云计算时代数据库

收稿日期：２０１０唱１０唱０５；修回日期：２０１０唱１１唱２９ 基金项目：上海市研究生创新基金资助项目（ＪＷＣＸＳＬ１００１）；高等学校博士点基金资助项目（２００９３１２０１１０００８）；上海市（第三期）重点学科资助项目（Ｓ３０５０４）

作者简介：何建佳（１９８１唱），男，湖南道县人，博士研究生，主要研究方向为系统工程、供需网及其管理、超网络（ｏｕｒａｎ２００３＠１６３．ｃｏｍ）；叶春明（１９６４唱），男，安徽宣城人，教授，博导，主要研究方向为工业工程；王祥兵（１９７１唱），男，河南信阳人，博士研究生，主要研究方向为系统工程、系统化管理；黄在鑫（１９８５唱），男，河南濮阳人，硕士研究生，主要研究方向为金融风险、管理科学；刘秋皊（１９７７唱），女，江苏丰县人，博士研究生，主要研究方向为知识管理、复杂系统．

面向云计算的数据挖掘系统架构研究

倡

何建佳１

，叶春明１

，王祥兵１

，黄在鑫２

，刘秋皊

１

（１．上海理工大学管理学院，上海２０００９３；２．上海财经大学信息管理与工程学院，上海２００４３３）

摘　要：结合当前数据挖掘系统的优缺点及云计算的优势，构建了一种面向云计算的数据挖掘系统架构，并对其中的重要组成模块进行了详尽描述。该框架有利于解决当前数据挖掘系统存在的数据共享性差、扩展性低及价格昂贵等一系列问题；也不失为今后面向云计算平台的数据挖掘系统架构研究提供一定的参考性作用。关键词：云计算；数据挖掘；系统架构

中图分类号：ＴＰ３３８；ＴＰ３１１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１唱３６９５（２０１１）０４唱１３７２唱０３ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２０１１．０４．０４８

Ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ唱ｏｒｉｅｎｔｅｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ

ＨＥＪｉａｎ唱ｊｉａ１

，ＹＥＣｈｕｎ唱ｍｉｎｇ１

，ＷＡＮＧＸｉａｎｇ唱ｂｉｎｇ１

，ＨＵＡＮＧＺａｉ唱ｘｉｎ２

，ＬＩＵＱｉｕ唱ｌｉｎｇ

１

（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｄａｔａｍｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ

ｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ唱ｏｒｉｅｎｔｅｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ．Ａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｄｔｈｅｋｅｙｍｏｄｕｌｅｓｉｎｄｅ唱ｔａｉｌｓ．Ｔｈｉｓａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｐｏｏｒｄａｔａｓｈａｒｅ，ｌｏｗｅｘｔｅｎｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｈｉｇｈｐｒｉｃｅｅｔｃ．Ｉｔｉｓａｌｓｏｕｓｅ唱ｆｕｌｆｏｒｔｈｅｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄｔｏｓｏｍｅｅｘｔｅｎｔ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ

０　引言

云计算是一种比较新兴的商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间及各种软件服务。进而大大提高了应用程序的部署速度，并促进创新，降低成本，与此同时也增强了经营的敏捷性

［１］

。随着互联网技术的进一步发展及用户对

廉价、便捷服务要求的进一步增强，有关云计算的应用研究日益成为当今ＩＴ行业最为热门的话题，并很可能成为未来信息系统架构的典范。

数据挖掘（ＤＭ），也称知识发现（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａ唱

ｔａｂａｓｅｓ），是指通过对大量数据进行处理分析（识别出潜在有用

的、先前未知的、最终可理解的模式），从中发现有用的规律和

知识，从而加深对数据的理解，最终为决策提供服务的过程

［２～４］

。目前数据挖掘技术日益成为国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一，引起了国内学术界和工业界越来越多的关注。

对数据挖掘系统架构的研究，国内外学术界主要基于数据库系统展开，提出了一系列基于数据库系统的数据挖掘系统的结构框架。ＭＣｈｒｉｓｔｏｐｅｒ在文献［５］中将其分为以下几部分：控制器，用于控制各部件的调用和协作；数据库接口，按照给定的

查询需求，生成并处理数据库查询；知识库，储存和管理相关领域的知识；焦点，在数据库上需要进行分析的数据范围；模式提取，各类数据挖掘算法；知识评价，对提取出的结论进行评估。同时，随着数据仓库技术的发展，大量的数据已经被集成和预处理，由于数据仓库中数据的高质量和可用信息处理设施的存在，在数据仓库中进行复杂的数据分析成为可能，一种基于大型数据仓库的数据挖掘技术的研究也得到了空前的重视，等等。这些理论的提出在一定程度上丰富了对数据挖掘系统架构的研究，推动了数据挖掘工作的开展；但在实际操作中普遍存在数据共享性差、扩展性低及价格昂贵等问题。特别是随着云计算时代的到来，人们对其适应性备感忧虑。云时代各种计算将以服务的形式提供给终端用户；同时，各种应用软件也将成为大家所共享的资源存在共享云之上。因此，终端用户可按照按需索取的方式获取想要的服务，而无须再完全购买此应用软件。可以预见，伴随着这一趋势的发展，将会有越来越多的企业和个人将自己的数据存储于各种存储云之中，这就使得面向云计算的数据挖掘系统必将成为未来研究数据挖掘系统的一大趋势。然而，当前国内外对此方面的研究还比较欠缺。鉴于此，本文在对云计算及数据挖掘系统原理分析的基础上，提出了一种适应云计算的数据挖掘系统架构框架。此框架一方面顺应了当前云计算发展的趋势，另一方面也能够很好地解决当前数据挖掘系统存在的数据共享性差、扩展性低及价格昂贵

第２８卷第４期２０１１年４月　

计算机应用研究

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ

Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０１１

等一系列问题。

１　云计算

１畅１　云计算定义

目前有关对云计算的定义，无论是理论层还是操作层，都未能达成一致意见，分歧很大。总结下来主要有以下几个观点。云计算网将其定义为：云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展或者说是这些概念的商业实现［６］。ＩＢＭ将其定义为：云计算是一种可能经济有效的模型，提供了流程、应用程序和服务，同时使ＩＴ管理更轻松，能更快响应业务需求。这些服务（计算服务、存储服务、网络服务等一切必要服务）以一种简化的方式———“随需应变”，来交付和落实，无须考虑用户所在地和所用设备类型［７］。

文献［８］在对各种定义分析后从云计算的服务使用者、服务提供者、组织方式、内部实现机制等方面认为：云计算是由网格计算发展而来的，前台采用用时付费（ｐａｙ唱ｐｅｒ唱ｕｓｅ，ＰＰＵ）方式通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ向用户提供服务。云系统后台由大量的集群使用虚拟机的方式，通过高速互联网络互连，组成大型的虚拟资源池。这些虚拟资源可自主管理和配置，用数据冗余的方式保证虚拟资源的高可用性，并具有分布式存储和计算、高扩展性、高可用性、用户友好性等特征。其空间物理结构如图１所示。

１畅２　云计算的特点

通过上文分析不难看出，云计算主要具有以下几个主要特征［８～１１］：

ａ）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自云，而不是固定的有形实体；具体应用在云的某个位置，但这些都对用户来说是透明的，用户无须了解应用的具体位置。

ｂ）用冗余方式提供可靠性。云计算系统由大量商用计算机组成机群向用户提供数据处理服务。随着计算机数量的增加，系统出现错误的概率大大增加。在没有专用的硬件可靠性部件的支持下，采用软件的方式，即数据冗余和分布式存储来保证数据的可靠性。

ｃ）通用性。云计算不针对特定的应用，在云的支撑下可以构造出各种应用，同一个云可以同时支撑不同的应用运行。ｄ）较高可扩展性。云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

ｅ）按需服务。可以把云当做是一个庞大的资源池，可以按需购买；云可以像自来水、电、煤气一样计费。

ｆ）经济性。由于云的特殊容错措施，可以采用极其廉价的节点来构成云，云的自动化集中式管理使大量企业无须负担日益高昂的数据中心管理成本，云的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受云的低成本优势，经常只需要花费少量的资金及时间就能完成以前需要数百万美元、数月时间才能完成的任务。

２　数据挖掘

２畅１　数据挖掘的过程

数据挖掘是一个从大量的、有噪声的数据中提取出有用知识的过程。一般情况下可以分为三个阶段：数据的准备、数据的挖掘、挖掘结果的解释和表达。详细过程如下［１２～１４］：ａ）数据选择。从现有的数据中，确定哪些数据是与本次数据分析相关的。

ｂ）数据预处理。对于选择出的数据，进行数据清洗工作，将数据转变成“干净”的数据。

ｃ）数据转换。将“干净”的数据转换成数据玩家算法所需的格式。

ｄ）数据挖掘。使用合适的数据挖掘算法完成数据分析。ｅ）解释和表达。以适当的可视化技术和知识表示技术将模式以合适的形式提供给用户，让用户能够对模型结果作出解释，同时能够评估模型的有效性。

其过程如图２所示。

２畅２　传统数据挖掘系统的架构

传统的数据挖掘系统是建立在数据仓库上的，能对数据进行统计查询、多维分析、各种复杂的图表和可视化，从而为企业的决策支持提供依据［１３，１４］。该系统抽象结构如图３所示。

数据源：通常是指松散地存储在不同的文件或数据库中的数据，可以是各种形式的数据。

数据仓库：直接负责对数据仓库进行管理，并完成对各种异构分布数据源中数据的提取工作，在最大限度上屏蔽各类异构数据源对系统带来的影响。

挖掘模块：此模块为数据挖掘系统的核心，主要是通过各种算法对数据仓库中的数据进行分析，从而从中挖掘出有用信息。

用户界面：为人机交互的工具，用户将从数据中提取出的有用的信息以友好的方式反馈给用户。

２畅３　数据挖掘系统的不足

从第一代针对某个特定应用的数据挖掘系统，到第二代同数据库及数据仓库集成的系统，再到同语言系统集成的第三代系统和多算法同移动数据各种计算设备的数据联合，数据挖掘系统从体系结构上虽然有了巨大改变，但仍有许多不足之处：ａ）使用价格昂贵；ｂ）特定的软件功能有限，不能涉及各个方面的数据挖掘需求；ｃ）对网络的支持力度不够；ｄ）各种挖掘算法层出不穷，而系统对不同算法的可扩展性及可维护性较差。

?３７３１

?

第４期何建佳，等：面向云计算的数据挖掘系统架构研究

３　云计算平台下数据挖掘系统的架构

云计算的发展为解决以上问题提供了一个较好的契机，其最大的一个优点就是高的扩展性及虚拟化。鉴于此，本架构下的数据挖掘系统各个模块分别独立地存在于不同的云块，各种云块之间数据传递通过Ｗｅｂｓｅｒｖｉｃｅ来进行，从而在保证各个模块之间有效连接的基础上又达到了一种松散耦合状态［１５，１６］。整个系统框架如图４所示。

客户端：在云计算平台下，客户端可以是各种各样的终端设备，包括普通ＰＣ、手机及其他共享设备。客户可以通过普通浏览器等软件访问云计算平台程序。

云端：云是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等。这里的云端是指：参与云计算的计算机集合，相对于客户端而言的一个相对概念。

数据层：数据挖掘系统需要数据来源。在云计算时代，数据可以来源于两大块：ａ）存储在共享云或者私有云上的数据；

ｂ）本地客户端上传的文本、电子表格或者其他数据库文件。这两大块共同组成了云计算平台下的数据层。

数据服务层：从数据层得到的数据是不规范的含有噪声的，所以需要通过数据服务层的进一步筛选、转换、加工才能将数据转换成为符合数据挖掘算法规定的有用数据。

应用程序云：此模块是云计算平台下数据挖掘系统的核心模块。

知识云：它是用来存储数据挖掘相关知识，通过每次挖掘产生的有用知识，将会存储于知识云当中，新老知识可以进行更新。知识云当中必须有知识查询器、知识更新器、知识修改器等一系列工具来管理知识。

算法云：为了使系统更具有通用性，各种数据挖掘算法存储在算法云当中，当客户提交特定的挖掘请求时，由应用程序云向算法云提交相应请求。算法云中的请求响应机制便根据特定的请求选择一定的算法对所需挖掘的数据进行挖掘。

图４中箭头指向为提供资源的方向，各模块处于不同的云之上，之间用ＸＭＬ技术通过通用格式转换进行数据传输。

通过此框架对数据挖掘系统进行重新设计，可以很好地解决２．３节中当前数据挖掘系统存在的诸多问题：云计算下的数据挖掘系统可采用按需付费的方式进行，企业或者个人如需某种服务便可直接通过此平台进行获取，从而不用再购买价格昂贵的软件；正是因为特定软件的功能局限性，所以用户才不得不购买多个软件满足不同需求，但在此模式下，用户每次根据不同需求选择不同服务付费即可；云时代到来后企业和个人的数据大多存于存储云当中，从而使得基于云平台的数据挖掘工具产生成为可能；由于现有数据挖掘软件的局限性使得其算法扩展性较差，而在此平台下算法独立存储于算法云当中，针对算法有特定的管理系统，从而保证了算法的扩展性良好。４　结束语

随着云计算时代的即将到来，云计算的发展引起了新的商业模式的出现。未来，无论企业还是个人都将更重视服务获取的便捷及服务使用的低廉。本框架通过云计算平台构建了一种更高可扩展性及松散耦合性的数据挖掘系统架构，从而解决了当前数据挖掘系统在面对云计算下的数据挖掘任务无能为力的问题；同时，本架构易于操作。

当然，鉴于云计算领域的研究尚处于起步阶段，即缺乏统一明确的研究框架体系，也存在着大量未明晰和有待解决的问题。因此，在本研究架构解决上述问题的同时，亦有诸多需要改进和研究的地方，比如：大量数据在不同的云设备之间传输、应用程序的结构设计以及算法云内部的管理等一系列问题。对这些尚存问题的研究，还有待学术界的共同努力，其研究机会、意义和价值非常明显。

参考文献：

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?计算机应用研究　第２８

卷

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出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4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，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。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

大数据与云计算论文

大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不

云计算技术与应用

云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。 1.分布式并行架构 分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境 2 虚拟化技术 虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。 云计算的应用主要是：

云存储，将海量的用户数据存到云端，从而可以随时随地的获取自己的数据和信息。 云游戏，将游戏的运行和存储放到云端，根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以弹性的扩展游戏的服务范围和运算能力。 云安全，通过云端将各个终端的安全情况记录下来，从而得到一个很大的安全应用数据库，从而可以很好的对付各种攻击和漏洞。 云教育，将各种教育服务放到云平台，扩展服务的范围和内容。 基本上云计算的应用都是基于网络的服务，他将原来很多只能在本地完成的服务放到了网络，利用云计算系统的强大能力来扩展服务和应用。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/a010315464.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

大数据与云计算研究报告

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摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

云计算技术的产生概念原理应用和前景

云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景 赛迪网：2006年谷歌推出了“GoogieOl计划”，并正式提出云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM 等公司都宣布了自己的“云计划”云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花 缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算技术呢？对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？ 、云计算思想的产生 传统模式下，企业建立一套IT 系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金，即可“租用，到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。 中国云计算网https://www.wendangku.net/doc/a010315464.html,/ 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云，发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云 服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主

云数据库

云数据库：放眼无穷处 [11-27 17:51:08]作者：王翔责任编辑：heyaorong 作为广义云计算的一种高级应用，云数据库蕴含着前所未有的数据服务交付能力。它倡导类似于自来水取用一般的服务机制，在理想状态下，它能够支持无限的并发用户，提供永不枯竭的数据应用资源。 作为企业IT系统的核心部件之一，数据库承载着最重要的信息资产——数据。不过，随着时间的推移、业务的拓展，越来越多的企业发觉正在逐渐失去对数据的控制力。数据形态的多元化、数据容量如脱缰野马般的爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量的极限。与此同时，数据的维护于管理工作日益繁重，DBA（数据库管理员）们日复一日地在备份、优化、扩容、高可用的工作间往复循环。 如何解决数据容量激增与管理任务繁琐的矛盾？最近一段时间被业内各界大肆追捧的云计算技术或许担当拯救者的角色。通过营造服务型的数据库应用环境，立足于“云”之上的数据库系统有望被赋予全新的数据服务交付能力。 云计算与云数据库 作为一种基于互联网的超级计算模式，云计算同时也构建起一种全新的商业模式。云计算使用的硬件设备主要是成堆的服务器，企业和个人用户可以通过互联网获取计算能力，未来也可能出现一些超大型企业内容通过广域网获得计算能力的模式。这种运算模式从表面看是避免了大量的硬件投资，更深层次的优势是对运维成本的节省。其基本原理为，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而为更大范围的用户提供“足够用”的计算能力。 虽然运行方式存在很大差别，但与现有的应用一样，云环境下计算的主要对象仍是数据，因此“云+数据库”的结合产生了两种模式。一种模式为运行在“云”中的DBaas（即Database as a Service）。另一种模式为云数据库（即CloudDB，或者简称为“云库”）。 比较而言，DBaas更接近于关系数据库管理系统（RDBMS）。实施方面，我们跟运营商说需要一个运行在云中的数据库实例，MySQL也好、Oracle也好，他们基于云存储体系完成后提供给我们一个连接许可，然后我们使用这个实例即可。 反观云数据库，其与现有的RDBMS存在较大差别，虽然都是关系数据模型，但我们不应该也无法做出其是MySQL还是Oracle的假设，它就是一系列的二维表格，操作方式也是基于简化版本的类SQL或访问对象。 虽然云数据库看似相对“简陋”，但在使用上它的扩展性却更好。因为数据库实例对于并发用户的支持是有限的，即便是在基于近乎无限的云存储环境中进行操作；而云数据库的使用就

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：

1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

云计算技术与应用专业简介

云计算技术与应用专业简介 专业代码610213 专业名称云计算技术与应用 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程 云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训 在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。 在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。 职业资格证书举例 网络管理员网络设备调试员（三级） 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 计算机科学与技术软件工程网络工程

基于云计算的数据库关键技术研究

基于云计算的数据库关键技术研究

摘要 云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。 本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。 关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理

Abstract Cloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides. With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，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，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。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。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：

云计算技术与应用教程文件

2016年安徽省高等职业院校技能大赛（高职组） “云计算技术与应用”项目赛项规程 一、赛项名称 云计算技术与应用 二、竞赛目的 “云计算技术与应用”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、虚拟桌面、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接。 三、竞赛方式与内容 （一）竞赛方式 1.比赛以团队方式进行，每校限报一支参赛队，每个参赛队由3名选手组成，其中队长1名，选手须为同校在籍高职高专学生，性别和年级不限，每个参赛队可配指导教师2名。参赛选手在报名获得确认后，原则上不再更换，允许队员缺席比赛。不允许更换新的指导教师。 2.比赛时间为4个小时，参赛队员必须在规定时间内完成比赛内容并提交相关文档。 3.裁判组对参赛队的操作规范、现场表现和提交的竞赛成果依据赛项评分标准进行评价评分。

（二）竞赛内容 根据业务需求和实际的工程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算网络、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，通过云平台实现虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发，撰写开发与工程文档。 考核内容包括： 1.在理解命题给出的云计算应用系统需求的基础上，设计、构建并维护一个安全、可靠的云计算服务平台。 2.根据云平台设计方案来配置、调试云平台网络，确保网络能正常运行。 3.根据云平台设计方案配置、调试云计算管理服务器和节点服务器的CentOS Linux（或REDHAT EL）操作系统。 4.在安装了CentOS Linux（或REDHAT EL）系统的云计算服务器上配置ftp、http、samba等服务。 5.基于yum、rpm，构建云平台软件安装包本地资源仓库。 6.安装配置数据库mysql服务端、客户端。 7.安装安全框架组件身份认证系统。 8.云平台用户账号、各类服务密码、网络地址、iptables安全配置管理。 9.安装配置基础架构云服务平台。 10.安装配置云存储、模板、监控等基础架构平台的扩展服务。 11安装配置大数据Hadoop平台。 12.安装配置开发服务云平台。 13.基于开发服务云平台，安装配置常用企业云应用。 14.基于云存储服务，开发云存储Web应用和Android移动客户端。 15.提交符合规范的工程技术文档，如：系统结构图、系统设计文档、功能

十大最有用的云数据库

十大最有用的云数据库 随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack