大数据深度分析与云计算.ppt
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大数据介绍ppt
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： 结构化数据：二维表（关系型） 半结构化数据：树、图 非结构化数据：无 结构化数据：先有结构、再有数据 半结构化数据：先有数据，再有结构
虚拟数据库
信息管理系统（HIS）
电子病历
*
销售管理系统
*
关系数据库曾经是万能的
关系数据模型
远程监护平台
Google 大数据处理技术
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
医学资料
仅供参考,用药方面谨遵医嘱
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚本，它可以搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。 做ping、chinahr） 科学研究：在线人类行为，在线社群演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证科学研究，快速收集大量数据
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
开源Apache项目，灵感来源于Google的三篇论文：BigTable、MapReduce、GFS； Hadoop核心组件包括： -分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） 使用Java编写 运行平台：Linux
大数据驱动架构概念图
*
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大数据存储 云计算技术是最理想的解决方案！？
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社会计算研究
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城市计算的基本框架
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NWU 智能信息处理研究所
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数字足迹与城市计算
云计算PPT模板：原理、应用与前景
云计算定义与特点
1. 云计算是一种基于互联网的计算方式，通过 共享计算资源和数据，为用户提供按需使用的 服务。这种计算方式具有高度的可扩展性、灵 活性和成本效益，能够快速响应用户需求，实 现资源的高效利用。
2. 云计算的主要特点包括：按需自助服务、广 泛的网络访问、资源池化、快速弹性伸缩、按 使用量计费等。这些特点使得云计算在企业和 个人用户中得到了广泛的应用，推动了数字化 转型和创新。
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AI在云计算中的应用前景
1. 云计算与AI的深度融合：随着云计算技术的发展，AI 在云计算中的应用前景日益显现。通过将AI算法部署在 云端，可以实现更高效的数据处理和分析，为各行各业 提供智能化解决方案。例如，在图像识别、语音识别和 自然语言处理等领域，云计算与AI的结合将极大地提高 计算能力和响应速度，推动各行业实现数字化转型。 2. AI驱动的云计算服务创新：AI技术在云计算中的应用 不仅局限于基础设施层面，还可以推动云服务的创新。 通过利用AI技术优化云计算资源调度、负载均衡和故障 预测等方面，可以提高云服务的可用性和性能。此外， AI还可以帮助云计算服务提供商更好地了解用户需求， 为用户提供更加个性化和智能化的服务。
Distributed Storage
冗余备份
Redundant backup
数据同步
Data synchronization
大数据分析与处理
1. 大数据分析与处理：云计算作为大数据处理的基础，能够提供 强大的计算能力和存储空间，使得大数据的处理和分析成为可能。 通过云计算，企业可以实时收集、存储和分析大量的数据，从而 获取深入的洞察，优化决策过程，提高运营效率。
2. 边缘计算与云计算的融合：未来云计算将与边缘计算相结合，实现计算资 源的分布式部署和协同处理。边缘计算可以有效降低延迟，提高数据处理速 度，使云计算在实时性、安全性和隐私保护方面具有更大优势。
AI人工智能云计算大数据简介ppt模板
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
AI人工智能云计算大数据简 介ppt模板
目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
AI人工智能云计算大数据简 介ppt模板
目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
2024版云计算简介PPT课件
3
通用电气 通过Azure的大数据和人工智能技术，优化供应 链管理，降低库存成本和运输费用。
THANKS
感谢观看
绿色计算和可持续性
随着环保意识的提高，云计算将更加 注重绿色计算和可持续性发展。
06
典型案例分析
AWS成功案例分享
Netflix
利用AWS的弹性伸缩和全球基 础设施，成功应对业务高峰期 的流量挑战，提升用户体验。
Airbnb
借助AWS的数据分析、机器学 习和存储服务，优化房源推荐 算法，提高用户满意度和预订
率。
Slack
依托AWS的安全合规、高性能 计算和实时通信服务，打造高 效的企业协作平台，降低IT成 本。
阿里云助力企业数字化转型案例
飞利浦
通过阿里云的云计算、大数据和 人工智能技术，构建智能医疗影 像平台，提高诊疗效率和准确性。
居然之家
利用阿里云的新零售解决方案， 实现线上线下融合、全渠道营销 和智能供应链管理，提升销售额 和客户满意度。
将物理服务器划分为多个 虚拟服务器，提高服务器 利用率。
存储虚拟化
将分散的存储资源整合为 统一的虚拟存储资源，提 供灵活的存储服务。
网络虚拟化
构建虚拟网络，实现网络 资源的动态分配和灵活配 置。
分布式计算技术
MapReduce编程模型
01
处理大规模数据集的编程模型，实现数据的并行处理和分布式
计算。
降低成本
通过共享资源、按需付费等方式，云计算可以降低用户的IT成本。
易于管理和维护
云计算提供了统一的管理界面和工具，简化了IT管理任务。
挑战与问题
安全性问题
数据安全和隐私保护是云计算面临的重要挑 战之一。
云计算培训材料.ppt
云计算培训材料.ppt幻灯片 1：云计算简介什么是云计算云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软件资源、硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
它就像是一个巨大的虚拟资源库，用户可以根据自己的需求随时获取和使用其中的计算能力、存储空间、应用程序等服务。
幻灯片 2：云计算的特点超大规模云计算平台拥有庞大的服务器集群，能够提供强大的计算和存储能力。
虚拟化资源被虚拟化为多个逻辑实体，用户无需关心物理设备的细节。
高可靠性数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施确保了服务的高可靠性。
通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用。
高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
按需服务用户可以根据自己的实际需求，灵活地获取和使用云计算资源。
幻灯片 3：云计算的服务模式IaaS（基础设施即服务）提供服务器、存储和网络等基础设施服务。
例如：＿____云提供的云服务器。
PaaS（平台即服务）提供平台环境，让开发者能够快速部署和管理应用。
像_____的云开发平台。
SaaS（软件即服务）用户通过网络直接使用应用程序，无需安装和维护。
常见的如_____办公软件。
幻灯片 4：云计算的部署模式公有云由云服务提供商提供，面向广大公众和企业。
优点是成本低、规模大、灵活。
缺点是数据安全性和隐私性可能存在一定风险。
私有云为一个企业或组织单独构建，仅供内部使用。
具有较高的安全性和定制性，但建设和维护成本高。
混合云结合了公有云和私有云的特点，部分业务使用公有云，部分业务使用私有云。
实现了灵活性和安全性的平衡。
社区云由多个组织或社区共同使用和管理的云服务。
幻灯片 5：云计算的优势降低成本无需购买昂贵的硬件设备，按需使用资源，降低了初期投资和运营成本。
提高灵活性能够快速响应业务需求的变化，灵活调整资源配置。
增强可扩展性轻松应对业务增长带来的计算和存储需求的增加。
提高数据安全性专业的云服务提供商通常具备更强大的安全防护能力。
云计算基础知识介绍ppt课件
加强安全防护和隐私保护的措施
强化技术保障
采用先进的加密技术和安全协议，确保数据传输和存储过程中的 保密性、完整性和可用性。
完善安全管理机制
建立严格的安全管理制度和操作规范，加强对员工的安全培训和 意识培养。
加强安全审计和监控
定期对云计算环境进行安全审计和监控，及时发现并处理潜在的 安全风险。
企业和个人如何确保数据安全
在线学习
借助云计算平台，随时随地学习和 提升自我。
行业级应用场景
医疗行业
通过云计算实现医疗数据的存储 、分析和共享，提高医疗服务的 效率和质量。
智能制造
结合云计算和物联网技术，实现 生产过程的智能化管理和优化， 提高生产效率和质量。
01
金融行业
云计算为金融行业提供高可用、 高安全性的计算和存储服务，支 持在线交易、风险分析等应用。
云计算
互联网访问、按需付费、弹性扩展、高可用 性、安全性强等。
比较分析
从成本、灵活性、可维护性等方面进行比较 ，云计算具有明显优势。
02
云计算服务类型
IaaS：基础设施即服务
服务器、存储和网络等基础设施的虚拟化
按需自助服务，可弹性扩展
典型代表：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)
云计算基础知识介绍ppt课 件
目录
• 云计算概述 • 云计算服务类型 • 云计算关键技术 • 云计算应用场景 • 云计算平台与产品介绍 • 云计算安全与隐私保护 • 总结与展望
01
云计算概述
云计算定义与发展
定义
云计算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提供给 计算机和其他设备。
云计算技术应用基础PPT完整全套教学课件
对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理 ，以保护用户隐私不被泄露。
数据加密
采用先进的加密算法对敏感数据进行 加密，确保数据在传输和存储过程中 的安全性。
2024/1/24
27
身份认证和访问控制策略设计
2024/1/24
多因素身份认证
01
采用用户名/密码、动态口令、生物特征等多种认证方式，提高
身份认证的安全性。
数据备份与恢复
定期备份重要数据，确保数据安全性和可恢复性。
2024/1/24
11
存储和网络资源管理技术
• 存储性能优化：采用高性能存储设备和技术 ，提高数据存储和访问速度。
2024/1/24
12
存储和网络资源管理技术
网络虚拟化
将物理网络资源抽象为逻 辑网络资源，简化网络配 置和管理。
2024/1/24
谷歌云
提供基础设施、平台和软件即 服务等云计算解决方案。
腾讯云
提供云计算、大数据、人工智 能等技术解决方案。
6
02
基础设施即服务(IaaS)Chapter2024/1/24
7
IaaS概念及功能介绍
IaaS定义
弹性扩展
按需付费
高可用性
安全性
基础设施即服务（IaaS ）是一种云计算服务模 型，它通过虚拟化技术 将计算、存储和网络等 基础设施资源池化，以 服务的形式提供给用户 。
将应用程序打包成容器镜像，使用 容器编排工具（如Kubernetes）实 现容器的自动化部署和管理。
21
04
软件即服务(SaaS)
Chapter
2024/1/24
22
SaaS概念及功能介绍
01 02
SaaS定义
云计算和大数据讲座ppt(详细)
集成能力
可与其他开源技术（如 Kubernetes）集成，提供 更丰富的功能。
选择合适平台进行大数据处理建议
评估业务需求
明确业务需求和数据规模，选 择能够满足性能和可扩展性要
求的云平台。
了解技术兼容性
确保所选平台支持现有的技术 栈和开发工具，减少迁移成本 和风险。
考虑成本效益
对比不同平台的定价模型和服 务等级协议（SLA），选择性价 比高的平台。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用 计算、自主计算到云计算的演变 过程，近年来得到了快速发展和 广泛应用。
云计算架构及核心技术
云计算架构
云计算架构包括基础设施层、平台层 和应用层三个层次，分别对应IaaS、 PaaS和SaaS三种服务模式。
核心技术
云计算核心技术包括虚拟化技术、分 布式计算技术、自动化管理技术等， 这些技术共同支撑了云计算的高效、 灵活和可扩展性。
大数据在零售行业的应用 包括市场趋势分析、消费 者行为分析、精准营销等 。例如，通过分析消费者 的购物历史、浏览行为等 数据，可以为消费者提供 更加个性化的商品推荐。
大数据在制造业的应用包 括生产流程优化、质量控 制、供应链管理等。例如 ，通过分析生产线上传感 器采集的数据，可以实时 监测生产过程中的异常情 况并及时处理。
人工智能与云计算和大数据的 结合将为企业提供更精准的市 场分析、用户画像和智能决策 支持。
企业级市场需求推动行业变革
随着企业数字化转型的加速，对云计算和大数据的需求将持续增长。
企业需要借助云计算和大数据技术来优化业务流程、提高运营效率、降 低运营成本等。
未来，云计算和大数据行业将不断推出更加符合企业级市场需求的产品 和服务，推动行业的变革和发展。
云计算与大数据发展规划课件(PPT55张)
25
发展形势之三
表现出四大显著趋势。
云计算服务创新水平不断提升，产业链上中下游企业整合趋势 更加明显，面向云计算的集成服务能力显著提高。 国内云计算应用市场进一步发展与成熟，市场空间显著扩大。 云计算服务发展迅速，公共云服务和大型企业、机构内部的私 有云建设与运维将成为重点，带动云计算产业整体发展。 对云计算公共服务和标准化的需求将进一步提升。
发展现状之一： 国家部委加强规划引导
国家十二五规划纲要、“十二五”国家战略性新兴产业发展 规划：将云计算列为新一代信息技术产业重点领域 软件和信息技术服务业“十二五”发展规划、电子信息制造 业“十二五”发展规划：将云计算列为发展重点
开展云计算服务创新发展试点示范 突破关键核心技术，加强应用软件开发，推进硬件设备产业化
9
发展现状之一： 国家部委加强规划引导
云计算标准化推进
成立云计算标准工作组，开展需求调研，梳理形成云计算标准 体系框架 研究制定云计算技术标准、服务标准和有关安全管理规范，切 实开展虚拟化、云数据存储和管理、计算资源管理、云计算安 全架构、云计算服务交付模式等标准的研制工作 组 织 SOA 和 信 息 技 术 服 务 标 准 （ ITSS ） 工 作 组 积 极 参 与 ISO/IEC JTC1 SC38和SC7等国际标准组织活动和国际标准制 定工作。
17
中国云计算发展阶段
准备阶段
起飞阶段
公有云
成熟阶段
公有云
私有云 混合云
云计算 成为基 础设施
私有云
商业模式尚在探讨 用户认知仍需教育 2007年 2010年
生态建设和商业模式实践 用户成功案例日益丰富
生态和商业模式成熟 云计算成为必备IT资源 2015年 20XX年
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
.
4
信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
.
5
信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
.
20
1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
云计算PPT免费
不同云服务提供商的价格和收费模式不同 ，需要根据自己的预算和业务需求选择性 价比最高的服务。
企业级私有云建设方案探讨
私
有
根据企业的业务需求和
云
技术要求，规划和设计
架 构
私有云的整体架构，包
规
括计算、存储、网络、
划
安全等方面。
与
设
计
硬
软பைடு நூலகம்
件
件
根据私有云架构规划，
设
建立完善的安全防护和
系
搭建和配置相应的软件
虚拟化技术
通过虚拟化技术，可以将物理硬件资源进行抽象和分割，形成多个虚拟的计算、 存储和网络资源，提高资源利用率和灵活性。
应用场景
虚拟化技术广泛应用于服务器、存储、网络和安全等领域，如服务器虚拟化、桌 面虚拟化、应用虚拟化等，为企业提供了高效、灵活和安全的IT基础架构。
分布式存储技术与实践
分布式存储技术
丢失或损坏情况。
网络攻击防范手段介绍
防火墙
配置高效的防火墙，阻止未经授权的访问和恶意 攻击。
入侵检测与防御
利用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS ）技术，实时监测和防御网络攻击。
漏洞扫描与修复
定期进行漏洞扫描，及时发现并修复系统漏洞， 减少攻击面。
合规性要求及法律法规遵守情况说明
合规性要求
云计算平台架构和技术 的介绍
云计算在各行业应用案 例的展示
云计算安全、隐私保护 等问题的探讨
探讨未来发展趋势和前景预测
01
02
03
04
云计算与人工智能、大数据等 技术的融合
云计算在物联网、边缘计算等 领域的应用拓展
云计算绿色化、低碳化的发展 趋势
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
大数据教材PPT课件之《云计算》：第7章 虚拟化技术(三)
终生免费的智能硬件大数据托管平台
扫一扫，进入万物云
终生免费的环境大数据共享平台
扫一扫，进入环境云
高校Hadoop教学科研
一揽子解决方案 了 解 详 情
云计算、大数据时代，社会亟需相关人才！而高校 缺平台、缺人才、缺经验！怎么办？
云 创 大 数 据 给您一步到位的解决方案！
建设一个Hadoop实验平台
核心层网络虚拟化 接入层网络虚拟化 虚拟机网络虚拟化 案例分析: VMware的网络虚拟化技术
7.4 网络虚拟化
接入层网络虚拟化
接入层虚拟化，可以实现数据中心接入层的分级设计。根据数据中心的走线要求， 接入层交换机要求能够支持各种灵活的部署方式和新的以太网技术。
拥塞通知
（IEEE 802.1Qau）
802.1Qbg
外部网络能够支持虚拟交换功能，对于虚拟交换网络范围内VM动 态迁移、调度信息，均通过LLDP扩展协议得到同步以简化运维
802.1Qbh
将远程交换机部署为虚拟环境中的策略控制交换机，而不是部署 成邻近服务器机架的交换机，通过多个虚拟通道，让边缘虚拟桥 复制帧到一组远程端口
10
7.4 网络虚拟化
23
7.5 桌面虚拟化
7.5.1 7.5.2 7.5.3
桌面虚拟化简介 技术现状 案例分析
7.5 桌面虚拟化
案例分析
VMware View的主要部件如下： View Connection Server（ View连接服务器） 接收到的远程桌面用户请求重定向到相应的虚拟桌面、物理桌面或终端服务器。 View Manager Security Server（View安全连接服务器） 可选组件 View Administrator Interface（ View管理接口程序） 用于配置View Connection Server、部署和管理虚拟桌面、控制用户身份验证。 View代理 安装在虚拟桌面依托的虚拟机、物理机或终端服务器上，安装后提供服务，可 由View Manager Server管理。
大数据分析概述PPT课件
比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
云计算、大数据与物联网 PPT
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
1、密不可分的大数据与云计算
大数据是落地的云
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： •IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处理； IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） •IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 •该产品组合包括： •打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析
计算时代
网络时代
云时代
业界趋势：云计算时代的到来
（1）数据在云端 • 不怕丢失 • 不必备份
（2）软件在云端 • 不必下载 • 自动升级
（3）无所不在的云计算 • 任何设备 • 登录后就是你的
（4）无限强大的云计算 • 无限空间 • 无限速度
互联网搜索：云计算的例子
2. 分布式预处理数据以便为搜索提供 服务:
Oracle： •Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
1、密不可分的大数据与云计算
大数据是落地的云
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： •IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处理； IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） •IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 •该产品组合包括： •打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析
计算时代
网络时代
云时代
业界趋势：云计算时代的到来
（1）数据在云端 • 不怕丢失 • 不必备份
（2）软件在云端 • 不必下载 • 自动升级
（3）无所不在的云计算 • 任何设备 • 登录后就是你的
（4）无限强大的云计算 • 无限空间 • 无限速度
互联网搜索：云计算的例子
2. 分布式预处理数据以便为搜索提供 服务:
Oracle： •Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。