云计算关键技术研究综述
通讯工程大作业
目录
1.1. 云计算原理 (1)
1.2. 云计算核心技术 (2)
1) 数据存储技术 (2)
2) 数据管理技术 (4)
3) 编程模型技术 (5)
1.3. 云计算发展趋势 (6)
1) 发展历史 (7)
2) 私有云将成大型企业首选 (8)
3) 混合云架构将成为企业IT趋势 (9)
4) 越来越多的应用迁移到云中 (9)
5) 云计算概念逐渐平民化 (10)
1.4. 云计算前景应用分析 (10)
1.5. 参考文献 (12)
1.1. 云计算原理
云计算（cloud computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云其实是网络、互联网的一种比喻说法。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。
关于云计算的广义与狭义，狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(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，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
在此可以总结出云计算的一些本质特征，即分布式计算和存储特性，高扩展性，用户友好性，良好的管理性。云计算技术具有以下特点：
云计算系统提供的是服务。服务的实现机制对用户透明，用户无需了解云计算的具体机制，就可以获得需要的服务。
用冗余方式提供可靠性。云计算系统由大量商用计算机组成机群向用户提供数据处理服务。随着计算机数量的增加，系统出现错误的概率大大增加。在没有专用的硬件可靠性部件的支持下，采用软件的方式，即数据冗余和分布式存储来保证数据的可靠性。
高可用性。通过集成海量存储和高性能的计算能力，云能提供一定满意度的服务质量。云计算系统可以自动检测失效节点，并将失效节点排除，不影响系统的正常运行。
高层次的编程模型。云计算系统提供高级别的编程模型。用户通过简单学习，就可以编写自己的云计算程序，在“云”系统上执行，满足自己的需求。现在云计算系统主要采用Map-Reduce模型。
经济性。组建一个采用大量的商业机组成的机群相对于同样性能的超级计算机花费的资
金要少很多。
1.2. 云计算核心技术
为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的GFS （Google File System）[11]和Hadoop 开发团队开发的GFS的开源实现HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）[12][13]。大部分IT厂商，包括yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面。
1)数据存储技术
为了满足云计算的分布式存储方式、同时保证数据可靠性和高吞吐率以及高传输率的需求。目前各IT厂商多采用GFS或HDFS的数据存储技术。以GFS为例。GFS是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统。它使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务。GFS和普通的分布式文件系统有以下区别，如表2
所示：
GFS系统由一个Master和大量块服务器构成。Master存放文件系统的所有的元数据，包括名字空间、存取控制、文件分块信息、文件块的位臵信息等。GFS中的文件切分为64MB 的块进行存储。在GFS文件系统中，采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。每份数据在系统中保存3个以上的备份。为了保证数据的一致性，对于数据的所有修改需要在所有的备份上进行，并用版本号的方式来确保所有备份处于一致的状态。客户端不通过Master读取数据，避免了大量读操作使Master成为系统瓶颈。客户端从Master获取目标数据块的位臵信息后，直接和块服务器交互进行读操作。GFS的写操作将写操作控制信号和数据流分开，
客户端在获取Master的写授权后，将数据传输给所有的数据副本，在所有的数据副本都收到修改的数据后，客户端才发出写请求控制信号。在所有的数据副本更新完数据后，由主副本向客户端发出写操作完成控制信号。
2)数据管理技术
为了满足云计算的大规模数据集管理，高效的数据定位需求。谷歌采用BigTable的数据管理技术。在各大IT厂商的支持下，Hadoop开发团队正在开发其开源版本。以BigTable 为例。BigTable数据管理方式设计者——Google给出了如下定义：“BigTable是一种为了管理结构化数据而设计的分布式存储系统，这些数据可以扩展到非常大的规模，例如在数千台商用服务器上的达到PB(Petabytes)规模的数据。”BigTable对数据读操作进行优化，采用列存储的方式，提高数据读取效率。BigTable管理的数据的存储结构为：
BigTable在执行时需要三个主要的组件：链接到每个客户端的库，一个主服务器，多个记录板服务器。主服务器用于分配记录板到记录板服务器以及负载平衡，垃圾回收等。记录板服务器用于直接管理一组记录板，处理读写请求等。为保证数据结构的高可扩展性，BigTable采用三级的层次化的方式来存储位臵信息，如图4[14]所示。其中第一级的Chubby file中包含Root Tablet的位臵，Root Tablet包含所有METADA TA tablets的位臵信息，每个METADA TA tablets包含许多User Table的位臵信息。
3)编程模型技术
当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型。Map-Reduce 是一种处理和产生大规模数据集的编程模型，程序员在Map函数中指定对各分块数据的处理过程，在Reduce函数中指定如何对分块数据处理的中间结果进行归约。用户只需要指定map和reduce函数来编写分布式的并行程序。当在机群上运行Map-Reduce程序时，程序员不需要关心如何将输入的数据分块、分配和调度，同时系统还将处理机群内节点失败以及节点见通信的管理等。下图给出了一个Map-Reduce程序的具体执行过程。从图5可以看出，执行一个Map-Reduce程序需要五个步骤：输入文件、将文件分配给多个worker并行地执行、写中间文件（本地写）、多个Reduceworkers同时运行、输出最终结果。本地写中间文件在减少了对网络带宽的压力同时减少了写中间文件的时间耗费。执行Reduce时，根据从Master 获得的中间文件位臵信息，将Reduce命令发送给中间文件所在节点执行，进一步减少了传送中间文件对带宽的需求。
Map-Reduce模型具有很强的容错性，当worker节点出现错误时，只需要将该worker 节点屏蔽在系统外等待修复，并将该worker上执行的程序迁移到其他worker上重新执行同时将该迁移信息通过Master发送给需要该节点处理结果的节点。Map-Reduce使用检查点的方式来处理Master出错失败的问题，当Master出现错误时，可以根据最近的一个检查点重新选择一个节点作为Master并由此检查点位臵继续运行。
1.3. 云计算发展趋势
目前，亚马逊，微软，谷歌，IBM，Intel等公司纷纷提出了“云计划”。例如亚马逊的A WS (AmazonWeb Services)[3]、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，
推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。美国卡耐基梅陇大学等提出对数据密集型的超级计算（DISC：Data Intensive SuperComputing）进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。IDC的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期2012年市场规模可达420亿美元。目前企业导入云计算已逐渐普及，并且有逐年成长趋势。估计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一。由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。
1)发展历史
1983年，太阳电脑（Sun Microsystems）提出“网络是电脑”（“The Network is the Computer”）。
2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。2006年8月9日，Google首席执行官埃里克〃施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗〃比希利亚所做的“Google 101”项目。
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、斯坦福大学、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持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600
个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通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”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。2008年2月1日，IBM （NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。
2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算。该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配臵1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。
2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，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。
2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。
2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。
2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。2011年10月20日，“盛大云”宣布旗下产品MongoIC正式对外开放，这是中国第一家专业的MongoDB云服务,也是全球第一家支持数据库恢复的MongoDB云服务。
2)私有云将成大型企业首选
大型企业对数据的安全性有较高的要求，他们更倾向于选择私有云方案。未来几年，公有云受安全、性能、标准、客户认知等多种因素制约，在大型企业中的市场占有率还不能超越私有云。并且私有云系统的部署量还将持续增加，私有云在IT消费市场所占的比例也将持续增加。宝德公司营销副总监吴建波日前在接受比特网采访时表示，私有云会是大型企业首选之一，中国人口与发展研究中心信息办主任冯方回同意此观点，并表示安全性会是大
型企业最主要关心的问题。
开放数据中心更容易实现云计算
英特尔10月在北京牵头成立了开放数据中心联盟，意在实现：“互通”的云，能够允许企业能在私有云和公有云之间共享数据;一个“自动化”的云计算网络，能自动地帮助不同的应用和资源安全运行，从而显著提高数据中心的能耗表现;一个PC 和设备感知的“客户端自适应”的云，能自动决定哪种应用、命令和处理应该在云上，抑或是在您的笔记本、智能手机以及其余设备上进行，从而能充分利用某个用户和设备的独特性能以全面优化在线体验。
这种想法得到了中国用户的大力支持，阿里云计算、百度、中国人寿保险股份有限公司、中信银行、北京云快线科技有限公司、国泰君安证券有限公司、网易、中国科学院深圳先进技术研究、中国石油化工股份有限公司、盛大在线、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中国民航信息网络股份有限公司等公司纷纷加入联盟并表示开放式的架构能够轻松实现交互式更强的云环境。
3)混合云架构将成为企业IT趋势
私有云只为企业内部服务，而公有云则是可以为所有人提供服务的云计算系统。混合云将公有云和私有云有机地融合在一起，为企业提供更加灵活的云计算解决方案。而混合云是一种更具优势的基础架构，它将系统的内部能力与外部服务资源灵活地结合在一起，并保了证低成本。在未来几年，随着服务提供商的增加与客户认知度的增强，混合云将成业企业IT架构的主导。
中国人口与发展研究中心信息办主任冯方回也认为，尽管现在私有云在企业内应用较多，但是在未来这两类云一定会走向融合。
他表示说，英特尔等一些领先厂商认为开放式架构是实现云的基础，而实际上开放数据中心也更有利于公私云的融合，如果未来像开放数据中心联盟如果可以有更好的、更开放的标准的话，混合云应该发展更快。
4)越来越多的应用迁移到云中
将应用迁移到云中，是原本就赋予云计算的意义，也是最主流的云计算应用方式之一。
现在SaaS模式已经取得了初步成功，为云计算产业开辟了一条非常好的道路。
SaaS模式给传统软件产业带来了巨大的冲击。出于成本和运维等方面原因，越来越多的企业选择SaaS方式使用软件。在新的市场环境下，软件厂商也纷纷出台云战略。微软就是典型代表，它的传统桌面软件正不断向云软件迁移。但是也并不是所有的软件都适合于SaaS模式，一些攸关企业核心业务或者安全的软件目前还正在接受考验。
5)云计算概念逐渐平民化
几年前，由于一些大企业对于云计算概念的渲染，导致很多中小企业对于云计算的态度一直停留在“仰望”的阶段。而经过一段时间的酝酿，一种比较适合中小企业的云计算模式出现了——PaaS—Platform-as-a-Service平台即服务，它是将基础设施平台作为一种服务呈现给用户的商业模式。这是一种比较低成本的方案，对那些资金有限，并且IT资源有限，急需扩展IT基础支撑的企业有着巨大的吸引力。从目前的市场发展势态来看，也许在不久的将来PaaS将取代SaaS，成为中小企业最主要的云计算应用。
1.4. 云计算前景应用分析
云计算有着广泛的应用前景。如表：
云计算在天文学、医学等各个领域有着广泛的应用前景。趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划。如今，每天有2万多种新的病毒和木马产生，传统的通过更新用户病毒库的防毒模式，受到了严峻的挑战，用户端的病毒库将过于庞大。趋势科技和瑞星的“安全云”将病毒资料库放在“云”端，与客户端通过网络相连，当“云”在网络上发现不安全链接时，可以直接形成判断，阻止其进入用户机器，从根本上保护机器的安全。据趋势科技大中华区执行总裁张伟钦介绍，趋势科技已投入了大量资金，在全球数个地方建设了新型数据中心。同时，趋势科技还花费了1000多万美元，租借了34000多台服务器，构建了一个服务遍及全球的“安全云”。目前趋势科技已将公司中低端的部分产品线放到“云安全”计划中，而高端的大部分产品线，仍在准备过程中。谷歌提供的Gmail、Google Earth、Google Analytics等服务都基于其云计算服务器运行。谷歌基于云计算提供的翻译服务具有现今最好的性能。对互联网和美国人生活的一项研究显示，大约70%的在线用户使用以上“云计算”服务。
云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集，向用户提供服务。它使用大量的普通商用机来构建系统，通过冗余存储的方式确保整个系统的可靠性和可用性。与传统超级计算机在底层编程不同，数据密集计算的云系统上使用基于Map-Reduce的高级编程模式。这使得编程人员可以不用考虑底层的并行化方式，专心与程序的逻辑实现。普通用户经过简单的学习，可以编写出满足自身需要的简单程序。越来越多的IT厂商提出了自己的“云”计划，并投入大量资金推动云计算的发展。这恰恰为云计算提供了良好的发展机遇。虽然现在的云计算并不能完美地解决所有的问题，但是在不久的将来，一定会有越来越多的云计算系统投入实用，云计算系统也会不断地被完善，并推动其他科学技术的发展。
将互联网上提供类似服务的公司整合起来，以便用户能够更方便的比较和选择自己的服务供应商。说了半天相信很多人还没搞清怎么回事，因为单“云计算”这三个字就已经够云里雾里的了。云计算到底有多强大，仍有待时代的检阅！
1.5. 参考文献
[1] 百度百科https://www.doczj.com/doc/c416014431.html,/view/1316082.htm
[2]https://www.doczj.com/doc/c416014431.html,/Article/ShowArticle.asp?ArticleID=1
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Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data. ACM, 2000. 29(2): 451-462
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[11] SANJAY GHEMAWA T; HOWARD GOBIOFF; PSHUN-TAK LEUNG. The Google file system. Proceedings of the
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[12] Hadoop. https://www.doczj.com/doc/c416014431.html,/
[13]Y ahoo!HadoopTutorial.
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[14] Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat et al. BigTable: a distributed storage system for structured data [A]. Operating
Systems Design and Implementation, 2006.
云安全报告
1.引言 云计算的目标是将各种共享的计算资源以服务的方式通过互联网交付给用户。云计算以其特有的优势逐步赢得了信息技术市场的认可，也在不知不觉中掀起一场IT 技术革命。云计算的显著优势包括：按需服务、高带宽网络接口、共享资源池、快速可伸缩性和服务可测量。 云计算通常涉及到动态可扩展性和虚拟化资源配置，同时还包括计算、软件、数据访问和存储服务等。在云计算这种服务模式下，终端用户甚至不知道为其提供服务的系统的物理地点或者系统的配置情况。云计算技术的复杂性以及与传统服务模式的巨大区别，导致安全问题成为云计算推广过程中受到关注的首要问题。 2.云安全概述 2.1云计算的演进 云计算是计算技术的逻辑演进。图2-1 展示了云计算和由互联网服务提供商（ISPs）延伸成云服务提供商（CSPs）的模型。 图2-1云计算的演进 在开始阶段（ISP1.0），ISPs 对个人和企业用户提供因特网的访问，这些早期的ISPs 仅仅对用户和小型商户提供因特网连接，且一般是通过电话拨号服务的方式。随着连接到因特网逐渐变为一种商品，ISPs 寻求着有其他附加价值的服务，比如对邮箱服务器的连接（ISP2.0）。随着支持这种服务方式的基础设施和基于其服务的增多，迅速导致了专业设施的出现，我们称这些设施为搭配设施（ISP3.0）。
这些设施是电信和其他网络提供商以最低的花费及复杂性进行连接的一类数据中心[8]。它定位于使用网络、服务器及储存设施的用户。随着搭配设施的增多并变为一种商品，应用服务商（ASPs）随之产生（ISP4.0）。ASPs 主要对企业提供具有高附加价值的应用服务，且其不仅仅局限于计算机设施。 2.2 云计算概念 2007年底，IBM公司在其云计算计划中最早提出了云计算定义：按用户的需求建立可动态的部署、配置、取消服务的云计算平台，平台中的服务是可伸缩的，其可以是具体的服务器机群，也可以是另外一个云计算平台，通常一个通用的云计算平台包含存储设备、网络设备、计算设备、安全设备等，云计算平台提供“云应用”，用户通过租借和购买等方式，借助Internet 网络使用这些应用。经过近几年的发展，人们普遍把云计算理解为是由分布式处理、并行处理和网格计算发展而来的一种动态的易于扩展的通过高速互联网把数据处理过程传送给虚拟的计算机集群的计算方式。云计算基本原理是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的程序，再交给由多台服务器所组成的庞大系统，经搜寻、计算分析后，将处理结果回传给用户。云计算为我们提供了无限大的安全可靠的数据储存能力和强大的计算能力，可以轻松实现不同设备间的数据共享，同时它对用户终端设备的要求更低。云计算平台可以分为以下几种形式：软件即服务（SaaS –Software as a Service）：将软件作为一种服务，为用户提供完整、可直接使用的应用程序，Google的Google Docs就是SaaS的典型应用；数据即服务（DaaS–Data as a Service）：提供数据的存储和使用，典型的例子包括Amazon的S3 ；平台即服务（PaaS–Platform as a Service）：通常指提供云应用的软件开发平台服务，Face2 book的应用平台功能和Salesforce的https://www.doczj.com/doc/c416014431.html,平台就是这种云计算的典型例子；基础设施即服务（IaaS –Infrastructure as a Service）：提供云应用使用的计算资源、内存资源和数据存储资源等；通信即服务（CaaS–Commu-nication as a Service），提供云应用使用的的电信、VPN 服务等；硬件即服务（HaaS–Hardware as a Service），提供云应用使用的具体不同类型硬件或者是虚拟主机等，典型的例子包括Amazon的EC2。目前，常见的云计算描述框架可缩写为“SPI”，这种缩写代表了云计算所提供的三种主要服务：软件即服务（SaaS）；平台即服务（PaaS）；基础设施即服务（IaaS）。 2.3 云计算关键组件 云计算并不是一项单一的技术，而是很多既存技术的结合。虽然这些技术都处于各自不同的发展阶段，但他们作为一个整体为创造云计算系统而结合起来。处理器技术、虚拟技术、桌面储存及因特网宽带连接技术都推动了云计算的发展。1. 接入设备 云接入设备的范围在最近几年得到了很大程度的扩展，如今个人电脑、企业电脑、移动电话、定制手机设备、定制静态设备（比如冰箱）等都可以连接网络，这使得云接入的方式不断增加。 2. 浏览器和客户端 多设备用户现在可以在任何地方通过浏览器来使用信息。浏览器会变得越来越尖端，一些企业的应用软件比如SAP、Oracle，可以直接通过一个浏览器界面进行登录，这些界面应用程序简单、直观，大多数人对其非常熟悉且进行简单的引导就可以上手使用。
目录 第一章非线性方程求根 (3) 1.1迭代法 (3) 1.2牛顿法 (4) 1.3弦截法 (5) 1.4二分法 (6) 第二章插值 (7) 2.1线性插值 (7) 2.2二次插值 (8) 2.3拉格朗日插值 (9) 2.4分段线性插值 (10) 2.5分段二次插值 (11) 第三章数值积分 (13) 3.1复化矩形积分法 (13) 3.2复化梯形积分法 (14) 3.3辛普森积分法 (15) 3.4变步长梯形积分法 (16) 第四章线性方程组数值法 (17) 4.1约当消去法 (17) 4.2高斯消去法 (18) 4.3三角分解法 (20)
4.4雅可比迭代法 (21) 4.5高斯—赛德尔迭代法 (23) 第五章常积分方程数值法 (25) 5.1显示欧拉公式法 (25) 5.2欧拉公式预测校正法 (26) 5.3改进欧拉公式法 (27) 5.4四阶龙格—库塔法 (28)
数值计算方法 第一章非线性方程求根 1.1迭代法 程序代码： Private Sub Command1_Click() x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5 If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根（ep=10-10）
1.2牛顿法 程序代码： Private Sub Command1_Click() b = Val(InputBox("请输入被开方数x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b) If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求56的值。（ep=10-10）
人工智能大数据和云计算的融合发展 发表时间：2019-05-05T17:28:24.400Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：乔金松 [导读] 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。从当前云计算与发数据的发展来看，尽管早已走进人们的实现，但是仍旧还有相当一部分的人对云计算与大数据的相关内容并不是非常了解。基于此，本文对人工智能大数据和云计算的融合发展进行分析讨论。 关键词：人工智能；大数据；云计算；融合发展 2016年，百度总裁张亚勤在百度云智峰会提出，在未来的一段时间里，人工智能对人们生活的影响将会和电力一样，而且对人们的数字体验生活具有主导作用；大数据与新能源类似，它能够让服务更好的把握用户的需求变化，从而使用户能够更加便利的获得自己需要的服务。而云计算则为应用和服务的运行提供基础保障。如此来讲，人工智能、大数据和云计算的融合发展将会成为未来主要的发展趋势。 1人工智能、大数据和云计算概述 1.1人工智能的概述 人工智能包括我们常见的机器人，但并不等同于机器人，准确来说属于计算机学科的一个分支。主要是运用计算机编程的方法，模拟人脑进行机械化的操作，为人们的生活带来便利。上世纪四五十年代，人工智能已开始研究，发展至今，已经融入到生活中的方方面面。如我们在工厂里见到的机械臂、流水线上的自动识别包装；手机上的指纹识别、人脸识别；越来越多的自动驾驶程序；震惊全球的人机对抗中那些轻松战胜人类的机器人；能不出门就走遍世界的AI眼镜……人工智能不断冲击人们的想象，也不断地提高人们的生活质量。未来的人工智能是不是会替代人类？这是个未知数，但当前人工智能的发展还有很大的空间。 1.2大数据的概述 所谓的大数据，就是一个数据体量、类别都非常庞大的数据集，在这个数据集当中，我们难以利用传统的数据库工具获取以及处理器中的内容。数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大是其最为重要的四个特征。 第一，大数据有着非常多的数据类型，其中的数据并不是来自于单一的数据源，而是来自很多数据源，其中有着十分丰富的数据种类以及格式；第二，大数据有着很大的规模，一般来讲在10TB左右；第三，大数据有着很高的真实性，新型数据使得传统的数据源遭到了打破，而企业的发展也需要有效、真实、安全的信息；第四，大数据有着很快的处理速度，能够及时、快速地对数据进行处理。 1.3云计算基本概念 云计算指的是一种按使用量进行付费的计算模式，在这种计算模式下，网络访问非常的便捷，用户可以根据自己的需要，进入到可配置的计算资源共享池（如网络、服务器、应用软件等），获取自己想要的资源，或者与服务供应商进行交互，而这种模式也无需投人大量的管理工作。简言之，云计算是一种模式，既商业模式，同时也是一种计算模式。 2云计算与大数据二者之间的联系 云计算与大数据二者之间相同点：第一，提供的数据的存储和处理服务，这是云计算与大数据的最大共同点；第二，占用大量的存储和计算资源；第三，均离不开海量数据存储技术、海量数据管理技术。根据云计算与大数据二者之间的相同点。可以从中挖掘出一条非常有用的信息：在进行云计算的时候，所具备的弹性动态和动态调配、资源的虚拟化、按需使用等基本要素与大数据的处理技术实现了完美契合网。从云计算与大数据的发展趋势来看．二者如果想要充分发挥出引领时代发展的作用，必须要实现有机的结合，这样才能够在满足用户需求、提升商业价值方面更让人信服。 3人工智能、大数据和云计算发展中的问题 现阶段，人工智能、大数据与云计算的融合发展还正在探索中，其中存在大量的问题亟待解决。例如：专业人才问题、云计算的安全性问题、大数据的共享与隐私问题、人工智能的费用问题等。人工智能、云计算和大数据在未来具有非常广阔的发展空间，而且各项技术手段逐步趋于成熟，三种技术在各个领域内的应用也将会带来颠覆性的改变。 4人工智能、大数据以及云计算的融合发展探究 云计算为大数据的发展提供坚实的基础保障，云计算的发展与大数据的积累，为人工智能的发展提供非常有力的支持，另外，也是人工智能实现实质性突破的核心所在。云计算应用深度与广度的拓展依赖于大数据与人工智能的发展与进步。当前我国科技水平的发展已经相对成熟，因而人工智能、大数据与云计算的发展正处于黄金时代，对人工智能的发展提供强有力的推动力。此外，人工智能的发展速度也完全超乎人们的预期，未来的人工智能将会和电力一样，对人们的生产生活产生巨大的影响，而且我国的生产力将会呈现出非常显著的提升。人工智能的内涵逐步趋于多样化发展，其细分领域也非常丰富，包括语音识别、用户画像等。此外，人工智能与大数据、云计算之间的界限越来越不清晰，难以分别。 另一方面，大数据技术在各个领域的应用也更加广泛，人们对其商业价值的挖掘从未停止之。云计算则是大数据应用的基础，当前阶段，云计算技术已经在存储和计算的基础上获得了极大的扩展和丰富，这是由于人工智能和物联网的逐步普及使得连接网络设备的数量规模变得越来越庞大，在这样的情况下，云计算所要面对的数据也变得更多。这就使得云服务在智能生活中所占的地位得到了极大的提升，逐渐发展为下层建筑。云计算是数字经济时代下的基础性设施，同时也是实现“互联网+”不可缺少的一部分。结合其发展现状来看，云计算已经成为许多产业改革创新的重要推动力，同时也是人工智能的重要承载体。可以预见到，随着云计算应用的深度和广度的提高，“用云量”必然会成为衡量一个行业数字经济发展水平的重要参考依据。 在人工智能应用的过程中，大数据作为重要的参考依据，主要作用是帮助人工智能对行为智能进行判断。云计算的实现则是建立在大数据运算的基础上的，与此同时，云网络会对大数据运算的结果进行保存，推动人工智能的实现。深度学习是人工智能不断发展的不竭动力，由此可见，人工智能的实用机制必然会随着时间的推移和数据的积累不断提高。大数据和云计算为深度学习提供了有力的支撑，换而言之，只有在云计算和大数据的辅助下，人工智能才能持续不断的发展下去，云计算和大数据是人工智能发展的主要推动力。反过来讲，
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出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4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都
云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数
据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用
参考答案 第一章 1 *1x =1.7； * 2x =1.73； *3x =1.732 。 2． 3． （1） ≤++)(* 3*2*1x x x e r 0.00050； （注意：应该用相对误差的定义去求） （2） ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517； （3） ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。 4．设6有n 位有效数字，由6≈2.4494……，知6的第一位有效数字1a =2。 令3)1()1(1* 102 1 102211021)(-----?≤??=?= n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4，即至少取四位有效数字，故满足精度要求可取6≈2.449。 5. 答：（1）*x (0>x )的相对误差约是* x 的相对误差的1/2倍； （2）n x )(* 的相对误差约是* x 的相对误差的n 倍。 6． 根据******************** sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =* *****) ()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20* π < 7．设20= y ，41.1*0 =y ，δ=?≤--2* 00102 1y y 由 δ1* 001*111010--≤-=-y y y y ， δ2*111*221010--≤-=-y y y y M δ10*991*10101010--≤-=-y y y y 即当0y 有初始误差δ时，10y 的绝对误差的绝对值将减小10 10-倍。而110 10 <<-δ，故计算过程稳定。 8. 变形后的表达式为： （1）)1ln(2--x x =)1ln(2-+-x x （2）arctgx x arctg -+)1(=) 1(11 ++x x arctg （3） 1ln )1ln()1(ln 1 --++=? +N N N N dx x N N =ΛΛ+-+- +3 2413121)1ln(N N N N 1ln )11ln()1(-++ +=N N N N =1)1ln()1 1ln(-+++N N N （4）x x sin cos 1-=x x cos 1sin +=2x tg 人工智能与健康公需考试答案二 一、判断题 1.智慧社区信息服务平台的作用比较全面，为生活带来更多便利。 正确 2.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 3.目前在我国，收集到的老年人在生活自理能力服务需求方面的数据，都是掌握在不同的部 门手里，没有能够实现数据的共享，信息孤岛的情况严重。 正确 4.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 5.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。 正确 6.大数据等于传统的数据库建设、传统的普查、数据中心建设、云计算建设。 正确 7.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相 结合。 正确 9.大数据特征是数据量很大，价值密度很高，同时它的价值总量很高，它对于商业有很大的 商业价值。 错误 10.根据《大数据在医疗领域的应用》，在智慧医疗方面，通过大数据，可以提高医疗质量，做好医疗监控。 正确 11.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 12.大数据时代的核心是分析。 错误 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 错误 15.GDPR中指出数据主体具有八项权利。 正确 16.我国目前已经明确了隐私内容条目。 错误 17.2018年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》。 错误 18.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确 不定项选择题 1.云计算的产生是哪些因素共同促进的结果？ A.需求推动 B.技术进步 C.商业模式转变 D.行业变革 2.IT基础架构经历了下面哪几个时代： A.分布式计算 B.大型机时代 C.PC时代 D.云计算时代 3.云计算的演进经历了哪几个阶段： A.并行计算 B.分布式计算 C.网格计算 D.云计算 4.云计算的关键特征有哪些： A.按需自助服务 B.与位置无关的资源池 C.按使用付费 D.快速弹性 5.某用户从云服务提供商租用虚拟机进行日常使用，外出旅游时把虚拟机归还给云服务提供商，这体现了云计算的哪个关键特征： A.按需自助服务 B.与位置无关的资源池 C.按使用付费 D.快速弹性 6.从商业视角来看，云计算与下面哪种事物比较相像？ A.加油站 B.自来水管 C.信息电厂 D.水库 7.云计算的部署模式有哪些？ A.公有云 B.私有云 C.政务云 8.某公司自己搭建了桌面云环境供员工办公使用，属于哪种云计算部署模式？ A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 9.电子商务网站平台，平时业务流量比较均衡，数据处理在其公司自身构建的云环境上；当节假日来临，流量增大，从云服务提供商租用资源进行处理。该电商属于哪种云计算部署模式？ A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 10.某公司搭建云计算服务平台，提供虚拟机资源供有需要的用户购买使用，此公司属于哪种云计算部署模式？： A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 11.云计算的商业模式有哪些？ A.IaaS B.PaaS C.SaaS D.DaaS 12.某公司提供多种资源给客户使用，下面哪些形式属于IaaS？ A.网络存储服务 B.应用系统 C.开发平台 D.裸虚拟化 13.某公司构建IT系统时，使用虚拟化平台把服务器抽象组合为多个虚拟服务器使用，提高资源利用率，降低企业投资成本。该公司的云计算使用属于哪种流派： A.大分小 B.小聚大 C.一虚多 D.多合一 14.下面哪些技术属于云计算技术体系： A.虚拟化技术 云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。 云计算资源 云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。 （1）软性资源 云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。 云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。 表1-1 云计算前置内容 ⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项 如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。 在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。 四年制云计算课程： 表1-2 云计算相关内容 ⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划： 图1.1 四年制云计算学期设计 三年制云计算课程： 表1-3 云计算相关内容 对应学期课程开始计划： 图1.2 三年制云计算学期设计 大数据资源 大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。 （1）软性资源 软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到 的知识体系构成以及案例构成等内容。一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。 大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络 工程以及软件设计专业不同的需求。直接按照粗粒度的岗位进行划分， 2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答 (说明：前面是题目，后面几页是答案完整解答部分，注意的顺序。) 一、解线性方程 用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用主元素消元法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 利用Doolittle分解法解方程组Ax=b，即解方程组 1、用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 0 2X1+2X2+8X3 = -4 -3X1-10X2-2X3 = -11 2、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 1 2X1– X2+9X3 = 0 -3X1+ 4X2+9X3 = 1 3、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 2X1+X2+X3 = 4 6X1+4X2+5X3 =15 4X1+3X2+6X3 = 13 4、用高斯消去法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 5、用无回代过程消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 6、用主元素消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 7、用高斯消去法求解线性方程组 123123123234 4272266 x x x x x x x x x -+=++=-++= 8、利用Doolittle 分解法解方程组Ax=b ，即解方程组 12341231521917334319174262113x x x x -? ????? ???? ??-??????=? ? ????--?????? --???? ?? 云计算和人工智能的三大未来 腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势： 一、推动传动产业升级。 和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。 二、提高政府与社会管理效率。 通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。 三、成为人工智能的底层建筑。 “云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。 不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux 云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战! 云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括： 1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。 第?一章习题 1.1简要地定义以下在计算机体系结构、并?行处理、分布式计算、互联?网技 术、信息服务领域代表最近相关进展的基本技术： a.?高性能计算(HPC)系统 b.?高吞吐量计算(HTC)系统 c.对等(P2P)?网络 d.计算机集群与计算?网格 e.?面向服务的体系结构(SOA) f.普适计算与互联?网计算 g.虚拟机和虚拟基础设施 h.公有云与私有云 i.射频识别(RFID) j.全球定位系统(GPS) k.传感器?网络 l.物联?网(IoT) m.信息物理系统(CPS) 1.2在下?面两个问题中选出唯?一的正确答案： 1.2009年最快的计算机系统排名Top500中，哪个体系结构占主宰地位？ a.对称共享内存多处理器系统 b.集中式?大规模并?行处理器（MPP）系统 c.协同计算机集群 2.在由服务器集群形成的云中，所有服务器必须采?用下?面哪种?方式？ a.所有云机器必须构建在物理机上 b.所有云机器必须构建在虚拟机上 c.云机器可以是物理机也可以是虚拟机 1.3越来越多的?工业和商业组织采?用云系统。关于云计算，回答以下问题： a.列出并描述云计算系统的主要特点。 b.讨论云计算系统中的关键技术。 c.讨论云服务提供商最?大化收?入的不同?方式。 1.4将左侧术语缩写和系统模型同右侧的描述匹配起来，将描述的标号填?入 术语前的空格中。 Globus___ BitTorrent___MapReduce___EC2____TeraGrid____EGEE____ Hadoop____SETI@home____Napster____BigTable____ （a）由Apache倡导和维护的?用于编写和运?行?面向?大量分布式数据应?用程序的可扩展软件平台 （b）通过集中式?目录服务器进?行MP3?音乐分发的P2P?网络 （c）?谷歌?用于超?大数据集分布式映射和压缩的编程模型与相关实现 （d）由USC/ISI和阿贡国家实验室联合开发的?用于?网格资源管理和作业调 度的中间件库 （e）?谷歌?用于管理可能扩展到超?大规模的结构化数据的分布式存储程序 （f）使?用多?文件索引的P2P?文件共享?网络 （g）计算机集群节点容错和主机故障恢复的关键设计?目标 （h）作为开放?网格标准的服务体系结构说明 （i）?一个允许?网络应?用开发者有效获取云资源的弹性且灵活的计算环境 计算方法上机报告 姓名： 学号： 班级： 目录 题目一------------------------------------------------------------------------------------------ - 4 - 1.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.3Matlab源程序----------------------------------------------------------------------- - 5 - 1.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 5 - 题目二------------------------------------------------------------------------------------------ - 7 - 2.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.3 Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 8 - 2.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 9 - 题目三----------------------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 13 - 3.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 14 - 题目四----------------------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 16 - 题目五----------------------------------------------------------------------------------------- - 18 - 云计算大作业 一、实验目的： 此次大作业实现了Web网页云平台的部署，数据库的写操作，以及微信公众号的建立以及关联； 2.通过实际的部署对云平台有实际深入的了解，体会云平台相对于传统平台的优势； 3.培养建立相对复杂系统的能力； 二、实验平台： 云平台使用的是新浪云，因为使用初期是免费的便于开发。 Web工程用MyEclipse 14建立，数据库采用云平台上的公共Mysql数据库，虽然安全性和稳定性*，但是免费。微信申请的公众号为订阅号。本实验网页采用jsp Web工程，微信接口采用php。 三、实验过程： 实验参考了大量的网上教程，期中一些为直接引用。 申请云平台： https://www.doczj.com/doc/c416014431.html,/ 创建新应用： “控制台”—>“SAE”-->“创建新应用”； 依照提示创建新应用。由于本实验网页采用jsp Web工程，微信接口采用php。所以分别建立java 1.7 jvm的云平台和php应用，由于是轻应用，所以设置应如下图所示，否则免费额度一天就用光。如此配置一天要100左右。二级域名自定义，当然土豪可申请一级域名。 图3：Java 1.7 JVM的建立 图4：PHP空应用的建立 图5：控制台建立好的平台（域名显示）编辑和添加代码： 点击“管理应用”（就是网站的名字），进入管理界面， 点击左栏“应用”-->“代码管理”进入如下页面： （之前可能要点击“创建版本”，记不清了）总之，只要看到这样的界面，就点击“编辑代码”，上传你已经编辑好的php的zip包（jvm是war包，具体导出步骤见下文）。 Eclipse导出war包：“file”→”export”→”选择一war形式导出”。 点击上传代码包，选择pHp代码上传。（java代码因为用带数据，所以开数据库之后才能知道接口修改代码，再上传。） 开启公共数据库： 点击左栏“数据库与缓存服务”，选择共享性数据库，人工智能与健康公需考试答案二
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