大数据导论 第3版 课件 杨尊琦 第1-5章 大数据基础-大数据安全

第一章大数据基础目录1.1数智时代1.2什么是大数据1.3大数据结构类型1.4大数据商业模式变革第一章大数据基础1.1数智时代>>>数智时代1.1.1.数智时代的技术基础管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变1。技术发展范式“技术革命始于大爆发，前半阶段是安装阶段，先后经历剧增繁殖期和狂热期，后半阶段是部署阶段，先后经历了狂热阶段与成熟期”英国演化经济学家卡罗塔佩雷斯绘制了经济-技术范式演化的四个阶段数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变从大型计算机的诞生、微机的产生、浏览器的出现、网络时代和大数据时代交叠与发展，阿里研究院依据国家统计局的数据绘制了近几十年内技术发展的不同时期，反映出随着时间的推移和新技术的推出，数据被利用的程度。左图说明了技术的扩散和蔓延及大数据的产生。技术发展范式数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变技术变革特征20世纪末的IT技术的老四大件，包括硬件、软件、通讯和网络已经在我们生活和社会中发挥着脊梁作用。现在人们所处的时代又开始深度运用技术，新的四大件称为由大数据、云计算、物联网和人工智能组成的新的技术特征主宰者日常生活和驾驭各个组织的运营。从技术发展和应用的特征中把握竞争优势。数智时代物联网技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相关InternetofThings(IoT)智能社区你家的冰箱可监控冰箱里面的东西，并给出重新贮备建议。（拥有联网功能的冰箱已经出现在市面上，包括三星推出的一款联网冰箱，不过目前市场似乎缺乏需求。）

使用来自云计算环境的数据，你的汽车就能跟踪它去过哪里、要去哪里，预测接下来开往哪里，如果你想询问最近的加油站在哪里，它随时可以提供建议（丰田和微软已经开发在这样的服务。）数智时代物联网技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。数智时代云计算技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变云计算的发展为整合打通业务系统、聚合数据提供了技术支撑网络公司提出了以数据为核心，以云中心、云服务、云数据、云伙伴为四大方向企业的服务器的存储方式，迅速转化为云端的存储方式数智时代人工智能技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变操作日志交易数据位置信息系统日志图片应用日志视频数据库日志文档行为个人信用安全习惯健康企业人工智能人工智能可以通过对大量大数据的学习，高效分析挖掘出数据价值。数智时代人工智能技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变。AI技术的高效运行离不开庞大的数据集、先进的机器学习等算法支撑以及云计算技术等提供强大算力。四大技术为闭环协作关系。数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变

1．社会结构与活动方式的变革认识自然和宇宙的方式的深度及广度；改变社会组织、群体结构及其联动方式；使社会活动和社会管理的方式发生变革

2．经济运行模式的变革

3.个人生活方式的变革

改变实体企业生产制造的方式；引发产业结构的调整和升级；引发经营管理模式和商业模式的变革导致人类思维的变化，是最根本最深远的，又是渐次的，潜移默化的；衣、食、住、行、工作、学习、健康、交友、娱乐活动正发生着并将继续发生巨大的变化且与大数据和相关信息技术息息相关1.1.2数智时代的变革数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变IT界有句非常著名的话，称为“人类正在从IT时代走向DT时代。”IT界提到的“IT”是指“InformationTechnology”，即“信息技术”。那么，与此对应，DT”就应该是“DataTechnology”，即“数据技术(或数据处理技术)”。以大数据技术为代表的DT时代和过去人们所知的IT时代是两个时代。IT时代是让自己更加强大，DT时代是让别人更加强大，IT时代是让别人为自己服务，DT时代是让你去服务好别人。1.1.3信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变从IT到DT的转化如图所示由数据驱动的时代商业模式将是C2B(CustomertoBusiness)而不是B2C。IT以自我控制、自我管理为主，DT以服务大众、激发生产力为主。1.1.3信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变

数智时代技术变革特征管理模式变革信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变

大数据高效采集、有效整合，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。

依托政府数据统一共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。

研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法。

深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链。

加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术攻关。

促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。我国的大数据战略总结：

大数据问题（涌现）特征粒度缩放（粒度/像素）跨界关联（发言/跟帖）全局视图（个人/平台汇总）1.2什么是大数据>>>什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征1.2.1数据基础知识数据是各种符号如字符、数字等。声音、图片动画、视频多媒体，数据也是原始事实。要保证其原始性和真实性，后期加工才有意义。信息是人们为了某种需求而对原始数据加工重组后形成的有意义、有用途的数据。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征数据基础知识信息系统的表达上，可以把数据放在输入端，信息放在输出端。从信息的角度看数据可以从数据的输入和输出的位置得到理解。如图是信息系统的工作方式人们掌握数据资源的目的是为了提炼加工数据为有用的资源，称为信息。在信息的基础上提炼和总结成具有普遍指导意义的内容，包括共性规律、理论、模型模式方法等称为知识。智慧:运用知识，结合经验创造性的预测未来解释现象和问题,洞见未来。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征数据基础知识数据处理技术包括数据的采集、存储、处理、分析、表现等技术，目的是把数据变成有价值的信息，乃至将数据挖掘或处理升华成知识。下图表明了从数据到信息到知识再到智慧什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征1.2.2大数据定义1.大数据来源如下图是大数据在物联网智能设备上产生的数据存储在云端形成大数据情况大数据是如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。什么是大数据2大数据定义数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。广义上的数据和大数据里包括信息

————《大数据时代》

维克托·迈尔-舍恩伯格等大数据(BigData)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯什么是大数据大数据定义数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征

LisaArthur在《大数据营销》一书中将大数据定义成纷繁杂乱的互动的、应用程序、信息和流程。她把大数据比喻为数据‘毛球’。

在一些企业中，混乱的数据中包含的信息，可能分布于市场营销部门、财务部门、销售部门和客户服务部门。而在另外一些公司，这些混乱的数据可能往往来自市场营销服务提供商、独立的电子商务网站、未归档的呼叫中心的对话录音，以及公司或合作伙伴的部门和部分网页活动数据日志。什么是大数据大数据定义数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征IBM公司麦肯锡全球研究所研究机构Gartner“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征大数据具有“领悟数据，提升见识，洞察秋毫，驱动优化”四个内涵，侧重于大数据技术的应用，强调大数据间相关性的发现，其核心能力是“大数据中的价值发现和应用”什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征

随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。每天数以亿计的数据产生着，云计算、云存储的应用，有效地将这种隐态资源转化为可用资源，当前这种资源无疑成为国家、组织和个人的最重要的财富。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征数据体量巨大（Volume）数据类型繁多（Variety）价值密度低（value）处理速度快(Velocity）云计算从TB级别，跃升到PB级别；数据体量巨大。从TB级别，跃升到EB级别（1TB=1,024GB；1PB=1,024TB；1EB=1,024PB）网络日志、视频、图片、地理位置信息等等由通常的离线处理变为在线处理，由在线事务处理（OLTP）变为在线分析处理（OLAP）。数据是永远在线的，是随时能调用和计算的价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒1.2.3大数据的特征什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征数据的体量巨大

据调查，世界各地的组织和用户每天创造2.5EB的数据量。在美国国会图书馆目前存有超过300TB的数据。大数据中的数据量大，就是指的海量数据。大数据之“大”还表现在其采集范围和内容的丰富多变，能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的数据符号，还囊括了各种如图片、视频、声音等非规则的数据。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征数据类型繁多数据多样性指的是大数据解决方案需要支持的多种格式和类型的数据。数据多样性给企业带来了在数据整合、转换、处理和存储方面的诸多挑战。大数据的多样性体现在数据中可以包括结构化数据、文本数据、图像数据、视频数据、音频数据、XML数据、JSON数据、传感器数据以及元数据。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征价值密度低大数据的价值被定义为数据对于企业而言的有用程度，通常受到两方面因素的影响：一是数据的真实性；二是处理的时间。具有高准确性且易于分析的数据对企业而言更具价值什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征处理速度快大数据的产生速度快，同时处理速度也很快，这得益于云计算和物联网的发展作为技术基础。从企业的角度来看，数据的流转速度实际上指的是数据进入企业范围后被处理所耗费的时间长度。要应对数据的快速涌入，企业需要设计出具有高度弹性和高可用性的数据处理解决方案以及相应的数据存储能力。什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征2.大数据的三个维度

系统地认知大数据，必须要全面而细致的分解它，可以从理论、技术和实践三个维度来展开，如图表明大数据三个维度什么是大数据数据基本知识大数据定义用4V描述大数据特征3.大数据平台及数据挖掘技术

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、信息可视化、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统数据预处理数据预处理:本书主要介绍了数据清洗、数据变换、数据集成这几种常用方法外，除此之外，还有数据标注、数据脱敏、数据归约等。如下表所示为数据预处理的常用方法。数据采集&数据预处理数据挖掘数据可视化大数据类型什么是大数据数据采集&数据预处理数据挖掘数据可视化大数据类型什么是大数据数据挖掘与分析数据采集&数据预处理数据挖掘数据可视化大数据类型什么是大数据数据挖掘与分析数据挖掘的分类图

传统的数据挖掘分类算法数据采集&数据预处理数据挖掘数据可视化大数据类型什么是大数据数据采集&数据预处理数据挖掘大数据类型什么是大数据大数据厂商图

大数据厂商行业分析图谱数据可视化数据可视化人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮助人民更容易的解释趋势和统计数据。

下图为数据可视化的一个应用场景：京东618数据实时战报。数据采集&数据预处理数据挖掘大数据类型图

大数据厂商行业分析图谱数据可视化什么是大数据1.3大数据结构类型>>>大数据结构类型1.大数据存储容量大数据的存储结构小到以字节表示大到NB和DB级别。以210逐级增长。下面表示的是数据由小到大的尺寸和存储容量。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：Bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（210）来计算：1KB（KiloByte）=210B1MB（MegaByte）=210KB1GB（GigaByte）=210MB=220KB=230B1TB（TeraByte）=210GB=220MB=230KB=240B1PB（PetaByte）=210TB=220GB=230MB=240B=250B1EB（ExaByte）=210PB=220TB=230GB=240MB=250KB=260B1ZB（ZettaByte）=210EB=220PB=230TB=240GB=250MB=260KB=270B1YB（YottaByte）=210ZB=220EB=230PB=240TB=250GB=260MB=270KB=280B1NB（NonaByte）=210YB=220ZB=230EB=240PB=250TB=260GB=270MB=280KB=290B1DB（DoggaByte）=210NB=220YB=230ZB=240EB=250PB=260TB=270GB=280MB=290KB=2100B大数据结构类型2.大数据结构特征数据的结构化程度直接关系到处理数据的方法选择。传统的和经典的数据是结构化的，这些数据存储在数据库中，采用相应的数据库技术完成查询和管理需要。而半结构和非结构的数据，就是今天网页和社交媒体产生的大量音频和视频等数据。数据结构类型说明结构化简单来说就是数据库。比如企业ERP等。基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。半结构化半结构化数据具有一定的结构性，比如存储员工的简历。有的员工的简历很简单，比如只包括教育情况;有的员工的简历却很复杂，比如包括工作情况、婚姻情况等等。非结构化数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档等等。非结构化数据其格式非常多样

全球大数据总量变化趋势结构20%、半结构和非结构数据80%与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。大数据结构类型3.数据的复杂性与多样性（1）数据的复杂性多重数据源通常意味着脏数据，或者遵循着不同的内部逻辑结构的简单的多个数据集。为了确保数据源有统一的数据语言，数据必须被转换或整合到一个中央资源库。数据的复杂性表现为处理大数据或异构数据（2）数据的多样性文本一直是非结构化数据的典型。早期的非结构化数据，在企业数据的语境里主要是文本，如电子邮件，文档，健康/医疗记录。随着互联网和物联网的发展，又扩展到网页、社交媒体、感知数据，涵盖音频、图片、视频、模拟信号等等，真正诠释了数据的多样性。从另一个维度上看，数据的多样性又表现在数据来源和用途上。卫生保健数据大致有药理学科研数据，临床数据，个人行为和情感数据，就诊/索赔记录和开销数据四类。大数据结构类型数据的复杂性与多样性如图不断增长的数据多样性与复杂性1.4大数据应用>>>大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用个人生活应用“大数据”已经在服务于普通百姓，通过它，企业可以了解市场行情，获得更多收入；农民可以了解明年种什么菜才能赚更多钱；农民工可以知道哪里更需要工人，哪里待遇更高，哪里能租到房子。而伴随着大数据技术的发展，人们的生活将会彻底改变。目前的数据，都是在即时通讯过程中，包括电话、短信、微信、邮件、浏览网页等，通过人的手和口产生。而随着大数据技术与云计算、物联网的进一步融合，未来的数据，将更多地来源于大量传感器。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用个人生活运用交通智能软件获取路段拥堵信息的途径主要有三种：1.大家随身携带的手机，2.遍布大街小巷的监控摄像头可以直接看到路段的拥堵情况，3.在很多城市的交通管理中应用越来越普遍的小型无人驾驶直升机。大数据技术可以根据你曾经买过的商品的价格，分析你的消费水平，同时根据你最近的浏览和搜索，分析你当下的需求，二者结合，进行针对性非常强的推销。现代医学越来越依赖于具体数据的采集和判断。医学诊断正在演化为全人全程的信息跟踪、预测预防和个性化治疗。病人的“参与性”和“选择权”的重要性，会愈加显现。大数据应用企业模式变革个人生活运用企业应用政府部门运用德国提出工业4.0概念，“工业4.0”本质上是通过信息物理系统（CyberPhysicalSystem）实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得产生的大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。企业管理方面的变革

企业管理方面变革内容组织结构大数据和互联网等信息技术使组织管理的层次减少，范围扩大，决策速度加快，引发组织变革。人力大数据人才需求的剧增，人力资源管理方式的改变表明了这个时代的要求。流程依据于大数据的流程再造使生产运作发生彻底的戏剧性的根本的改变，真正实现科学管理。制造

用数据可视化实现全过程的控制，使生产运作过程做到实时在线控制，提高生产效率，减少资源浪费。市场基于大数据分析的市场决策、产品决策，产品设计等把消费者需求、供应商与生产紧密联系起来，实现三者的无缝对接。大数据使市场的概念和范围更加扩大，B2C、M2C、C2M将从区域的范围真正实现全球化、国际化。客服以消费者为中心的企业经营依据于大数据将更加趋于真实可行，个性化需求的实现，消费者参与的产品设计制造，从更深的层次实现着这一理念。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用企业应用未来车间智能机器人的机械手可以进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式。如图智能工厂。视觉识别可以自动定位材料位置，更加精准便捷。视觉识别搭配机械手可以进行分拣，不同的数字、颜色可以分拣出来，并且按顺序排列，抓取速度是2秒。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用管理决策大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用主题转变---HR大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用流程转变—营销决策大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用大数据应用企业应用个人生活运用企业应用大数据改善订单处理方式大数据击败传统仓储运输工业采购变得更加精准大数据让产品设计更优化企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，提升企业利润由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中大数据通过高度整合的方式，将相对独的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，维持产品品质，大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率政府部门运用数据资产化和决策智能化在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。有些公司的数据相对于其他公司更多，使其拥有更多获取数据潜在价值的可能（1）数据资产化企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。智能化决策是企业未来发展方向。在大数据时代，企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而把握竞争优势（2）决策智能化大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用制定大数据战略（1）应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产。通过云平台实现集团数据大集中，从而形成企业的数据资产。这是集团企业利用大数据资源的重要基础。（2）应当深度挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。企业应当重视对大数据价值的深入分析与挖掘，推动企业决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用案例调查：上海洋山港自动化码头的大数据洋山港的国际中转与水水中转比例持续增长，总吞吐量连年创新高。而与之形成对比的是，上海港受制于泊位资源与设备资源的数量，无法从根本上满足未来逐年增高的吞吐量预期。洋山四期自动化码头共建设7个集装箱泊位，集装箱码头岸线总长2350米，设计年通过能力初期为400万标准箱，远期为630万标准箱，将为上海港巩固港口货物吞吐能力世界第一地位，为加速跻身世界航运中心前列提供新动力。政府部门应用

政府应用举例新闻类应用“国务院APP”在上线之初就刷爆了朋友圈以及各大应用平台，成为公众与政府互动交流的平台，满足了用户对于政治关注的需求，有效拉近了中央政府与普通民众之间的关系。国家总理和普通民众的层级阻隔不再受限，多数的民众将这个APP当成了一个必备软件。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用应用

应用解析在一个移动APP上了解和获取这些信息，不再受限于时间与地点，也从侧面说明了移动互联网行业的发展对于经济、政治以及国家的上层建筑都产生了重要的影响，带动了政府体制的进步，政府也是需要拥有互联网思维，与时俱进。大数据应用个人生活运用企业应用政府部门运用疫情分析权威发布美国约翰斯·霍普金斯大学实时公布的数据被各大媒体和机构广泛引用，其开发的新冠疫情交互式地图网页的日访问量从1月下旬的2亿次增加到3月初的12亿次。而图表的创作者是这所大学两名来自中国的博士生。董恩盛和杜鸿儒都是约翰斯·霍普金斯大学土木与系统工程系博士一年级学生。大数据时代的新术语数据洞见（DataInsights）

发现数据背后的信息、知识和智慧以及找到“被淹没在海量数据中的未知数据”与数据挖掘不同的是，数据科学项目的成果可以直接用于决策支持总结：变革的特征：外部介入技术增强使能创新数据科学的基础理论

1.5数据科学和大数据技术数据科学和大数据技术数据科学目前大数据的工程技术研究已走在科学研究的前面。美国政府6个部门启动的大数据研究计划中，国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”。

数据、信息和知识三者既有区别又有联系：数据是信息的载体，是信息的原始记录，包括数字、语言、文字、声音、图形、图像等多种形态;信息是经过加工后的对某现象具有一定解释力的数据，或者说是有价值的数据;知识是信息的进一步提升，是更加系统化、理论化的信息。&数据科学是以统计学、机器学习、数据可视化以及其他领域知识为理论基础，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理。大数据人才大数据技术1.5.1数据科学数据科学和大数据技术数据科学大数据技术包括，大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术等。借助这些平台，大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。大数据人才大数据技术1.5.2大数据技术与工具数据科学和大数据技术数据采集与处理、分析技术数据科学数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。数据采集，还有一种解释就是网站数据的采集。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术1.数据采集与处理、分析技术数据科学数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术2.数据可视化技术数据科学科学可视化（ScientificVisualization或ScientificVisualisation）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态成分。就医学数据（CT、MRI、PET等），常常听说的一条术语就是“医学可视化”。如图是人类的颅骨CT片大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术2.数据可视化技术数据科学数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想观念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术2.数据可视化技术数据科学就目标和技术方法而言，信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前，关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题，还没有达成明确清晰的共识。不过，大体上来说，这三个领域之间存在着如下区别：科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据（比如，MRI数据、气流）；信息可视化处理的是抽象数据结构，如树状结构或图形；可视化分析论尤其关注的是意会和推理。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术3.大数据人才数据科学培养具备大数据科学素养，掌握经济管理、网络金融、电子商务等领域知识的专业人才，为以大数据技术为支撑的相关行业培养国际化、复合型的高素质人才；人才要具备将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从数据工程的视角从事经济、金融、电子商务等领域的大数据采集、组织、管理、分析以及应用的工作。未来智能机器人可以取代人的常规工作，人就解放出来，通过大数据发展规律和创新，产生更多的艺术和创意，来推动智能机器替代人类做更多具体任务，从这个角度讲，智能机器又不能取代人的工作。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术从数据分析师到数据科学家数据科学（1）数据分析师应具备：1）理解业务中产生的数据。能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告。2）能提取数据。3）分析数据。数据分析师要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件。4）数据可视化。数据可视化使信息的表达鲜明生动，更明确的显示其相互关系使其直达重点，起到迅速传递信息的目的。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术从数据分析师到数据科学家数据科学（2）数据科学家能够对数据分析工作所需的基础知识有足够了解并运用自如。需要从所掌握的技能中找出合适的分析方法和算法来搞定数据。使用数据解决问题的方法有几百种之多，如运筹学、决策论、博弈论、控制论等，且这些方法均已出现了很长时间。理解了试图去解决的问题，便能够找到最合适的算法并提供理想的解决方案。大数据人才大数据技术数据科学和大数据技术从数据分析师到数据科学家数据科学数据科学家通常应具备三种能力：1)数据分析的能力(数学方面的知识)、2)计算机方面的能力，3)以及对某行业的应用深入理解的能力，前两种能力是必需的，而第三种能力是可选的。但是具体到某一位数据科学家，又不可能在统计学、机器学习、数据可视化、软件开发及各种常用工具诸方面都是高手，所以数据科学家应以团队合作方式协同工作，发挥优势。另外随着大数据中社会科学中的数据产出量日益增加，社会科学领域的专家也可能成为数据科学家。大数据人才大数据技术ThankYou！第2章大数据下的云计算

BIGDATA导论目录2.1

云计算概述2.2云计算技术2.3

云计算与云存储2.4大模型下的超算与算力案例2.5云计算与大数据云计算概述>>>2.1云计算概述2.1.1云计算的定义云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算是“云+端”的计算，将计算资源分散分布，分别放在云上、用户终端和合作伙伴处，最终由用户选择合理的计算资源分布。定义特征体系架构类型划分服务模式百度百科NIST云计算概述云计算的条件满足三个条件是云计算定义特征体系架构类型划分服务模式服务可租用：用户所需资源不在客户端而在网络服务可计量：服务能力具有分钟级或秒级的计算能力高性价比：具有较之传统模式5倍以上的性价比优势2.1.1云计算的定义云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式2.1.2云计算的特征按需自助式服务（On-demandSelf-Service）广泛的网络访问（BroadNetworkAccess）资源池（ResourcePooling）1.2.3.4.5.快速弹性使用（RapidElasticity）可度量的服务（MeasuredService）云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式云计算可以按需提供弹性资源，其表现形式是一系列服务的集合。体系结构由5部分组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式应用层提供软件服务为面向企业的用户提供软件服务，如财务管理，客户关系管理，商业智能等企业应用为面向个人的用户提供软件服务，如电子邮件，文本处理，个人信息存储等个人应用2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式

平台层为用户提供对资源层的各项云计算服务的封装，帮助用户构建所需的应用数据库服务提供可扩展的数据库处理的能力中间件服务为用户提供可扩展的消息中间件或事务处理中间件等服务云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式1）服务器服务提供操作系统的环境，例如Linux集群等

2）网络服务

3）存储服务

4）物理资源提供网络处理能力，如防火墙，VLAN等为用户所需的资源提供存储能力承载资源的物理设备，如服务器等资源层是指基础架构层面的云计算服务，可以提供虚拟化的资源2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式

用户访问层为用户使用云计算服务所需的各种支撑服务提供平台，对不同层次的云计算服务提供与之相应的访问接口包含所有服务的服务列表，用户可以通过目录直观便捷地选择所需要的云计算服务1.服务目录可以对提供的服务进行管理，用户可以查看订阅的服务，也可以停止服务2.订阅管理给不同层次的云计算服务提供访问接口3.服务目录2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式管理层对全部的云计算提供服务管理安全管理授权控制服务、用户认证和审计等功能服务组合用户可以对需要的云计算服务进行组合服务目录管理对服务目录和服务进行管理，管理员可以对服务进行增加和删除服务使用计量统计用户的使用情况，然后对用户进行计费服务质量管理管理服务的性能、可靠性等部署管理自动化部署和配置服务的实例服务监控记录服务的健康状态2.1.3云计算的体系架构云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式私有云公共云社区云混合云云计算单独为一个用户客户使用而构建的云基础设施，可以对数据的安全和服务质量进行最有效地控制由一个云计算服务的销售组织或公司所有的基础设施，由组织或公司销售给普通消费者使用基础设施是由2种或2种以上的云组成，各类云相对保持独立，用专有的技术将它们组合起来被一些组织共享，提供某一方面的社区服务的基础设施，社区服务包括针对安全要求等2.1.4云计算的类型划分云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式类型

特点私有云利用企业内网和专网，面向单一企业或组织社区云利用内网、专网和VPN，面向多家关联部门公共云利用互联网，面向公众混合云两种或三种其他云组合每一种云计算都有自身的特点2.1.4云计算的类型划分云计算概述定义特征体系架构类型划分服务模式基础设施即服务（IaaS）平台即服务（PaaS）软件即服务（SaaS）以服务的方式把应用程序提供给用户，用户不需安装软件，只需要通过浏览器就可使用Internet上的软件，满足其某种特定需求，供其消费以服务的方式把应用程序开发和部署平台提供给用户。用户基于云计算服务商提供的服务引擎构建服务，常用的服务引擎有互联网应用程序接口（API）或运行平台以服务的方式把服务器、存储和网络硬件以及相关软件提供给用户。用户不需购买物理设备，如网络设备、存储设备等，只要通过云计算服务上提供的虚拟硬件资源，进行网上租赁就可以创建应用程序2.1.5云计算的服务模式2.2云计算技术>>>云计算技术1虚拟化技术硬件虚拟化系统虚拟化应用虚拟化海量存储技术元数据节点数据节点海量数据管理技术

列族存贮主服务器子表服务器并行运算技术。映射（Map）规约（Reduce）234技术四大技术是拆分分布技术是合成虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术有限的固定的资源根据不同需求进行重新规划以达到最大利用率的思路，从而实现简化管理，优化资源等目的的解决方案服务器虚拟化存储虚拟化应用虚拟化桌面虚拟化类别：定义：2.2.1虚拟化技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术服务器虚拟化(IaaS核心)将物理服务器虚拟成多个独立的虚拟服务器，充分发挥硬件性能，是基础设施即服务（IaaS）的核心技术。存储虚拟化在基础管理层对大量存储设备进行统一管理。用户最关心数据存储到终端的方式及数据存储的安全性。应用虚拟化(SaaS基础)提供一个虚拟化平台，使所有应用均可在其上运行，相关信息与配置文件由平台统一提供，是软件即服务（SaaS）的基础。桌面虚拟化将计算机桌面进行虚拟化，使用户使用桌面更安全、灵活，可通过任何设备实现远程工作。云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术服务器虚拟化2.2.1虚拟化技术服务器虚拟化的优点在于：降低能耗，减少了物理服务器的数量，节省电力节省空间，通过虚拟化技术节省了众多物理服务器的空间提高基础架构的利用率，虚拟化大幅提升了资源利用率提高稳定性，安全性，可用性，可以负载均衡、动态迁移等提高灵活性，通过动态资源配置提高IT对业务的灵活适应力支持异构操作系统的整合，支持老应用的持续运行，减少迁移成本云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术存储虚拟化2.2.1虚拟化技术

存储虚拟化在云存储系统中应用广泛，存储的容量成为衡量该系统性能的重要指标，通过在云存储系统中应用存储虚拟化，可以避免不同厂家因为存储设备的不同而带来的差异化，也可以使原有的存储空间可伸缩，同时实现动态扩展存储容量和动态分配存储空间。一种云存储环境下典型的存储虚拟化结构如图所示。云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术应用虚拟化2.2.1虚拟化技术

应用需要运行时，就不需要考虑安装环境，可以在不同的环境下运行。打包成单独文件的应用是在数据中心集中化管理，当用户需要安装、更新或者维护应用时，不需要重新安装应用程序，只需要通过在数据中心下载即可完成。云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术桌面虚拟化桌面虚拟化是指将计算机的桌面进行虚拟化，使用户使用桌面更加安全和灵活。借助桌面虚拟化，用户可以实现通过任何设备远程工作2.2.1虚拟化技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术重构,转型,提高运行速度：桌面虚拟化和应用虚拟化云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术实现桌面虚拟化和应用虚拟化转型VMwVMwareHorizon实现桌面虚拟化和应用虚拟化转型，从根本上转变了传统的VDI，能够以更低的成本为您提供前所未有的简便性、灵活性、速度及扩展能力。相较于传统解决方案，VMwareHorizon承诺帮助您将完成设置并开始运行的速度提高30倍，同时将成本削减高达50%。支持数字化工作空间在“客户端-服务器”计算时代，Windows占据主导地位，而指派给终端用户的任务则是在一个地点用一台设备完成工作，如今，这个时代早已一去不复返。现在，终端用户可以利用新型设备开展工作、访问Windows应用及非Windows应用，并且比以往更加机动灵活。

重构,转型,提高运行速度：桌面虚拟化和应用虚拟化云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术桌面虚拟化和应用虚拟化产品Horizon7通过单个平台跨不同设备和位置向终端用户安全地交付虚拟化桌面和已发布的应用。HorizonApps通过单个统一工作空间快速访问所有已发布应用、SaaS应用和移动应用。HorizonFLEX为员工提供无网络连接也能使用的基于Mac或PC的虚拟桌面，确保数据安全。HorizonCloudonAzure结合虚拟桌面即服务优势与公共IaaS灵活性，打造经济高效的数字化工作空间。HorizonCloud托管版无需管理自有基础架构，简化向任何设备交付云托管桌面和应用的过程。云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.1虚拟化技术通过单一平台交付桌面和应用保护数据并简化合规性管理大幅提高投资回报简化桌面与应用管理将静态桌面转变为能够按需交付的安全数字化工作空间。通过单个VDI和应用虚拟化平台调配虚拟或远程桌面和应用，从而精简管理并轻松为终端用户授权。利用可动态适应终端用户计算环境的策略整合对终端用户计算资源的控制、交付和保护。利用虚拟网络连接简化并动态保护数据中心基础架构和工作负载。通过虚拟存储、虚拟计算和虚拟网络连接动态分配资源，从而简化管理并降低成本。通过可将虚拟化技术从数据中心延伸到设备的单个平台降低日常运维开销。利用可在数秒内交付桌面的现代桌面和应用交付体系结构，借助真正的无状态桌面降低存储和运维开销，并确保轻松进行应用打包和安装。支持丰富的自适应用户体验跨设备、位置、介质和连接为知识型员工、移动员工甚至3D开发人员提供始终如一的卓越终端用户体验。云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术1）银行用户银行是国内最早使用大型主机和小型机的行业，在应用中得到的技术支持最多。其行业特点在于对成本敏感度低，对虚拟化技术的安全性和使用效率关注度高。2）政府部门对预算较敏感，通过最低的TCO（TotalCostofOwnership，总体拥有成本）获得最多的计算性能，对系统效率提高最关注。

应用2.2.1虚拟化技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术3）企业单位虚拟化技术在企业的管理以及企业的信息化建设中发挥着作用，企业应用虚拟化技术时，主要集中在对企业服务器虚拟化管理以及企业信息化建设应用中。服务器虚拟化提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合，可以给企业带来许多优势。4）高等院校随着高校信息化的不断深入。校园网络上承载的应用越来越多，通过网络虚拟化技术可以实现不同应用的相互隔离，而同一类应用却可在全网范围内访问，实现将物理网络的逻辑纵向划分。

应用2.2.1虚拟化技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术单机（单个节点）即内部的多个CPU、多个核并行计算集群内部节点间的并行计算虚拟化技术目前已经有成熟的产品，而并行计算并没有成熟的产品，只有相对成熟的工具。并行计算的实现，依赖于开发者和用户对业务的熟悉，对并行工具正确、熟练地使用。

并行计算的实现层次【并行运算技术与虚拟化技术的区别】2.2.2并行运算技术文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术1）在原有串行编程语言基础上，引入并行控制机制，提供并行API、运行库或者并行编译指令，这类模型包括OpenMP、MPI以及为人熟知的MapReduce；2）并行编程语言，其语言本身就是基于并行算法的，相对影响比较大的主要有Erlang。OpenMP一般用于实现节点内并行，MPI一般用于实现节点间的并行；而Erlang既可以实现节点间的并行，也可以实现节点内的并行。并行计算编程模型云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.2并行运算技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术对大规模数据进行计算、分析和处理，如现在互联网的各种搜索引擎。以互联网为计算平台的云计算能够对分布的、海量的数据进行有效可靠地处理和分析。2.2.3海量数据管理技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术以及Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase和Hive。BT是建立在GFS、Scheduler、LockService和MapReduce上的一个大型的分布式数据库，Google的很多项目使用BT，其中包括网页查询、GoogleEarth和Google金融，如图是整个BigTable的存储服务体系结构2.2.3海量数据管理技术文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS。GFS即Google文件系统（GoogleFileSystem），是一个可扩展的分布式文件系统。GFS的设计理念是可以进行大规模的数据处理以及满足Google应用特性。通过提供容错功能，使用户得到性能较高的服务。2.2.4海量数据存储技术文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术GFS,BigTable,MapReduce称为Google的三驾马车，是许多基础服务的基石GFS于2003年提出，是一个分布式的文件系统，与此前的很多分布式系统的前提假设存在很大的不同，适用于以下场景：1）认为组件失效是一种常态，提供了容错机制，自动负载均衡，使得分布式文件系统可以在廉价机器上运行2）面向大文件存储，系统主要的工作负载是大规模的流式读取，写操作主要是追加方式写，很少有随机写3）一次写入，多次读取，例如互联网上的网页存储2.2.4海量数据存储技术文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术GFS的系统架构如图所示。GFS将整个系统的节点分为三类角色：Client（客户端）、Master（主服务器）和ChunkServer（数据块服务器）。Client是GFS提供给应用程序的访问接口，它是一组专用接口，不遵守POSIX规范，以库文件的形式提供。应用程序直接调用这些库函数，并与该库链接在一起。Master是GFS的管理节点，在逻辑上只有一个，它保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理，是GFS文件系统中的“大脑”。2.2.4海量数据存储技术ChunkServer负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在ChunkServer上，ChunkServer的个数可以有多个，它的数目直接决定了GFS的规模。GFS将文件按照固定大小进行分块，默认是64MB，每一块称为一个Chunk（数据块），每个Chunk都有一个对应的索引号（Index）。特点采用中心服务器模式通过Master集中管理所有元数据，文件被切分为Chunk分布式存储。Client操作均需通过Master，极大简化了系统设计与实现难度。不缓存数据不同于通用文件系统依赖复杂缓存提升性能，GFS根据其应用场景特点，选择不实现缓存机制，从而进一步简化了系统架构。在用户态下实现直接利用操作系统提供的POSIX编程接口进行数据存取，无需深入OS内核实现，显著降低了开发门槛并提升了系统通用性。只提供专用接口设计之初即完全面向Google内部应用场景，采用专用的文件系统访问接口而非通用接口，以实现对特定业务需求的极致优化。文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术2.2.4海量数据存储技术文献综述虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术云计算技术虚拟化技术并行运算技术海量数据管理技术海量数据存储技术如图所示是一个大规模气象云存储服务系统体系结构，用户把气象资料存储在存储资源上，只需向服务提供商购买存储服务，而不需要购买存储资源。2.2.4海量数据存储技术云计算与云存储>>>2.3云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系云存储不是一种存储云存储是一种服务快速部署存储空间降低存储成本不是指某一个具体的设备，而是指一个由许多个存储设备和服务器所构成的集合体使用者使用云存储，使用的是整个云存储系统带来的一种数据访问服务2.3.1云存储的概述云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系将数据存储按需迁移到分布式的物理站点确保数据存储的高度适配性和自我修复能力，可以保存多年确保多个用户使用环境下的私密性和安全性改变存储购买模式，只收取实际使用的存储费用允许用户基于策略和服务模式按需扩展性能和容量结束颠覆式的技术升级和数据迁移工作线性的扩展性能和存取速度云存储的功能需求2.3.1云存储的概述云计算与云存储可辩解型存储资源和服务用户使用界面服务生命周期流程计量和结算角色和权限服务管理云存储的关键因素存储管理存储自动化：资源部署存储优化：重复数据删除、压缩数据存储虚拟化生命周期管理：数据迁移云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系存储空间：大容量、磁带存储形式：块设备、文件系统数据保护：备份/恢复、灾备2.3.1云存储的概述云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系对象存储是以对象（Object）为基本单位的存储方式，对象存储基于文件系统，通过文件系统来存储访问数据对象基于对象的存储设备OSD元数据服务器MDS文件系统2.3.2云存储的存储方式云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系块存储是以块为基本单位的存储方式，块泛指底层磁盘上的扇区组合，某个文件可以对应一个或者多个这样的块。块设备需要记录每个存储数据块在设备中的位置，增加了存储系统的管理任务2.3.2云存储的存储方式云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系文件存储是以文件为基本单位的存储方式，文件存储设备通过以太网与服务器连接。文件设备主要用于用户文件共享2.3.2云存储的存储方式云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系类型对象存储块存储文件存储存储单位对象块文件存储系统块存储设备+文件系统+定位逻辑+应用程序块存储设备块存储设备+文件系统典型产品代表OpenStack对象存储-SwiftHuaweiOceanStorS5500THuaweiOceanStorN9000FusionStorage优点支持高并行性支持可伸缩的数据访问管理性好安全性高高性能的随机I/O和数据吞吐率扩展性好易于管理2.3.2云存储的存储方式云计算与云存储云存储的概述云存储的存储方式云存储与云计算的关系云存储是在云计算的概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来修通工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，保证数据的安全性，并节约存储空间。2.3.3云存储与云计算的关系大模型下的超算与算力>>>2.4大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用超级计算机（Supercomputer）巨型机分而治之超算能够执行一般个人电脑无法处理的大量资料与高速运算的电脑由成百上千甚至数万台独立计算机通过高速互联网络构成的松散耦合系统，这些单个计算机单元（节点）各自具备独立的处理器、内存和存储资源，却能在统一的调度系统下协同完成单一任务2.4.1超算与算力基础硬件架构针对特定计算需求深度优化，能高效处理同一类型复杂问题，在天体物理学模拟、密码破译等专业性极强的领域表现突出。神威·太湖之光依托通用架构（如x86）兼容主流软件生态，具备“一机多用”的灵活性，适用范围更广泛，军事仿真、医药研发、气象预测、金融分析、能源勘探、环境模拟及制造业建模等众多领域均能发挥作用，因此成为当前超算的主流类型采用专用处理器按处理器类型分类：2.4.1超算与算力基础大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用采用标准兼容处理器2.4.1超算与算力基础大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用神威·太湖之光总体结构即计算能力，是衡量计算机设备或系统处理数据、执行运算效率的核心指标算力2.4.1超算与算力基础大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用以“每秒执行的指令数（InstructionsPerSecond，IPS）”为单位，反映系统处理基础操作（如数据传输、逻辑判断）的速度，适用于评估通用计算场景以“每秒浮点运算次数（Floating-PointOperationsPerSecond，FLOPS）”为单位，专注于衡量处理小数精度运算的能力，是科学计算、工程模拟等领域的核心指标指令数计量量化标准浮点数计量一台普通家用计算机的算力约为数十GFLOPS（1GFLOPS=10亿次/秒），而当前顶尖超算的算力已突破百亿亿次，两者差距高达10¹²倍，这种量级差异直接决定了计算任务的可行性。大模型（如Deepseek、GPT系列、BERT等）作为人工智能领域的前沿技术，其显著特点决定了对超算与算力的极致依赖。2.4.2大模型与超算、算力的协同关系大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用训练一个千亿参数级大模型，往往需要PB级（1PB=1024TB）甚至EB级（1EB=1024PB）的文本、图像或语音数据，这些数据涵盖多语言、多领域，需经过清洗、标注、预处理等环节，对数据处理效率提出基础要求以Transformer架构为代表的大模型，通过海量神经元与多层注意力机制实现语义理解与生成，千亿级参数的模型仅单次前向计算就涉及数万亿次矩阵运算，训练过程中参数迭代优化更是需要持续的高强度计算支撑数据规模呈指数级增长模型结构高度复杂这种“大数据+复杂结构”的特性，使得大模型在训练阶段需同时应对“数据吞吐”与“计算强度”的双重挑战2.4.2大模型与超算、算力的协同关系大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用数据并行处理ChatGPT的算力主要由微软的超算基础设施提供，该设施主要由英伟达V100和A100GPU组成的高带宽集群，后续可能升级到H100GPU计算集群

。有数据显示，ChatGPT训练需要消耗的算力大约为3640PF-days。2.4.3超算与算力在大模型中的应用大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用百度大模型的持续发展有强大算力支撑。百度拥有多个云计算可用区、庞大的超算集群，奠定大模型训练的基础设施。目前公司有阳泉、徐水、定兴三个云计算中心，其中，阳泉智能云数据中心仅一期就可承载16万台服务器。百度智能云能为ERNIE大模型应用提供高并发、高弹性、高精度等不同计算需求。同时，百度自研AI芯片“昆仑”已在多场景实际部署几万片，在公司搜索业务中也已形成较强的工程化实践2.4.3超算与算力在大模型中的应用大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用可辩解型气象预测领域影禾医脉借助昇腾的强大算力，在L0基座模型训练时，能够处理海量多模态医学影像数据医学影像分析应用效果显著依托神威·海洋之光超级计算机构建全球对流解析模式（iAMAS），成功对2020年日本及周边地区的大范围梅雨事件进行“预测”北京超级云计算中心采用按需构建算力资源的创新模式，依据用户业务需求精准匹配算力，为科研机构整合资源，将大模型训练时间从数月缩短至数周。同时，通过算力预测和应用运行特征分析，帮助用户适配高性价比算力资源，提升资源利用率，如对某14B参数模型优化后，GPU利用率从75%提升到97%，整体性能提升30%。不过，超算中心也面临着算力资源分散、能耗管理等挑战，需要不断优化资源调度和技术创新来应对，持续为大模型发展提供坚实支撑。大模型下的超算与算力超算与算力基础大模型与超算、算力的协同关系超算与算力在大模型中的应用2.4.3超算与算力在大模型中的应用云计算与大数据>>>2.5大数据注重数据，为实际的业务提供数据采集，是对信息的积淀，云计算注重计算，为IT提供基础架构，是对信息的处理。云计算与大数据存在以下联系：2.5.1云计算与大数据的关系云计算与云存储云计算与大数据的关系云计算与大数据的结合1）整体角度看，大数据与云计算相辅相成云计算与大数据都是为数据存储和处理服务的，都需要占用大量的存储和计算资源2）技术角度看，大数据根植于云计算

海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术既是大数据技术的基础，也都是云计算的关键技术3）结构角度看，云计算及其分布式结构是大数据的商业模式与架构的重要途径大数据的处理技术改变着计算机的运行模式，能够处理目前存在的各种海量数据；云计算架构能够支持数据的存储和处理，结合大数据的低成本硬件+云计算的低成本软件+低成本运维，推动了大数据的处理和充分利用的实现1）目的不同：大数据主要是通过充分挖掘海量数据以发现数据中的价值，而云计算是节省企业的IT部署成本，主要通过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力2.5.1云计算与大数据的关系云计算与云存储云计算与大数据的关系2）对象不同：大数据的处理对象是“数据”；云计算的处理对象是“IT资源、处理能力和应用”4）带来的价值不同：大数据由数据中的价值发现带来收益，云计算节省IT部署成本3）推动力量不同：大数据的推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有海量数据的企业；云计算的推动力量是存储及计算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业云计算与大数据的结合云计算与大数据云计算与大数据的关系云计算和大数据实际上是工具与用途的关系，即云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而且，从所使用的技术来看，大数据可以理解为云计算的延伸。2.5.1云计算与大数据的关系云计算与大数据的结合云计算与大数据

云计算将成为第四代IT产业改革。云计算可以使互联网速度更快，容量更大，成本更低。全球云计算市场将以28%的复合年增长率快速扩张，云计算快速发展背后的驱动力是全球数据快速增长。大数据若与云计算相结合，将相得益彰，互相都能发挥最大的优势。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。右图形象的说明了云计算与大数据的结合。云计算与大数据的发展

云计算与大数据的结合云计算与大数据的关系云计算与大数据的结合2.5.2云计算与大数据的结合云计算与大数据云计算与大数据的关系云计算与大数据的结合阿里云是目前中国公有云IaaS市场最大的服务提供商，阿里云由阿里巴巴集团投资成立于2009年9月10日，阿里云计算为阿里巴巴、淘宝、支付宝以及一些中小企业提供云计算服务。阿里云的云计算建立在大规模分布式计算系统上，提供了开放数据存储OSS、关系型数据库RDS、开放结构化数据服务OTS和开放数据处理服务ODPS等。产品类别产品详情弹性计算云服务器