云计算个人展望(何为云计算)

超融合与云计算的区别：

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：1.相同点：

<双方都希望通过重新规划，更好地利用、计算、存储等资源。它们都在朝着降低成本和提高弹性可扩展性的方向发展。

2.差异：

超融合不像云计算那么全面。展望未来现阶段，超融合还不是终结，云计算才是最终形态。超融合是在现有云计算平台基础上的改进。基于超融合架构的云数据中心是指广泛采用软件定义技术，将计算、存储、和专用硬件解耦，实现真正的IT基础设施融合，为实施和部署铺平云计算数据中心。一个障碍。

利用超融合架构提供云计算服务已成为明显趋势。该软件帮助用户将服务器、、虚拟化等整合为易于管理的集成，并通过自动化运维减少人工作，提高安全性并减少人为错误，从而降低实施、运维风险，减少运营成本成本。。超融合技术的实际实现原理是用软件定义存储（SDS）替代传统融合中的SAN。主要组成部分是软件定义存储加（服务器）虚拟化，它基于标准服务器硬件。

云计算是一个新兴的技术领域，群英云计算将就此问题发表学术报告。这对你很有用。1.引言当今，人们正处于一个“互联网无处不在、无时无刻、每个人都在线、无时无刻在线”的时代，图灵得主吉姆·格雷认为，在互联网环境下，每时每刻都会出现18个新案例。18个月，与过去几千年的数据量相同。当前，互联网数据具有增长强劲、用户众多、动态变化的特点。2010年，QQ同时在线用户超过1亿，每年的交易笔数同比增长150%，服务Animoto迅速扩大容量，通过亚马逊在3天内服务75万用户。数据挖掘可以发现大规模数据中隐藏的知识，提高信息服务质量。例如，识别事件期间推特上快速传播的假，分析亚马逊和上的产品相关性，以及优酷上的个性化推荐。大数据挖掘广泛应用于家安全、民经济和现代​​服务业，有助于提高环境下的信息服务质量，实现信息服务于民。从数据挖掘技术的发展历史来看，随着互联网的强劲发展，数据规模越来越大，从KB级别到TB甚至PB级别的海量数据；数据挖掘对象也变得越来越复杂，从数据库到多媒体数据和复杂的社交；数据挖掘需求也从分类、聚类和关联演变为复杂的演变和预测分析；数据挖掘中的交互已经从单纯的人机交互发展到现在的社交群体交互。这一发展给数据挖掘带来了巨大的挑战：对于环境下产生的复杂的TB级、PB级数据，需要高效的大数据挖掘算法；环境中公众的广泛参与需要数据开发。同时，社交的快速发展使得信息服务的个性化成为必然，需要满足即时融合的个性化开发服务。云计算是一种基于互联网的、参与式的计算模式，其中计算资源（包括计算能力、存储能力、互作性等）可扩展、虚拟化并作为服务提供[1]。具体表现包括：云计算动态、可扩展的计算能力提供了高效利用大数据的能力；云计算环境中公众参与的群体智能为研究融合群体智能的新数据挖掘提供了环境；云计算的面向服务的特性使数据挖掘为大众提供了可能。同时，云计算的发展也离不开数据挖掘的支持，以搜索为例，基于云计算的搜索包括网站托管、处理搜索和前端交互三个部分。数据挖掘在这些部分应用广泛，例如网站归档中的网站去重、搜索处理中的网站排序、前端交互中的查询建议等。其中每个部分都需要数据挖掘技术的支持。因此，云计算为大规模、复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施，为环境下面向公众的数据挖掘服务提供了机会，也为数据挖掘研究提出了新的具有挑战性的课题。下面将回顾并行编程模型、基于并行编程模型的高效大数据挖掘算法以及基于云计算的大数据挖掘服务的研究。2.并行编程模型相关为了帮助用户通过简单的开发轻松实现并行计算效率，研究人员提出了一系列并行计算模型。并行计算模型在用户需求和底层硬件之间架起了一座桥梁，使得并行算法的表示更加直观，大规模数据处理更加便捷。根据用户使用的硬件环境不同，并行编程模型可以分为多核机、GPU计算、大型机、计算机集群上的几种类型。目前，比较常用的并行编程模型和接口包括：pThread接口[2]。pThread是类Unix上多线程编程的通用API，它为用户提供了一系列创建、管理和作线程的函数，让用户可以轻松地编写多线程程序。MPI模型[3]。MPI的全称是MessagePassingInterface，它为用户提供了一系列的接口，允许用户利用消息传递的特性在进程间建立通信机制，从而方便的并行执行多种不同的算法。MapReduce模型[4]。MapReduce模型是Google提出的并行编程框架，它首先为用户提供一个分布式文件，以便用户可以轻松处理大规模数据，然后将所有Program作抽象为两个基本作：Map和Reduce。该模型将问题分解为较小规模的问题，并在集群的不同节点上执行。结果在Reduce阶段进行合并和总结。MapReduce是一种简单但非常有效的并行编程模型。预凝胶模型[5]。Pregel也是Google专门对图算法提出的编程模型，可以为大规模数据创建图。