云计算和大数据基础知识Word文档格式.docx
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这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。
而资源动态流转，那么意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。
如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。
而在整个系统业务负载低的情况下，那么可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高局部资源利用率的情况下，到达其他资源绿色、低碳的应用效果。
3、支持异构多业务体系
在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。
异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创立并定义的效劳。
这也是云计算与网格计算的一个重要差异。
4、支持海量信息处理
云计算，在底层，需要面对各类众多的根底软硬件资源;
在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。
由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。
5、按需分配，按量计费
按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。
云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。
按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供效劳时的有效收费形式。
四、云计算按运营模式分类
1、公有云
公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或本钱低廉的。
优点：
A、平安。
云计算提供了最可靠、最平安的数据存储中心，用户不用再担忧数据丧失、病毒入侵等麻烦。
B、方便。
云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。
C、数据共享。
云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。
D、无限可能。
云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能。
2、私有云
私有云（PrivateClouds）是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、平安性和效劳质量的最有效控制。
该公司拥有根底设施，并可以控制在此根底设施上部署应用程序的方式。
私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个平安的主机托管场所。
A.数据平安；
B.效劳质量稳定；
C.充分利用现有硬件资源和软件资源；
D.不影响现有IT管理的流程——假设使用公有云的话，将会对IT部门流程有很多的冲击，比方在数据管理方面和平安规定等方面。
3、混合云
混合云融合了公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和开展方向。
私有云主要是面向企业用户，出于平安考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最正确的效果，这种个性化的解决方案，到达了既省钱又平安的目的。
五、云计算按效劳模式分类
一般来讲，云计算平台效劳模式为如下的架构，如图1所示。
图1云计算平台架构
最下的一层是IaaS（Infrastructure-as-a-Service）：
根底设施即效劳，提供CPU，网络，存储等根底硬件的云效劳。
再上一层是PaaS（Platform-as-a-Service）：
平台即效劳，提供类似于操作系统层次的效劳与管理。
最后一层是SaaS（Software-as-a-Service）：
软件即效劳，就是我们所熟悉的软件即效劳。
事实上SaaS的概念的出现要早于云计算，只不过云计算的出现让原来的SaaS找到了自己更加合理的位置。
本质上，SaaS的理念是：
有别的传统的许可证付费方式（比方购置WindowsOffice），SaaS强调按需使用付费。
六、云计算根底架构
1、传统的IT部署架构是“烟囱式〞的，或者叫做“专机专用〞系统。
图2传统IT根底架构
这种部署模式主要存在的问题有以下两点：
硬件高配低用。
考虑到应用系统未来3～5年的业务开展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。
但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。
整合困难。
用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的根底架构上。
但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套根底架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用〞，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式〞部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。
2、云计算根底架构
图3云计算根底架构
云根底架构在传统根底架构计算、存储、网络硬件层的根底上，增加了虚拟化层、云层：
虚拟化层：
大多数云根底架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。
通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池;
云层：
对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。
相对于传统根底架构，云根底架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享根底架构资源池，实现高利用率、高可用性、低本钱、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，帮助用户构建IaaS（根底架构即效劳）云业务模式。
七、桌面云〔桌面虚拟化〕
1、桌面虚拟化是指：
支持企业级实现桌面系统的远程动态访问与数据中心统一托管的技术。
一个形象的类比，就是今天，我们可以通过任何设备、在任何地点，任何时间访问在网络上的我们的邮件系统，或者网盘；
而未来我们可以通过任何设备，在任何地点，任何时间访问在网络上的属于我们个人的桌面系统。
2、桌面虚拟化是在物理效劳器上安装虚拟主机系统，由虚拟主机系统模拟出操作系统运行所需要的硬件资源，如：
CPU、内存、网卡、存储等。
操作系统运行在这些虚拟的硬件资源之上，可以到达多个操作系统共享物理效劳器的硬件资源，从而提高资源利用率。
虚拟桌面的存储和执行〔包括操作系统、应用程序和用户数据〕都集中在数据中心，用户使用终端设备通过远程协议〔如：
RDP、ICA、PCoIP〕进行访问。
桌面虚拟化将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理；
同时用户能够获得完整PC的使用体验。
用户可以通过瘦客户端，或者类似的设备在局域网或者远程访问获得与传统PC一致的用户体验。
是一种仅将操作系统桌面呈现在用户面前的技术，由效劳器端完成运算。
可以结合效劳器虚拟化和应用虚拟化进行。
3、特点
〔1〕快速、灵活部署：
按需申请、快速发放、无需搬运沉重的PC主机，统一接入、随时随地访问；
〔2〕提高资源利用率：
统一管理后台数据中心资源，并统一进行调度管理，将资源的利用率最大化；
〔3〕数据存放平安可靠：
数据存放在后台数据中心，平安可靠。
并且访问虚拟桌面时在网络上传输的都是图片信息，不易被他人通过网络窃取信息；
〔4〕维护便利：
瘦终端无须软件维护；
虚拟桌面维护工作可在后台统一进行，非常便利；
〔5〕节能减排：
采用桌面虚拟化系统，因“瘦终端〞功耗很低，同时，数据中心的资源利用率又较高，因此，可到达节省本钱、节能减排的目标。
八、什么是大数据？
“大数据〞是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
九、大数据的特征
大数据特征定义为4V，即规模性〔Volume〕、高速性〔Velocity〕、多样性〔Variety〕和价值性〔Value〕。
1.规模性〔Volume〕
数据巨大的数据量以及其规模的完整性，非结构化数据规模比结构化数据增长快，数据的存储量和产生量巨大，数据具有完整性。
2.高速性〔Velocity〕
实时分析产生的数据流以及大数据。
现实中对数据的实时性要求较高，能够在第一时间抓到事件发生的信息。
当有大量数据输入或必须做出反响时能够迅速对数据进行分析。
3.多样性〔Variety〕
多样性指有多种途径来源的关系型和非关系型数据。
有很多不同的形式，除了简单的文本分析外，还可以对机器数据、图像、视频、点击流以及其他任何可用的信息进行分析。
利用大数据多样性的原理就是：
保存一切对你有用的你需要的信息，丢弃那些你不需要的信息。
发现那些有关联的数据，加以收集、分析、加工，使其变成可以利用的信息。
4.价值性〔Value〕
合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。
十、大数据相关的技术
1、云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据那么是电。
两者的关系：
没有大数据的信息积淀，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；
没有云计算的处理能力，那么大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
图4大数据与云计算的关系
2、分布式处理技术
分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。
3、存储技术
大数据存储要求实现存储虚拟化。
存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。
它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。
拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。
当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储根底设施层面。
在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。
4、感知技术
大数据的采集和感知技术的开展是紧密联系的。
以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为根底的感知能力提升同样是物联网开展的基石。
全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。
十一、工业大数据
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的开展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转那么对数据的实时性要求也更高。
因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。
通过互联网、移动物联网等带来的低本钱感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。
这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
工业大数据的典型应用包括产品创新、设备故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供给链优化和产品精准营销等各个方面。
工业生产线物联网分析大数据应用：
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。
因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析〔包括违反生产规定、零部件故障〕等。
例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
十二、大数据对企业管理的影响
1、大数据对企业管理思想的影响
大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与开展。
企业越来越智能化，管理实现了信息化。
企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。
大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的根底上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当作附加资产来看待。
企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。
有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。
2、大数据对企业管理决策的影响
大数据背景下的数据分析利用是企业决策的关键。
首先，大数据的决策需要大市场的数据。
基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。
大数据决策的特点表达在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。
其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。
大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。
管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、躲避风险。
这就要求决策层具有较高的决策水平。
由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。
这就要求企业的组织更加趋于扁平化。
3.大数据对企业人力资源管理的影响
人力资源是企业中最珍贵的资源，是企业创造核心竞争力的根底。
基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。
有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。
公司从职工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大奉献。
首先，在职工招聘上，只需将单位用人要求与职工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的职工。
其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将职工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。
这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。
最后，根据大数据的分析结果，针对不同职工区别培训，更有效率的提高了培训水平。
4.大数据对企业财务管理的影响
大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。
首先，财务管理更加稳健。
公司将各类财务数据在大数据技术下进行开掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。
其次，财务数据的处理更加及时高效。
财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改良财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作本钱降低和压缩了，利润相应提高了。
企业资源最丰富的积累，最根底的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据整理和分析，实现了企业价值增值。
十三、效劳器分类
1、台式效劳器〔塔式效劳器〕
台式效劳器也称为“塔式效劳器〞。
有的台式效劳器采用大小与普通立式计算机大致相当的机箱，有的采用大容量的机箱，像个硕大的柜子。
低档效劳器由于功能较弱，整个效劳器的内部结构比拟简单，所以机箱不大，都采用台式机箱结构。
这里所介绍的台式不是平时普通计算机中的台式，立式机箱也属于台式机范围，这类效劳器在整个效劳器市场中占有相当大的份额。
图5台式效劳器
塔式效劳器它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多，由于效劳器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆，所以个头比普通主板大一些，因此塔式效劳器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大，一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。
由于塔式效劳器的机箱比拟大，效劳器的配置也可以很高，冗余扩展更可以很齐备，所以它的应用范围非常广，应该说目前使用率最高的一种效劳器就是塔式效劳器。
缺点：
目前常见的入门级和工作组级效劳器根本上都采用这一效劳器结构类型，不过由于只有一台主机，即使进行升级扩张也有个限度，所以在一些应用需求较高的企业中，单机效劳器就无法满足要求了，需要多机协同工作，而塔式效劳器个头太大，独立性太强，协同工作在空间占用和系统管理上都不方便，这也是塔式效劳器的局限性。
不过，总的来说，这类效劳器的功能、性能根本上能满足大局部企业用户的要求，其本钱通常也比拟低，因此这类效劳器还是拥有非常广泛的应用支持。
2、机架式效劳器
机架式效劳器的外形看来不像计算机，而像交换机，有1U〔1U=1.75英寸〕、2U、4U等规格。
机架式效劳器安装在标准的19英寸机柜里面。
这种结构的多为功能型效劳器。
图6机架式效劳器
作为为互联网设计的效劳器模式，机架效劳器是一种外观按照统一标准设计的效劳器，配合机柜统一使用。
可以说机架式是一种优化结构的塔式效劳器，它的设计宗旨主要是为了尽可能减少效劳器空间的占用，而减少空间的直接好处就是在机房托管的时候价格会廉价很多。
很多专业网络设备都是采用机架式的结构〔多为扁平式，就像个抽屉〕，如交换机、路由器、硬件防火墙这些。
机架效劳器的宽度为19英寸，高度以U为单位〔1U=1.75英寸=44.45毫米〕，通常有1U，2U，3U，4U，5U，7U〕几种标准的效劳器。
机柜的尺寸也是采用通用的工业标准，通常从22U到42U不等；
机柜内按U的高度有可拆卸的滑动拖架，用户可以根据自己效劳器的标高灵活调节高度，以存放效劳器、集线器、磁盘阵列柜等网络设备。
效劳器摆放好后，它的所有I/O线全部从机柜的前方引出〔机架效劳器的所有接口也在前方〕，统一安置在机柜的线槽中，一般贴有标号，便于管理。
机架式效劳器因为空间比塔式效劳器大大缩小，所以这类效劳器在扩展性和散热问题上受到一定的限制，配件也要经过一定的筛选，一般都无法实现太完整的设备扩张，所以单机性能就比拟有限，应用范围也比拟有限，只能专注于某一方面的应用，如远程存储和Web效劳的提供等
3、刀片式效劳器
刀片式效劳器是一种HAHD〔HighAvailabilityHighDensity，高可用高密度〕的低本钱效劳器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片〞实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的效劳器。
在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，效劳于指定的不同用户群，相互之间没有关联。
不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个效劳器集群。
在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群效劳。
刀片式效劳器目前最适合群集计算和IxP提供互联网效劳。
图7刀片效劳器
〔1〕大大降低运行管理费用
〔2〕高处理能力密度，节省珍贵空间和占地费用
〔3〕耗电低，降低电费
〔4〕可靠性设计更加完善，减少停机时间
〔5〕电缆连接点大大减少
〔6〕冗余交换模块和电缆连接
〔1〕刀片效劳器比机架式效劳器更节省空间，同时，散热问题也更突出，往往要在机箱内装上大型强力风扇来散热。
〔2〕工具本钱高昂：
刀片机箱本钱昂贵，可以插入14块或16块效劳器，适合10台效劳器以上的应用环境。
十四、云存储
云存储系统是指通过集群技术、网格计算或分布式文件系统等技术，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，云存储就是将存储资源放到云上供人存储的技术，使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可联网的装置连接到云上方便存取数据。
云存储系统的所有设备对用户来说都是透明的，任何地方的任何一个经过授权的使用者都可以通过任何接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。
存储层是云存储最根底的局部。
存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和iSCSI等IP存储设备，也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备。
云存储中的存储设备往往数量庞大且分布在
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