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基于云计算的大数据处理与分析技术研究第一章：绪论1.1 课题背景随着互联网和移动互联网的迅速发展，大量数据不断被生成和积累。
这些数据包含了各种类型、各种形式的信息。
如何快速、准确、高效地处理和分析这些数据成为了当前互联网领域的一大挑战，同时也是处理海量数据的必要手段。
1.2 研究意义基于云计算的大数据处理和分析技术的研究，是当下互联网领域中的一个热门议题，其研究意义主要体现在以下几个方面：（1）大数据处理能力的提升：利用云计算的优势，将数据分散到多个计算节点上进行处理，大大提升数据处理能力；（2）数据分析效率的提高：云计算可以快速地完成大量数据的预处理、存储和分析，从而提高数据分析效率；（3）新兴产业的培育：大数据技术的不断完善和应用，将推动数字经济和相关产业的快速发展。
第二章：基于云计算的大数据处理技术2.1 云计算的概念与特点云计算是指利用互联网等通信技术，将大量的计算资源、存储资源和应用程序进行集中和管理，以满足用户的个性化需求。
其特点主要包括以下几个方面：（1）可伸缩性：云计算中的资源具有良好的可扩展性，可以根据实际需求进行自动扩展；（2）按需订购：用户只需按照自己的实际需求选择所需要的服务和应用程序，无需购买应用程序的复杂硬件和软件设备；（3）可靠性：云计算中的资源不仅可以快速地处理高并发访问，还具备备份和容错机制，保证服务的高可靠性和稳定性。
2.2 大数据处理技术的发展历程大数据处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）传统数据处理技术：包括关系数据库管理系统（RDBMS）和数据仓库（Data Warehouse）等；（2）并行处理技术：如MapReduce和Hadoop等；（3）实时处理技术：主要包括Storm和Spark等；（4）深度学习技术：基于神经网络的深度学习技术、卷积神经网络和循环神经网络等。
2.3 基于云计算的大数据处理技术基于云计算的大数据处理技术主要包括以下几个方面：（1）Hadoop平台：Hadoop是一种基于Java语言的分布式存储和计算平台，可用于处理极大数据集；（2）Spark平台：Spark是一种快速、通用型的大数据处理平台，可以进行批处理和实时处理；（3）Storm平台：Storm是一种分布式实时计算系统，在实现实时数据处理方面具有显著的优势；（4）Flink平台：Flink是一种分布式大数据处理平台，既支持批处理，又支持流式处理。
基于Hadoop的大数据存储和处理技术研究随着云计算、物联网和人工智能技术的快速发展，大数据已经成为了当下最热门的技术话题之一。
可以说，大数据的出现改变了人们对数据的认知方式，将数据价值化的应用也不断创新。
因此，如何高效地存储和处理数据变得至关重要。
Hadoop作为一种开源的大数据解决方案，因其高效、可扩展、容错等特性，被越来越多的企业和组织采用。
一、Hadoop的基本架构Hadoop的基本架构包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个部分。
HDFS是一种分布式文件系统，能够存储大量数据，并将数据分散到多个服务器上，从而提高系统的可靠性和容错性。
MapReduce则是一种数据处理框架，基于HDFS，能够分散式地处理海量数据，并将结果合并输出。
这两个部分相互协作，形成了Hadoop的分布式存储和处理特性。
二、基于Hadoop的数据存储技术Hadoop采用HDFS来存储海量数据，其具有以下几个特点：1. 分布式存储HDFS通过将数据划分成小块，然后分散存储到若干个服务器节点上。
这种分布式的存储模式可以提高系统的可拓展性，同时也提高了整个系统的容错性。
2. 数据冗余由于数据存储在多个节点上，因此HDFS通过数据冗余机制来保证数据的安全性。
HDFS的数据冗余采用三副本(replication)机制，即将数据复制3份存储到不同的节点上。
当一个节点出现故障时，HDFS可以利用备份数据进行恢复。
3. 数据可靠性Hadoop的分布式存储技术采用纠删码(Reed-Solomon)来保证数据的可靠性。
纠删码标准采用更通用的RS编码方式，它采用多个校验块，此时节点中任意K块都可以恢复出原始数据块。
三、基于Hadoop的数据处理技术在数据存储过程中，我们需要对数据进行处理。
Hadoop采用MapReduce作为计算框架，MapReduce的处理过程可以分为Map和Reduce两个阶段。
1. Map阶段Map阶段负责将输入数据切分成若干个小数据块，并将其分发到不同的节点上进行计算。
ioe abc oict 技术体系IOE ABC OICT技术体系IOE ABC OICT技术体系是指基于物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的一种综合性技术体系。
本文将从IOE（Internet of Everything）、ABC（Artificial Intelligence、Big Data、Cloud Computing）和OICT（Object Identification Coding Technology）三个方面介绍该技术体系的相关内容。
一、IOE技术体系IOE（Internet of Everything）即万物互联，是指将物联网与互联网、大数据、云计算等技术相结合，实现人、物、信息、资源等一切可以互联互通的事物之间的智能互联。
IOE技术体系的核心是通过各种传感器和智能设备采集和感知数据，将数据通过云计算和大数据分析处理，再通过云服务和人工智能技术实现智能决策和交互。
IOE技术体系的应用非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能家居、智能工厂等。
二、ABC技术体系ABC（Artificial Intelligence、Big Data、Cloud Computing）是指人工智能、大数据和云计算这三个技术的整合。
人工智能技术是指模拟人类智能的一门科学，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，包括数据采集、存储、处理和挖掘等。
云计算技术是指通过互联网将计算资源和服务提供给用户的一种方式，包括云存储、云计算平台和云服务等。
ABC技术体系的综合应用可以实现更高效的数据处理和分析，提供更智能化的服务和决策支持。
三、OICT技术体系OICT（Object Identification Coding Technology）是一种基于物体识别编码的技术体系。
通过对物体进行编码和标识，可以实现对物体的唯一识别和追溯。
OICT技术体系主要包括条码技术、RFID 技术、二维码技术等。
智慧化工园区解决方案简介智慧化工园区是基于物联网技术、云计算和大数据分析等先进技术所构建的现代化工业园区。
通过智能化设备和系统的应用，以及数据的实时采集和分析，智慧化工园区能够实现生产过程的自动化、高效化和可持续发展。
本文将介绍智慧化工园区的解决方案，包括其基本架构、关键技术和应用案例。
智慧化工园区的基本架构智慧化工园区的基本架构由以下几个关键组成部分构成：1.传感器网络：智慧化工园区利用物联网技术布置了大量的传感器设备，实现对各个环境参数的实时监测。
这些传感器将收集到的数据传输给云端服务器进行存储和分析。
2.云计算平台：智慧化工园区借助云计算技术，将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
3.控制系统：智慧化工园区的控制系统包括工艺控制、设备控制和安全控制等多个方面。
通过与云计算平台的连接，控制系统能够实现远程监控和自动控制，提高生产效率和安全性。
4.应用系统：智慧化工园区的应用系统包括生产管理系统、设备维护系统和环境监测系统等。
这些系统通过与云计算平台的集成，实现对生产过程的综合管理和监控。
智慧化工园区的关键技术物联网技术物联网技术是智慧化工园区实现智能化的核心技术之一。
通过将传感器设备与互联网连接，物联网技术可以实现对工业设备、环境和人员等进行实时监测和管理。
物联网技术还可以通过传感器数据的实时采集和分析，实现设备的故障预警和维护管理的优化。
云计算技术云计算技术是智慧化工园区实现大数据存储和分析的关键技术。
通过借助云计算平台，智慧化工园区可以将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
大数据分析技术大数据分析技术是智慧化工园区实现智能化管理的重要技术之一。
通过对传感器数据进行实时分析和预测，智慧化工园区可以实现设备的故障预警、生产过程的优化和资源的合理配置。
《基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，物联网（IoT）已经成为现代社会的重要组成部分。
基于Web的物联网应用体系架构，为各种设备和系统提供了无缝的连接和交互能力。
本文将深入探讨基于Web的物联网应用体系架构及其关键技术的研究。
二、物联网及Web技术的概述物联网是一种通过互联网对物品进行远程信息传输和智能化管理的网络。
它以物品编码体系为基础，以RFID读写器、传感器等设备为信息感知手段，利用先进的嵌入式技术进行信息交换和通信。
而Web技术则是通过互联网进行信息发布和交互的全球性技术体系。
在物联网中，Web技术被广泛应用于设备间的信息交互和用户界面的构建。
三、基于Web的物联网应用体系架构基于Web的物联网应用体系架构主要包括感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
1. 感知层：通过RFID、传感器等设备，对物品进行信息采集和识别，将物理世界与数字世界相连接。
2. 网络层：通过网络技术将感知层获取的信息传输到平台层，实现设备间的互联互通。
3. 平台层：负责数据的存储、处理和分析，提供云计算、大数据等技术支持，为应用层提供数据支持和服务。
4. 应用层：根据用户需求，将平台层提供的数据进行可视化展示，为用户提供各种应用服务。
四、关键技术研究1. 数据传输技术：在物联网中，数据传输是关键。
通过优化网络协议，提高数据传输的效率和稳定性，是当前研究的重点。
2. 数据处理与分析技术：海量的数据需要高效的处理和分析技术。
通过云计算、大数据等技术，对数据进行存储、分析和挖掘，提取有价值的信息。
3. 安全技术：物联网的安全问题日益突出。
通过加密技术、身份认证等技术手段，保障数据传输和存储的安全。
4. 边缘计算技术：边缘计算技术在物联网中具有重要应用。
通过在设备端进行计算和数据处理，减少数据传输的延迟和带宽压力，提高系统的响应速度和效率。
五、研究展望未来，基于Web的物联网应用将更加广泛和深入。
基于云计算的物联网数据管理与分析平台设计随着物联网技术的不断发展和应用，各种互联设备和传感器产生的海量数据对于物联网系统的管理和分析提出了新的挑战。
为了有效地收集、存储、处理和分析这些数据，构建一个基于云计算的物联网数据管理与分析平台变得至关重要。
本文将介绍如何设计一个高效、可靠的物联网数据管理与分析平台。
I. 平台需求分析在设计物联网数据管理与分析平台之前，首先需要对平台的需求进行详细分析。
以下是一些常见的需求：1. 数据采集与存储：平台需要支持多种传感器和设备的数据采集，并能够将数据存储到云端。
存储方案应该具备高可靠性、可扩展性和安全性。
2. 数据处理与分析：平台需要提供数据处理和分析的功能，包括数据清洗、数据聚合、数据挖掘等。
这些功能可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。
3. 数据可视化与报告：平台应该具备数据可视化和实时报告的能力，以帮助用户更好地理解和利用数据。
可视化工具应该直观、易于使用，并且能够支持多种图表和统计方法。
4. 安全与隐私保护：由于物联网系统涉及大量敏感数据，平台必须具备强大的安全性和隐私保护机制，包括访问控制、数据加密和身份认证等功能。
5. 可扩展性与互操作性：平台应该可以轻松扩展，以应对不断增长的数据和用户量。
同时，平台还应该支持与其他系统和设备的互操作，以实现更广泛的应用场景。
II. 平台架构设计基于以上需求，我们可以设计一个基于云计算的物联网数据管理与分析平台。
以下是平台的架构设计：1. 传感器与设备层：这是物联网系统的底层，负责采集各种传感器和设备产生的数据。
传感器和设备可以连接到云平台，将数据上传到云端进行处理和分析。
2. 数据存储层：数据存储层使用云计算技术来存储大量的物联网数据。
可以使用分布式数据库、对象存储等技术来实现数据的高可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析层：数据处理与分析层负责对采集到的数据进行处理和分析。
可以使用大数据技术来实现数据清洗、聚合和挖掘等功能，以提取有价值的信息。
智慧城市科技物联网大数据云计算解决方案(一)随着城市规模的不断扩大，城市问题也越来越突出，交通、环境污染、能源使用效率等都成为困扰城市管理者的问题。
在这个背景下，智慧城市的建设凸显出重要性。
而智慧城市科技物联网大数据云计算解决方案，也正成为建设智慧城市的关键。
一、智慧城市及其危机智慧城市是利用互联网技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术等信息技术手段，对城市内的各种信息进行高效地收集、处理、分析并综合利用，从而实现城市的高效管理与服务。
智慧城市的建设是当前城市规划中的热点。
而实际中，智慧城市的发展也存在着一些隐患和危机。
二、物联网在智慧城市建设中的重要性智慧城市中，物联网是各种信息数据的来源。
物联网技术可以通过传感器和控制器将各种设备、建筑、设施等联网，对城市监控、管理和服务的效率进行大幅度提高。
物联网技术的提高将对智慧城市的管理和服务产生积极的影响。
三、大数据在智慧城市建设中的地位智慧城市管理的一个重要内容是数据管理。
大数据分析可以将各个部门之间的数据进行整合和分析，为智慧城市的规划提供重要依据。
城市各部门应用大数据技术可以方便发现城市中的问题，以便更好地调整城市规划，还可以更好地提高各部门的工作效率。
四、云计算在智慧城市建设中的崛起智慧城市建设过程中，云计算技术也成为其必需的组成部分之一。
云计算平台可以提供大规模数据存储的服务、高效安全的数据传输服务以及高效的数据处理服务。
在智慧城市的应用中，当数据流量爆炸式地增长时，云计算可以根据负载自适应地提供相应的技术支持，从而保证了智慧城市系统的正常运行。
智慧城市建设处于快速发展当中，日益成为城市现代化发展的必然趋势。
但是，为了真正实现智慧城市的建设，需要整合各个领域的技术，从而形成一个整体化的解决方案。
智慧城市科技物联网大数据云计算解决方案，正是通过综合应用多种技术手段，以便实现城市的数据整合和管理，大幅提升城市生活质量。
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（UtilityComputing）、IaaS（基础设施及服务）、Paas（平台及服务）、SaaS（软件及服务）等概念混合演进并跃升的结果。
2．云计算特点云计算有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、极其廉价七大特点，具有涵盖了IaaS（基础设施及服务）、Paas（平台及服务）、SaaS（软件及服务）的IT能力以服务形式提供，网络化访问，提供开放的服务访问和管理接口，持续的服务更新与孵化，资源聚合成池，弹性扩展，自动化监管与快速支付，资源使用计量，用户自助服务九大特征。
3.云计算关键技术⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。
⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。
云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。
Google公司的Chubby是最着名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务(service)。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。
在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。
二、物联网1，物联网基础通过各种感知设备和互联网，连接物体与物体全自动智能化采集与数据处信息的，实现随时随地和科学管理的一种网络。
物联网是基于互联网上一种高级的网络形态，但物联网的连接主体从人向“物”的延伸，网络社会形态从生理向现实的拓展，信息采集与处理从人工为主向智能化为主的转化。
可以说物联网是互联网发展创新的伟大成果，是物联网虚拟社会连接现实社会的伟大变革，是实现泛在网目标的伟大实践。
物联网加互联网几乎就等于泛在网。
泛在网包含了物联网传感网互联网的所有属性，物联网是泛在网实现的目标之一，是泛在网发展过程中的先行者和制高点。
2.物联网的特点网络化，物联化，互联化，自动化，感知化，智能化是物联网的基本特征。
首先，它是各种感知技术的广泛应用。
物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。
传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。
物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。
在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。
物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。
从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
此外，物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合，任何时间的应用场景与用户的自由互动，它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件，弱化技术色彩，强化与用户之间的良性互动，更佳的用户体验，更及时的数据采集和分析建议，更自如的工作和生活，是通往智能生活的物理支撑。
3.物联网关键技术从信息与通信角度，通过识别、采集技术，传感网、核心网、接入网、专用网等基础网络，泛在无线传输、无线频谱资源管理、海量数据处理、基于网络的服务关键支撑技术。
1、传感器技术，这也是计算机应用中的关键技术。
大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。
自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
[2]2、RFID标签也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。
经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。
嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。
如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。
这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
4、政府应该加大对产业的投入，这个投入可以不是资金，而是给企业更多的政策，特别是在操作系统、开发工具、IC设计等产业链中高端领域上从政策到资金都要加大投入。
在管理上引入重大资金投向问责制，对长期投入资金不能市场化、产业化的项目，定期论证评估，不能达标的关停并转甚至要追究责任。
5、减少盲目引进项目，在嵌入式与物联网的发展中，核心技术坚持鼓励国产化，从资金上、税收上加大力度向自主研发产品倾斜。
杜绝盲目引进产业链的中高端技术，特别是不能出现像其他行业一样，重复引进同一个外国品牌多条生产线的状况。
6、《物联网“十二五”发展规划》中提出二维码作为物联网的一个核心应用，物联网终于从“概念”走向“实质”。
二维码（2-dimensional bar code）是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：二维条码/二维码能够在横向和纵向两个方位同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。
结束：要实现这种美好的愿望未来我们要做的工作还很多。
云计算作为一种新兴的信息技术发展迅速。
通过总结最近几年在该领域的应用与研究成果，将云计算体系架构划分为3个层次。
综述了体系架构中主要关键技术的研究现状，包括数据中心设计与管理、虚拟化、海量数据存储与处理、资源管理与调度、服务质量保证和安全与隐私保护等。
同时，介绍了东学的云计算平台及相关研究成果。
总体来说，云计算的研究正处于发展阶段，从拓展云计算应用模式，解决内在的局限性等角度出发，围绕可用性、可靠性、规模弹性、成本能耗等因素仍有大量关键问题需要深入研究。
由于对生物是完全的看不明白，我就单单根据张卫华老师给我们提到的现在的新技术，超算，VR，AR，3D打印，云计算，人工智能中选择了云计算，就我所阅读和查找的一些了解做出整理。
在听到赵辉老师推荐《浪潮之巅》之前便在找时间去读，想来也是很巧。
这本书确实给了即使是学通信的我一个更开阔的视野。
更多的是怎么说呢，这对我来说是一个太过新奇宏大的世界，甚至于不敢想象它们的未来，不知道我的迷茫是否是可以被理解，但是它给了我另一个方向，这也正是我选修这门课程的目的。
