大数据概念云计算

关键词： 计算 资料 数据 学习心得

第一篇：大数据概念云计算

大数据云计算学习总结

“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得

一、 大数据基本概念

1、 大数据或称巨量资料，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。大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。

2、 大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是什么”。比如每淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物” 等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。

3、 数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金融资产。2012年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。

与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。

另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;(二)拥有处理传统数据的经验;(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。

二、 大数据的特性

1、 大数据包含的数据分类：

(一) 基本数据：包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、财产信息等;

(二) 账户数据：包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率等;

(三) 交易数据：交易时间、交易地点、渠道等;

(四) 交互数据：客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等;

(五) 评论数据：反映问题、投诉建议等。

目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。交易数据国内一部分银行已经在使用。交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。

2、 大数据的4V特征：

(一) Volume(大量)指海量数据

(二) Variety(多样)指大数据的异构和多样性，很多不同形式、无模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。

(三) Velocity(高速)指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”。

(四) Value(价值密度低)指数据中存在大量看起来不相关的数据，但通过大量分析运算才能够得到价值。

3、 大数据的应用特征：

(一) 允许数据存在不精确;

(二) 数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性的用途;

(三) 离钱最近的信息最有商业价值;

4、 大数据时代营销的特点是“个性化”。现代目标客户拥有以下四个特点：

(一) 手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。

(二) 客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。

(三) 客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。 (四) 客户对于信息的甄别能力与日剧减。如果能够不用自己刻意寻找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。

三、 大数据的应用创新

(一) 创建个性化的金融咨询展示平台。目前国内各电商平台甚至新浪网等通过搜集客户的浏览数据，能够分析判断出感兴趣的兴趣点，有针对性的推送内容。但目前国内银行的门户网站内容很少能够做到个性化展示，例如通过搜集过往浏览记录，发现客户对理财产品的收益率比较感兴趣，在发行新的理财产品的时候可以把相应信息主动弹出，或者置顶。

(二) 做到个性化理财产品营销。如果一个客户在我们的网站上浏览了黄金信息，可以推送给他其他诸如重金属或者基金产品等信息，做到交叉销售。

(三) 做到个性化触发式营销。如果一个客户在网站上在按揭贷款类产品说明页面停留超过10秒钟，那么很有可能这个客户存在贷款需求，可以对其针对性的营销。

(四) 做到客户潜在终身价值的识别和挖掘。比方说，一个客户虽然在我行只有一个卡，余额也不多，只有100元，但是只要有他的身份证信息，就能够判断这个人是男是女，年龄是30多岁，应该处于事业的上升期，住址是本市的一个高档住宅小区，那么可以判断其家庭收入应该不错，通过这样的分析，就能够得出结论，这个客户就是一个潜在的有价值的客户，通过定向的营销和专业的服务，这个客户可能给我行创造远超100元存款的价值。

四、 大数据时代银行发展趋势

大数据时代，尤其互联网金融发展如火如荼的今天，银行必须从初始的仅提供标准产品和服务的数字银行，发展为先进的智慧银行。但需要注意的是，智慧银行指的并不是靠大量高大上的高科技设备罗列堆砌在一起的物理网点，而是通过强大后台，依托大数据，能够想客户之所想，急客户之所急，提供个性化的服务，主动提供给客户最想要的服务或产品的智慧银行。

要想实现智慧银行的目标，银行需要做到六个方面：上网、下沉、内转、外跨、两精、服务。

上网就是指金融互联网，在当今的年代，有一句话叫银行不触网，注定会消亡。

下沉就是服务客户群体的下沉。按照传统的28原则，银行服务的重点客户一般是能够给他带来重大利润贡献的那20%优质客户，为了从竞争对手手中争取这一部分客户，甚至可以不惜代价，忽视了剩下的那80%的客户的需求，更无视银行眼中传统的次级客户(无抵押质押的信用贷款客户),忽视了这部分客户积少成多，聚沙成塔后的巨大能量。而当前互联网金融中被称为“屌丝理财”的各种宝宝们，仅仅付出市场利率水平的利息，就把大量的存款聚集起来;目前多达2000多家的p2p小额贷款公司，能够提供信用贷款，仅仅是需要你的销售进货流水或者你的收入工资单。 内转包含三个方面：经营模式从以产品为中心，向以客户为中心转型;营销模式从粗放营销向精准化营销转型;服务模式从标准化服务向个性化服务转型。

外跨包含两个意思：一个是内部跨部门，目前以职能划分的部门结构不适合新业务的发展;二是跨界，银行要勇于创新，互联网企业的特性是激进，一般做法就是做了再说，金融行业的特性是稳健，服从监管，如何在两者之间找到一个平衡点是当前的一个难点。例如前段时间被人行叫停的虚拟信用卡，是支付宝与中信银行合作推出的新兴支付方式，但该产品未经主管部门充分认可，结果惨被叫停。

两精指的是精细化管理和精准化营销，提倡不再把客户看到一片森林，而需要进一步关注到森林中的某一棵树。

服务指的是服务模式进化的三个阶段，第一阶段不把客户当人看，有可能是业务太多，服务跟不上，态度生硬;第二阶段把客户当上帝看，面对投诉战战兢兢，委曲求全，使银行面对客户时处于弱势地位，也不利于业务发展;第三种模式就是把客户当做伙伴或者是朋友，实现双赢和共同发展。

五、 大数据分析建设过程中面临的难题

一是数据搜集困难，我们需要的数据散步在各个系统、各个渠道、各个已知的甚至未知的角落，可能还包括涉及客户隐私的数据。数据搜集和后续的加工处理是一个规模巨大的系统性工程，而非仅仅是一个信息系统。幸好我们是银行，相对互联网企业，我们拥有它们没有的一种天然的公信力。 二是大数据利用率偏低。国外对于大数据有过统计：在每天收集的1 quintillion(百万3次方)字节的数据中，有99%的数据完全未被利用。文章中提到“见解就是金钱：我们愿意承担花销唯一理由就是数据中的见解可以释放价值。遗憾的是，我们失去了已收集数据中大部分的价值。虽然收集数据的成本可能会很高，但是无效分析带来的成本显然更高。当下并不存在什么工具可以直接从数据中提取见解，我们依赖着非常聪明的人去提出假设，然后使用我们的工具去证实(或者是否定)这些臆测。因为依赖的是臆测，这个途径存在着天生的缺陷。”所以即使数据搜集上来，这些数据怎么应用，怎么才能最大化的实现其价值，是大数据建设过程中无可避免的难题。

第二篇：云计算与大数据学习报告

“大数据与云计算”学习报告 题目：谈谈对“大数据与云计算”技术的理解，及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响.

首先我想简单谈谈何为云计算，何为大数据。云计算，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，其侧重的是计算，而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，本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。

其次说说云计算与大数据的关系.可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，而云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力，大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。

最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势，对电信运营商而言，在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情况下，大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。

第三篇：新技术—云计算与大数据

云计算与大数据

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代所带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机专业学生的一个必须面对的严峻课题。在这次课上通过陶老师的讲解以及在课后查阅相关资料，我了解到什么是大数据，什么是云计算，它们都有什么用处，有什么关系。

近几年，云计算和大数据的概念受到了学术界、商界、甚至政府的热传，一时间云计算无处不在。秉承着“按需服务”理念的云计算正高速发展，“数据即资源”的“大数据”时代已经来临。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出来更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。大数据的规模效应给数据存储和管理以及数据分析带来了极大的挑战。

一、云计算概念

在课后，经过翻阅各种资料，了解到狭义的云计算是指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;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，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功能。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源和软件资源，本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群体来完成。

Kevin Hartig：云是一个庞大的资源地，你按需购买;云是虚拟化的;云可以像自来水、电、煤气那样计费。

Jan Pritzker：云计算是用户友好的网络计算。

云计算，它是基于数据中心，强调性价比、效率、可行性的服务运营模式，这是提高高端计算利用率，同时提升低端计算事物处理能力，我们不关注本身计算机的能力，更多提供给后台，由于后台强大的处理能力完成。

二、云计算部署模式

根据云计算服务对象范围的不同，云计算有四种部署模式：私有云、社区云、公有云和混合云。私有云是由一个用户组织(例如政府、军队、企业)建立运维的云计算平台，专供组织内部人员使用，不提供对外服务。社区云也称机构云，云基础设施由多个组织共同提供，平台由多个组织共同管理。社区云被一些组织共享，为一个有共同关注点的社区或大机构提供服务。公有云的基础设施由一个提供云计算服务的大型运营商组织建立和运维，该运营组织一般是拥有大量计算资源的IT巨头，这些IT公司将云计算服务以“按需购买”的方式销售给一般用户或中小企业群体。用户只需将请求提交给云计算系统，付费租用所需的资源和服务。混合云的云基础设施是由两种或两种以上的云组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专用的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性。

三、云计算服务模式

计算就要有就算环境，一般计算环境都有硬件的一层，资源组合调度的一层即操作层，以及计算任务的应用业务的软件层。云计算提供的三种服务模式对应了计算环境的三个层面。这三种服务模式分别是基础设施即服务IaaS、软件即服务SaaS、平台即服务PaaS。

IaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务提供给客户。它的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。目前以Google云应用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、Googlesites。 SaaS服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费，并且通过浏览器像客户提供软件的模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。 PaaS把开发环境作为一种服务来提供。PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。

四、大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，就是对全球各种大规模数据资料进行深度挖掘，并进行高速度及多样式计算后，整理出来的高价值的分析结果;重点应用在国防领域建设，未来发展方向在人工智能领域，可以让计算机自主地从经验中进行学习和反馈。个人总结，大数据的特点主要有如下4点：

一是大量。存储大，计算量大。

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。增长速度快，处理速度要求快。 四是价值密度低。浪里淘沙却弥足珍贵，数据没有办法在可忍受的时间下使用常规软件方法完成存储、管理和处理任务。

大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获得很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据分析普遍存在的方法理论有：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理。

五、云计算与大数据关系

云计算和大数据是这个时代的两个王者，是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。张亚勤说，云计算是大数据的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多，越来越复杂，越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

本质上，云计算和大数据的关系是静与动的关系;云计算强调的是计算，这是动的概念;数据则是计算的对象，是静的概念。在实际的应用中，前者强调的是计算能力，或者看重的是存储能力;但是这样说，并不意味着两个概念如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力如数据获取、清洁、转换、统计等，其实就是需要强大的计算能力，另一方面，云计算的动也好是相对而言，比如基础设施即服务中存储设备提供的主要是数据能力，所以可谓是动中有静。

如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花，没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。

六、心得体会

通过这次课程的学习，了解到在如此快速到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需要充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。

第四篇：高校邦大数据与云计算测试答案

首页 课程广场 我的学习 帮助中心 3 杨望

返回 大数据与云计算„ >测验 >结课测验 >结课测验 结课测验 (共40道题，满分100.00分) 测验截止时间 2016-12-12 23:59 有效提交次数1次，已提交0次。 1 多选 云计算的三个层次可以分为： A. IaaS . B. PaaS. C. AWS D. SaaS. 2 多选 关于2011年新发布的Cloud Foundry平台下列描述正确的有： A. 使用开放源代码 √ B. 只支持java C. 由VMware公司研发. √ D. 支持多语言 多框架. √3 多选 Cloud Foundry公有云服务平台的注册需要用到： A. 身份证号码 B. QQ C. 邮箱

√ D. 手机号码 √ 4 单选 在安装完Cloud Foundry客户端工具以后，在客户端使用以下哪个命令，就可以登录到Cloud Foundry云平台? A. cf login √ B. cf push 5 单选 默认的Cloud Foundry在发布应用的时候，会启动( )个应用的实例来提供服务。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 1 √ 6 多选 Cloud Foundry可以通过以下哪些工具来进行日志管理? A. cf logs √ B. cf events √ C. cf log D. cf event 7 单选 在Cloud Foundry里面对应用进行监控使用的是( )云服务。 A. New Relic √ B. Redis Cloud C. CloudAMQP D. MongoLab 8 多选 Cloud Foundry的可扩展性主要体现在： A. 组件的可扩展性

√

B. 底层laaS资源的扩展性

√ C. 应用的扩展性

√ 9 多选 Cloud Foundry的设计原则有： A. 可扩展性

√ B. 异步性

√ C. 自愈能力

√ D. 安全性

√

10 单选 Cloud Foundry的( )负责所有用户的登录和内部模块的调用。 A. 路由器

B. Cloud Controller C. UAA √

D. Health Manager 11 多选 大数据的用处有： A. 市场分析

√ B. 产品推荐

√ C. 需求预测

√ D. 诈骗检测

√ 12 多选 Hadoop的核心由以下哪两部分组成? A. 文件系统应用包 B. 工作调度 C. HDFS √

D. MapReduce √ 13 单选 ( )是一个实时收集、分析、展示、监控数据的分布式数据库，它基于HBase存储和查询监控数据。 A. OpenTSDB √ B. Kiji C. KijiMR D. KijiExpress 14 多选 下来关于Serengeti的描述正确的有： A. 一个开源项目

√

B. 基于vSphere自动化部署和管理Hadoop集群的工具

√

C. 支持所有主流的Hadoop版本，还有HBdse ，Hive等生态工具

√ D. 一个封闭项目 15 多选 想要实现虚拟化HaDoop部署的最优化实践，在选择服务器时建议： A. CPU不要少于2个Quad-core并且激活HT √

B. 为每个计算内核配置至少4G内存，并且预留6%的内存给虚拟化的有效使用

√ C. 每台服务器配置多块本地存储而不配置少量大存储的硬盘

√ D. 推荐使用10G网卡

√ 16 单选 想要实现虚拟化HaDoop部署的最优化实践，在选择服务器时不建议每个计算内核配置超过( )块本次存储。 A. 1 B. 2 √ C. 3 D. 4 17 单选 在大部分应用中，OpenStack都被定义在云计算的哪个层面? A. IaaS √ B. PaaS C. AWS D. SaaS 18 单选 OpenStack的网络资源由以下哪部分提供? A. Nova B. Glance C. Neutron √ D. Cinder 19 单选 Horizon的普通用户可以查看云内所有资源。 A. 正确 B. 错误

√ 20 多选 nova network支持以下哪几种网络? A. FLAT

√ B. FlatDHCP √ C. VLAN √ D. WLAN 21 多选 OpenStack内部会产生一些对象来处理消息发送和接受，主要有以下哪几类? A. 生产者

√ B. 消费者

√ C. 中间站 D. 交换设备

√ 22 多选 Swift采用层次数据模型，共有三层逻辑架构分别为： A. 环

B. 账户

√ C. 容器

√ D. 对象

√ 23 多选 Glance中的镜像状态主要有： A. Queued √ B. Saving √ C. Active √ D. Killed √ 24 多选 KeyStone的功能可以分为： A. 身份验证

√

B. 目录服务

√ C. 策略管理

√ D. 数据存储 25 单选 KeyStone确认完用户身份之后，会给用户提供一个证实该身份并且可以用于后续资源请求的令牌，该令牌的的有效时间默认为： A. 一天

√ B. 一周 C. 一个月 D. 一年 26 多选 KeyStone的提供两种Token，分别为： A. UIUD B. KPI C. UUID √ D. PKI

√ 27 单选 在VIO中每个OpenStack API服务会对外暴露( )个服务地址。 A. 4 B. 3 C. 2 √ D. 1 28 单选 VIO安装部署之前需要用户准备好( )个内网IP地址以及2个外网的IP地址。 A. 12 B. 13 C. 14 D. 15 √ 29 多选 下列关于VSAN带来的好处，描述正确的有： A. 操作简单方便 √

B. 对正在运行的业务无影响 √ C. 无数据损坏的风险 √ D. 降低人工成本 √ 30 多选 CAP理论中“可用性”的两个主要指标，分别为： A. 响应时间 √

B. 年度可访问级别 √ C. 季度可访问级别 D. 月可访问级别 31 单选 VSAN强制规定一个磁盘组最多只能包含( )块固态硬盘。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 1 √ 32 单选 VSAN建议闪存容量对磁盘容量的总数的比率，至少要达到： A. 0.06 B. 0.08 C. 0.1 √ D. 0.12 33 多选 下列属于VSAN存储策略的有： A. 允许故障数 √

B. 每个对象的磁盘带数 √ C. 闪存读取缓存预留 √ D. 强制置备 √ 34 单选 如果允许故障数为1，VSAN至少需要( )主机。 A. 1 B. 2 C. 3 √ D. 4 35 单选 VSAN的数据存储是一种( )。 A. 文件存储系统 B. 阵列存储

C. 对象存储系统 √ D. 磁带库存储 36 单选 通过使用( )，VSAN具备 提供高可用性和性能最佳虚拟机的能力。 A. 对象存储系统 B. 分布式Raid √ C. VMFS D. 组件 37 多选 对象存储的优势有哪些? A. 基于虚拟机更灵活的管理 √ B. 更高的可用性

√ C. 更好的纵向扩展 D. 更好的横向扩展 √ 38 单选 VSAN采用( )周期性地将缓存中的数据，按照地址顺序冲刷进磁盘中。 A. 加密算法 B. 并行算法 C. 临近点算法 D. 电梯算法 √ 39 单选 发生主机故障时，VSAN等待主机加入VSAN的集群的时间默认为： A. 30分钟 B. 40分钟 C. 50分钟 D. 60分钟 √ 40 单选 发生网络故障时，VSAN会用( )来判断那一边的分区具有简单多数的组件，并且基于结果决定哪边的分区获胜。 A. 对象存储系统 B. VMFS C. 见证 √ D. 组件 提交

关于我们 下载移动端 Powered by 高校邦

第五篇：风起“云”涌 企商在线引领大数据时代下的云计算

2013年，云计算产业风起云涌，云计算应用层出不穷。金色的十一月，我们迎来了企商在线主办的“大数据时代下的云计算”研讨会 。此次大会联合了中国计算机报，盛邀云计算用户、云计算和信息化行业专家，共论顺应云计算趋势、应用云计算和大数据带来的优势，来推动企业转型升级，从而提高企业应变能力。

日前，“大数据时代下的云计算”在古老文明与现代文明集于一体的文化殿堂——中国国家图书馆(古籍馆)-临琼楼二楼隆重召开，此次研讨会荣幸邀请到中国科学院教授彭赓、浙江大学宁波理工学院教授李兴森、中搜集团总裁陈、东软集团副总裁王立民、中国联通云计算运营部副总曹鲁等诸多业内专家，以及中国互联网协会、中国通信行业协会、中国数据中心产业发展联盟等机构代表和各位媒体朋友们。当日到会嘉宾企业达到200余家，涉及媒体、教育、电商、研发公司等行业，大会吸引了众企业高层嘉宾、用户代表、技术精英参与，并受到诸多资深学者、以及众多媒体朋友的关注!

企商在线创始人王熠致辞

大会开场首先由企商在线创始人王总为到场嘉宾致欢迎词，感谢各位到场嘉宾的支持，并借此机会答谢各个行业的新老用户和关心企商在线发展的有识之士。

目前，互联网越来越发达，越来越深入，全民都深度参与到互联网的变革大潮中，大数据的价值变得越来越高。社会的需求推着我们向前走，各个行业都在提云计算，事实证明当时的铺垫为今天的云计算起到了很大的推动作用。但是不能回避的是，大数据的需求也越来越迫切，而且云计算和大数据我们认为是一个天生的关联度很强的两个基因。当把二者放在一个维度上来考虑时，对思路进行重构，对结果进行关联，我们认为需要进行较为深入的探讨。

中国科学院彭赓教授：大数据下的云计算

世界正在逐渐走向物联化(Instrumented)、互联化(Interconnected)和智能化(Intelligent)，所有的事物和活动都可以被感测，而感测过程中产生的大量数据又会被输送到后台进行处理，通过庞杂的数据资料，分析出有用的信息，支持和推动决策的有效性。由于数据的来源、传送的方式和使用的方法发生了质的改变，数据利用已经不是用传统的方式把数据输入计算机、通过处理得到报表如此简单。大数据时代下，世界各国将大数据战略提升到国家战略层面，进一步推动了云计算数据中心的广泛应用。

彭教授的话中讲到云计算是一场产业的变革，是即将迎接大数据时代的重要支撑体系，让我们已经充分了解到云计算将重新塑造我们整个IT产业链。

联通运维部副总曹鲁：云计算与大数据的发展实践

为了加速业务的转型和升级，促进移动互联网的发展、推动IT的整合，保障数据的整合集中，从而引发了联通发展云计算和大数据的战略思考。

联通通过采用云技术，以集中大数据为核心，顶层设计引领IT规划建设，服务下沉助力用户感知提升，推动大营销、大服务的一体化建设;构建中国联通统一的大数据服务能力;最终实现对资源弹性调度、安全复用;提高数据价值、密度、效率;应用灵活;保障其真实准确、运营有序。

曹总还向大家展示了提供面向公众的云服务， 包括面向通信录、日历、便签、文件、相册、视频、音乐等文件的同步、备份和分享的功能。

浙江大学宁波理工学院李兴森教授：云计算解决方案助力企业快速增长

李教授针对大家熟悉的云计算，进行了三个层次的服务的细致讲解，让我们知道了云计算是一种能够方便、按需从网络访问共享的可配置计算资源(如，网络、服务器、存储、应用程序和服务)池的模型，且只需最少的管理或服务提供方交互即可快速供应和发布该模型，从而降低复杂度、提升业务敏捷性，降低市场响应时间，推动业务与技术创新、改变IT支出的成本结构。

中搜集团总裁陈沛：云计算的理论与实践

中搜集团是继百度之后国内最大的搜索引擎厂商，总裁陈沛讲到：“社会分工是人类进步的动力。”互联网的技术实施包括软件模式、外包模式、自建模式以及云服务模式。云技术的特点能够轻松实现网站的构筑与管理，颠覆传统建站及网络运营、服务模式，从而使我们知道专业分工更能创造价值。陈总生动讲述了传统行业和互联网行业之间的区别，赢得了各界人士的热烈掌声，将大会推到了高潮。

高峰互动

最精彩的环节当属高峰互动环节，参加互动的嘉宾都是业界大腕，他们分别是东软集团副总裁王立民、中国联通云数据有限公司运维部副总经理曹鲁，戴尔集团的李泰生李总以及浙江大学宁波理工学院李兴森教授。四位嘉宾先后探讨了“带宽是不是云计算应用的瓶颈?”、“虚拟化是云计算IaaS中最重要部分，PaaS是体现云计算价值的核心?”以及“云计算在大数据时代能够起到的重要作用?”。大家对云计算的认知全面提高，现场气氛十分活跃。

此次研讨会通过梳理云计算终端用户的需求和实践，更有效的促进了云计算产业创新经济的发展，充分展示了企商在线的综合实力。基于此，企商在线认为云计算是一个趋势，这也是大家公认的，企商在线2008年就向用户提供了云计算的服务，是国内最早推出云主机的公司之一。企商在线云主机是由曾在VMware、IBM 等做研发的归国博士带领研发，经过5年不断创新、不断改进，于2010年开始为客户提供多种定制化的公有云解决方案，这些产品和方案已成功应用于政府、军工、园区、学校、互联网数据中心(IDC)等多个领域。同时，企商在线致力于私有云及大数据核心技术的研究，提供完全自主开发的私有云、大数据产品企业级解决方案。与此同时，企商在线已成功邀请到多位云计算领域的顶级世界著名专家组建公司专家顾问委员会，对公司的产品研发、技术、市场等方面进行指导和支持。通过相关数据统计，从今年的发展来看，企商在线云主机较去年同期增长了300%以上! 企商在线将在今后的发展中不断为各企业提供更优质的产品和最佳的解决方案，让更多的企业感受到企商在线一站式的服务的品质。在风起“云”涌的未来!企商在线期待与各界友人合作共赢!