云计算实战案例(云计算的经典案例)

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一、学习云计算技术需要掌握哪些知识Linux基础知识：云计算涉及到的平台都是基于Ubuntu、CentOs或RDO等Linux操作系统。
编程：Python主要用于云计算。如果你对开发感兴趣，就接触源码，学习Python。云计算：为了了解云计算的概念和架构，建议购买相关书籍。
我对华为认证一直不熟悉，所以不太清楚。然而，华为云计算是基于OpenStack的。OpenStack认证建议请参见OpenStack基金会发布的《CertifiedOpenStackAdministrator》。
云计算中存在三大关键技术：
⑴虚拟化技术：云计算虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化。它涵盖整个IT架构，包括资源、网络、应用程序和桌面的系统范围虚拟化。它的优点是可以集成所有硬件设备、软件应用和数据。隔离、突破硬件配置、软件部署和数据分布的限制，实现IT架构的动态化，实现集中资源管理，使应用能够动态地使用虚拟和物理资源，提高系统适应需求和适应环境的能力。
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步、分布式执行，一个任务自动划分为多个子任务，并行处理大量数据。
如果你想专业学习云计算，你将需要更多的时间和精力。科工昌提供的课程非常好。您可以根据自己的实际需求进行尝试。经过良好的测试后，您可以选择适合您的课程。只要你努力学真东西，你的未来就不会差。

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二、大数据可以应用在哪些方面

可用于云计算。

大数据的特殊应用：

1.洛杉矶警察局和加州大学正在合作利用大数据来预测犯罪事件。

2.谷歌流感趋势（GoogleFluTrends）使用搜索关键词来预测禽流感的传播。

3.统计学家NateSilver使用大数据预测2012年美国大选结果

4。麻省理工学院使用手机位置数据和交通数据来制定城市规划。

5.梅西百货的实时定价机制。该公司基于SAS的系统可根据需求和库存实时调整多达7300万种商品的价格。

6医疗行业长期面临海量数据和非结构化数据的挑战近年来，许多国家积极推动医疗格式化的发展，这使得许多医疗机构有资金这样做。大数据。

7.及时分析故障、问题和缺陷的原因每年可以为公司节省数十亿美元。

8.规划数千辆快递车辆的实时交通路线，避免拥堵。

9.清晰分析所有SKU、定价和库存，以实现利润最大化。

10.根据客户的购买习惯，推送他可能感兴趣的优先信息。

高级信息：

大数据的使用：

1.大数据离不开云处理，为大数据提供了弹性、可扩展的基础设施，是产生大数据的平台之一。

自2013年以来，大数据技术开始与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系将变得更加密切。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形式也将助力大数据革命，让大数据营销产生更大的影响力。

2.科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机、互联网一样，大数据很可能成为新一轮的技术革命。它可能会改变数据世界的许多基本算法和理论，实现科技突破。

参考资料：

--大数据