预计从2007年至2015年，我国云计算将度过技术储备和概念推广阶段，实现产业高速发展、生态环境建设以及商业模式构建，结合2013年云计算的快速发展，目前我国正处于云计算产业由起飞期向成熟期过度的“黄金机遇期 从布局来看，这有利于云计算迅速打入市场，实现规模化经济;从具体应用来看，资质不一的各类企业争相涌入，也为云计算产业良性互动埋下“地雷”。 移动通信运营商、各互联网巨头正在争先恐后地投资云计算。 中国移动透露，未来将大手笔抛出百亿资金建设数据中心，并在原有规划的南方基地、国际信息港等大型数据中心的基础上，于哈尔滨、呼和浩特、贵州等地扩建数据中心，同时推动自身云计算服务向商务领域应用;中国电信拟在云计算 、大数据领域发展混合所有制，创新运营模式，建设全网集约的运营体系，其云计算发展目标为未来三年内达到复合年均增长率156%;中国联通在哈尔滨、呼和浩特以及廊坊等地部署了10大云计算中心，并计划于6月推出个人云业务 谨防云计算“成也数据 败也数据” 对于大部分国内企业来说，通过云服务获得经济利益只是短期目标，其长期目标在于对用户行为数据的收集，即大数据的采集。
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。 安全屋与数据智能时代 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。 ，减少重复开发，减少开发通用的中间层数据，减少重复计算。
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近日，港科大计算机科学与工程系副教授陈凯与杨强联合撰写的新书《隐私计算》已经出版，为读者深入解读保护数据安全的隐私计算技术。 数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。 相比于传统数据保密方法，隐私计算最大的亮点是使数据在各个环节中「可用不可见」，通过实现数据的物理分散、逻辑集中，在确保数据安全隐私性的同时，挖掘数据价值、促进价值流通。 这本书是为计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生，以及对隐私计算感兴趣的从业者、从事隐私计算研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管者编写的。 此外，《隐私计算》还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。在附录中介绍了当前新的中国数据保护法律概况。 他的主要研究方向包括数据中心网络、云计算、大数据与人工智能底层系统和基础架构、联邦学习与隐私计算。
应用程序和不断增长的数据或者大量涌入云计算的核心，或者随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及，以微服务形式分散到边缘。 数据引力是真实的吗？ 数据引力和超融合基础设施 如果数据引力是真实的，应该期望看到它对云计算到边缘环境的体系结构的影响。但是，完全不清楚数据引力在这方面是否有任何影响。 一些专家指出，超融合基础设施是云计算数据中心数据引力的硬件支持。根据这种说法，数据引力吸引了数据存储与应用处理资源（计算、内存、网络和虚拟化）在云计算数据中心的新一代硬件解决方案中的紧密耦合。 但是，将超融合基础设施当作是以云计算为中心的数据引力的论点，却忽略了这样一个事实，即许多这样的硬件都部署在边缘环境中，而不仅仅是在云计算数据中心大规模地占用和堆叠。 零引力数据 为了充分实现机密计算的承诺，需要将行业标准框架集成到一个更广泛的外围基础设施中。在理想的环境中，数据安全和治理控制将在数据所在的任何位置（从云计算核心到边缘设施）一致实施。
从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。 第一，大数据、云计算和物联网的区别。 第二，大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。 大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式数据存储和管理系统（包括分布式文件系统和分布式数据库系统）提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力 反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。
基于云计算的数据集成工具使企业能够通过各种不同的数据和服务来处理日益复杂的IT框架。 IT框架的日益复杂导致对连接不同的数据和服务的需求不断增长。服务于企业需求是基于云计算的数据集成工具。 这些应用程序利用云计算来帮助企业连接、管理和集成来自不同来源的数据，并确保按需提供有价值的数据。它们可以更有效地使用大数据。 选择基于云计算的数据集成工具 选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。 (1)Azure Service Bus Azure Service Bus这个云计算消息传递平台使用面向服务的体系结构(SOA)跨云计算环境连接应用程序和设备。 其企业集成云计算使用图形化无代码接口来数字化流程，连接系统并桥接组织内的部门和数据存储库。它支持复杂的转换、条件操作、触发器、参数化、聚合和重用。
预计从2007年至2015年，我国云计算将度过技术储备和概念推广阶段，实现产业高速发展、生态环境建设以及商业模式构建，结合2013年云计算的快速发展，目前我国正处于云计算产业由起飞期向成熟期过度的“黄金机遇期 从布局来看，这有利于云计算迅速打入市场，实现规模化经济；从具体应用来看，资质不一的各类企业争相涌入，也为云计算产业良性互动埋下“地雷”。 中国移动透露，未来将大手笔抛出百亿资金建设数据中心，并在原有规划的南方基地、国际信息港等大型数据中心的基础上，于哈尔滨、呼和浩特、贵州等地扩建数据中心，同时推动自身云计算服务向商务领域应用；中国电信拟在云计算 、大数据领域发展混合所有制，创新运营模式，建设全网集约的运营体系，其云计算发展目标为未来三年内达到复合年均增长率156%；中国联通在哈尔滨、呼和浩特以及廊坊等地部署了10大云计算中心，并计划于6月推出个人云业务 谨防云计算“成也数据 败也数据” 对于大部分国内企业来说，通过云服务获得经济利益只是短期目标，其长期目标在于对用户行为数据的收集，即大数据的采集。
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 as an 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 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。
从距离扫描获得的点云通常是稀疏的、有噪声的和不均匀的。提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的点云上采样网络PU-GAN，用于从目标表面的潜在空间和斑块上的上采样点学习丰富的点分布。
单就一个行业而言，一直以来我们对于云计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果云计算是一次真正的革命性变革，那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式，而这些都是目前的云计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说，未来真正的云计算必须是我们口中的“超级云计算”，它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台，而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说，超级云计算带来的好处可能是双倍的，即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是，这里存在着一个大问题：云计算供应商们是否能够建设好超级云计算? 目前，企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序，而云计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在云计算中运行，而且也应为云计算供应商们创造利润。 自从虚拟化部署开始之后的五年以来，业界一直都在讨论这个问题，而且即便是对于资源有限的数据中心模式，业界现在依然没有完全解决这个问题。
要点提示 ① 云计算发展背景 ② 什么是云计算 ③ 云计算的优势 ④ 云计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的云计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇，我国数字经济规模已达27.2万亿，占当年 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是云，什么是云主机？ 02、云也就是云计算，是指以互联网为平台，将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的模式；实现“按需取用”模式——云上办公。 云计算给政企带给的价值 云计算的扩展场景 ● 云计算+大数据的服务趋势 什么是大数据？ 我们迎来了大数据发展时代，对客观世界的认识更进了一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。 云计算+大数据分析应用的数据准备 应用案例 01、亚马逊 “预测式发货”的新专利 通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。
Synergy Research Group： 2015年，全球云计算市场规模达到了1,100亿美元，增长率21%。 *数据包含云计算基础架构服务、软件服务和硬件 RightScale： - 2016年，17％的企业在公共云中运行了超过1,000个虚拟机，31％的企业在私有云中运行了超过1,000台虚拟机，58%的企业使用了混合云 *以上数据在2015年分别为13%、22%、71% - 18%的受访者仅使用公有云，9%的受访者完全依赖于私有云。 - 当前云计算市场面临的最大挑战是缺乏资源和专业知识，32％的受访者认为他们的IT部门设备不足，无法应对云中不断增长的工作负载。 *2015年这一数据比例为27％ IDC： - 到2019年，全球公有云支出将由2015年的700亿美元增长至1400亿美元； - 相比SaaS，IaaS和PaaS的增速将更为强劲。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。 Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 平台本身提供给开发者API 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用； 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制； 掌握RDD的计算流程 通过源码掌握Spark集群的任务调度； 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节； 第四阶级：掌握基于Spark上的核心框架的使用 Spark作为云计算大数据时代的集大成者
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 VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台最有活力的就是Openstack了。 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 谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起 云计算是随着网络中产生的越来越多的数据而被提出的，在云计算中，无数的软件和服务都置于云中，这里的云是指可以自我维护和管理的虚 拟计算资源。 Hadoop 框架如所示： 借助Hadoop 框架及云计算核心技术MapReduce 来实现数据的计算和存储，并且将HDFS 分布式文件系统和HBase 分布式数据库很好的融入到云 计算框架中，从而实现云计算的分布式 2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。
一 .云计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例： MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务，无需在本机安装，打开浏览器，注册账号，可以随时随地通过网络进行软件编辑 Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 ，大数据块的分析和处理；目前主要应用在IT领域，可提供SAAS, PAAS类业务/服务。 IT业分布式计算技术并未考虑电信业务处理数据包小、高并发特性的特点，用现有的分布式计算，直接用于电信领域不能满足业务要求高性能、高可靠性的要求 分布式计算技术需针对电信领域的场景、业务特征专门优化之后，
云计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有云或公共云兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性，而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。 数据库应用程序一直是所有企业基础设施的主要组成部分，但这些应用程序(特别是关系数据库)在使用云计算能力方面仍有很长的路要走。 高度可用的数据库 云计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有云或公共云兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性，而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。 (3)云计算成本分析：决定在云平台中应该使用哪些应用程序和数据之前，应该进行仔细的预算分析。如果不设计混合云，其预算很容易失控，同时要记住为了获得简单性和灵活性需要付出代价。 迄今为止，数据库已经存在了50多年，长期在传统的办公环境中成功运行。现在是企业通过采用云计算解决方案运行现代数据库来获得竞争优势的时候了。
duang，大数据来临了，数据中心的迅速膨胀使得“云端”的优势日益凸显。人们几乎可以摆脱传统的硬件储存方式，只要能上网，人们便可轻易在云数据中心进行各种结构化和非结构化数据的储存、备份、调取等操作。 这也意味着云计算的概念已经触及到互联网的最底层。在这样的背景下，云计算将走向何方呢？ 软件定义一切囊括了在基础设施可编程性标准提升下不断增长的市场势头、由云计算内在自动化驱动的数据中心互通性、DevOps和快速的基础设施提供等。 此外，云计算平台及数据中心可以将所有企业内容(包括文档、报表、账单、网页、图片、传真，甚至多媒体音频、视频、等等)集中进行管理和控制，结合其强大的数据搜索引擎，为各企业提供商务智能和大数据分析，同时提供端到端的快速访问 未来的云计算平台支持混合部署，可轻松将数据在私有云与公有云之间相互转移，这将为想多备份这种第三方的创业公司提供机会，在各个云之间建立“中转站”正是他们在做的事情。
同时，随着实时数据库的发展，接口软件部分也慢慢被独立出来，即可以与实时数据库核心集中部署在1台计算机上，也可以单独部署在接口机上，从而提供了更好的可扩展性和稳定性。 目前实时数据库里面的数据资源大部分都锁在硬盘里面吃灰，随着大数据、云计算技术的发展，我们想把这部分数据利用起来，就需要提高其扩展性、易用性。 时序数据库特点： 优势： 可大规模横向扩展；主要得益于云计算、虚拟化技术的发展，时序数据库几乎可以无限扩展； 性能： An open-source database like Influx can handle 随着网络和云计算技术的成熟，相关的性能和安全性不断升级，时序数据库多在拥抱云，更符合大趋势。 智能化煤矿的建设过程中，综合自动化平台这块目前主要用到实时数据库、组态软件等技术架构，原因上面也提到。 随着智能化的发展，煤矿上私有云，以后可能出现的国资云，甚至是公有云以及大数据、物联网等技术的运用，时序数据库肯定会得到进一步运用。
随着越来越多的组织采用云计算，内部部署数据中心的时代将会逐渐终结。从小规模企业到规模最大的跨国公司，无论在哪里，都可以看到云计算应用程序。 通常每个企业每个月都会遭受到23个云安全威胁的影响，这使得云计算看起来像是一项有风险的责任。此外，敏感信息占上传到云端的数据的18%。 •限制敏感数据的第三方控制。 •避免将机密信息上传到云端。 •在每个云计算应用程序中应用统一的DLP策略，以确保所有数据的安全。 •清点现有政策并将其适应云计算环境。 •云计算防火墙：云计算防火墙更适合较低级别的威胁，但它们为从云端定位网络的威胁提供了重要的屏障，反之亦然。 幸运的是，通过有效的最佳实践和各种云计算安全工具，企业现在可以安心地将数据存储在云中。 （来源：企业网D1Net）
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