云计算基础知识
公有云：公有云通常指第三方提供商用户能够使使用的云，公有云一般可通过Internet 使用。能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值，公有云作为一个支撑平台，还能够整合上游的服务（如增值业务，
广告）提供者和下游最终用户，打造新的价值链和生态系统。
私有云：私有云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。
私有云可由公司自己的IT 机构，也可由云提供商进行构建。在此“托管式专用”模式中，像DMT这样的云计算提
供商可以安装、配置和运营基础设施，以支持一个公司企业数据中心内的专用云。此模式赋予公司对于云资源使
用情况的极高水平的控制能力，同时带来建立并运作该环境所需的专门知识。
企业云：一种基于云计算的，满足企业高扩展性、高可用性、组织和业务快速变更，实现企业协同管理，满足企业扩张、创新升级需求的平台技术框架。随着产业链整合、市场竞争日趋全球化，企业的需求和用户的消费习惯都在改变，
企业需要提供简单、快捷的商务云计算服务来满足企业扩张、产业链整合及创新升级的需要。
SaaS：SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。就像
打开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，从SaaS提供商租赁软件服务。
IaaS：I aaS提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理、存储、网络和其它基本的计、算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的
选择、储存空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（例如，防火墙，负载均衡器等）的控制。PaaS:P aas提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、
操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托
云计算：关系数据库你就要被淘汰了
https://www.doczj.com/doc/ef11650627.html,/cio/ 2010年10月24日10：11 来源：网界
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【文章摘要】这些数据库具有一些共同特征，正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行----意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。它们本质上都不是事务性的，并且都牺牲了一些高级查询能力以换取更好的性能。(在很多情况下，这些数据库可以通过对象调用来检索，而不用SQL，无论如何，对程序员来说，前者更自然些)。
“在云计算计划里将找不到关系数据库的影子，这并非偶然，因为关系数据库不适合用
于云计算环境“Geir Magnusson，10Gen工程副总裁这样认为。10Gen是一家按需平台服务
供应商。
Magnusson帮助编写过Apache Geronimo应用服务器软件，本周在纽约举行的O'Reilly
Web 2.0 会议上发言中他指出：“云计算是一种不同的技术，不同得足够改变开发者看待问
题和解决问题的方式”。“我们将不得不重新审视我们做事的方式”，他说。
在发言期间，Magnusson列举了许多被专门开发用于云计算环境的新型数据库，包括
Google'的Bigtable, Amazon的 SimpleDB, 10Gen自己的 Mongo, AppJet的 AppJet 数据库以及甲骨文开源BerkelyDB。
Magnusson指出，这些数据库没有一个是关系型的(他特别强调了一个值得注意的例外“Drizzle”，MySQL应用于web环境的一个精装版)。
这些数据库具有一些共同特征，正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行----意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。它们本质上都不是事务性的，并且都牺牲了一些高级查询能力以换取更好的性能。(在很多情况下，这些数据库可以通过对象调用来检索，而不用SQL，无论如何，对程序员来说，前者更自然些)。
尽管大型关系数据库如甲骨文公司提供的产品，已经被部署在很多数据中心，但云计算需要一种不同的设置来充分发挥其潜力。数据库组成部分在不同位置的分散对云计算很必要，这也是其名得来的原因。在辽阔的地理距离之间执行复杂查询可以减少响应时间，此外，设计和维护支持不同位置的相关数据备份并在一个点瘫痪时能保证该数据同步的体系并非易事。
“云体系结构里的衡量具有不同于我们现在使用的关系型结构的属性”，他说，其结果是：“在云体系结构里，关系不复存在，人们以群集形式看待数据”。
Magnusson的观点得到会上另一位发言人AdaptiveBlue 公司的Alex Iskold的赞同，AdaptiveBlue是一家以客户为导向的公司，该公司提供一种浏览器插件，能根据用户的使用历史，使用语义标记和Web服务体现个性化设置。该公司把服务建立在Amazon的托管平台服务上，包括SimpleDB。Iskold指出如果AdaptiveBlue使用关系型数据库那么这种服务将不会扩大到广泛使用
云计算推波助澜非关系数据库蓄势待发
2009-04-18 19:26:03 来源：51CTO
在过去的日子，当你有数据需要存储管理的时候，办法很简单：安装一个正式的数据库，将需要存储的数据录入进去，让系统帮你进行分类管理，而你只需要花时间去选择哪家数据库提供商。现在事情并非如此，一些新兴数据库工具开始泛滥，赋予了“数据库”这几个字眼更多的含义，打破了传统数据库关系模型。有经验的数据库管理员称之为“玩具”，认为它们有很严重的威胁，而这些威胁就是来自这些新兴的数据库。一些傲慢的家伙为新兴数据库很好用，速度很快，满足他们手头的需求，置威胁于不顾。
非关系型数据库正在吸引人们的注意，因为它们可以忽略许多的规则，而这些规则正是经验丰富的数据库管理员积累的深刻教训。问题是现在这些规则的条条款款已成为一种束缚，使得很难创建一个真正强大的、让多台计算机一起运行的数据库系统。因为所有的Web 应用程序设计者都梦想构建一个多机运行的应用程序，保存所有用户的所有数据，要想做到这些，有些老的规则需要避开，甚至是打破。
首当其冲的事情就是摒弃旧的JOIN操作。大学生曾经严格的按照课后作业的要求，如何标准化数据，将一个表格划分为许多的部分。那个时候磁盘非常贵，数据标准化工作显得额外重要。问题当数据分散在不同机器上的时候，JOIN操作真的使得速度变得很慢。现在磁盘空间非常便宜，许多数据模型并没有从数据标准化中受益，因此JOIN操作很容易就被摒弃。
立即一致性和最终一致性的差别依赖数据的重要性来定。那些听到这些新兴数据库就要拿心脏病药的保守者通常是银行的程序员，它们希望确保每天结束后收支相等。毕竟银行的领导不能忍受由于失败的数据库事务而导致帐目出错。
但是许多现代的Web站点不会因为某个事务失效而不能运行的。我看见Facebook经常有小故障。不会因为某些评论数据丢失了就不能运行了。这些网站不会像银行那样苛刻关注帐目清算，它们不需要关系数据库所有的功能。(一些人开玩笑说银行应该把购买Oracle 许可证的钱拿出来成立一个基金，赔偿那些因为失败的事务操作导致钱丢失的人们。)
为了更好地理解这些非关系型数据库的扩展层，我捡了几个进行测试，构建了几个测试应用程序。发现它们主要的命令操作不会超过这三个：插入、更新、删除。有一些提供群集，有一些只能提供某种服务，有一些夸大其词说接管整个服务器栈，有一些比其它的数据库提供更好的AJAX工具。但是，他们中没有一个合适，它们都不能供银行来使用。
文中我没有介绍其它几个有趣的数据库，一是由于本文篇幅限制，二是因为它们和我以下提到的几个没有多大的区别。举个例子，Sun公司正在构建一个关系型数据库，称之为Derby，用Java虚拟机一起使用。Oracle也有它自己的嵌入式数据库，叫做Berkeley DB，但是现在称之为Oracle Embedded Database。有些程序员甚至创建了低费用的程序库，将对象直接写入到磁盘中。这些产品也延伸了“数据库”这几个字眼的含义，但是我不准备在这里陈述它们。
Amazon SimpleDB数据库
SimpleDB是Amazon推进云计算服务计划中最为高级和最似云技术的组件之一。一旦你签约雇佣Amazon的服务，获得通行密码，你就能将包含键值的Web Service XML文件装载到SimpleDB中去，只要你持续支付费用，它将一直为你存储这些数据。你不需要考虑安装任何应用程序或者备份什么。Amazon在它的Web service墙后已经为你隐藏了所有这些工作。
SimpleDB是两级分层结构。最上面的一级是"domain"，第二级是"item"。在你选择domain 和item 名之后，你就写入了键值。SimpleDB相对来说有丰富的API,拥有对数据排序能力，甚至具备计算出匹配查询结果的item数目的能力。你甚至能写查询语句，可以查
询那些不从某个特定字符串开始的值。这或许和我们使用的SQL和Oracle数据有很大的区别，但是这些低租金的数据库也有自身的缺点，甚至不能对结果集进行排序。
SimpleDB设计初衷是和Amazon的Simple Storage Service (S3)一起使用的，但是每对键值的大小限制在1024字节。这对于很多的字符串来说，已经足够了，但是对于许多的内容引擎是不够的。因此你在S3中存储的是数据的指针。
现在使用类似JOIN这样的操作还有一些限制，需要多种调用。每个查询只能运行5秒钟。结果仅能保持250个item。每个item仅有250对。还有许多的常见操作有限制，有人开始思考SimpleDB是给我们的生活带来了便捷或是麻烦。
Amazon开始重写API，企图得到更多更好的认证。到2009年9月，整个SSL都会运行call，提供安全和认证。Amazon也增加了安全机制，使用更多的复杂的哈希算法来将更多的请求打包。这些仅仅是Amazon取得的小的改进。
该公司也创建了更多的程序库，让服务的使用更加简单。这里有许多的软件包和主流以及一些少见的语言结合使用。文档相当广泛，很容易找到。通常你可以很快启动你的工作，开始存储数据所用的时间也缩短了。
现在价格也很合适。Amazon最近将存储的价格从1.5美元降到25美分每G字节。公司将收费透明化，目的是激励用户来计划他们的消费预算。
Amazon有一套先进的条款来处理使用期限问题。有许多的条款来处理你可能遇到的问题，有一些吸引了我的注意力。举个例子，Amazon申明，“我们可能删除最近6个月存在SimpleDB中却没有访问的内容，但是不用负任何责任。”这对于只是为了给系统做测试的人来说很容易接受。从措辞来看，Amazon此举的目地就是为了保持它的数据中心良好运行。
还有其他的一些问题。举个例子，使用期限条款包括一长列禁止数据，如“助长非法活动”，带有“种族、性别、宗教、国籍、残疾、性取向、年龄”歧视的数据都是禁止的。这存在一个问题。想像一下如果为某个教堂开展反男同性恋婚姻运行了一个网站。这听起来你确实有性取向歧视。但是，如果你是开展男同性恋婚姻的宣传活动，反对这些教堂的呢，这个时候还能说你是在歧视这些基本的宗教信仰吗?
我对那些正在分析处理这些抱怨的律师感到遗憾，但是至少他们可以高枕无忧了，因为他们知道这些数据可以以任何理由或者是没有理由的删除掉。如果你仅使用免费的服务，Amazon不会给你任何通知，就会删除你的数据，但是你如果是付费用户，就承诺有60天的提醒通知，在期限内你就能将你的数据处理好。
Google App Engine
Google App Engine本质上不是一个数据库。他是一种云技术，用于分布式Python应用程序，它是和自己隐藏在内部某个地方的数据库一起工作的。不首先通过应用程序层来访问数据库是不可能的。但是封装一个数据库命令和格式化请求数据并不困难，因此我们可以认为App Engine是一个数据库，只不过这个数据库附加了一个以Python语言写的嵌入程序。
这种额外定制的层非常有用。许多关于其它“玩具”数据库的抱怨围绕在某个缺少的操作导致不能找到正确的结果。如果你想给这里的数据库增加一些功能，你能够用Python语言自己开发出来。如果你想要有JOIN操作，你能自己用Python语言写，也能同时定制内存缓存器。这对于那些让用户存储他们自己数据的Web应用程序特别有用。如果你需要增加安全控制权限，限制每个用户看到自己应该看到的内容，你也可以用Python语言实现。
App Engine数据存储比Amazon的SimpleDB更具结构结构性，它的结构性很大一部分来自Python的对象模型。你存储的不是成对的键值，而是Python对象，这些对象被定义成非常类似于SQL模式。你能为每列设置数据类型，在你需要的列之间进行索引。事务机制也深深的和Python联系在一起，因为每个事务实际上就是一个Python函数。这么说有一些过分简单化，因为对这个Python函数还是有一系列的限制的(如每个数据项只能更新一次)。好的消息是Google数据项正在创建特殊的事务方法，对一些普通行为(如“创建”或者“更新”一行)进行抽象。
检索有意做成类似于SQL查询，实际上，Google提供它自己的类SQL语言，GQL。使用的时候，GQL被解析成查询语句。App Engine还有一套基于Python的方法集，方法集合拴在一起处理数据集合和查询。你不需要浪费分析查询周期。
值得一提的是Python栈包括了一些最好的数据库也不具备的功能特性。有一个程序库来操作图像文件，通过剪切和Goolge特有的“I feel lucky”功能对图片进行修补。你也可以将数据存储为Goolge文档，电子表格和日程数据项。起初App Engine看起来仅仅像是一个数据库，但是你也能容易的在Google栈里进行数据抽取。
直到几周前，App Engine还在测试阶段，使用它是免费的。只要你的使用空间大小在基本的限额之内，它仍旧是免费的。另外，Google的收费机制和Amazon极为相似。存储的价格比Amazon的更便宜(每月每G字节12美分)，带宽的收费是相同的(10美分没G字节)。
Google的使用期限责任制与Amazon的不同。你需要制定一个个人隐私策略，保护你用户的数据。如果你的用户违反了版权规定，你必须反应给DMCA(千禧年数字版权法)，你不这么做的话，Google将会为你这么做。Google保留在任何时间以任何理由删除内容的权利。“你同意Google删除、丢失任何存储内容和服务试用期传送内容、保持的通信而不负任何责任。”
这些条款越来越受到关注。现在Google承诺在决定注销账户前预留90天的时间让你将数据从服务器取走。其它受关注的条款在DMCA的问题上，这使得许多人都不解。
存在这么一个问题，如果你决定离开Google或者说Google让你离开时该怎么办。Google发布了一个不错的开发工具，让你轻松在本地机器上测试你的应用程序。使用这些工具在你机器上测试是没有技术问题的，除非你没有支持类云技术的功能。包括测试在内的数据存储自身是不会自动复制自己的，但是在自己本地机器上却能实现其它的功能。像以前一样，有一些法律问题，因为“许可证的唯一目的就是让你使用和享受提供服务的好处。”
Apache CouchDB数据库
毫无疑问我们需要使用云技术来享受这些新的服务。CouchDB是众多开源项目中的一个，该项目构建了一个用于存储key-value pairs的数据库。这个项目使用Erlang语言编写的，受Apache 软件基金支持。你可以下载源文件在任何机器上安装，然后编译运行它们。使用它是没有费用的，除了你需要花钱购置服务器。
CouchDB与Amazon的工具是相似的，但是它有一些特别之处。你仍旧以行的形式来存储key-value pairs，但是这些key-value pairs可以是任何标准的JSON(JavaScript Object Notation)数据类型，如布尔和数字类型。值的范围不局限于1024字节长度的字符串，有办法可以让其存储长数值，甚至是图形。所有的请求和响应格式化为JavaScript。没有基于XML 的Web Services，只有JSON.
最大的不同在于写查询语句。CouchDB可以通过JavaScript单独写map functions和reduce functions。一个简单的查询或许仅仅就是一个map function，带有一个“If”子句来测试数据比某个数值大还是小。只有在你试图计算统计由map functions查询的数据时才会用到reduce functions。发现计算行的个数很容易办到，但是也有可能丢失了一些其它很酷的特性，因为map function只能由JavaScript来写。我除了发现计算出匹配的数目，至于其他的非学术的用途我还没有弄清楚。文档包括了一个给人印象很深刻的reduction function，用来归并统计的，但是我不知道CouchDB真的是否是处理这类事情的正确工具，如果你需要更复杂的统计，妥当的就是坚持使用传统的数据库，获得统计报表。
这个项目还有一些限制的。项目的首页称之为“一种分布式，容错，自由面向文档模式的数据库，”没有一些人工干预你是不会获得分布式和容错功能的。CouchDB有一个好看的AJAX用户界面，包含了一个form表单，能让你复制数据库。但是还不是自动的。
CouchDB计划会增加存取控制和安全模式，但是没有以文档的形式展示出来，在API 中也没显示。他们设计的初衷就是使用纯JavaScript，取代SQL,或者其他的语言，这是一个好的主意，你不会获得或者失去权限阅读文档，你能写JavaScript函数来返回true或者false 结果。
使用纯JavaScript也并非坏事。当我使用这些数据库的时候，我很快发现有人能够在客户端开发一个安全模型层，使用一些不错的加密技术。在客户端加强安全控制，就能减少服务器端的工作，我在《半透明数据库》一文中有一些介绍。
这个特点正在驱使一些极端用户使用CouchDB作为整个服务器栈。J. Chris Anderson，项目的委托人之一，写了一篇文章，证明CouchDB是一个应用程序服务器的全部所需。用于显示和与数据交互的业务逻辑是用JavaScript编写的，从CouchDB下载后是一个JSON 数据包。
在Anderson的眼里，当所有的功能都能用JavaScript实现，在服务器上使用Ruby、Python、Java、PHP没有什么大的意义。这种看法或许有些极端，因为总会遇到一些情况，客户机器不能保证能正确的实现一些功能，客户端的客户比我们知道的东西少。像CouchDB 这种轻量级的工具使得人们开始考虑完成一项工作真正需要多少代码。
Persevere数据库
初一看，Persevere数据库像其它大多数数据库一样。将键值对录入进去，它就将其存储起来。但是，这只是一个开头。Persevere提供了完善的对象分级结构，使得用户可以给数据库增加更多的结构，提供比上一代传统数据库更多的form。Persevere更多的表现出是一种JavaScript对象的后端存储设备，JavaScript对象由像Dojo这样的AJAX工具包创建。
Persevere引以为自豪的是它的“schema-free”，这一特点使得它与其它数据库有很大的区别。Persevere可以让你随心所欲的增加schema。Persevere并非把分级结构的顶层称为一个domain(SimpleDB这么称呼),也不称之为文档(CouchDB这么称呼)，Persevere称之为对象，它甚至可以让你创建对象的子类。如果你想违背规则，你也能坚持某些字段使用某一类型，但是这是不推荐的。Schema规则是可选的。
由于Persevere与Dojo连接紧密，Persevere提供了大量的连通性。你可以创建网格，树形窗口小部件，接着将其直接链接到JsonRestStore，窗口小部件让你编辑数据。你可以通过20行的JavaScript代码就能远程访问一个数据库。
我遇到过许多的小的误操作，这些误操作可能是由于我缺乏经验导致，而不是潜在的Bug。当我准确的弄清楚如何做的时候，一些操作就会正确启动。Persevere本身并不是特别需要掌握，但是AJAX框架是你直接面对的。来自Dojo的文档比大多数AJAX框架要好，但是你得花一些时间来学习Dojo，才能掌握隐藏在Persevere表面后的潜在复杂性问题。
云技术和群集
尝试了这些数据库之后，我能明白为什么有人会一直称它们为“玩具”。它们功能有限，即便有新的功能，但是这些新的功能会约束你的选择。许多次我意识到SQL世界的标准功能让生活更加简单。许多基于标准SQL的工具，如报表引擎，不能连接这些新兴的数据库。使用MySQL或者Oracle这些数据库能够完成许多重大的功能。
但是，这不代表将来在我的项目中我不去使用这些新兴的数据库。它们是固态数据存储，与AJAX集成得如此紧密，使得开发更加容易。另外，多数Web站点不需要MySQL或者Oracle的所有功能，JOIN-free模式对许多普通数据结构仍旧非常有用，包括一对多关，一对一关系型数据，甚至多对一关系。
另一个问题是是否使用云技术或者构建你自己的群集。Google和Amzon都提供多机服务承诺，CouchDB和Persevere是不能匹敌的。Persevere团队声称在将来将会扩展。但是很难预料Amazon和Google的承诺有多好。如果Amazon和Google丢失了一个硬盘怎么办?如果它们丢失了一个机架怎么办?他们还没有做出很清晰的承诺和使用期限所负的责任。
举个例子，Amazon的条款重复声明了很多次：“我们对于为授权的访问、改变、删除、损害、丢失任何你的内容、应用程序，或者你提交的数据、服务帐号都不负责任。”
我不是说在责备Amazon或者是Google，因为谁都不知道谁应该对丢失的事务负最终
的责任。有可能是任何一个程序员，实际上也很难判断谁破坏的。但是，我们知道更多信息会更好。SimpleDB中的数据是存储在RAID磁盘中吗?当同一地区发生地震，飓风或者火灾时别的地区另外的备份吗?在线备份社区正准备开始提供这类服务的细节了，但是云技术还没有计划这样做。
所有这些顾虑让我们清楚的认识到他们仍旧是玩具数据库，打破了传统数据库的规则，对那些可以忍受数据丢失的应用程序是合适的。它们很有趣，有快，在价格方面也很合适，你的注意力可以不用放在选择数据库提供商，而是放在如何解决没有JOIN操作怎么办的问题上。
第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作
发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作
发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节
3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口
云计算与大数据是什么关系? 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
云数据库：放眼无穷处 [11-27 17:51:08]作者：王翔责任编辑：heyaorong 作为广义云计算的一种高级应用，云数据库蕴含着前所未有的数据服务交付能力。它倡导类似于自来水取用一般的服务机制，在理想状态下，它能够支持无限的并发用户，提供永不枯竭的数据应用资源。 作为企业IT系统的核心部件之一，数据库承载着最重要的信息资产——数据。不过，随着时间的推移、业务的拓展，越来越多的企业发觉正在逐渐失去对数据的控制力。数据形态的多元化、数据容量如脱缰野马般的爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量的极限。与此同时，数据的维护于管理工作日益繁重，DBA（数据库管理员）们日复一日地在备份、优化、扩容、高可用的工作间往复循环。 如何解决数据容量激增与管理任务繁琐的矛盾？最近一段时间被业内各界大肆追捧的云计算技术或许担当拯救者的角色。通过营造服务型的数据库应用环境，立足于“云”之上的数据库系统有望被赋予全新的数据服务交付能力。 云计算与云数据库 作为一种基于互联网的超级计算模式，云计算同时也构建起一种全新的商业模式。云计算使用的硬件设备主要是成堆的服务器，企业和个人用户可以通过互联网获取计算能力，未来也可能出现一些超大型企业内容通过广域网获得计算能力的模式。这种运算模式从表面看是避免了大量的硬件投资，更深层次的优势是对运维成本的节省。其基本原理为，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而为更大范围的用户提供“足够用”的计算能力。 虽然运行方式存在很大差别，但与现有的应用一样，云环境下计算的主要对象仍是数据，因此“云+数据库”的结合产生了两种模式。一种模式为运行在“云”中的DBaas（即Database as a Service）。另一种模式为云数据库（即CloudDB，或者简称为“云库”）。 比较而言，DBaas更接近于关系数据库管理系统（RDBMS）。实施方面，我们跟运营商说需要一个运行在云中的数据库实例，MySQL也好、Oracle也好，他们基于云存储体系完成后提供给我们一个连接许可，然后我们使用这个实例即可。 反观云数据库，其与现有的RDBMS存在较大差别，虽然都是关系数据模型，但我们不应该也无法做出其是MySQL还是Oracle的假设，它就是一系列的二维表格，操作方式也是基于简化版本的类SQL或访问对象。 虽然云数据库看似相对“简陋”，但在使用上它的扩展性却更好。因为数据库实例对于并发用户的支持是有限的，即便是在基于近乎无限的云存储环境中进行操作；而云数据库的使用就
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不
云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。 1.分布式并行架构 分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境 2 虚拟化技术 虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。 云计算的应用主要是：
云存储，将海量的用户数据存到云端，从而可以随时随地的获取自己的数据和信息。 云游戏，将游戏的运行和存储放到云端，根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以弹性的扩展游戏的服务范围和运算能力。 云安全，通过云端将各个终端的安全情况记录下来，从而得到一个很大的安全应用数据库，从而可以很好的对付各种攻击和漏洞。 云教育，将各种教育服务放到云平台，扩展服务的范围和内容。 基本上云计算的应用都是基于网络的服务，他将原来很多只能在本地完成的服务放到了网络，利用云计算系统的强大能力来扩展服务和应用。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.doczj.com/doc/ef11650627.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
Oracle数据库云化整合方案整合最佳实践：借助 Oracle Database 进入云时代
目录 概要 (2) 企业云之旅 (3) 通过标准化降低复杂性 (4) 整合降低成本并提高可管理性 (5) 通过Oracle Database 12c 实现整合 (6) 新式多租户架构的主要优势 (6) 选择整合方式 (8) PDB 如何解决IT 复杂性问题 (8) 选择合适的隔离级别 (9) 隔离及其对整合的影响 (9) 可插拔数据库整合 (10) 数据库整合 (13) 整合多个CDB (15) 模式整合 (17) 云池设计 (19) CPU (19) 内存 (21) 存储 (22) 互补性负载 (23) Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Management Pack (25) Consolidation Planner (25) 执行所有供应活动的Database Provisioning 控制台 (26) 计费 (26) 总结 (27)
概要 传统上，IT 组织将各个数据库和应用程序部署在专用服务器基础架构上，以支持不同的部门或业务线(LOB)。技术与业务职能部门之间的这种细分式协调不仅导致技术基础架构利用率极低，而且管理这种部署的管理资源利用率也很低。此外，这种孤岛式部署还抑制了IT 组织快速响应不断变化的业务需求的能力。 为应对这些挑战，许多组织正利用企业私有云来实现成本节省，同时提高业务敏捷性。这种向云计算模型的转移涉及到多项变革。整合是这一历程中的关键步骤之一，它可以提高资源利用率，降低资本支出和运营支出，从而帮助组织提高运营效率。实现这些节省的关键是实现标准化以及减少需要管理的不同环境的数量。 Oracle Database 12c 为整合应用程序负载提供了巨大优势。这些优势包括： 1. 简化管理—减少需要管理的不同环境的数量。 多合一管理。 2. 简化供应和打补丁 3. 易于整合—无需更改应用程序即可实现整合。 在本文中，我们将介绍这些功能并说明Oracle Database 12c 如何帮助执行整合以及加快您的云之旅。
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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
十大最有用的云数据库 随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack
云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景 赛迪网：2006年谷歌推出了“GoogieOl计划”，并正式提出云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM 等公司都宣布了自己的“云计划”云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花 缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算技术呢？对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？ 、云计算思想的产生 传统模式下，企业建立一套IT 系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金，即可“租用，到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。 中国云计算网https://www.doczj.com/doc/ef11650627.html,/ 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云，发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云 服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
云计算技术与应用专业简介 专业代码610213 专业名称云计算技术与应用 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。
核心课程与实习实训 1.核心课程 云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训 在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。 在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。 职业资格证书举例 网络管理员网络设备调试员（三级） 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 计算机科学与技术软件工程网络工程
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ef11650627.html, 基于云数据库的应用研究 作者：胡钰强 来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期 摘要随着社会经济和科技的不断发展，在各个领域当中，计算机技术、网络技术、信息 技术的大量应用使得数据量不断增长，同时也产生了更大规模的系统日志文件、管理操作记录文件等，而传统的数据库对于如此庞大的数据管理要求，已经难以满足。基于此，可利用云数据库技术，有效的解决这一问题。因此，本文对基于云数据库的应用进行了研究，以期推动该领域技术的进一步发展。 【关键词】云数据库应用研究 在信息化时代背景之下，计算机和互联网在各个领域当中都发挥了至关重要的作用。而在计算机网络的应用当中，会产生大量的数据信息，这些数据信息都是在数据库当中进行存储。随着计算机网络的不断普及，网络中产生的数据信息量也越来越大，传统的本地数据库已经难以支持如此海量数据信息的存储，因此，基于云技术开发的云数据库，能够更为有效的应对这一情况，从而提高数据库的应用效率，更好的为计算机网络服务提供支持。 1 云数据库技术的发展及优势 在计算机网络的发展和应用当中用，对于一些传统的服务要求，传统数据库能够进行较为良好的支持，但是随着信息技术的快速进步，其自身的一些问题也逐渐暴露出来。基于云计算平台，数据应用和数据管理的数量爆发式的增长，单靠传统的数据库已经不能满足要求。因此，基于云技术的发展，应当研究和应用云数据库技术，从而更好的为数据提供服务。根据不同的服务类型，可将云计算分为三个不同的类别，分别为IaaS、PaaS、SaaS。在SaaS逐渐得到广泛应用的情况下，云数据库得到了产生和发展，对于数据库的存储能力，进行了非常大的提升，同时将重复配置的资源进行消除，为软件升级和硬件更新提供了良好的便利。在云数据库当中，具有很多方面的优势，例如支持资源有效分发、多租户形式、高可用性、良好可扩展性等优势。在未来的数据库技术发展中，云数据库技术是一个主要的发展方向。 在实际运用云数据库的过程中，对于云数据库的底层细节，在客户端并不需要进行了解，对于客户端来说，底层硬件和实现并没有太大的意义，其与本地运行的数据库一样，在应用过程中能够为用户提供极大的便利，同时拥有超乎想象的处理能力和存储容量。云数据库在实际应用中具有很多方面的优势，例如动态可扩展、高可用性、使用代价较低、易用性良好等。此外，云数据库还能够对大规模的并行处理提供支持，对于实时的面向用户的使用、新类型商务解决方案、以及一些科学应用等，都能够提供非常良好的支持。 2 云数据库的主要应用
基于云计算的数据库关键技术研究
摘要 云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。 本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。 关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理
Abstract Cloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides. With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.
云计算和大数据的关系 -----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：