云计算技术的发展前景(大数据与云计算专业的前景)

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一、云计算关键技术是什么？云计算的关键技术有以下三项：
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。它涵盖了整个IT架构，包括资源、网络、应用程序和桌面。系统虚拟化就是隔离所有硬件设备、软件应用和数据，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应用和物理应用提高系统对需求和环境的适应性的资源。
对于信息系统仿真来说，云计算虚拟化技术的应用意义不仅在于提高资源利用率、降低成本，还在于提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一个复杂的系统，拥有大量的计算能力，对系统的运行效率、准确性和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散、分散的数据进行转换。未充分利用的算力与计算负载较大的计算机或服务器集成，实现全网络资源的统一调度和利用，从而实现存储、传输、算力等多个计算方面的高效。
⑵分布式资源管理技术：大多数情况下，信息系统仿真系统处于多节点并发执行环境中。为了保证系统状态的正确性，必须保证分布式数据的一致性。为了解决分布一致性问题，计算机行业的许多公司和研究人员提出了各种需要遵循的协议。也就是说，在云计算出现之前，应该解决分布一致性的问题。它依赖于许多协议。然而，对于大型甚至超大型分布式系统，无法保证所有子系统和子系统都使用相同的协议，也无法保证分布一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术成功地解决了这个问题。Google的Chubby是最流行的分布式资源管理系统。系统实现了Chubby服务锁定机制，使得分布一致性问题的解决不再单纯依赖某种协议或者算法，而是通过统一的服务（service）。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模型。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函数库中。通过统一的接口，用户大量的计算任务自动同时、分布式地进行，一个任务自动划分为多个子任务，并行处理大量数据。

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二、大数据未来的前景怎么样？

发展历程：近十年大数据产业快速发展，我国信息智能化水平显着提升

我国大数据产业布局较早2011年，工业和信息化部将信息处理技术列为四大主要技术创新项目之一，为大数据产业的发展奠定了一定的政策基础。自2014年“大数据”首次写入我国政府工作报告，大数据产业上升到国家战略高度以来，国家大数据综合试验区逐步建立。、政策和制度相关标准不断完善，到2020年2018年，我国大数据解决方案已经成熟，信息社会智能化水平显着提升。

市场规模：2020年市场规模将突破6000亿并保持快速增长

市场结构

——市场细分结构：软件、硬件占据行业主要市场

目前，我国家大数据产业尚处于建设初期从市场结构来看，大数据产业可分为大数据硬件、软件和服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大组成部分仍来自传统硬件部件服务器和存储，占比超过40%，其次是IT服务和商业服务均占33.6%，其余为大数据软件占25.4%。从软件角度来看，2020年中国三大细分市场分别是终端用户查询分析和报告工具（End-UserQuery,ReportingandAnalysisTools）、人工智能软件平台（AISoftwareSoftwarePlatform）和关系数据仓库（RelationalDataWarehouse））。而IDC估计，这三者合计占据了中国整个大数据软件市场的近50%。

电信、中国电信引领大数据集成产业发展，占总规模77.6%。互联网、金融、电信行业由于格式化水平高、政府研发能力强，在企业数字化转型中处于首位置，是近年来政府信息化建设的主要环节，与政府信息化融合、开放合作。政府；数据、民生服务、社会治理、市场监管等相关应用需求持续旺盛。此外，工业大数据和健康医疗大数据是数据量大、产业链扩展性高、未来市场增长潜力巨大的新兴领域。

发展趋势与前景

——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

根据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将突破1万亿元，增速将达到15%以上2021年至2023年。在此基础上前瞻性测算，到2027年我国大数据产业市场规模将逼近1.8万亿元。

——查看更多数据相关行业请参见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》