3 移动计算 我们熟知的摩尔定律：“ 集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍 ”。 这套方案的核心的思路是：既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进行计算，也就是所谓的移动计算比移动数据更划算。 4 如何实现 那么，到底移动计算程序到数据所在位置进行计算是如何实现的呢？ 1. 大数据引擎根据集群里不同服务器的计算能力，在每台服务器上启动若干分布式任务进程，这些进程会等待给它们分配执行任务 4. ，从而实现在分布式服务器集群中移动计算，并行处理的目标。
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储 ） 大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命 大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包 用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径 、大小、数据切分、数据片分配给任务执行进程） 任务执行进程，检查是否有对应的程序包，没有则下载，通过反射的方式加载程序 加载程序后，读取数据，执行程序
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CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会大数据与云计算分论坛中，来自美团、微软、中国电信、易观等五位专家到会分享了云计算作为计算资源的底层，是如何支撑着上层大数据处理的。 承载美团点评的云计算基础服务运维 ? 美团云DevOps专家 雷雨 雷雨分享了美团云的基础设施运维和自动化方面的实践与探索，讲了公司的内部业务和对外业务。 UCloud战略总监 司照凯 司照凯讲到的数据安全屋，就像一个屋子，提供一个云计算平台。 大家把数据放在里面做交叉的分析和计算，最终让你带走的是结果而不是数据本身，所以是把数据所有权和使用权做了一个分离，你最终拥有的是数据的使用权而不是所有权。 ，减少重复计算。
---- 一、通信行业数据动态 1 作为中国联通的全资子公司，中国联通云数据有限公司以成为“国际一流、国内领先”的云服务提供商为目标，聚焦电子政务、医疗、教育、环保、旅游、制造、农业、交通物流等重点领域 ，以“沃云”为云计算服务品牌，依托强大的云网一体优势，在全国12大云数据中心、31个省分节点建立云计算资源池，通过自主研发、安全可靠的沃云平台为政府、企业、行业以及个人客户提供优质的服务。 【中国通信网】 二、电子商务数据动态 1 未来几年，阿里巴巴将在北京组建云计算、大数据、移动互联网等信息技术领域的研发基础平台，同时北京也将成为集团电子商务、阿里健康、阿里影业、阿里音乐等相关创新产业的运营基地 【和讯网】 三、互金行业数据动态 1 在如今新金融的行业里，主要有三种风控模式：第一类是参照银行的风控标准，再结合自己的数据基础及模型做些调整，但大体上还是偏传统方式的模式；第二类是利用大数据，不过互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控 【经济参考报】 2 北京万友丽珠智能科技有限公司是一家基于云计算、大数据等信息技术的互联网公司。
而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢？ 以下为英文原文。 随着物联网不断发展，今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。 移动技术 说到移动技术，我想大家跟我一样对移动设备与移动应用在21世纪的创造记忆犹新。 据估计2015年底移动设备数量将超过全球人口总数。 “物联网对移动领域是仙丹还是毒药？” 也有人认为物联网的万物互联特性将减低移动设备与移动应用的重要性。 这场辩论使我们迷惑：物联网崛起之日，二十亿智能手机将何去何从？ 大数据 与物联网有关的另一个重要方面是大数据。 云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。 云计算使不同的用户分享计算资源，但它也同时带来了数据泄露的风险。 大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。这三个领域的发展融合一定能为企业提供更好的综合IT架构平台并在企业中大放异彩。
大数据，云平台，云计算在今天这个时代如火如荼，但是这些技术本身并没有错，不要让方便于人，服务于人的大数据云计算变成云平台上的云算计。 我们都知道商业公司肯定得赚钱，但是不应该利用数据分析去做有违社会公平的事情，所有规则对所有用户都应该一致，平等对待。 大数据，云计算本身没有对错，错的的是我们该如何正确的使用数据。 不要让大数据的云计算变成“云算计”。 想靠云计算，算法起家的程序，合理的分析用户行为，为他推荐自己喜欢的内容这是功能，方便用户，智能推荐，挺好的，这是合理运用数据，但是一定要保护用户隐私。 云平台上的大数据，在这个时代收集太简单了，公司内部合理分析，不违反道德和法律，合理使用，方便用户才是正道，而这些公司所面临的最大的问题是如何保护数据，保护用户隐私，而不是如何收集和分析，以及使用。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。 云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。 对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说，它们是抽象的。近年来，随着越来越多的企业开始利用云计算的优势，并减少物理数据中心，云计算数据仓库的市场不断增长。 如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。 每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。 迁移数据的能力。
微软新CEO纳德拉(Satya Nadella)表示，如果想在新的运算环境中取胜，微软需要一种「数据文化」。 意味着微软将侧重提供应用广泛且适用於互联网的软件，注重移动和云计算，而不仅以Windows和Office来主导市场。 纳德拉自2月上任之後，目前正在推动微软进一步转向移动和云计算。
掌握基于大数据、云计算等标准和技术的IT专业人士会获得最高的报酬。因为CEO们明白数据的巨大价值和潜力，而掌握这些技术就可以象老鹰一样俯瞰整个项目的所有数据。 热门的大数据技术有：MapReduce|Hadoop|R|HBase|NoSQL 2.云计算 云计算是2014年最流行的IT词汇。在网络上到处充斥着云的实现，甚至让你都有点对“云”这个词感到厌烦了。 热门的云计算技术有：OpenStack|Cloudera|Azure|Amazon Web Services 3.信息安全 与大数据和云计算不同，信息安全是一门成熟的技术。 有多个移动平台开发经验的应聘者是招聘市场的抢手货，这里所指的“多个”的数值可以具体精确到2——苹果的iOS和谷歌的Android这两大巨头占领了移动设备市场90%以上的份额。 热门的移动设备技术有：iOS和Android应用开发|Mobile安全|设备管理 6.操作系统 有一个很老的笑话，计算机把人分为10种类型。
在威斯康星州的麦迪逊举行的2014年 CEO-CIO研讨会上，来自芝加哥的移动战略和应用开发公司Solstice Mobile的CEO,J Schwan进行了演讲，他认为这一切正在发生，因为企业正在将移动计算 ，大数据分析以及物联网相结合起来。 ” 价值必须大于风险 毫不奇怪， CIO们面对的有关情境计算的问题和他们面对的其他方面的问题并没有很大区别：他们要如何收集，分析和存储这些所有的数据，才能使它发挥应有的价值？ 虽然大数据分析技术，以及云计算可以进行协助，Schwan说，但对于很多企业来说，投资甚至尝试投入这一技术仍然只是一个目标，而不是现实。 除了基础架构之外， CIO们还必须明白如何管理情境计算--这一类型的数据应该保存，储存，使用（甚至是出售）多久。 他们必须想办法让用户参与到其中的风险越低越好。
笔者作为微软公司的忠实追随者之一甚至纳德拉的肩上正扛着微软最大的“负担”之一——微软业务向移动市场和云计算市场转移。 纳德拉在概括总结微软在2014财年第三财季的表现时说到：“这个季度的表现证明了微软业务能力的强大，同时也向我们展示了在移动市场和云计算市场微软还有很多机会可以去创造更好的业绩。” 笔者认为过往的微软首席执行官都习惯把业绩较好说成是“微软业务能力的强大”，但这一次纳德拉真正让投资者感到兴奋的是将微软业务发展引入移动市场和云计算市场的决定。 更重要的是，纳德拉并不是嘴上说说而已，微软已经开始有了实质性的动作。 距离微软宣布同德国云技术领先企业、软件巨头SAP扩大战略合作伙伴关系已经过去了数周时间。 另一个有趣的现象是，多数云技术企业讨论的更多是业务以单个百分点的速度增长，而对于云技术所能够产生的营收究竟有多少却避而不谈。
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时 有一个很容易混淆的场景是拥有的数据量很大，TB、PB级，但是每次用来计算的只有几十或几百MB，这个输入就不能称为大数据，因此这种问题就不是大数据计算问题。 你面临的问题不是大数据计算问题有什么问题吗？ 没什么问题，如果真碰到了大数据计算问题就麻烦了。 由此也给出大数据计算的定义： 大数据计算：求解大数据计算问题的过程。 大数据计算的挑战 报告的前提是“计算和数据资源受限”，为什么这个很重要呢？ 这个叫弱可用性数据，如何在弱可用性数据上进行计算，使结果的误差满足要求，是另一个重要的研究方向。 一些计算方法 1、小数据近似大数据 所谓大事化小，小事化了。 大数据计算问题处理的是大数据。计算受限和数据受限是大数据计算中普遍存在的客观现象。
由此，“东数西算”背后也分为两个派别—— 第一是以数据中心、云计算厂商为主的云计算阵营。 第二是以运营商为主、设备商为辅的网络阵营。 （白犀牛翻译：数据中心建得还不够多，算力相关技术国产化程度低，云计算技术仍未领先。） 其最终的形态必然是这样的——依托高速、移动、安全、泛在的网络连接，整合网、云、数、智、安、边、端、链等多层次算力资源，提供数据感知、传输、存储、运算等一体化服务的新型信息基础设施。 这是什么？ 中国移动想要当主导者，就必须牵头带领产业链去解决上述问题，这非常考验中国移动的技术创新能力和产业主导能力。 -06- 那在东数西算、算力网络这个舞台上，中国移动内部谁将担纲主演呢？毫无疑问是移动云！ 在这个过程中，作为运营商体系内的云计算力量，移动云需要肩负巨大的责任，当然，从另一个角度看，东数西算、算力网络，这将成为移动云建功立业的大舞台！ - END -
这一部分主要是讲大规模数据处理平台和云计算平台。 ? 由于现在数据量在不断增加，单独的机器很难完成大规模的数据处理。 所以引进了hadoop和spark这样的平台，提供更好地平行计算能力，容错能力，以及load balance，极大的提高了数据处理的的速度和规模。 通过提供付费的云端服务，为众多的公司提供软硬件支持。 首先介绍学习大数据处理平台。 ? 需要了解Map-Reduce的基本原理，这是大规模数据处理的基本框架。 ? 另外，就是了解一些OLTP和数据仓库的知识。在很多商业数据处理方面，需要用到这类知识来更好做数据汇报。 最后要就是云计算服务了。 ? 云计算服务有三种模式，SaaS，PaaS，和IaaS。 IaaS：基础设施即服务, 用户无需购买硬件, 而是租赁云计算提供商的基础设施, 部署自己的OS, 进行自己的计算, 这里的用户一般是商业机构而不是终端消费者。
而与移动技术相比有过之而无不及的另一项技术——云技术，它的实践也在不断地改变着移动行业。 虽然云技术促进了移动行业的高速发展，但想达到十全十美还有好长一段距离。 而且对云技术你是否利用的很到位，本文介绍了三个移动技术不可错失的云实践。 备份应用数据 过去一段时间，我使用了几个Android系统的手机。 如果所有的应用数据得到了很好的同步，当应用通过与我的帐户同步时，那么这将是我更新手机的唯一方法。但是，我们还没有达到这一程度，因为对于成千上万的手机同步时就会失去所有的数据。 人们可能希望手机能成为计算机的一个扩展、一个统一的解决方案，它使移动手机这个小玩意成为你的屏幕的一个扩展。有了云计算，这实现起来就更容易了，而且还会把生活变得更简单——想去哪就去哪。 抓紧的你的手机，但也不要停止电脑上的活动。 总结： 因为移动技术，我们已经走得很远了，而且大部分的成功都要归功于云技术。
随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据，并阻止非法访问请求，企业需要一个可靠的云计算数据管理策略，并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 也就是说，利用多个云账户将备份数据与生产数据隔离开来。企业需要确保备份其云计算基础设施的配置信息，以防因任何原因需要重建它。 但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免，确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工，但没有数据就会无能为力，因此请采取措施确保其自由安全地流动。
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。 在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 我们可以期待Hadoop将成为“下一个”企业计算平台，推动大数据在2014年更多的实时的和操作的采用。 公司将不仅仅是IT公司——他们将成为数据公司。 企业只是刚刚接触大数据——还将会出现许多趋势。在未来的一年中，企业将能够利用新技术——特别是云计算——利用整合系统和数据工具的优势。
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】
关于大数据和云计算二者的区别你们都知道吗？人们对于它们通常会混淆或者误解，分别用一句话来解释它们之间的关系就是：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来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产生价值。而中间的时效性又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完成。 简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。
移动云计算应用正在兴起 近年来，随着移动终端的多样化尤其是智能手机的盛行，移动应用程序在移动市场占据的份额越来越大，不少移动应用程序已经将移动云计算的优势运用其中。 此外，移动云计算还在基于云的移动医疗信息管理应用、移动云音乐、移动社交网络等领域实现了应用。 移动云存储——移动云存储是目前移动云计算领域比较成熟的一个应用，它以数据存储和数据管理为核心。 移动云计算的四大特点 移动云计算具备四大特点，第一是弱化终端硬件的限制;第二是数据存储方便;第三是按需提供服务;第四是满足随时随地的便捷服务。 云计算的出现解决了终端硬件限制的问题，由于云计算进行运算和数据存储都是基于移动网络的，因此忽略了移动设备自身的运算能力，仅仅依靠云计算就可以有效解决手机终端硬件的瓶颈问题。 数据存储方便 移动云计算中数据的存储都是在移动互联网中进行的，不仅方便用户进行数据存储，而且提供给用户一定的数据存储空间。同时，移动云计算也便于不同用户之间进行数据共享。
批量计算（Batch）是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模，智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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