云计算和大数据基础知识解读

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云计算和大数据基础知识教学总结

云计算和大数据基础知识教学总结

云计算和大数据基础知识教学总结云计算和大数据已经成为当今IT领域的热门话题,它们的发展和应用对于现代社会的各个行业都具有重要意义。

为了更好地教授云计算和大数据的基础知识,本文将对这两个领域的基本概念、关键技术以及应用案例进行总结和介绍。

一、云计算基础知识1. 云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的计算方式,通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户,实现按需使用、快速扩展和灵活配置的目标。

云计算具有虚拟化、弹性扩展、自动化管理和按需付费等特点。

2. 云计算的关键技术(1)虚拟化技术:通过将物理资源虚拟化为虚拟资源,实现资源的灵活分配和管理。

(2)分布式计算技术:通过将任务分解为多个子任务,并在多台计算机上并行处理,提高计算效率。

(3)网络技术:提供高速、安全、可靠的网络连接,实现用户与云服务之间的通信和数据传输。

(4)自动化管理技术:通过自动化的方式管理云计算资源和服务,提高资源利用率和管理效率。

3. 云计算的应用案例(1)云存储:将数据存储在云端,实现数据的备份、共享和远程访问。

(2)云计算平台:提供各种计算资源和服务,如虚拟机、容器、数据库等,满足用户的计算需求。

(3)云应用开发:基于云计算平台开发和部署应用程序,提供灵活的开发环境和便捷的部署方式。

二、大数据基础知识1. 大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。

大数据具有四个特点:大量性、多样性、高速性和价值密度。

2. 大数据的关键技术(1)数据采集和存储技术:通过各种传感器和设备采集数据,并使用分布式存储系统进行数据存储。

(2)数据处理和分析技术:使用分布式计算框架和机器学习算法对大数据进行处理和分析,提取有用的信息。

(3)数据可视化技术:将处理后的数据以图表、地图等形式进行可视化展示,帮助用户理解和分析数据。

(4)数据安全和隐私保护技术:保护大数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和非法使用。

3. 大数据的应用案例(1)智能城市:通过收集和分析城市中的各种数据,实现智能交通、智能环保、智能安防等功能。

云计算与大数据技术 第2章-云计算基础

云计算与大数据技术 第2章-云计算基础
以移动通信运营商为例,随着移动业务和用户规模的不断扩大,每天都产生 海量的业务、计费以及网管数据,然而庞大的数据量使得传统的数据库存储已经 无法满足存储和分析需求。 数据库容量有限
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

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。

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。

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。

计算机网络云计算与大数据基础

计算机网络云计算与大数据基础随着科技的不断进步和发展,计算机网络技术已经成为人们生活不可或缺的一部分。

而云计算和大数据作为计算机网络的重要组成部分,更是在各个领域展现出了强大的潜力和广泛的应用。

本文将探讨计算机网络云计算与大数据的基础知识和原理。

一、云计算的概念和基本原理云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式,它通过虚拟化技术将计算资源进行汇集和共享,用户可以根据自己的需求弹性地使用这些资源。

云计算的基本原理包括虚拟化、自动化和分布式计算。

1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算实现的基础,它通过将物理资源(如计算机、存储和网络)进行抽象和隔离,创造出一种虚拟资源的形式。

这样一来,用户可以将资源按需分配和使用,实现资源的灵活管理和高效利用。

2. 自动化管理云计算的另一个关键原理是自动化管理,即通过软件和算法实现对资源的自动调度和管理。

这种自动化的方式可以大大节省人力和时间,提高资源利用率和响应速度。

3. 分布式计算在云计算环境下,计算资源可能分布在不同的地理位置和物理机器上,分布式计算的技术可以帮助实现资源的协同工作和任务的并行处理。

这样一来,用户可以通过云计算平台实现高性能计算和大规模数据处理。

二、大数据的概念和特点大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的超大规模数据集合。

与传统的数据处理方法相比,大数据具有以下特点:1. 体量巨大大数据的数据量非常大,可以达到数十TB、甚至PB级别。

这种庞大的数据量需要特殊的存储和处理方式。

2. 多样性大数据的类型非常多样化,包括结构化数据(如数据库记录)、半结构化数据(如XML、JSON)和非结构化数据(如文本、图像、音频等)。

3. 时效性大数据的产生速度非常快,需要实时或近实时地进行处理和分析。

对于某些应用场景,如金融交易和网络安全监控,时效性尤为重要。

三、云计算与大数据的关系和应用云计算和大数据是相辅相成的,云计算提供了强大的计算和存储能力,为大数据的收集、存储和分析提供支持和基础设施。

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。

云计算与大数据技术解析

云计算与大数据技术解析云计算和大数据是当今IT行业的两项最重要的技术。

它们不仅在企业环境中扮演着重要角色,也在学术界和科学研究中得到广泛应用。

本文将探讨云计算和大数据技术的定义,它们的特点以及它们在IT行业中的应用。

一、云计算技术1、定义云计算是指通过互联网等公共网络向大量用户提供各种计算资源,如存储、计算、网络、开发平台和应用服务的计算模式。

云计算是一种基于网络和数据中心的 IT 架构和交付方式,它使企业和个人能够更灵活地获取计算资源,提高 IT 资源的利用率和效率。

2、特点云计算具有以下特点:可伸缩性:云计算可以根据实际需求自动分配资源。

灵活性:云计算可以配置各种计算资源,以满足各自需求。

可定制性:云计算可以按照需求配置软件和硬件。

可兼容性:云计算可以处理各种类型的计算任务。

可投资优化:云计算可以优化 IT 投资,提高资源使用效率。

3、应用云计算已被广泛应用于企业和个人环境中,包括以下领域:云存储:用于存储大量数据和文件。

云计算服务公共网服务:如Amazon EC2、Google Cloud Platform。

云开发平台:如Amazon Web Services、Google Cloud Platform。

二、大数据技术1、定义大数据是指数据集合面积非常大、复杂性非常高、处理数据过程需要分析的数据集合,通常需要比普通数据处理更复杂的算法和工具来揭示隐藏在数据中的信息。

大数据技术是一种处理大型数据集合的技术,旨在从大量数据中提取有用的信息。

2、特点大数据具有以下特点:数据量非常大:大数据集合通常包含超过100TB的数据。

结构复杂:数据集合通常包含多个数据源,需要统一处理。

数据类型多样:数据集合通常包含多种类型的数据,如非结构化、半结构化和结构化数据。

要求实时性高:大数据集合处理需要实时响应。

3、应用大数据的应用涵盖了各种领域,包括以下:营销和广告:大数据技术可以分析消费者数据,帮助企业了解客户需求,制定营销策略。

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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。

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