大数据、人工智能与云计算的融合
大数据，人工智能以及云计算受到了各行各业的关注，各个行业都在探索大数据、人工智能以及云计算的应用方式和方法，也取得了不错的成绩，但是对三者的融合应用，依然未达到预期的目的。基于此，文章就大数据、人工智能以及云计算的融合应用做讨论分析，旨在明确融合应用的基本目标和思路，从而为融合应用实践开展提供帮助。
一、大数据概述
大数据是近年来提及率比较高的一个词汇，其在目前的社会生产中得到了广泛的利用，并对企业进步和产业改革起到了重要的作用。总资料分析来看，所谓的大数据，具体指的是数据体量以及类别非常判断感的数据整体。在这个整体当中，利用传统的数据库工作难以实现对数据的有效处理，所以需要利用全新的技术和方法处理数据。大数据在目前的应用中表现出了四个方面的突出特点，分别是数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大。
大数据这个概念正式被提出是在2011年，但其发展要追溯到更早。上世纪90时代就有了大数据的萌芽，相关的研究在积极的推进。到2003年—2006年大数据发展进入了突破期，很多重要的理论以及数据处理方式得以建立，其中最为代表的是
Facebook的产生以及应用。2010年大数据进入成熟阶段，开始在智能手机当中进行广泛的使用。
二、人工智能概述
人工智能是智能社会发展的重要内容之一，对于目前的智能化城市、智能化建筑建设有着非常突出的作用。从现阶段的分析来看，所谓的人工智能，主要指的是对模拟人类智慧的理论、技术的应用形同进行的开发和研究。人工智能属于计算机学科的一个重要分支，其最终的发展目的是生产与人类智能相近的智能机器。从目前的而具体发展来看，人工智能的进步与计算机的发展是有显著联系的。
三、大数据与人工智能的关系分析
从近年来的资料分析来看，大数据和人工智能的交叉越来越显著，这种交叉使得越来越多的方法、应用以及价值得以产生。现如今，人们处理大数据的能力在不断的提升，比如人类通过分类、检索和统计方法的利用，有效的提升了大数据的实际利用价值，而就大数据能力的提升而言，其与大数据技术的进步是密不可分的。再者，在大数据的分析方面，人工智能的部分方法也得到了显著的应用。
对学者的研究资料进行分析发现要想很好的解决人工智能的成长性和扩展性问题，需要应用大数据技术。在传统的人工智能技术利用当中，人类相似学习研究能力的实现比较的困难，而出现这样的问题，主要是因为人工智能的复杂性比较突出，
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。
人工智能大数据和云计算的融合发展 发表时间：2019-05-05T17:28:24.400Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：乔金松 [导读] 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。从当前云计算与发数据的发展来看，尽管早已走进人们的实现，但是仍旧还有相当一部分的人对云计算与大数据的相关内容并不是非常了解。基于此，本文对人工智能大数据和云计算的融合发展进行分析讨论。 关键词：人工智能；大数据；云计算；融合发展 2016年，百度总裁张亚勤在百度云智峰会提出，在未来的一段时间里，人工智能对人们生活的影响将会和电力一样，而且对人们的数字体验生活具有主导作用；大数据与新能源类似，它能够让服务更好的把握用户的需求变化，从而使用户能够更加便利的获得自己需要的服务。而云计算则为应用和服务的运行提供基础保障。如此来讲，人工智能、大数据和云计算的融合发展将会成为未来主要的发展趋势。 1人工智能、大数据和云计算概述 1.1人工智能的概述 人工智能包括我们常见的机器人，但并不等同于机器人，准确来说属于计算机学科的一个分支。主要是运用计算机编程的方法，模拟人脑进行机械化的操作，为人们的生活带来便利。上世纪四五十年代，人工智能已开始研究，发展至今，已经融入到生活中的方方面面。如我们在工厂里见到的机械臂、流水线上的自动识别包装；手机上的指纹识别、人脸识别；越来越多的自动驾驶程序；震惊全球的人机对抗中那些轻松战胜人类的机器人；能不出门就走遍世界的AI眼镜……人工智能不断冲击人们的想象，也不断地提高人们的生活质量。未来的人工智能是不是会替代人类？这是个未知数，但当前人工智能的发展还有很大的空间。 1.2大数据的概述 所谓的大数据，就是一个数据体量、类别都非常庞大的数据集，在这个数据集当中，我们难以利用传统的数据库工具获取以及处理器中的内容。数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大是其最为重要的四个特征。 第一，大数据有着非常多的数据类型，其中的数据并不是来自于单一的数据源，而是来自很多数据源，其中有着十分丰富的数据种类以及格式；第二，大数据有着很大的规模，一般来讲在10TB左右；第三，大数据有着很高的真实性，新型数据使得传统的数据源遭到了打破，而企业的发展也需要有效、真实、安全的信息；第四，大数据有着很快的处理速度，能够及时、快速地对数据进行处理。 1.3云计算基本概念 云计算指的是一种按使用量进行付费的计算模式，在这种计算模式下，网络访问非常的便捷，用户可以根据自己的需要，进入到可配置的计算资源共享池（如网络、服务器、应用软件等），获取自己想要的资源，或者与服务供应商进行交互，而这种模式也无需投人大量的管理工作。简言之，云计算是一种模式，既商业模式，同时也是一种计算模式。 2云计算与大数据二者之间的联系 云计算与大数据二者之间相同点：第一，提供的数据的存储和处理服务，这是云计算与大数据的最大共同点；第二，占用大量的存储和计算资源；第三，均离不开海量数据存储技术、海量数据管理技术。根据云计算与大数据二者之间的相同点。可以从中挖掘出一条非常有用的信息：在进行云计算的时候，所具备的弹性动态和动态调配、资源的虚拟化、按需使用等基本要素与大数据的处理技术实现了完美契合网。从云计算与大数据的发展趋势来看．二者如果想要充分发挥出引领时代发展的作用，必须要实现有机的结合，这样才能够在满足用户需求、提升商业价值方面更让人信服。 3人工智能、大数据和云计算发展中的问题 现阶段，人工智能、大数据与云计算的融合发展还正在探索中，其中存在大量的问题亟待解决。例如：专业人才问题、云计算的安全性问题、大数据的共享与隐私问题、人工智能的费用问题等。人工智能、云计算和大数据在未来具有非常广阔的发展空间，而且各项技术手段逐步趋于成熟，三种技术在各个领域内的应用也将会带来颠覆性的改变。 4人工智能、大数据以及云计算的融合发展探究 云计算为大数据的发展提供坚实的基础保障，云计算的发展与大数据的积累，为人工智能的发展提供非常有力的支持，另外，也是人工智能实现实质性突破的核心所在。云计算应用深度与广度的拓展依赖于大数据与人工智能的发展与进步。当前我国科技水平的发展已经相对成熟，因而人工智能、大数据与云计算的发展正处于黄金时代，对人工智能的发展提供强有力的推动力。此外，人工智能的发展速度也完全超乎人们的预期，未来的人工智能将会和电力一样，对人们的生产生活产生巨大的影响，而且我国的生产力将会呈现出非常显著的提升。人工智能的内涵逐步趋于多样化发展，其细分领域也非常丰富，包括语音识别、用户画像等。此外，人工智能与大数据、云计算之间的界限越来越不清晰，难以分别。 另一方面，大数据技术在各个领域的应用也更加广泛，人们对其商业价值的挖掘从未停止之。云计算则是大数据应用的基础，当前阶段，云计算技术已经在存储和计算的基础上获得了极大的扩展和丰富，这是由于人工智能和物联网的逐步普及使得连接网络设备的数量规模变得越来越庞大，在这样的情况下，云计算所要面对的数据也变得更多。这就使得云服务在智能生活中所占的地位得到了极大的提升，逐渐发展为下层建筑。云计算是数字经济时代下的基础性设施，同时也是实现“互联网+”不可缺少的一部分。结合其发展现状来看，云计算已经成为许多产业改革创新的重要推动力，同时也是人工智能的重要承载体。可以预见到，随着云计算应用的深度和广度的提高，“用云量”必然会成为衡量一个行业数字经济发展水平的重要参考依据。 在人工智能应用的过程中，大数据作为重要的参考依据，主要作用是帮助人工智能对行为智能进行判断。云计算的实现则是建立在大数据运算的基础上的，与此同时，云网络会对大数据运算的结果进行保存，推动人工智能的实现。深度学习是人工智能不断发展的不竭动力，由此可见，人工智能的实用机制必然会随着时间的推移和数据的积累不断提高。大数据和云计算为深度学习提供了有力的支撑，换而言之，只有在云计算和大数据的辅助下，人工智能才能持续不断的发展下去，云计算和大数据是人工智能发展的主要推动力。反过来讲，
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。
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
人工智能与健康公需考试答案二 一、判断题 1.智慧社区信息服务平台的作用比较全面，为生活带来更多便利。 正确 2.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 3.目前在我国，收集到的老年人在生活自理能力服务需求方面的数据，都是掌握在不同的部 门手里，没有能够实现数据的共享，信息孤岛的情况严重。 正确 4.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 5.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。 正确 6.大数据等于传统的数据库建设、传统的普查、数据中心建设、云计算建设。 正确 7.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相 结合。 正确 9.大数据特征是数据量很大，价值密度很高，同时它的价值总量很高，它对于商业有很大的 商业价值。 错误 10.根据《大数据在医疗领域的应用》，在智慧医疗方面，通过大数据，可以提高医疗质量，做好医疗监控。 正确 11.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 12.大数据时代的核心是分析。 错误 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 错误 15.GDPR中指出数据主体具有八项权利。 正确 16.我国目前已经明确了隐私内容条目。 错误 17.2018年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》。 错误 18.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确
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。
云计算和人工智能的三大未来 腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势： 一、推动传动产业升级。 和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。 二、提高政府与社会管理效率。 通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。 三、成为人工智能的底层建筑。
“云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。 不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux 云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战!
* 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:
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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
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
“大数据与云计算”学习报告 题目：谈谈对“大数据与云计算”技术的理解，及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响. 首先我想简单谈谈何为云计算，何为大数据。云计算，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，其侧重的是计算，而大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。 其次说说云计算与大数据的关系.可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，而云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力，大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。 最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势，对电信运营商而言，在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情
况下，大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解
本文介绍云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初的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。 1. 数据中心就像配电脑 什么叫计算、网络、存储资源？ 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。
这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如100M的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。 您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。 对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？ 2. 灵活就是想啥时要都有，想要多少都行 管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？ 举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。然而如果去一个云计算的平台上，他要想要这个资源时，只要一点就有了。
大数据与云计算 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（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”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”( big data) 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》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)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重要。人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。 本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。
基于云计算的人工智能探讨 发表时间：2019-05-05T17:28:47.377Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：廖小云 [导读] 摘要：随着时代的不断发展，人工智能逐渐受到人们的重视，人们希望能够摆脱以往的繁重工作，因此，研究云计算环境下的人工智能就成为“摆脱”的第一要素，同时也是当前社会发展所需要研究的一个重点。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着时代的不断发展，人工智能逐渐受到人们的重视，人们希望能够摆脱以往的繁重工作，因此，研究云计算环境下的人工智能就成为“摆脱”的第一要素，同时也是当前社会发展所需要研究的一个重点。 关键词：云计算；人工智能；分析 引言：近年来，云计算的发展和广泛应用为人工智能带来了严峻的挑战和空前的发展机遇。对云计算和人工智能分析的基础上，就基于云计算的人工智能进行探讨，进一步将云计算和人工智能有机结合起来，发挥应用的最大效果。 1.提出背景 在Humanoids 2010会议上，卡耐基梅隆大学的JamesKuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids 2010会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：狭义云计算是指IT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的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义云计算是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的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“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、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。 2.云计算与人工智能 2.1云计算环境 云计算（Cloud Computing）环境指的是最近几年所建立的，基于互联网基础的新型信息服务环境。目前，对于与计算还未进行统一的标准化定义，但总体来说，云计算就是一种提供便捷服务的信息服务环境，主要是由虚拟化的数据中心和智能用户终端相互联系。云计算提出了方便的、按照需要的网络接入模式，并且也提供了多种可配置的服务资源共享池，这样就能够通过管理工作或者是与服务者较少的交互，从而实现对资源的快速定制与释放。但这里需要提到的是，云计算并非是突然地凭空出现，也不是名词的炒作，其是现有的信息终端技术、互联网技术以及虚拟化技术等多门信息技术为基础，从而发展形成起来的，所以，云计算同样拥有其自身的理论和技术基础。但是，云计算与之前的决策环境、服务环境又有着本质方面的差异。 2.2人工智能 人工智能作为一门通过研究计算机，从而模拟人的某一部分思维过程与智能行为的学科，其主要是实现更高层次的计算机智能原理、制造类似于人脑智能的计算机。人工智能所需研究的范围非常广泛，甚至已经超出了计算机科学范畴，人工智能与思维科学之间的关系在于理论与实践的相互联系。从思维观点方面来看，人工智能并不局限于逻辑思维，其需要考虑的是灵感思维与形象思维，只有这样两者才能推动人工智能拥有突破性的发展。 2.3云计算与人工智能的联系 语言作为抽象思维的外壳，没有哪一种语言思维属于形象思维的一类型。卡彭特曾经给我说这样说过：“人们需要实现‘语言’上与机器人的对话，也就是通过相互之间的交流沟通，从而帮助自己来发泄个人的情欲，顺便还能够对机器人的‘人工智慧’加以利用”。一般来说，已经解决了云计算的技术问题，这样就不需要人工智能的热别帮助，但是想要普及人工智能，并做好其应用，就必须让云计算对其加以支持。实际上，在人机的对话之中就需要大量的计算能力与储存能力。在互联网之中，每一个人都拥有属于自己的“云账号”，这样需要一个相对应的智能机器人来对用户提供针对性的服务。当用户有事的时候，就可以利用移动设备咨询自己需要了解的问题，通过这样的方式也能够获取直接的提醒与帮助。这样的事情在现阶段并非是无法作用，只需要留有“人机接口”，保持人机之间的相互对话，那么就能够将“对接”实现。 3.基于云计算的人工智能应用分析 3.1机器人操控阶段 机器人在云技术的支持下实现操控性能，可以将它们认为是由云和端两部分组成，其中云的组成为大型服务器，而端的组成为可操控机器人。机器人离不开计算机芯片、机械臂、监控和行走等的功能支持。机器人操控阶段可以明确制定任务要求，通过计算机远程协助促进这些功能的实现。首先，在云上完成供求平台的构建，端用户可以在供求平台上进行清洁、维修等任务发布。其次，完成上述任务的人员可以在供求平台上接受任务，借助远程操控完成要求的工作任务。该环境涉及用户的个人信息和费用支付等行为，所以一般要求用户注册时采用实名制，确保出现错误时能够承担相应的法律责任。随着服务器群的不断强化和网络迅猛发展，对机器人的远程操控将更容易实现。机器人操控能有效提升人们的时间利用率，确保与全球生产力保持平衡，达到相互匹配。 3.2具备遗传基因的专家系统阶段 近些年来，基于云计算的人工智能在对实用化的研究方面取得显著进展，呈现出更加广阔的发展前景，引起很多学者重点关注，但这其中暴露出一些问题，使一些专家认为存在不确定因素影响人工智能的发展。第一，专家系统知识存储的主要来源为日常经验积累，与原理性知识接触较少，容易造成系统不能充分发挥有效作用。第二，从知识获取能力的角度而言，只有通过专家获取知识才可以实现专家系统的设置和完成，但这样难以保持知识的完备性和统一性。第三，问题的解决方式较为单一，仍以推理机制为主，不能完全反映专家的整个创造性过程。第四，问题解决功能还不够强大。为了改善传统模式下专家系统存在的问题，遗传基因系统被提出并应用。遗传算法的应用如今被我们逐渐了解和熟悉，将遗传算法和数据挖掘紧密联系起来，显著改进这些问题。综上所述，云计算和人工智能的发展和应用是