从云计算、大数据到人工智能 PPT精品课件

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人工智能科技感未来云计算大数据分析AI通用PPT模板

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2024版《人工智能》PPT课件

2024版《人工智能》PPT课件

《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。

发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识工程、机器学习等。

重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。

人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面,通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。

技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能,包括理解、推理、决策、学习等能力。

核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法,其中深度学习是当前最热门的技术之一。

实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔,将会在更多领域得到应用,同时也会出现更多的技术创新和突破。

应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域,包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。

挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战,如数据安全、隐私保护等问题,但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。

应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差,学习得到最优的线性模型参数。

应用预测连续型数值,如房价、销售额等。

原理在特征空间中寻找最大间隔超平面,使得不同类别的样本能够被正确分类。

应用分类问题,如图像识别、文本分类等。

原理通过递归地选择最优特征进行划分,构建一棵树状结构,用于分类或回归。

应用分类、回归问题,如信用评分、医学诊断等。

原理将数据划分为K个簇,使得同一簇内的数据尽可能相似,不同簇间的数据尽可能不同。

应用数据挖掘、图像压缩等。

原理通过计算数据点间的相似度,将数据逐层进行聚合或分裂,形成树状结构。

应用社交网络分析、生物信息学等。

云计算与大数据精品PPT课件

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)。

AI人工智能云计算大数据PPT模板

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2013 2014
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AI人工智能云计算大数据简介ppt模板(2024)

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8
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
18
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
25
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
7
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。

云计算大数据互联网人工智能PPT模板【超级版】

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99.99%的电力供应保证。
7*24*365机房常驻工程师现场级服务。 一站式无忧维护支持、包含备用机服务, 提供SLA服 务等级协议承诺服务。 3 专用服务器持续线路监控,主动式故障管理机制
大数据与我们的生活
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2012
2013
5
2014
2020
我们的优势分析
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人才优势
具有定向招聘渠道及互助 合作企业资源
价格优势
相比主流外包服务商人力成 本价格低10%~20%
优势
服务优势
拥有涵盖人力资源管理 全流程的完善的服务管 理体系
技术优势
具有和自身产品研发相匹配 的架构框架及技术能力相补 充
6
develop
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人工智能科技感未来云计算大数据分析AI通用PPT模板1

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科技引领未来 互联网新时代
云计算·大数据·互联网·AI智能

云计算互联网大数据人工智能PPT模板

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2019 感谢观看,谢谢聆听!
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0 2 单击输入标题 活动背景 宗旨和目标 活动意义 主要人员 时间地点

云计算、物联网、大数据、人工智能概述PPT课件

云计算、物联网、大数据、人工智能概述PPT课件
2021
10
云计算三个层面的服务-PaaS
PaaS(Platform-as-a- Service)平台即服务:PaaS是指将软件 研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此, PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是,PaaS的出现可以加快 SaaS的发展,尤其是加快SaaS应用的开发速度。
计算时代
网络时代
2021
4
互联网发展面临问题
如何提高成千上万的网络用户同时访问的速度? 图片、视频等海量数据,如何提高数据的处理速度? 昂贵的IT设备和能耗,如何减少成本、节能环保? 花费巨资购置的IT资产,如何提高利用率?
2021
5
互联网发展—瓶颈 传统IT制造的工艺极限——摩尔定律失效?
2021
6
云计算的萌芽
谷歌利用软件重新定义硬件——用烂机器堆出了 强大计算和存储能力,避开摩尔定律困扰
2021
7
“云计算”关键技术对比
传统IT模式
重500斤: 用驴拉
一头驴
云计算模式
重1000斤: 用马拉
两头驴
重2000斤: 用牛拉
四头驴
重4000斤: 用象拉
八头驴
2021
8
云计算的服务模式——云、管、端
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)基础设施即服务:消费者通 过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
企业、单位、个人不用建设机房、购买服务器、存储等设备用来 安装运行软件系统,可以按照自己的需求向云计算服务商租用。
用户可以根据自己业务需要增大或减少租用设备的性能和数量, 灵活方便、节省费用
用户可以利用云计算服务商提供的平台开发或运行软件,可以 供自己使用或为他人提供商业服务。如很多人利用苹果的云计 算平台开发出好应用,通过为他人服务获取利润。

大数据人工智能云计算科技风PPT模板

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2019
THANK YOU!
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什么是人工智能
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2019
互联网大数据云计算PPT
PPT Template for Internet Big Data Cloud Computing
目 录 CONTENTS
01
什么是人工智能
02
人工智能发展史
03
人工智能应用方向
01
PART ONE
什么是人工智能
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第五阶段
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第三阶段
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人工智能发展史
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人工智能发展史
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云计算课程课件14大数据与人工智能

云计算课程课件14大数据与人工智能

完备性
•大数据的完备性,或者说全面性,代表了大数据的另外一个本质 特征,而且在很多问题场景下是非常有效的
•Google的机器翻译系统就是利用了大数据的完备性。它通过数据 学到了不同语言之间长句子成分的对应,然后直接把一种语言翻译 成另一类。它的前提条件就是使用的数据必须是比较全面地覆盖中 文、英文,以及其他的各种语言的所有句子,然后通过机器学习, 获得两种语言之间各种说法的翻译方法,也就是说具备两种语言之 间翻译的完备性。目前,Google是互联网数据的最大拥有者,随着 人类活动与互联网的密不可分,Google所能积累的大数据将会越来 越完备,它的机器翻译系统也就越来越准确
应用领域 ...... 呼叫中心客户问题分析 精准广告,交叉销售 提升客户体验,留住高净值客户,获取新客户 预测销量、库存等 交易风险、经营风险分析 根据宏观经济指标、各类事件信息做出预测 根据设备/软件状态,预测故障发生 经营风险分析
......
AI发展趋势
•AI in Production
AI从一门科学开始转变成一个系统或产品,一句话,AI需要 产品化,也必将产品化。随着机器学习和深度学习算法的不断成熟, 需要将AI打造成产品和系统,并在各个领域寻找Killer Applications。但是深度学习仍然面临着很大挑战,需要强大的计 算能力(需要大量CPU、 GPU、FPGA/ASIC的混合计算能力,以及分 布式计算能力),需要大量样本和数据,甚至需要大量人工来制作 样本(以传递知识给机器)
关联性
•大数据研究不同于传统的逻辑推理研究,它是对数量巨大的数据 做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳,因此继承了统计 科学的一些特点
•统计学关注数据的关联性或相关性,“关联性”是指两个或两个 以上变量的取值之间存在某种规律性。“相关分析”的目的是找出 数据集里隐藏的相互关系网,一般用支持度、可信度、兴趣度等参 数反映相关性

云计算和大数据讲座ppt(详细)

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。

《云计算和大数据讲座详细》PPT课件

《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


并行计算


海量存储

桌面应用


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。

科技创新互联网大数据云计算人工智能动态ppt模板课件

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大数据(big data),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。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。
互联网的出现固然是人类通信技术的一次革命,然而,如果仅仅从技术的角度来理解互联网的意义显然远远不够。

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互联网的出现固然是人类通信技术的一次革命,然而,如果仅仅从技术的角度来理解互联网的意义显然远远不够。互联网的发展早已超越了当初ARPANET的军事和技术目的,几乎从一开始就是为人类的交流服务的。

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智能云计算

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BIG DATA
大数据(big data),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。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。

云计算导论 课件 第八章大数据与人工智能

 云计算导论  课件  第八章大数据与人工智能
• 人工智能是依靠海量数据归纳学习而产生的,而海量数据的处理离不开云计算。早年的冯 ·诺依曼体系的串 行结构使得计算机无法满足人工智能对硬件的要求,而近年来云计算具备的大规模并行和分布式计算能力 至少部分解决了这个问题,使得人工智能往前迈进了一大步。
本章结束!
• 与传统操作系统类似,DCOS从上至下应该具有三层结构:上层的平台服务,中间层的操作系统内置服务, 底层的操作系统内核。
8.3 云计算、大数据与人工智能的关系
• 8.3.2 云计算与人工智能的融合
• AI的兴起,是云计算、大数据演进和成熟的必然结果。AI的核心不仅仅是算法,更是学习,尤其是在大数 据环境下充分发挥大数据碎片化认知的优势,降低认知难度,最终实现“数据有价值”的人工智能。做个 形象的比喻,如果说云计算是大数据的土壤,那么大数据就是 AI 生长所需要的水分和肥料,而AI就是最终 在云计算和大数据的呵护下盛开的花朵。AI作为一个交叉学科始于20世纪50年代,除了离不开计算机、模 式识别技术外,还涉及复杂的脑科学、认知科学乃至哲学等诸多领域,但它自诞生后一直处于缓慢前行的 状态,直到遇见了云计算和大数据才出现了质的飞跃。
• 上述定义都有一定的道理,特别是4V定义,非常方便记忆,目前已经被越来越多的人们接受。
8.1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识大数据
• 8.1.3 大数据的技术
• 大数据的技术发展非常快,目前已经形成了一个围绕Hadoop和Spark的巨大生态群。
• 从2006年开始,Hadoop已经有十多年的发展历史。“ Hadoop 之父”道格 ·卡廷(Doug Cutting )主导的 Apache Nutch项目是Hadoop软件的源头。该项目始于2002年,直到2006年,Hadoop才逐渐形成一套完 整而独立的软件。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 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)。

云计算应用
云计算不光管资源,也要管应用
自己的应 用自动安 装
安装的过程平台帮不了你的忙,但是可以帮你做到自动化。 复杂度比较高的,都在用的,例如数据库等
通用的应 用不用安 装
云计算应用
云计算不光管资源,也要管应用
虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题,然 而不同的环境千差万别,一个脚本往往在一个环境上 运行正确,到另一个环境就不正确了。
公有云:阿里云、腾讯云、网易云、亚马逊
公有云:把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的, 用户不需要很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点 一下创建一台虚拟电脑。。
云技术开源
Rackspace 和美国航空航天局合作创办了开源软件 OpenStack,它是一个计算 compute、网络networking、存储storage的云化管理平台。
管数据中心就像配电脑
什么叫计算、网络、存储资源?
Compute 计算
-比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。
Networking 网络
-家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过路由器上网了。这就 是网络资源。
Storage 存储资源
-可能还会问硬盘多大?过去的硬盘都很小,大小如 10G 之类的; 后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G),这就 是存储资源。
3.速度( Velocity)
实时获取需要的信息 比如:在客户每次浏览页面,每次下订 单过程中都会 对用户进行实时的推荐 ,决策已经变得实时
2. 多样(Variety)
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,网络日志、 音频、视频、图片、地理位置信息等,对数据的处理 能力提出了更高要求
的数据。
数据类型
半结构化数据
是一些 XML 或者 HTML 的 格式的,不从 事技术的可能 不了解,但也
没有关系。
大数据4V特征
大数据
解 决 方 案
产品
转 化
市场价值
1. 海量(Volume)
数据量巨大
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
云计算弹性
空间灵活性和时间灵活性,即我们常说的云计算的弹性。
物理设备不灵活
首先是它缺乏时间 灵活性。不能够达 到想什么时候要就 什么时候要。
其次是它的空间灵 活性也不行。不能 根据用户需求设置 机器大小。
虚拟化灵活多了
每个客户只能看到 自己的那一小块,但 其实每个客户用的是 整个大的设备上的一 小块。 如果事先物理设备 都准备好,虚拟化软 件虚拟出一个电脑是 非常快的,基本上几 分钟就能解决。
大数据拥抱云计算
在 PaaS 层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。
结构化数据
有固定格式和有 限长度的数据。 例如填的表格就 是结构化的数据 ,国籍:中华人 民共和国,民族 :汉,性别:男 ,这都叫结构化
数据。
非结构化数据
现在非结构化的数 据越来越多,就是 不定长、无固定格 式的数据,例如网 页,有时候非常长 ,有时候几句话就 没了;例如语音, 视频都是非结构化
统一的管 理
灵活就是想怎么就怎么
管理的目标就是要达到时间灵活性和空间灵活性
灵活就是想啥时要都有,想要多少都行 时间灵活性
想什么时候要就什么时候要,需要的时候 一点就出来了。
空间灵活性
想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑,可以满足;需要一个特别 大的空间例如云盘,云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大,随时上 传随时有空间,永远用不完,也是可以满足的。

云计算—虚拟化
需要比较复杂的人工配置 影响时间灵活性 和空间灵活性
虚拟化的半自动
云计算的全自动
调度中心自动在大池子里面 找一个能够满足用户需求的 地方,把虚拟电脑启动起来
做好配置
调度
云计算—云化
云计算大致分两种:一个是私有云,一个是公有云。
Vmware私有云
私有云:把虚拟化和云化的这套软件部署在自己的数据中心里面。使 用私有云的用户往往很有钱,自己买地建机房、自己买服务器,然后 让云厂商部署在自己这里。
而容器是能更好地解决这个问题。
容器是 Container,Container 另一个意思 是集装箱,其实容器的思想就是要变成 软件交付的集装箱。 集装箱的特点:一是封装,二是标准
云计算—容器
有了集装箱以后,所有的货物 都打包在一起了,船员再也不 用上岸长时间耽搁了
没有集装箱的时候,每次换 船,船员们都要在岸上待几 天才能走
从云计算、大数据到人工智能
前言
云计算、大数据和人工智能,这三个词现在非常火,并 且他们之间互相有关系。
一般谈云计算的时候会提到0大1数据、谈人工智能的时候
会提大数据、也会提到云计算。。。。。。感觉三者之间相 辅相成又不可分割。
这里我们有必要解释一下,三者之间的相互关系。。。
云计算最初目标
云计算最初目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储 资源三个方面。
IaaS - Infranstracture As A Service
资源层面的灵活性
随着 OpenStack 的技术越来越成熟,可以管理的规模也 越来越大,并且可以有多个 OpenStack 集群部署多套。 在这个规模下,对于普通用户的感知来讲,基本能够做到 想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。从感觉 上来讲,就实现了云计算的弹性。其实有点像银行,给储 户的感觉是什么时候取钱都有,只要不同时挤兑,银行就 不会垮。到了这个阶段,云计算基本上实现了时间灵活性 和空间灵活性;实现了计算、网络、存储资源的弹性。
云计算--PaaS
容器如何对应用打包呢?还是要学习集装箱。首先要有个封闭的环境,将货物 封装起来,让货物之间互不干扰、互相隔离,这样装货卸货才方便。好在 Ubuntu 中的 LXC 技术早就能做到这一点。 封闭的环境主要使用了两种技术: 看起来是隔离的技术,称为 Namespace,也即每个 Namespace 中的应用看到的 是不同的 IP 地址、用户空间、程号等。 用起来是隔离的技术,称为 Cgroups,也即明明整台机器有很多的 CPU、内存, 而一个应用只能用其中的一部分。 有了容器,使得 PaaS 层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。
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