《大数据与云计算》PPT课件
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大数据与云计算PPT课件
• 当某虚拟机用户需求变化时，物理服务器的资源可以自动扩展。
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
21 21
大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
.
22
22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
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大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
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22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
云计算与大数据的融合培训ppt
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数 据可能来自各种不同的来源，包括社交媒体、企业数据库 、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（ Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值 （Value）。体量指数据的规模庞大，速度指数据处理速度 快，多样指数据类型多样，价值指大数据具有很高的商业 价值。
弹性伸缩
根据业务需求自动调整云计算资源规模，实现资 源的弹性伸缩，避免资源浪费。
05 未来展望
云计算与大数据融合的发展趋势
云计算与大数据的深度融合
随着技术的进步，云计算和大数据将更加紧密地结合，提供更高效、更智能的数据处理和 分析服务。
数据安全和隐私保护
随着数据量的增长，数据安全和隐私保护将成为重要的发展趋势，将有更严格的数据安全 措施和技术出现。
处理效率。
并行处理
采用分布式计算技术，将大数据 任务分解为多个子任务并行处理
，提高数据处理速度。
缓存技术
利用缓存技术存储常用数据，减 少重复计算和数据访问时间，提
升数据处理性能。
云计算资源的高效利用
资源调度
根据任务需求动态调度云计算资源，实现资源的 合理分配和高效利用。
虚拟化技术
利用虚拟化技术将物理资源虚拟化为多个逻辑资 源，提高资源利用率。
跨界融合和创新机会
云计算和大数据技术的跨界融合将带来更多的创新机会， 将催生新的商业模式和服务模式，为产业发展和经济增长 注入新的动力。
感谢您的观看
THANKS
大数据的应用场景
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业分析、 医疗健康、金融科技等。
详细描述
云计算与大数据精品PPT课件
阿里云
• 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）。
大数据与云计算安全精品PPT课件
大数据时代面临的信息安全挑战
❖随着海量数据的进一步集中和信息技术的 进一步发展，信息安全成为大数据快速发 展的瓶颈。大数据信息安全主要体现在以 下几个方面（？？）
处理系统、过程的安全，重点关注系统安全、 网络安全（与垃圾处理相似），垃圾处理链不 安全，因此从系统工程考虑。
❖2014年2月12日，美国国家标准与技术研究 所针对《增强关键基础设施网络安全》， 提出了《美国增强关键基础设施网络安全 框架》（V1.0），强调利用业务驱动指导 网络安全行动，并考虑网络安全风险作为 组织风险管理进程的一部分。
三是窃取保密信息看不懂
对重要信息采取加密等手段进行保护，非法用 户只能拿到重要信息的密文，而无法看到文件 内容。
四是系统和信息篡改不了
实行系统资源管理，对操作活动进行可信验证 ，强化信息防篡改和自动纠错功能，使木马种 不上，病毒染不了。
五是系统工作瘫不成
从网络通信、区域边界、计算环境，进行层层 访问控制；有效分解攻击信息流，提高系统的 强壮性和弹性。定期进行系统安全脆弱点评估 ，及时发现安全隐患；开发可恢复系统，实现 系统自动恢复。
中国云计算大数据安全大会
新型信息技术应用的信息安全保障
❖主要内容：
大数据的基本概念 大数据时代面临的信息安全挑战 大数据时代的信息安全保障
大数据的概念
❖ 一般来讲，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存 储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合 ”
❖ 维基百科将大数据定义为那些无法在一定时间内使用常规 数据库管理工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集 。
构建大数据纵深防御体系
❖ 一是要加强大数据、环境、系统整体防护，建设 多重防护、多层互联体系结构，确保大数据处理 环境可信；
《大数据与云计算》课件——11.Hbase
HBASE数据库简介
数据库的核心目的是实现数据的高 效管理，传统关系数据库一度占据 商业 数据库应用的主流位置
完备的关系理论基础 事务管理机制的支持 高效的查询优化机制
HBASE数据库简介
随着信息化浪潮和互联网应用的兴起，传统 的关系型数据库在一些业 务上开始呈现不足：
无法满足海量数据的管理需求 无法满足数据高并发的需求 无法满足高可扩展性和高可用性的需求
HBASE数据库简介
存储模式：
关系数据库是基于行模式存储的 。我们说每一行就是一条记录。 HBase是基于存储的，每个列簇都 由几个文件保存，不同列簇的文件是 分离的。并且列簇中的列是可以动态 增加的，而关系数据库需要一开始就 设计好。除此之外，HBase可以自动 切分数据，关系型数据库则需要我们 人工切分数据。
HBASE数据库简介
数据索引：
关系数据库通常可以针对不同列 构建复杂的多个索引，以提高数据访 问性能。HBase只有一个索引——行 键，通过巧妙的设计，HBase中的所 有访问方法，或者通过行键访问，或 者通过行键扫描，从而使得整个系统 不会慢下来。
HBASE数据库简介
可伸缩性： 关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase
智能建造技术专业资源库
大数据与云计算
知识点
HBASE 数据库简介
HBASE数据库简介
引言
存储与管理贯穿大数据处 理过程的始终。
HBASE数据库简介
传统的关系型数据库难以应对大 数据挑战。
HBASE数据库简介
分布式数据库
我们知道一台普通PC机的硬盘大概可以存储 1Tb的数据，那么10Tb，100Tb，1000Tb怎么 办？再比如现在我们大多数同学都有云存储空间 ，而且还不小有50GB的空间，那么10个、100个 、10000个同学呢？我们说1万个同学就有1万个 50GB大小的空间,也就是500TB，这500TB的信 息显然不可能在一台计算机上存储。那又该如何 存储，如何查询呢？
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。
云计算与大数据的融合应用培训ppt
低延迟应用
边缘计算能够降低数据传输延迟，满 足低延迟应用的需求，如实时音视频 传输、游戏等。源自物联网与云计算大数据的结合
数据采集与传输
物联网设备产生大量数据，通过云计算平台进行数据采集、传输和存储，为大 数据分析提供基础。
智能化应用
结合物联网和大数据技术，实现智能化管理和控制，如智能家居、智能制造等 。
数据安全性。
数据备份与恢复
云存储提供数据备份和恢复服务， 确保数据不会因硬件故障或灾难而 丢失，并且可以快速恢复数据。
数据共享与协作
云存储支持多用户同时访问和编辑 数据，方便团队成员之间协作，提 高工作效率。
云计算与大数据分析
大数据处理
即时数据分析
云计算提供强大的计算能力和存储空 间，支持对大规模数据进行高效处理 和分析。
云计算与大数据的关系
01
云计算为大数据提供了基础设施 支持，使得大数据的处理和分析 更加高效和可靠。
02
大数据的应用需求推动了云计算 技术的不断发展和创新，促进了 云计算与大数据的融合应用。
02
云计算在大数据中的应 用
云存储
云存储
通过云计算技术将数据存储在远 程服务器上，实现数据的集中管 理和备份，降低存储成本和提高
安全审计
定期进行安全审计，检测 和预防潜在的安全风险， 提高数据的安全性。
数据迁移与集成问题
数据格式统一
在数据迁移和集成前，统一数据 格式，确保数据的兼容性和可读
性。
数据清洗
对数据进行清洗和预处理，去除 无效和错误数据，提高数据质量
。
数据映射
建立数据映射关系，将不同来源 的数据进行关联和整合，实现数
云计算的特点包括灵活性、可扩展性、高可用性和安全性等 ，能够实现快速部署、按需付费，为企业提供高效、便捷的 计算服务。
边缘计算能够降低数据传输延迟，满 足低延迟应用的需求，如实时音视频 传输、游戏等。源自物联网与云计算大数据的结合
数据采集与传输
物联网设备产生大量数据，通过云计算平台进行数据采集、传输和存储，为大 数据分析提供基础。
智能化应用
结合物联网和大数据技术，实现智能化管理和控制，如智能家居、智能制造等 。
数据安全性。
数据备份与恢复
云存储提供数据备份和恢复服务， 确保数据不会因硬件故障或灾难而 丢失，并且可以快速恢复数据。
数据共享与协作
云存储支持多用户同时访问和编辑 数据，方便团队成员之间协作，提 高工作效率。
云计算与大数据分析
大数据处理
即时数据分析
云计算提供强大的计算能力和存储空 间，支持对大规模数据进行高效处理 和分析。
云计算与大数据的关系
01
云计算为大数据提供了基础设施 支持，使得大数据的处理和分析 更加高效和可靠。
02
大数据的应用需求推动了云计算 技术的不断发展和创新，促进了 云计算与大数据的融合应用。
02
云计算在大数据中的应 用
云存储
云存储
通过云计算技术将数据存储在远 程服务器上，实现数据的集中管 理和备份，降低存储成本和提高
安全审计
定期进行安全审计，检测 和预防潜在的安全风险， 提高数据的安全性。
数据迁移与集成问题
数据格式统一
在数据迁移和集成前，统一数据 格式，确保数据的兼容性和可读
性。
数据清洗
对数据进行清洗和预处理，去除 无效和错误数据，提高数据质量
。
数据映射
建立数据映射关系，将不同来源 的数据进行关联和整合，实现数
云计算的特点包括灵活性、可扩展性、高可用性和安全性等 ，能够实现快速部署、按需付费，为企业提供高效、便捷的 计算服务。
《云计算(第三版)》配套PPT之一：第1章 大数据与云计算
歌已经允许第三方在谷歌的云计算中通过Google App Engine 行大型并 行应用程序
发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和Bigtable， 并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程
19 of 42
国外云计算的先行者
亚马逊的云计算 称为Amazon Web Services
（AWS）
歌是最大的云计 算技术的使用者
软紧跟云计算步 伐，推出了
indows Azure 操作系统
17 of 42
率先在全球提供了弹性计算云EC2（Elastic Computing Cloud）和简单存 储服务S3（Simple Storage Service），为企业提供计算和存储服务。
主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出专业书籍15本。获部级科技进步 二等奖4项、三等奖4项。主编了国内第一本云计算教材《云计算》和第一本云计算编程 书籍《实战Hadoop》。创办了知名的中国云计算（）和中国大数据 （）网站。
曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军，两次夺得全国高校科技比 赛最高奖，并三次夺得清华大学科技比赛最高奖。
电子工业出版社《云计算(第三版)》配套课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第1 章
大数据与云计算
主编：刘鹏 教授
of 42
刘鹏
教授、博导、学科带头人，清华大学博士。现任中国云计算专家咨询委员会秘书 长、中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家。
荣获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江苏省 “333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。
发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和Bigtable， 并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程
19 of 42
国外云计算的先行者
亚马逊的云计算 称为Amazon Web Services
（AWS）
歌是最大的云计 算技术的使用者
软紧跟云计算步 伐，推出了
indows Azure 操作系统
17 of 42
率先在全球提供了弹性计算云EC2（Elastic Computing Cloud）和简单存 储服务S3（Simple Storage Service），为企业提供计算和存储服务。
主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出专业书籍15本。获部级科技进步 二等奖4项、三等奖4项。主编了国内第一本云计算教材《云计算》和第一本云计算编程 书籍《实战Hadoop》。创办了知名的中国云计算（）和中国大数据 （）网站。
曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军，两次夺得全国高校科技比 赛最高奖，并三次夺得清华大学科技比赛最高奖。
电子工业出版社《云计算(第三版)》配套课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第1 章
大数据与云计算
主编：刘鹏 教授
of 42
刘鹏
教授、博导、学科带头人，清华大学博士。现任中国云计算专家咨询委员会秘书 长、中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家。
荣获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江苏省 “333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。