第7章云计算和大数据应用

ADDINCNKISM.UserStyle教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目云计算和大数据应用教学目标知识了解云计算与大数据在各行各业的应用，熟悉云计算与大数据的应用架构，能够利用云计算与大数据的技术设计和规划业务应用。能力熟悉云计算与大数据的应用架构，能够利用云计算与大数据的技术设计和规划业务应用。情感通过学习让学生进一步中国云计算与大数据在各行各业中的应用，增强民族自信心和自豪感。教学重点熟悉云计算与大数据的应用架构。教学难点熟悉云计算与大数据的应用架构设计。教学方法手段采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业教学组织方式1.讲解2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思（课后手写）教学环节课程引入新课讲解课堂讨论每课小结布置作业时间分配(以分钟计算)575532教学设计【教学进程安排】课程引入：1.总计回顾上节课内容2.提问云计算和大数据在我国各行各业中的应用，举例说明？一、云计算与大数据在数字政府中的应用1．城市智能运行中心城市智能运行中心是以城市数据为驱动的，智能化的运行、管理、指挥、调度、评价中心。城市智能运行中心从数据、能力和机制3个方面助力城市精细化治理，为城市治理建立起跨部门的场景、事件、业务、数据等高度协同、闭环处置、全域管理的智能运行体系。举例阿里云城市智能运行中心架构2.社会治理利用实时、全量的社会数据资源全局优化城市公共资源，通过城运中心、城市中台与城市领域应用组成强大的“脑”，在市民、企业、政务灵活的端设备支持下实现全面治理和全包围服务，实现城市治理模式突破、城市服务模式突破、城市产业发展突破，打造全新的数字经济基础设施。举例阿里云社会治理架构，以业务数据化、数据智能化为手段，打造以“动态感知、数据融通、全域智能、高效协同、精确指挥”为目标的新一代社会精细化社会治理体系。3.互联网+监管构建互联网+监管平台，通过监管系统互联、互通和监管数据共享、共用，构建监管风险预测体系，实现规范监管、精准监管、联合监管和监管全覆盖。举例阿里云互联网+监管平台架构，引入海量数据算力平台，构建以各领域创新应用为最终目标的大数据生态体系，对监管业务和科学管理决策进行仿真，推动政府监管更加精准、高效和智能。二、云计算与大数据在工业领域中的应用1.工业互联网围绕为企业降成本、为经济谋发展的定位，工业互联网以助力智能制造、推动企业上云、构建产业互联为核心功能，有力推动工业产业数字化转型。根据城市产业特征，定制工业行业大数据平台，运用云数据智能驱动产业智能化变革，形成新的模式和新的业态，打造城市专属级工业互联网平台。举例腾讯云工业互联网平台架构。2.生产过程优化工业生产过程都存在多个工序，每个工序依赖基于工艺机理给出的优化的参数配置建议。传统工业领域的决策优化也大多基于工艺方面的持续挖掘，但这条路径由于过长时间的挖掘，优化空间已经接近“天花板”。基于AI的数据驱动在解决非线性、多工序、全局优化类问题时有独特优势。举例化工生产大数据平台，依托阿里云强大的云计算、物联网与大数据技术，建立化工大数据平台，对企业生产设备、运营的数据进行数据价值挖掘，帮助企业优化工艺、降低人力成本、提高生产安全。借助工业大脑算法平台与知识图谱技术为客户建立大数据分析平台，可实现生产/控制参数优化，关键机组设备预防性维护，长输管线泄露预警，装置/全厂能耗优化，产业链协同/供应链优化，产品质量预测，市场/消费者行为画像分析等。此外，利用知识图谱技术，可进行预防性维护，从而推进全厂智能优化。3.工业数字孪生工业数字孪生是以人工智能技术为手段，结合空间地理信息技术，自主研发出的全产业链的数字孪生一站式服务，并通过综合运用数字技术和物联网技术为数据赋能，驱动“智能+”在各个细分领域的渗透，为工业4.0和行业客户提供全产业链的数字孪生（DigitalTwin）解决方案。举例数字孪生产品平台采用阿里云自研的工业可视化孪生平台，高度融合模块化的可视化框架引擎、支持阿里巴巴达摩院、数据智能算法引擎、全息影像等可视化技术，支持成像技术实现的高可用的数字孪生平台可实现数字、业务、智能、感知的全面可视化智能应用，支撑工厂、车间、产线的智能化转型升级；低代码可视化搭建，数据源管理，实时动态数据接入，产品体系全链路打通，灵活的交互事件定义。三、云计算与大数据在医疗健康中的应用1.数字化医院根据国家智慧医院评级标准要求，医疗机构要围绕着智慧医疗、智慧服务和智慧运营3个方面展开医疗服务和信息化能力建设。传统的医疗信息化建设容易导致单点故障和数据孤岛，并无法全面开展互联网+医疗服务，通过数字化医院解决方案和全栈混合云方案，帮助医疗机构构建统一的云平台底座，实现核心业务和互联网业务的分级部署，实现数据的互联互通和共享，实现业务系统和IT系统运行的实时监控和智能运维，实现基于全量数据的科学决策，以满足“新等保”2.0安全等级测评要求。举例华为云数据化医院解决方案架构。2.医药云从全球范围趋势来看，由于政策、市场以及企业自身意愿的诸多影响，制药企业、流通企业、连锁药店等都在积极转型。中国要实现从“医药大国”走向“医药强国”的转变，除了需要国家政策的支持，医药企业自身的信息化升级也非常重要。医药领域有很多专业软件系统，包括实验室系统、临床系统、药品追溯系统、药物警戒系统、医药营销系统等，未来企业的GMP（GoodManufacturingPractice，药品生产管理规范）、GSP（GoodSupplyPractice，产品供应规范）执行情况将直接与药品生产许可和经营许可挂钩。医药云解决方案以“合规+医药AI”为基础，贯穿医药研发到配送的全流程，聚焦场景化方案以助力医药行业转型升级。举例华为云医药行业解决方案架构3.基因测序“十三五”规划中明确提出将精准医疗列为战略性新兴产业，基因测序作为精准医疗的重要组成部分，在业务流程中需针对海量的基因组学数据进行计算、存储和大数据分析等工作。各云服务提供商面向客户打造高效、敏捷和智能的一站式基因测序解决方案，助力行业快速进入“基因+云”时代。从CPU算力，到异构计算加速，通过容器、FGPA（FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）、GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理单元）、大数据和分布式等技术缩短分析耗时，已逐渐成为趋势且部分软件被广泛商用。举例华为云基因数据AI使能架构。四、云计算与大数据在教育行业中的应用1.智慧校园智慧校园解决方案运用成熟的中台驱动业务能力引入互联网运营、创新教学模式等来促进义务教育的优质发展，让教育教学全场景数据贯通；用人工智能使师生减负、增效，促进人性化人才培养策略，提升教育治理水平，实现新管理、新沟通、新课堂、新学习、新安全“五新教育”场景，全力推动信息技术与教育教学深度融合，推进优质教育资源共建、共享。阿里云智慧校园解决方案架构。2.科研云科研云针对不同的用户视角，为学校领导（包含科研管理部门和财务部门领导等）、科研团队（包含项目负责人、科研秘书、项目组成员）、信息中心老师，提供3个主要平台：运营平台、开放平台、科研协同平台。科研云采用混合云架构，通过轻虚拟运营商和资源共享模式实现对科研资源的统一管理、统一运营，结合科研协作平台，统一的科研管理流程，实现了成本降低、效率提升的目的，并通过科研合作和生态构建科研创新“土壤”，真正实现了科研无边界。阿里科研云架构。3.智慧教学智慧教学平台，通过混合云模式实现资源层的弹性伸缩，解决了高并发的在线教学场景的资源瓶颈和视频资源的海量存储问题；通过与线下智慧教室的物联网设备对接，实现课程资源的统一汇集；高性能的视频处理、数智平台和物联网平台共同构成智慧教学坚实的技术支撑；中文字幕、协同笔记、图像处理、金课提取以及基于海量教学数据和学习数据形成的知识图谱，为教学场景提供了更多的智能化的手段；实现小班课的双向直播，打通在校生以及毕业生的服务通道，使得校园文化成为可以陪伴学生一生的知识财富。基于阿里云的智慧教学，以学生为中心，根据学校实际的教学管理需求，围绕课前、课中、课后教学闭环，集教、学、评、管于一体，通过信息技术与教学场景的深度融合，构建线上学习空间与实体教学课堂相融合的创新型学习空间，通过线上与线下混合的教学模式，实现学校在教学模式、服务形式、管理方式等方面的变革与创新。五、云计算与大数据在金融领域中的应用1.互联网银行在“数字银行时代”，零售银行业务将实现全面数字化转型，打造线上银行。利用金融科技对银行渠道、客户、产品、风控等管理进行全面在线化、智能化、生态化改造，建设“大中台、小前台”的架构模式，实现业务快速创新；采用分布式架构，建设平台和生态，融合电商、本地生活、金融场景，实现金融业务的“在线化，智能化，生态化”；建设全新银行系统，提升金融服务的效率。阿里云互联网银行架构。2.证券智能营销当前证券行业经纪业务服务的同质化现象严重，如何扩展新用户、深挖近存量客户价值、提升资产规模，如何促进新户转化、提高客户质量，对零售业务的稳定发展至关重要。以大数据分析和人工智能为支撑，构建一套网络化、标准化、精细化、智能化的互联网客户运营平台，是经纪业务的发展关键。阿里云证券智能营销，阿里云通过整合分析客户内外部数据、建立客户标签、勾勒客户画像，构建基于客户全生命周期的各阶段服务场景，制定产品及服务运营策略，向客户推荐“千人千面”的产品、服务及活动，实现客户精细化运营和服务。3.保险随着保险行业的竞争日益激烈，企业要想在竞争中赢得胜利，必须能够快速推出新的产品，以快速满足市场需求，实现业务的敏捷演进。使用云技术重构保险企业传统IT架构，可帮助保险企业实现数字化转型，轻松实现业务创新和业务敏捷演进。保险行业“数据中台”是构建保险数字化的核心部分，保险企业数据中台通过统一数据，形成数据资产层，提供数据基础建设和统一的数据服务。完整的数据中台方案包含数据中台内容建设、数据资产管理、数据智能研发、数据消费、数据服务、数据实验室等部分。它是保险企业数据化业务的抽象，不仅能减少重复建设、减少信息流转中烟囱式协作的成本，也是保险企业差异化竞争的优势所在。阿里云保险解决方案架构七、总结：六、作业：1）查找资料并举例说明云计算与大数据在