云计算实践报告

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一、网络云实践是什么NetworkCloudPractice，云概述云计算涉及通过网络连接的大量计算机，这些计算机可以物理上位于任何地方。供应商严重依赖虚拟化来提供云计算服务。

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二、云计算与大数据学习报告云计算和大数据概述云计算（云计算）是一种添加、使用和交付基于互联网的相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常在图表中用来表示通信网络，后来它也被用来表示互联网及其底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源。到云计算来做。这意味着一种按需且易于扩展的方式来通过网络获取您所需的服务。这些服务可能是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为产品通过互联网进行分发。
大数据或海量数据是指通过当前主流软件工具无法在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的相关数据量。在您的公司业务决策中拥有更积极的目标。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和准确性（Veracity）。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系密不可分，就像硬币的两面一样。大数据无法由单台计算机处理，需要采用分布式计算架构。虽然其特点是挖掘大量数据，但必须依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术。
大数据管理，Hadoop等分布式文件系统，支持Mapreduce数据分区和访问同时执行，支持SQL，支持以Hive+HADOOP为代表的SQL接口，利用云计算构建下一代大数据；数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战。
1．标准机箱能最大程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计以及数据仓库访问的优化设计明显高于现有同类平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，其能耗最低。
4.系统变得更加稳定可靠。您可以消除多个点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可规划和可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是对大量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全充分，但它可以帮助不理解这两个名称的人快速理解其中的区别。当然，解释得更清楚一点，云计算就跟我们的电脑、操作系统一样，把无数的硬件资源虚拟出来，然后进行分配和使用。
大数据可以说对应于大量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们可以看到，当前大数据的发展也是在朝着一定的方向前进。类似于传统数据库的体验。总之，传统数据库为大数据发展提供了充足的空间。
大数据的整体架构由三层组成：数据存储、数据处理、数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，根据数据需求和目标，建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析，创造价值。
中时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。当这三者共同作用时，大数据才能创造最终的价值。
无论当前云计算的发展趋势如何，未来的趋势是云计算作为最底层的计算资源，支撑上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询。效率和分析能力。正如Google技术文档所述，“Miaji让您通过移动鼠标即可操纵数十亿数据。”