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云计算原理与实践读书报告(云计算原理)

云计算
2023-12-24 18:23:28
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什么是云计算云计算的技术原理介绍【详解】

云计算是一种基于互联网的超级计算模式。在远程数据中心，数千台计算机和服务器连接形成计算云。因此，云计算甚至可以让你每秒执行10万亿次计算。凭借如此强大的计算能力，您可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等访问数据中心，根据自己的需求进行计算。
云计算的中心思想是对通过网络连接起来的大量计算资源进行统一管理和调度，形成计算资源池，为用户提供按需服务。
提供资源的网络称为“云”。“云”资源从用户角度来看是可以无限扩展的，可以随时获取、按需使用、随时扩展、按使用付费。这一特点在使用水、电等IT基础设施时经常被提及。一般来说，云计算可以看作是网格计算的商业演进。
通过将计算分到大量分布式计算机而不是本地计算机或远程服务器上，企业数据中心的运行方式将更像互联网。这允许企业将资源切换到所需的应用程序并按需访问计算机和存储系统。
这就像从旧的单机模式转向发电厂的集中供电模式。这意味着算力也可以作为商品流通，就像天然气、水和电一样，易于获取且价格低廉。最大的区别是传输是通过互联网进行的。
云计算的优点：
1、安全性。云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心。用户不再需要担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。。
2、方便性对用户端设备的要求最少，使用非常方便。
　3.数据共享，可以轻松实现不同设备之间的数据和应用程序共享。
4.无限的可能性，它为我们提供了几乎无限的使用互联网的可能性。
云计算与物联网的关系
如果物联网中的检测识别设备（如传感器、RFID等）产生大量信息，物联网不能有效集成和利用，就不会有。这与进入宝山空手而归，望着“数据的海洋”叹息是不同的。云计算架构可以用来解决数据如何存储、如何检索、如何使用、如何防止数据滥用等关键问题。
物联网的两种经济模型：
（M2MApplicationIntegration）、内部MaaS
（M2MAsAService）、MMO、多租户
随着物联网活动量的增加，对数据存储和计算的需求将推动容量需求。“云计算”：
1.云计算：从计算中心到数据中心，物联网初期，PoP可以满足需求
2、物联网后期，可能会出现MVNO/MMO运营商（他们已经存在多年），需要结合虚拟化云计算技术、SOA等技术来实现泛在的物联网服务：TaaS（everyTHINGAsAService）。

云计算与大数据学习报告

云计算和大数据概述云计算是添加、使用和提供互联网相关服务的模型，通常涉及提供动态且可扩展的资源，通常通过互联网进行虚拟化。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需资源；从广义上讲，云计算是指交付和使用模型。服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取您所需要的服务。这些服务可以是计算机、软件、互联网相关的或其他的。这意味着算力也可以通过互联网作为商品流通。
大数据是指所涉及的数据量非常庞大，以至于无法使用当前的传统软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策中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就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特殊性在于海量数据的开发，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割和问执行；同时，对SQL的支持，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成为了热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战：
1．更大程度的整合。标准机箱尽可能完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、处理器和网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级。
3、综合能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单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的路线图。
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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不懂这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释清楚一点的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的演进，也可以看出，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库的经历类似的方向演化，一句话，就是，数据库传统技术为大数据的发展提供了足够的空间。大数据的发展。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理、数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据的需求和目的建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中间速度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。三者相互配合，让大数据产生最终价值。
无论云计算目前发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是实时交互询问。效率和分析能力，借用谷歌技术文档的话：“在Miaji里移动鼠标就可以挖掘PB级的数据”。这真的很令人兴奋。