云计算和大数据基础知识培训课件
云计算与大数据精品PPT课件
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 (原DBanT盘(金山网络出品)、 云诺(YUNIO)、 EverBox(盛大网盘)、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的,有些是收费兼免费的,用户可根据需要选用。提供下载 收益 的:珍宝网盘,千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ,因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里,以免网盘提供商停止服务后,造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算(英语:Cloud Computing),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。 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。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节,不 必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源,它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指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。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查) 的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、 Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训云计算和大数据基本培训一、介绍云计算和大数据的概念和基本原理 1·1 云计算的定义和特点1·1·1 云计算的定义1·1·2 云计算的特点1·2 大数据的定义和特点1·2·1 大数据的定义1·2·2 大数据的特点二、云计算的基本架构和组成2·1 云计算的三层架构2·1·1 基础设施层2·1·2 平台层2·1·3 软件层2·2 云计算的主要组成2·2·1 虚拟化技术2·2·2 储存技术2·2·3 网络技术三、大数据的存储和处理技术3·1 大数据存储技术3·1·1 分布式文件系统3·1·2 列存储数据库3·1·3 NoSQL数据库3·2 大数据处理技术3·2·1 批处理技术3·2·2 流式处理技术3·2·3 图计算技术四、云计算和大数据在实际应用中的案例分析 4·1 云计算在企业信息化中的应用案例 4·1·1 企业资源管理系统4·1·2 客户关系管理系统4·1·3 人力资源管理系统4·2 大数据在商业智能中的应用案例4·2·1 零售行业的销售预测4·2·2 金融行业的风险管理4·2·3 健康行业的个性化医疗附件:1·云计算和大数据基本概念图示2·云计算和大数据的案例分析报告法律名词及注释:●云计算:云计算是一种基于互联网的计算方式,通过将计算资源进行虚拟化和集中管理,用户可以随时随地按需使用计算资源。
云计算与大数据处理培训ppt
包括数据的安全控制、权限管理、备份恢复等方面的操作,以确保数据的安全 性和完整性。
数据查询与分析
数据查询
大数据查询语言如SQL、HiveQL 等,能够实现对大数据的快速查 询和检索。
数据分析
包括统计分析、数据挖掘、机器 学习等技术,能够对大数据进行 深入的分析和挖掘,发现数据背 后的规律和趋势。
典型案例解析:大数据在智慧城市中的应用
01
02
03
案例选择
挑选具有代表性的智慧城 市大数据应用案例,如交 通拥堵治理、城市规划优 化等。
案例分析
深入剖析案例中大数据技 术的运用,包括数据来源 、处理流程、解决方案等 。
案例总结
总结案例的成功经验与不 足之处,为参与者提供实 际应用中的参考和借鉴。
企业如何选择合适的云计算与大数据解决方案
按需付费
用户可以根据需求选择所需的资 源和服务,按实际使用量付费。
降低IT成本
通过云计算,企业可以降低IT成 本,无需在硬件和维护方面投入 大量资金。
01 02 03 04
高可用性和可扩展性
云计算平台具有高可用性和可扩 展性,能够应对突发的高负载和 业务增长。
提高工作效率
云计算平台可以提高工作效率, 用户可以随时随地访问数据和应 用。
云计算平台的部署与运维
基础设施即服务 (IaaS)
01
提供虚拟机、存储和网络等基础设施,用户可以部署和管理操
作系统和应用。
平台即服务 (PaaS)
02
提供开发和部署应用所需的环境和工具,用户无需关注基础设
施管理。
软件即服务 (SaaS)
03
用户通过Web浏览器即可使用软件,无需安装和维护。
云计算与大数据处理技术培训ppt
大数据存储解决方案
1 2 3
大数据存储概述
大数据存储是指针对大规模数据的高效存储和管 理技术,包括分布式存储、对象存储、块存储等 。
大数据存储选型
根据实际需求选择合适的大数据存储解决方案, 如基于Hadoop的HDFS、基于对象的Amazon S3等。
大数据存储优化
对大数据存储系统进行性能优化,包括调整数据 分片、副本和压缩等参数,以及配置数据备份和 恢复等高级功能。
企业级云计算与大数据应用案例
企业级云计算与大数据应用概述
企业级云计算与大数据应用是指将云计算和大数据技术应用于企业级业务场景, 实现业务创新和管理升级。
企业级云计算与大数据应用案例分析
通过实际案例分析企业级云计算与大数据应用的成功经验,包括金融、电商、物 流等行业的应用案例。
THANKS
感谢观看
阿里云拥有丰富的产品线,包括云服务器、数据库、存储、网络、安全等,支持多 种应用场景。
阿里云还提供了丰富的开发者工具和服务,如容器服务、人工智能服务等,帮助开 发者快速构建和部署应计算服务 提供商,拥有全球最大的云基础设施 。
亚马逊AWS还提供了强大的安全性和 可靠性保障,确保用户数据的安全和 隐私。
数据可视化
将分析结果以图表、报告等形 式呈现,便于理解和决策。
大数据处理工具
Hadoop
一个分布式计算框架,用 于处理大规模数据集。
Spark
一个大数据处理工具,支 持多种编程语言,具有高 效、可扩展的特点。
Flink
另一个大数据处理工具, 支持流处理和批处理,具 有低延迟、高吞吐的特点 。
大数据处理应用场景
用户可以随时随地通过网络访问数据和应 用程序。
高可用性
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。
云计算与大数据基础.ppt
—
1.2.3 大数据处理的基本流程
1.3 云计算与大数据的发展
并行计算实验室
08.04.2019
1.1.1
云计算简介
云计算技术是硬件技术和网络技术发展到一定阶 段而出现的一种新的技术模型
云计算并不是对某一项独立技术的称呼,而是对 实现云计算模式所需要的所有技术的总称。
—
并行计算实验室
08.04.2019
1.1.1
云计算简介
云计算时代基本的3种角色:
资源的整合运营者、资源的使用者、终端客户。
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资源的整合运营者就像是发电厂负责资源的整合输出;
资源的使用者负责将资源转变为满足客户需求的各种应用;
终端客户为资源的最终消费者。
虚拟化技术 集群系统基础 MPI—面向计算 Hadoop—分布式大数据系统 HPCC—面向数据的高性能计算集群系统 Storm—基于拓扑的流数据实时计算系统
第 9章
第10章
服务器与数据中心
云计算大数据仿真技术
并行计算实验室
08.04.2019
第 1章
云计算与大数据基础
(1)资源池弹性可扩张
—
云计算系统的一个重要特征就是资源的集中管理和输出,这就是所谓的资源池。 从资源低效率的分散使用到资源高效的集约化使用正是云计算的基本特征之一。 分散的资源使用方法造成了资源的极大浪费,现在每个人都可能有一到两台自 己的计算机,但对这种资源的利用率却非常的低,计算机在大量时间都是在等 待状态或是在处理文字数据等低负荷的任务。 资源集中起来后资源的利用效率会大大地提高,随着资源需求的不断提高,资 源池的弹性化扩张能力成为云计算系统的一个基本要求,云计算系统只有具备 了资源的弹性化扩张能力才能有效地应对不断增长的资源需求。
云计算和大数据基本培训课件
大数据应用场景
01
02
03
04
金融行业
风险控制、客户细分、精准营 销等。
零售行业
市场趋势分析、消费者行为分 析、库存管理优化等。
医疗行业
疾病预测、个性化治疗、医疗 资源优化等。
政府行业
城市规划、智能交通、舆情监 控等。
大数据发展趋势
技术融合
数据治理
大数据将与云计算、人工智能等技术进一 步融合,形成更加强大的数据处理和分析 能力。
04
云计算和大数据技术 应用
云计算应用场景
在线办公和协作
利用云计算提供的在线文档编辑、视 频会议等功能,实现多人实时协作和 高效沟通。
存储和备份
将数据存储在云端,实现数据的可靠 备份和灵活扩展,降低本地存储成本 。
虚拟化和容器化
通过云计算提供的虚拟化和容器化技 术,实现应用程序的快速部署和管理 。
分析和处理大数据
利用云计算强大的计算能力,对海量 数据进行高效分析和处理。
大数据应用场景
用户画像和精准营销
通过对用户行为数据的分析,构建用户画像,实 现精准营销和个性化推荐。
智能交通和城市规划
利用大数据技术对交通流量、城市规划等进行分 析,优化城市交通和城市规划方案。
ABCD
舆情监测和分析
对网络舆情进行实时监测和分析,了解公众情绪 和社会热点。
边缘计算
将计算和数据存储推向网络边缘,以减少延 迟和提高效率。
容器化和微服务架构
提高应用程序的可移植性、可扩展性和可维 护性。
02
大数据概述
大数据定义与特点
定义
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、管理和处理的数 据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。
《云计算和大数据讲座详细》PPT课件
6 虚拟化机制
系统虚拟化
Vmware Workstation
一、数据中心与云计算架构基础
6 虚拟化机制
服务器虚拟化
▪ 服务器虚拟化:将系统虚拟化应用于服务器上,将服 务器进行整合,根据需求虚拟出若干个服务器。
一、数据中心与云计算架构基础
6 虚拟化机制
桌面虚拟化
▪桌面虚拟化:将用户的桌面环境与 使用的终端设备解耦合。
一、数据中心与云计算架构基础
存储服务 计算服务 软件服务 信息处理 信息资源利用
一、数据中心与云计算架构基础
一、数据中心与云计算架构基础
3 数据中心
1. 维基百科给出的定义是“数据中心是一整套复杂的设施。它不仅 仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统), 还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种 安全装置”。
一、数据中心与云计算架构基础
5 云计算技术特点
虚拟化
分布式
云
计
并行计算
算
关
海量存储
键
桌面应用
技
术
资源调度
安全
超大规模
虚拟化
高可扩展性
高可靠性
云计算 特点
按需服务
极其廉价
一、数据中心与云计算架构基础
6 虚拟化机制
虚拟化技术
▪ Wikipedia,维基百科的虚拟化定义
▪ 虚拟化是表示计算机资源的抽象方法,通过虚拟化可以用 与访问抽象前资源一致的方法访问抽象后的资源。这种资 源的抽象方法并不受实现、地理位置或底层资源的物理配 置的限制。
PDAs DCs
。。。
一、数据中心与云计算架构基础
2 云计算技术来由
1. 云计算是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算 平台,借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud),强 调说明信息处理的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。
云计算与大数据处理培训ppt
大数据处理的关键技术
总结词
分布式计算、实时处理、数据挖掘、机 器学习
VS
详细描述
大数据处理的关键技术包括分布式计算、 实时处理、数据挖掘和机器学习。分布式 计算是指使用多台计算机协同工作来处理 大规模数据的技术,如Hadoop、Spark 等;实时处理是指对数据进行快速处理的 技术,如Storm、Flink等;数据挖掘是指 从大量数据中提取有用信息的过程,包括 聚类分析、关联规则挖掘等;机器学习是 指通过算法让计算机从数据中学习规律并 做出预测的技术,如分类、回归等。
大数据处理的基本流程
总结词
数据采集、存储、处理、分析、可视化
详细描述
大数据处理的基本流程包括数据采集、数据存储、数据 处理、数据分析、数据可视化和数据应用。其中,数据 采集是指从各种来源获取原始数据;数据存储是指使用 分布式存储系统来存储海量数据;数据处理是指对数据 进行清洗、去重、去噪等操作;数据分析是指运用统计 分析、机器学习等方法对数据进行深入分析;数据可视 化是指将分析结果以图表、图像等形式展示出来;数据 应用是指将分析结果应用于实际问题,实现业务价值。
通过分析客户的行为和需 求数据,提供个性化的服 务和营销方案,提高客户 满意度和忠诚度。
欺诈检测
利用大数据技术检测和预 防欺诈行为,保障金融交 易的安全性和合规性。
医疗行业的大数据应用
病历数据分析
通过对大量病历数据进行分析, 为疾病诊断和治疗提供参考和建
议。
药物研发
利用大数据技术加速药物研发过程 ,降低研发成本和提大的计算能力 和数据处理能力,支持人工智
能和机器学习应用。
02 大数据处理技术
大数据的概念与特点
总结词
基本概念、数据类型、特点
云计算与大数据分析培训ppt
通过使用云计算平台,实现对海量数据的存储、处理和分析 ,挖掘数据价值。
详细描述
利用云计算的分布式存储和计算能力,将大数据集中存储在 云端,通过数据清洗、整合、转换等技术手段,对数据进行 处理和分析,挖掘数据中隐藏的信息和规律,为企业决策提 供支持。
实践案例二:基于大数据的智能推荐系统
总结词
通过大数据分析用户行为和喜好,实现个性化推荐。
05
总结与展望
总结
云计算与大数据分析培训的重要性
随着大数据时代的到来,云计算和大数据分析技术在各个领域的应用越来越广泛,掌握这些技术对于个人和组织的发 展至关重要。
培训内容与课程设置
云计算与大数据分析培训通常包括云计算平台、大数据处理、数据挖掘与分析等方面的课程,旨在培养学员在实际应 用中解决问题的能力。
03
提供软件应用程序和相关服务,用户通过浏览器即可使用。
云计算部署方式
公有云
所有计算资源均由第三方运营, 用户通过网络访问。
私有云
采用公有云的灵活性和可靠性, 通过Web浏览器可以实现相同的 功能并拥有访问数据的能力,但 实现公有云的所有基础架构的技
术并ห้องสมุดไป่ตู้其存储在本地。
混合云
融合公有云和私有云,兼具公有 云的扩展性和私有云的安全性。
低了大数据处理的成本。
03
云计算提高了数据处理效率
云计算的分布式处理和并行计算能力,使得大数据处理更加高效,加速
了数据分析和业务洞察的产出。
大数据在云计算中的应用
大数据应用驱动云计算服务创新
随着大数据技术的不断发展,越来越多的数据处理和分析需求被提出,推动了云计算服务 的不断创新和优化。
云计算为大数据分析提供了平台
云计算和大数据基本培训课件
云计算和大数据基本培训课件一、教学内容本节课我们将学习云计算和大数据的基本概念。
教材的章节包括:1. 云计算概述;2. 云计算的架构和关键技术;3. 大数据的定义和发展;4. 大数据的技术架构和处理技术。
二、教学目标1. 学生能够理解云计算和大数据的基本概念。
2. 学生能够了解云计算和大数据的架构和技术。
3. 学生能够理解云计算和大数据的应用场景和优势。
三、教学难点与重点重点:云计算和大数据的基本概念、架构和技术。
难点:云计算和大数据的应用场景和处理技术。
四、教具与学具准备教具:PPT、投影仪、电脑。
学具:笔记本、笔。
五、教学过程1. 实践情景引入:介绍云计算和大数据在生活中的应用,如网购、打车软件等。
2. 云计算概述:讲解云计算的定义、特点和优势。
3. 云计算的架构和关键技术:介绍云计算的层次结构、关键技术及工作原理。
4. 大数据的定义和发展:阐述大数据的起源、特点和应用领域。
5. 大数据的技术架构和处理技术:讲解大数据的架构、关键技术及处理方法。
6. 例题讲解:分析云计算和大数据的实际案例,让学生更好地理解概念和技术的应用。
7. 随堂练习:分组讨论,让学生结合所学内容,提出云计算和大数据在实际生活中的应用场景。
六、板书设计1. 云计算概述定义特点优势2. 云计算的架构和关键技术层次结构关键技术工作原理3. 大数据的定义和发展起源特点应用领域4. 大数据的技术架构和处理技术架构关键技术处理方法七、作业设计1. 题目:请结合所学内容,举例说明云计算和大数据在实际生活中的应用。
答案:云计算在生活中的应用如网购、在线教育等;大数据在生活中的应用如打车软件、推荐系统等。
2. 题目:请阐述你对云计算和大数据发展的看法。
答案:云计算和大数据的发展将带来更多的便利和高效,但同时也需要注意数据安全和隐私保护等问题。
八、课后反思及拓展延伸本节课通过讲解云计算和大数据的基本概念、架构和技术,使学生了解了云计算和大数据的应用场景和优势。
云计算与大数据培训课件(PPT 62页)
2003年 乔布斯确诊患有胰腺肿瘤。
2004年 7月31日(周日),乔布斯在位于家附近的斯坦福大学医疗中心,接受了肿
瘤切除术。 2006年
6月,在苹果大会上乔布斯形容枯槁,这引发人们对他健康状况的猜测。 2008年
3月,《财富》杂志发表文章说,乔布斯隐瞒癌症病情长达9个月,随后才 向外公布了患病消息。 2009年
• 软件改变世界!
管理大数据“易”,理解大数据“难 ”
•目前大数据管理多从架构和并行等方 面考虑,解决高并发数据存取的性能要 求及数据存储的横向扩展,但对非结构 化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破 和进展,这是实现大数据资源化、知识 化、普适化的核心.
“大数据的真谛是删除,而删除 的真谛是不删除,也就是保留有 用的东西,这是我们对大数据真 正的理解。”
Thank You
全球在2010 年正式进入ZB 时代,IDC预计 到2020 年,全球将总共拥有35ZB 的数据 量
结构化数据、半结构化数据和非结构化 数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式,订单、 日志、音频,能力提出了更高的要求
3. value
沙里淘金,价值密度低
以视频为例,一部一小时的视频,在连续不间断监 控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何 通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提 纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题
4. Velocity
实时获取需要的信息
大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB 时代,在如此海量的数据面前,处理数据的效率就 是企业的生命
Big Data名词由来
2011年5 月,在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中,EMC 抛出了Big Data概念
2024版云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训•云计算基础•大数据基础•云计算与大数据关系•云计算和大数据技术应用目•云计算和大数据安全与隐私保护•云计算和大数据未来展望录云计算定义与特点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。
特点弹性扩展、按需付费、高可用性、易于管理和维护、安全性强。
1 2 3提供计算、存储和网络等基础设施服务。
IaaS(基础设施即服务)提供应用程序开发和部署所需的平台和环境。
PaaS(平台即服务)提供软件应用程序,用户通过云客户端使用。
SaaS(软件即服务)云计算服务类型云计算架构与部署模式架构云计算架构包括云基础设施、云平台、云服务和云客户端等组成部分。
部署模式包括公有云、私有云、混合云和多云等部署模式,每种模式都有其独特的优势和适用场景。
云计算平台介绍AWS(亚马逊云服务)提供全面的云计算服务,包括计算、存储、数据库、分析等。
Azure(微软云服务)提供IaaS、PaaS和SaaS等全方位云服务,集成Microsoft技术和工具。
Google Cloud(谷歌云服务)提供基础设施、平台和协作工具等云服务,支持大数据分析和机器学习等应用。
Alibaba Cloud(阿里云)提供全面的云计算服务,包括弹性计算、存储、网络、安全等。
大数据定义与特点定义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、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity (真实性)。
如Hadoop 的HDFS 、Google 的GFS 等,用于解决大数据的存储问题。
分布式存储技术如MapReduce 、Spark 等,用于解决大数据的处理问题。
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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。