云计算与大数据-大数据应用与云平台实战
企业数字化转型实战研究与实践
企业数字化转型实战研究与实践第1章企业数字化转型概述 (3)1.1 数字化转型的概念与意义 (3)1.2 数字化转型的驱动因素 (3)1.3 数字化转型的阶段与路径 (4)第2章数字化转型战略规划 (4)2.1 企业战略与数字化转型的关系 (4)2.2 数字化转型战略的核心要素 (5)2.3 数字化转型战略的实施步骤 (5)第3章业务流程重构 (6)3.1 业务流程优化与重构的意义 (6)3.2 业务流程重构的方法与工具 (6)3.3 业务流程重构的实施策略 (6)第4章组织结构与人才变革 (7)4.1 数字化时代组织结构的特点 (7)4.1.1 灵活性与适应性 (7)4.1.2 去中心化与扁平化 (7)4.1.3 数据驱动与智能化 (7)4.2 领导力与数字化转型的关系 (7)4.2.1 领导力的转型 (7)4.2.2 领导力的作用 (8)4.2.3 领导力的培养与提升 (8)4.3 人才培养与激励机制 (8)4.3.1 人才培养策略 (8)4.3.2 激励机制的创新 (8)4.3.3 人才评价体系的优化 (8)4.3.4 企业文化建设 (8)第5章技术创新与融合 (8)5.1 数字化核心技术概览 (8)5.2 云计算与大数据的应用 (8)5.2.1 云计算应用 (8)5.2.2 大数据应用 (9)5.3 人工智能与物联网的融合 (9)5.3.1 人工智能应用 (9)5.3.2 物联网应用 (9)第6章数据治理与资产管理 (10)6.1 数据治理的重要性与挑战 (10)6.1.1 数据治理的重要性 (10)6.1.2 数据治理的挑战 (10)6.2 数据治理体系构建 (11)6.2.1 数据治理组织架构 (11)6.2.2 数据治理政策与制度 (11)6.2.4 数据治理流程 (11)6.3 数据资产化管理与价值挖掘 (11)6.3.1 数据资产管理 (11)6.3.2 数据价值挖掘 (11)第7章客户体验优化 (12)7.1 客户体验的数字化变革 (12)7.1.1 客户体验数字化的重要性 (12)7.1.2 客户体验数字化的关键要素 (12)7.1.3 客户体验数字化的实践路径 (12)7.2 客户旅程分析与优化 (12)7.2.1 客户旅程的构建与可视化 (12)7.2.2 客户旅程数据分析方法 (12)7.2.3 客户旅程优化的策略与实践 (12)7.3 客户关系管理创新 (12)7.3.1 数据驱动的客户细分与画像 (12)7.3.2 客户关系管理平台的智能化升级 (12)7.3.3 客户服务与关怀的个性化实施 (12)第8章网络安全与风险防控 (12)8.1 数字化时代的安全挑战 (13)8.1.1 数据安全 (13)8.1.2 系统安全 (13)8.1.3 网络攻击 (13)8.1.4 内部威胁 (13)8.2 网络安全体系建设 (13)8.2.1 安全政策制定 (13)8.2.2 安全技术保障 (13)8.2.3 安全组织架构 (13)8.2.4 安全意识培训 (13)8.3 风险防控与合规管理 (14)8.3.1 风险评估 (14)8.3.2 安全合规审查 (14)8.3.3 安全监测与预警 (14)8.3.4 应急响应与处置 (14)8.3.5 持续改进 (14)第9章数字化转型评估与监测 (14)9.1 数字化转型成熟度模型 (14)9.1.1 起步阶段 (14)9.1.2 规划阶段 (14)9.1.3 实施阶段 (14)9.1.4 优化阶段 (15)9.1.5 持续创新阶段 (15)9.2 评估指标体系构建 (15)9.2.1 战略规划 (15)9.2.3 技术应用 (15)9.2.4 业务创新 (15)9.3 转型进度监测与优化 (15)9.3.1 监测方法 (15)9.3.2 优化策略 (15)9.3.3 持续改进 (16)第十章成功案例与启示 (16)10.1 国内外数字化转型成功案例 (16)10.1.1 国内案例 (16)10.1.2 国外案例 (16)10.2 案例分析与启示 (16)10.2.1 案例分析 (16)10.2.2 启示 (17)10.3 企业数字化转型未来展望 (17)第1章企业数字化转型概述1.1 数字化转型的概念与意义企业数字化转型是指企业通过运用数字技术，对业务模式、组织架构、运营流程等方面进行深刻的变革，以提升企业竞争力和创新能力的过程。
云计算在大数据应用中的作用分析
云计算在大数据应用中的作用分析随着数据规模的快速增长，数据管理变得越来越复杂。
大数据问题不断浮现，因此需要一种新的技术来解决大数据存储、处理和分析的问题。
云计算技术应用于大数据中，可以解决这些问题，并提供更高效的数据管理和分析，本文将分别从云计算的定义、主要特征、与大数据的关系等方面进行分析。
一、云计算的定义和主要特征云计算是一种基于互联网，通过按需提供的计算资源来共享计算机资源、软件和信息的服务。
在云计算中，用户可以根据自己的需求，通过互联网连接，获得所需的计算机资源和存储空间，而不需要购买或维护自己的硬件和软件设备。
主要特征包括：1. 按需自助服务。
用户可以按照自己的需求随时、自主地获得所需的服务。
2. 宽带网络接入。
云计算提供高速、可靠的网络访问，可以满足各种数据传输和处理要求。
3. 快速弹性扩展。
根据用户的需求，云计算可以通过简单的操作实现硬件和软件资源的快速增加或减少。
4. 资源共享。
通过云计算可以共享硬件和软件等资源，实现资源的动态管理和分配。
5. 持续服务创新。
云计算服务提供商要不断地推陈出新，不断提高服务质量，以满足用户的需求。
二、云计算与大数据的关系云计算服务与大数据紧密结合，可以为企业、机构、个人提供高效的数据存储、处理和分析服务，解决了大数据应用中的难题。
1. 大数据存储大数据存储是大数据处理和分析的前提条件，云存储技术的应用能够解决大数据存储所面临的挑战。
传统的存储方式需要大量的物理存储空间，而且存储器数量巨大，质量参差不齐，管理难度大。
而通过云存储，可以提供更加可靠、便捷的存储服务，同时缩短了存储的时间和成本。
2. 大数据处理大数据处理需要海量的计算资源，需要快速处理复杂的数据模型。
然而，传统的计算机处理速度有限，无法满足大数据处理和分析的要求。
云计算可以通过弹性计算等技术，基于云计算平台快速处理大规模的数据信息，同时可以降低IT基础设施的成本，促进大数据的处理与分析。
基于私有云和大数据技术的实训平台的建设与应用
3.2.1 技术可靠 在私有云和大数据基础上建设实训平台，平台本
身可以进行开放数据处理，通过云服务器、关系型数 据库服务、开放存储服务、内容分发网络等一系列产 品，使平台的功能更加完善。遵循技术可靠性原则，凭 借技术本身的安全性与可靠性特点，提高平台数据处 理水平。 3.2.2 平台稳定
利用大数据技术与私有云进行实训平台建设，包 含三层架构，最终搭建的平台也具备开放性、可配置 性、安全性，具有数据存储与挖掘、可视化和智能等诸 多先进功能。除此之外，搭建十分成熟的产品模型，无 论是数据采集、加工、分析，还是机器学习等，都可以 通过建设全链条来有效实现。轻松掌握大数据、私有 云有关的专业技能，还可以提高实训专业技术水平。 3.2.3 实训体系成熟
0 引言 目前，高校的实验中心存在着设备更新换代成本
高、受空间限制利用率低、受工作人员限制管理难度 大等问题。云计算技术的出现推动着全球信息化建设 向着更高的层次发展，使得实验中心管理难度大大降 低。云计算技术和大数据技术相辅相成、相互支撑，云 计算为大数据技术提供更丰富、更灵活的计算和存储 资源，大数据则使云计算技术的价值最大化。云计算 技术为大数据提供了计算、存储、安全等支撑，推动了 大数据的发展，利用云计算可以构建一个成本低、更 实用、容易管理的实验教学平台。 1 云计算与大数据 1.1 云计算技术
云计算和大数据技术-概念应用与实战PPT第4章
4.2.2 子任务2 XenCenter的安装 【任务内容】
第 4 章 虚拟化平台
17
XenCenter必须安装在可以通过网络连接到XenServer主机的远程Windows 计算机上。此外，还必须在该工作站上安装.NET Framework 3.5版。XenServer 安装介质附带XenCenter 安装介质，也可以从/xenserver下载最 新版本。 本任务完成XenCenter的安装。
４.1 XenServer简介
第 4 章 虚拟化平台
6
XenServer是基于开源Xen系统管理程序创建的，XenServer作为一种精益 化技术，XenServer系统管理程序降低了总开销，XenServer并提供了接近于本 地的性能。XenServer充分利用IntelVT平台和AMD虚拟化（AMD-V）平台进行 硬件辅助虚拟化，XenServer提供了更快速、更高效的虚拟化计算能力。 XenServer与其它基于封闭式专用系统构建的虚拟化产品不同，XenServer的开 放API让客户可以通过现有的服务器和存储硬件来访问和控制先进的功能。
４.1 XenServer简介
第 4 章 虚拟化平台
3
Citrix XenServer作为一种开放的、功能强大的服务器虚拟化解决方案，可将 静态的、复杂的数据中心环境转变成更为动态的、更易于管理的交付中心，从而 大大降低数据中心成本。XenServer是市场上唯一一款免费的、经云验证的企业
级虚拟化基础架构解决方案，可实现实时迁移和集中管理多节点等重要功能。
3、输入名称、存储等信息
4、单击“立即创建”按钮后，完成虚拟机的创建
第 4 章 虚拟化平台
24
4.1
XenServer 任务 XenServer部署
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域，结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》、国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》以及《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018-2020）》等文件要求，根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件，现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，突破一批关键核心技术，在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领，逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。
1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容：研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台，为典型行业智慧应用提供支撑。
研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术；研究海量大数据的管理和可视化技术；研究海量图片和大视频文件高效存储技术，物联网图片、视频分析技术；研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术；研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术；研究大数据分析模型的云端实现，构建云计算模型库；研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析；研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务；实现若干典型行业的应用验证。
考核指标：云服务平台：支持主流通信协议接入，包括但不限于WIFI、ZigBee、BLE、3G、4G、NB-IoT；支持设备接入协议解析，包括但不限于HTTP、MQTT、Modbus、LWM2M；设备寻址和控制响应时间≤3s；单前置机并发：≥1万；智能终端设备接入量≥1亿；数据存储量≥100亿条；图片文件存储量≥10亿个；图片、视频分析能力≥1000帧/秒。
云计算与大数据技术的学习方法
云计算与大数据技术的学习方法云计算和大数据技术都是当前IT领域的热点，得到了越来越多企业和机构的广泛应用。
为了掌握这两项技术，学习者需要针对不同的职业需求和学习背景选择不同的学习方法，下面介绍几种学习方法，以及学习过程中需要注意的问题。
1. 理论知识与实践相结合在学习云计算与大数据技术的过程中，理论知识和实践经验缺一不可。
首先，学习者需要对云计算和大数据技术的相关概念、原理和基本实现方法进行深入学习，这可以通过参加在线课程、阅读教材和参加培训班等方式进行。
同时，学习者还要将所学理论知识应用到实践中，通过实践解决实际问题，更好地掌握技术。
2. 多种途径获取信息学习云计算和大数据技术需要广泛涉猎相关领域的知识，包括计算机科学，数学和统计学等多个学科。
学习者可以通过不同的途径获取信息，包括参加线下学习班、在线课程、论坛交流和社交媒体等。
其中，参加线下学习班可以更好地与其他学习者交流，分享经验，而在线课程和社交媒体可以让学习者更广泛地获取信息，快速了解最新发展。
3. 实战项目与综合实践云计算和大数据技术的学习需要有实战项目和综合实践的经验，它们可以帮助学习者更好地了解技术的实际应用和解决问题的方法。
学习者可以在实践项目中根据自己的兴趣和职业需求选择项目类型和难度等，例如，学习云计算可以通过构建基于AWS或Azure的云平台项目来掌握云计算技术，学习大数据技术可以通过实践构建机器学习的模块或数据可视化等。
4. 学习社区和开源项目学习云计算和大数据技术还需要涉入到学术界和业界的学习社区和开源项目中。
学生和职场人士可以通过参加和创建开源项目，获取技术交流和分享经验的平台，同时参阅和贡献开源代码有助于学习者提高技术水平和领域熟练度，加强其在职业领域的竞争力。
同时，参加相关学习社区可以更好地在领域内了解其最新的发展和趋势。
5. 加入产业组织和参加比赛要成为普及云计算和大数据技术领域的专业人士，除了通过学习获取相关技术知识，还应视情况加入相关产业组织和参加比赛，这可以帮助学习者进一步发展其技术能力并与业界一线人士互动。
无人驾驶技术的云平台与大数据应用
无人驾驶技术的云平台与大数据应用无人驾驶技术正逐渐改变着我们的出行方式与交通系统，其应用也越来越广泛。
而在无人驾驶技术的背后，云平台和大数据的应用起到了关键作用。
本文将探讨无人驾驶技术的云平台与大数据应用，并对其意义和未来发展进行分析与展望。
一、无人驾驶技术的云平台无人驾驶技术的云平台是指通过云计算技术，将车辆、传感器和数据中心等资源进行连接和整合，实现无人驾驶系统的运行与管理。
它具备数据存储、计算能力和实时响应的优势，为无人驾驶车辆提供了全面的支持。
云平台可实现无人驾驶技术的数据共享与交互，通过连接不同的车辆和传感器，实现实时数据的传输与分析。
同时，云平台具备强大的计算能力，可以进行复杂的算法计算与模型建立，从而为无人驾驶系统提供精确的决策与控制。
二、大数据在无人驾驶技术中的应用1. 数据采集与处理无人驾驶技术需要大量的数据支持，包括路况信息、传感器数据、地图数据等。
通过云平台的支持，这些数据可以被准确地采集、存储和处理。
同时，云平台可以利用大数据技术进行数据筛选和清洗，提高数据的准确度和可用性。
2. 交通流量预测与优化借助云平台上的大数据分析，可以对城市的交通流量进行准确预测。
通过分析历史交通数据和实时车流情况，可以发现拥堵路段和交通瓶颈，并通过调整无人驾驶车辆的行进路线和速度，实现交通流量的优化与分配。
3. 实时决策与控制云平台可以接收和处理无人驾驶车辆发送的实时数据，并根据分析结果做出相应的决策。
例如，在遇到突发情况时，云平台可以通过大数据算法判断最优的应对方案，并迅速传输给相关车辆，实现车辆的智能控制和安全驾驶。
三、无人驾驶技术的云平台与大数据应用的意义1. 提高出行效率与安全性无人驾驶技术的云平台和大数据应用可以实现交通流量的优化与分配，降低拥堵和堵塞路段的出现。
同时，通过数据分析和决策支持，可以提高车辆的驾驶安全性，减少交通事故的发生。
2. 促进城市智能交通发展云平台的建立为城市智能交通的发展提供了基础和支持。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
OpenStack云平台实战试题和答案
OpenStack云平台实战试题和答案说明：本试卷由选择题和简答题两部分组成，满分100分。
一、选择题说明：共30题，每题2分，共计60分。
针对以下题目，请选择最符合题目要求的答案。
针对每一道题目，所有答案都选对，则该题得分，所选答案错误或不能选出所有答案，则该题不得分。
1.OpenStack中有关Dashboard的描述正确的是（）。
A.Dashboard提供OpenStack认证服务B.Dashboard提供OpenStack存储服务C.Dashboard提供Web管理界面D.Packstack部署OpenStack后，Dashboard需要单独安装2.下列（）不属于OpenStack资源池。
A.计算资源B. 存储资源C. 网络资源D. 软件资源3.下列（）属于云计算模型中SaaS具有的功能。
A.提供IT基础设施服务，用户可从中获取虚拟硬件资源B.可直接通过互联网为用户提供软件和应用程序服务C.用户可通过租赁方式获取安装在供应商那里的软件D.用户可在其上安装其他应用程序4.在192.168.8.8机器上面通过packstack一键安装了OpenStack，可以通过（）访问web页面。
A.http://192.168.8.8/webB.http://192.168.8.8/dashboardC.http://192.168.8.8/horizonD.http://192.168.8.8/index5.OpenStack存储服务通过（）组件实现。
A.CinderB.NeutronC.KeystoneD.Nova6.下列关于Keystone的说法错误的是（）。
A.认证服务通过对用户身份的确认，来判断一个请求是否被允许B.OpenStack中的一个项目可以有多个用户，一个用户只属于一个项目C.全局的角色适用于所有项目中的资源权限，而项目内的角色只适合自己项目内的权限D.令牌是一串数字字符串，用于访问服务的API以及资源7.下列（）是glance不支持的镜像格式。
《云计算与大数据》课程教学大纲
云计算与大数据课程教学大纲课程代码：课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data开课学期：5学分/学时：3/32+16课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。
本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 云计算概论与云计算基础（4学时）了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。
实验室共建
实验室共建实验平台是大学教学和科研的重要基地,是展示大学办学实力和人才培养质量的重要窗口.随着产学合作协同育人模式的进一步发展，越来越的企业和高校开始探索校企合作共建实验室的模式，以实现培养新时代所需求的创新型复合人才的目标.作为产学合作协同育人的牵头单位,慧科集团充分发挥高校和企业间的桥梁作用,目前已联合阿里、百度等行业领先企业以及国内研发能力一流的高校，共同推出了阿里云计算实验室、阿里大数据实验室、百度互联网营销实验室、金融支付实验室、网络攻防实验室、智能硬件实验室等一系列实验室产品，并在全国范围内几十所高校完成实验室的共建落地。
校企共建实验室是搭建在真实应用环境中的实验解决方案，涵盖了来自行业内真实案例组成的课程实验库和项目实训库,为师生提供教学、科研和竞赛所需的提供一流的实验场所以及软硬件环境。
合作院校可以结合共建实验室的特色，借助共建实验室这一平台开展各类实践活动，让教师与企业技术人员深度合作，共同参与到联合实验室平台的建设中去,真正实现实验室资源的开放和共享，实现校企共赢。
阿里云计算实验室阿里云计算实验室由慧科教育联合阿里云共同建立，为学生提供云计算平台搭建以及云平台应用开发的实践环境、实训案例和实际开发项目，并在教学实施、教学辅导、实习安排等方面为学生提供相应的学习资源.实训系统中的实验课为学生提供了一个真实的操作环境，帮助学生快速体验阿里云服务，可以通过完成实验课中提供的各种实验，快速掌握包括云服务器、云数据库、云负载均衡、云存储、云盾、云监控等云产品的操作,运维和使用.同时，实验室也为学生提供了线上企业课程供学生学习，这些资源为学生提供了帮助其积累前沿技术和丰富的企业实践经验,为学生的就业率与就业质量提供了保障。
阿里大数据实验室慧科教育与阿里云共同合作开发的阿里大数据实验室包含云计算平台及大数据应用平台，提供易于维护的大数据教学、开发、分析、可视化综合实训平台，集成大数据开发系统、数据挖掘系统、大数据教学系统、案例分析系统等优势，从大数据应用工具、算法实现、数据可视化按时实验等角度，帮助学生掌握大数据领域的基础理论学习、单点技能训练和综合实战演练；并且辅以线上课程、线下项目实训，形成实现专业实验教学的多层次实验体系，为用户提供完整的高可用性的教学、实训、竞赛支持的解决方案。
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。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案一、培养目标1.掌握大数据基本理论和技术，具备较强的数据处理、分析和应用能力。
3.能够熟练运用大数据技术解决实际问题，具备一定的创新能力和团队协作精神。
二、课程设置1.基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。
2.专业课程：大数据技术基础、大数据采集与处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用开发、云计算与大数据、与大数据等。
3.实践课程：大数据实验、大数据项目实训、企业实习等。
4.选修课程：数据安全与隐私保护、大数据法规与政策、大数据行业应用案例分析等。
三、教学方法1.理论教学：采用案例式、讨论式、启发式等教学方法，注重培养学生的实际应用能力。
2.实践教学：结合实验、实训、实习等环节，让学生在实践中掌握大数据技术与应用。
3.企业参与：邀请企业专家授课、举办企业讲座、开展企业项目合作等，增强学生的实战经验。
四、能力培养1.技术能力：培养学生掌握大数据技术的基本原理和方法，熟练使用大数据工具和平台。
2.分析能力：培养学生运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
3.应用能力：培养学生将大数据技术应用于实际场景，解决实际问题。
4.创新能力：鼓励学生参加大数据竞赛、创新创业项目等，培养学生的创新意识和能力。
五、就业方向1.数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化。
2.数据分析师：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。
3.数据产品经理：设计、开发和推广大数据产品。
4.大数据解决方案工程师：为企业提供大数据技术解决方案。
5.数据安全工程师：保障数据安全，防止数据泄露。
六、合作与交流1.与国内外知名高校、研究机构开展学术交流与合作。
2.与企业合作，开展产学研项目，推动产业发展。
3.邀请行业专家、学者进行讲座和培训，提高人才培养质量。
4.鼓励学生参加国内外大数据竞赛，提升学生实践能力。
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
教学大纲《云计算与大数据分析》
教学大纲《云计算与大数据分析》《云计算与大数据分析》教学大纲开课学期：春季学期开课单位：计算机科学与技术学院课程中文名称：云计算与大数据分析课程英文名称：IntroductiontoModernSytemEngineering主讲教师：刘志明教授总学时：32，其中：理论24学时实验：8学时学分：2学分课程性质：非学位课考核方式：考查先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。
云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。
本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和科研能力。
二、课程内容简介（限200字）：（1）云计算与大数据概况了解云计算的特点及技术分类；了解大数据概念；了解大数据的产生、应用和作用；了解大数据与云计算、物联网之间的关系（2）云计算关键技术--虚拟化技术了解服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化的基本概念；熟悉常用的VMware虚拟机软件；了解OpenStack开源虚拟化平台（3）云架构及主流云服务和仿真平台掌握云服务的类型；了解常用的云服务平台Google、Amazon、WindowAzure、云计算仿真器CloudSim （4）Hadoop2.0主流开源云架构理解Hadoop的功能与作用；了解Hadoop的应用现状和发展趋势；掌握Hadoop项目及其结构；掌握Hadoop的体系结构；掌握分布式文件系统HDFS的体系结构；掌握分布式数据处理MapReduce、掌握分布式结构数据表Hbae；相关组件（Zookeeper、Yarn等）（5）大数据处理的关键技术了解数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化的流程；掌握非关系型数据库NoSQL （MongoDB）、云储存、数据仓库Hive、实时流框架Storm等；了解内存计算框架Spark等（7）学生所选专题理论专题1（普适计算、并行计算、服务计算、社会计算、流计算…）；理论专题2（云计算核心算法Pa某o算法、DHT算法、Goip协议…）；实践专题1（分布式操作系统Yarn、分布式文件系统HDFS、云数据库MongoDB、MapReduce、Hbae、CloudSim…）；实践专题2（Hadoop组件ZooKeeper、Pig、Hive、Oozie、Flume、Mahout…）；实践专题3（OpenStack计算服务Nova、对象存储服务Swift、镜像服务Glance）三、教学进度章节内容云计算与大数据分析概况云计算关键技术--虚拟化技术云架构及主流云服务平台大数据处理的关键技术大数据分析挖掘与可视化学生所选理论专题1（普适计算、并行计算、服务计算、社会计算、流计算…）；学生所选理论专题2（云计算核心算法Pa某o算法、DHT算法、Goip协议…）；学生所选实践专题1（分布式操作系统Yarn、分布式文件系统HDFS、云数据库MongoDB、MapReduce、Hbae、CloudSim…）；学生所选实践专题2（Hadoop组件ZooKeeper、Pig、Hive、Oozie、Flume、Mahout…）授课或实验授课或实验教师刘志明刘志明刘志明刘志明刘志明学时安排授课授课授课授课授课2（学时）2（学时）3（学时）2（学时）3（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）2（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2022.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2022.52、主要参考书：（1）云计算与大数据技术.王鹏等编著.人民邮电出版社.2022.5月（2）VMware虚拟化与云计算应用案例详解.王春海编著.中国铁道出版社.2022.11（3）深入云计算：Hadoop源代码分析.张鑫著.中国铁道出版社.2022.6（4）大数据思维与决策.[美]伊恩·艾瑞斯(IanAyre)著.人民邮电出版社.2022.10（5）R与Hadoop大数据分析实战.（印）普贾帕提（VignehPrajapati）著，李明等译.机械工业出版社.2022.11（6）Hadoop大数据分析与挖掘实战.张良均樊哲李成华刘丽君等.机械工业出版社.2022.123、主要参考网站：3课程负责人：刘志明主管院长：学院盖章：2022年1月20日注：本表一式二份，由编制教师填写，并报送学院研究生教学秘书处，由教学秘书汇总电子版和纸质版各一份交研究生处培养办公室备案。
2024年云平台培训心得体会(3篇)
2024年云平台培训心得体会一、培训背景近年来，随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速发展，云平台已成为各行各业数字化转型的重要工具和平台。
为了提升企业员工的云平台运维能力和技术素养，我所在公司决定组织一次云平台培训，我有幸参加了这次培训。
在培训期间，我收获了很多知识和经验，也对云平台有了更深入的理解，以下是我对这次培训的心得体会。
二、培训内容本次培训是一个为期五天的课程，内容包括云计算基础、云平台架构、云存储、云数据库、云网络、云安全等方面的知识。
培训内容丰富、实用，讲解深入浅出，很适合初学者和有经验的人员参加。
三、培训收获在本次培训中，我学到了很多有关云平台的知识和技能。
首先，我对云计算的概念和发展历程有了更加全面的理解。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、软件服务等按需交付给用户，实现了计算资源的共享和利用。
云平台就是建立在云计算基础上的平台，为用户提供各种服务和功能。
云计算的出现给企业带来了巨大的变革和机遇，它可以降低IT成本、提高资源利用率、加速开发和部署速度等。
其次，我了解了云平台的构架和组成部分。
一个典型的云平台通常包括计算、存储、数据库、网络和安全等模块。
计算模块提供虚拟机、容器等计算资源；存储模块提供分布式存储和块存储等服务；数据库模块提供关系型数据库和非关系型数据库等服务；网络模块提供虚拟网络和负载均衡等功能；安全模块提供访问控制、加密和防火墙等保护措施。
通过对这些组成部分的学习，我能够更好地理解云平台的工作原理和能力。
此外，我还学到了云存储和云数据库的使用方法和注意事项。
云存储是一种将数据存储在云平台上的技术，它可以通过网络访问和管理数据。
云存储具有可靠性高、弹性扩展、成本低等特点，可以满足各种存储需求。
云数据库则是一种将数据库服务部署在云平台上的技术，它可以提供高速、可靠的数据库服务。
通过云存储和云数据库，我可以更好地管理和利用数据，提高工作效率和数据安全性。
云计算中的大数据分析与处理
云计算中的大数据分析与处理引言随着数字化时代的到来和技术的发展，数据量正呈现爆炸式增长。
与此同时，越来越多的企业和机构也开始意识到，需要通过对海量数据进行分析，来发掘其中潜藏的商业价值和市场机会。
因此，大数据分析及处理的需求也越来越迫切。
而云计算技术作为实现大数据分析的关键基础设施之一，正变得越来越火热。
那么，在云计算中，如何实现高效的大数据分析与处理呢？一、云计算中的大数据分析与处理概述大数据分析与处理，指的是将传统的数据挖掘和商业智能技术与大规模、异构、分布式的数据集群结合起来，通过运用海量数据的处理与分析能力，找出其中的规律和价值，以支撑业务决策和发展战略。
云计算是指将计算机处理能力、存储容量和传输带宽等计算资源通过网络进行连接、交互和统一调配的一种分布式计算模式。
在云计算领域，各种大规模数据处理和分析技术也得到了广泛应用，进而促进了前景广阔的大数据市场的发展。
二、云计算中的大数据分析与处理技术1. 云存储技术云存储是指在云计算平台上，提供高效、灵活、安全、持久的存储服务，同时还能支持跨云平台访问和数据迁移。
通过将数据存储在云端，在进行大数据分析与处理时，可以更好地规避数据丢失和泄露的风险，同时还能为数据分析和模型学习提供必要的存储支持。
2. 大数据处理框架技术大数据处理框架技术是近年来备受瞩目的一类云计算技术。
它通过分布式的方式对大规模数据进行存储、处理和计算，并提供分析、建模和可视化等功能，既能满足企业对大数据分析的需求，还能便于分析人员通过友好的界面快速获取数据分析结果。
3. 机器学习技术机器学习技术是通过让计算机自动从数据中学习并提高自己的智能水平，从而获得更精确的分析结果。
在云计算领域，机器学习技术可通过对用户画像、广告推荐、数据建模等工作的自动化，大大提供了大数据处理效率和分析结果的准确性。
三、云计算中的大数据分析与处理案例1. 京东云京东云推出的数据分析产品“智能大脑”，能够帮助企业快速进行数据分析和挖掘，从海量数据中提取有价值的信息和洞察。
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在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。
l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。
l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。
l大数据：数据湖泊之海量视频分析。
l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。
l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。
l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。
5.1 大数据应用实践5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。
在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。
通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。
以美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。
有鉴于EMH假说，目前市场绝大多数的交易分析与预测软件都集中精力在以下两个领域寻求突破：l高频交易（HFT，High Frequency Trading）或实时行情预测；l长期趋势预测（>10天）。
因此，我们在本节中设计的股票行情预测系统主要关注实时预测与长期预测。
在这样的系统内，至少有如下三个功能是必须实现的。
l采集：实时股票交易数据导入与存储。
l训练：基于历史数据集的训练、建模。
l预测：结合实时数据与历史数据的决策生成。
图5-1展示了这样的系统的基本数据流程逻辑图。
在设计系统时，我们需要充分考虑系统的并发性与可扩展性。
以单只股票为例，可供分析的数据特征有几十种之多（例如PE ratio、EBITDA、EPS等），而分析的频率与周期可以以天为单位，也可能到秒级甚至毫秒级，如果要对多只股票并发分析，则对系统的吞吐率要求更高。
图5-1 基于机器学习的股票分析（预测）有鉴于此，我们采用了如下开源组件来构建这套系统。
l实时数据采集：Spring XD。
l实时数据分析（IMDG）：Apache Geode。
l历史数据存储+分析（NoSQL）：Apache HAWQ + Apache Hadoop。
l机器学习、建模、优化：MADLib + R + Spark。
如图5-2所示，整体架构的数据流程及工具链如下。
图5-2 基于开源软件构建的股票分析（预测）系统流程（1）实时数据导入MPP或IMDG集群：Spring XD。
（2）基于机器学习模型的实时数据+历史数据比对分析：Spark MLlib+R（Spark 作为基于内存的分布式计算引擎来处理通过R语言机器学习建模的数据）。
（3）分析结果实时推送至股票交易处理应用端。
（4）实时数据存入历史数据库并进行线下分析（非实时）： Apache Hadoop和Apache HAWQ（用于交互式、PB规模高效SQL查询）。
（5）线下分析结果用于更新、调整机器学习模型。
关于机器学习部分，无论是Spark MLlib、Apache MADlib还是R语言，尽管它们支持的底层分布式基础架构大不相同（MLlib跑在Spark之上；MADlib可以支持主流的数据库系统，如PostgreSQL、Pivotal Greenplum以及HAWQ；R语言则是提供了专注于统计计算与制图的工具包），它们都支持基本的学习算法与工具链，例如分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（Dimensionality Reduction）、协同过滤（Collaborative Filtering）等。
在机器学习分类层面，通常我们有三种方式：l监督学习（Supervised Learning）；l非监督学习（Unsupervised Learning）；l增强学习（Reinforcement Learning）。
三者当中，通常监督学习最适合用于股票行情预测。
监督学习算法有很多，简单地列举几个：l逻辑回归（LR，Logistic Regression）；l高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）；l二次判别分析（QDA，Quadratic Discriminant Analysis）；l支持向量机（SVM，Supporting Vector Machine）。
为了能让大数据工作者更好地进行相关实验与实践，笔者的Pivotal同事们还把本股票实时预测分析系统移植到了笔记本电脑之上，如图5-3所示。
与图5-2的唯一区别在于把Apache Hadoop与HAWQ组件去掉，也就是说数据处理完全实时化（实时导入、近实时机器学习模型训练、实时数据比对、实时操作建议推送）。
图5-3 单机版开源股票分析系统5.1.2 IMDG应用场景内存数据网格（In-Memory Data Grid）技术的出现是为了应对日益增长的数据实时处理性的需求。
其中最具代表性的IMDG解决方案当属Pivotal Gemfire （其开源版本为Apache Geode）。
在了解Gemfire/Geode的主要适用场景前，我们先了解一下Gemfire/Geode的系统拓扑架构设计。
Gemfire支持以下三种拓扑结构：（1）点对点（Peer-to-Peer）；（2）客户端/服务器（Client/Server）；（3）多站点（Multi-Site）。
其中，点对点拓扑结构是所有其他拓扑结构的基础组件，它的最大特点是作为缓存实例（Cache Instance）的Gemfire成员与本地应用进程共享同一个堆（Heap），并且在分布式系统中各成员直接维系通信。
这也是我们认为的最简洁的拓扑结构，如图5-4所示。
图5-4 Gemfire的P2P拓扑结构C/S拓扑结构主要用来做垂直扩展（Vertical Scaling），如图5-5所示。
在这样的拓扑设计中，位于应用进程中的Gemfire客户端只保存一小部分数据，而把剩余的数据留给Gemfire服务器端保存，而多个服务器之间依旧以P2P的方式组网。
这样的设计有两大优点：一个是提供了更好的数据隔离性，另一个是当数据分布造成网络负载沉重的时候，C/S架构通常会提供优于P2P架构的性能。
图5-5 Gemfire的C/S拓扑结构多站点拓扑方案则是一种水平扩展（Horizontal Scaling）方案，也是三种拓扑结构中最为复杂的。
Gemfire的设计理念采用的是跨广域网（WAN）的松散耦合（Loosely Coupled）组网方式。
这样组网的主要优点是，相比那种紧耦合组网方式，各站点相对更为独立，任一站点网络连接不畅或者掉线对于其他站点影响微乎其微。
在多站点拓扑结构中，每个站点内部依然采用的是P2P的拓扑结构，如图5-6所示。
图5-6 Gemfire的Multi-Site拓扑结构Gemfire/Geode的应用场景很广泛，总结起来有如下几大类：（1）高可用、分布式缓存（Distributed Caching）；（2）网格计算（Data Grid）；（3）交易处理（Transaction Processing）；（4）流数据处理、事件触发、通知（Streaming/Event Processing & Notification）。
在交易处理场景中最值得一提的案例是铁道部官网（火车票网上订票服务）。
12306在2013年春节之前的数个月内做的大规模的系统调整是把整个票务查询部分的功能从原有的关系型数据库调整为使用基于Gemfire的IMDG解决方案，其取得的系统性能提升是惊人的，如表5-1所示，查询效率提高了100～1000倍，并发可以达到每秒钟26,000次（等同于每小时可以完成超过9亿次查询，一天可以完成超过200亿次查询），而且系统的造价远远低于原有的以小型机为主的高运维成本架构。
这也充分体现了NoSQL类系统设计与实践在商业领域的巨大潜力！性能12306网站改造前12306网站改造后查询耗时单次~15秒最短1-2毫秒；最长150-200毫秒查询并发并发性差；无法支持高并发万次/秒 – 高峰2.6万/秒可扩展性无法动态增加主机弹性、按需增减主机；数据同步秒级系统架构Unix小型机Linux X86服务器集群系统规模72台Unix系统+一个RDBMS10台主x86服务器 + 10台从x86服务器 + 1个月（2TB）历史票务数据表5-112306系统改造前后对比5.1.3 VADL（视频分析数据湖泊）系统VADL（Video Analytics Data Lake，视频分析数据湖泊）可以看作物联网（IoT）领域中数据量最大、网络与服务器负载最高的一种形式的传感器数据分析与处理系统。
VADL的应用领域相当广泛，例如：（1）智能停车场（Smart Parking）；（2）智慧交通（Smart Transportation）；（3）智能零售（Smart Retailing）；（4）平安城市（Smart City & Smart Safety）；（5）智能电网、智能勘探、电信等。
以智能零售为例，星巴克通过视频监控与分析系统可以判断在信用卡交易中是否存在雇员欺诈（Employee Fraud）行为。
其背后的逻辑如下：结合收银台与监控视频，当任何一笔信用卡交易中无顾客出现在视频中，则可推断为疑似雇员欺诈。
更为复杂的海量视频分析应用场景还包括视频搜索引擎（人脸识别、车牌检索）、视频舆情分析（用户生成视频监控、检索，社会舆论导向、趋势分析等）。
在VADL案例中，我们着重解决如图5-7所示的几大问题：（1）如何快速提取数据（Data Ingestion）；（2）如何实现多级时延数据分析（Multi- latency Analytics）；（3）如何实现可扩展的数据存储（Scalable Storage）；（4）如何搭建在云平台之上（Cloud Readiness）；（5）如何实现管理、编排与监控的自动化（M&O Automation）。