云计算和大数据基础知识教学教材

云计算和大数据基础

知识

云计算与大数据基础知识

一、云计算是什么?

云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！

云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。

云计算的核心理念是资源池。

二、云计算的基本原理

云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资

源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。

打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

三、云计算的特点

1、支持异构基础资源

云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。

2、支持资源动态扩展

支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。

3、支持异构多业务体系

在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。

4、支持海量信息处理

云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。

5、按需分配，按量计费

按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。

四、云计算按运营模式分类

1、公有云

公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的。

优点：A、安全。云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。B、方便。云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。

C、数据共享。云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。

D、无限可能。云计算为

我们使用网络提供了几乎无限多的可能。

2、私有云

私有云(Private Clouds)是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所。

优点：A.数据安全；B.服务质量稳定；C.充分利用现有硬件资源和软件资源；D. 不影响现有IT管理的流程——假如使用公有云的话，将会对IT部门流程有很多的冲击，比如在数据管理方面和安全规定等方面。

3、混合云

混合云融合了公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和发展方向。私有云主要是面向企业用户，出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的。

五、云计算按服务模式分类

一般来讲，云计算平台服务模式为如下的架构，如图 1 所示。

图1 云计算平台架构

最下的一层是 IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务，提供 CPU，网络，存储等基础硬件的云服务。

再上一层是 PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务，提供类似于操作系统层次的服务与管理。

最后一层是 SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务，就是我们所熟悉的软件即服务。事实上 SaaS 的概念的出现要早于云计算，只不过云计算的出现让原来的 SaaS 找到了自己更加合理的位置。本质上，SaaS 的理念是：有别的传统的许可证付费方式 ( 比如购买 Windows Office)，SaaS 强调按需使用付费。

六、云计算基础架构

1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。

图2 传统IT基础架构

这种部署模式主要存在的问题有以下两点：

硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。

整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。

2、云计算基础架构

图3云计算基础架构

云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上，增加了虚拟化层、云层：

虚拟化层：大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池;

云层：对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。

相对于传统基础架构，云基础架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享基础架构资源池，实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，帮助用户构建IaaS(基础架构即服务)云业务模式。

七、桌面云（桌面虚拟化）

1、桌面虚拟化是指：支持企业级实现桌面系统的远程动态访问与数据中心统一托管的技术。

一个形象的类比，就是今天，我们可以通过任何设备、在任何地点，任何时间访问在网络上的我们的邮件系统，或者网盘；而未来我们可以通过任何设备，在任何地点，任何时间访问在网络上的属于我们个人的桌面系统。

2、桌面虚拟化是在物理服务器上安装虚拟主机系统，由虚拟主机系统模拟出操作系统运行所

需要的硬件资源，如：CPU、内存、网卡、存储等。操作系统运行在这些虚拟的硬件资源之上，可以达到多个操作系统共享物理服务器的硬件资源，从而提高资源利用率。虚拟桌面的存储和执行（包括操作系统、应用程序和用户数据）都集中在数据中心，用户使用终端设备通过远程协议（如：RDP、ICA、PCoIP）进行访问。桌面虚拟化将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理；同时用户能够获得完整PC的使用体验。用户可以通过瘦客户端，或者类似的设备在局域网或者远程访问获得与传统PC一致的用户体验。是一种仅将操作系统桌

面呈现在用户面前的技术，由服务器端完成运算。可以结合服务器虚拟化和应用虚拟化进行。

3、特点

（1）快速、灵活部署：按需申请、快速发放、无需搬运沉重的PC主机，统一接入、随时随地访问；

（2）提高资源利用率：统一管理后台数据中心资源，并统一进行调度管理，将资源的利用率最大化；

（3）数据存放安全可靠：数据存放在后台数据中心，安全可靠。并且访问虚拟桌面时在网络上传输的都是图片信息，不易被他人通过网络窃取信息；

（4）维护便利：瘦终端无须软件维护；虚拟桌面维护工作可在后台统一进行，非常便利；

（5）节能减排：采用桌面虚拟化系统，因“瘦终端”功耗很低，同时，数据中心的资源利用率又较高，因此，可达到节省成本、节能减排的目标。

八、什么是大数据？

“大数据”是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。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

九、大数据的特征

大数据特征定义为4V，即规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）和价值性（Value）。

1.规模性（Volume）

数据巨大的数据量以及其规模的完整性，非结构化数据规模比结构化数据增长快，数据的存储量和产生量巨大，数据具有完整性。

2.高速性（Velocity）

实时分析产生的数据流以及大数据。现实中对数据的实时性要求较高，能够在第一时间抓到事件发生的信息。当有大量数据输入或必须做出反应时能够迅速对数据进行分析。

3.多样性（Variety）

多样性指有多种途径来源的关系型和非关系型数据。有很多不同的形式，除了简单的文本分析外，还可以对机器数据、图像、视频、点击流以及其他任何可用的信息进行分析。利用大数据多样性的原理就是：保留一切对你有用的你需要的信息，丢弃那些你不需要的信息。发现那些有关联的数据，加以收集、分析、加工，使其变成可以利用的信息。

4.价值性（Value）

合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

十、大数据相关的技术

1、云技术

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。

图4 大数据与云计算的关系

2、分布式处理技术

分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。

3、存储技术

大数据存储要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储

平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。

4、感知技术

大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。

十一、工业大数据

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创

新、设备故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。

工业生产线物联网分析大数据应用：现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

十二、大数据对企业管理的影响

1、大数据对企业管理思想的影响

大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。

大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当作附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。

2、大数据对企业管理决策的影响

大数据背景下的数据分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境

下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。

其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。

3.大数据对企业人力资源管理的影响

人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。

公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。

4.大数据对企业财务管理的影响

大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资

本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据整理和分析，实现了企业价值增值。

十三、服务器分类

1、台式服务器（塔式服务器）

台式服务器也称为“塔式服务器”。有的台式服务器采用大小与普通立式计算机大致相当的机箱，有的采用大容量的机箱，像个硕大的柜子。低档服务器由于功能较弱，整个服务器的内部结构比较简单，所以机箱不大，都采用台式机箱结构。这里所介绍的台式不是平时普通计算机中的台式，立式机箱也属于台式机范围，这类服务器在整个服务器市场中占有相当大的份额。

图5 台式服务器

优点：塔式服务器它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多，由于服务器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆，所以个头比普通主板大一些，因此塔式服务器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大，一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。

由于塔式服务器的机箱比较大，服务器的配置也可以很高，冗余扩展更可以很齐备，所以它的应用范围非常广，应该说目前使用率最高的一种服务器就是塔式服务器。

缺点：目前常见的入门级和工作组级服务器基本上都采用这一服务器结构类型，不过由于只有一台主机，即使进行升级扩张也有个限度，所以在一些应用需求较高的企业中，单机服务器就无法满足要求了，需要多机协同工作，而塔式服务器个头太大，独立性太强，协同工作在空间占用和系统管理上都不方便，这也是塔式服务器的局限性。不过，总的来说，这类服务器的功能、性能基本上能满足大部分企业用户的要求，其成本通常也比较低，因此这类服务器还是拥有非常广泛的应用支持。

2、机架式服务器

机架式服务器的外形看来不像计算机，而像交换机，有1U（1U=1.75英寸）、2U、4U等规格。机架式服务器安装在标准的19英寸机柜里面。这种结构的多为功能型服务器。

图6 机架式服务器

优点：作为为互联网设计的服务器模式，机架服务器是一种外观按照统一标准设计的服务器，配合机柜统一使用。可以说机架式是一种优化结构的塔式服务器，它的设计宗旨主要是为了尽可能减少服务器空间的占用，而减少空间的直接好处就是在机房托管的时候价格会便宜很多。

很多专业网络设备都是采用机架式的结构（多为扁平式，就像个抽屉），如交换机、路由器、硬件防火墙这些。机架服务器的宽度为19英寸，高度以U为单位（1U=1.75英寸=44.45毫米），通常有1U，2U，3U，4U，5U，7U）几种标准的服务器。机柜的尺寸也是采用通用的工业标准，通常从22U到42U不等；机柜内按U的高度有可拆卸的滑动拖架，用户可以根据自己服务器的标高灵活调节高度，以存放服务器、集线器、磁盘阵列柜等网络设备。服务器摆放好后，它的所有I/O线全部从机柜的后方引出（机架服务器的所有接口也在后方），统一安置在机柜的线槽中，一般贴有标号，便于管理。

缺点：机架式服务器因为空间比塔式服务器大大缩小，所以这类服务器在扩展性和散热问题上受到一定的限制，配件也要经过一定的筛选，一般都无法实现太完整的设备扩张，所以

单机性能就比较有限，应用范围也比较有限，只能专注于某一方面的应用，如远程存储和Web服务的提供等

3、刀片式服务器

刀片式服务器是一种HAHD（High Availability High Density，高可用高密度）的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片”实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。刀片式服务器目前最适合群集计算和IxP提供互联网服务。

图7 刀片服务器

优点：

（1）大大降低运行管理费用

（2）高处理能力密度，节省宝贵空间和占地费用

（3）耗电低，降低电费

（4）可靠性设计更加完善，减少停机时间

（5）电缆连接点大大减少

（6）冗余交换模块和电缆连接

缺点：

（1）刀片服务器比机架式服务器更节省空间，同时，散热问题也更突出，往往要在机箱内装上大型强力风扇来散热。

（2）工具成本高昂：刀片机箱成本昂贵，可以插入14块或16块服务器，适合10台服务器以上的应用环境。

十四、云存储

云存储系统是指通过集群技术、网格计算或分布式文件系统等技术，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，云存储就是将存储资源放到云上供人存储的技术，使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可联网的装置连接到云上方便存取数据。云存储系统的所有设备对用户来说都是透明的，任何地方的任何一个经过授权的使用者都可以通过任何接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。

存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和iSCSI等IP存储设备，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布在不同地域。彼此之间通过广域网、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。

存储方式主要有：DAS、NAS、SAN。

1、DAS存储（直连式存储Direct-Attached Storage）

图8 DAS存储

DAS存储在我们生活中是非常常见的，尤其是在中小企业应用中，DAS是最主要的应用模式，存储系统被直连到应用的服务器中，在中小企业中，许多的数据应用是必须安装在直连的DAS存储器上。

DAS存储更多的依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20-30%，因此许多企业用户的日常数据备份常常在深夜或业务系统不繁忙时进行，以免影响正常业务系统的运行。直连式存储的数据量越大，备份和恢复的时间就越长，对服务器硬件的依赖性和影响就越大。

直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI 的ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。

无论直连式存储还是服务器主机的扩展，从一台服务器扩展为多台服务器组成的群集(Cluster)，或存储阵列容量的扩展，都会造成业务系统的停机，从而给企业带来经济损失，对于银行、电信、传媒等行业7×24小时服务的关键业务系统，这是不可接受的。并且直连式存储或服务器主机的升级扩展，只能由原设备厂商提供，往往受原设备厂商限制。

云计算基础知识整理复习过程

1.云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3.微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5.将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8.云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 云计算按照服务类型大致可分为以下类（ A、B、C ） A.IaaS B. PaaS C. SaaS D.效用计算 10. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 11. 在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 12. 下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 13. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 14. 单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 15. （ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 16. Mapreduce适用于（ D ） A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序 17. MapReduce通常把输入文件按照（ C ）MB来划分 A. 16 B32 C64 D128 18. 与传统的分布式程序设计相比，Mapreduce封装了（ ABCD ）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 19.（ D ）是Google的分布式数据存储于管理系统 A. GFS B. MapReduce C. Chubby D.Bigtable 20.在Bigtable中，（ A ）主要用来存储子表数据以及一些日志文件 A. GFS B. Chubby C.SSTable D.MapReduce 21. Google APP Engine使用的数据库是（ C ） A. 改进的SQLServer B. Orack C. Date store D. 亚马逊的SimpleDB

《数据库技术与应用》基础的知识点

《数据库技术与应用》知识点总结 第一章数据库基础 1.基本概念： 数据：数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。数据是形成信息的源泉，信息是有价值的数据是数据的内涵。 信息：有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据 数据库：数据库是长期存储在计算机内、有组织的可共享的数据集合。 数据库管理系统（DBS的核心）：专门用于管理数据可的计算机系统软件。 数据库系统：带有数据库的计算机系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、相关硬件、软件和各类人员组成。 2.数据管理的发展阶段 1.人工管理阶段：没有直接存储设备、操作系统、管理软件 2.文件系统阶段：把计算机众多数据组织成相互独立的数据文件 3.数据库系统阶段：一定的格式、统一管理、冗余度小 4.分布式数据库阶段：物理上分离、逻辑上统一 5.面向对象数据库阶段 3. 数据模型： （1）基本概念： 数据模型：数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 概念模型：按用户的观点对数据和信息进行建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调语义表达功能。 实体：客观存在的并且可以相互区别的“事物” 实体集：性质相同的同类实体的集合 属性：描述实体的特征 域：属性的取值范围 主键：用来唯一标识一个元组的某个属性或属性组合 联系（1:1，1:n，m:n）：实体集之间的关系，反应事物之间的相互关联，联系也是主体，也可具有属性

关系模型：采用二维表来表示实体以及实体之间关系的模型。本质是一张表。 关系、关系模式：1：1关系名（属性1，属性2，……） 1：n 将1的主键放入n中学生（班级编号，……） n：m 将实体的主键放入关系的属性中 （2）E-R模型：能根据具体问题构建E-R模型、画出E-R图 实体集：矩形框 属性：椭圆 联系：菱形 （3）关系模型的数据结构、关系的性质 数据查询、数据插入、数据删除、数据修改 关系运算：选择（减少个体保留所有属性）、投影（所有个体的部分属性）、联结 （4）E-R模型转换为关系模型 （5）关系模型的完整性（实体、参照、自定义） 实体：主键不能为空 参照：外键为空或在其担任主键的实体集中存在 自定义：用户自己定义的语义要求 第二章A ccess数据库与表的操作 1. Access数据库设计的一般步骤 2. 基本概念：Access数据库、表、记录、字段 3. 使用表设计器创建表 （1）字段名命名规则 不能空格开头、不能用.!()[]、最长64个字符 （2）字段类型：文本、数字、日期/时间、是/否、查阅向导（备选项中选择） （3）字段属性：字段大小、输入掩码（控制数据的输入）、有效性规则（规范、核查）、有效性文本（提示信息）、默认值、索引（搜索或排序的根据，加快查询速度）、必填字段 （4）设置主键

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。

云计算_知识点2

1 云计算的计算模式为( B/C ). 2（分布式）是公有云计算基础架构的基石。 3（虚拟化）是私有云计算基础架构的基石。 4（并行计算）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题 5（集群）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。 6 网格计算是利用（因特网）技术，把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟超级计算机。 7 B/S网站是一种（3层架构）的计算模式。 8 云计算就是把计算资源都放到上（因特网）。 9（云用户端）提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。打开应用实例与本地操作桌面系统一样。 10（服务目录）帮助云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。 11（管理系统和部署工具）提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。12（监控端）监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。 13（服务器集群）提供虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据。 14用户可通过（云用户端）从列表中选择所需的服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用。 15 在云计算技术中，（中间件）位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。 16虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（虚拟）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。 17SaaS是（软件即服务）的简称。 18 PAAS是（平台即服务）的简称。 19 IaaS是（基础设施即服务）的简称。 20虚拟化层对应（硬件即服务）结合Paas提供硬件服务，包括服务器集群及硬件检测等服务。 21虚拟机最早在（20世纪70年代）由IBM研究中心研制。 22利用公共网络来构建的私人专用网络称为（VPN）。 23OSI模型共（7 ）。 24（IAAS ）是指用户可通过Internet获取IT基础设施硬件资源。 25（RAID5 ）有校验数据，提供数据容错能力 26基于光纤交换机的（SAN ）是利用Fibre Channel Switch为主干，建成的交连网络系统。

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

云计算和大数据基础知识培训课件

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

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

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。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、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

《数据库原理》知识点总结 (3)

目录未找到目录项。 一数据库基础知识（第1、2章） 一、有关概念 1．数据 2．数据库（DB） 3．数据库管理系统（DBMS） Access 桌面DBMS VFP SQL Server Oracle 客户机/服务器型DBMS MySQL DB2 4．数据库系统（DBS） 数据库（DB） 数据库管理系统（DBMS） 开发工具 应用系统 二、数据管理技术的发展 1．数据管理的三个阶段 概念模型 一、模型的三个世界 1．现实世界 2．信息世界：即根据需求分析画概念模型（即E-R图），E-R图与DBMS无关。 3．机器世界：将E-R图转换为某一种数据模型，数据模型与DBMS相关。

注意：信息世界又称概念模型，机器世界又称数据模型 二、实体及属性 1．实体：客观存在并可相互区别的事物。 2．属性： 3．关键词（码、key）：能唯一标识每个实体又不含多余属性的属性组合。 一个表的码可以有多个，但主码只能有一个。 例：借书表（学号，姓名，书号，书名，作者，定价，借期，还期） 规定：学生一次可以借多本书，同一种书只能借一本，但可以多次续借。 4．实体型：即二维表的结构 例student(no，name，sex，age，dept) 5．实体集：即整个二维表 三、实体间的联系： 1．两实体集间实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 2．同一实体集内实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 四、概念模型（常用E-R图表示） 属性： 联系： 说明：①E-R图作为用户与开发人员的中间语言。 ②E-R图可以等价转换为层次、网状、关系模型。 举例： 学校有若干个系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教授和副教授每人各带若干研究生。每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课程有若干学生选修。用E-R图画出概念模型。

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

云计算概述知识讲解

管理科学前沿——云计算 1.云计算概念和分类 1.1云计算概念 云计算的概念仍未得到一致认可。一种说法是：云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算的基本原理是，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，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 通俗的理解是，“云”是存储于互联网服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为用户提供需要的资源并将结果返回到本地计算机；即，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，用户（企业或个人）数据的运行将更与互联网相似。这使得用户能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理由云计算提供商提供的集群来完成。在云计算环境下，由于用户直接面对的不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务，因此使用观念会发生彻底变化：从“购买产品”转变到“购买服务”。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需支付相应费用，即可得到所需服务。 1.2云计算分类 (一)云计算可以按照多种维护方式分类。 常见的分类维度包括：按照运营和使用者来分类计算服务的运营和使用对象的不同，云计算可以分为公有云、私有云和混合云。 公有云是指企业使用其他单位运营的云计算服务；私有云是企业自己运营并

《数据库原理》知识点总结

《数据库原理》知识点总结标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

目录未找到目录项。 一数据库基础知识（第1、2章） 一、有关概念 1．数据 2．数据库（DB） 3．数据库管理系统（DBMS） Access 桌面DBMS VFP SQL Server Oracle 客户机/服务器型DBMS MySQL DB2 4．数据库系统（DBS） 数据库（DB） 数据库管理系统（DBMS） 开发工具 应用系统 二、数据管理技术的发展 1．数据管理的三个阶段 概念模型 一、模型的三个世界 1．现实世界

2．信息世界：即根据需求分析画概念模型（即E-R图），E-R图与DBMS 无关。 3．机器世界：将E-R图转换为某一种数据模型，数据模型与DBMS相关。 注意：信息世界又称概念模型，机器世界又称数据模型 二、实体及属性 1．实体：客观存在并可相互区别的事物。 2．属性： 3．关键词（码、key）：能唯一标识每个实体又不含多余属性的属性组合。 一个表的码可以有多个，但主码只能有一个。 例：借书表（学号，姓名，书号，书名，作者，定价，借期，还期） 规定：学生一次可以借多本书，同一种书只能借一本，但可以多次续借。 4．实体型：即二维表的结构 例 student(no，name，sex，age，dept) 5．实体集：即整个二维表 三、实体间的联系： 1．两实体集间实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 2．同一实体集内实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 四、概念模型（常用E-R图表示） 属性： 联系： 说明：① E-R图作为用户与开发人员的中间语言。 ② E-R图可以等价转换为层次、网状、关系模型。 举例： 学校有若干个系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教授 和副教授每人各带若干研究生。每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课程有若干学生选修。用E-R图画出概念模型。

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

云计算基础考题知识分享

一、选择题30‘ 云计算 Software as a Service Platform-as-a-Service Platform-as-a-Service 云计算的特点:○1通用○2高扩展○3按需服务○4极其廉价 云计算的三大核心技术 GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB，每个Chunk 又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个32bit的校验码，保证数据正确（若某个Block错误，则转移至其他Chunk副本） 二、名词解释15’ 1.企业信息化：企业信息化是指企业利用现代信息技术，通过对信息资源的深化开发和广泛利用，不断提高企业生产、经营、管理、决策的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业市场竞争力的过程。

2.云计算:是一种商业计算模型。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按需获取计算力、存储空间和信息服务。 3.hadoop:Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件 设备组成的集群上运行应用程序，为应用程序提供了一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统 4.企业信息系统 PS:管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通讯设 备以及其它办公设备，进行信息收集、传输、加工、存储、更新和维护，以提高企业竞争力、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 4、决策支持信息系统 DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 5.客户关系管理:通过信息技术使企业在营销、销售和服务业务范围内实现以 客户为中心的管理理念的软件系统，其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件 三、简答题30‘ 1.hadoop 的三大关键技术，了解GFS的构成以及作用，实现机制。 三大关键技术：mapreduce,hbase,hdfs. ○1实现机制：

云计算数据中心基础知识考试题

、单选题（50） 1、 （A ）是中国电信依托电信级的机房设备、高质量的网络资源、系统化的监控手段、专 业的技术支撑，为客户提供标准机房环境、持续安全供电、高速网络接入、优质运行 指标的设备托管以及相关增值服务，并向客户收取相应费用的一项业务。 A 、互联网数据中心（IDC ） B 、互动电信（ITV ） C 、专线出租 D 、企业邮箱（Mail ） 2、网络监测中常用的ping 命令使用的是什么协议（B ） A 、IGMP B 、 ICMP C 、ARP D RIP 3、 使用户可就近取得所需内容，解决 In ternet 网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应 速度，的系统叫做（D ），它能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及 至悯户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 A 、负载均衡系统 B 、流量监控系统 C 、DPI 系统 D 、CDN 系统 4、 （C ）是一项协助确保信息安全的设备，会依照特定的规则，允许或是限制传输的数据 通 过。防火墙可以是一台专属的硬件也可以是架设在一般硬件上的一套软件。 A 、入侵检测 B 、病毒网关 C 、防火墙 D 、流量清洗 5、下面不是服务器使 用操作系统的是(B ) A 、 W indows Server 2003、Windows 2008 Server B 、 A ndorid 、Symbian 、BlackBerryOS windows mobile C 、 L INXU 、Centos 、SUSlinux D 、 U NIX 、freebsd 7、 以下常用windows 命令中，用来检测TCP/IP 网络连通性的是（D ） 8、按照网络的覆盖范围进行网络分类可以将网络分为：（ A ） A. 广域网、城域网和局域网 B.内联网、外联网和国际互联网 C. 公用网和专用网 D.公用数据网、数字数据网和综合业务数据 网 9、 IP 地址的主要类型有（D ） A 、2种 B 、3种 C 、4种 D 、5种 6、 每个子网有不多于 58台计算机，最合适的子网掩码为 A. 255.255.255.192 C.255.255.255.0 B. 255.255.255.24 8 D.255.255.255.240 A . Ipconfig B. ARP C.tracert D.pi ng

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：