“云计算与海量数据处理技术”公开课

《第12课云计算》精品课件•云计算概述•基础设施即服务（IaaS）•平台即服务（PaaS）•软件即服务（SaaS）目•云计算安全与隐私保护策略•总结回顾与展望未来发展趋势录01云计算概述云计算定义与发展历程云计算定义云计算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提供给计算机和其他设备。

发展历程云计算经历了从网格计算、效用计算、自主计算到云计算的演变过程，实现了从提供单一计算资源到提供综合信息服务能力的飞跃。

云计算特点及优势分析特点云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性等特点，使得用户可以按需获取计算资源，提高了资源的利用率和灵活性。

优势分析云计算可以降低企业IT成本，提高资源利用率和响应速度，同时提供了高可用性和可扩展性，使得企业可以更加专注于业务创新和发展。

典型应用场景介绍IaaS应用场景基础设施即服务（IaaS）主要提供计算、存储和网络等基础设施服务，适用于需要灵活扩展和自定义基础设施的企业。

PaaS应用场景平台即服务（PaaS）主要提供应用程序开发和部署所需的平台和环境，适用于需要快速开发和部署应用程序的企业。

SaaS应用场景软件即服务（SaaS）主要提供软件应用程序服务，用户可以通过互联网直接使用软件，无需安装和维护，适用于需要降低软件成本和简化软件管理的企业。

02基础设施即服务（IaaS）0102概念定义IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）是云计算的一种服务模式，它通过互联网提供虚拟化的计算资源，包括服务器、存储、网络等。

弹性扩展根据业务需求灵活调整资源规模。

按需付费根据实际使用量支付费用，降低成本。

高可用性提供高可用性和容错能力，确保业务连续性。

自动化管理通过API和工具实现资源的自动化管理和配置。

030405IaaS概念及功能介绍Amazon Web Services(AWS)提供全面的IaaS服务，包括EC2（虚拟服务器）、S3（对象存储）、VPC（虚拟私有云）等。

第1篇课程名称大数据基础与应用课程目标1. 了解大数据的概念、特点和发展趋势。

2. 掌握大数据的基本技术，包括数据采集、存储、处理和分析。

3. 熟悉大数据在各个领域的应用案例。

4. 培养学生分析问题和解决问题的能力。

课程时长2课时教学对象对大数据感兴趣的初学者教学资源1. PPT课件2. 相关案例视频3. 实践操作指南4. 互动讨论话题教学流程第一课时一、导入1. 开场白：简要介绍大数据的背景和重要性，引起学生的兴趣。

2. 提问：让学生思考大数据与我们日常生活的关系，激发学生的好奇心。

二、大数据概述1. 定义：介绍大数据的概念，强调其“4V”特点（Volume、Velocity、Variety、Value）。

2. 发展趋势：分析大数据技术的发展趋势，如云计算、物联网、人工智能等。

三、大数据技术1. 数据采集：讲解数据采集的方法和工具，如爬虫、API接口等。

2. 数据存储：介绍大数据存储技术，如Hadoop、NoSQL等。

3. 数据处理：讲解数据处理技术，如MapReduce、Spark等。

4. 数据分析：介绍数据分析方法，如统计分析、机器学习等。

四、案例分析1. 展示案例：播放大数据在金融、医疗、交通等领域的应用案例视频。

2. 讨论：引导学生分析案例中大数据的应用场景和技术实现。

五、互动环节1. 提问：针对案例中的问题进行提问，检验学生对大数据技术的理解。

2. 讨论：分组讨论大数据在生活中的应用，鼓励学生提出自己的观点。

第二课时一、复习1. 回顾：简要回顾上一节课的内容，帮助学生巩固知识点。

2. 提问：针对上一节课的内容进行提问，检验学生的掌握程度。

二、实践操作1. 介绍：讲解大数据实践操作的基本步骤和工具。

2. 演示：演示一个简单的数据处理和分析过程，如使用Hadoop进行数据采集和存储。

3. 练习：引导学生进行实践操作，如使用Python进行数据分析。

三、案例分析1. 展示案例：介绍一个新的大数据应用案例，如大数据在智慧城市建设中的应用。

云计算和大数据基本培训课件一、教学内容本节课我们将学习云计算和大数据的基本概念。

教材的章节包括：1. 云计算概述；2. 云计算的架构和关键技术；3. 大数据的定义和发展；4. 大数据的技术架构和处理技术。

二、教学目标1. 学生能够理解云计算和大数据的基本概念。

2. 学生能够了解云计算和大数据的架构和技术。

3. 学生能够理解云计算和大数据的应用场景和优势。

三、教学难点与重点重点：云计算和大数据的基本概念、架构和技术。

难点：云计算和大数据的应用场景和处理技术。

四、教具与学具准备教具：PPT、投影仪、电脑。

学具：笔记本、笔。

五、教学过程1. 实践情景引入：介绍云计算和大数据在生活中的应用，如网购、打车软件等。

2. 云计算概述：讲解云计算的定义、特点和优势。

3. 云计算的架构和关键技术：介绍云计算的层次结构、关键技术及工作原理。

4. 大数据的定义和发展：阐述大数据的起源、特点和应用领域。

5. 大数据的技术架构和处理技术：讲解大数据的架构、关键技术及处理方法。

6. 例题讲解：分析云计算和大数据的实际案例，让学生更好地理解概念和技术的应用。

7. 随堂练习：分组讨论，让学生结合所学内容，提出云计算和大数据在实际生活中的应用场景。

六、板书设计1. 云计算概述定义特点优势2. 云计算的架构和关键技术层次结构关键技术工作原理3. 大数据的定义和发展起源特点应用领域4. 大数据的技术架构和处理技术架构关键技术处理方法七、作业设计1. 题目：请结合所学内容，举例说明云计算和大数据在实际生活中的应用。

答案：云计算在生活中的应用如网购、在线教育等；大数据在生活中的应用如打车软件、推荐系统等。

2. 题目：请阐述你对云计算和大数据发展的看法。

答案：云计算和大数据的发展将带来更多的便利和高效，但同时也需要注意数据安全和隐私保护等问题。

八、课后反思及拓展延伸本节课通过讲解云计算和大数据的基本概念、架构和技术，使学生了解了云计算和大数据的应用场景和优势。

“云计算与海量数据处理技术”公开课中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养与企业内训的专业培训机构。

中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。

云计算提供了一种对资源“按需索取服务”的能力，确保了使用时间与需要时间的完全一致，从而建立了一种分布式、高效率、低成本的IT商业模式。

正是这些特点，使云计算成为IT发展的潮流与趋势。

为解决广大系统设计人员深入研究与开发云计算系统的需要，培训中心特举办“云计算与海量数据处理技术”培训班，具体事宜通知如下：一、培训对象1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2，牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。

3，云服务运营服务提供商规划负责人。

4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

二、学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2，数据仓库与大数据处理有一定的基础知识。

三、师资由业界知名云计算专家亲自授课：杨老师主要研究网络信息分析以与云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以与电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践与软件研发经验。

李老师国内知名企业云平台技术负责人，中国云亲身实践者。

四、培训要点今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的X畴。

为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。