《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
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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
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。
《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。
云计算和大数据现状分析 ppt课件
应用访问控制 应用信息隐藏 Web攻击防护 URL信息防护
系统安全 集合
系统漏洞防护
弱口令防破解 用户安全认证 行为审计系统
网络安全 集合
网络流量控制 网络流量分析 网络访问控制
虚拟私有云 （VPC）
气象应用
位置应用
应用层
GIS应用
桌面云应用
…
云中间件层
桌面云APP
接口层
自助服务： 管理员入口 维护人员入口
孵化数 当年 累计
2011 100 100
2012 200 300
2013 400 700
2014 800 1500
2015 1600 3100
云计算在中国
截止到2012年8月，国内众多省市、行业都规划、启动、应用了云计算服务。 北京“祥云”计划 上海“云海”计划 深圳“鲲云”计划 重庆“云端”计划 宁波“星云”计划、 无锡“云谷”计划 苏州“彩云”计划 哈尔滨“云飞扬”计划 惠州“惠云”计划 广州“天云”计划 内蒙古“蓝天白云”计划 ……
云计算和大数据现状及趋势分析
大数据的探索与实践
提纲
一、信息技术推动中国高速发展 二、云计算构建新型信息基础设施 三、大数据将变革既有的数据观 四、信息时代的高科技犯罪 五、云计算大数据相关案例
一、信息技术推动中国高速发展
云计算和大数据现状分析
• 改革开放三十多年来，中国走过了美国等资本主义国家上百年才 走完的发展道路，信息技术在国我的发展功不可没。
云平台的规划：总体技术架构
云平台的建设依托于云计算技术，是新型的计算资源利用模式。它将计算任务分布在由 数台服务器构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息 服务。
设计理念：
系统安全 集合
系统漏洞防护
弱口令防破解 用户安全认证 行为审计系统
网络安全 集合
网络流量控制 网络流量分析 网络访问控制
虚拟私有云 （VPC）
气象应用
位置应用
应用层
GIS应用
桌面云应用
…
云中间件层
桌面云APP
接口层
自助服务： 管理员入口 维护人员入口
孵化数 当年 累计
2011 100 100
2012 200 300
2013 400 700
2014 800 1500
2015 1600 3100
云计算在中国
截止到2012年8月，国内众多省市、行业都规划、启动、应用了云计算服务。 北京“祥云”计划 上海“云海”计划 深圳“鲲云”计划 重庆“云端”计划 宁波“星云”计划、 无锡“云谷”计划 苏州“彩云”计划 哈尔滨“云飞扬”计划 惠州“惠云”计划 广州“天云”计划 内蒙古“蓝天白云”计划 ……
云计算和大数据现状及趋势分析
大数据的探索与实践
提纲
一、信息技术推动中国高速发展 二、云计算构建新型信息基础设施 三、大数据将变革既有的数据观 四、信息时代的高科技犯罪 五、云计算大数据相关案例
一、信息技术推动中国高速发展
云计算和大数据现状分析
• 改革开放三十多年来，中国走过了美国等资本主义国家上百年才 走完的发展道路，信息技术在国我的发展功不可没。
云平台的规划：总体技术架构
云平台的建设依托于云计算技术，是新型的计算资源利用模式。它将计算任务分布在由 数台服务器构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息 服务。
设计理念：
大数据、云计算PPT
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基本工作概述报告
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34%
60% 65% 20%
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基本工作概述报告
20%
云计算与大数据分析的培训ppt教程
云计算与区块链技术的结合
区块链云服务平台、云链一体化解决 方案等。
大数据与物联网的结合
物联网大数据平台、智慧城市大数据 应用等。
未来展望
随着技术的不断发展，云计算与大数 据将在更多领域发挥重要作用，推动 数字化转型和智能化升级。
07
挑战与对策
面临的主要挑战
数据安全与隐私保护
云计算和大数据分析涉及大量用户数据，如何确保数据的安全性 和隐私保护是一个重要挑战。
特点
弹性扩展、按需付费、高可用性 、易于管理和维护、支持各种设 备和平台。
云计算服务类型
IaaS（基础设施即服务）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以根据需求租
用相应资源。
PaaS（平台即服务）
02
提供应用程序开发和部署所需的平台，包括数据库、开发工具
等，用户可以在此基础上开发自己的应用程序。
Alibaba Cloud
阿里巴巴的云计算平台，在中国市场占据主 导地位，提供全面的云服务。
IaaS、PaaS、SaaS服务模式解析
1 2
IaaS（基础设施即服务）
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户需 自行管理操作系统、数据库和应用程序。
PaaS（平台即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台和工具，用 户无需关注底层基础设施。
技术栈 考虑现有技术栈与云计算平台的 兼容性，避免过多的技术迁移成 本。
成本效益 评估不同云计算平台的定价模型 和服务质量，选择性价比高的平 台。
05
大数据处理技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
基于Google GFS论文实现，具有高容错性、高吞吐量等特点，适合处理大规模数据集。
区块链云服务平台、云链一体化解决 方案等。
大数据与物联网的结合
物联网大数据平台、智慧城市大数据 应用等。
未来展望
随着技术的不断发展，云计算与大数 据将在更多领域发挥重要作用，推动 数字化转型和智能化升级。
07
挑战与对策
面临的主要挑战
数据安全与隐私保护
云计算和大数据分析涉及大量用户数据，如何确保数据的安全性 和隐私保护是一个重要挑战。
特点
弹性扩展、按需付费、高可用性 、易于管理和维护、支持各种设 备和平台。
云计算服务类型
IaaS（基础设施即服务）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以根据需求租
用相应资源。
PaaS（平台即服务）
02
提供应用程序开发和部署所需的平台，包括数据库、开发工具
等，用户可以在此基础上开发自己的应用程序。
Alibaba Cloud
阿里巴巴的云计算平台，在中国市场占据主 导地位，提供全面的云服务。
IaaS、PaaS、SaaS服务模式解析
1 2
IaaS（基础设施即服务）
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户需 自行管理操作系统、数据库和应用程序。
PaaS（平台即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台和工具，用 户无需关注底层基础设施。
技术栈 考虑现有技术栈与云计算平台的 兼容性，避免过多的技术迁移成 本。
成本效益 评估不同云计算平台的定价模型 和服务质量，选择性价比高的平 台。
05
大数据处理技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
基于Google GFS论文实现，具有高容错性、高吞吐量等特点，适合处理大规模数据集。
大数据与云计算ppt课件-精选文档
平行计算
计算机系统
网络技术 资源配置技术
什么云计算
云计算的演进
云计算 （计算设 施、开发 平台、软 件应用）
分布式计算 平行计算 网格计算
效用计算 公用计算 计量收费
网上编程、 网上计算 网上软件
什么云计算
• 系统构架
云计算基本思路和技术成分
• 思路：分布与集中技术的有机结合 +虚拟与实施理念的对外服务 • 三种基本服务性系பைடு நூலகம்架构
IaaS 基础设施即 服务
PaaS 平台既服务 SaaS 软件既服务
云计算基本思路和技术成分
• SaaS （Software as a Service, 软件即服务）
– 通过网络提供软件的模式，用 户无需购买软件，而是向提供 商租用基于Web的软件，来管 理企业经营活动。 – 云提供商在云端安装和运行应 用软件，云用户通过云客户端 （通常是 Web 浏览器）使用 软件。 – 云用户不能管理应用软件运行 的基础设施和平台，只能做有 限的应用程序设置。
IaaS 基础设施即 服务
PaaS 平台既服务 SaaS 软件既服务
云计算基本思路和技术成分
• PaaS （Platform as a Service, 平台即服务）
– 将软件研发的平台作为一种 服务放在网上，加快SaaS开 发。 – 平台包括操作系统、编程语 言环境、数据库和 Web 服 务器，用户在此平台上部署 和运行自己的应用。 – 用户不能管理和控制底层的 基础设施，只能控制自己部 署的应用。
大数据分析的方法
• 数据挖掘
大数据分析的挑战与机遇
• • • • 技术上的新要求 数据本身带来的新问题 观念及思维方式的更新 相关人才的缺乏
大数据与云计算平台研发培训ppt与案例分析
要点一
要点二
详细描述
大数据与云计算平台架构设计是整个研发过程中的关键环节，它决定了系统的整体性能、可扩展性和稳定性。在进行架构设计时，需要遵循模块化、松耦合、高内聚等原则，根据业务需求选择合适的架构模式，如微服务架构、事件驱动架构等。同时，还需要进行系统模块的划分和接口设计，确保系统各模块之间的通信和协同工作。
总结词：详细描述大数据与云计算平台的测试方法、部署策略和最佳实践，包括自动化测试、性能测试、安全测试等方面的技术和工具。
04
金融行业是大数据和云计算应用的重要领域，通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户需求，优化产品设计，降低风险。
总结词
金融机构利用大数据分析客户消费行为、信用状况和风险偏好，为客户提供更精准的个性化服务。同时，通过云计算技术，金融机构可以实现业务处理和数据存储的分布式处理，提高业务处理速度和数据安全性。
实现大数据与云计算平台之间的数据传输和同步，保证数据的实时性和一致性。
数据传输技术
数据安全技术
集成框架
采用数据加密、数据备份、数据恢复等技术保障大数据和云计算平台的安全性。
提供统一的集成框架，实现大数据和云计算平台的无缝集成和协同工作。
03
02
01
大数据与云计算平台研发实践
总结词
详细描述大数据与云计算平台架构设计的原则、方法、流程和最佳实践，包括如何根据业务需求选择合适的架构模式，如何进行系统模块划分和接口设计等。
数据集成与共享
通过大数据分析挖掘和云计算平台的处理能力，为企业提供更智能化的决策支持。
智能化决策支持
大数据与云计算平台的融合将实现资源优化和协同，提高企业的工作效率和资源利用率。
资源优化与协同
政府机构利用大数据分析社会经济状况、民生需求和政策效果，为决策提供科学依据。同时，通过云计算技术，政府机构可以实现政务系统的集中管理和维护，提高工作效率和数据安全性。
要点二
详细描述
大数据与云计算平台架构设计是整个研发过程中的关键环节，它决定了系统的整体性能、可扩展性和稳定性。在进行架构设计时，需要遵循模块化、松耦合、高内聚等原则，根据业务需求选择合适的架构模式，如微服务架构、事件驱动架构等。同时，还需要进行系统模块的划分和接口设计，确保系统各模块之间的通信和协同工作。
总结词：详细描述大数据与云计算平台的测试方法、部署策略和最佳实践，包括自动化测试、性能测试、安全测试等方面的技术和工具。
04
金融行业是大数据和云计算应用的重要领域，通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户需求，优化产品设计，降低风险。
总结词
金融机构利用大数据分析客户消费行为、信用状况和风险偏好，为客户提供更精准的个性化服务。同时，通过云计算技术，金融机构可以实现业务处理和数据存储的分布式处理，提高业务处理速度和数据安全性。
实现大数据与云计算平台之间的数据传输和同步，保证数据的实时性和一致性。
数据传输技术
数据安全技术
集成框架
采用数据加密、数据备份、数据恢复等技术保障大数据和云计算平台的安全性。
提供统一的集成框架，实现大数据和云计算平台的无缝集成和协同工作。
03
02
01
大数据与云计算平台研发实践
总结词
详细描述大数据与云计算平台架构设计的原则、方法、流程和最佳实践，包括如何根据业务需求选择合适的架构模式，如何进行系统模块划分和接口设计等。
数据集成与共享
通过大数据分析挖掘和云计算平台的处理能力，为企业提供更智能化的决策支持。
智能化决策支持
大数据与云计算平台的融合将实现资源优化和协同，提高企业的工作效率和资源利用率。
资源优化与协同
政府机构利用大数据分析社会经济状况、民生需求和政策效果，为决策提供科学依据。同时，通过云计算技术，政府机构可以实现政务系统的集中管理和维护，提高工作效率和数据安全性。