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云计算期末考试总结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。
简述亚马逊的云计算：AWS率先在全球提供了弹性计算云EC2和简单服务存储服务S3，为企业提供计算和存储服务。
亚马逊是最大的服务商，谷歌是最大的云计算技术的使用者。
第二章Google云计算技术包括：Google文件系统 GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable。
1.什么是云计算：答:云是虚拟计算机资源池。
云可以处理各种不同的负载，包括批处理式后端作业和交互式用户界面应用。
云通过迅速提供虚拟机或物理机允许负载被快速配置和划分。
云支持冗余,自恢复，高可扩展编程模型，以允许负载从许多不可避免的硬件/软件错误中恢复。
最终，云计算系统可以通过实时监视资源来确保分配在需要时平衡。
来源：数据爆炸促发了云计算的思想。
2.云平台提供的服务类型:数据中心的虚拟化资源形成互联网云，向付费用户提供硬件，软件，存储，网络和服务以运行他们的应用。
云计算提供了一个虚拟化的按需动态供应硬件，软件和数据集的弹性资源平台.①基础设施即服务（IaaS）:这个模型将用户需要的基础设施(即服务器，存储，网络和数据中心构造)组合在一起。
用户可以在使用客户机操作系统的多个虚拟机上配置和运行指定的应用。
②平台即服务(PaaS):这个模型使用户能够在一个虚拟的平台上配置用户制定的应用。
PaaS包括中间件，数据库，开发工具和一些运行时支持(如Web 2.0和Java)。
3.软件即服务(SaaS):这是指面向数千付费云用户的初始浏览器的应用软件。
SaaS模型应用于业务流程，工业应用，客户关系管理，企业资源计划，人力资源和合作应用。
3.Google的核心技术Google MapReduce（Map：对一组数据元素进行某种重复式的处理,Reduce:对Map中间结果进行某种进一步的结果整理）（MapReduce把what need to do 与how to do 分开了）（设计思想:scale out not up,assume failures are common,moving processing to data,process data sequentially and avoid random access）上升到架构:统一架构，为程序员隐藏系统层细节。
Google GFS google gfs 是一个基于分布式集群的大型分布式文件系统,为MapReduce计算框架提供底层数据存储和数据可靠性支撑。
2024年云计算学习总结范本2024年，我深入学习了云计算领域的知识，并积极参与了相关实践和项目。
在这一年的学习中，我对云计算的基本概念、技术架构和应用场景有了更深入的了解，也取得了一些成果和收获。
下面是我对2024年云计算学习的总结，总共约____字。
一、学习背景云计算作为新兴的计算模式和服务模式，对传统的计算方式和IT 架构提出了全新的挑战。
为了适应信息化发展的需要，我深入研究学习了云计算相关的理论和技术知识。
二、云计算的基本概念和特点在学习过程中，我了解到云计算是通过网络来按需提供计算、存储和应用等资源的一种计算模式。
它主要具备以下几个特点：1.广泛的网络访问：可以通过互联网来随时随地访问云服务；2.弹性伸缩：云计算根据需求自动伸缩资源，实现按需分配和动态调整；3.共享资源池：利用虚拟化技术，将多个用户的资源统一管理、共享和分配；4.快速交付：云计算能够迅速提供服务，并根据用户需求灵活地进行配置和升级。
三、重要的云计算技术在学习中，我了解到了一些重要的云计算技术，包括：1.虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化，实现资源的灵活分配和管理；2.容器技术：提供了更高效的应用部署和管理方式，加速了应用的交付和迁移；3.分布式存储技术：通过将数据分布存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和访问性能；4.大数据和机器学习：云计算为大数据和机器学习提供了强大的计算和存储资源，加速了数据分析和挖掘的进程。
四、云计算的应用场景云计算在各个领域都有广泛的应用，其中我对以下几个应用场景有了更深入的了解：1.云存储：将数据存储在云端，可以随时随地访问和分享数据，提高了数据的可用性；2.云计算平台：通过云计算平台提供的各种服务，实现了应用的开发、测试和部署等工作；3.人工智能：云计算为人工智能提供了强大的计算和存储能力，加速了人工智能技术的发展和应用；4.物联网：云计算与物联网相结合，可以实现对大规模设备的管理和控制，提高了物联网系统的可扩展性。
云计算期末考试总结【强烈推荐】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。
云计算的期末复习知识点总结
(2016-2017-2)
第一章
1 云计算的五大基本特征
2云计算是哪些技术发展融合的产物.?
3 了解知名的云计算服务,如, Amazon AWS, Amazon EC2, Google GAE等云产品
4云计算服务的三大类型
5云计算的四种部署模式
第三章
1 什么是IaaS？实现IaaS的根本目的是什么？
2 什么是服务器虚拟化技术，有哪些关键特性？
3 服务器虚拟化的两种实现方式
4 什么是CPU虚拟化？
5 虚拟化的作用是什么？
6 openstack的核心组件有哪些？画出关系图
7 典型的openstack的三种网络
8 openstack中计算节点，存储节点，网络节点，控制节点功能是什么？
第四章
1 了解web类型的PaaS平台——cloud foundary。
2 了解数据分析类型的PaaS平台——Hadoop
第六章
1 什么是桌面云？桌面云的本质？
2桌面交付协议？
第七章
1 什么是云存储？云存储的类型？
2 什么是DAS和SAN存储？
3 NAS属于什么存储类型？
4 对象存储的应用场景？
5 磁盘阵列RAID的类型——RAID0，RAID1，RAID10，RAID5 的特点。
云计算期末总结云计算期末总结云计算作为信息技术领域的一项重要发展趋势，正在以飞速的形态迅猛发展。
它不仅改变了我们处理数据和存储信息的方式，也深刻影响了企业运营和社会生活。
本文将对云计算的发展历程、形态和影响进行总结，并对未来的发展趋势进行展望。
云计算起源于20世纪初，最初是以服务模式的形式出现的。
随着计算机处理能力的提升以及网络技术的不断发展，云计算逐渐成为一种分布式计算模式。
它通过在互联网上提供计算、存储和网络等资源，使用户能够以按需使用为基础，灵活地访问和部署任何所需的信息技术资源。
云计算的发展可以分为三个阶段：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
在IaaS时代，云计算提供了虚拟化技术和弹性资源分配，使用户能够按需使用计算和存储资源。
PaaS时代则进一步提供了开发和部署应用程序的平台，例如亚马逊的AWS和谷歌的App Engine等。
SaaS时代则是将软件以服务的形式提供给用户，用户只需通过互联网访问，而不需要安装和维护软件。
云计算为企业和个人带来了诸多优势和便利。
首先，云计算降低了企业和个人的成本。
以往的IT资产投资巨大，维护和升级费用也高昂，而云计算模式使得用户按需使用，只需支付实际使用的资源，减少了成本压力。
其次，云计算提供了高效的资源管理和灵活的扩展能力。
云计算平台的弹性资源调配使得企业能够根据业务需求快速调整计算和存储资源，提高了资源利用率和运营效率。
再次，云计算强大的计算和存储能力为企业和个人提供了更高的处理速度和容量。
云计算平台的分布式架构可以同时处理大量的数据和请求，提高了数据处理和应用程序的响应速度。
然而，云计算也带来了一些挑战和风险。
首先，数据安全和隐私问题是云计算面临的重要问题。
用户将数据存储在云平台上，必须要确保数据的保密性和完整性，否则可能面临数据泄露和盗用的风险。
其次，云计算的依赖性和可靠性也是需要考虑的问题。
当企业或个人将核心业务和数据放置在云平台上时，一旦云平台出现故障或服务中断，将对用户产生严重的影响。
1.云计算：硬件和软件都是资源并被封装为服务，用户可以通过网络按需访问和使用。
2.移动云计算：移动网络以按需、易扩展的方式获得所需基础设施、平台、软件等工厂资源或者服务交付与使用。
技术：移动通信与互联网技术、web 技术寻址和定位。
3.云计算特征：（大规模、高可用、可压缩、高性能）网络是云计算的基础，用户一般只享用资源，而不参与，做海量信息处理，虚拟化技术如武器，存储设备和其他硬件统一添加修改和删除任一节点，不会导致数据中断和数据丢失。
SAAS 软件服务、P aas 基础平台层、I aas 基础设施曾4.移动云计算服务端功能：存储、计算、管理和应用，是云端基于云计算搭建的平台式系统。
5.云计算系统组织方式：云架构通过虚拟化、标准化和自动化的方式整合软件和硬件通过网络将服务交付给用户。
6.云架构三个层面：（后面更详细）1) 基础设施层：虚拟的IT 资源2) 平台层：运行应用的平台3) 应用层：各类的互联网应用软件和系统7.基础设施层：经过虚拟化后的硬件资源和相关管理功能的集合（计算、存储、网络）通过虚拟化技术实现内部管理，操作流程自动化和资源管理优化。
8.平台层：平台软件和中间件为中心，通用性和多用性软件。
中间件：是一种独立的系统软件或服务程序、分布式应用软件。
9.应用层：云上应用的集合。
10.关键技术：基础设施层、虚拟化、分布式存储、关系型数据库NOSQL中间层：分布式技术、并行处理、应用服务器MapReduce展示层：J avaScript、C SS、si lverlight管理层：账号管理、安全管理11.技术体系：1) 体系结构：以构件、构件之间的关系、构件与环境之间的基本组织结构2) 虚拟化技术：基础设施技术，完成一对多的处理3) 操作系统：控制盒管理计算机软件和硬件4) 分布式文件系统：D FS、存储于网络平台5) 海量数据分析和处理;MapReduce、非关系系统数据库NoSQL6) 云管理技术：维护管理调度、资源性能的技术7) 云安全技术：虚拟化可信技术、存储技术、计算安全12.云计算关键技术体系：由体系结构、虚拟化、海量存储、云调度、云计算芯片、服务器操作系统、云安全和系统管理等几部分组成。
云计算总结第一章云计算概述1.1大数据时代1.大数据的定义海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
2.大数据的特点（4V+1C）>价值密度低(Value)>数据量大(Volume):存储的数据量巨大，对其分析的计算量也大。
>快速(Velocity):数据增长速度快，越新的数据价值越大，要求快速处理。
>多样(Variety)：数据的来源及格式多样。
>复杂度(Complexity)：对数据的处理和分析的难度大。
3.云计算的定义云计算长定义: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。
云计算短定义:云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。
1.2云计算——大数据的计算1.云计算与大数据的关系>云计算是处理大数据的手段。
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。
>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能力，或者看重的是存储能力2.云计算能为大数据带来的变化>云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源>云计算IT资源庞大，分布较为广泛3.云计算的基本思想>所有的计算能力、存储能力、和各种各样功能的应用都通过网络从云端获得>用户不需要不停地更换昂贵的高性能电脑>用户不需要购买、安装和维护各种系统和应用软件>用户不需要担心数据的安全存储1.4 云计算相关概念1.基本特征按需自助服务，无处不在的网络接入，敏捷的弹性，资源池，可度量的服务2.部署模式公有云，私有云，混合云公有云：指为外部客户提供服务的云，它所有的服务是供别人使用，而不是自己用。
应用程序、资源、存储和其他服务，都由云服务供应商来提供给用户，这些服务多半都是免费的，也有部分按需按使用量来付费，这种模式只能使用互联网来访问和使用。
DHCP技术：DHCP：动态主机配置协议是一种局域网的网络协议，采用UDP协议工作，主要作用是用来给网络客户机分配动态的IP地址。
DHCP的优势：简化管理员对客户机的网络配置，不需要配置静态IP简化管理员对客户机网络配置的变更，当系云计算的特征：按需自助服务：消费者可以按需部署处理能力，如服务器和网络存储，而不需要与每个服务供应商进行人工交互。
无处不在的网络接入：通过互联网获取各种能力，并可以通过标准方式访问，以通过各种客户端接入使用。
与位置无关的资源池：供应商的计算资源被集中，以便以多用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配。
客户一般无法控制或知道资源的确切位置。
这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机等。
快速弹性：可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小。
对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。
按使用付费：能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。
比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。
在一个组织内的云可以在部门之间计算费用。
云计算的部署模式：私有云、公有云、混合云。
云计算的商业模式：SaaS（用户）:互联网Web2.0应用、企业应用、电信业务。
PaaS（应用开发者）:提供应用运行和开发环境、提供应用开发的组件。
IaaS（网络建筑师）：出租计算、存储、网络等It资源。
云计算的核心技术：虚拟化技术: 虚拟化实现了IT资源的逻辑抽象和统一表示，在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥着巨大的作用，是支撑云计算伟大构想的最重要的技术基石。
采用虚拟化技术对计算、存储、网络等物理资源进行虚拟化，形成资源池对用户提供按需服务。
虚拟化技术：寄居虚拟化架构：虚拟化层运行在操作系统之上，创建虚拟机的操作系统和应用依赖于宿主操作系统，管理开销大。
简单易于实现。
2024年大数据云计算学习总结范文在2024年的大数据云计算学习过程中，我真切感受到了这个领域的迅猛发展和重要性。
本文将根据自己的学习经历和体会，总结我在这一年学习大数据云计算的收获和不足之处，并提出未来学习的计划和目标。
一、学习收获1. 系统学习了大数据云计算的基础知识：在2024年，大数据和云计算已经成为了当下科技领域的热门话题。
我通过学习理解了大数据的概念、特点和应用，了解了云计算的基本概念和工作原理。
这使我对于大数据和云计算的整体认识更加清晰。
2. 掌握了大数据分析的方法和工具：在学习过程中，我学习了大数据分析的方法和工具，包括Hadoop、Spark等。
通过实际操作和练习，我掌握了这些工具的使用技巧，能够对大规模数据进行分析和处理。
3. 深入了解了云计算的架构和服务模式：云计算是当前IT领域的一个重要发展方向，我通过学习了解了云计算的三种服务模式：IaaS、PaaS、SaaS，以及常见的云计算架构。
这使我对云计算的工作流程和应用场景有了更深入的了解。
4. 学习了大数据和云计算的应用案例：通过学习大数据和云计算的应用案例，我对于这两者在各行各业中的实际应用有了更直观的认识。
这也激发了我对于未来在这一领域的发展和应用的热情。
二、不足之处1. 知识掌握程度有限：尽管我在这一年中学习了大数据和云计算的基础知识和工具，但由于时间和能力的限制，我的知识掌握程度仍然有限。
我没有能够深入研究和掌握某一具体领域的细节和应用。
2. 实践经验欠缺：在学习大数据云计算的过程中，我主要是通过学习理论知识来掌握相关技术和工具的使用。
但是，我缺乏实际项目经验，没有能够将理论知识与实际应用相结合。
三、未来学习计划和目标1. 深入学习和研究某一具体领域：在2025年中，我计划选择一个具体的领域进行深入学习和研究。
我将通过阅读相关的学术论文和参与实际项目，提升自己在这一领域的专业能力和知识水平。
2. 积累实践经验：为了提高自己的实践能力，我计划参与实际项目，并争取在相关公司或实验室工作。
