2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 信息科学中的云端计算技术

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息科学中的云端计算技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题后的括号内）1.下列哪一项不属于云计算的核心特征？（）A.资源池化B.按需自助服务C.全球分布D.批量购买硬件2.在云计算的服务模式中，提供基础设施即服务（IaaS）的主要特征是用户可以？（）A.自定义操作系统和应用软件B.获得和管理计算、存储、网络资源C.使用平台提供的开发工具和服务D.完全控制物理服务器硬件3.虚拟化技术是支撑云计算的关键，其中网络虚拟化主要解决的问题是？（）A.实现多个操作系统共存B.提高物理服务器利用率C.创建隔离的网络环境D.管理虚拟机磁盘4.以下哪种云服务模式最适合需要快速开发和部署应用程序，但不需要过多关心底层基础设施的企业？（）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaS(BackendasaService)5.下列关于公有云、私有云和混合云的描述，正确的是？（）A.公有云通常成本最低，但安全性相对较差B.私有云资源完全由单一组织拥有和运营C.混合云旨在结合公有云和私有云的优势，满足特定需求D.以上都正确6.在云环境中，负载均衡器的主要作用是？（）A.提高单个服务器的处理能力B.在多个服务器实例间分配传入的网络流量C.自动扩展计算资源以应对流量变化D.加密数据传输7.以下哪项技术通常用于实现云服务中的Serverless计算？（）A.容器编排（如Kubernetes）B.微服务架构C.无服务器计算（Serverless）平台D.虚拟化8.云安全中，"数据加密"主要指的是？（）A.防止未经授权的访问B.在传输或存储时保护数据的机密性C.确保系统的高可用性D.恢复受损的数据9.大数据分析平台通常部署在云上，主要利用了云计算的哪种优势？（）A.极低的初始投入B.高度可扩展性C.固定的服务费用D.专有的硬件支持10.以下哪项不是云计算带来的主要挑战？（）A.复杂性管理B.数据安全与隐私C.降低成本D.服务提供商锁定二、简答题（每题5分，共25分。请简要回答下列问题）1.简述云计算的IaaS、PaaS、SaaS三种服务模式的主要区别。2.简述虚拟化技术在云计算中的作用。3.简述云计算环境中数据安全面临的主要威胁。4.简述云存储的主要特点和常见应用场景。5.简述为什么说云计算对信息科学领域的研究和发展具有重要意义。三、论述题（每题15分，共30分。请围绕下列主题展开论述）1.论述云计算如何赋能信息科学领域的大数据处理与分析。2.结合信息科学专业的特点，论述选择和部署云服务时需要考虑的关键因素。---试卷答案一、选择题1.D2.B3.C4.B5.D6.B7.C8.B9.B10.C二、简答题1.IaaS：提供最基础的计算、存储、网络资源，用户获得虚拟化的硬件资源（如虚拟机），可以完全控制操作系统和应用程序，但需自行管理平台软件和应用。PaaS：在IaaS之上，提供平台级服务，包括开发工具、中间件、数据库管理等，用户专注于开发和应用，无需关心底层基础设施和平台维护。SaaS：提供软件应用服务，用户通过客户端（如浏览器）访问软件，无需关心应用运行环境、平台或基础设施，按需使用付费。2.虚拟化技术将物理硬件资源抽象化为多个虚拟资源，使得一台物理主机可以运行多个独立的虚拟机或容器。它在云计算中是基础，实现了资源的池化和共享，提高了硬件利用率，降低了成本，并为云服务的灵活性和可扩展性提供了技术支撑。3.云计算环境中的数据安全威胁主要包括：数据泄露（通过未授权访问获取敏感信息）、数据篡改（未经授权修改数据内容）、服务中断（DDoS攻击等导致服务不可用影响数据访问）、账户安全风险（弱密码、凭证泄露导致非法访问）、合规性风险（违反数据保护法规）以及云服务提供商的安全漏洞等。4.特点：按需获取、可扩展性、成本效益（通常按使用量付费）、数据持久性、易于访问和管理。应用场景：个人文件存储与同步、企业数据备份与恢复、大数据存储与分析平台、内容分发网络（CDN）、在线协作平台的数据存储等。5.云计算为信息科学提供了强大的计算、存储和网络资源，极大地支撑了大数据处理、复杂模型训练（如机器学习）、高性能计算模拟等研究活动。其弹性伸缩能力使得研究项目可以根据需求动态调整资源，降低科研成本。云平台提供的各类服务和工具也简化了信息科学应用的部署和开发过程，促进了跨学科合作和研究成果的快速共享与应用。三、论述题1.云计算通过提供大规模、弹性可扩展、高性价比的计算和存储资源，极大地赋能了信息科学领域的大数据处理与分析。首先，云平台能够存储和处理PB级别的海量数据，远超传统本地设施的能力。其次，其弹性伸缩特性使得科研人员可以根据数据规模和分析任务的需求，动态获取所需的计算资源（如CPU、GPU、内存），有效应对数据峰谷和任务负载变化。云上丰富的数据处理工具和大数据平台（如Hadoop生态、Spark等）提供了从数据采集、清洗、转换到存储、分析和可视化的完整解决方案，降低了大数据技术应用门槛。此外，云上易于集成机器学习和人工智能服务，加速了模式挖掘和智能分析。对于需要高性能计算的信息科学应用（如科学模拟、复杂仿真），云平台提供的GPU实例和分布式计算能力也至关重要。总之，云计算通过资源可及性、成本效益、弹性和丰富服务，成为了信息科学进行大数据研究与创新的重要基础设施支撑。2.选择和部署云服务对信息科学专业而言，需综合考虑以下关键因素：1.性能需求：包括计算能力（CPU/GPU）、内存、存储I/O性能等，需满足特定算法（如深度学习）或模型（如高性能仿真）的运行要求。2.数据科学能力：云平台是否提供强大的大数据处理框架（如Spark,Flink）、机器学习/深度学习平台（如TensorFlow,PyTorch服务）、以及数据仓库和可视化工具。3.服务与生态：考察云平台对信息科学常用开发语言、框架的支持度，以及是否有成熟的数据科学解决方案和社区支持。4.成本效益：评估不同云服务（IaaS,PaaS,SaaS）的成本结构，特别是弹性伸缩带来的按需付费优势，结合预算进行优化。5.安全与合规：云环境下的数据安全、隐私保护措施是否符合科研伦理和法规要求，如数据加密、访问控制、合规认证（如ISO27001,GDPR）等。6.可扩展性与可靠性：云平台能否支持研究项目从