纵横大数据-云计算数据基础设施
云计算技术的基础知识与应用
基于云计算的物流信息化平台，能够实现物流信息的实时共享和处理，提高了物流运输 的效率和准确性。
06
云计算发展趋势与挑 战
边缘计算与雾计算发展趋势
边缘计算
随着物联网设备的普及，数据处理和分析将更多地发生在网络边 缘，以减少延迟并提高处理效率。
雾计算
作为云计算的延伸，雾计算将处理和分析任务分散到网络中的各个 节点，提高数据处理速度和效率。
智能投顾
基于云计算和大数据技术的智能投顾，能够为投资者提供更加个性化、精准的投 资建议，降低了投资门槛，提高了投资回报率。
制造行业：智能制造、工业大数据等
智能制造
云计算为制造业提供了灵活的IT 资源，支持制造业实现数字化、 网络化、智能化的转型，提高了 生产效率和产品质量。
工业大数据
基于云计算的工业大数据平台， 能够实时收集、处理和分析生产 线上的数据，为制造企业提供更 加精准的生产计划和优化建议。
法规遵从
为了满足法规遵从的要求，云计算服务提供商通常会提供一系列的安全和合规性功能，如审计日志、 数据保留策略、灾难恢复计划等。这些功能可以帮助企业证明其已采取必要的安全措施来保护数据， 并在发生安全事件时及时响应和恢复。
05
云计算在各行业应用 案例
金融行业：互联网金融、智能投顾等
互联网金融
云计算为互联网金融提供了高可用、高扩展性的基础设施，支持处理海量数据和 高并发交易，提升了金融服务的效率和用户体验。
02
云计算基础设施
服务器虚拟化技术
定义
服务器虚拟化是将物理服务器划分为 多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可 以独立运行不同的操作系统和应用程 序。
优点
实现方式
通过虚拟化软件（如VMware、 Hyper-V等）在物理服务器上创建虚 拟机，实现服务器资源的逻辑抽象和 动态分配。
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。
当前大数据基础设施发展现状及趋势分析
当前大数据基础设施发展现状及趋势分析当前的大数据基础设施正在发展，发展状况和趋势也在发生变化。
大数据基础设施包括各种数据收集，储存，处理，分析和可视化工具。
随着科技的发展，大数据基础设施可以使企业更有效地运营，有助于企业做出更好的决策并制定更有效的策略。
本文将分析当前大数据基础设施的发展状况和趋势。
一、当前的大数据基础设施发展现状
当前，大数据基础设施正在不断发展、发明和升级。
目前的大数据基础设施包括文字处理，图片处理，视频处理以及网络爬虫技术等。
1.文字处理技术：随着人工智能（AI）和大数据的发展，文字处理技术已成为大数据基础设施的重要组成部分。
该技术能够收集和处理来自各种渠道的文字信息，如社交媒体，新闻网站，博客等。
它使公司可以分析新闻、市场调查等文字信息，以发现新的机会和威胁。
2.图片处理技术：也叫图像处理，用于提取结构化和非结构化数据。
该技术可以提取图像特征，以支持AI应用，例如图像识别、目标检测和语义分割等。
3.视频处理技术：视频处理技术可以帮助企业提取。
2022继续教育《数字经济技能培训专题》答案题库
— 1 —A 数字生产方式B 数字技术C 数字化公共服务D数字化治理E 数字化转型A大型化B虚拟化C综合化D资源化A“美新好大”B“专特美新”C“小精美特”D“专精特新”— 2 —— 3 —A 规模优势不明显，供需结构性失衡B 人才储备不足，财政支持力度不够C 数据中心能耗大，PUE 提升空间较大D关键技术受制于人，缺乏全球竞争力E 缺乏大数据中心建设标准，运维管理能力相对滞后A 数据中心B 工业互联网C 人工智能D 区块链— 4 —A 加速数据要素价值化进程B 推进实体经济数字化转型C 着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E 深化数字经济开放合作— 5 —A 战略机遇期B 起步拓展期C 交织发展期D 矛盾凸显期A上游B 中游C 下游D 以上都不对— 6 —— 7 —A 气候变化B 种族歧视C经济发展缓慢D 文化差异较大A 数据B 算力C 算法D网络E技术A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施— 8 —A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展A数字经济B数字社会— 9 —C数字政府D数字生态E数字文化— 11 —A 20%B 25%C30%D 35%A 数字经济B 开放经济C共享经济D 绿色经济A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费— 12 —— 13 —A 可复制性B 可共享性C 无限增长D无限供给E 私密性A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台— 14 —A标准B核心C路线D内容— 15 —A链式经济B价值链C价值网D平台经济A再生经济B规模经济C数字经济D实体经济— 16 —A云计算B大数据C物联网D工业互联网E区块链— 17 —A电信业务B云服务C房地产出租D互联网接入服务E资产分配— 18 —A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济— 19 —A土地B劳动力C资本D技术E数据A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态— 20 —— 21 —— 22 —A 雄安新区B 福建省C 重庆市D四川省E 广东省A 智慧医疗B 智慧文旅— 23 —C 智慧社区D 智慧政务E 智慧家居A 良好的数字基础设施B 数量庞大且收入快速增长的人口C 强大的制造能力D 占全球15%的工业软件人才E 质优价廉的丰富工业产品A智慧城市B操作系统C平台垄断D网络平台— 24 —A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识— 25 —A新产品B新模式C新业态D新就业E新消费— 26 —— 27 —A 示范性B 引领性C 标志性D 普遍性A 我国数据中心的市场规模约占全球的三分之一，增速远超全球的平均水平B 我国数据中心的耗电量逐年攀升，近三年电能使用效率PUE 明显改善C 全国数据中心地域分布存在明显的差异，主要集中于一线发达地区以及周边 D数据中心基础设施设备总收入提高E 数据中心市场仍以基础电信运营商为主，第三方的服务商和云厂商的占比不高A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施A雄安新区B福建省C浙江省D四川省— 28 —— 29 —A可复制性B可共享性C无限增长D无限供给E私密性A资源B技术C经济人D社会— 30 —A经济全球化B世界多极化C发展多样化D社会信息化E文化多样化A智慧城市B操作系统C平台垄断D网络平台— 31 —A数据信息资源逐步成为新的关键要素资源B数字技术创新是数字经济持续发展的源动力C平台化是数字经济主要产业组织形态D产业融合是数字经济主要表现形式E多元共治是数字经济时代必然的治理要求A标准B核心C路线D内容— 32 —A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A土地B劳动力— 33 —C资本D技术E数据A二线B一、二线C西南部— 34 —— 35 —D 东部A 从技术创新到模式创新B 从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D 从前端前台到云端云台A 云计算B 大数据C物联网D工业互联网E区块链A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡— 36 —A雄安新区B福建省C重庆市D四川省— 37 —E广东省A20%B25%C30%D35%— 38 —A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A数字经济B开放经济C共享经济D绿色经济— 39 —A13B15C17D19A大型化B虚拟化C综合化D资源化— 40 —A链式经济B价值链— 41 —— 42 —C 价值网D 平台经济A 上海B 北京C深圳D 广州A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济— 43 —A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A战略机遇期B起步拓展期C交织发展期D矛盾凸显期A智慧医疗B智慧文旅C智慧社区D智慧政务E智慧家居— 45 —A平台经济B区域经济C生物经济D数字经济— 46 —A再生经济B规模经济C数字经济D实体经济— 47 —— 48 —A 数据B 算力C 算法D网络E 技术A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态E数字文化— 49 —A二线B一、二线C西南部D东部A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展— 50 —。
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。
数字技术创新基础设施建设
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一、云计算基础设施建设云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心中，并通过网络提供给用户使用。
为了支持云计算的运行，需要进行云计算基础设施的建设。
云计算基础设施包括硬件设备、软件系统和网络基础设施。
（一）硬件设备1、服务器：云计算基础设施的核心是服务器，它是提供计算能力和存储空间的关键设备。
云计算数据中心通常会配置大量的服务器来满足用户的需求。
这些服务器需要具备高性能、高可靠性和高可扩展性。
2、存储设备：云计算基础设施需要大规模的存储设备来保存用户数据和应用程序。
传统的硬盘存储已经不能满足云计算的需求，因此，固态硬盘等新型存储技术被广泛应用。
3、网络设备：云计算基础设施的网络设备包括交换机、路由器和防火墙等。
这些设备可以实现数据中心内部的高速通信和数据的安全传输。
(二)软件系统1、虚拟化技术：虚拟化技术是云计算基础设施建设的核心技术之-O通过虚拟化技术，可以将物理资源划分为多个虚拟资源，并且可以按需分配给用户。
这样可以提高资源利用率和灵活性。
2、自动化管理系统：云计算基础设施需要一个高效的自动化管理系统来管理和监控各种资源。
这个系统可以实现资源的自动调度、故障的自动修复和性能的自动优化。
3、安全管理系统：云计算基础设施的安全非常重要，因为用户的数据和应用程序都存储在云中。
安全管理系统包括身份认证、访问控制、数据加密等功能，以保护用户的隐私和数据安全。
(三)网络基础设施1、高速网络：云计算基础设施需要高速的网络来满足用户的需求。
传统的以太网已经不能满足云计算的要求，因此，光纤网络等新型网络技术被广泛应用。
2、数据中心互连：在多个数据中心之间建立高速的互连网络，可以实现数据的备份和容灾。
这样可以提高数据的可靠性和可用性。
“纵横”双维的财务数智化创新实践
“纵横”双维的财务数智化创新实践一、财务数智化的概念及意义随着信息技术的飞速发展，企业面临着日益激烈的市场竞争和不断变化的商业环境。
在这种背景下，财务数智化作为一种新型的财务管理模式，已经成为企业发展的重要战略选择。
财务数智化是指通过运用大数据、云计算、人工智能等先进技术手段，对企业的财务数据进行深度挖掘、分析和应用，从而实现财务决策的智能化、精细化和高效化。
提高财务数据的准确性和实时性。
通过对财务数据的实时采集、处理和分析，可以有效降低财务数据的误差，提高财务数据的准确性和可靠性。
财务数智化还可以实现对财务数据的实时监控，为企业提供及时、准确的经济信息支持。
优化财务决策过程。
财务数智化可以帮助企业实现对财务数据的全面、深入分析，从而为企业的财务决策提供有力的数据支持。
通过对财务数据的挖掘和分析，企业可以更加精确地把握市场动态、行业趋势和企业内部运营状况，从而做出更加合理、有效的财务决策。
提高财务工作效率。
传统的财务管理方式往往需要大量的人力投入，效率较低。
而财务数智化可以通过自动化、智能化的技术手段，实现财务工作的快速、高效完成。
这不仅可以降低企业的人力成本，还可以提高财务工作的执行力和响应速度。
拓展财务服务领域。
财务数智化可以将传统的财务管理服务从线下延伸到线上，实现财务服务的全覆盖。
财务数智化还可以通过与其他业务系统的整合，为企业提供更加丰富、个性化的财务服务，满足企业在不同场景下的财务需求。
提升企业竞争力。
财务数智化可以帮助企业更好地把握市场机遇，优化资源配置，提高经营效益。
在激烈的市场竞争中，具备财务数智化的企业将具有更强的市场竞争力和发展潜力。
财务数智化是一种具有重要意义的财务管理创新实践，通过实施财务数智化，企业可以实现财务数据的价值最大化，为企业的发展提供强大的数据支持。
1. 财务数智化的定义和内涵数据驱动：财务数智化强调以数据为基础，通过对企业财务数据的收集、整理、分析和应用，为企业决策提供有力支持。
云计算基础设施服务
云计算基础设施服务云计算是当前科技领域的热门话题，对于企业和个人用户而言，云计算基础设施服务已经成为了一种重要的选择。
云计算基础设施服务是指提供计算、存储和网络等基础设施资源的服务，用户可以根据自己的需求弹性地使用这些资源，从而实现高效、灵活和可扩展的计算能力。
一、云计算基础设施服务的概念云计算基础设施服务，简称IaaS（Infrastructure as a Service），是云计算三种基本服务模式之一。
它通过虚拟化技术将计算、存储和网络等基础设施资源进行汇总和整合，并以服务的形式向用户提供。
用户可以根据实际需求租用这些资源，并根据自身业务的发展情况灵活调整资源使用量，以实现成本的最优化和业务的快速响应。
二、云计算基础设施服务的特点1. 弹性扩展：云计算基础设施服务以虚拟化技术为基础，资源的分配和释放可以实现秒级响应，满足用户根据实际需求进行弹性扩展的需求。
2. 付费模式灵活：用户可以根据资源的使用情况进行按需付费，不再需要长期投入昂贵的硬件设备和维护费用，从而降低成本。
3. 可靠性和安全性高：云计算基础设施服务提供商通常采用冗余机制和灾备措施，确保服务的可用性和数据的安全性。
4. 全球覆盖：云计算基础设施服务通常通过构建全球性的数据中心网络，实现资源的就近部署和全球覆盖，为用户提供低延迟、高带宽的服务。
三、云计算基础设施服务的应用场景云计算基础设施服务广泛应用于各个行业和领域，以下是几个典型的应用场景：1. 企业的IT基础设施外包：企业可以将自己的服务器和存储设备等IT基础设施外包给云服务提供商，以降低维护成本和风险，并实现按需使用。
2. 大数据处理和分析：云计算基础设施服务提供了强大的计算和存储能力，适合用于大数据的处理和分析，可以帮助企业迅速挖掘出有价值的信息。
3. 应用开发和测试：开发和测试环境通常需要灵活的计算和存储资源，云计算基础设施服务可以满足这一需求，提高开发效率和质量。
4. 云备份和灾备：云计算基础设施服务提供商通常具备高可用性和冗余机制，可以为企业提供可靠的数据备份和灾备方案，提高业务的连续性与可恢复性。
云计算组成
云计算组成云计算组成1.云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算模型，通过共享的计算资源，提供灵活可扩展的服务。
它包括以下几个重要组成部分：2.基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）IaaS层是云计算基础设施的基础，它提供计算资源、存储设备和网络资源等基础设施的虚拟化服务。
主要包括：- 虚拟化服务器：提供虚拟机实例，用来承载用户的应用程序和服务。
- 存储设备：提供虚拟化存储资源，如网络附加存储（Network Attached Storage，NAS）或存储区域网络（Storage Area Network，SAN）。
- 网络设备：提供虚拟化网络资源，如虚拟局域网（Virtual Local Area Network，VLAN）或虚拟私有网络（Virtual Private Network，VPN）。
3.平台即服务（Platform as a Service，PaaS）PaaS层是云计算的中间层，在IaaS的基础上，提供了更高层次的服务。
它为开发人员提供了开发、测试和部署应用程序的平台。
主要包括：- 开发工具和环境：提供各种开发工具，如集成开发环境（Integrated Development Environment，IDE）和软件开发工具包（Software Development Kit，SDK）等。
- 运行时环境：提供各种运行环境，如Java运行时环境（Java Runtime Environment，JRE）或Python运行环境等。
- 数据库服务：提供数据存储和管理服务，如关系型数据库或NoSQL数据库。
4.软件即服务（Software as a Service，SaaS）SaaS层是云计算的顶层，它提供了各种应用程序和服务，可以通过互联网进行访问和使用。
主要包括：- 办公应用：提供各种办公软件，如文字处理软件、电子表格软件和演示文稿软件等。
云计算和大数据的关系
云计算和大数据的关系-----天互数据首先、什么是云计算云计算英语 <,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备,主要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;狭义云计算指基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务;这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务;它意1味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通;云计算的特征1资源配置动态化;根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源,当增加一个需求时,可通过增加可用的资源进行匹配,实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时,可释放这些资源;云计算为客户提供的这种能力是无限的,实现了IT资源利用的可扩展性;2需求服务自助化;云计算为客户提供自助化的资源服务,用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力;同时云系统为客户提供一定的应用服务目录,客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容;3以网络为中心;云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中,同时通过网络向用户提供服务;而客户可借助不同的终端设备,通过标准的应用实现对网络的访问,从而使得云计算的服务无处不在;4资源的池化和透明化;对云服务的提供者而言,各种底层资源计算、储存、网络、资源逻辑等的异构性如果存在某种异构性被屏蔽,边界被打破,所有的资源可以被统一管理和调度,成为所谓的“资源池”,从而为用户提供按需服务；对用户而言,这些资源是透明的,无限大的,用户无须了解内部结构,只关心自己的需求是否得到满足即可;云计算和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大数据技术和云计算的关系大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代;大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2大数据检索使用包括数据挖掘和智能分析;围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式;大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据,无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频,还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件,而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务;云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力,云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求;这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维,更加经济和实用,使得大数据处理和利用成为可能;大数据的存储和管理----云数据库的必然很多人把NoSQL叫做云数据库,因为其处理数据的模式完全是分布于各种低成本服务器和存储磁盘,因此它可以帮助网页和各种交互性应用快速处理过程中的海量数据;它采用分布式技术结合了一系列技术,可以对海量数据进行实时分析,满足了大数据环境下一部分业务需求;但我说这是错误的,至少是片面的,是无法彻底解决大数据存储管理需求的;云计算对关系型数据库的发展将产生巨大的影响,而绝大多数大型业务系统如银行、证券交易等、电子商务系统所使用的数据库还是基于关系型的数据库,随着云计算的大量应用,势必对这些系统的构建产生影响,进而影响整个业务系统及电子商务技术的发展和系统的运行模式;基于关系型数据库服务的云数据库产品将是云数据库的主要发展方向,云数据库CloudDB,提供了海量数据的并行处理能力和良好的可伸缩性等特性,提供同时支持在在线分析处理OLAP和在线事务处理OLTP 能力,提供了超强性能的数据库云服务,并成为集群环境和云计算环境的理想平台;它是一个高度可扩展、安全和可容错的软件,客户能通过整合降低IT成本,管理位于多个数据,提高所有应用程序的性能和实时性做出更好的业务决策服务;云据库要能够满足：A．海量数据处理：对类似搜索引擎和电信运营商级的经营分析系统这样大型的应用而言,需要能够处理PB级的数据,同时应对百万级的流量;B．大规模集群管理：分布式应用可以更加简单地部署、应用和管理;C．低延迟读写速度：快速的响应速度能够极大地提高用户的满意度;D．建设及运营成本：云计算应用的基本要求是希望在硬件成本、软件成本以及人力成本方面都有大幅度的降低;所以云数据库必须采用一些支撑云环境的相关技术,比如数据节点动态伸缩与热插拔、对所有数据提供多个副本的故障检测与转移机制和容错机制、SNShare Nothing体系结构、中心管理、节点对等处理实现连通任一工作节点就是连入了整个云系统、与任务追踪、数据压缩技术以节省磁盘空间同时减少磁盘IO时间等;云数据库路线是基于传统数据库不断升级并向云数据库应用靠拢,更好的适应云计算模式,如自动化资源配置管理、虚拟化支持以及高可扩展性等,才能在未来将会发挥不可估量的作用;云计算能为大数据带来的变化首先云计算为大数据提供了可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源,使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析;其次,云计算IT资源庞大,分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式,甚至是唯一方式;当然大数据要走向云计算还有赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设,需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展;数据分析集逐步扩大,企业级数据仓库将成为主流,未来还将逐步纳入行业数据,政府公开数据等多来源数据;当人们从大数据分析中尝到甜头后,数据分析集就会逐步扩大;目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位,按照目前数据的发展速度,很快将会进入PB时代;特别是目前在100——500TB和500+TB范围的分析数据集的数量呈3倍或4倍的增长;随着数据分析集的扩大,以前部门层级的数据集市将不能满足大数据分析的需求,他们将成为企业及数据库EDW的一个子集;根据TDWI的调查,如今大概有2/3的用户已经在使用企业级数据仓库,未来这一比例将会更高;传统分析数据库可以正常持续,但是会有一些变化,一方面,数据集市和操作性数据存储ODS的数量会减少,另一方面,传统的数据库厂商会提升他们产品的数据容量,细目数据和数据类型,以满足大数据分析的需要;大数据和云计算未来的发展方向和趋势虽然大数据目前在国内还处于初级阶段,但是商业价值已经显现出来;未来,数据可能成为最大的交易商品;但数据量大并不能算是大数据,大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化;因此,大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值;在他看来,未来大数据将会如基础设施一样,有数据提供方、管理者、监管者,数据的交叉复用将大数据变成一大产业;大数据的整体态势和发展趋势,主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动,大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响;大数据整体态势上,数据的规模将变得更大,数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享;大数据的发展会催生许多新兴新职业,会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师,有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才;随着大数据的发展,数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环;随着大数据的共享越来越大,隐私问题也随之而来,比如说每天手机产生的通话、位置等等;但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题;数据资源化,大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源,成为新的战略制高点和抢购的新焦点;总结：大数据与云计算虽然目前并不是十分完美,但却是未来IT发展趋势;大数据让数据真正成为集合,云计算则为大数据开启价值,值得期待;。
云计算与大数据：构建强大的信息基础设施
云计算与大数据：构建强大的信息基础设施导言云计算和大数据是当今数字化时代两个非常热门的技术领域。
它们的结合为构建强大的信息基础设施提供了巨大的机遇和挑战。
云计算提供了灵活的、可扩展的资源共享和服务交付模式，而大数据则强化了数据存储和分析的能力。
本文旨在探讨云计算和大数据在构建强大信息基础设施中的作用，并介绍它们的关键概念、应用以及未来的发展趋势。
云计算的基础概念与技术什么是云计算？云计算是一种通过网络连接提供计算资源和服务的模式。
它可以将计算能力、存储空间和应用程序等资源提供给用户，以满足其个人和商业需求。
云计算的核心概念是虚拟化和资源共享，它通过将物理资源抽象为虚拟资源，并利用多租户模式实现资源的共享和最优化利用。
云计算的关键特点•弹性伸缩：用户可以根据需求快速扩展或收缩计算资源，避免资源浪费和过度投资。
•自服务：用户可以根据需要自主选择和配置所需的计算资源和服务。
•资源共享：云计算提供资源的共享和复用，提高资源利用率和效率。
•网络访问：用户可以通过互联网或专用网络访问云计算提供的服务和资源。
•按需付费：用户根据实际使用量付费，避免固定成本和资源浪费。
云计算的部署模型•公共云：由第三方提供商托管和管理的云计算服务，在公共云上可以共享计算资源和服务。
•私有云：由单个组织或企业私有拥有和管理的云计算环境，提供更高的安全性和定制性。
•混合云：公共云和私有云的结合，根据需求灵活选择运行环境和部署模式。
大数据的基础概念与技术什么是大数据？大数据是指由传感器、移动设备和各种系统生成的海量数据集合。
这些数据通常具有高速度、高容量、多样性和复杂性的特点。
大数据的价值在于从中获取有用信息，支持决策和业务创新。
大数据的关键特点•3V特点：大数据的关键特征是体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。
它们表明了海量数据的快速生成、高速处理和多种类型的数据类型。
•数据价值：大数据的真正价值在于能够从中提取出有用的信息和洞察力，以促进创新和决策制定。
大数据时代下的基础设施建设
大数据时代下的基础设施建设随着科技的不断发展，人类社会进入了一个万物互联的时代。
在这个时代里，大数据成为了一种极为重要的资源，人们通过各种手段获取并运用这种资源。
对于企业来说，大数据可以帮助他们更好地分析市场、了解用户需求，优化产品和服务，提高企业效益。
对于政府和公共机构，大数据可以用于城市规划、交通管理、医疗保健、公共安全等多个领域，为人民提供更好的公共服务。
然而，大数据的运用离不开一定的基础设施建设。
本文就大数据时代下的基础设施建设进行探讨。
一、云计算技术云计算技术是大数据时代下的一种重要的基础设施，它可以提供强大的计算能力和存储空间，为大数据的处理和应用提供有力的支持。
云计算技术的基本构成包括云计算中心、云存储、云计算平台、云服务等。
企业和政府可以通过云计算技术来存储和处理大量数据，并做出更加准确的决策。
同时，云计算技术还为企业提供了更加安全的存储和备份方式，避免了数据丢失等风险，提高了数据使用效率。
二、物联网技术物联网技术是一种可以让各种设备互相联通和交互的技术，它可以实现对于物体的全面感知和理解，为大数据的收集、分析和应用提供支持。
物联网技术的基础是各种传感器技术和无线通讯技术，通过这些技术，各种设备可以实现自主连接、通信和控制。
在大数据时代，物联网技术可以应用于交通管理、环境监测、智能家居、智能医疗等多个领域，为人们带来更加便捷的生活和工作方式。
三、高速宽带网络高速宽带网络是大数据时代下另一个极为重要的基础设施，它可以为用户提供高质量的数据传输服务。
在大数据时代，人们需要将大量数据进行传输和处理，而通常传统的传输方式已经无法满足大数据时代对数据传输的要求。
高速宽带网络的出现，可以让人们在更短的时间内完成数据传输和下载，为大数据的处理和应用提供了更加快捷的方式，并推动了云计算和物联网技术的发展。
四、数据管理与安全技术大数据时代下的基础设施建设，不仅要考虑数据的收集、处理和分析，也要考虑数据的安全和管理。
大数据底层技术与基础设施建设分析
大数据底层技术与基础设施建设分析随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业发展的关键驱动力之一。
大数据的应用不仅可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，还可以为科研机构提供更多的数据支持，促进社会的发展和进步。
而要实现大数据的高效应用，除了数据分析和挖掘技术的支持外，底层技术和基础设施的建设也是至关重要的。
本文将对大数据底层技术与基础设施建设进行深入分析，探讨其在大数据应用中的作用和意义。
一、大数据底层技术1. 数据存储技术在大数据时代，海量数据的存储是首要问题。
传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储和处理的需求，因此出现了各种新型的数据存储技术。
其中，分布式文件系统是大数据存储的重要技术之一，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）等，它们可以将数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
2. 数据处理技术大数据的处理需要强大的计算能力和高效的算法支持。
MapReduce是一种经典的大数据处理模型，通过将数据分片并行处理，实现了大规模数据的高效处理。
此外，近年来流式处理技术也得到了广泛应用，如Apache Storm和Spark Streaming等，它们可以实时处理数据流，满足了实时分析和应用的需求。
3. 数据管理技术数据管理是大数据应用中的关键环节，包括数据的采集、清洗、存储和查询等。
为了更好地管理数据，需要建立完善的数据管理系统，如Hadoop生态系统中的Hive和HBase等，它们提供了方便的数据查询和存储功能，帮助用户更好地管理和利用数据。
二、大数据基础设施建设1. 云计算平台云计算平台是大数据应用的重要基础设施，它可以提供弹性计算和存储资源，满足大数据处理的需求。
目前，亚马逊云计算（AWS）、微软Azure和谷歌云平台等提供了各种云计算服务，为用户提供了灵活的计算和存储资源，降低了大数据处理的成本。
2. 大数据中心大数据中心是支撑大数据处理和存储的重要基础设施，它包括大规模的服务器集群、网络设备和存储设备等。
适度超前建设数据基础设施
592024.04施、融合基础设施、创新基础设施的第四类新型基础设施，是让数据“供得出”“流得动”“用得好”的硬件设施、软件平台和制度安排。
我们可以从两个层面来认识数据基础设施。
从广义上讲，数据基础设施是以支撑经济社会数字化发展和国家治理现代化为目标，以推动数据要素高水平应用、释放数据要素价值为基本点，以实现数据要素的采集、汇聚、传输、存储、处理、开发、应用等为主要内容的制度体系、硬件设施和软件平台。
广义的数据基础设施才能畅通数据资源大循环。
我们还可以从“硬”和“软”两个维度来定义数据基础设施，“硬”数据基础设施是数据全生命周期的技术和工具、硬件和软件，“软”数据基础设施包括法律法规、开源协议、标准规范、机制设计等促进数据基础资源优势转化为经济发展新优势的制度安排。
从狭义上讲，数据基础设施是指支撑数据要素安全流通的各类硬件设施和软件平台。
数据有效应用和价值实现的前提是，构建坚实的硬件设施和软件平台，必须从数据采集入手，实现对数据采集、存储、传输、展现、分析与优化全生命周期的管理，为千行百业的用户构建起“数据价值链”，释放数据价值。
狭义的数据基础设施是传统IT基础设施的延伸，它以数据为中心，使数据要素价值实现最大化。
数据基础设施应该涵盖接入、存储、计算、管理和数据使能五个领域，通过汇聚各方数据，提供“采—存—算—管—用”全生命周期的支撑能力，构建全方位的数据安全体系，打造开放的数据生态环境，让数据存得了、流得动、用得好，将数据资源转变为数据资产。
（中国信息通信研究院、华为技术有限公司：《数据基础设施白皮书2019》，2019年11月）数据基础设施主要由基础设施层和数据管理层组成。
其中，基础设施层包括存储、计算、网络等硬件设施；数据管理层由操作系统、数据库系统及大数据系统组成，构成支撑数据存储及数据全生命周期管理的软件设施。
数据分析方法主要采用大数据和人工智能（AI）技术。
大数据是动态实时数据流，具有5V 特点：Volume （大量）、Velocity （高速）、Variety （多样）、Value （低价值密度）、Veracity （真实性）。
云计算基础知识
云计算基础知识云计算是指通过网络将计算资源、软件、数据存储等服务按需提供给用户，使其能够随时随地访问并使用这些服务的一种计算模式。
它是一种基于互联网的技术，能够实现资源共享、灵活扩展和快速部署等特点，被广泛应用于各个行业和领域。
一、云计算的概念和特点云计算的概念最早由Google与IBM等公司提出，其核心理念是资源共享和按需使用。
云计算具有以下几个特点：1. 弹性扩展：云计算平台可以根据用户的需求，动态分配和释放计算资源，实现按需扩展和收缩，以满足不同规模和负载的应用需求。
2. 虚拟化技术：云计算基于虚拟化技术，通过将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的池化管理和灵活分配，提高资源利用率和整体性能。
3. 高可用性：云计算基础设施通常采用分布式架构和冗余设计，以提高系统的可用性和容灾能力，保障用户业务的连续性和稳定性。
4. 自助服务：用户可以通过自助服务门户，实现对计算资源、网络配置、存储空间等的自主管理和控制，提高用户的灵活性和便捷性。
二、云计算的服务模型云计算按照服务的不同层次可划分为三种服务模型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
1. 基础设施即服务（IaaS）：IaaS提供基础的计算资源，包括虚拟机、存储空间和网络资源等，用户可以根据需要自由配置和管理这些资源。
常见的IaaS提供商有亚马逊AWS和微软Azure等。
2. 平台即服务（PaaS）：PaaS提供更高级别的服务，除了计算资源外，还提供开发工具、数据库和中间件等服务，用户可以在此基础上开发、运行和管理应用程序。
著名的PaaS平台包括谷歌App Engine和微软Azure App Service等。
3. 软件即服务（SaaS）：SaaS是最高层次的云服务模式，用户无需关心底层的基础设施和平台，只需通过订阅方式使用云上的应用程序。
例如，使用云存储、在线邮件和在线办公软件等。
三、云计算的部署模式云计算的部署模式可分为公有云、私有云、混合云和多云环境。
大数据专业术语名词
大数据专业术语名词大数据专业术语名词导语：在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和个人不可或缺的资源和工具。
随着大数据技术的不断发展和应用，涌现出了许多专业术语名词。
本文将为你介绍一些重要的大数据专业术语名词，并探讨其含义和应用。
通过本文的阅读，你将能够全面了解大数据领域的重要概念和术语。
一、大数据1. 定义：大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法通过传统方法进行获取、管理和处理。
2. 特点：- 量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位。
- 多样：大数据涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据。
- 时效性：大数据需要及时获取和处理，以便支持实时决策和反应。
- 价值潜力：大数据蕴含了丰富的信息和洞察，可以对业务和策略做出更准确的判断。
二、云计算1. 定义：云计算是一种基于网络的计算模式，通过共享的计算资源提供各种服务，包括存储、处理和分析大数据。
2. 类型：- IaaS（基础设施即服务）：提供虚拟化的计算、存储和网络资源，使用户可以按需使用，如亚马逊EC2、谷歌云平台等。
- PaaS（平台即服务）：提供开发和部署应用程序的平台，如谷歌App Engine、微软Azure等。
- SaaS（软件即服务）：提供经过云平台封装的应用程序，用户通过网页浏览器访问和使用，如Salesforce、谷歌Docs等。
三、数据挖掘1. 定义：数据挖掘是从大数据集合中提取出有价值的信息和模式的过程，涉及各种统计学和机器学习技术。
2. 主要技术：- 聚类分析：将数据分组为具有相似特征的集群。
- 分类分析：根据已有数据进行分类，为新数据进行标记。
- 关联规则挖掘：发现数据中的关联关系和模式。
- 预测建模：根据历史数据预测未来趋势和结果。
四、机器学习1. 定义：机器学习是一种人工智能技术，通过让机器从数据中学习并改进性能，而不是明确编程来实现任务。
2. 主要方法：- 监督学习：通过已有的标记数据来训练模型，并用于预测新数据。
大数据产生的背景有哪些
大数据产生的背景有哪些大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼思·库克耶编写的《大数据时代》中指出，大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是对所有数据进行分析处理。
1. 信息基础设施与大数据信息基础设施持续完善，包括网络带宽的持续增加、存储设备性价比的不断提升，犹如高速公路之于物流，为大数据的存储和传播准备了物质基础。
如果把信息技术的不断进步看成世界万物持续数字化的过程，则会理出一条清晰的主线。
信息科技具有三个最核心和基础的能力：信息处理、信息存储和信息传递。
几十年来，这三个能力的飞速进步是人类科技史上最为激动人心的事件之一。
存储的价格从20世纪60年代的1万美元1MB，降到现在的1美分1GB的水平，其价差高达亿倍；在线实时观看高清电影，在几年前还是难以想象的，现在却变得习以为常了；网络的接入方式也从有线连接向高速无线连接转变。
毫无疑问，网络带宽和大规模存储技术的高速持续发展，为大数据时代提供了廉价的存储和传输服务。
因而本书假定存储和带宽不再是制约数据应用的因素。
2. 互联网与大数据互联网领域的公司最早开始重视数据资产的价值，从大数据中淘金，并且引领大数据的发展趋势。
互联网的出现，在科技史上可以比肩"火"与"电"的发明。
这个伟大的发明同样是因为军事目的驱动的。
计算机在军方应用得越广泛，计算机上存储的军事机密就越多。
人们担心如果存储重要军事机密数据的主要计算机被摧毁，很可能就会输掉整个战争，于是，推动计算机之间互相传递数据并互为备份的通信机制被提上日程。
1969年11月某天的中午，6名科学家聚在加利福尼亚大学洛杉矶分校的实验室里，把分属于不同地区的4台计算机互相连接起来，这就是最早的互联网雏形。
互联网把每个人桌面上的计算机连接起来，改变了人们的生活，成为大家获取各类数据的首要渠道。
数据要素和信创：数字经济的核心基座——行业投资框架
数据要素和信创：数字经济的核心基座——行业投资框架数字经济的快速发展已经改变了传统产业的格局，成为推动经济增长和创新的核心力量。
而在数字经济中，数据要素和信创（即创造性使用数据的能力）则被视为支撑整个经济体系的基座。
行业投资框架是发展数字经济的重要工具，它能够促进数据要素和信创的发展，进而推动行业创新和经济增长。
数据要素是数字经济发展的基础，它包括大数据、云计算、物联网等技术和基础设施。
大数据是数字经济的重要资源，通过收集和分析大规模的数据，企业和政府可以获得有价值的信息，从而指导决策和创新。
云计算则提供了高效的数据存储和处理能力，使得企业和个人可以更加灵活地使用和共享数据。
物联网则将各种物理设备和传感器连接起来，形成了实时数据的来源，为数字经济的各个领域提供了数据支持。
而信创则是数字经济的核心能力，它通过对大数据的创造性使用和创新，推动了各个行业的发展。
信创能力包括数据分析、人工智能、区块链等技术和应用。
通过数据分析，人们能够从海量数据中挖掘出有价值的信息和趋势，用于决策和创新。
人工智能则能够通过机器学习和深度学习等技术，自动识别模式和规律，从而实现自动化和智能化的应用。
区块链则提供了一种去中心化的信任机制，通过分布式账本和智能合约，实现了安全、透明和可追溯的交易和合作。
行业投资框架是推动数字经济发展的重要工具，它能够促进数据要素和信创的发展，并为各个行业提供支持。
首先，行业投资框架可以促进数字基础设施的建设，包括数据中心、光纤网络、移动通信基站等。
这些基础设施能够提供高速、稳定和安全的数字连接，为数据要素和信创提供必要的支撑。
其次，行业投资框架可以推动数字技术的研发和应用，包括大数据分析、人工智能算法、区块链应用等。
通过资金的支持和技术的引进，可以促进数字技术的创新和应用，提高信创能力和行业竞争力。
再次，行业投资框架可以推动数字经济的产业升级和转型。
通过资金的引导和政策的支持，可以帮助传统行业进行数字化改造，提高生产力和效率。
什么是云计算基础设施
什么是云计算基础设施云计算基础设施是内部系统和公共云之间的软件和硬件层，其融合了许多不同的工具和解决方案，是成功实现云计算部署的重要系统。
随着公共云改变了数据中心及其硬件的结构，这一层次的云计算基础设施不断发展。
到目前为止，IT设备和数据中心系统采用了更加谨慎的方法，一切设施都在防火墙后面。
用户的应用和数据在企业内部和防火墙内部，其应用程序也是如此。
什么是云计算基础设施云计算在某种程度上是移动的，迫于这种改变，如今，企业的业务需要面向外部厂商，例如AWS，Azure，谷歌云或其他云计算公司。
企业需要在其防火墙中创建安全的数据流，安全地连接到公共云并防止入侵者的进入和攻击，同时保持可接受的性能水平。
内部云VS云计算基础设施随着云计算的发展，许多企业采用了内部云模型，通常称为私有云。
这些私有云并不具有像亚马逊和IBM公司那样的大规模计算能力，但可以灵活地启动虚拟实例，并将其保留在内部。
企业的目标是简化私有云和公共云的组合，通常称为混合云。
为了帮助完成此过程，企业使用超融合基础架构（HCI）等技术，云计算供应商提供安装交钥匙云计算环境所需的一切。
这使企业可以将其传统的本地数据中心转变为可以通过单个仪表板管理的类似云计算的基础设施。
所有服务都通过基础设施即服务（IaaS）模型提供，由于所有内容都是虚拟化的，因此可以轻松地将基于云计算的基础设施进行复制、替换和关闭。
云计算基础设施构建模块云计算基础设施的组件通常分为三大类：计算、网络和存储。
计算：执行云系统的基本计算。
这几乎总是虚拟化，因此可以移动实例。
网络：通常是商用硬件运行某种软件定义网络（SDN）软件来管理云连接。
存储：通常是硬盘和闪存存储的组合，旨在在公共云和私有云之间来回移动数据。
存储是云基础架构与传统数据中心基础架构相分離的地方。
云基础架构通常使用本地连接的存储而不是存储区域网络上的共享磁盘阵列。
AWS，Azure和Google等云服务提供商对SSD存储的收费高于硬盘存储收费。
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简介大数据的概念很火，但人们对它的认识却是混乱的：有人说大数据就是指所有的数据，有人说大数据是指线上行为、日志等半结构/非结构化的数据形态，有人说大数据就是以Hadoop 为代表的新技术……到底什么是大数据？同样风风火火了很久的云计算与大数据有什么关系？令人眼花缭乱的众多大数据技术的本质是什么？各有什么优缺点？争论不休的“小变大”与“大变小”技术策略到底孰正孰邪？企业究竟应该如何定位与使用大数据，难道是为了Hadoop而 Hadoop？未来的技术方向究竟如何？《纵横大数据(云计算数据基础设施)/云计算实践指南丛书》结合现代企业数据管理实践，从策略、技术、应用、企业数据架构等多个维度，体系化地对大数据及相关技术进行了全面深入的论述：首先对大数据相关概念予以澄清；接着深入剖析各种大数据技术的内在本质，指出其各自的优缺点、适用场景与相互关系；同时对大数据技术“分”与“合”这两种广受争议的技术策略的内在联系进行了分析与讨论，明确指出现代数据管理技术的发展趋势；最后结合大数据时代企业新一代数据架构规划的实际，对大数据及相关技术在企业数据体系中的具体定位给出了切实可行的建议，并且面向云数据中心建设，提出了大数据云——云计算数据基础设施的概念与方法。
序言“云计算”与“大数据”应该说是目前IT界最为热门的两个概念了。
云计算以各种软硬件资源新的消费与交付模式为核心理念，被普遍认为将会成为未来社会最为深远的革新。
而现实却是：在多“云”的天空，成功的实践却少得可怜，致使其很多情况下只是充当了一个时髦的噱头。
令人遗憾的是，如今风头已远远盖过“云计算”的“大数据”，其现实情况与此类似。
大数据概念最初是伴随着Hadoop等开源技术的推广而出现的，在国内外众多互联网公司依靠它们取得巨大成功的强力推动下，传统数据管理技术的地位受到了严重的挑战，似乎不知Hadoop、不用Hadoop就会落后！但如何才能在本企业或者某个具体需求中正确有效地使用这些新技术呢？这至今依然是众多企业技术决策者的困惑。
大多数企业目前对大数据潮流的热烈响应其实是“雷声大，雨点小”，其中相当一部分是不分青红皂白，纯粹为了Hadoop而Hadoop，很少有产生实际成效的案例。
本书认为，要正确回答这些问题，给出合适的决策，必须对这些技术本身进行较为深入的了解与分析，然后结合自己企业的实际，做出自己的判断。
任何其他企业的经验都不可以照搬照抄；任何资料中关于各种技术的适用场景描述，即使是正确的，也都有其特殊的上下文环境，不可以当成普遍真理去盲目遵从。
这里所说的对技术的了解，并不是指具体如何去使用它，而是指其内在本质、特点与相互联系，这些往往比使用方法更重要，也是本书区别于其他大数据资料的主要特点之一。
首先，让我们看看云计算与大数据的关系，目前人们对此的理解更是混乱不堪，有人认为两者完全不同，有人则认为大数据技术其实就是云计算。
对“云”，最开始，人们普遍认为那是一种采用一堆闲散资源完成一件重大任务的技术。
后来，人们又意识到现代社会对“云”的诠释，其实更多的是指一种以服务为主的商业模式，而不是一种技术。
现在，绝大多数人对“云”的理解停留于此，认为“云计算”与技术无关的人大都是这种思路。
但在对“云”业务模式的实践中却发现，要搞“云”服务，必须从技术手段与商业模式两个维度同时入手才有意义，只拥有其中任何一个方面都是不行的，甚至可以说前者要比后者重要得多。
大多数情况下，在“云”能适用的领域内，如果没有前者，后者所能提供的服务水平自然也就很有限，从而也就自然失去了“云”的含义。
所以说，云计算的本质是商业模式，但其核心却仍然是技术问题。
而云在技术层面的核心问题又是什么呢？有人认为是“小变大”的分布式计算，有人认为是“大变小”的虚拟化，而本书认为，云计算最核心的问题是数据，具体地讲，是现代业务环境下的数据管理问题，也就是能实现海量、多类型、高负载、高性能、低成本需求的数据管理技术，这实际上就是传统数据管理技术在现代的最大挑战。
这其中最耀眼的，就是各种新兴的大数据家族成员的出现，包括开源体系的Hadoop、各种NoSQL数据库、NewSQL数据库（关系数据库联邦）、分布式文件系统等，甚至还包括非开源体系的新一代关系数据库。
这样看来，“大数据”应该是“云计算”业务模式得以实现在数据管理层面的核心技术支撑，两者密不可分。
而从纯技术的角度看，“云计算”概念最初出现时就是指采用网络互联起来的设备共同完成一项庞大任务的技术策略，而Hadoop等流行大数据技术的核心思路大多如此。
因此，我们又可以说：“云计算”是大数据的技术实现方法。
这便是云计算与大数据的联系，两者无论是在业务上，还是技术上，都是相互依存的。
一句话，无论叫什么名称，其实都是代表现代IT发展的最新进展而已。
再来看看各种流行的大数据技术本身，包括 Hadoop，NoSQL，NewSQL，甚至一些新一代的关系数据库等。
对它们，在现代数据管理领域内，目前的状态却是：人们普遍困惑的并不是能不能掌握这些技术的具体用法，而是到底什么时候，在什么场景下，如何定位与使用这些技术？这主要表现在以下几个方面。
一是如何定位新旧技术。
即指新兴的以Hadoop为代表的开源技术，与传统的关系数据库技术，到底是新技术彻底颠覆传统技术，还是两者共存？如果是共存，如何共存？这是目前各个企业普遍感到困惑的最重要的问题。
二是部分技术人员对新事物只是盲从。
大家在应用实践中或多或少地会遇到一些困难，于是很多技术人员就会把希望寄托在新出现的技术上，认为只要一用上如 Hadoop或NoSQL 这些新东西，目前的问题就会迎刃而解。
接下来就立即紧张地投入到新技术的学习与使用上去，而不做是否适合自己需求的合理判断。
很显然，这种对新技术的崇拜是盲目的。
三是各种技术之间出现了互相攻击、互相否定的态势。
一度以来，传统的主流关系数据库（如Oracle，DB2 等）在实践中出现了一些问题，主要是对高负荷环境下的海量数据应用出现了力不从心的现象，同时，其水平扩展性的限制与高昂的成本问题使客户越来越难以忍受。
于是，一些非关系型的NoSQL数据库，或者一些低端数据库集群方案（如MySQL集群）就在一些场合替代了主流的商业数据库，并且表现出很优秀的性价比；另外，有些企业在分析领域也出现了以Hadoop MapReduce等开源产品全面替代关系型数据仓库的现象。
于是，便出现了一种思潮，认为关系数据库最终将退出历史舞台。
而另有一部分人则认为，所谓极其成功的新技术，只是昙花一现的暂时现象而已，传统的关系数据库经过改良以后，依然会是数据管理领域的王者，其他的技术会像30多年前关系数据库与其他数据管理技术之争的结果一样，逐渐消失。
这些观点中，大多都是凭直觉、凭感觉、凭个人经验的判断得出，虽然不能说是武断，但如果没有令人信服的技术分析做支撑，就很难说谁对谁错。
四是新技术本身在实践中也出现了很多的问题。
例如Hadoop MapReduce，虽然已经出现了Hadoop 2.0中的各项重要改进，但相信只要是真正用过它的人都知道，其在方便性、可靠性、可用性、效率等方面都还很不尽如人意。
笔者记得一位很熟悉Hadoop 的朋友说：“如果企业能用关系数据库解决问题，就尽量不要用它！”再如Twitter放弃了用Cassandra替代MySQL的决策，Digg使用 Cassandra后出现的一系列严重问题等，都使很多人开始重新审视这些新技术。
其实，究其根本，以上现象出现的主要原因是：人们只是去学习如何使用这些新技术，却很少独立思考，对它们进行较为深入的学习与剖析；很少在设计思想、技术架构、内在本质等方面将它们与其他技术进行对比，以能在真正掌握后，做出属于自己、适合自己的判断。
而这些又正是本书的主体内容。
如果在数据库技术领域继续探究，会发现NoSQL技术虽然适合海量数据的快速存取，却无法满足较复杂的关系模型数据管理及人们对习惯使用SQL语言的要求，而标准的关系数据库在水平扩展性上又严重受限。
那么，是否存在一种技术，既可以使用关系模型存储数据，使用SQL操作数据，又可以像NoSQL一样方便扩展？于是，本书还与读者分享了笔者自主研发的一个关系型云数据库的设计与实践，它既不同于目前流行的Hadoop/NoSQL等开源技术，也不同于传统的关系数据库，是一种介于两者之间的技术模式，目前的状态正好满足 Hadoop与传统关系数据库都不太适用的企业级海量历史数据管理的需求，并已经在实践中取得一定的成果。
接着，由该自主产品的设计实践活动出发，我们产生了对Hadoop本身许多固有技术问题更大胆的、更进一步的深入思考：PB级海量数据的批量分析能不能比Hadoop再提高一个数量级，例如，达到秒级？在保守的认识中，这样的要求似乎是不合理的，也是不可能实现的。
然而大数据领域最新的技术进展—Hadoop的缔造者Google近年来一系列更前沿的、被称为“Google新三驾马车”的研究成果，通过模式（Schema）的回归与精巧的设计，已经向这样似乎是“不可能的任务”的宏伟目标迈出了一大步。
这使我们意识到：技术的发展瞬息万变，Hadoop本身已不见得有多么先进了，想要在实践中做出正确的决策，就必须不断学习，勇于创新，不断经历破与立的过程，而不能故步自封，原地不动。
除了需要对各种大数据技术手段进行深入剖析以外，当今IT界还在云计算技术两个不同的技术策略上有着广泛的争议，即“分”为云与“合”为云，前者是指数据切分后以小变大，后者是指以大变小，将分散的小资源集中整合起来管理后，再将资源进行统一的按需调度与分配。
两者都称自己是云计算技术（或者说是大数据技术）的正宗，相互攻击与否定的现象极为激烈，并且各自都有坚实的成功实践为基础。
表现最明显的就是以淘宝为代表的新兴互联网技术力量与IBM、Oracle等老牌的数据库厂商之间关于以“分”为主的开源技术及以“合”为主的一体机技术之间的争论与竞争，可以说已经到了白热化的阶段。
他们各说各话，各有千秋，已经成为企业技术决策者的主要困惑之一。
而实际上，经过研究与分析，很容易就可以发现，他们所争论的“分”与“合”，看起来是完全相反的，实际上并不矛盾，其实是你中有我，我中有你，两者是有机结合的统一体，在现代数据管理的需求中都有各自的定位。
企业所要做的并不是对技术策略进行非你即他的选择，而是根据自己的实际情况与需求，对各种技术与产品进行合理的定位；同时，更加重要的工作并不是某一项技术的正确定位与使用，而是能站在云数据中心建设的高度，将传统关系数据库资源与Hadoop集群资源集中起来形成PaaS平台，再对外提供分散的、数据相关的云服务，包括数据库云与Hadoop平台云，可以将之统称为大数据云。