XX移动云计算和大数据实践
云计算与大数据应用实践
云计算与大数据应用实践云计算和大数据是当今IT领域最炙手可热的技术。
随着互联网的普及和信息技术的不断发展，云计算和大数据正成为各行各业进行数据处理和存储的首选方案。
本文将探讨云计算与大数据应用实践，介绍其概念、特点以及在各行业的实际应用。
一、云计算云计算是指将计算资源提供给用户，通过网络进行访问，而非本地设备上的计算。
它利用虚拟化技术将多个物理服务器资源整合成一个虚拟化的资源池，用户可以根据需要按需使用。
云计算具有以下特点：1. 弹性扩展：云计算的资源是按需分配的，用户可以灵活调整计算资源的规模。
当业务需求增加时，可以迅速扩展计算资源以满足需求，而不需要购买新的硬件设备。
2. 资源共享：云计算通过虚拟化技术实现资源的共享，多个用户可以共享同一台物理服务器的计算资源。
这样可以提高资源的利用率，并降低成本。
3. 高可靠性：云计算采用分布式架构，将数据和计算任务分布在多台服务器上。
即使某台服务器发生故障，也不会影响用户的正常使用。
二、大数据大数据是指传统数据处理工具无法有效处理的规模庞大、种类繁多的数据集合。
大数据具有以下特点：1. 高维度：大数据集合通常包含多维数据，如文本、图像、音频和视频等。
这些数据类型需要用特定的数据处理工具进行处理和分析。
2. 高速度：大数据集合的数据量庞大，数据的产生速度很快。
如社交媒体数据、传感器数据等，需要实时处理和分析。
3. 多样性：大数据集合来源于不同渠道，其数据类型多样化。
这些数据需要通过数据整合和清洗，以便进行分析和挖掘。
三、云计算与大数据的应用实践云计算和大数据在各个行业都有广泛的应用，为企业带来了巨大的效益和竞争优势。
以下是云计算与大数据在几个典型行业的应用实践：1. 金融业：云计算和大数据技术在金融业的应用非常广泛。
通过云计算，金融机构可以实现大规模数据的快速处理和存储，提高交易效率和安全性。
大数据分析则可以帮助金融机构进行风险管理、用户画像等方面的工作。
云计算与大数据分析的应用实践
云计算与大数据分析的应用实践云计算和大数据分析是当下科技领域中备受关注的热点话题。
随着信息技术的飞速发展和企业数据量的爆炸式增长，越来越多的企业开始将云计算和大数据分析应用到他们的业务当中，从而提高了企业的效率和智能化程度。
一、云计算的应用实践云计算是一种新型的计算方式，它提供了一种能够在任何时间、任何地点、通过任何设备来获取计算资源的方式。
云计算的应用可以让企业更加灵活地部署和管理他们的IT资源。
下面我们将从云计算的基本原理和优势两个方面来谈谈云计算的应用实践。
1.云计算的基本原理云计算的基本原理是将传统的IT资源，如应用程序、数据存储、处理器和服务等，通过互联网进行集中管理，并提供按需分配和使用的服务。
因此，云计算基于互联网技术和服务器虚拟化技术来构建，它可以实现服务器虚拟化并按需分配资源。
2.云计算的优势云计算具有很多优势，如灵活性、扩展性、成本效益等。
它能够提高企业的效率和运营效果，显著降低企业的IT成本，提高IT 资源利用率，实现IT资源的动态扩展和缩减，用最低的成本获取更多的IT资源，从而提高企业在市场上的竞争力。
3.云计算的应用实践云计算的应用实践已经非常广泛，包括云存储、云数据库、云应用、云安全、云管理等。
例如，很多企业已经将他们的应用程序移植到云端，用以降低IT成本，提高效率。
此外，企业也可以通过云计算来进行弹性伸缩，根据实际业务需求来调整IT资源的使用情况。
二、大数据分析的应用实践大数据分析是一个重要的领域，它能够帮助企业从海量数据中挖掘出有用信息，以便作出更好的商业决策。
大数据分析的应用场景覆盖了很多方面，下面我们从大数据分析的应用模式和工具两个方面来谈谈大数据分析的应用实践。
1.大数据分析的应用模式大数据分析的应用模式可以分为预测型、实时型、探索型三种。
预测型大数据分析模式通过对历史数据的分析，来预测未来的趋势和可能出现的情况。
实时型大数据分析模式通过对实时数据的分析，来进行实时的业务决策。
云计算与大数据应用实践
云计算与大数据应用实践在当今信息化快速发展的时代，云计算与大数据的应用越来越广泛，已经成为各行业的重要技术支撑。
本文将结合云计算与大数据的定义、特点以及实践案例，分析其在实际应用中的作用和价值。
一、云计算的定义和特点云计算，顾名思义，就是将计算能力、存储资源和应用程序提供给用户，以便随时随地通过网络进行使用的一种模式。
它的核心思想是将计算工作从本地计算机转移到云端的大型计算机集群中，通过互联网将服务交付给用户。
云计算有以下几个主要特点：1. 弹性扩展：云计算平台能够根据需求自动调整计算和存储资源，满足不同规模和负载的应用需求。
2. 资源共享：多个用户可以共享一组物理资源，通过虚拟化技术将物理资源划分为多个虚拟资源。
3. 高可靠性：云计算平台通过冗余和备份机制，保证系统的高可用性和容错能力。
4. 快速部署：用户无需自己购买和维护硬件设备，只需通过互联网订购相关服务即可快速部署应用。
二、大数据的定义和特点大数据指的是那些无法用常规软件工具在合理时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。
它具有三个“V”特点，即大量（Volume）、多样（Variety）和高速（Velocity）。
1. 大量：大数据的规模非常庞大，无论是传统的结构化数据还是非结构化的数据都可以被纳入大数据的范畴。
2. 多样：大数据来源广泛，包括文本、图像、视频、社交媒体等各种形式的数据。
3. 高速：大数据的产生速度极快，需要快速处理和分析，以获取有意义的信息和洞察。
三、云计算与大数据的结合云计算和大数据是密不可分的，云计算提供了大数据处理所需的高性能计算和存储资源，为大数据的采集、存储、处理和分析提供了强有力的支持。
1. 数据采集和存储：云计算提供了大规模的存储服务，可以帮助企业轻松地存储大量的数据。
同时，云计算还提供了丰富的数据采集工具和技术，可以帮助企业实时地采集和传输数据。
2. 数据处理和分析：云计算的分布式计算能力可以对大规模的数据进行高速处理和分析。
云计算实习实践报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，云计算已成为当前信息技术领域的一个重要方向。
为了更好地了解云计算技术，提高自己的实践能力，我选择了在XX公司进行云计算实习。
该公司是一家专注于云计算解决方案的提供商，具有丰富的云计算技术经验和成功案例。
二、实习目的1. 了解云计算的基本概念、原理和关键技术；2. 掌握云计算平台的搭建和运维；3. 熟悉云计算在实际项目中的应用；4. 提高自己的实际操作能力和团队协作能力。
三、实习内容1. 云计算基础知识学习在实习期间，我首先对云计算的基本概念、原理和关键技术进行了深入学习。
通过阅读相关资料、参加培训课程和与导师的交流，我对云计算有了更深入的了解。
2. 云计算平台搭建与运维在导师的指导下，我参与了云计算平台的搭建与运维工作。
具体内容包括：（1）搭建虚拟机：根据项目需求，选择合适的虚拟机类型，配置相应的硬件资源，完成虚拟机的部署。
（2）配置网络：设置虚拟机的网络参数，实现虚拟机之间的通信。
（3）部署应用：将应用程序部署到虚拟机中，并进行必要的配置和优化。
（4）监控与维护：对云计算平台进行实时监控，确保平台稳定运行；定期进行系统维护，优化性能。
3. 云计算在实际项目中的应用在实习过程中，我参与了多个云计算项目的实施。
通过这些项目，我对云计算在实际应用中的价值有了更深刻的认识。
（1）XX项目：为公司搭建私有云平台，实现内部业务的迁移和扩展。
（2）YY项目：为客户提供云计算解决方案，降低企业IT成本，提高业务效率。
4. 团队协作与沟通在实习期间，我积极参与团队协作，与同事共同完成项目任务。
通过与不同部门的沟通，我学会了如何更好地协调工作，提高工作效率。
四、实习收获1. 理论知识与实践相结合，提高了自己的实际操作能力；2. 深入了解了云计算技术，为今后的职业发展奠定了基础；3. 学会了团队协作和沟通技巧，提高了自己的综合素质；4. 增强了职业素养，为步入职场做好了准备。
五、总结通过本次云计算实习，我收获颇丰。
云计算与大数据技术专业毕业实习报告范文
云计算与大数据技术专业毕业实习报告范文1. 实背景本文档旨在回顾和总结我在云计算与大数据技术专业的毕业实经历。
实期间，我在一家知名科技公司担任实生，参与了云计算和大数据技术相关项目的开发和实施工作。
2. 实内容2.1 工作环境在实期间，我被分配到了公司的云计算与大数据技术部门。
这个部门的团队成员都非常专业和友好，给了我很大的帮助和指导。
2.2 项目参与我参与了两个具体的项目。
第一个项目是开发一个基于云计算技术的数据存储和管理系统。
我负责编写系统的后端代码，并参与了系统的测试和部署工作。
这个项目使我更加熟悉了云计算的相关技术和工具。
第二个项目是一个大数据分析与挖掘项目。
我负责收集和分析大量的数据，并使用机器研究算法进行数据挖掘和预测。
这个项目增强了我的数据分析和机器研究能力。
3. 实收获通过这次毕业实，我收获了很多宝贵的经验和技能：- 熟悉了云计算和大数据技术，了解了它们的应用场景和潜力；- 掌握了一些云计算和大数据相关的工具和技术，如Hadoop、Spark等；- 锻炼了解决问题和团队合作的能力；- 提升了我的编程和数据分析能力。
这次实也让我更好地了解了云计算与大数据技术行业的发展趋势和挑战，对我的职业规划有着积极的影响。
4. 总结通过这次实，我对云计算与大数据技术有了更深入的了解，并获得了实践经验和技能提升。
我深刻认识到云计算和大数据技术在未来的重要性和广泛应用，将继续研究和探索相关领域的知识和技术，为行业的发展做出贡献。
感谢公司给予我这次宝贵的实习机会，并且我相信这次实习经历将对我的职业发展产生积极的影响。
大数据与云计算实习报告
大数据与云计算实习报告一、引言在当今信息时代，大数据和云计算是炙手可热的话题。
作为一名计算机专业的学生，我很幸运地有机会参与一家知名公司的大数据与云计算实习项目，以下是我的实习报告。
二、实习背景1. 实习公司介绍我所在的实习公司是一家领先的科技公司，专注于大数据与云计算技术的研发和应用。
公司拥有庞大的数据存储和处理能力，以及先进的云计算平台，为客户提供全面的数据解决方案。
2. 实习项目介绍我的实习项目是基于公司的大数据平台，通过云计算技术，进行数据分析和挖掘。
具体而言，我主要负责搭建数据处理流程、构建模型，并通过大数据分析工具对数据进行可视化呈现。
三、实习过程1. 数据收集与准备在项目开始之前，我首先需要收集相关的数据，并进行清洗和预处理。
这些数据包括用户行为数据、市场调研数据等。
通过编写脚本和使用数据清洗工具，我成功地获取了大量高质量的数据，为后续的分析和建模奠定了基础。
2. 搭建数据处理流程为了高效地处理海量数据，我借助公司的大数据平台，搭建了一套完整的数据处理流程。
该流程包括数据导入、数据清洗、数据转换和数据聚合等环节。
通过使用分布式计算框架和并行化处理算法，我成功地将数据处理时间从原来的几小时缩短到几分钟。
3. 构建模型与算法为了对数据进行深入的分析，我采用了多种机器学习算法，并根据具体情况选择了最优的模型。
通过对数据的特征提取和特征选择，我成功地构建了准确性较高的预测模型。
同时，为了进一步提升模型的性能，我利用云计算平台进行了模型优化和参数调整。
4. 数据可视化分析在模型构建完成后，我使用了大数据分析工具对数据进行可视化呈现。
通过统计图表、热力图等方式，我有效地展示了数据的特点和规律。
这些分析结果对公司的决策和业务发展起到了积极的推动作用。
四、实习成果1. 数据处理的高效率通过我对数据处理流程的优化和改进，我成功地将数据处理的时间大大缩短。
这不仅提高了工作效率，也为后续的数据分析提供了更多的时间和空间。
通讯设备行业的云计算和大数据应用实践
通讯设备行业的云计算和大数据应用实践随着信息技术的快速发展，云计算和大数据成为了各个行业的热门话题。
通讯设备行业也不例外，云计算和大数据正逐渐成为该行业的重要发展方向。
本文将从云计算和大数据的概念、通讯设备行业的云计算应用实践和大数据应用实践三个方面，探讨通讯设备行业中云计算和大数据的应用实践。
一、云计算的概念云计算是指通过网络，以按需、弹性并可透明化的方式交付计算资源和服务的一种计算模式。
它具有资源共享、按需分配、快速弹性扩展等特点，为用户提供了高效、便捷、安全的计算方式。
二、通讯设备行业的云计算应用实践1. 云存储技术在通讯设备行业中的应用云存储是云计算的重要应用之一，通过将数据存储在云端，使通讯设备行业的用户能够随时随地访问和分享自己的数据。
例如，用户可以将手机中的照片、视频等数据上传到云端进行存储和备份，不仅能够释放设备存储空间，还能够实现数据的共享和跨设备的同步。
2. 云计算在通讯设备行业中的网络接入服务通讯设备行业对网络接入的要求非常高，传统的本地服务器无法满足其需求。
而云计算可以提供更高速、更稳定的网络接入服务，让通讯设备行业的用户能够更加高效地进行数据传输和交流。
云计算还可以提供更高级别的安全保障，保护通讯设备行业的网络数据不被黑客攻击和恶意窃取。
三、大数据的概念大数据是指由于数据规模很大、数据类型复杂、数据获取速度快而对数据处理和分析提出新的挑战的数据集合。
大数据的特点主要具有3V，即数据量大(Volume)、数据种类多(Variety)和数据处理速度快(Velocity)。
四、通讯设备行业的大数据应用实践1. 大数据在通讯设备运营中的应用通讯设备行业通过大数据技术可以对用户的数据进行深度分析，为用户提供个性化的产品和服务。
例如，通过对用户通讯记录的分析，可以推荐适合用户的通讯套餐和增值服务；通过对用户的使用习惯进行分析，可以针对性地提供用户指南和技术支持。
2. 大数据在通讯设备研发中的应用通讯设备行业利用大数据技术可以对设备的性能和用户使用情况进行全面监测和分析，为研发团队提供决策依据。
云计算与大数据技术实训课程学习总结应用云计算与大数据技术解决实际问题的经验分享
云计算与大数据技术实训课程学习总结应用云计算与大数据技术解决实际问题的经验分享在现代科技快速发展的时代，云计算与大数据技术的应用逐渐成为了各个领域的热门话题。
作为一门实用性极强的技术，云计算与大数据技术不仅可以帮助企业提高效率，还能为人们的日常生活提供更多便利。
通过参加云计算与大数据技术实训课程，我深刻认识到了这门技术的重要性，并在实践中获得了一些解决实际问题的经验。
以下是我对于该课程学习的总结和经验分享。
首先，在云计算与大数据技术实训课程的学习中，我了解到云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算资源通过网络按需共享，提供强大的计算能力和存储能力，帮助用户实现数据的高效处理和存储。
大数据技术则是通过对大规模数据的采集、存储、处理和分析，从中获取有价值的信息，并支持决策和业务的发展。
云计算与大数据技术的结合使得数据的处理更加高效，能够帮助我们更好地解决实际问题。
在实际应用中，我发现云计算与大数据技术在多个领域都有广泛的应用。
首先，云计算与大数据技术在医疗领域的应用可以帮助医生更好地管理和分析患者的健康数据，实现精准诊疗，提高治疗效果。
其次，在交通领域，云计算与大数据技术可以通过对交通数据的实时分析，提供交通流量预测和优化方案，帮助提升城市交通效率，减少拥堵现象。
另外，在金融领域，云计算与大数据技术可以通过对金融数据的分析，提供风险预测和投资建议，帮助投资者做出更明智的决策。
这些领域的成功案例进一步证实了云计算与大数据技术在实际问题解决中的价值。
在参加云计算与大数据技术实训课程过程中，我还学习了许多实用的技能和工具。
例如，我学会了如何使用Hadoop工具对大数据进行分布式存储和处理，这使得我在面对海量数据时能够高效地进行处理和分析。
此外，我还学习了云平台的搭建和管理技巧，学会了如何使用云服务进行弹性计算和存储，从而提高了应对不同规模数据处理需求的能力。
这些技能的学习让我在实际应用中更加得心应手，并为我解决实际问题提供了更多的选择和工具。
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汤人杰 2019年6月18日
目录
第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
第五部分
云计算与团队建设成果 背景和问题
技术发展跟踪和思考 XX支撑云建设蓝图
建议与思考
XX公司云平台建设现状
目前XX公司建设了三个资源池，各自独立发展，有独立的管理平台。
➢ 支撑资源池：承载业务支撑系统与管理支撑系统，上层管理平台由华胜天成负责开 发
大数据技术平台和云计算到底什么关系？大数据资源池和我们现在的资源池 什么关系？
技术架构竖井化，甚至以项目为单位搞技术架构。基础软硬件标准化管理失 控，七国八制，运维亚历山大，这种情况谈何核心能力掌控？
困惑与问题（二）
XX移动的云平台在技术架构上与阿里云有什么异同？ XX移动的云平台在业界处于什么技术水平？ XX移动的云平台是否可以使用或融合阿里云或华为云的技术架构？
资源池化、云化IT架构
打破竖井、应用和平台解耦 打破供应商绑定
加强企业自身核心能力掌控 敏捷建设、聚焦支撑业务
统一管理建设运营，提升运维效率、提升资源利用率，降低TCO ……
云计算技术-服务分层
云计算包括以下三个层次的服务： • IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。消费者通过Internet可设施获得虚
深度参与集团公 司去IOE试点项目
争取集团内去IOE工作的绝对领先地位
目录
第一部分
第二部分
第三部分
Байду номын сангаас第四部分
第五部分
云计算与团队建设成果 背景和问题
技术发展跟踪和思考 XX支撑云建设蓝图
建议与思考
困惑与问题（一）
资源池CPU利用率为什么提不高？ 小型机能云化吗？去I以后小型机如何投资保护？
应用永远云化中，开发商始终在叫云化改造工作量大，报价高。应用云化？ 这概念是个什么东东？
虚拟资源 物理资源
云计算是大数据的基础，大数据是云计算的应用 大数据技术平台是云计算PaaS层的一个分支，是云平台
的重要组成部分
云计算技术-核心技术
云计算是分布式计算、并行计算、分布式存储、数据管理、虚拟化、负载均衡等 技术发展融合的产物
云计算最核心的技术是 -- 并行计算
并行计算的基本思想是：用多个处理器协调求解同一问题。即将被求解问题分为 若干部分，各部分均由一个独立的计算单元来并行处理，处理完成后，将结果进 行处理后返回用户
20%
资源池
• 截止2019年5月，支撑系统共有服务器3ＸＸＸ台，其中Ｘ８６服务器２ＸＸ Ｘ台。
• 支撑资源池共计604台X86服务器，共部署843个虚拟机，采用Vmware虚拟 化技术搭建
云化系统
• 截止2019年5月，共完成72个系统迁移至支撑资源池 • 2011年已完成CRM Web和APP的云化改造 • 计划8月底前完成计费账务系统云化改造 • 目前系统云化比例为43.56%，计划至年底前系统云化比例提升至60%
拟计算、网络和存储资源，比如Amazon AWS。 • PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务，指将软件研发的平台作为一种服务，比如
Google的AppEngine为企业和个人提供完整的开发、运行和部署的环境和工具。 • SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务，通过Internet提供软件的模式，用户无需购
云计算主要核心特征
• 资源共享 • 按需自助 • 集中部署 • 弹性伸缩
云计算核心价值-降本增效、高能可靠
• 快速部署--聚焦业务，支撑业务 • 集中、共享、弹性、标准--有效降低成本 • 分布式计算和存储—提升性能和可靠性
云计算驱动企业IT架构演进
企 业 IT 架 构 演 进
“烟囱”式IT系统架构
➢ 网管资源池：承载网管支撑系统与业务平台，上层管理平台由东信北邮负责开发 ➢ IDC资源池：承载IDC业务（公有云），上层管理平台由华为负责开发
资源池管理平台（华胜天成）
支撑资源池 （业务支撑+管理支撑系统）
物理资源
资源池管理平台（东信北邮）
网管资资源池 （网管支撑+业务平台）
物理资源
资源池管理平台（华为）
IDC资源池
物理资源
➢ 以大数据资源池管理平台为核心整合，形成企业统一资源池管理平台 ➢ 网管支撑系统后续将逐步迁移到支撑资源池
支撑系统云化成果概览
设备
• 5个机房，合计面积约1.15万平方米，机房利用率为77.5% • 各类主机3290台，处理能力达到18.11亿Tpmc，其中系统X86化比例62.5% • 各类存储设备容量达到6191TB，利用率88%；非高端（分布式）存储比例达
ORACLE云如何建设和提供？ 什么是PAAS？ 公有云私有云？政企独立云？什么概念？如何实现？ 云计算和大数据的关系？不使用虚拟机算不算云？ HADOOP上虚机？
云计算技术-核心特征和价值
云计算起源于亚马逊EC2产 品和谷歌-IBM分布式计算 项目
云计算是个人PC、互联网之 后的第三次IT浪潮
买软件，而是向提供商租用基于Web的软件。如Google提供的Gmail、Apps、搜索等。
云平台建设的常见路径是自底向上 IaaS PaaS SaaS
云计算与大数据
SaaS PaaS IaaS
云计算架构
公共服务组件
数据挖掘分析
EPaaS TPaaS DPaaS
Hadoop
NoSQL
MPP
（大数据平台服务）BDPAAS
2019年去IOE和系统云化工作重点
去“I”
• 支撑、经分和管信三 域系统全面去“I”
• 在原有商业虚拟化软 件基础上将引入开源 虚拟化软件
去“O”
• 已使用大云RDB3完成统 一用户系统去“O”工作 • 今年将在CRM核心系统
部分模块实现去“O”
去“E”
• 今年将在计费账务 系统和虚拟化资源 池中试点引入软件 定义存储，初步实 现去“E”
分布式操作系统-小变大之谜
由于纵向拓展可优化空间太小（单台服务器的性能上限很明显），分布式系统强调横向扩展、 横向优化，当分布式集群计算资源不足时，就要往集群里面添加服务器，来不停地提升分布式集 群的计算能力。分布式系统要做到统一管理集群的所有服务器，屏蔽底层管理细节，诸如容错、 调度、通信等，让开发人员觉得分布式集群在逻辑上是一台服务器。真正意义的大云必须真正实 现数据中心级的弹性伸缩，俗称小变大。