云计算大数据实验室建设解决方案
大数据实验室建设解决方案
大数据实验室建设解决方案大数据实验室建设解决方案应包括以下几个方面：1.确定建设目标和需求在建设大数据实验室前，需要明确实验室的定位和目标，根据实际需求进行规划设计。
例如，实验室可能需要进行数据分析、数据挖掘、数据存储、数据备份等操作，需要针对这些需求进行建设方案的制定。
2.确定硬件设施大数据实验室需要具备高质量的硬件设施，包括服务器、存储设备、网络设备、备份设备等。
在选择硬件设备时，需要考虑其可靠性、稳定性、扩展性等因素，并根据实际需求进行配置和选型。
3.确定软件平台和工具大数据实验室需要具备优秀的软件平台和工具，例如 Hadoop、Spark、Kafka、Elasticsearch等。
这些工具可以提供数据处理、数据挖掘、数据分析等功能，能够帮助实验室完成各项任务。
4.设计实验室布局大数据实验室需要合理规划布局，以便于人员工作、设备管理和安全防范。
例如，实验室可以划分为核心区、办公区、测试区、监控室等区域，以便于各项工作的开展和管理。
5.制定安全措施大数据实验室需要具备完善的安全措施，保障数据安全、系统稳定、人员安全等。
例如，实验室需要制定严格的安全管理制度、进行数据加密和备份、安装防火墙和杀毒软件等措施，以确保实验室的安全运行。
6.考虑环保和节能因素大数据实验室需要考虑到环保和节能因素，以符合当今社会可持续发展的要求。
例如，实验室可以选择环保材料和设备、采用节能技术和方案等，以最大程度地降低能耗和减少环境污染。
7.建立运维和管理体系大数据实验室需要建立完善的运维和管理体系，以保证设备运行、系统稳定、数据可靠。
例如，实验室可以建立24小时值班制度、定期巡检制度、定期培训制度等，以提高运维和管理水平，确保实验室的稳定运行。
总之，大数据实验室建设解决方案需要全面考虑目标需求、硬件设施、软件平台和工具、布局设计、安全措施以及环保节能等多个方面的问题。
只有在这些方面得到充分考虑和实现，才能建设出高效稳定可靠的大数据实验室，以满足企业或机构在大数据分析与处理方面的需求。
大数据实验室解决方案
大数据实验室解决方案大数据实验室解决方案是指利用大数据技术和平台，为企业提供数据存储、数据处理、数据分析和数据挖掘等服务的解决方案。
在大数据实验室中，企业可以通过各种大数据技术和工具，对海量的数据进行存储、管理和分析，从而获取有价值的信息和洞察，为企业决策提供支持。
首先，大数据实验室解决方案的核心是数据存储和管理。
在大数据实验室中，企业可以利用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，对海量的数据进行高效存储和管理。
同时，企业还可以通过数据仓库、数据湖等技术，对结构化和非结构化数据进行统一管理和存储，为后续的数据分析和挖掘提供基础支持。
其次，大数据实验室解决方案还涉及数据处理和分析。
在大数据实验室中，企业可以利用大数据处理技术，如MapReduce、Spark等，对海量的数据进行实时或批量处理。
通过数据处理技术，企业可以对数据进行清洗、转换、计算等操作，从而为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础。
另外，大数据实验室解决方案还包括数据分析和挖掘。
在大数据实验室中，企业可以利用数据分析和挖掘技术，对海量的数据进行深入分析和挖掘。
通过数据分析和挖掘技术，企业可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供数据支持。
同时，企业还可以利用数据可视化技术，将分析结果以直观的图表形式展现，帮助企业更好地理解数据。
总的来说，大数据实验室解决方案是大数据技术在企业中的重要应用场景，其涉及数据存储、数据处理、数据分析和数据挖掘等方面。
通过大数据实验室解决方案，企业可以更好地利用海量的数据资源，获取有价值的信息和洞察，为企业决策提供支持。
希望本文对大家对大数据实验室解决方案有所帮助。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案一、建设目标云计算实验室的建设旨在为学生、教师和科研人员提供一个实践云计算技术的环境，培养学生的云计算应用开发、运维管理和创新能力，同时支持相关的科研项目和社会服务。
具体目标包括：1、提供云计算基础架构的实践环境，包括计算、存储和网络资源的虚拟化和管理。
2、支持云计算应用的开发和部署，涵盖 Web 应用、大数据处理、人工智能等领域。
3、培养学生的云计算运维管理能力，包括资源监控、故障排除和性能优化。
4、促进云计算相关的科研创新，推动云计算技术在行业中的应用和发展。
二、实验室布局与设备选型1、实验室布局云计算实验室应分为教学区、实验区和服务器区。
教学区配备多媒体教学设备，用于理论教学和演示；实验区为学生提供实验工位，每个工位配备计算机和网络接口；服务器区用于放置云计算服务器和存储设备，应保证良好的散热和电力供应。
2、设备选型（1）服务器选择高性能的服务器，具备多核处理器、大容量内存和高速存储。
可以考虑采用机架式服务器或刀片服务器，以满足云计算实验对计算资源的需求。
（2）存储设备选用大容量的磁盘阵列或分布式存储系统，确保数据的安全性和可靠性。
同时，考虑配置备份设备，如磁带库或外置硬盘。
（3）网络设备配备高速交换机和路由器，构建千兆或万兆以太网网络，以保证实验过程中的数据传输速度和稳定性。
（4）云计算软件平台选择主流的云计算平台，如 OpenStack、VMware vSphere 等，提供虚拟化、资源管理和服务编排等功能。
三、实验课程设置1、云计算基础课程包括云计算概论、虚拟化技术、分布式存储等，让学生了解云计算的基本概念和关键技术。
2、云计算应用开发课程教授学生使用云计算平台开发 Web 应用、移动应用和大数据处理程序等。
3、云计算运维管理课程培养学生的云计算资源监控、故障诊断和性能优化能力，以及云计算安全管理知识。
4、云计算项目实践课程通过实际项目，让学生综合运用所学知识，解决实际问题，提高实践能力和团队协作能力。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案云计算实验室建设方案1、引言1.1 背景云计算是一种基于互联网的新型计算模式，它可以提供各种计算资源和服务。
云计算实验室作为云计算技术的研发和应用平台，对于促进云计算相关技术的发展具有重要意义。
1.2 目的本文档的目的是提供一个云计算实验室建设方案，以便有效地组织和管理实验室的运作，并为实验室成员提供一个良好的工作环境和资源。
2、实验室设施建设2.1 实验室场地选址根据云计算实验室的规模和需求，选择合适的场地进行建设，并考虑到实验室的扩展性和未来发展的需求。
2.2 实验室硬件设备采购高性能的服务器、网络设备和存储设备，并根据实验室需求选择适合的设备规格和数量。
2.3 实验室软件环境搭建云计算开发和测试环境，配置相关软件和工具，确保实验室成员能够高效地进行研发和实验工作。
3、实验室管理和组织3.1 实验室领导和管理团队设立实验室负责人和管理团队，负责实验室日常运作和管理，包括人员调配、实验进度管理、资源分配等工作。
3.2 实验室人员组成招募适合的研究人员和技术支持人员，并制定明确的职责和工作流程，以保证实验室的高效运作。
3.3 实验室项目管理建立项目管理制度，规范实验室的项目管理过程，确保项目的顺利进行和高质量的交付。
4、实验室安全管理4.1 数据安全保障制定数据安全管理政策，包括数据备份、数据恢复和数据安全审核等措施，保护实验室的数据资产。
4.2 系统安全保障建立实验室的系统安全管理策略，包括网络安全、访问控制和系统监控等措施，保护实验室系统的稳定和安全。
5、实验室资源共享与合作5.1 提供资源共享平台建立实验室资源共享平台，促进实验室成员之间的资源共享和合作，提高研发和实验效率。
5.2 联合研究合作积极与其他云计算实验室、高校和企业进行合作，开展联合研究和项目合作，提高实验室的研发能力和影响力。
附件：- 实验室场地选址报告- 实验室硬件设备清单- 实验室软件环境配置说明书- 实验室管理组织架构图法律名词及注释：1、云计算：云计算是一种通过互联网提供计算服务的模式，根据用户需求提供可伸缩的计算资源和服务。
云计算实验室子建设方案
云计算实验室子建设方案1.基础设施建设：建立云计算实验室所需的基础设施，包括服务器、网络设备和存储设备等，以支持云计算平台的运行。
这些设备应具备高性能、高可用性和可扩展性的特点，能够满足学生的实验、研究和项目需求。
2. 软件平台建设：选择适合教学和研究的开源云计算平台，如OpenStack、Kubernetes等，搭建云计算实验平台。
平台应具备资源调度、虚拟化管理、容器化等功能，以提供学生进行云计算实验和开发的环境。
3.课程设置：设计相关的课程，包括云计算原理、云计算架构、虚拟化技术、容器化技术等。
通过理论教学和实践操作，培养学生对云计算技术的理解和应用能力。
4.实验项目开展：组织学生进行云计算实验项目，例如搭建云计算平台、搭建容器化环境、实现弹性扩展等。
通过实践项目的方式，让学生深入理解云计算技术，并解决实际问题。
5.创新研究支持：建立研究小组，支持学生进行云计算技术和应用领域的创新研究。
提供相关的研究资源和指导，鼓励学生发表研究论文、参与比赛等，提高创新研究的能力和水平。
6.学生培养计划：制定学生培养计划，包括课程学习、实验项目、研究成果等要求。
为学生提供培训、指导和评估，以提高他们的云计算技术水平和综合能力。
7.合作交流机制：与企业和其他高校建立合作交流机制，开展学术合作、项目合作等。
通过与实际应用场景的接轨，增加学生的实践机会和解决实际问题的能力。
8.建立实验室管理机制：制定实验室管理规范和操作流程，确保实验室的正常运行和管理。
包括实验室资源的调度、设备的维护、安全管理等方面，以提供良好的学习和研究环境。
在实施云计算实验室子建设方案时，还需注意以下几个方面：1.考虑实验室的资源投入和项目推进的可持续性，制定合理的实施计划和时间表，确保项目的顺利进行。
2.建立实验室的质量监控机制，对实验室的设备、实验项目和学生培养进行定期评估和总结，以不断改进和提高实验室的质量。
3.加强师资队伍建设，培养具有云计算专业知识和研究能力的教师，提供教师培训和学术交流机会，吸引更多有潜力的教师加入云计算实验室。
大数据实验室解决方案
大数据实验室解决方案目录1. 数据分析的重要性1.1 数据分析对企业决策的影响1.2 数据分析的应用领域1.3 数据分析与大数据实验室2. 大数据实验室的作用2.1 提供大数据存储和处理能力2.2 支持数据分析与挖掘2.3 协助开展数据科学研究3. 大数据实验室的实现方式3.1 云计算平台搭建3.2 软硬件设备选型3.3 数据安全与隐私保护4. 大数据实验室的发展趋势4.1 人工智能技术的融合4.2 数据可视化与交互性4.3 应用场景的拓展---数据分析的重要性数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色。
通过对大量数据的分析，企业能够更好地了解市场趋势、顾客需求以及业务状况，为企业决策提供有力支持。
数据分析不仅能够帮助企业发现问题，还能为其提供解决问题的思路和方法。
因此，数据分析已经成为企业发展过程中不可或缺的一环。
数据分析对企业决策的影响数据分析能够帮助企业进行精准营销、产品优化、成本控制等方面的工作。
通过数据分析，企业能够更好地了解目标市场，制定针对性的营销策略；通过对产品数据的分析，企业能够及时调整产品结构，满足客户需求；此外，数据分析还可以帮助企业降低成本，提高效率。
数据分析的应用领域数据分析的应用领域非常广泛，涵盖了金融、医疗、教育、零售等多个行业。
在金融行业中，数据分析可以帮助银行识别风险、建立信用评分模型；在医疗行业中，数据分析可以帮助医院提升医疗效率、改进诊疗方案；在教育行业中，数据分析可以帮助学校提升教学质量、个性化教育。
通过数据分析，这些行业可以更好地利用数据资源，实现持续发展。
数据分析与大数据实验室大数据实验室是支持数据分析与挖掘的重要平台。
通过构建大数据实验室，企业可以更好地处理海量数据，提高数据处理的效率和质量。
大数据实验室提供了强大的计算和存储能力，支持各种数据分析工具和算法的运行。
同时，大数据实验室还可以为企业提供数据安全保障，保护企业数据的完整性和隐私性。
因此，大数据实验室在数据分析过程中发挥着重要作用，为企业决策提供有力支持。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案随着科技的快速发展，云计算技术已经成为了许多企业和机构的核心技术。
为了满足不断增长的业务需求，提高实验室的效率，以及提升学生的实践技能，我们提出了一个云计算实验室建设方案。
一、建设目标本方案旨在建立一个高效、稳定、易用的云计算实验室，以满足以下需求：1、提高学生的实践技能，帮助他们更好地理解和应用云计算技术；2、为教师提供良好的教学环境，支持他们进行云计算相关的研究和开发；3、为企业和机构提供优质的云计算服务，满足他们的业务需求。
二、建设内容1、硬件设施（1）实验室场地：选择一个通风良好、电力稳定、安全可靠的空间，以满足实验室的硬件设备和网络设施的需求。
（2）服务器和网络设备：选择高性能、高可用性的服务器和网络设备，以确保实验室的高效运行和数据安全。
（3）实验台和终端设备：选择适合学生使用的实验台和终端设备，以提高实验效果和学习体验。
2、软件设施（1）操作系统和虚拟化软件：选择成熟的操作系统和虚拟化软件，以支持云计算实验的顺利进行。
（2）数据库和中间件：选择稳定、高效的数据库和中间件，以支持云计算服务和应用程序的部署和管理。
（3）教学和学习软件：选择适合教学和学习使用的软件，以支持教师教学和学生学习的需求。
3、管理和维护（1）实验室管理：建立完善的实验室管理制度，以确保实验室的规范使用和维护。
（2）设备维护：建立设备维护计划，定期对设备和网络进行检查和维护，以确保实验室的正常运行。
（3）安全保障：建立安全保障制度，加强实验室的安全管理，确保实验室的数据安全和保密性。
三、建设步骤1、规划设计阶段：根据建设目标和需求，制定规划设计方案，包括硬件设施、软件设施、管理和维护等方面的内容。
2、采购设备阶段：根据设计方案，采购合适的硬件设备和软件授权，确保设备的性能和质量符合要求。
3、安装调试阶段：按照设计方案，安装硬件设备和软件系统，并进行调试和优化，确保实验室的正常运行。
4、验收交付阶段：经过验收测试，确保实验室符合建设目标和使用需求后，正式交付使用。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案云计算实验室建设方案1.引言1.1 背景云计算技术的快速发展与广泛应用，使得云计算实验室成为促进技术创新和人才培养的重要平台。
本方案旨在建设一个先进完善的云计算实验室，提供优质的实验环境，促进学生对云计算领域的深入学习和应用实践。
1.2 目标a) 建设一个具备先进设备和软件工具的实验环境；b) 提供多样化的实验项目，培养学生在云计算领域的综合能力；c) 促进学生团队合作和创新思维，培养他们在云计算领域的领导力和解决问题能力。
2.实验室设施和设备2.1 实验室硬件设施a) 服务器集群：配置多台高性能服务器，支持云计算平台的搭建和实验需求；b) 存储设备：提供大容量存储设备，用于存储实验数据和应用程序；c) 网络设备：建设高速稳定的网络环境，支持大数据传输与处理；d) 机架和机柜：提供稳定、可靠的硬件存放空间，有效管理设备。
2.2 实验室软件工具a) 云计算平台：搭建开源云计算平台，如OpenStack，提供灵活配置和高可用性；b) 虚拟化软件：安装和配置虚拟化软件，如VMware、KVM等，支持虚拟机的创建和管理；c) 数据分析工具：提供多种数据分析工具，如Hadoop、Spark等，支持大数据处理和分析；d) 安全管理软件：配置安全管理软件，如防火墙、入侵检测系统，保障实验环境的安全。
3.实验项目和课程设置3.1 基础实验项目a) 云计算平台搭建：学生通过搭建云计算平台，了解云计算基本原理和架构；b) 虚拟化技术应用：学生通过创建和管理虚拟机，掌握虚拟化技术在云计算中的应用；c) 容器化应用部署：学生通过使用Docker等容器技术，实现应用的快速部署和管理。
3.2 进阶实验项目a) 大数据处理与分析：学生通过使用Hadoop、Spark等工具，实现大数据的处理和分析；b) 云安全实践：学生通过配置安全管理软件，学习云计算环境下的安全防护和漏洞分析；c) 云计算应用开发：学生通过开发云计算应用，掌握云计算平台的应用开发和部署。
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易霖博云计算大数据实验室建设解决方案北京易霖博信息技术有限公司2016年5月目录概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。
我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。
根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。
第一章、云计算与大数据的发展趋势1.1.云计算与大数据云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。
30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。
但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。
目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。
可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。
大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。
在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。
在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。
在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。
随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。
这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。
“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。
以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在产业链中具有举足轻重的地位。
而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。
运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。
1.2.云计算与大数据的关系本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。
如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。
大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！1.2.1.当大数据遭遇云计算从技术上看,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。
云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、模式构建数据仓库系统。
大数据管理，分布式进行文件系统，如、数据分割与访问执行;同时支持，以为代表的界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。
从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。
一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。
存储、控制器、通道、内存、、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。
同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。
能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。
数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台1.2.2.1.云计算环境中基本计算单元的分化企业云计算平台上虽然有多个并行计算的，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级，因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。
同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求，简单的数据处理逻辑已经无法满足需要。
可以看到，国内有相当多的电商企业，用小型机和扛了好几年，并请了全国最牛的的专家不停优化他的和小型机，初期发展可能很快，但是后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响，最典型的例子无疑是京东商城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件，因此他们开始逐渐放弃了或者，并逐渐转向86的分布式架构。
目前的基本计算单元常常是普通的X86服务器，它们组成了一个大的云，而未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元，总体的效率会更高。
1.2.2.2.对系统稳定性的需求在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求，来自很多方面，来自网络稳定性、数据库稳定性。
对系统而言，需要把握一个大原则，需要消除任何单点故障。
不光是网络上单点故障，还有来自你呼叫中心里的单点故障，只要有单点故障一定要消除掉。
因为对于电商行业而言，每一秒都是钱，电子商务业务如果宕机一个小时，损失多少是可以算出来的，电商行业需要非常全面的技术系统监控报警系统。
有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发生问题已经晚了。
1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化纵观历史，过去的数据中心无论应用层次还是规模大小，都仅仅是停留在过去有限的基础架构之上，采用的是传统精简指令集计算机和传统大型机，各个基础架构之间都相互孤立，没有形成一个统一的有机整体。
在过去的数据中心里面，各种资源都没有得到有效充分地利用。
而且传统数据中心资源配置和部署大多采用人工方式，没有相应的平台支持，使大量人力资源耗费在繁重的重复性工作上，缺少自助服务和自动部署能力，既耗费时间和成本，又严重影响工作效率。
而当今越来越流行的云计算、虚拟化和云存储等新模式的出现，又再一次说明了过去那种孤立、缺乏有机整合的数据中心资源并没有得到有效利用，并不能满足当前多样、高效和海量的业务应用需求。
在云计算时代背景下，数据中心需要向集中大规模共享平台推进，并且，数据中心要能实现实时动态扩容，实现自助和自动部署服务。
从中长期来看，数据中心需要逐渐过渡到“云基础架构为主流企业所采用，专有架构为关键应用所采用”阶段，并最终实现“强壮的云架构为所有负载所采用”，无论大型机还是x86都融入到云端，实现软硬件资源的高度整合。
数据中心逐步过渡到“云”，这既包括私有云又包括公有云。
私有云，就是对企业现有的数据中心进行改造和架构调整，通过云计算对资源进行自动调度和分配，实现一个自动部署、自动管理和自动运维的数据中心架构。
而公有云则是由服务商建立基础架构，并向外部用户提供商业服务，而用户可以在不拥有云计算资源的条件下通过网络访问这些服务。
与私有云相比，公有云的所有应用程序、服务和数据都存放在云端，用户数据也并不存放在企业内部数据中心。
正所谓“梅虽逊雪三分白，雪却输梅一段香”，相比之下，私有云会比公有云在数据安全性方面有更好的表现，但公有云却会比私有云有更“强壮的云架构”。
因此，从数据中心演进的角度来看，讨论何种“云”并无实质意义，我们更应该重视的是数据中心在未来发展中所扮演的角色和出现的历史性变革。
第二章、云计算大数据人才现状分析2.1.我国云计算大数据人才紧缺经过多年的技术发展和经验积累，云计算行业已经进入一个相对成熟的阶段。
作为新一代信息技术变革、应用方式变革的重要支柱，云计算已经成为当前信息技术产业发展和应用创新的热点。
在国内，大量的企业单位正逐步将自己的系统从传统架构向“云”架构迁移，越来越多的用户正在享受“云”服务带来的便利。
云计算更多的是在描述一种技术框架和服务交付模式，与此同时大数据则是直接向客户提供业务发展的推动力和生产力。
大数据出现以后，云计算并没有因此落幕，反而大有用武之地。
作为云计算核心技术的分布式布署和分布式计算也是大数据系统所需要的关键技术，正是因为这一层关系，大数据给云计算带来了一个美丽的春天。
随之而来的是基础设施和应用模式的革新，这对企业单位的信息部门来说，既是提升自我价值的机会，也是严峻的挑战。
但是，国内云计算和大数据相关技术人才的匮乏已是业内公认的事实。
根据的调查报告，从2012年至2015年的3年之间里，云计算大数据的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算大数据人才的巨大需求。
的预测还表明，2012年有约170万的云计算大数据相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算大数据方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字从170万上升到700万，云计算大数据产业面临着更大的人才缺口。
2.2.云计算大数据人才培养情况在过去一段时间内，为了满足信息技术产业的发展，国内多数高校、职业院校开设了计算机通信相关专业，但毕业生的就业前景却日渐黯淡。
究其原因，超过1/4的毕业生反馈在校学习的课程知识较为陈旧，面对云计算、大数据、移动互联网、数据挖掘等新型技术的兴起，自己所掌握的知识、技能和实践经验均无法满足行业需求。
我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。
面对如此巨大的云计算和大数据人才需求缺口，以中国现有的教育水平尤其是教育机构转变和改进教学方向和方法的效率来看，很难在短时间内满足市场需求。
就目前收到的汇总信息来看，已经开设有云计算和大数据相关专业和方向的普通高校和高职院校还不到总数的10%，已经开始相关专业和方向的高校在专业建设、课程设计方面还没有统一标准，关于这个专业“怎么教？教什么？”是一个比较广泛存在的问题，困惑着这些已经开设或将要开设这个专业的学校老师。