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云計算和大數據技術-概念應用與實戰PPT第一章ppt

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云計算和大數據技術-概念應用與實戰PPT第一章ppt

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這是云計算和大數據技術-概念應用與實戰PPT第一章ppt,包括了云計算基礎,集群系統概述,分布式系統中計算和數據的協作機制,云計算與物聯網等內容,歡迎點擊下載。


1.1 云計算技術概述
       自從2006年谷歌公司CEO埃里克•施密特提出云計算概念后,云計算已經成為了全球關注度最高的IT詞匯。隨著信息技術水平的不斷發展,云計算將會成為引領未來整個信息系統建設的主導者。  
       云計算具有一體化的信息平臺和運營平臺,這種全新交付模式將會對IT界產生重大的影響。
1.1.1 云計算簡介
       云計算技術是硬件技術和網絡技術發展到一定階段而出現的一種新的技術模型,通常技術人員在繪制系統結構圖時用一朵云的符號來表示網絡,云計算這個奇怪的名字就是因此而得名的。云計算并不是對某一項獨立技術的稱呼,而是對實現云計算模式所需要的所有技術的總稱。
1.1.1 云計算簡介
       云計算是一種基于互聯網的計算方式,通過這種方式,共享的軟硬件資源和信息可以按需求提供給計算機和其他設備,它就像我們日常生活中用水和用電一樣,按需付費,而無需關心水、電是從何而來的一種資源管理模式。
1.1.1 云計算簡介
       云計算是基于互聯網的服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態、易擴展且經常是虛擬化的資源。云計算是傳統計算機和網絡技術發展融合的產物,它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
1.1.1 云計算簡介
1.1.2 云計算的特點
1.1.3 云計算技術分類
1.1.3 云計算技術分類
1.1.3 云計算技術分類
1.1.3 云計算技術分類
1.1.3 云計算技術分類
1.1.3 云計算技術分類
1.2 集群系統概述
        當前云計算技術領域存在兩個主要技術路線,一個是基于集群技術的云計算資源整合技術,另一個是基于虛擬機技術的云計算資源切分技術。基于集群技術的云計算資源整合技術路線將分散的計算和存儲資源整合輸出,主要依托的技術為分布式計算技術。Google、Hadoop、Storm、HPCC等系統都采用了集群技術,其資源整合是跨物理節點的。學習集群技術的基本知識對理解云計算與大數據技術有很好的作用,只有這樣在學習時才能知其所以然。
1.2.1 集群系統的基本概念
       集群系統是一組獨立的計算機(節點)的集合體,節點間通過高性能的互聯網絡連接,各節點除了作為一個單一的計算資源供交互式用戶使用外,還可以協同工作,并表示為一個單一的、集中地計算資源,供并行計算任務使用。集群系統是一種造價低廉、易于構建并且具有較好可擴放性的體系結構。
1.2.1 集群系統的基本概念
1.2.2 集群系統系統的分類
1.3 分布式系統中計算和數據的協作機制
       計算和存儲也是云計算系統研究的核心問題,分布式系統中計算和數據的協作關系非常重要,在分布式系統中實施計算都存在計算如何獲得數據的問題,在面向計算時代這一問題并不突出,在面向數據時代計算和數據的協作機制問題就成為了必須考慮的問題。通常這種機制的實現與系統的架構有緊密的關系,系統的基礎架構決定了系統計算和數據的基本協作模式。
1.3.1 基于計算切分的分布式計算
       MPI將大量的節點通過消息傳遞機制連接起來,從而使節點的計算能力聚集成為強大的高性能計算,主要面向計算密集的任務。
       MPI提供API接口,通過MPI_Send()和MPI_Recv()等消息通信函數實現計算過程中數據的交換。
1.3.1 基于計算切分的分布式計算
       通常將MPI這樣以切分計算實現分布式計算的系統稱為基于計算切分的分布式計算系統。這種系統計算和存儲的協作是通過存儲向計算的遷移來實現的,也就是說系統先定位計算節點再將數據從集中存儲設備通過網絡讀入計算程序所在的節點,在數據量不大時這種方法是可行的,但對于海量數據讀取這種方式會很低效。
1.3.1 基于計算切分的分布式計算
1.3.2 基于計算和數據切分的混合型分布式計算技術—網格計算
       硬件和網絡發展到一定階段后,硬件價格的便宜使大多數人都有了自己的個人電腦,但卻出現了一方面一些需要大量計算的任務資源不夠,另一方面大量個人電腦閑置的問題。得益于網絡的發展網格技術正好是在這個時期解決這一矛盾的巧妙方法。人們對網格技術的普遍理解是:將分布在世界各地的大量異構計算設備的資源整合起來,構建一個具有強大計算能力的超級計算系統。
1.3.2 基于計算和數據切分的混合型分布式計算技術—網格計算
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
       通過數據切分實現計算的分布化是面向數據技術的一個重要特征,2003年Google逐步公開了它的系統結構,Google的文件系統GFS實現了在文件系統上就對數據進行了切分,這一點對利用MapReduce實現對數據的自動分布式計算非常重要,文件系統自身就對文件施行了自動的切分完全改變了分布式計算的性質,MPI、網格計算都沒有相匹配的文件系統支持,從本質上看數據都是集中存儲的,網格計算雖然有數據切分的功能,但只是在集中存儲前提下的切分。具有數據切分功能的文件系統是面向數據的分布式系統的基本要求。
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
1.3.3 基于數據切分的分布式計算技術
1.4 云計算與物聯網
1.4 云計算與物聯網
1.4 云計算與物聯網
1.4 云計算與物聯網
物聯網的產業鏈可以細分為標識、感知、處理和信息傳送4個環節,每個環節的關鍵技術分別為RFID、傳感器、智能芯片和電信運營商的無線傳輸網絡。云計算的出現使物聯網在互聯網基礎之上延伸和發展成為可能。物聯網中的物,在云計算模式中,它相當于是帶上傳感器的云終端,與上網本、手機等終端功能相同。這也是物聯網在云計算日漸成熟的今天,才能重新被激活的原因之一。
1.4 云計算與物聯網
 

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