大家好，我是瑞哥，今天给大家带来的是云计算与虚拟化实验——虚拟主机的安装。 目录 TOC 【实验名称】 虚拟主机的安装 【实验目的】 了解服务器虚拟化是云计算的基础，掌握Esxi的安装部署 【知识准备】 什么是虚拟化？ VMware vSphere虚拟化体系架构 Esxi的安装部署 【实验背景描述】 假设某企业IT部门需要上线云计算数据中心。云计算数据中心的的基础是通过vSphere架构，将服务器的物理资源虚拟化。 该IT部门现在计划给新购买的物理服务器进行底层资源的虚拟化，即为服务器安装部署Esxi系统。 vSphere Client SecureCRT 客户端 【实验成员】 本实验按组完成实验，每组中的成员需要按照实验要求，共同完成实验。
注: 2016年9月4日，CDAS2016第三届中国数据分析师行业峰会在北京国际会议中心成功举办，中国电信云计算重点实验室执行副主任杨明川主任，在峰会上做了题为《中国电信灯塔大数据应用实践》的主题演讲 ，以下是演讲实录： ? 大家好，非常高兴今天有机会能够跟大家分享一下《中国电信灯塔大数据应用实践》，我本人是中国电信北京研究院负责云计算和大数据部门的负责人。 再往上是数据算法能力这条线。 具体讲几个案例，第一个案例是我们面向政府做的，随着国家大数据战略的实施，可能政府大数据，政务云，在这方面会受到越来越多的关注，我们也和电信的省公司合作，推进政府大数据项目。 ?
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
第1章 大数据概述 单元测验 image-20201216213238716 image-20201216213302025 image-20201216213323941 image-20201216213344558 20201216213421842 image-20201216213509082 image-20201216213525720 image-20201216213540607 第2章 大数据处理架构Hadoop 单元测验 image-20201216214556400 image-20201216214622576 image-20201216214751851 第3章 分布式文件系统HDFS 单元测验 image 20201216225117992 image-20201216225136714 image-20201216225201361 image-20201216225225621 第4章 分布式数据库HBase单元测验 20201216230830133 image-20201216230850202 image-20201216230908215 image-20201216230923338 第5章 NoSQL数据库 单元测验
第1章 大数据概述 单元测验 1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：（B） A.虚拟现实技术的普及 B.云计算、大数据、物联网技术的普及 C.互联网的普及 D.个人电脑的普及 2单选(2分)就数据的量级而言 （B） A.2048 B.1024 C.1000 D.512 3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：（A） A.云计算侧重于数据分析 B.云计算、大数据和物联网三者紧密相关 ，相辅相成 C.物联网可以借助于云计算实现海量数据的存储 D.物联网可以借助于大数据实现海量数据的分析 4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：（B） A.Spark B.MySQL C.Hadoop D.实验科学 13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：（B，C，D） A.精确而非全面 B.全样而非抽样 C.相关而非因果 D.效率而非精确 14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：（A， B，C，D） A.查询分析计算 B.图计算 C.批处理计算 D.流计算 15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：（A，B，C） A.
以下是对这三个层次的计算类別的概述，以及每个计算层次的实际应用情况。如上所述，术语“云”“边缘”和“雾”代表三层计算： ▲ 云计算层:工业大数据、业务逻辑和分析数据库以及数据存储。 雾计算并不像边缘计算那样分散，但它确实进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量。它有助于边缘层中“节点”之间的通信和协作。在上面的示例中，节点是无人驾驶汽车。 那么，有哪些工业用途的应用呢？ 边缘计算的实际应用 随着从云计算层发展到雾计算，并最终到边缘计算的每一步,“智能设备”是一种更接近数据源进行信息处理的设备。 雾计算和边缘计算为消费者、企业、数据科学家和IT架构师创造了大量全新的工具，以实现卓越的效果。人们可能已经注意到在某种程度上略胜于一般的云计算。 有些人甚至声称云计算已经在商业中占据了一席之地，创业公司可以在没有大量资金的情况下更快速、更无缝地扩展，并且更有效地竞争，提供更多时间扩展以及实现基础设施多样化。
金吉达公司（Chiquita Brands）是全球最大的水果供应商之一，作为一家传统企业，金吉达公司的云计算应用在公司全球2万名员工的管理和复杂的供应链管理中发挥了重要作用（要知道鲜果行业对供应链效率有很高的要求 Kevin Ledford在金吉达公司CIO的岗位上已经干了五年，他对云计算时代的传统企业CIO提出了五大忠告，值得传统企业CIO同行们借鉴，IT经理网编译整理如下： 一、云计算优先 对于新应用,金吉达会立刻先尝试 SaaS云服务模式.例如金吉达很早就开始使用Workday的云人力资源管理软件管理北美员工的薪酬、项目管理、人力资源等。 金吉达多年前就开始使用SaaS云服务，最早部署的LeanLogistics运输管理系统。 虽然金吉达也在运维企业内部的私有云和IT系统，但是金吉达对新应用的态度是尽量走SaaS和PaaS的道路。 “金吉达是个大品牌，但是我们的公司规模只能算是中等，年销售额32亿美元而已，我们不可能像美洲银行和富国银行那样支使IBM这样的大型供应商，在这些供应商那里我们可能并不是优先级最高的用户。”
使用 eigvals 计算矩阵的特征值，使用 eig 同时计算矩阵的特征值与特征向量： evals = eigvals(A) evals => array([ 1.06633891+0.j SciPy 对稀疏矩阵有着很好的支持，可以对其进行基本的线性代数运算（比如方程求解，特征值计算等）。 有很多种存储稀疏矩阵的方式。 type '<type 'numpy.float64'>' with 6 stored elements in Compressed Sparse Column format> 可以像计算稠密矩阵一样计算稀疏矩阵 15 Gradient evaluations: 5 array([ 0.46961745]) 也可以使用 brent 或者 fminbound函数，区别就是一点语法和实现所用的算法 Y.std(), Y.var() # normal distribution=> (0.0, 1.0, 1.0) 统计检验 检验两组独立的随机数据是否来组同一个分布： t_statistic, p_value
scipy.stats) · 多维图像处理 (scipy.ndimage) · 文件IO (scipy.io) 特定函数 在计算科学问题时，常常会用到很多特定的函数，SciPy 提供了一个非常广泛的特定函数集合 为了使 Python 代码更容易实现，让我们介绍新的变量名与向量表示法： ? ? 示例：阻尼谐震子 常微分方程问题在计算物理学中非常重要，所以我们接下来要看另一个例子：阻尼谐震子。 傅立叶变换 傅立叶变换是计算物理学所用到的通用工具之一。Scipy 提供了使用 NetLib FFTPACK 库的接口，它是用FORTRAN写的。Scipy 还另外提供了很多便捷的函数。 既然信号是实数，同时频谱是对称的。
参考链接： 科赫曲线或科赫雪花 Python 算法分析与设计实验：科赫雪花实验 一、实验目的 1、熟悉python编程环境，包括程序安装 2、熟悉python基本语法 3、递归算法程序分析与调试 二、 实验工具 Win10操作系统、python3.7编译环境、IDLE编译器 三、实验内容 本次实验是利用递归算法，用python中的绘图库turtle，实现画出科赫雪花。 四、实验过程 本实验采用递归算法完成曲线绘制：如果n=0，直接画出长度为L的直线。 本次实验设n=3，用for遍历循环角度，在最外层的循环执行后，再调用下一阶及相应的长度。 t.right(120) koch(300, 3) t.right(120) koch(300, 3) t.done() t.hideturtle() main() 五、实验结果与分析
loucloud/user/ user模块将用来实现用户管理功能，不是本周的任务，本周只实现一个简单的测试页面即可。 manage.py 使用 Flask-Script 实现基本的运行命令。 tag -a v0.1 -m "LouCloud v0.1" git push origin –-tags 五、遇到问题 Flask 框架问题 由于没提前学习基础导致Flask框架中的部分代码实现的功能看不懂 六、总结 熟悉了git提交等基本命令、了解了用于创建独立的 Python 开发环境的Virtualenv，虽然初窥了Flask框架，但仍需要学习实验楼的Flask框架基础课程。
本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。 模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标，如商空间理论。从不同的粒度上分层次地处理它们，降低处理复杂问题的复杂性。信息粒广泛存在于现实世界中，是对现实的抽象。 所以，人工智能和大数据再火，也需要依仗粒计算等这些新技术来实现，否则就是空中楼阁，没有任何现实意义。海量的数据中大量都是不确定的，模糊的，这给粒计算提供了广阔的发展空间。 在云计算中，为了保证计算和存储等操作的完整性，在实现上要考虑很多大规模分布式计算机集群进行海量数据处理时容错处理问题，在出现部分失效的情况下计算任务仍然能够正确执行，这时粒计算就会发挥作用。 粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
1：什么是云计算？ 云计算是一种按量付费的模式！云计算的底层是通过虚拟化技术来实现的！ 2：云计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php，java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3：为什么要用云计算 小公司：10台 20w+ idc 5w + 100M 10W， 10台云主机，前期投入小，扩展灵活，风险小 大公司：闲置服务器计算资源，虚拟机，出租（超卖） 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化，通过模拟计算机的硬件，来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。
下面是计算类型的这三个“层”的概述，以及每个层的几个实际应用。 计算的三个“层” 如前所述，术语“云”、“边缘”和“雾”表示计算的三个层次。 雾计算的实际应用 那么，究竟什么是雾计算呢? 雾计算能有效的“分散”计算和分析能力。 雾计算并不像边缘计算那样分散，但它确实进一步减少了通过网络或向上传输到云层的数据量，促进了边缘层中的“节点”之间的通信和协作。在上面的例子中，节点是无人驾驶汽车。 边缘计算的实际应用 随着从云层到雾计算并最终走到边缘计算的每一步，“智能设备”进行信息化处理的事物越加接近数据源。 因此，随着边缘计算的出现，智能和分析发生在单个机器、工作站和本地网络的移动设备上。 雾计算和边缘计算共同帮助我们为消费者、企业、数据科学家和IT架构师创造了大量全新的工具，以实现卓越的效果。
计算都是为了应用服务！物联网的发展极大的促进了各种形式的计算！ 我们都很熟悉云计算，一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。 作为云计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充：边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出，以弥补云计算的一些短板问题！ 边缘计算进一步推进了雾计算的「局部的处理能力」的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。和雾计算相比的优点，由于性质单一的故障点比较少。 各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。 还有： 霾计算：霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。
导语 当人们审视云计算和虚拟化环境中的合规性问题的误区和现实时，人们必须处理和解决安全问题。事实上，云计算是一个非常适合数据保护的环境，并有适当的保护措施。 人们也必须纠正监管机构反对应用云计算的错误观点。 在云计算领域，围绕安全性和合规性的仍然存在许多误区。那么现实是什么? ? 当人们审视云计算和虚拟化环境中的合规性问题的误区和现实时，人们必须处理和解决安全问题。事实上，云计算是一个非常适合数据保护的环境，并有适当的保护措施。人们也必须纠正监管机构反对应用云计算的错误观点。 Hardy指出，一些全球最具技能和经验的计算机科学家正在努力使这些云系统变得坚不可摧。 误区2：监管者机构讨厌云计算 云计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受云计算的虚拟化设计，并将其视为一种可行的技术形式。例如，PCI安全标准委员会已经发布了云计算指南。
和威斯康星州IceCube粒子天体物理学中心的研究人员已成功使用亚马逊Web Services，Microsoft Azure和Google Cloud Platform上的数千个GPU成功完成了第二项计算实验 在2019年末，圣地亚哥超级计算机中心（SDSC）和威斯康星州IceCube粒子天体物理学中心（WIPAC）的研究人员成功完成了一项大胆的实验，该实验将全球所有可出售的GPU（图形处理单元）编组并作了一次简短的运行 SDSC和WIPAC研究人员仅使用sport/preemptible模式中最具成本效益的实例，就能够提供和维护来自全球云区域的15,000个GPU，相当于170个PFLOP32，远远超过最大的国家科学基金会资助的最大的超级计算机 从所有主要地理区域都提供了云实例，而总的集成计算时间仅超过一个fp32 exaFLOP小时。云计算的总成本约为60,000美元。 实验还表明，最具成本效益的云实例是那些提供NVIDIA Tesla T4 GPU的实例。
编程实验分别仿真和实验台操作两种方式。 实验1 AD转换--输入 AD转换是所有嵌入式系统或机器人获取外部信息的一种重要方式，将温度、角度和位置等转换为对应的数字量，供处理器处理。 实验台，测量电压值并显示： ? 最常用的实验是波形仿真。 数字调压： ? 3 电机实验--控制 ? 实验台： ?
云计算的出现改变了传统的业务模式。 本文介绍四款小工具，帮助你管理云计算、减少成本，使你好资源利用率更高效。让你在云中有更好的体验。 ? 这一工具帮助企业IT获得金融情报在云上的投资，同时提高性能。 普通用户可以节省大约40%的云相关成本。使用保留实例导航器购买EC2和RDS实例、减少支出、管理RI库存和模拟RI成本。 RightScale RightScale具备许多其它工具没有经验。它创始2006年，已经推出了数以百万计的服务器，有四大组成部分。第一个是云管理环境。你还会发现问题多云引擎，以及高度可用自动化引擎。 最后，RightScale提供了一个云就绪服务器模版和最佳实践部署库。 云计算工作负载管理服务有一个流行的工具——PlanForCloud，它使用统计估计云支出来帮助企业节省成本。
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