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。
2、NAS存储（网络接入存储Network-Attached Storage）
图9 NAS存储
NAS存储也通常被称为附加存储，顾名思义，就是存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网)添加到一群计算机上。NAS是文件级的存储方法，它的重点在于帮助工作组和部门级机构解决迅速增加存储容量的需求。
如今用户采用NAS较多的功能是用来文档共享、图片共享、电影共享等等，而且随着云计算的发展，一些NAS 厂商也推出了云存储功能，大大方便了企业和个人用户的使用。
NAS产品是真正即插即用的产品。NAS设备一般支持多计算机平台，用户通过网络支持协议可进入相同的文
档，因而NAS设备无需改造即可用于混合Unix/Windows NT局域网内，同时NAS的应用非常灵活。
但NAS又一个关键性问题，即备份过程中的带宽消耗。与将备份数据流从LAN中转移出去的存储区域网（SAN）不同，NAS仍使用网络进行备份和恢复。NAS 的一个缺点是它将存储事务由并行SCSI连接转移到了网络上。这
就是说LAN除了必须处理正常的最终用户传输流外，还必须处理包括备份操作的存储磁盘请求。
3、SAN存储（存储区域网络Storage Area Network）
图10 SAN存储
存储区域网络，从名字上我们也可以看出，这个是通过光纤通道交换机连接存储阵列和服务器主机，最后成为一个专用的存储网络。SAN经过十多年历史的发展，已经相当成熟，成为业界的事实标准（但各个厂商的光纤
交换技术不完全相同，其服务器和SAN存储有兼容性的要求）。
SAN提供了一种与现有LAN连接的简易方法，并且通过同一物理通道支持广泛使用的SCSI和IP协议。SAN 不受现今主流的、基于SCSI存储结构的布局限制。特别重要的是，随着存储容量的爆炸性增长，SAN允许企业独立地增加它们的存储容量。SAN的结构允许任何服务器连接到任何存储阵列，这样不管数据置放在那里，服务
器都可直接存取所需的数据。因为采用了光纤接口，SAN还具有更高的带宽。
如今的SAN解决方案通常会采取以下两种形式：光纤信道以及iSCSI或者基于IP的SAN，也就是FC SAN和IP SAN。光纤信道是SAN解决方案中大家最熟悉的类型，但是，最近一段时间以来，基于iSCSI的SAN解决方案开始大量出现在市场上，与光纤通道技术相比较而言，这种技术具有良好的性能，而且价格低廉。
SAN真正的综合了DAS和NAS两种存储解决方案的优势。例如，在一个很好的SAN解决方案实现中，你可
以得到一个完全冗余的存储网络，这个存储网络具有不同寻常的扩展性，确切地说，你可以得到只有NAS存储解决方案才能得到的几百T字节的存储空间，但是你还可以得到块级数据访问功能，而这些功能只能在DAS解决方案中才能得到。对于数据访问来说，你还可以得到一个合理的速度，对于那些要求大量磁盘访问的操作来说，SAN显得具有更好的性能。利用SAN解决方案，你还可以实现存储的集中管理，从而能够充分利用那些处于空
闲状态的空间。更有优势的一点是，在某些实现中，你甚至可以将服务器配置为没有内部存储空间的服务器，要
求所有的系统都直接从SAN（只能在光纤通道模式下实现）引导。这也是一种即插即用技术。
SAN确实具有这些伟大的优点，那么，SAN的缺陷在哪里？SAN有两个较大的缺陷：成本和复杂性，特别是
在光纤信道中这些缺陷尤其明显。使用光纤信道的情况下，合理的成本大约是1TB或者2TB大概需要五万到六万美金。从另一个角度来看，虽然新推出的基于iSCSI的SAN解决方案大约只需要两万到三万美金，但是其性能却
无法和光纤信道相比较。在价格上的差别主要是由于iSCSI技术使用的是现在已经大量生产的头发千兆以太网硬
件，而光纤通道技术要求采用特定的设备，价格昂贵。
因为SAN解决方案是从基本功能剥离出存储功能，所以运行备份操作就无需考虑它们对网络总体性能的影
响。SAN方案也使得管理及集中控制实现简化，特别是对于全部存储设备都集群在一起的时候。最后一点，光纤
接口提供了10公里的连接长度，这使得实现物理上分离的、不在机房的存储变得非常容易。
SAN网络最重要的三个组成部分就是：设备接口(如SCSI、光纤通道、ESCON等)、连接设备(交换机、网关、路由器、Hub等)和通信控制协议(如IP和SCSI等)。这三个组件再加上附加的存储设备和服务器，构成一个SAN 系统。
十五、网络设备
1、交换机
交换机（switch）是一种在通信系统中完成信息交换功能的设备。
交换机的主要功能包括物理编址、网络拓扑结构、错误校验、帧序列以及流控。目前交换机还具备了一些新
的功能，如对VLAN（虚拟局域网）的支持、对链路汇聚的支持，甚至有的还具有防火墙的功能。
（1）核心交换机
核心交换机并不是交换机的一种类型，而是放在核心层（网络主干部分）的交换机叫核心交换机。核心交换
机应当全部采用模块化结构，必须拥有相当数量的插槽，具有强大的网络扩展能力，以保护原有的投资。
在企业网和教学网中，一般会将三层交换机用在网路的核心层，用三层交换机上的千兆埠或百兆埠连接不同
的子网或VLAN。不过应清醒认识到三层交换机出现最重要的目的是加快大型区域网内部的数据交换，所具备的
路由功能也多是围绕这一目的而展开的，所以它的路由功能没有同一档次的专业路由器强。毕竟在安全、协议支持等方面还有许多欠缺，并不能完全取代路由器工作。
图11 核心交换机
（2）光纤交换机
光纤交换机是一种高速的网络传输中继设备，它较普通交换机而言采用了光纤电缆作为传输介质。光纤传输的优点是速度快、抗干扰能力强。
光纤交换机特别适合于信息点接入距离超出五类线接入距离、需要抗电磁干扰以及需要通信保密等场合适用
的领域包括：住宅小区FTTH宽带接入网络；企业高速光纤局域网；高可靠工业集散控制系统（DCS）；光纤数字视频监控网络；医院高速光纤局域网；校园网络。
图12 光纤交换机
（3）接入层交换机
常将网络中直接面向用户连接或访问网络的部分称为接入层，将位于接入层和核心层之间的部分称为分布层
或汇聚层。接入交换机一般用于直接连接电脑，汇聚交换机一般用于楼宇间。汇聚相当于一个局部或重要的中转站，核心相当于一个出口或总汇总。原来定义的汇聚层的目的是为了减少核心的负担，将本地数据交换机流量在本地的汇聚交换机上交换，减少核心层的工作负担，使核心层只处理到本地区域外的数据交换。
图13 接入层交换机
（4）光纤收发器
光纤收发器，是一种将短距离的双绞线电信号和长距离的光信号进行互换的以太网传输媒体转换单元，在很多地方也被称之为光电转换器（Fiber Converter）。产品一般应用在以太网电缆无法覆盖、必须使用光纤来延长传
输距离的实际网络环境中，且通常定位于宽带城域网的接入层应用；如：监控安全工程的高清视频图像传输；同
时在帮助把光纤最后一公里线路连接到城域网和更外层的网络上也发挥了巨大的作用。
图14 光纤收发器
2、路由器
路由器（Router），是连接因特网中各局域网、广域网的设备，它会根据信道的情况自动选择和设定路由，
以最佳路径，按前后顺序发送信号。路由器是互联网络的枢纽，"交通警察"。目前路由器已经广泛应用于各行
各业，各种不同档次的产品已成为实现各种骨干网内部连接、骨干网间互联和骨干网与互联网互联互通业务的主
力军。
路由器和交换机之间的主要区别就是交换机发生在OSI参考模型第二层（数据链路层），而路由发生在第三层，即网络层。这一区别决定了路由和交换机在移动信息的过程中需使用不同的控制信息，所以说两者实现各自
功能的方式是不同的。
路由器（Router）又称网关设备（Gateway）是用于连接多个逻辑上分开的网络，所谓逻辑网络是代表一个
单独的网络或者一个子网。当数据从一个子网传输到另一个子网时，可通过路由器的路由功能来完成。因此，路
由器具有判断网络地址和选择IP路径的功能，它能在多网络互联环境中，建立灵活的连接，可用完全不同的数
据分组和介质访问方法连接各种子网，路由器只接受源站或其他路由器的信息，属网络层的一种互联设备。
(1)从结构上分为“模块化路由器”和“非模块化路由器”。
模块化路由器主要是指该路由器的接口类型及部分扩展功能是可以根据用户的实际需求来配置的路由器，这些路由器在出厂时一般只提供最基本的路由功能，用户可以根据所要连接的网络类型来选择相应的模块，不同的模块可以提供不同的连接和管理功能。例如，绝大多数模块化路由器可以允许用户选择网络接口类型，有些模块化路由器可以提供VPN等功能模块，有些模块化路由器还提供防火墙的功能，等等。目前的多数高端路由器都
是模块化路由器。
非模块化路由器都是低端路由器，平时家用的即为这类非模块化路由器。该类路由器主要用于连接家庭或ISP 内的小型企业客户。它不仅提供SLIP或PPP连接，还支持诸如PPTP和IPSec等虚拟私有网络协议。这些协议要
能在每个端口上运行。
(2)从功能上划分，可将路由器分为“骨干级路由器”，“企业级路由器”和“接入级路由器”。
a、骨干级路由器是实现企业级网络互连的关键设备，它数据吞吐量较大，非常重要。对骨干级路由器的基
本性能要求是高速度和高可靠性。为了获得高可靠性，网络系统普遍采用诸如热备份、双电源、双数据通路等传
统冗余技术，从而使得骨干路由器的可靠性一般不成问题。
b、企业级路由器连接许多终端系统，连接对象较多，但系统相对简单，并且数据流量较小，对这类路由器的要求是以尽量便宜的方法实现尽可能多的端点互连，同时还要求能够支持不同的服务质量。
c、接入级路由器主要应用于连接家庭或ISP内的小型企业客户群体。
图15 路由器
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
基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数
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
计量基础知识 一．计量器具 计量器具（也可称测量器具），定义为：可以单独地或连同辅助设备一起用以进行测量的器具。它包括量具、计量仪器仪表、计量装置和标准物质。 量具（实物量具）是指在使用时以固定形态复现或提供给定量的一个或多个已知值的器具。它又可分为独立量具和从属量具两种，前者如尺子、量筒等；后者如砝码、量块等。 计量仪器仪表是将被测量值转换成可直接观察的示值或等效信息的计量器具。如压力表、水表、天平、温度计等。 计量装置是指为确定被测量值所必须的计量器具和辅助设备的总体。如出租车计价器检定装置，煤气表检定装置等。 标准物质（有证）是指具有一种或多种准确确定的特性值，用以标准计量器具评价测量或给材料赋值，并附有强制性的检定机构发给证书的物质或材料。它分为一级和二级两种，如一级标准酸度物质和二级标准酸度物质；一级标准一氧化碳气体和二级标准一氧化碳气体等。 1．1计量器具的分类 从计量性能或在计量检定系统表中的位置及作用，计量器具可以分为计量基准、计量标准、工作计量器具三种。 1．计量基准由国务院计量行政部门负责建立，作为统一全国量值的最高依据，其中国家基准分为国家基准、副基准和工作基准，国家基准用于国际比对，副基准用于和主基准比对，工作基准用于量值传递。（内蒙计量所有克工作基准） 2．按国家计量检定系统表规定的准确度等级，用于检定较低等级计量器具或工作计量器具的计量器具叫做计量标准，如E1、E2、F1、F2、M1级（原1、2、3、4、5等）标准砝码。 3．工作计量器具是用于现场测量而不用于检定工作的计量器具，如卡尺、千分尺、体温计、血压表、秤、电压表……。工作计量器具是大量的。 现国家已建计量基准90多项140多种，国家计量标准410多项。 1．2使用计量器具时应注意的问题 要根据工作实际需要正确选用计量器具，包括量程、测量范围、使用条件、测量不确定度等。要防止“准确度越高越好”的错误观念。 在用计量器具必须经检定合格并在有效期内使用。不准在工作岗位上使用无检定合格印、证或超过检定周期以及经检定不合格的计量器具。 使用计量器具不得破坏其准确度，损害国家和消费者的利益。 属于强制检定的计量器具必须按国家规定送法计量检定机构（包括授权的）实行定点定周期 １
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。
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。
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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
企业大数据培训有哪些 对互联网企业而来说，大数据是一个强大的武器，可以化解很多难题，对我们而言，大数据也不单单是一个新名词，而是一场无法避开的狂风暴雨。这场暴雨将颠覆我们基本的生活、工作和思维方式。作为未来吸金的领域，吸引了很多有志青年的加入，那在这个领域真的有发展前途吗？大数据开发培训薪资会是多少呢？ 千锋小编的回答是：学习大数据很有前途，只要你学到了真正的大数据技术，未来这就是一个吸金的领域。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。
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* 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:
大数据分析培训哪个好 大数据分析培训哪个好？千锋老师认为，要讨论大数据分析培训哪个好，一定要选择比较专业的大数据分析培训班，首先得说说学大数据为什么要选择专业的大数据分析培训学习班。 学习大数据为什么一定要选专业的大数据分析培训学习班？ 因为专业的培训机构拥有专业的大数据学习大纲，拥有专业的大数据授课老师，拥有专业的实战项目。每一项专业的指导都是在为你的技术精致打磨，将你成功从小白蜕变成大数据技术大神。 为什么说千锋是专业的大数据培训学习班？ 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。
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云计算技术与应用人才培养方案 专业代码：610213 一、培养目标本专业培养拥护党的基本路线，德、智、体、美等全面发展，具有良好职业素养和创新能力，掌握计算机网络技术的基础知识、基本技能，可熟练进行云计算的开发与测试、运营与维护、技术支持、云产品销 售及客户服务，具有良好的职业道德，较强的专业能力、方法能力和社会能力，能适应产业转型升级和企业技 术创新需要，具备可持续发展能力的云计算技术与应用的应用型技能人才。 二、招生对象与修业年限1．招生对象：普通高中毕业生（文理兼收）或同等学历者2．修业年限：学制三年（2.5+0.5 ） 三、人才培养规格要求和知识、能力、素质结构 1、知识要求 掌握云计算机技术与应用必需的基础理论知识；掌握网络技术知识、网络设备互联知识、网络服务器安装及配置的知识；掌握企业云数据中心的组建、规划、设计、实施、故障诊断与优化等技能；掌握云计算和大数据应用处理、分布式、安全、存储、虚拟化等实用技能。 2、能力要求 （1）社会能力 ①具有一定的人文艺术、社会科学知识； ②具有较好的文字组织能力、语言表达能力和社会沟通能力； ③具有一定的组织协调能力； ④具有自我控制和管理的能力。 （2）专业能力 ①具有计算机软、硬件安装能力； ②具备服务器管理维护的能力； ③具备云计算的测试能力； ④具备云计算运行维护的能力； ⑤具备云计算开发与应用的能力； ⑥具备云计算产品的技术支持和客户服务能力； ⑦具备云计算质量管理的能力。 （3）方法能力 ①具有运用计算机网络处理工作领域内的信息和技术的能力； ②能制定出切实可行的工作计划，提出解决实际问题的方法； ③具有通过网络等不同途径获取信息的能力； ④具有独立学习能力和决策能力；
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：
在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。 l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。 l大数据：数据湖泊之海量视频分析。 l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。 l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。 l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。
5.1 大数据应用实践 5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测 股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。
通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是 不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或 10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。以 美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投 资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保 密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。
?一、云计算概念： 云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。 狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。 广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。 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），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你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 二、云计算服务模式： 目前，云计算的主要服务模式有：SaaS(Software as a Service)软件即服务，PaaS(Platform as a Service)平台即服务，IaaS(Infrastructure as a Service)基础设施即服务。 SaaS ： SaaS是最为成熟、最出名，也是得到最广泛应用的一种云计算。大家可以将它理解为一种软件分布模式，在这种模式下，应用软件安装在厂商或者服务供应商那里，用户可以通过某个网络来使用这些软件，通常使用的网络是互联网。这种服务模式的优势是，由服务提供商维护和管理软件、提供软件运行的硬件设施，用户只需拥有能够接入互联网的终端，即可随时随地使用软件。这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量资金在硬件、软件、维护人员，只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网就可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，这是网络应用最具效益的营运模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。https://www.doczj.com/doc/11383151.html,、NetSuite、Google的Gmail和https://www.doczj.com/doc/11383151.html,都是这方面非常好的例子。 PaaS ： PaaS提供了基础架构，把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，软件开发者可以在这个基础架构之上建设新的应用，或者扩展已有的应用，同时却不必购买开发、质量控制或生产服务器。Salesforce.co
第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)
大数据核心技术培训 你学或者不学，大数据依旧在发展；你从事或者不从事，大数据的前景你都应该了解。时代的前进方向，未来的领先技术，作为时代的年轻人，你不知道就真的会被社会所淘汰的。大数据的发展前景怎么样？未来大数据的发展趋势如何? 近年来，科技的快速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的需求增长。所以在企业爆炸式的大数据时代下，剧增了原有数据存的储存压力，所以大数据人才需求量将会与日俱增。所以大数据在未来就业前景一定非常广阔，在此千锋教育带大家了解大数据的发展趋势。 数据分析成为大数据技术的核心 大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。 云数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展迅猛，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大
数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。 开源软件的发展成为推动大数据发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。 由于大数据行业快速发展，人才需求急剧增加。目前，据某招聘网站平台数据，目前大数据人才的供给量远远低于行业人才需求。所以大数据培训应运而生，作为连接人才与企业的窗口，千锋大数据培训成为了为企业提供大数据人才强而有力的保障。 千锋大数据培训讲师经过多年的培训经验，结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。不
《云计算技术》课程标准 课程名称、代码：云计算技术、 总学时数：36（理论课学时数：8 实践课学时数：28） 学分数：2 适用专业：计算机网络技术 一、课程的性质 1、选修课； 2、专业课。 二、课程定位 该课程是计算机网络技术专业的专业选修课。通过本课程的学习，使学生了解云计算的基础知识和概念，了解虚拟化技术及管理；掌握NFS服务器的配置，掌握yum的配置，掌握Cloudstack安装和配置，掌握基于Cloudstack的云计算平台的管理。学生应先修《网络操作系统应用与配置》一课，掌握Linux的基础知识和操作后，方可修本课程。 三、课程设计思路 本课程的设计思路是以计算机专业学生就业为导向，着重培养学生的动手能力。通过调查研究社会对云计算的配置与管理方面的要求，制定相关的理论教学内容和实践内容。课程以Cloudstack开源云平台的安装、配置与管理为主线，从而让学生掌握云计算的相关知识、相关服务器的配置，加深Linux的使用技能，直至完整掌握Cloudstack。在学时分配上，本课程偏重实践，理论8课时，实践28课时，，着力提高学生的动手能力。 四、课程基本目标 1、知识目标： （1）云计算的起源及有关概念 （2）Vmware虚拟化技术 （3）Kvm虚拟化有关知识 （4）NFS相关知识 （5）数据库有关知识 （6）Cloudstack平台管理的有关概念与知识 2、职业技能目标： （1）安装操作系统 （2）节点基本配置 （3）配置yum服务器和客户端 （4）NFS服务的配置与测试 （5）虚拟机管理 （6）计算节点安装 （7）管理节点的安装与配置 （8）模板与ISO管理 （9）Cloudstack管理 （10）模板制作 3、职业素质养成目标 在本门课程的理论教学和实践教学过程中，注重培养学生的职业道德、团体协作能力、