物联网与云计算课程大作业方案
大连理工大本科学生连连
空间间迹追踪系间
院;系,,学连件院学
连连, 嵌入式
生姓名,学连连连
,学号 201392241 ?????
完成日期, 年月日 2015?? 12 ?? 27 ?? 研究背景,
在连算机技连高速连展的今天～人连连空连连迹追踪和智能人连作连连越越重连。体来如今大型的连航系连如美的国GPS、中的北斗、洲伽利略等都提供的民国欧
用的接口用连航和连迹追踪。然而～在人机交互连域以及物连连域常用的连来网
迹追踪的方法大部分是通连超波、激光、影像恢连等手段～连些方法有连点也声
有缺点。连点是连些连连的精度可以到非常高～某些激光连距的精度可以到达达
微米连～但是连也有缺点。首先激光受到激光光照范连的限制～影像恢连受它到连像机的连放地点以及可拍连的范连的限制。外的缺点就是造价成本太高另～
不适合推使用。此外～连些连连的连大部分都比连大～一般都是固定在某广体个
位置连连移连物的连迹。连连就大大影了连些连连的使用范连和连景。在连算机技连体响
高速连展的今天～我连连什连不好好利用连科技的春天连连一套更加便捷～适来用范连更～造价更便宜的空连连迹追踪系连,连此～本连文提出外一连可广呢另用连连连迹追踪的系连。本系连主要通连携连在目连物上的可移连连点连连被连目来体来
连前的连连～然后得到连据连送到可移连连连如,手机、平板连连等～也可当运状将数
以据连送到连本连连上通连一系列的连理连算得出目连物的连连迹。由于将数笔体运
本系连是可携连的～也就突破了连景和范连连系连的限制。连然连量的精度比不上
激光～影像恢连等～但是～本系连造价低～连小～连用范连～系连的连连成本体广
低～连于那些连精度的要求不是太高的连景有十分重要的连用价连。
一,空连连迹追踪系连硬件连连
系连连连连连功能体构与1.1:
接下是连系连的连连介连。硬件系连包括移连端和基站端连成部分。移连端主要连连加速度信采来两个号
集～连连～字连波和信连送功能～基站端主要连连信接收以及信连理功能。同连～连了数号号号A/D
方便据连送和方便使用～系连数采用无连通信模式。系连的连连体连1?1,系连连架连构框构框架连如下连所示,1?1
移连端主要是由加速度连感器～陀螺连～连理器和连送连路连成。在连一部分～加速度连感器和RF
陀螺连分连得到的据连送连连理器～在连连连理器的打包～连连的连理之后～由将数连送连路连送到基RF站端连行连算连理。
连1?2,移连端连
基站端主要由无连接收连路～连理器和连算机串口通信连路连成。基站端的连示意连如连构所RF1?3示。
连1?3,基站端连
,主要硬件介连1.2
由于连连的限制～此次使用的移连端连点是之前连连制作好的～接下主要是连连介连各硬件,并来个
,加速度连感器1.2.1
连感器是的一重要连成部分。本次采用的一连连力连感器～其主要如下,个参数
、供连连连,～字数连连,12.35V?2.7VI/O1.7V?2.7V
、连量范连,土22g
、据接口,数～3SPII2C
、置连存器存连每连内次采连存连～有中信连出断号464
、连和自由落探连连中连出运体触断5
,陀螺连1.2.2
陀螺连是一连被用于连量物连连速度或者旋连角度的连器。体陀螺连一般是根据物在连连连生的震连体运的原理得出旋来连角。本次使用的陀螺连具体参数与特性如下,
,无连收连芯片1.2.2RF
射连;,连称。射连连射连连流～是一连高连交流连化连磁波的连。即它称收连连Radio?FrequencyRFRF路是工作在射连连段的无连通信连路～通常包括信连送和信接收连成部分。号号两个
收连器通连部行口或者是内并连连其模连通信。连芯片有低速据连入～高速与它数数nRF24E1SPI
据连出的特点～特连适合连连的采集据连送。此外～连有连波连连功能～能好地避免在同一工数它很
作连率下不同连射器据包之连的撞。数碰
,连路连连1.3
基于加速度连感器的空连追踪系连硬件连路主要由部分连成～分连连加速度采集连送连路和据接两数
收连路。加速度采集连送连路是移连端连路～据接收连路是基站端连路。数,加速度采集和连送连路连连1.3.1
加速度采集连送系连移连端与即～主要由三连加速度连感器、三连陀螺连SCA3000?D01
、据连理通信芯片数与、外部存连器等器件连成。如连所示
ADIS16355nRF24E1E2PROM1?4
连1?4,移连端连路连连
,据接收连路连连数1.3.2
数即据接收系连～基站端由通信芯片、外部存连器和串口通信芯片等器件nRF24E1E2PROM连成～其连路原理连如连所示1?5
连1?5,接收端连路连连
基站端射连连路部分移连端相与同～移连端连路的主要差它与连是串口通信连路。
二,空连追踪系连模型建立
,基于加速度连分算的空连连迹追踪运2.1
我连知道～通连连移连物的连加速度体运连行次的两连分就可以求得物的连位移。体运在本系连中～我连使用加速度连感器不连连目连物的三连连加速度～断体运在连行据连理之后不地数断连三连加速度数运据连行连分算～便求得目连物的瞬连连速度体运与个在空连的各方向上的位移～由此可以得出目连物在空连的连连迹体运。
连2?1,速度???连连连系
从连连连刻连始t0
采连～连根据连
分原理～连从
刻到连刻t0
～我连可以通t
连下列公式得
出连连连连域中位
移～速度s(t)
和加速度v(t)
的连算连系,a(t)
s?(t?)?=?(t,t0)?v(t?)dt?+?s(t?0?)????(2?1)?
v(t?)?=?(t,t0)?a?(t?)dt?+?v(t?0)????(2?2)?
其中,连系连至连刻的位移～连系连连刻的瞬连连速度。运s(t0)0t0v(t0)t0 但是～由于加速度连感器的连出连连一连离数运条散据～不能用一般的连分算～令初始件 s?(t?0)?
～连,=?0?
由～其中连加速度连感器采用连连连隔t1?t0=t2?t1=……=tn?tn?1=ΔtΔt 当连在离写散域中可以连,n>1,
当连n>1
由此可得～在连刻～目连物在某一连上的移连距连,体个离n
但是～当很当大连～我连每连算一次就不得不重连很多次之前的连算。连了连化连算连程～nS[n]
可以采用迭代的方法,
依据上式～可以利用和以及加速度和得出前的速度和位移。当
V(n?1)S(n?1)a(n)a(n?1)我连通连加速度连感器可得到目连物在三连空连连加速度。追踪连体运体程中～可以知道目连物沿加
速度连感器、、连方向上的瞬连连速度分连连,运XYZ
通连在、、连上的速度连行矢量相加～可求得在连刻目连物在三连空连的瞬连连速度,体运XYZt
同理,
在的连连里～目连的位移连,t?t?
连刻目连物的空连体坐连连,;,因此～在三连坐连系中～通连连连～～～
tSX[t],?SY[t],?SZ[t]t0t1t2……～连刻的所有空连位置坐连点便可得出目连物在空连的连连迹。体运tn?
,坐连连连与响消除重力影2.2
当体响体物在移连连程中连～重力加速度的影是不可忽连的。我连的加速度连感器是连连目连物在某一连刻的各方向上的加速度～其中个个肯定包含重力加速度在各连上的分量。而我连要连算出物体确来数的准的加速度～我连需要通连算法去除重力加速度。连此我连可以采用四元连连的原理。连连连坐连系～此坐连系是物在空连连连体运遵守的连连坐连系。我连的加速度连感器、、连连成的OXYZXYZ坐连系连相连坐连系如连所示,OXbYbZb2?2
连2?2,连连坐连系相连与坐连系
由此可得,
其中连旋连矩连。C(b,n)
上面的连连展连了连连坐连系相连与两个来坐连系之连的连系。我连需要通连连坐连系之连的连系去除重力加
速度在各连上的分量。连此～我连个需要求出旋连矩连中的、和～ΨΘγ连地方我连采用用欧拉法。
连坐连系相连坐连系的角速度向量连,OXbYbZbOXYZω
那连我连可以知道目连物的加速度在体坐连系上的投影连,OXbYbZb?
由此可得,
上式连连即欧拉微分方程～、、连陀螺连在各连连上的连出分量。通连个解此微分方程便可ωxωyωz
求出、和的连。所以重力加速度在加速度连感器、、连的分量分连
连,ΨΘγXYZ
因此～目连物空连连存在空连连连～我连当体运翻从数需要得到的加速度据中～一一求出在、、XYZ连上的分量。再求出地重力加速度在各连上的分量。当个真去除重力加速度后的连果才是正的我连需要的目连加速度。
三,连差分析和连理
,连差分析3.1
任何的系连都存在连差～由于本追踪系连采用的是通连连加速度连感器连到基站的据连行连理后会数
再连分得到目连物在空连中的位移。连就连体即数很致,使据本身有小的连差～在连连多次连分之后～连差连得越越大～连就连会来另致系连连果的不连定性。外～加速度连感器本身也有连差～连连差主要来随噪声自系连机～连境因素引起的连差～连有加速度连感器制造连程中工连的连差等等都可以造成系连连果的大的极另偏差。外～连有一连连差主要是据在连连连数程中造成的。比如,据包连数失～重连等等也可以造成最后的连算连果的不准确～所以在连合以上连系连连差的分析我连定采用如连决的连理流程,3?1
连3?1,连差连理方案流程连
卡来随双状卡数连曼连波器是用连理系连机连差的。使用基于连连连的连曼连波器连加速度连感器连出的据连行连波连理～可以的到连差均方连小的据。数由于外界因素的不连定性～我连需要连加速度连感器连出的据连行据数数修正。连连基于加速度连感器非连性曲连的加速度连数减数修正算法连行系连连连～小据非连性的连差。
连于连算连差～我连通连连系连的速度和连分得到的位移连果重建。在我连建立的空连追踪模型中～系连在追踪连始前的瞬连加速度和位移是零～在系连连束工作连的瞬连加速度和位移也是零等件～条完全可以连位移的连分连果以及速度的连分连果连行重建。
在通信连程中～连了避免出连据包连数确况决失、重连等连连造成系连连果连果不准的情～我连定RF
在据连送端和接收端采用数从数靠数停止等待通信连连。而提高据连连的可性～有效的避免了由据包连失、重连等造成的加速度据连连连连。数连于连差的连理～接下主要介连的是连来卡靠另两个曼连波器和可通信连连。外的连理方法在其他的系连中也多有涉及～因此在此不多连述。
,连卡曼连波器3.2
卡连曼连波;,是一连利用连性系连连方状数状程～通连系连连入连出连连据～连系连连连Kalman?filtering
行最连连的算法。由于连连据中包括系连中的和估数噪声响估干连的影～所以最连连也可看作是连波连程。连卡号噪声条个即噪曼连波不要求信和都是平连连程的假连件。连于每连刻的系连连连和连连连差;声它当噪声号,～只要连连的连连性连作某些适的假定～通连连含有的连连信连行连理～就能在平均的意连上～求得连差连最小的连信的连连。真号估从卡来因此～自连曼连波理连连世以～在通信系连、连力系连、航空航天、连境连染控制、工连控制、雷达号信连理等连多部连都得到了连用～取得了连多成功连用的成果。例如在连像连理方面～连用连卡噪声响曼连波连由于某些影而造成模糊的连像连行连原。在连作了某些连连性连的噪声卡从假定后～就可以用连曼的算法以连推的方式模糊连像中得到均方差最小的连连像～使模真卡糊的连像得到连原。连曼连波器模型如下,
其中,是系连连状矩连～是系连～噪声是连连移状xkωkΦk矩连
在连噪声境下～连量方程连,其中,连连量～噪声连连量矩连vkH估连连差平均方差,
卡估连曼连波器连模型,
状连连连模型,
其中连连卡曼增益。K
将状系连得到的加速度连加入到模型中后～得到,
其中,连加速度连～状且Uk
添加连后连连更状新方程,
状连更新方程,
卡连曼连波器模型如连所示3?2
连3?2,连卡曼连波器模型
33
可通信连连靠3.3
在通信连程中～连了避免出连据包连数确况决失、重连等连连造成系连连果连果不准的情～我连定RF
在据连送端和接收端采用数从数靠数停止等待通信连连～而提高据连连的可性～有效的避免了由据包连失、重连等造成的加速度据连连连连。数概停止等待连连念如下,只有收到序正号确确的连连后～才更新连送连连量状一次～连送并新的数据连。ACKn?V(S)接收端接收到据连连～就要连送数将号序与状本地的接收连连量相比连。若二者相等N(S)?V(R)?就表明是新的据连～就收下～连送连。数并确
否连连重连连～就必连连。但连连弃确仍连向连送端连送连连～而接收连连量状和连确号序都ACKnV(R)?n?不连。
连连出连相同连送序号数号确的据连～表明连送端连行了超连重连。连连出连相同序的连连～表明接收端收到了重连连。
连送端在连送完据连连～数个数必连在其连送连存中连连保留连据连的副本。连连才能在出差连连连行重连。只有连连方确个已连收到连数据连连～才可以清个体除连副本。具连连如下,在接收端,
等待。(1)?
若收到由连送端连连的据连～连其放入来数将数据连路连的接收连存。(2)?
将数接收连存中的据连上交主机。(3)?
向连送端连一信息～表示据连数已连上交连主机。(4)?
连到(5)?(1)
在连送端,
取一个数据连。(1)?
将数数据连送到据连路连的连送连存。(2)?
将数连送连存中的据连连送出去。(3)?
等待。(4)?
若收到由接收端连连的信来息此信息的格式与内双容可由方事先商定好～连主机从取一(5)?()个数新的据连～然后连到。(2)
四,空连连迹追踪系连连文连连
连连目主要是在连连个学个数室的连候和同一起做的的一连新连目～连连据连连和连理方面的主要是我和外一位同～我另学数涉及据连理方面比连多～所以在连文中连于据连理算法以及连差连理方数个面介连的比连多。在整系连中～最连要部分也就是具的算法连连部分由于连连体室的要求不能连连的介连～本文中介连的主
要是解决来个连连的方法和用到的工具。本连连系连之前是有人涉及到的～他连主要做的是利用加速度连感器和陀螺连连连目连的连连～连和我连连有来运状个没多少的区数连。但是～他连在连理据和连差的连候～他连使用的是低通连波法。我连得连连的方法不好～并个噪声并很因连在整系连中连比连多～使用低通连波的方法不能连好地完成连除系连中的机～在了随噪声解他连的方法之后～我连得使用更连连的卡它从连曼连波比连好～首先是一连高效率的连连连波器～他能连一堆不连连但不完全是的连量中连出系连的连连～连连噪声估运状卡曼连波器的使用比连连的低通连波更加有效。外～在另数没运他连的据连理连程中～有考连到连分算连差连一方面。我连都知道～在连分算连运运程中～只要出连一点点的连差～在之后的算中～连连差将会估数被无限的放大～连连的后果是无法连的。所以～我连在系连据连理中加入了连分重建连一连程～连连比连好地小连算连差连连哪呢减响数果的影。连于加速度连非连性连连连连～我连也使用了不同的算法～连而言之～在据连理连一方数面～连连我连的改连～之前提出的相连与确似的连迹追踪系连得出的连果更加精～算法也更加先连。在整个学很它系连工作连程中～我到到了多其的知连～不连连只是嵌入式方面的知连～连于物连以及连连我都到了不网学少。连连连次连目～我得到了,他连做的连西不一定是最好的～我连要在他连的基连上使用更先连的更好的连西
去改连～连连才能一步一步地前连～去连步。
连连连
2015/12/27
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算
云计算与虚拟化考试 一、单项选择题(每题2分,共45题) 1、云计算就是把计算资源都放到上（B ） A、对等网 B、因特网 C、广域网 D、无线网 2、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（C） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化 D、网络虚拟化 3、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。（A） A、正确 B、错误 4、一个有10个硬盘组成的Raid5阵列最多可以允许（D）个硬盘出现故障不影响其数据的完整性。 A、1个 B、2个 C、4个 D、5个 5、相比各种网路存储的设置技术来讲，本地硬盘还是最快的（A ）。 A、正确 B、错误 6、SaaS是（A ）的简称。
A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 7、微软于2008年10月推出云计算操作系统是（C） A、GoogleAppEngine B、蓝云 C、Azure D、EC2 8、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（A ）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。 A、虚拟 B、真实 C、物理 D、实体 9、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 10、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚拟交换机。(B ) A、正确 B、错误 11、（D ）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。
A、虚拟化 B、分布式 C、并行计算 D、集群 12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D） A、高扩展性 B、高可用性 C、高安全性 D、实现技术简单 13、与开源云计算系统HadoopHDFS相对应的商用云计算软件系统是（A） A、GoogleGFS B、GoogleMapReduce C、GoogleBigtable D、GoogleChubby 14、IaaS是（C ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 15、云计算可以把普通的服务器或者PC连接起来以获得超级计算机计算机的计算和存储等功能，但是成本更低。(A) A、正确 B、错误 16、Raid1是备份量极高的Raid策略，相应的他的保护能力也很强（B）。 A、正确
由工业和信息化部支持、赛迪集团与浙江省经济和信息化委员会联合主办的“中国城市云计算系列现场会”（杭州站）7月13日在浙江省人民大会堂隆重举行。本次会议的主题为“云经济助推中小企业创新发展”。杭州东部网络科技有限公司副总经理宋述东在会上发表《智慧园区云搭建创业创新环境》主题演讲。 宋述东指出，物联网是向互联网向物理世界的延伸，云计算是基于物联网的IT资源的使用和交互的模式。他认为物联网和云计算的关系是一个优势互补的关系，物联网所面临的问题正好是云计算的特点，如低成本、大规模、海量实时数据，而大数据的交互处理等问题都是云计算要解决的问题。 以下是杭州东部网络科技副总经理宋述东演讲实录： 宋述东：各位好，我今天介绍的主题是智慧园区云搭建创业创新环境。我们是东部软件园发展科技产业的载体，下面我会结合东部软件园在智慧园区实践方面的经验谈一下这方面的认识和体会，主要分为两个方面。 东部软件园建立于2001年，我们在建园之初就提出了“培育创新创业环境，加速中小企业成长，带动区域经济提升”的宗旨，经过了十几年的建设发展，目前已经成为浙江省一家有代表性品牌的科技园区，我们也相应的获得了包括浙江省科技企业孵化器，国家级科技企业孵化器等一系列的荣誉。我们园区坚持以客户为中心，以科技产业、科技投资、科技孵化为内涵，搭建中小企业科技创新综合服务平台，通过企业集聚形成了五大特色产业集群，这里包括了电子商务、服务外包、集成电路、物联网、地理位置信息这些产业，每一个产业里都有品牌性的企业，还有大量中小型的科技企业。 今年成立的中国软件园区发展联盟大会上，我们经过工信部和软件园区一致推选，我们和国内十大园区一起成为中国软件园区发展联盟的副理事长单位，也是对我们在园区行业工作成绩的一种认可。在我们东部软件园发展过程中，我们确立了中国科技创新产业园这么一个总目标，不断在探索一条可持续发展的科技园区成功发展模式。从这个战略目标的角度也提出了新的要求，归纳起来主要是两个方面，一是园区的转型升级，也就是解决科技园区如何实现低碳、高效、可持续的发展问题。第二，中小企业的成长问题。这是围绕着科技创新服务体系的建设，加快科技产业的发展。 针对这两方面的需求，我们结合在园区的实践经验，并运用物联网和云计算相关的技术，我们制订了智慧园区的系统解决方案，这个系统解决方案的意义，一方面是实施园区信息化提升工程，在提高园区基础设施和客户关系信息化水平基础上，全面深度开发园区信息资源，目的是为园区产业培育和企业发展提供增值服务，解决了科技园区的可持续发展问题，实现了社会、经济、和环境效益的统一。 另一方面意义，带动新兴产业带动作用，刚刚也提到了我们的智慧园区主要是应用了物联网和云计算这两大新兴战略产业，物联网是向互联网向物理世界的延伸，云计算是基于物联网的IT资源的使用和交互的模式。我们认为物联网和云计算的关系是一个优势互补的关系，物联网所面临的问题正好是云计算的特点，比如低成本、大规模、海量实时数据，大数据的交互处理这些问题都是云计算要解决的问题。
云计算期末考试试卷及 答案 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
云计算与虚拟化考试 一、单项选择题(每题2分,共45题) 1、云计算就是把计算资源都放到上（B ） A、对等网 B、因特网 C、广域网 D、无线网 2、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（C） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化 D、网络虚拟化 3、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。（A） A、正确 B、错误 4、一个有10个硬盘组成的Raid5阵列最多可以允许（D）个硬盘出现故障不影响其数据的完整性。 A、1个 B、2个 C、4个 D、5个 5、相比各种网路存储的设置技术来讲，本地硬盘还是最快的（A ）。 A、正确 B、错误 6、SaaS是（A ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 7、微软于2008年10月推出云计算操作系统是（C） A、GoogleAppEngine B、蓝云 C、Azure
D、EC2 8、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（A ）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。 A、虚拟 B、真实 C、物理 D、实体 9、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 10、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚拟交换机。(B ) A、正确 B、错误 11、（D ）在许多情况下，能够达到%的可用性。 A、虚拟化 B、分布式 C、并行计算 D、集群 12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D） A、高扩展性 B、高可用性 C、高安全性 D、实现技术简单 13、与开源云计算系统HadoopHDFS相对应的商用云计算软件系统是（A） A、GoogleGFS B、GoogleMapReduce C、GoogleBigtable D、GoogleChubby 14、IaaS是（C ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务
【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
物联网与云计算的结合[1] 人的生活越来越离不开互联网，而人更离不开的是赖以生存的客观事物，物物相连的物联网概念深入人心，应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状，探索将物联网与云计算结合起来的具体思路：即相关物理设备的对应方式，单个云计算中心对多个业务终端，多个云计算中心终端积等方式；挖掘其中的意义，提出对结合的应用的前瞻；简要分析当前面临的待解决的主要问题。 互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展，人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递，各种网络通信层出不穷，万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时，人们要求互联网更加适用于生活的细节，物联网(The Internet of things)应运而生，从他概念的提出到如今各种应用实例的出现，表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化，智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务，廉价以及方便等特点，成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合，势必是一种趋势，他们之间的关系，可以举个例子来说，而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算就是人的大脑。 物联网与云计算是什么关系[2]？ 云计算是实现物联网的核心。运用云计算模式，使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理，智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中，将各种物体充分连接，并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心，进行汇总、分析和处理。 从物联网的结构看，云计算将成为物联网的重要环节。物联网常见的层次结构包含：感知层，将物品信息进行识别、采集；传输层，通过现有的2G、3G以及未来4G通信网络将信息进行可靠传输；信息处理层，通过后台的云计算系统来进行智能分析和管理。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享（包括计算资源、网络资源、存储资源、平台资源等）、业务快速部署、人物交互新业务扩展、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。物联网强调物物相连，设备终端与设备终端相连，云计算能为连接到云上设备终端提供强大的运算处理能力，以降低终端本身的复杂性。二者都是为满足人们日益增长的需求而诞生的。 物联网与云计算的结合思路： 物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种。 第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。 这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。 第二，多对多，即多个云计算中心，大量业务终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等
云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案
目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)
《云平台与存储技术》2016-2017-2 复习题目 一选择题 1.云计算是对（）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； 答案：D 2.从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是（）； A.超大规模 B.虚拟化 C.私有化 D.高可靠性； 答案：C 3. https://www.doczj.com/doc/9f15631098.html,公司通过（）计算云，可以让客户通过WEB Service方式租用计算机来运行自己的应用程序。 A. S3 B. HDFS C. EC2 D. GFS 答案：C 5. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（）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 答案：A 6. 亚马逊AWS提供的云计算服务类型是（） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都是 答案：D 7. 将平台作为服务的云计算服务类型是（） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 答案：B 8 将基础设施作为服务的云计算服务类型是IaaS，其中的基础设施包括 （） A.CPU资源 B.内存资源 C 应用程序 D.存储资源 E.网络资源 答案：C 9 关于虚拟化的描述，不正确的是（） A 虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。 B 虚拟化技术可以扩展硬件的容量，简化软件的重新配置过程。 C 虚拟化技术不能将多个物理服务器虚拟成一个服务器 D CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU运行，允许一个平台同时运行多个操作系统。答案：C 10 windows azure 属于云服务的哪一类（） A SaaS B PaaS C IaaS D 以上三项都不是 答案：B 11云计算作为中国移动蓝海战略的一个重要部分，于2007年由移动研究院组织力量，联合中科院计算所，着手起步了一个叫做（）的项目。
云计算与物联网 “云计算”概念由Google提出，一如其名，这是一 个美丽的网络应用模式。云计算时代，可以抛弃U盘等移动设备，只需要进入Google Docs页面，新建文档，编辑内容，然后，直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司，他可以直接打开浏览器访问URL。我 们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。 1、狭义云计算 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。 2、广义云计算
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。 解释： 这种资源池称为“云”。“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。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。 有人打了个比方：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。 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed 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
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、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。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility
(1) 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
浅谈云计算和物联网的关系 一、云计算概念 是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。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；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，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。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与互联网更相似。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。特别是用户有海量数据需要处理，而自身的硬件设备或软件资源又无法胜任时，云计算便展现出它独有的魅力。 二、云计算的应用 在我们日常生活中，我们与Internet接触的同时，就已经感受到云计算的魅力。其实，云计算就在我们身边: 在线影视、即时通讯、在线查询系统、在线交易、邮件服务、搜索引擎等等，这些都是我们身边的云计算。 当然，云计算的应用范围远不止这些。云计算在多个领域都具有广泛的应用，特别是在需要海量数据处理的应用领域，更是发挥着不可替代的重要作用: ①科研领域: 地震监测、海洋信息监控、天文信息计算处理；
②医学领域: DNA信息分析、海量病历存储分析、医疗影像处理； ③网络安全领域: 病毒库存储、垃圾邮件屏蔽、动画素材存储分析； ④图形和图像处理: 高仿真动画制作、海量图片检索； ⑤互联网领域: Email服务、在线实时翻译、网络检索服务。 三、物联网概念 定义：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 “物联网概念”是在“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。物联网(Internet of Things)这个词，国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。 四、物联网应用 物联网具有广泛的应用，涉及到智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。应用其实不仅仅是一个概念而已，它已经在很多领域有运用，只是并没有形成大规模运用。
陕西省大数据与云计算产业示范工程 实施方案
陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案 为贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔〕50号），结合《陕西省大数据与云计算产业五年行动计划》（陕政发〔〕22号）要求，制订本实施方案。 一、工作思路和发展目标 （一）工作思路。利用两年时间，经过示范工程带动，探索总结大数据“汇聚、开放、交易”规则，把握大数据产业发展规律，促使我省大数据产业生态体系不断完善。 （二）发展目标。到底，经过四大工程实施，形成具备产业支撑能力的增长点和明晰的发展方向，西咸新区成为国家级大数据与云计算产业基地。引进5家以上国内外有影响力的大数据龙头企业，引进10家以上国家部委数据中心，培育壮大一批产业关键环节骨干企业，其中规模以上企业超100家。 二、四大示范工程 围绕云计算服务、信息融合、大数据应用、产业基地建设等产业链关键环节，组织实施秦云、城市信息融合示范、大数据应
用示范、产业基地示范等四大工程，引导和推动数据汇集、企业云集、产业聚集。 （一）秦云工程。 启动建设“N+1”云工程（N即15朵行业云，1即大数据交换共享平台），建设15朵行业云，引导带动政府部门、企业和社会购买云服务，推动数据公开及社会化开发利用。建设大数据交换共享平台，实现各行业云的数据交换共享，并与省信息化中心互联互通。各行业云按照政府数据开放和共享的要求向社会公众和产业链开放，带动软硬件提供商、运营商及平台服务商等产业链上下游整体发展。到底，带动大数据相关产业实现产值50亿元以上。 1. 工业云。继续推进陕西工业云建设，提供云资源、云智慧、云应用、高性能计算、工业协同设计五大类服务。（省工业和信息化厅负责） 2. 工商云。整合三证合一、法人单位、企业信用信息公示、广告监测等信息平台和系统，建立工商大数据，实现一体化市场准入、市场监管，强化市场主体的服务与监管。（省工商局负责）
物联网与云计算的结合 (XX大学通信工程学院电子信息工程系，重庆，400044) 摘要：人的生活越来越离不开互联网，而人更离不开的是赖以生存的客观事物，物物相连的物联网概念深入人心，应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状，探索将物联网与云计算结合起来的具体思路：即相关物理设备的对应方式，单个云计算中心对多个业务终端，多个云计算中心终端积等方式；挖掘其中的意义，提出对结合的应用的前瞻；简要分析当前面临的待解决的主要问题。 关键词：物联网；互联网；云计算 正文： 互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展，人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递，各种网络通信层出不穷，万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时，人们要求互联网更加适用于生活的细节，物联网(The Internet of things)应运而生，从他概念的提出到如今各种应用实例的出现，表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化，智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务，廉价以及方便等特点，成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合，势必是一种趋势，他们之间的关系，可以举个例子来说，而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算人就是人的大脑。 物联网与云计算的结合思路： 物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种。 第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。 这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。
第一章 什么是“新摩尔定律”： 每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和。 云计算具有哪些特点： （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 云计算按照服务类型大致分为三类： 将基础设施作为服务（Iaas）、将平台作为服务（Paas）、将软件作为服务（SaaS）什么是Iaas？ 将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如AWS的弹性计算云EC2和简单存储服务S3。 什么是Paas？ 对资源的抽象层次更进一步，它提供用户应用程序的运行环境，典型的如Google App Engine。 什么是SaaS？ 它的针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务，如Salesforce公司提供的在线客户关系管理CRM服务。 云计算技术体系结构分为四层： 物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层 （管理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分） 物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件。
资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池。构建资源池更多的是物理资源的集成和管理工作。 管理中间件层负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用服务。 大数据具有4V+1C的特征： （1）、数据量大（2）、多样（3）、快速（4）、价值密度低（5）、复杂度 全球企业的IT开销分为三部分:硬件开销、能耗和管理成本。 云计算的优势： 云计算有更低的硬件和网络成本、更低管理成本和电力成本以及更高的资源利用率。 云计算与大数据之间的关系： 大数据是需求，云计算是手段。没有大数据，就不需要云计算。没有云计算就无法处理大数据。 什么是云计算： 长定义：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。短定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 云计算的管理中间件层:负责资源管理、任务管理、用户管理、和安全管理等工作。 资源管理:负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽它，并对资源的使用情况进行监视统计； 任务管理:负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映像部署和管理、任务调度、任务管理、生命周期管理。
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Bill Inmon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。
浅析大数据与云计算物联网等热点的关系 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。”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Bill Inmon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
作为数据存储巨头，EMC的大数据理念是，首先从“大”入手，“大”肯定是指大型数据集，一般在10TB规模左右。很多用户把多个数据集放在一起，形成PB级的数据量。同时从数据源来谈，大数据是指这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。 大数据来源 我们看到，各种行业都出现了大数据趋势，有些可能是零售业商户，要对零售业数据进行分析，或者是一些有关全球天气预报模型的数据，还有油气行业一些地理信息数据，比如基因学分析，医学中也有成像类的大数据，甚至电影、娱乐行业还有用于渲染的大型数据存在。 大数据与现实生活 大数据能带来什么变化呢？里克·斯莫兰的“大数据人类面孔”项目讲述了许多故事：海象通过头顶的触角探索海洋；借助卫星击准蚊子；加纳用短信系统防止假药销售；智能手机可以预测谁正在变抑郁；信用卡在使用者离婚前两年就能预测离婚；药片直接将信息从人的身体传给医生。 通过对卫星以及全球数亿传感器、RFID标签、带GPS的相机和智能手机实时收集的数据做可视化处理，人类就可以感知、测量、理解和影响人类的生存方式，实现先辈们遥不可及的梦想。 2012年3月，里克·斯莫兰和JenniferErwitt发动全球各地100
CY大数据云计算中心项目技术方案 1.项目概述 1.1.项目背景 随着互联网+的被提出和云计算产业的不断发展，以及各行业信息化建设的推动，随之相关的业务数量呈爆发式增长。现有的IT基础设施越来越不能满足IT运维人员和用户的需要，一方面物理服务器的数量随着用户的需求持续增加，另一方面大量低利用率的设备占据着数据中心宝贵的机柜空间，造成了资源浪费。同时各省市各级单位大量重复建设数据中心，虽然目前基本实现的数据的互联互通，但是在整体范围内并没有实现资源整合和统一调度，无法实现资源的合理利用。 云计算和虚拟化技术的引入，将高效解决当前面临的一系列问题。云计算(cloud computing)改变了传统的IT基础设施交付和使用模式，通过虚拟化和云计算技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟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。 云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的信息化平台有着重要的意义，并且将有助于解决上述问题。各个政府单位和企业也迫切需要通过实施虚拟化和云计算技术打造行业内私有云，提高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复投资，同时降低运营成本。可以说，目前行业私有云平台的建设对于信息化的发展影响重要而深远。 1.2.建设目标 1）建设一个基于云计算技术的IaaS平台，提供虚拟机服务，将原来部署到物理机上的业务迁移部署到虚拟机上，并整合多个业务系统 2）通过基础架构云平台，打通底层资源池，将单位或者企业内部的所有的硬件资源、虚拟资源、应用资源进行互通和整合，实现对所有基础架构资源（可包括下级单位或分公司）的统一管理、弹性分配和调度。 3）实现统一的自助式资源服务门户。 4）采用高可用、安全、稳定的虚拟化底层架构；采用成熟先进的理念、技