中国互联网+企业服务行业概述之云计算与大数据(PPT)
互联网服务行业
互联网服务行业随着技术的不断发展和人们生活方式的改变，互联网服务行业迅速崛起，成为了现代社会的重要组成部分。
本文将从行业概况、市场竞争、关键技术和发展趋势等方面，对互联网服务行业进行详细论述。
一、行业概况互联网服务行业是指利用互联网技术，为用户提供一系列互联网相关的服务。
范围十分广泛，包括但不限于搜索引擎、电子商务、社交媒体、云计算、在线教育等。
互联网服务行业的发展受益于互联网的普及和用户需求的增加，成为新经济时代的风口行业。
二、市场竞争互联网服务行业市场竞争激烈，主要表现为巨头企业与新兴企业之间的竞争。
巨头企业拥有庞大的用户基础和财力，具有较高的市场份额，如阿里巴巴、腾讯、百度等。
而新兴企业则靠创新和灵活性获得机会，例如滴滴出行、美团等。
市场竞争推动了行业的不断创新和进步。
三、关键技术互联网服务行业依靠先进的信息技术为用户提供高质量的服务。
其中，人工智能技术在语义分析、推荐系统、人机交互等方面发挥了巨大作用，极大地提升了用户体验。
区块链技术则为互联网服务行业提供了更高的数据安全性和信任度。
此外，云计算和大数据技术也为互联网服务行业的快速发展提供了支撑。
四、发展趋势未来互联网服务行业将继续保持快速增长的势头，并出现以下几个发展趋势：1. 移动互联网的全面普及。
随着智能手机的普及率不断提升，移动互联网将成为主流，带动了互联网服务行业的发展。
2. 跨界融合的加速推进。
互联网服务行业与传统行业的融合将加快，例如互联网+教育、互联网+医疗等，进一步推动了行业发展。
3. 个性化、定制化服务的需求增加。
随着用户需求的多样化，个性化、定制化的互联网服务将更加受到用户的青睐。
4. 多元化的商业模式的出现。
互联网服务行业将尝试更多的商业模式，如共享经济、平台经济等，为用户提供更多元、更灵活的服务。
综上所述，互联网服务行业是一个蓬勃发展的行业，充满了机遇和挑战。
作为行业从业者，需要不断创新，准确把握市场趋势，为用户提供更好的服务。
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6）连接一切。连接是有层次的，可连接性是有差异的，连接的价值是相差很大的，但是连接一切是互联网+的目标。
积极发展众创空间
发展开放式创新
强化创业创新支撑
2、“互联网+”协同制造
推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，加强产业链协作，发展基于互联网的协同制造新模式。在重点领域推进智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造，打造一批网络化协同制造公共服务平台，加快形成制造业网络化产业生态体系。
普惠金融
探索推进互联网金融云服务平台建设
鼓励金融机构利用互联网拓宽服务覆盖面
积极拓展互联网金融服务创新的深度和广度
第三方支付
网络信贷
周边产业
细分市场
服务人群
业务大类
金融网销
“互联网+”提出
1）跨界融合。“+”就是跨界，就是变革，就是开放，就是重塑融合。敢于跨界了，创新的基础就更坚实；融合协同了，群体智能才会实现，从研发到产业化的路径才会更垂直。
2）创新驱动。中国粗放的资源驱动型增长方式早就难以为继，必须转变到创新驱动发展这条正确的道路上来。这正是互联网的特质，用所谓的互联网思维来求变、自我革命，也更能发挥创新的力量。
设计生产环节
物流仓储环节
原材料供应环节
C2B的倒逼式传导
中间商服务化： 信息透明使原来依靠信息不对称赚取差价的传统中间商逐步让位于拥有更强信息能力的服务商。 另一方面，互联网上容易产生信息冗余， 创造信息增值的服务商则涌现而出。“关 于信息的信息(Meta-information)的价值”
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行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
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。
17
金融风控领域也是大数 据应用的重要场景之一 ，通过对客户信用记录 、交易行为等数据的分 析，可以评估客户的信 用风险等级，从而制定 更加精准的信贷政策和 风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融 合创新
2024/1/30
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三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计 算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
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。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提 供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
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07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接 主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
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核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医 疗、智慧交通、智慧金融等。
互联网金融(全)ppt课件
互联网金融(全)ppt课件•互联网金融概述•互联网金融平台类型与运营模式•互联网金融产品与服务•互联网金融风险识别与防范策略•监管政策解读与行业发展趋势预测•企业案例分享：成功转型互联网金融之道01互联网金融概述定义与发展历程定义发展历程主要特点及优势主要特点优势具有便捷性、实时性、互动性、透明化、去中介化等特征，能够提供更广泛的金融服务，降低交易成本，提高金融资源配置效率。
行业现状及前景展望行业现状当前，互联网金融行业已经形成了较为完整的产业链和多元化的服务模式，包括P2P网贷、网络支付、众筹、保险、基金销售、消费金融等。
前景展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，互联网金融行业将继续保持快速发展势头，未来将更加注重风险控制和合规管理，推动行业健康可持续发展。
同时，互联网金融将与传统金融深度融合，形成互补共赢的发展格局。
02互联网金融平台类型与运营模式平台功能连接借款人和投资人，实现直接借贷交易。
运营模式通过线上信息展示、风险评估、撮合交易等方式，为借贷双方提供中介服务。
风险控制采取多种手段对借款人进行信用评估，如征信数据、社交网络分析等，降低违约风险。
P2P 网络借贷平台030201为创意、创业项目提供筹资平台，汇聚公众资金。
平台功能通过项目展示、募集资金、回报承诺等环节，实现项目发起人与支持者的互动。
运营模式包括产品众筹、股权众筹、公益众筹等，满足不同项目的筹资需求。
类型多样众筹融资平台第三方支付平台技术创新运营模式平台功能网关支付、快捷支付等多样化支付方式。
为电子商务交易提供支付解决方案。
其他创新型金融平台互联网保险互联网证券虚拟货币与区块链03互联网金融产品与服务互联网货币基金P2P网贷理财产品互联网保险理财产品P2P网贷贷款小微企业贷款消费金融贷款互联网保险运用互联网技术，实现保险产品的在线销售、核保、理赔等全流程服务。
场景化保险结合特定场景和需求，设计个性化、定制化的保险产品，如旅游保险、健康保险等。
关于互联网的PPT
探讨了新技术、新应用、新市场等可能对互 联网行业产生的影响和变革。
29
展望未来发展趋势和机遇挑战
技术创新带来的机遇
人工智能、大数据、云计算、5G等新技术的 发展将为互联网行业带来新的增长点和商业模
式。
01
02
跨界融合带来的机遇
互联网与传统行业的融合将产生更多的商业 机会，如智慧医疗、智慧教育、智能制造等 。
互联网定义及特点
定义
全球性
开放性
交互性
信息丰富
互联网是一种全球性的 、开放的、由众多网络 相互连接而成的计算机 网络，它采用TCP/IP协 议族作为通信规则，实 现了各种异构网络之间 的互联互通人们可以方 便地交换信息。
互联网是一个开放的平 台，任何人都可以加入 并使用它。
消费者之间的电子商务交 易，包括二手交易平台、 拍卖网站等。
12
社交媒体领域
社交网络
提供人们在线交流、分享 信息和建立社交关系的平 台，如微信、微博等。
2024/1/28
短视频
以短视频为主要内容形式 的社交媒体平台，如抖音 、快手等。
直播
实时互动的在线直播形式 ，包括游戏直播、秀场直 播、电商直播等。
2024/1/28
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国家相关法规政策概述
《中华人民共和国网 络安全法》
该法规旨在保障网络安全，维护网络 空间主权和国家安全、社会公共利益 ，保护公民、法人和其他组织的合法 权益，促进经济社会信息化健康发展 。其中规定了网络运营者的安全保护 义务，以及关键信息基础设施的运营 者在网络安全保护和监督管理上的责 任。
人工智能
模拟人类智能的技术，包括机器学 习、自然语言处理、计算机视觉等 ，应用于智能推荐、智能客服等场 景。
2024互联网ppt全新(2024)
深入剖析美国加州消费者隐私法案（CCPA）， 涉及消费者隐私权、企业责任、处罚措施等方面 。
中国《个人信息保护法》解读
3
对中国《个人信息保护法》进行解读，包括立法 背景、个人信息定义、处理规则、跨境传输等方 面。
2024/1/27
20
企业数据安全管理实践分享
数据分类与标识
建立数据分类和标识制度，对 不同级别的数据进行不同程度
2024/1/27
3
5G/6G网络技术推动
2024/1/27
5G网络全面覆盖
01
实现高速、低时延、大连接的通信体验，推动各行业数字化转
型。
6G网络研发启动
02
探索更高频段、更高速率和更低时延的通信技术，为未来智能
社会奠定基础。
5G/6G与工业互联网融合
03
推动工业制造、能源、交通等传统行业实现智能化升级。
8
全球互联网产业规模及增长
全球互联网用户数量已经超过 30亿，互联网普及率持续提高 。
2024/1/27
互联网产业规模不断扩大，涉 及领域日益广泛，包括电子商 务、在线教育、远程办公、数 字娱乐等。
随着5G、物联网、人工智能等 技术的快速发展，互联网产业 正在迎来新一轮的增长机遇。
9
中国互联网产业现状及特点
大数据
大数据技术助力企业挖掘数据 价值，为决策提供支持，优化
业务流程。
2024/1/27
25
行业数字化转型成功案例分享
金融行业
许多金融企业利用大数据和AI技术提升风险管理 水平，实现个性化金融服务。
制造业
智能制造通过引入机器人、自动化生产线等，提 高生产效率和质量。
零售业
2024版云计算演讲稿ppt课件
寄语听众，共同推动行业发展
01
鼓励听众积极学习和应 用云计算技术，提升自 身竞争力。
02
呼吁听众关注云计算行 业发展趋势，把握市场 机遇。
同推动云计 算行业的健康发展。
期待在云计算的浪潮中， 与听众携手共创美好未 来。
THANKS
感谢观看
06
企业上云策略与实践
企业上云需求分析
业务需求
分析企业当前业务需求， 明确上云目的和期望效果。
技术需求
评估企业现有技术架构和 应用系统，确定需要迁移 或重构的部分。
安全需求
制定上云安全策略和措施， 确保数据安全和业务连续 性。
选择合适的云服务提供商
服务商资质
考察云服务提供商的资质、经验 和口碑。
容器化与微服务架构
01
容器技术
如Docker等，实现轻量级虚拟化，提供快速部署、隔离和可移植性等
优势。
02 03
微服务架构
将应用程序拆分成多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程 中，通过轻量级通信机制进行通信，提高系统的可维护性、可扩展性和 可靠性。
容器编排与管理
如Kubernetes等，提供容器编排、管理和调度功能，实现容器化应用 的自动化部署、扩展和管理。
分布式文件系统
采用分布式架构，将数据分散存 储在多个节点上，提供高可靠性、
可扩展性和高性能的数据存储服 务。
对象存储
以对象为单位进行存储，支持海量 数据存储和访问，适用于非结构化 数据的存储需求。
分布式数据库
采用分布式架构的数据库系统，支 持大数据量、高并发读写和实时数 据分析等场景。
大数据处理技术
腾讯云云计算平台概述 腾讯云是腾讯公司推出的云计算服务平台，提供全面的云 计算服务，包括IaaS、PaaS、SaaS等。
云计算与大数据(一)
D 1、目前中国移动已经开展的大数据对外服务不包括（）。
A.旅游景区客源分析 B.交通OD系统 C.商铺选址 D.互联网广告营销C 2、大数据金融征信是对外服务的一个重要领域，说法错误的是（）。
A.要严格保护用户信息安全 B.数据结果脱敏加工 C.可以输出用户的位置信息 D.必须获得用户授权D 3、（）是继个人计算机、互联网变革之后的第三次IT革命技术。
A.大数据 B.人工智能 C.物联网 D.云计算A 4、支撑大数据业务的基础是（）。
A.数据科学 B.数据应用 C.数据硬件 D.数据人才D 5、云安全主要考虑的关键技术不包括（）。
A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全D.客户端安全D 6、（）不属于移动云产品体系。
as B.Paas C.Saas D.HaasA 7、云计算关键技术之一的软件定义架构不包括（）。
A.软件定义数据中心 B.软件定义网络 C.软件定义储存 D.软件定义计算A 8、过去的数据类型主要是以数字为主的（）数据。
A.结构化 B.半结构化 C.非结构化 D.固定化A 9、智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。
A.传感器 B.统计报表 C.网络爬虫 D.API接口A 10、云计算应用发展的一个最大障碍是（）。
A.计算安全问题 B.资金成本问题 C.政策导向问题 D.市场空间问题B 11、云计算是指服务的交付和使用模式，用户通过（）以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
A.电路 B.网络 C.半导体 D.电脑B 12、（）硬盘可以储存20万份照片或20万首MP3。
A.1YB B.1TB C.1GB D.1EBC 13、大数据的用处不包括（）。
A.市场分析 B.产品推荐 C.寻找原因 D.诈骗检测C 14、中国移动云计算平台“大云”计划在2009年（）启动。
A.9月份 B.10月份 C.11月份 D.12月份C 15、智慧政务不包括（）。
A.高效的管理 B.政务的透明 C.政务的广泛 D.优质的服务D 16、（）不属于虚拟机的优势。
大数据处理：大数据概述
大数据概述
1
参考资料
2
提纲
大数据的定义与特征 大数据的产生和应用 大数据与云计算 大数据与物联网 大数据处理平台的架构 大数据处理流程 大数据处理面临的挑战 大数据关键技术 大数据处理的关键问题
3
大数据
“大数据”是时下最火热的IT行业词汇
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次 浪潮》一书中，明确提出“数据就是财富”，将大数据称 为“第三次浪潮的华彩乐章”。
用户原创内容阶段
数据爆发产生于Web 2.0 时代，而Web 2.0 的最重要标志就是 用户原创内容 以博客、微博为代表的新型社交网络的出现和快速发展 以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现 这个阶段数据的产生方式是主动的
感知式系统阶段
感知式系统的广泛使用 这个阶段数据的产生方式是自动的 人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生
大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之 间的关联关系极其复杂，采用传统的解释方法基本不可行
可以考虑从下面两个方面提升数据解释能力：
引入可视化技术 让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程
32
大数据的三种状态
静止数据（data at rest） 正使用数据（data inuse） 动态数据（data in motion）
13
大数据的特征-价值化Value
价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控 过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的 价值
科学研究 企业应用 社会网络
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舍恩伯格提出的大数据三大特征
舍恩伯格的《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也 因此书被视为大数据领域中的领军人物。
云计算与大数据发展规划课件(PPT55张)
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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。
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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
大数据概述
云计算为大数据提供了技术基础 大数据为云计算提供用武之地
大数据
物联网是大数据的重要来源 大数据技术为物联网数据分析提供支撑
云计算为物联网提供海量数据存储能力 物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间
云计算
物联网
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云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算 能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随 时随地获得所需的各种IT资源。
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。
• 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。
• 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
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内容提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
、银河流数据处理平台等
图计算 查询分析计算
针对大规模图结构数据 的处理
大规模数据的存储管理 和查询分析
Pregel、GraphX、Giraph、 PowerGraph、Hama、 GoldenOrb等
Dremel、Hive、Cassandra、 Impala等
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1.7 大数据产业
大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济 活动的集合。
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1.6 大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
大数据计算模式 批处理计算
解决问题
代表产品
针对大规模数据的批量 处理
MapReduce、Spark等
大数据概论
持续创新传统的企业级数 据仓库产品线 收购Aster Data Hadoop、MapReduce ——Teradata首席客户官 周俊凌
大数据的“精准营销”
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保 电子 商务 气象
大数据不仅仅“大”
TB级以上的数据处理；
• B,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,JB
比“大”更棘手的数据的复杂性。 虽然如此之大，有时候甚至大数据中的小数据如 一条微博就具有颠覆性的价值。 合适的方法寻找有价值的信息！
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
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据之“大”
大数据的“大”体现在如下几个方面：
• 体量（Volume）：互联网的飞速发展，导致非结构化 数据高速增长和超大规模，占到数据总量的80%-90%之 多，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓 库的10倍到50倍。 • 多样性（Variety）：大数据是异构的、且多样性的。 诸多不同的表现形式：文本、图形图像、视频、机器 数据等；无模式或者模式不明显；不连贯的语法或语 义。 • 价值密度（Value）：大量的不相关信息；对未来趋势 和模式的可预测分析；深度的复杂分析； • 速度（Velocity）：实时分析而非批量式分析；立竿 见影而非事后见效。
物联网、云计算、移动互联网、大数据
物联网相关概念解析：
相较于M2M、CPS
• 机对机通信Machine-to-Machine
– 机器与机器之间的通信；研究机器的智能交互和机器的网络化应 用； – 主要驱动力来自工业和自动化行业，M2M连接的机器多是非IT设备， 通过无线或有线通信网络实现通信。
• 信息物理融合系统Cyber Physical Systems
云计算特点
按需即取
消费者可以随时按需使用各类云服务，快速交付，并且通过 自助的方式，不需要提供商人工参与。
随时扩展
通过虚拟化技术，云服务供应商Байду номын сангаас供规模较大的资源池，服 务资源可按需随时进行扩展和收缩。
按使用付费
区别于传统软硬件购置的方式，云计算采用按使用付费的模 式，让企业IT从资本投资转变为更灵活的运营费用。
汇报内容
3 1
物联网知识 云计算知识 大数据知识 移动互联网知识
2
3
3 4
云计算知识
目录
1 2 3
云计算发展历程 云计算概念及原理
云计算应用
云计算发展历程
1945-1980
大型机时代
1980-1995
个人电脑时代
1995-2010
互联网时代
2010云计算时代
云计算发展历程
• • 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克· 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源 于Google工程师克里斯托弗· 比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划。 2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司 建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进 云计算。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。 2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云 计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布 “OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
互联网技术服务行业概述
身份验证与双因素认证
随着身份盗用和账户被黑的风险增加，身份验证变得至关重要。双因素认证（2FA）等高级 身份验证方法的采用正在增加，以提高账户安全性。互联网技术服务行业应鼓励用户采用 2FA，并不断提升身份验证技术，以降低账户被盗风险。
安全与隐私保护
区块链技术在安全中的应用
区块链技术提供了去中心化和不可篡改的特性，可以用于增强数据安全和身份验证。互联 网技术服务行业可以探索将区块链用于用户数据存储和交易验证，从而提高安全性和透明 度。
云计算的发展趋势
云计算领域不断发展，未来的趋势包括边缘计算、多云混合云、容器化和无服务器计算。 边缘计算将数据处理推向接近数据源的地方，提高实时性。多云混合云允许企业在不同云 服务提供商之间进行灵活选择。容器化和无服务器计算则提供了更高的部署效率和资源利 用率。
云计算与数据存储
云计算的安全性挑战
云计算面临的安全挑战包括数据隐私、合规性、数据泄露风险等。企业需要采取适当的加 密、身份验证和访问控制措施来保护敏感数据。合规性要求企业在云环境中遵守法规和标 准，如GDPR、HIPAA等。
互联网技术服务行业概述
1. 互联网技术服务行业定义 2. 发展历程与趋势 3. 互联网技术服务分类 4. 云计算与数据存储 5. 安全与隐私保护 6. 人工智能在行业中的应用 7. 行业主要参与者 8. 市场竞争与机会分析
目录
PAGE DIRECTORY
互联网技术服务行业概述
互联网技术服务行业定义
计算机视觉的进展
计算机视觉在互联网技术服务行业中的应用不断扩大。图像识别技术用于图像搜索、广 告识别和虚拟现实。自动驾驶汽车和智能家居领域也在积极采用计算机视觉技术。同时 ，增强现实应用在零售、教育和医疗保健领域迅速增加，为用户提供更丰富的交互体验 。
云计算、大数据与物联网 PPT
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。