云计算(大数据)
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云计算(cloud computing,台湾译作云端运算),是分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

  云计算是一种资源交付和使用模式,指通过网络获得应用所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取。这种特性经常被比喻为像水电一样使用硬件资源,按需购买和使用。(Cloud computing is a resource delivery and usage model, it means get resource (Hardware, software)via network. The network of providing resource is called ‘Cloud’. The hardware resource in the ‘Cloud’ seems scalable infinitely and can be used whenever.)

  最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见,例如搜寻引擎、网络信箱等,使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

  未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术,发展出更多的应用服务。

  进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能,更可计算一些像是分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等。

  稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。

  Google目前的云技术,主要由MapReduce、GFS及BigTable三项所组成

云在计算机中的含义

  云是指因特网,因过去一直将因特网画成一朵云。

云端储存

  云端储存(cloud storage)是一种将数据保存在虚拟服务器上的数据类型,通常意义上,数据存储在第三方媒介,而非特定单一服务器上。

云计算的推广与发展

  2007年10月,Google与IBM开始在美国大学校园,包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、史丹佛大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等,推广云计算的计划,这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本,并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支援(包括数百台个人计算机及BladeCenter与System x服务器,这些计算平台将提供1600个处理器,支援包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台)。而学生则可以透过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。

  2008年1月30日,Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”,将与台湾大学、台湾交通大学等学校合作,将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。

  2008年8月3日,美国专利商标局(以下简称“SPTO”)网站信息显示,戴尔正在申请“云计算”(Cloud Computing)商标,此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。戴尔在申请文件中称,云计算是“在数据中心和巨型规模的计算环境中,为他人提供计算机硬件定制制造”。。

云计算与IT技术

  云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的. 这种大规模的计算能力通常是由分布式的大规模集群和服务器虚拟化软件搭建。(Cloud computing and technology:New advances in processors, virtualization technology, distributed storage, broadband Internet access , automated management and fast, inexpensive servers have all combined to make cloud computing a compelling paradigm.This vast process power is usually got with a distributed, large-scale server cluster and server virtualization software.)

什么是大数据

  大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,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。

大数据的定义

  大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变,截至2012年,单一数据集的大小从数太字节(TB)至数十兆亿字节(PB)不等。

  在一份2001年的研究与相关的演讲中,麦塔集团(META Group,现为高德纳)分析员道格·莱尼(Doug Laney)指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(Volume,数据大小)、速(Velocity,数据输入输出的速度)与多变(Variety,多样性),合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司,都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义:“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外,有机构在3V之外定义第4个V:真实性(Veracity)为第四特点。

  大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据,奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中,更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘(data mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。

大数据的特点

  具体来说,大数据具有4个基本特征:

  一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

  二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。

  三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

  四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数据的作用

  第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。

  大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

  第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

  第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

  对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

  第四,大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。


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