云计算与大数据

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1 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系厦门大学计算机科学系林子雨 2014 年 4 月 ziyulin@xmu.edu.cn 本科生导师学术沙龙 (2014 年度 ) 计算机领域最新技术报告 走近云计算 大数据与物联网 林子雨厦门大学计算机科学系 ziyulin@xmu.edu.cn 主页 :

2 提纲 什么是云计算 云计算的层次 云计算的发展与影响 云计算相关技术 云计算安全 云计算市场角逐 云计算在企业中的应用

3 什么是云计算 云计算概念 通过整合 管理 调配分布在网络各处的计算资源, 通过互联网以统一界面 同时向大量的用户提供服务 云计算特点 超大规模计算 虚拟化 高可靠性和安全性 通用性 动态扩展性 按需服务 降低成本 云计算应用场景 云计算示意图 Google 个人云服务 企业应用实例 :Animoto Amazon

4 你身边的 云 群雄逐鹿 : 国外有微软 SkyDrive 苹果 icloud, 亚马逊 CloudDriver 等网盘产品, 国内有百度云 新浪微盘 华为网盘 金山快盘 115 网盘和 360 云盘等 不以空间大小论英雄 : 以 100K/s 的均速上传,1T 空间也需 124 天方可填满, 合计 2976 小时 而如若想占满 36T, 估摸得熬上 12 年以上光景

5 你身边的 云 有道云笔记 年 6 月 28 日网易旗下的有道推出的云笔记软件, 支持多种附件格式, 拥有 2G 容量的初始免费存储空间, 能够实时增量式同步, 并采用 三备份存储 技术, 同时上线的还有网页剪报功能 云电视 百度地图 百度音乐 云杀毒 云端备份

6 云计算的层次 SaaS PaaS IaaS 从一个集中的系统部署软件, 使之在一台本地计算机上 ( 或从云中远程地 ) 运行的一个模型 由于是计量服务,SaaS 允许出租一个应用程序, 并计时收费 类似于 IaaS, 但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务 将基础设施 ( 计算资源和存储 ) 作为服务出租 Application Platform Infrastructure Visualization Server Storage Server Storage SaaS Software as a Service Google Apps, Microsoft Software+Services PaaS Platform as a Service IBM IT factory, Google App Engine, Force.com IaaS Infrastructure as a Service Amazon EC2, IBM Blue Cloud, Sun Grid dsaas data Storage as a Service Nirvanix SDN, Amazon S3, Cleversafe dsnet

7 云计算的发展与影响 网格计算 利用并行计算解决大型问题 Globus Alliance 使其成为主流 公共计算 将计算资源作为可计量的服务提供 于上世纪 90 年代末推出 SaaS 基于网络预订应用程序 于 2001 年推出 云计算 下一代因特网计算 下一代数据中心 云计算的演进

8 云计算相关技术 云计算是一种业务模式创新

9 网格计算 云计算 网格计算 网络上提供的不同种类的服务, 可以运行在网格计算或公共计算环境中 为了通用应用而设计的, 没有专门以某种应用命名 资源相对集中, 主要以数据中心的形式提供底层资源的使用, 并不强调虚拟组织 (VO) 的概念 支持持久服务, 用户可以利用云计算作为其部分 IT 基础设施, 实现业务托管和外包 一个用于计算任务的资源池环境 为完成某一个特定的任务需要, 比如生物网格 地理网格 国家教育网格 聚合分布资源, 支持虚拟组织, 提供高层次的服务, 例如分布协同科学研究 用执行作业形式使用, 在一个阶段内完成作用产生数据 从诞生开始就是针对企业商业应用, 商业模型比较清晰 更多地面向科研应用, 商业模型不清晰

10 虚拟化技术 虚拟化技术 把物理的计算资源转换成了逻辑的计算资源 通过创建虚拟机使得计算资源按需分配 传统的虚拟化方式 虚拟化是云计算的基石 通常的虚拟化方法只考虑虚拟单个硬件资源, 把虚拟的单个计算环境联结起来 云计算所需的虚拟化技术必须虚拟架构技术, 虚拟化不必局限于单个硬件资源 云计算环境中的虚拟化方式

11 数据中心 数据中心是云计算的温床 云计算推动数据中心向虚拟化和云架构的转型, 不断提高 IT 基础架构的灵活性, 以降低 IT 能源和空间成本, 从而让客户能够快速地提高业务敏捷性 那些正在兴建最大规模数据中心的公司一般都在云计算方面拥有巨大野心 -- 数据中心知识 杂志主编 Rich Miller 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

12 SaaS SaaS( 软件即服务 ) 通过浏览器把程序传给成千上万的用户, 为用户省去在服务器和软件授权上的开支 ; 供应商只需要维持一个程序, 减少维护成本 SaaS 在人力资源管理程序和 ERP 中比较常用 ;Google Apps 和 Zoho Office 也是类似的服务 Salesforce.com 是迄今为止提供这类服务最为出名的公司 贝尼奥夫 Salesforce 的创始人 在 云 概念出来之后,Salesforce 迅速宣称自己是第一家提供云产品的公司 Salesforce 的创始人贝尼奥夫, 或许可以视为 云 的先行者 早在 1999 年, 贝尼奥夫就大声宣布自己要成为 软件终结者 Salesforce 以 即买即用 的服务模式, 颠覆了传统软件销售方法论 用户不需要通过购买软件许可证 安装和实施, 才可以建立起 CRM 系统 用户只需要一个账户, 就可以像访问网页一样, 访问在 Salesforce 上运行的 CRM 系统

13 云计算安全问题 Gartner 咨询公司副总裁兼分析师 David Cearley 访问权风险 使用云计算的局限是企业必须认真对待的敏感问题, 企业必须对云计算发挥作用的时间和地点所产生的风险加以衡量 管理风险 数据风险 数据恢复风险 长期发展风险

14 云计算市场角逐 Competing for cloud computing Google GFS MapReduce 和 BigTable Google App Engine Google Apps Amazon AWS S3 EC2 SQS 和 SimpleDB Sun 公司推出 黑盒子 计划 IBM Blue Cloud 蓝云计划 Microsoft:Azure MatrixDB Salesforce:Force.com HP 联手 Intel 和 Yahoo! 建实验室云计算

15 云计算在企业中的应用 中小企业的产业环境中小企业信息化面临的压力 信息系统爆炸式膨胀带来的 经济 压力 信息系统建设周期越来越短带来的 时间 压力 对新技术 新产品 新理念的 研究 压力 信息系统面临的 数据存储量和计算量 的压力越来越大 人才 压力 维护 客户粘性 的压力云计算可以促进中小企业转型升级 云计算促进中小企业转型升级

16 总结 云计算, 在本质上并非一种新的技术, 而是一种服务模式 云计算关键词 : 虚拟化 数据中心 面向服务 按需付费 云计算让中小企业受益 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn

17 提纲 大数据时代 大数据应用 大数据的影响 大数据的四个特征 大数据的产生 大数据关键技术 Hadoop 体系结构 参考 : 林子雨主讲研究生课程 大数据技术基础, 并编写了配套教材 下载配套教材请访问 大数据技术基础 网站 :

18 大数据时代 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

19 大数据应用场景 Kevin Spacey David Fincher 大数据分析 英国同名小说 纸牌屋 风靡全球的美剧 纸牌屋

20 大数据应用场景 美国零售商和怀孕预测 UPS 快递的最佳行车路径 股票投资 VISA 信用卡与商户推荐 阿里信用贷款和淘宝数据魔方 中国粮食统计 智能电表 广告投放 人的数字化

21 典型的大数据应用实例 从谷歌流感趋势看大数据的应用价值 谷歌流感趋势, 通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况

22 大数据的影响 大数据对行业发展的影响 大数据对思维方式的影响 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

23 大数据的影响 : 对科学研究的影响 图灵奖获得者 著名数据库专家 Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来, 在科学研究上, 先后历经了实验 理论 计算和数据四种范式 实验理论计算数据

24 大数据无处不在 科学研究 基因组 LHC 加速器 地球与空间探测 企业应用 文档 文件 应用日志 交易记录 Web 1.0 数据 文本 图像 视频 Web 2.0 数据 查询日志 / 点击流 Twitter/ Blog / SNS Wiki

25 大数据的四个特征 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

26 Volume 数量大 根据 IDC 作出的估测, 数据一直都在以每年 50% 的速度增长, 也就是说每两年就增长一倍 ( 大数据摩尔定律 ) 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到 2020 年, 全球将总共拥有 35ZB 的数据量, 相较于 2010 年, 数据量将增长近 30 倍

27 Velocity 速度快 从数据的生成到消耗, 时间窗口非常小, 可用于生成决策的时间非常少 1 秒定律 : 这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn

28 Variety 多样化 大数据是由结构化和非结构化数据组成的 10% 的结构化数据, 存储在数据库中 90% 的非结构化数据, 它们与人类信息密切相关 非结构化数据类型多样 邮件 视频 微博 位置信息 链接信息 手机呼叫 网页点击 长微博 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

29 Value 价值化 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, 但是具有很高的商业价值 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

30 大数据的产生 1 运营式系统阶段 2 用户原创内容阶段 3 感知式系统阶段 数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低, 数据往往伴随着一定的运营活动而产生并记录在数据库中的, 数据的产生方式是被动的 数据爆发产生于 Web 2.0 时代, 而 Web 2.0 的最重要标志就是用户原创内容 智能手机等移动设备加速内容产生 数据产生方式是主动的 感知式系统的广泛使用 人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生

31 大数据与云计算 大数据与云计算是相辅相成的 大数据根植于云计算 云计算关键技术中的海量数据存储技术 海量数据管理技术 MapReduce 编程模型, 都是大数据技术的基础 大数据为云计算提供用武之地 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

32 大数据与物联网 物联网就是 物物相连的互联网 物联网通过智能感知 识别技术与普适计算 泛在网络的融合应用, 被称为继计算机 互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮 物联网架构可分为三层, 包括感知层 网络层和应用层 物联网, 移动互联网再加上传统互联网, 每天都在产生海量数据, 而大数据又通过云计算的形式, 将这些数据筛选处理分析, 提取出有用的信息, 这就是大数据分析 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

33 大数据关键技术 大数据 分布式存储 GFS\HDFS\BigTable 分布式处理 MapReduce

34 Google 公司的技术 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

35 Hadoop 的体系结构 HDFS 和 MapReduce 是 Hadoop 的两大核心 而整个 Hadoop 的体系结构主要是通过 HDFS 来实现对分布式存储的底层支持的, 并且它会通过 MapReduce 来实现对分布式并行任务处理的程序支持

36 大数据在企业中的应用 基于客户行为分析的产品推荐 基于客户评价的产品设计 基于数据分析的广告投放 基于客户异常行为的客户流失预测 基于数据分析的产品定价 基于环境数据的外部形势分析 基于社区热点的趋势预测和病毒式营销 基于物联网数据分析的产品生命周期管理

37 总结 大数据无处不在, 是变革经济的力量 大数据是多种技术的集合, 不只是数据 大数据与云计算相辅相成 Google 公司在大数据时代引领技术 Hadoop 成为事实上的大数据处理标准 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

38 提纲 物联网时代 什么是物联网 物联网应用领域 物联网关键技术 物联网在企业中的应用 物联网未来的前景展望

39 物联网时代 2012 我国物联网行业继续保持快速发展势头, 总产值超过 3650 亿元, 同比增长率超过 38% 工信部正式发布 物联网 十二五 发展规划

40 物联网时代 三大产业基地四大示范区 南平示范区 泉州通信传输产业基地 福州信息识别产业基地 平潭示范区 马尾示范区 鼓楼示范区 福建省加快物联网发展行动方案 ( 年 ) 2015 年形成千亿产业规模 泉州市创建国家物联网重大应用示范工程区域试点工作方案 到 2015 年末, 全市物联网产业规模超 300 亿元 厦门闽台云计算产业基地 福建物联网基地分布图 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn

41 什么是物联网 物联网就是物物相连的互联网, 是互联网的延伸, 它包括互联网及互联网上所有的资源, 兼容互联网所有的应用 物联网是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

42 物联网层次架构 从技术架构上来看, 物联网可分为三层 : 感知层 网络层和应用层 感知层 : 由各种传感器以及传感器网关构成, 包括二氧化碳浓度传感器 温度传感器 湿度传感器 二维码标签 RFID 标签和读写器 摄像头 GPS 等感知终端 感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢, 它是物联网识别物体 采集信息的来源, 其主要功能是识别物体, 采集信息 网络层 : 由各种私有网络 互联网 有线和无线通信网 网络管理系统和云计算平台等组成, 相当于人的神经中枢和大脑, 负责传递和处理感知层获取的信息 应用层 : 是物联网和用户 ( 包括人 组织和其他系统 ) 的接口, 它与行业需求结合, 实现物联网的智能应用 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn

43 物联网应用领域 智能交通 智能工业 健康医疗 智慧农业 智能电网 物联网 智能家居 环保监测 智能物流 智能安防

44 物联网应用领域 智能电网 智能电网是以包括各种发电设备 输配电网络 用电设备和储能设备的物理电网为基础, 将现代先进的传感测量技术 网络技术 通讯技术 计算技术 自动化与智能控制技术等与物理电网高度集成而形成的新型电网, 它能够实现可观测 ( 能够监测电网所有设备的状态 ) 可控制 ( 能够控制电网所有设备的状态 ) 完全自动化 ( 可自适应并实现自愈 ) 和系统综合优化平衡 ( 发电 输配电和用电之间的优化平衡 ), 从而使电力系统更加清洁 高效 安全 可靠 智能工业是将具有环境感知能力的各类终端 基于泛在技术的计算模式 移动通信等不断融入到工业生产的各个环节, 大幅提高制造效率, 改善产品质量, 降低产品成本和资源消耗, 将传统工业提升到智能化的新阶段 总的来说, 智能工业的实现是基于物联网技术的渗透和应用, 并与未来先进制造技术相结合, 形成新的智能化的制造体系 智能工业

45 物联网应用领域 智慧农业 智慧农业是农业生产的高级阶段, 是集新兴的互联网 移动互联网 云计算和物联网技术为一体, 依托部署在农业生产现场的各种传感节点 ( 环境温湿度 土壤水分 二氧化碳 图像等 ) 和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知 智能预警 智能决策 智能分析 专家在线指导, 为农业生产提供精准化种植 可视化管理 智能化决策

46 物联网应用领域 智能交通 智能交通系统是未来交通系统的发展方向, 它是将先进的信息技术 数据通讯传输技术 电子传感技术 控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内 全方位发挥作用的, 实时 准确 高效的综合交通运输管理系统 智能物流 智能物流是利用集成智能化技术, 使物流系统能模仿人的智能, 具有思维 感知 学习 推理判断和自行解决物流中某些问题的能力

47 物联网应用领域 环保监测 健康医疗 水质监测 土壤监测 大气监测

48 物联网应用领域 智能安防 桥梁安全监控 隧道安全监控 河堤安全监控 安全监控系统 轨道交通安全监控 风力发电安全监控 边坡安全监控 水库安全监控

49 物联网应用领域 智能家居 智能家居是以住宅为平台, 利用综合布线技术 网络通信技术 智能家居系统设计方案安全防范技术 自动控制技术 音视频技术将家居生活有关的设施集成, 构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统, 提升家居安全性 便利性 舒适性 艺术性, 并实现环保节能的居住环境

50 物联网关键技术 中间件

51 物联网关键技术 1 信息识别 -RFID 二维码技术 传感器

52 物联网关键技术 2 短距无线通信 NFC ZigBee 蓝牙等各类无线智能终端 ( 低功耗 小尺寸 功能集成等技术研究 ) 3 系统集成 - 物联网中间件技术 ( 支持多种物联网应用的中间件平台开发, 构建集开发 测试 验证的集成式应用及服务环境 ) 4 信息智能处理 - 数据存储 挖掘技术, 以及云计算 模糊识别等智能技术

53 总结 物联网改变人类未来的生活 物联网核心技术 :RFID 传感器 物联网和云计算 大数据技术相辅相成 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

54 附件 : 林子雨简介 林子雨 单位 : 厦门大学计算机科学系 ziyulin@xmu.edu.cn 个人网页 : 数据库实验室网站 :

55 Department of Computer Science, Xiamen University, Apr, 2014 走近云计算 大数据与物联网 厦门大学计算机科学系林子雨

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