云计算和大数据知识简介

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云计算和大数据知识简介.

云计算和大数据知识简介.

云计算和大数据知识简介一、关于云计算和大数据(一)云计算云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

云是网络、互联网的一种比喻说法。

过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

因此,云计算甚至可以让你体验每秒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。

对云计算的定义有多种说法。

对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。

目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义: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。

简单来说,云计算就是政府和企业将需要计算的信息,通过网络交由云计算平台来计算,然后通过广泛的数据和信息共享,得到针对性比较强的统计信息、数据分析结果。

比如,通过云计算平台,分析全国全省的市场运行趋势,这个信息是无法在一台计算机中完成的,一是没有数据量,二是计算量太大,而通过云计算平台,就可以在较短时间甚至是实时得到信息,然后就可以针对市场的情况、潜在的企业投资商、潜在的客户来进行招商引资、生产产品。

再比如,淘宝网目前根据网购客户的购买倾向、评价信息来进行数据分析,然后与美的等电器生产商进行大数据信息共享、交换,从而根据用户的需求和爱好,生产出更加适合市场的产品。

下一步的工业4.0,就是生产商和用户点对点的生产销售模式,这样的生产方式,必须通过大数据来完成,否则,一台电脑或者几台服务器都无法无成分析、设计、生产的过程。

(二)大数据大数据,又可以称作巨量数据、海量数据,指的是所涉及的数据量级规模巨大到目前无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

云计算与大数据分析

云计算与大数据分析

云计算与大数据分析引言云计算和大数据分析是当今科技领域中备受关注的两个热门话题。

随着信息技术的快速发展以及各行各业对数据的需求不断增大,云计算和大数据分析成为了推动技术进步和经济发展的重要工具。

本文将详细介绍云计算和大数据分析的概念、特点以及它们对社会和企业的作用。

一、云计算1. 云计算的概念和定义云计算,顾名思义,是将计算资源和服务通过网络以类似云的方式进行传输和交付的一种计算模式。

它允许用户通过网络随时随地访问计算资源,无需购买昂贵的硬件设备和软件,大大降低了使用成本。

2. 云计算的特点(1)可扩展性:云计算可以根据用户的需求进行弹性扩展,满足不同规模的计算需求。

(2)灵活性:用户可以根据需要选择和定制云计算服务,使其更加适应自己的业务需求。

(3)可靠性:云计算提供了高可用性和冗余,确保数据的安全和稳定。

3. 云计算的应用(1)个人用户:通过云存储和云应用,个人用户可以随时随地访问自己的文件和应用程序。

(2)企业用户:云计算为企业提供了强大的计算和存储能力,帮助企业降低成本,提高效率。

(3)科研机构:云计算可以为科研机构提供强大的计算和数据处理能力,加快科研进度。

二、大数据分析1. 大数据分析的概念和定义大数据分析是指通过对大量、多样化、高速产生的数据进行收集、存储、处理和分析,从中挖掘出有价值的信息和洞察,以支持决策和创新。

2. 大数据分析的特点(1)数据量大:大数据分析处理的数据量通常达到TB、PB、甚至EB级别。

(2)数据多样性:大数据分析处理的数据来源多样,包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。

(3)数据速度快:大数据分析要求对数据的处理能够实时或近实时进行,以满足实时决策的需求。

3. 大数据分析的应用(1)商业领域:大数据分析可以帮助企业进行市场分析、客户行为分析,提高企业的竞争力。

(2)医疗领域:通过对大数据的分析,可以实现疾病预测、精准治疗等,提高医疗服务水平。

(3)智能交通:通过对交通数据的分析,可以提供智能路况导航、实时交通监控等服务,改善交通拥堵问题。

云计算大数据

云计算大数据

云计算大数据云计算和大数据是当今科技领域中最为热门的话题之一。

随着互联网的快速发展,各行各业都产生了庞大的数据量,而云计算则为大数据提供了强有力的支持。

本文将从云计算和大数据的概念、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。

一、云计算和大数据的概念云计算是一种基于互联网的计算方式,将计算能力、存储资源和应用软件等通过互联网提供给用户。

通过云计算,用户可以根据自身需求快速获取所需的计算资源,无需购买和维护昂贵的硬件设备。

大数据则指的是规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合,其处理和分析需借助计算机技术和算法。

二、云计算与大数据的关系云计算为大数据的存储和处理提供了理想的解决方案。

传统的计算方式无法满足大数据的处理需求,而云计算的弹性计算能力和分布式存储系统则能够轻松应对大数据的挑战。

用户可以将数据存储在云端,并通过云计算平台实现数据的高速处理和实时分析,进而挖掘数据中蕴藏的价值。

三、云计算大数据的应用领域1. 企业管理与决策支持:云计算大数据为企业提供了更准确、全面的信息,帮助企业进行市场预测、产品设计和供应链管理等决策过程。

通过分析大数据,企业可以更好地了解消费者需求,提高产品竞争力。

2. 金融行业:云计算大数据在金融行业的应用十分广泛。

通过分析大数据,银行可以更好地进行风险评估和信用评分,提升贷款审批的效率和准确性。

同时,大数据分析还可用于金融市场预测和股票交易策略的优化。

3. 医疗健康:云计算大数据在医疗健康领域的应用有望提升疾病预防和诊断水平。

通过对大量病例数据的分析,可以发现疾病的规律和趋势,辅助医生进行准确的诊断和治疗。

4. 城市管理:云计算大数据可以帮助城市管理者更好地解决城市交通、环境和能源等方面的问题。

通过分析大数据,可以优化交通流量、改善环境质量,并提升城市的整体运行效率。

五、云计算大数据的未来发展趋势1. 边缘计算:随着物联网技术的发展,越来越多的设备和传感器连接到云端,产生的数据量也越来越大。

云计算与大数据技术

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

云计算和大数据基础知识云计算是一种基于网络(Internet)的计算模式,通过将计算资源(包括硬件、软件、存储、网络等)集中管理和分配,以服务的形式提供给用户。

云计算可以通过云服务模式(包括软件即服务、平台即服务、基础设施即服务等)按需分配计算资源,提高资源利用率和灵活性。

云计算的特点包括可扩展性、弹性、灵活性、共享性、可靠性和安全性。

大数据是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。

大数据的特点主要包括四个方面:数据量大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值高。

大数据的应用领域非常广泛,包括但不限于金融、医疗、农业、能源、交通、商业以及社交网络等各个领域。

大数据的应用可以帮助企业做出更加准确的决策,提高生产效率和竞争力。

云计算和大数据之间有着密切的关系。

云计算提供了处理和存储大数据所需的高性能计算资源和分布式存储资源,可以为大数据分析提供强大的支持。

同时,大数据的分析和挖掘结果也可以帮助云计算提供更加精准和个性化的云服务,提高用户体验和满意度。

云计算和大数据的应用场景非常丰富。

在商业领域,云计算和大数据可以应用于市场营销分析、客户关系管理、供应链管理、智能物流等。

在金融领域,云计算和大数据可以应用于风险管理、投资决策、反欺诈分析等。

在医疗领域,云计算和大数据可以应用于疾病监测、医疗卫生管理、个性化医疗等。

在云计算和大数据的发展过程中,也面临着一些挑战和问题。

例如,云计算需要解决数据安全和隐私保护的问题,大数据需要解决数据质量和数据分析的问题。

同时,云计算和大数据也需要注重伦理和法律的约束,保护用户的合法权益和隐私。

综上所述,云计算和大数据是当前信息技术领域的重要趋势,具有广泛的应用前景。

通过云计算和大数据的结合,可以实现数据的高效存储、快速处理和智能分析,从而为企业和个人带来更多的商业价值和创新机会。

未来,随着云计算和大数据技术的不断发展,云计算和大数据将在更多领域发挥重要作用,推动社会进步和经济发展。

大数据与云计算

大数据与云计算

大数据与云计算一、引言大数据和云计算是当今信息技术领域的两个热门话题。

随着互联网的快速发展和各行各业数据量的爆炸式增长,大数据和云计算成为企业和组织处理和分析海量数据的重要手段。

本文将详细介绍大数据和云计算的概念、特点、应用以及优势。

二、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据是指规模超过传统数据处理软件工具的能力范围,无法通过传统的数据管理和处理技术来捕捉、存储、管理和分析的数据集合。

这些数据通常具有高速生成、多样化、海量化和价值密度低等特点。

2. 大数据的特点(1)数据量大:大数据的特点之一是数据量巨大,通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。

(2)数据多样性:大数据不仅包括结构化数据,还包括半结构化和非结构化数据,如文本、图象、视频等。

(3)数据速度快:大数据的产生速度非常快,要求能够实时或者近实时地处理和分析数据。

(4)数据价值密度低:大数据中包含大量的噪音数据和冗余数据,需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。

三、云计算的概念和特点1. 云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算模式,通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户,以按需使用和付费的方式实现资源共享和服务交付。

用户可以通过互联网随时随地访问云端的计算资源和应用程序。

2. 云计算的特点(1)弹性伸缩:云计算提供了弹性伸缩的能力,用户可以根据实际需求快速扩展或者缩减计算资源。

(2)按需自助服务:用户可以根据需要自主选择和使用云计算资源和服务,无需事先申请和等待。

(3)资源共享:云计算通过虚拟化技术,实现了资源的共享和利用率的提高。

(4)高可靠性和可用性:云计算提供了高可靠性和可用性的服务,通过数据备份和冗余机制,确保数据的安全性和可靠性。

四、大数据与云计算的关系大数据和云计算是相互关联、相互促进的。

云计算为大数据的存储和计算提供了强大的基础设施和技术支持,而大数据则为云计算提供了更多的应用场景和业务需求。

1. 大数据对云计算的影响(1)存储需求增加:大数据的产生导致了存储需求的急剧增加,云计算提供了弹性伸缩的存储解决方案。

云计算大数据及人工智能知识

云计算大数据及人工智能知识

云计算大数据及知识云计算大数据及知识文档1、云计算的基本概念和原理1.1 云计算的定义1.2 云计算的分类1.2.1 公有云1.2.2 私有云1.2.3 混合云1.2.4 社区云1.3 云计算的核心技术1.3.1 虚拟化1.3.2 自动化管理1.3.3 弹性伸缩1.3.4 高可用性1.4 云计算的优势和挑战1.4.1 优势1.4.2 挑战2、大数据的基本概念和原理2.1 大数据的定义2.2 大数据的特点2.2.1 海量性2.2.2 高速性2.2.3 多样性2.2.4 真实性2.3 大数据的处理技术2.3.1 分布式存储系统2.3.2 分布式计算框架2.3.3 数据挖掘和机器学习 2.3.4 可视化分析2.4 大数据的应用领域2.4.1 商业智能和数据分析 2.4.2 社交网络分析2.4.3 金融风控2.4.4 医疗健康2.4.5 智慧城市3、的基本概念和原理3.1 的定义3.2 的分类3.2.1 强3.2.2 弱3.2.3 通用3.2.4 特定3.3 的关键技术3.3.1 机器学习3.3.2 深度学习3.3.3 自然语言处理 3.3.4 计算机视觉 3.3.5 专家系统3.4 的应用领域3.4.1 技术3.4.2 自动驾驶3.4.3 语音识别和智能助理3.4.4 金融风控和交易3.4.5 建筑和制造业附件:- 附件1:云计算案例分析- 附件2:大数据处理流程图- 附件3:算法代码示例法律名词及注释:- GDPR:通用数据保护条例,是欧盟的一项法规,旨在保护个人数据和隐私。

- CCPA:加州消费者隐私法,是美国加州的一项法律,旨在保护消费者的个人信息和隐私。

- 伦理:涉及到技术应用中的道德和伦理问题,包括隐私、公平性、透明度等方面。

云计算与大数据知识点总结

云计算与大数据知识点总结

云计算与大数据知识点总结一、云计算1. 云计算简介云计算是一种基于互联网的计算模式,它通过将数据和应用程序存储在远程服务器上,并利用互联网将数据和应用程序传输到用户设备上来实现计算和数据存储的服务。

云计算通过虚拟化技术实现资源的共享和利用,为用户提供灵活的、按需的计算资源。

2. 云计算的特点- 弹性: 云计算可以根据用户需求快速分配和释放计算资源,满足用户在不同时间和负载下的需求。

- 虚拟化: 云计算利用虚拟化技术实现多个用户共享同一物理资源的目的,提高资源的利用率。

- 按需服务: 用户可以根据自己的需求随时向云计算提供商获取计算资源以及数据存储空间。

- 自动化管理: 云计算通过自动化管理,可以在不同负载下实现自动调度和优化资源,提高用户体验。

- 支持多租户: 云计算可以同时为多个用户提供服务,确保数据隔离和安全。

3. 云计算的服务模式- IaaS(基础设施即服务): 提供计算、网络、存储等基础设施资源,用户可以自由配置操作系统和应用程序。

常见的IaaS提供商有AWS、Azure等。

- PaaS(平台即服务): 在IaaS基础上,提供更高层次的应用开发支持,如数据库、中间件、开发工具等。

常见的PaaS提供商有Google App Engine、Heroku等。

- SaaS(软件即服务): 提供应用程序作为服务,用户无需关心底层的硬件和软件环境,只需使用应用程序即可。

常见的SaaS提供商有Salesforce、Google Apps等。

4. 云计算的部署模式- 公有云: 由第三方提供商提供计算资源和应用服务,用户通常是通过互联网来访问和使用公有云服务。

- 私有云: 由企业自己搭建和管理的云计算基础设施,用以满足企业内部的计算需求。

私有云可以部署在企业自己的数据中心中,也可以借助第三方服务商。

- 混合云: 结合公有云和私有云的特点,企业可以根据实际需求将部分应用和数据部署在公有云上,将核心应用和敏感数据部署在私有云上。

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云计算和大数据知识简介一、关于云计算和大数据(一)云计算云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

云是网络、互联网的一种比喻说法。

过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

因此,云计算甚至可以让你体验每秒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。

对云计算的定义有多种说法。

对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。

目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义: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。

简单来说,云计算就是政府和企业将需要计算的信息,通过网络交由云计算平台来计算,然后通过广泛的数据和信息共享,得到针对性比较强的统计信息、数据分析结果。

比如,通过云计算平台,分析全国全省的市场运行趋势,这个信息是无法在一台计算机中完成的,一是没有数据量,二是计算量太大,而通过云计算平台,就可以在较短时间甚至是实时得到信息,然后就可以针对市场的情况、潜在的企业投资商、潜在的客户来进行招商引资、生产产品。

再比如,淘宝网目前根据网购客户的购买倾向、评价信息来进行数据分析,然后与美的等电器生产商进行大数据信息共享、交换,从而根据用户的需求和爱好,生产出更加适合市场的产品。

下一步的工业4.0,就是生产商和用户点对点的生产销售模式,这样的生产方式,必须通过大数据来完成,否则,一台电脑或者几台服务器都无法无成分析、设计、生产的过程。

(二)大数据大数据,又可以称作巨量数据、海量数据,指的是所涉及的数据量级规模巨大到目前无法通过人工在合理时间达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

简单的例子:每天乃至每年全国所有移动的通话记录就是常见的所谓大数据,这一庞大的数据是人力所根本无法解读的。

而通过运营商的服务器整合数据后进行分析,就能得到一些人们感兴趣的信息,例如:中秋节期间长途的比例远高于平常,除夕夜短信数量是平常每一天的上万倍等等,都是大数据处理技术所能带给人们的对于庞大数据的独特解读。

大数据有着以下四个显著的特征:1.数据体量巨大。

百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB约为1015.字节),这些数据如果打印出来将超过5千亿A4纸。

有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2.数据类型多样。

现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。

3.处理速度快。

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

在海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4.价值密度低。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数据技术(例如数据挖掘)就是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。

适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,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等。

随着经济社会的发展,全球市场经济的融合,大数据显得越来越重要。

政府部门可以利用大数据整合行政资源,比如整合发展工信、建设、水利等各行业的项目信息,同时具备与外部资本、国家投资对接的分析功能;可以整合各地方、各级的医疗、民生、教育资源,实现资源配置的科学化。

企业可以通过大数据实现生产与市场的对接分析,使生产的产品更加适销对路;可以通过大数据进行宣传,既减少宣传广告的成本,又可以使宣传或广告能及时准确地到达用户。

如某位用户在淘宝搜索过某种产品,淘宝通过大数据技术,在用户下次登录淘宝时给用户推荐类似的产品。

既方便了用户,又推广了产品。

(三)云计算和大数据的关系云计算,再一次改变了数据的存储和访问方式。

在云计算出现之前,数据大多分散存储在每个人的个人电脑、每家企业的服务器中。

云计算,尤其是公用云计算,把所有的数据集中存储到“数据中心”,也即所谓的“云端”,用户通过浏览器或者专用应用程序来访问。

一些大型的,通过提供基于“云”的服务,积累了大量的数据,成为事实上的“数据中心”。

“数据”是这些大型最为核心的资产,他们不惜花费高昂的费用,付出巨大的努力,来存储这些数据,谷歌公司甚至购买了单独的水力发电站,为其庞大的数据中心提供充足的电力。

根据一些公开资料显示,谷歌在全球分布着大约36个数据中心。

近几年,国各地兴起了建设云计算基地的风潮,客观上为“大数据”的诞生准备了必备的储存空间和访问渠道。

各大银行、电信运营商、大型互联网公司、政府各部委等都拥有各自的“数据中心”。

绝大多数的银行、电信、互联网公司都已经实现了全国级的数据集中的工作。

云计算是大数据诞生的前提和必要条件。

没有云计算,就会缺少数据集中采集和存储的商业基础,而云计算为大数据提供了存储空间和访问渠道;大数据则是云计算的灵魂和必然的升级方向。

二、云计算和大数据的发展状况(一)国云计算技术及产业状况2012年5月,工业和信息化部发布《通信业“十二五”发展规划》,将云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向。

2012年9月,科技部发布首个部级云计算专项规划《中国云科技发展“十二五”专项规划》,对于加快云计算技术创新和产业发展具有重要意义。

我国云计算基础产品与操作系统技术方面取得显著进展。

在云计算基础产品方面,我国已经突破EB级(1EB约1018字节)存储系统软、硬件技术和支持亿级任务并发处理的服务器系统技术。

同时,互联网企业在大规模云计算操作系统方面取得突破,包括弹性计算系统、分布式计算系统、结构化数据存储系统和开放存储系统等。

2013年工业和信息化部正积极开展云计算综合标准的制定工作。

在梳理现有各类信息技术标准的基础上制定新的云计算标准,修订已有的标准,建设形成满足行业管理和用户需求的云计算标准体系。

1.部分省市政府搭建云计算基础平台,推进云计算的发展。

国家发改委、工信部将、、、、、市确定为国家云计算服务创新发展试点城市。

云基地的建设。

作为云计算、大数据时代基础设施的建设者和创新者,云基地各创业企业的产品和服务涵盖云计算各个环节,包括服务器、模块化数据中心、瘦终端等硬件产品的设计和生产,云中间件、云管理平台、桌面虚拟化等基础软件研发;大数据、智能知识库、分布式计算等应用软件,以及定制化云计算解决方案,构成完整的上下游和中间平台完备的云生态产业链。

市在2010年8月颁布推进云计算产业发展行动方案,即“云海计划”,“市云计算产业基地”在市北高新技术服务业园区落户。

市将云计算作为“智慧”的重要支撑纳入市“十二五”发展规划。

云计算国际联合实验室在2011年4月正式揭牌,该实验室是云计算产业协会联合英特尔、IBM、金蝶等国外相关企业创建的专业性技术与应用研发实验室。

云计算中心在2012年1月完成验收。

云计算产业园在2011年10月开园,形成以“技术创新、人才创新和运作模式创新”为支撑的云计算产业创新体系,打造云计算产业集聚区。

湾云计算(西湖云公共服务平台)是全国首家利用云计算技术服务于电子商务产业的政、产、学、研一体的公共服务平台。

城市云计算中心在2013年8月正式启用,作为国首个物联网云计算中心,城市云计算中心大量使用自主知识产权的产品、技术和国产设备,有效保障了云服务的“安全、自主、可控”。

该中心现已为电子政务、物联网、移动互联网等关键应用提供云计算服务,逐渐形成开放的城市云生态体系。

市提出以“发挥政府引导作用,以电子政务建设为切入点,大力推进云计算技术应用,以应用带市场、以应用促招商、以应用谋发展”的工作思路,确定了“通过利用政府资源,实施云计算应用示工程,培育和引进一批云计算骨干企业,形成一批自主知识产权的核心技术和拳头产品,实现一批在全国具有示意义的典型应用”的工作任务。

2.企业和科研机构也在积极进行云计算相关项目的研发。

阿里云于2013年12月在“飞天”平台之上启动一系列举措。

包括低门槛入云策略、一亿元扶持计划、开发全新开发者服务平台等多项容。

从产品、价格、服务以及第三方合作等多个角度,打破传统商业模式,以用户第一的思维,创新云服务,构建更加健康的云计算生态圈。

2013年10月,阿里云推出“飞天5K集群”项目,取得技术上的重大突破,拥有了只有谷歌、脸谱这样的顶级技术型IT公司才能达到的单集群规模达到5000台服务器的通用计算平台。

百度在2011年9月正式开放其云计算平台,在云计算基础架构和海量数据处理能力已较为成熟,将陆续开放基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等多层面的云平台服务,如云存储和虚拟机、应用执行引擎、智能数据分析和事件通知服务、网盘、地图、和开放应用程序接口等。

百度云操作系统是云和端结合的通用性平台,以个人为中心来组织数据和应用,形成产品研发的统一、落地终端的统一、运营渠道的统一。

云操作系统提供网页应用化的功能,还将支持新型的网页应用。

浪潮集团已形成涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的云计算整体解决方案服务能力,建立包括HPC/IDC、媒体云、教育云等跨越十余个行业的云应用并成功在非洲、东南亚等地区进行推广。

通过承担“高端容错”和“海量存储”两个国家863计划重大专项,“浪潮天梭K1关键应用主机”和“浪潮PB级高性能海量存储系统”均通过国家验收,并已成功在金融、税务等核心领域部署。

在2013年,浪潮发布了其全新升级的云数据中心操作系统云海OS V3.0,该产品基于开放、融合的技术理念,能够帮助用户从孤立低效的传统数据中心向智能高效的云数据中心转变。

华为公司秉承开放的弹性云计算的理念,如推出了FusionCloud云战略,提供云数据中心、云计算产品、云服务解决方案。

“ICT软硬件基础设施、顶层设计咨询服务和联合第三方开发智慧城市应用”是华为企业业务的三个主要方向,在云数据中心的基础上,实现“云-管-端”的分层建设,打造可以面向未来的城市系统框架。

华为在2013年的应用案例,如天津LTE 政务网(可为政府、公安等行业用户提供),采用的是华为基于TD-LTE技术的方案,直接支持数据、视频业务,并为未来专业集群、应急通信车等提供资源预留。

(二)大数据技术及产业状况大数据的应用领域涵盖了包括了大科学、无线射频辨识(RFID)、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等,已经不可避免的成为当今社会最炙手可热的技术之一。

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