高配低用。
考虑到应用系统未来3~5年的业务发展,以及业务突发的需求,为满足应用系统的性能、容量承载需求,往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。
但硬件资源上线后,应用系统在一定时间内的负载并不会太高,使得较高配置的硬件设备利用率不高。
整合困难。
用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形,当需要上线新的应用系统时,会优先考虑部署在既有的基础架构上。
但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异,更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题,将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大,更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
这种部署模式,造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”,多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构,使得整体资源利用率不高,占用过多的机房空间和能源,随着应用系统的增多,IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。
2、云计算基础架构图3云计算基础架构云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上,增加了虚拟化层、云层:虚拟化层:大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术,包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。
通过虚拟化层,屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度,向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池;云层:对资源池进行调配、组合,根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源,将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理,提升IT效率。
相对于传统基础架构,云基础架构通过虚拟化整合与自动化,应用系统共享基础架构资源池,实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗,并且通过云平台层的自动化管理,实现快速部署、易于扩展、智能管理,帮助用户构建IaaS(基础架构即服务)云业务模式。
七、桌面云(桌面虚拟化)1、桌面虚拟化是指:支持企业级实现桌面系统的远程动态访问与数据中心统一托管的技术。
一个形象的类比,就是今天,我们可以通过任何设备、在任何地点,任何时间访问在网络上的我们的邮件系统,或者网盘;而未来我们可以通过任何设备,在任何地点,任何时间访问在网络上的属于我们个人的桌面系统。
2、桌面虚拟化是在物理服务器上安装虚拟主机系统,由虚拟主机系统模拟出操作系统运行所需要的硬件资源,如:CPU、内存、网卡、存储等。
操作系统运行在这些虚拟的硬件资源之上,可以达到多个操作系统共享物理服务器的硬件资源,从而提高资源利用率。
虚拟桌面的存储和执行(包括操作系统、应用程序和用户数据)都集中在数据中心,用户使用终端设备通过远程协议(如:RDP、ICA、PCoIP)进行访问。
桌面虚拟化将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理;同时用户能够获得完整PC的使用体验。
用户可以通过瘦客户端,或者类似的设备在局域网或者远程访问获得与传统PC一致的用户体验。
是一种仅将操作系统桌面呈现在用户面前的技术,由服务器端完成运算。
可以结合服务器虚拟化和应用虚拟化进行。
3、特点(1)快速、灵活部署:按需申请、快速发放、无需搬运沉重的PC主机,统一接入、随时随地访问;(2)提高资源利用率:统一管理后台数据中心资源,并统一进行调度管理,将资源的利用率最大化;(3)数据存放安全可靠:数据存放在后台数据中心,安全可靠。
并且访问虚拟桌面时在网络上传输的都是图片信息,不易被他人通过网络窃取信息;(4)维护便利:瘦终端无须软件维护;虚拟桌面维护工作可在后台统一进行,非常便利;(5)节能减排:采用桌面虚拟化系统,因“瘦终端”功耗很低,同时,数据中心的资源利用率又较高,因此,可达到节省成本、节能减排的目标。
八、什么是大数据?“大数据”是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了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四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
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,必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的数据。
适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。