浅谈云计算和大数据技术(云计算和大数据课件)

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一、如何通俗的理解云计算和大数据？

每一项新技术、每一项新概念都是两个因素的结果：需求拉动和技术推动。这同样适用于云计算。云计算的出现既是厂商炒作的结果，也是其必然性。以业务需求为驱动，希望通过推动技术发展，解决业务应用问题，提升IT创新的商业价值。

推动云计算发展的因素有很多：云计算主要是行业商业利益的结果。目前，云计算的主要业务模式、技术功能和解决方案反映了不同的业务需求。当前IT运营关键指标显示，IT资源利用率很低。虚拟化是解决这个问题的最佳技术。

云计算的一、二、三、四、五概念

为了让大家更容易理解云计算，我参考国科院的定义标准与技术(NIST)并对其进行总结。它成为一、二、三、四和五的数字概念。即一种部署模型、两层结构、三种服务形态、四种部署配置方式、五种主要功能。

“一个”是指系统云平台、业务模型、集成系统、平台和集成的概念，重点是平台、系统、集成以及业务与IT的集成。“二”是指云平台和云服务的两层结构。“三”是指SaaS、PaaS、IaaS三种服务模式。“四”是指公有云、私有云、社区云、合云四种部署模式。“五”是指云计算的五个重要特征：按需自助、资源池化、快速扩展、按使用付费、全面网络接入。云计算也可以用六个词来概括：智慧、资源、模式。

理解云计算

您如何理解云计算？云计算第一个基础服务就是如何利用现有的硬件，包括存储，对其进行动态优化。逐步打造一个平台，一定是一个开放的平台，包括开源。在这个平台上做创新、做服务、做管理。三是高性能数据中心。借助云，大公司可以在巨大的虚拟计算机上存储信息、数据库以及用于存储和处理信息的软件。公司只需要专注于获取并快速实施商机。借助云计算，中国企业无需搭建传统架构即可实现跨越式发展，直接进入云计算领域。

集团企业云

下面简单介绍一下集团企业云。所谓“企业云”本质上是“创建企业底层统一的IT基础设施”。特别是企业云可以将企业的IT资源整合成企业自身和其他企业可以共享和使用的服务，从而提高IT资源的利用率。

此外，企业云可以满足IT对安全性、可靠性和可管理性的要求。简而言之，它是一种基于互联网的商业云技术应用程序，位于防火墙后面，专门针对企业或商业环境的计算需求而定制。企业云可以为企业节省资金，降低公司运营的功耗，并动态管理和配置ERP、CRM等管理软件，以配合公司业务发展。

由于企业结构和业务模式的不同，集团公司需要提供简单、快捷的企业云计算服务，以满足企业扩张、行业整合和企业云计算创新升级的需求。服务模式使得这可能。希望成为现实。

“企业云”满足企业大规模服务、高扩展性、高可靠性、虚拟化、按需服务的需求，实现企业管控、业务协同、供应链管理、共享服务等。

大数据的重要性

云计算使大数据成为可能，大数据可以通过实验和灵活的行动创造透明度、识别需求、代表可变性并提高性能；使用自动算法替代或支持人工决策；随着公司越来越多地利用新形式的信息并寻找模式来支持业务决策，管理极端数据的能力将成为公司的关键竞争能力。

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二、大数据和云计算有什么区别呢一、大数据和云计算的定义和特点
大数据是指超出常规软件工具处理能力的大型数据集。它们不仅包括数据的规模，还包括数据的收集。存储、处理和分析以发现其潜在价值。这些数据的价值在于它能够为人们提供更深入的理解和见解。
云计算：云计算是一种基于互联网的服务模式，允许用户按需获取可配置的计算资源，例如网络、服务器、存储和应用软件提供管理成本低的服务。
大数据的特点：
1）数据量大：大数据的规模远远超过常规数据，部分企业的数据量已达到EB级别。
2）数据种类繁多：除了传统的结构化数据外，视频、照片、地理位置信息等非结构化数据也越来越多。
3）价值密度低：大数据的价值在于提取有用的信息，这通常需要分析大量数据。
4）理速度快：大数据处理需要高速度，这与传统数据挖掘有显着区别。
云计算的特点：
1）规模大：云计算通常涉及大量服务器来提供快速服务。
2)虚拟化：用户无需物理资源即可通过网络获得所需的服务。
3）高可靠性：云计算通过数据多副本、节点同构等措施提高数据可靠性。
4）敏捷性和可扩展性：云计算支持多种应用序的运行，并且可以根据需要动态扩展。
5）按需服务：用户根据需要购买服务，提高资源利用率。
6)成本效益：云计算通过集中管理降低成本，提高敏捷性和利用率。
7）潜在风险：云计算涉及存储服务，存在信息泄露等安全风险。
2大数据与云计算的区别与联系
区别：
1）目的：大数据旨在发现信息的价值，而云计算侧重于资源管理和服务交付。
2）对象：大数据处理的是数据本身，而云计算处理的是网络资源和应用。
3）背景：大数据的增长源于用户和社会产生的数据量的增加，而云计算则源于服务需求的增加和企业处理能力的提高。
4）价值：大数据的价值在于信息提取，云计算可以节省成本。
联系方式：
大数据和云计算都是数据存储和处理服务，都需要大量的存储和计算资源云计算的弹性伸缩、资源虚拟化、按需使用等特性恰好满足了大数据处理技术的需求。
3了解大数据与云计算的关系
处理大数据需要云计算的高速存储和大容量能力。云计算不仅是大数据处理的核心技术，也是挖掘大数据价值的主要途径。如果没有云计算，就不可能处理大数据并提取价值。
四、大数据和云计算的发展前景
1）提高网络质量：通过分析海量网络数据，提高网络维护的实时性和网络流量峰值的预测能力。
2）提升客户价值：通过大数据分析，充分了解客户，做出精准的营销和商业决策。
3）提升行业信息化水平：在教育、医疗、交通等领域，大数据、云计算的应用将推动行业信息化。
4）改善用户体验：高速的信息处理和服务交付可以更好地满足用户需求，提高生活质量。