大数据时代
- 大数据定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
大数据特点(4v+1C
- 价值密度低（Value）：在成本可接受的条件下，通过快速采集、发现和分析，从大量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。
- 数据量大（Volume)：存储的数据量巨大，PB级别是常态，因而对其分析的计算量也大。
- 快速（Velocity）：数据增长速度快，而且越新的数据价值越大，这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。
- 多样（Variety）：数据的来源及格式多样，数据格式除了传统的结构化数据外，还包括半结构化或非结构化数据，比如用户上传的音频和视频内容。而随着人类活动的进一步拓宽，数据的来源更加多样。
- 复杂度（Complexity）：对数据的处理和分析的难度大。
大数据与云计算的关系
云计算
云计算定义
- 云计算长定义：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
- 云计算短定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。
云计算特点
- 云计算的7个特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需付费、极其廉价
云计算分类（服务类型）
- 将软件作为服务SaaS（Software as a Service）：针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务，如：Salesforce online CRM
- 将平台作为服务PaaS（Platform as a Service）：对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ，Microsoft Windows Azure
- 将基础设施作为服务IaaS（Infrastructure as a Service）：将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用如：Amazon EC2/S3
云计算实现机制
云计算体系结构
- 管理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。
云计算的管理中间件层
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-842651.html
- 资源管理 ：均衡使用云资源节点，检测节点故障并试图恢复或屏蔽之，并对资源的使用情况进行监视统计
- 任务管理：执行用户或应用提交的任务，包括完 成用户任务映象（Image）的部署和管理、任务调度、任务执行、任务生 命期管理等
- 用户管理 ： 实现云计算商业模式的一个必不可少的环节，包括提供用户交互接口、管理和识别用户身份、创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等
- 安全管理：保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、综合防护和安全审计等
- 简化的IaaS实现机制图
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842651.html
- 用户交互接口向应用以WebServices方式提供访问接口，获取用户需求。
- 服务目录是用户可以访问的服务清单。
- 系统管理模块负责管理和分配所有可用的资源，其核心是负载均衡。
- 配置工具负责在分配的节点上准备任务运行环境。
- 监视统计模块负责监视节点的运行状态，并完成用户使用节点情况的统计。
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