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  • 3.6 大型企业中的云计算节已经介绍过,创业公司和中小型企业都在使用云获得巨大优势。很多情况下,这些小规模组织要么除了把应用部署到云中外没有其他可行方案,要么就是因为云解决方案明显成本优势而显得...

    3.6 大型企业中的云计算
    前两节已经介绍过,创业公司和中小型企业都在使用云获得巨大优势。很多情况下,这些小规模组织要么除了把应用部署到云中外没有其他可行方案,要么就是因为云解决方案明显的成本优势而显得采用其他部署方案没有意义。小规模组织的约束限制以及围绕安全性、可用性和可靠性方面的需求要少得多。它们通常也很少有规范化的流程和过程用于治理应用的部署。
    大型企业在向云迁移方面的表现要温和一些,这或许没有什么可大惊小怪的。不同于小型组织,他们的IT部门必须运营在严格的规章、方针和过程之下。他们部署和运营的很多应用天生就是任务紧急的,因此有严格的安全和性能方面的需求。此外,由于组织的规模,他们往往有更多的资源可用,因而有更多的选择。一些更大且更高级的组织在虚拟化他们的数据中心资源的过程中积累了几年经验之后,有可能向类似云部署模型这样的方向演变。我们会在后面内容中进一步了解这些内部或私有云的细节。至于现在,让我们看看一些大型企业使用公有云服务成功创新的案例研究。
    3.6.1 礼来(Eli Lilly):大数据集,高计算场景
    如前所述,云服务提供了一种新型以按需使用风格访问大量计算容量的能力。因此,成功使用公有云服务的第一个切实场景以这种形式出场,无需感到奇怪。
    礼来(Eli Lilly)是一家全球制药公司,在药品的研发过程中需要庞大的计算资源。2007年后期,礼来内部的IT组织因为无法为其科学家提供计算能力而倍感沮丧。据礼来公司长期信息副顾问David Powers所说,要让一台新机器在现有公司流程内启动运行,得花50多年的时间。
    对于制药公司而言,时间就是金钱。一旦其提交了一种新药的专利,时限为20年的时钟就开始计时了。在这个时间内,药品必须历经临床试验的几个阶段才能得到FDA(美国食品和药物管理局)的批准。公司让药品通过这个流程的速度越快,它可以独家销售药品的时间也就越长,因此可以享受不菲的利润。礼来的IT团队决定冒险尝试使用亚马逊的AWS作为高性能计算平台。他们只花5分钟就能搭建一个64节点的Linux集群并让其上线;之前,要让同样的集群上线,得花100天的时间。IT团队将这个资源开放给礼来内部的科学家,而且未来期望能够将它的使用扩展到其他项目的研究合作伙伴上。
    3.6.2 《华盛顿邮报》:最后期限驱动的大型计算问题
    下一个例子跟上一个有点类似,都涉及执行业务所需的庞大计算基础设施的问题。在这个例子里,《华盛顿邮报》正在寻求一种快速向公众发布希拉里克林顿从1993年到2001年间日常活动记录内容的方法,这期间也正是比尔克林顿总统在任的时期。为了回应信息自由法案(Freedom of Information Act)的要求,国家档案馆于2008年3月19号的上午10点发布了这个数据,其形式为17 481页低质量、无法搜索的PDF。《华盛顿邮报》的资深工程师Peter Harkins使用可以读PDF的OCR软件,并且发明了一种以每页30分钟的速度处理文档的过程。他将这个过程转移到了云中,启动了200个EC2实例,在9小时内处理完了整份文档。
    Harkins立即将这些数据开放给了记者,并且《华盛顿邮报》在该信息数据发布26个小时后,将整份可搜索的文档提供给了公众。这项任务的完成速度是惊人的;但更让人印象深刻的事实可能是1407个虚拟机小时的时间成本只是微不足道的144.62美元。相比之下,假若以每页0.05美元的价格影印这些文档,总开销超过6倍:874.05美元。
    3.6.3 维珍大西洋航空:在线Web展示和社区
    最后一个企业的例子跟前面两个有所不同;它更像我们在3.5节里讨论过的云的用法。它代表了从项目导向的企业使用模型向另一种使用模型的转变,采用这种模型的企业依赖云基础设施日复一日地提供服务。
    维珍大西洋航空(Virgin Atlantic)启动了名叫Vtravelled.com的新型旅行门户网站,并将它完全部署到云基础设施上。它是传统的网站应用,利用了负载均衡改进可靠性、性能和伸缩性;同时还利用了亚马逊CloudFront提供的内容交付网络(Content Delivery Network,CDN)来改进全球服务交付。因为部署在云模型中,不存在预先的成本开销,而且可随着潜在季节驱动的流量模式调入和调出资源。这种大型企业部署主流应用的例子可以作为企业广泛采纳云服务,将其用于日常计算应用的征兆。

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  • 37篇经过消化的云计算论文

    热门讨论 2013-05-23 23:23:30
    GridBatch系统为解决云计算的大规模精密数据批处理问题,GridBatch是一个编程模型,用户能控制数据分割,控制计算怎么被分布,最后给出一个例子,展示了他在EC2下高性能。 8、 Cost-Benefit Analysis of ...
  • 云计算作为革命性技术,能极大解决传统IT刚性部署问题,将在5G时代引领变革。 传统IT部署模式下,企业不仅要购买物理机,而且要在服务器上安装系统、中间件、 应用等,同时须进行一系列调试,前期投入和后期运营...
  •  答:Hadoop核心解决长期IT界乃至人类社会的两大主题:  1, 海量数据的存储:传统的存储方式昂贵而且日益难以满足核裂变级别数据的增长,例如纽约证券交易所每天要产生T级别的数据量,Facebook要每天要服务过...

    第1分钟: 

          Hadoop要解决的问题是什么?

          答:Hadoop核心要解决长期IT界乃至人类社会的两大主题:

      1, 海量数据的存储:传统的存储方式昂贵而且日益难以满足核裂变级别数据的增长,例如纽约证券交易所每天要产生T级别的数据量,Facebook要每天要服务过亿的用户(其中图片等数据量是惊人的),如何使用廉价的设备支持无线增长的数据的安全高效的存储,Hadoop提出了解决方案,即HDFS.

      2, 海量数据的分析:如何有效而快速的从海量数据中提取出有价值的信息,Hadoop给出了解决方案,即MapReduce.

    HDFS和MapReduce是Hadoop整个项目的基础和核心,Hadoop庞大的家族中的其它子项目都是基于HDFS和MapReduce,所以掌握HDFS和MapReduce也就掌握了Hadoop的核心。

    第2分钟:

          Hadoop的来源和发展历史是什么?

          答:始于2002年Apache搜索引擎项目Nutch,2004年Nutch的开发者基于Google发表的著名的GFS论文开发出了开源版本的GFS即NDFS,2005年基于Google发表的著名的MapReduce论文把MapReduce引入NDFS,2006年改名为Hadoop,NDFS的创始人加入Yahoo,同时Yahoo成立专门的小组发展Hadoop。

          可以看出,在Hadoop的发展过程中,除了其创始人外,Google和Yahoo居功至伟。

    第3分钟:

          Hadoop到底是什么?

          答:Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架,Hadoop本身是一个庞大的项目家族,其核心家族或者底层是HDFS和MapReduce,HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析,其它的项目,例如Hive、HBase等都是基于HDFS和MapReduce,是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目,使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等,随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来,一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族,所以Hadoop是一个充满活力的系统。

    第4分钟:

          什么问题场景下适合使用HDFS?什么场景下不适合采用HDFS?

          答:适合使用Hadoop的场景:非常大的文件,包括单个文件非常大(例如超过100G大小的文件)和文件总大小非常大(例如达到P级别),即支持海量的数据;“write-once,read-many-times”的Streaming的文件访问方式普通的硬件系统支持大数据的处理不适用Hadoop的场景:低延迟的数据访问;有很多细小文件的系统;要多次写入和修改的文件系统;

     

    第5分钟:

          如何解读HDFS架构图?

          答:架构图如下:

     

          HDFS架构图的解读:

      1,HDFS会把一个大文件分成很多小的文件,把这些小文件存放在不同的节点上;

      2, 这些数据存放的节点叫做DataNode,DataNade中存放HDFS中定义的Block,即数据块,每块的大小是64M;

      3,HDFS把大文件分成的多个小文件不仅存放在不同的节点上,而且同一个文件块在不同的节点上有多个副本;

      4,记录这些数据和数据划分以及存储信息的节点叫做NameNode,NameNode是关键性的配置文件,而且是单一节点存在的,在2.x开始使用了HA策略,即HDFS支持NameNode的active-standy模式了;

      5, 客户端请求Hadoop中的数据时先要访问NameNode,从NameNode中获取DataNode中数据存储的信息后,才进行具体数据的访问;

    第6分钟:

          MapReduce到底是如何工作的?

          答:家林举个例子你就明白了:求20个数据中的最大数,一般的编程方式把第一个数据开始往后面一个个的比较,总是把更大的数据记录下来,这样顺序比较下去,最后就得到了最大的数据;但是MapReduce的做法是把这20个数据分成4组,每组5个数据,每组采用Map函数求出最大值,然后后每组把求得的各自最大值交给Reduce,由Reduce得出最后的最大值;

          简言之:MapReduce的工作方式就是大事化小,并行工作,各个击破。

     

    第7分钟:

           为什么要学习Hadoop?

          答:Hadoop是云计算的具体实践技术,是处理大数据的开源框架,而大数据处理是IT界越来越热的主题,通过Hadoop开源代码的学习也是工程师提升自己功力的一个绝佳途径。

    第8分钟:

          如何开始学习Hadoop?

          答:先搭建好Hadoop的单击环境、伪分布式环境和分布式环境。

    第9分钟:

           如何没有任何障碍的成为Hadoop高手?

      答:学习免费发布王家林的云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路(共3本书):

      1,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”带领您无痛入门Hadoop并能够处理Hadoop工程师的日常编程工作,进入云计算大数据的美好世界。

      2,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起”通过数个案例实战和Hadoop高级主题的动手操作带领您直达Hadoop高手境界。

      3,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手之巅”通过当今主流的Hadoop商业使用方法和最成功的Hadoop大型案例让您直达高手之巅,从此一览众山小。

     

    第10分钟:

           进入家林的Hadoop教程,开始搭建Hadoop开发环境!

    原文地址:点击打开链接

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  • 云计算减少医疗成本

    2012-09-30 18:55:23
    另外,如果采用云计算,一安全问题都会接踵 而来,如病人信息、病人隐私、数据安全、网络时效、可用性以及灾难恢复,提供商存活能力、信用级别等,牵涉的问题和顾虑实在太多了。确切地 说,医院在...
  • 云计算第二版

    2012-04-08 11:02:25
    11.1 主流商业云计算解决方案比较 332 11.1.1 应用场景 332 11.1.2 使用流程 334 11.1.3 体系结构 335 11.1.4 实现技术 335 11.1.5 核心业务 336 11.2 主流开源云计算系统比较 338 11.2.1 开发目的 338 11.2.2 体系...
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  • 随着云计算与大数据技术日渐成熟,IT已经成为企业业务的核心支撑,并即将成为企业业务创新的核心驱动力。因此,信息安全成为了企业安全重中之重。绝部分企业都会建立企业内网并部署防火墙,由于网络天然...

    一、 为什么要关注企业内网安全?

    随着云计算与大数据技术的日渐成熟,IT已经成为企业业务的核心支撑,并即将成为企业业务创新的核心驱动力。因此,信息安全成为了企业安全的重中之重。绝大部分的企业都会建立企业内网并部署防火墙,由于网络的天然隔离性以及防火墙的存在,大部分的安全事故并非由外部入侵导致,因此,我们更应该关注的是“企业内网安全”。
    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    企业内网安全分为“客户端安全”与“服务器端安全”两大组成部分。

    1.1 客户端安全
    客户端安全是一个很容易被大家忽视的问题,随着用户越来越多的把隐私毫无保留的交给各式各样的APP,作为客户端开发者,企业通常会从三个维度保障用户信息安全,以防止数据泄露。一是事前防护,文档透明加密,二是事中控制,流通渠道管控,三是事后审计,内容级行为审计。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    1.2 服务器端安全
    有数据表明,70%以上的安全事故来自企业内部的运维管理,这意味着内网安全管理首先要解决的是服务器端安全。

    当企业的IT资产越来越多,当参与运维的岗位越来越多,企业运维管理变得日益复杂,如果没有一套好的机制,就会产生运维混乱与失控,一旦产生服务器端安全事故,企业将遭受巨大损失;另一方面,国内外相关法规均对企业信息管理提出了内控与审计的明确要求。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    那么如何解决服务器端安全问题呢?行云管家堡垒机帮助企业满足IT可控运维与安全审计的诉求,以解决企业内网的服务器端安全问题。

    二、 行云管家堡垒机解决方案

    传统堡垒机在用户和IT资产之间建立一套运维审计系统,但随着云计算逐渐发展成为企业IT架构的基础设施,传统堡垒机很难适应云的变化,行云管家堡垒机作为行云管家多云管理平台的核心,与生俱来的带有拥抱云计算的基因。作为传统堡垒机的功能超集,其承担着用户管理IT资产的运维中枢、会诊平台、黑匣子等功能职责。

    2.1 作为运维中枢
    作为运维中枢,行云管家从管理协议、管理工具、文件传输等各层面为用户提供了强有力的支撑,在不改变运维人员习惯的前提下,帮助用户高效的完成运维工作。
    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.1 支持主流管理协议

    行云管家堡垒机支持RDP、SSH、VNC、Telnet、FTP/SFTP等多种主要的服务器管理协议,以及Oracle、MySQL、SQLServer等主流数据库。

    在这里插入图片描述

    2.1.2 支持多种管理工具

    行云管家堡垒机支持基于HTML5的Web桌面访问、本地工具、移动化运维等多种管理工具方式:

    • 基于HTML5的Web桌面访问

    行云管家堡垒机提供基于B/S架构的Web桌面访问能力,只需要一个浏览器即可访问目标设备。现阶段,行云管家支持的浏览器有:Chrome、FireFox、Edge、Safari、IE11等主流浏览器。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    • 本地工具访问

    考虑到运维人员的使用习惯,行云管家堡垒机提供了基于本地C/S客户端工具的访问方式,能够让本地客户端工具在行云管家堡垒机体系内透明地访问目标设备,并同样具备云端录像等全程审计的特性。现阶段行云管家支持的本地工具有:mstsc、Putty、SecureCRT、Xshell、WinSCP、FileZilla等。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    • 移动化运维

    行云管家堡垒机从用户需求出发,以方便的信息获取及操作交互为导向,支持平板、手机、微信小程序等智能终端,带来了极致的用户体验。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.3 运维策略

    支持针对不同用户、不同的目标设备,定义不同的运维策略,用户可根据运维要求,定制多种场景的运维策略,满足各种个性化的应用场景,使用户在安全性与灵活性之间取得平衡。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.4 服务器密码策略

    通过行云管家提供的服务器密码策略,可实现服务器密码的托管,具体包含以下功能:

    • 支持对主机的密码/密钥登录,对主机进行批量自动改密
      在这里插入图片描述

    • 支持对主机进行密码强度策略,批量密钥下发

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.5 自动化运维

    行云管家堡垒机内置了业界知名的 SaltStack 脚本库,并支持用户新建自定义脚本,能够批量对主机执行脚本、命令,以及将文件批量分发至目标主机、批量从多台主机采集文件,实现对多台主机的各种批量运维操作。

    • **命令控制台:**对多台主机批量执行命令

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    • **脚本控制台:**对多台主机批量执行指定脚本,并支持脚本的自定义
      【最佳实践】企业内网安全解决方案
    • **文件分发与采集:**将文件批量分发到指定主机,或将指定主机的文件采集到指定位置
      【最佳实践】企业内网安全解决方案
    • **任务编排与执行:**将需要执行的作业流程化、模版化,并可指定规则按需执行
      【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.6 运维报表

    依据不同用户不同的操作类型,向管理员展现企业内所有操作的纳要性汇总视图。
    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.7 主机轨迹

    以主机的视角展现企业内所有成员对指定主机的所有操作行为

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.1.8 用户轨迹

    以用户的视角展现该用户对IT资产进行的所有操作行为

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.2 作为会诊平台
    行云管家堡垒机为企业提供了团队协同等应用场景,用户遇到问题可随时一键邀请内外部专家,协同会诊。

    在行云管家堡垒机中,任何一个远程桌面都可开启会话分享功能并形成一个分享链接,只需将此链接发送给您的好友,即可邀请好友进入同一个远程桌面。多人之间面对同一个工作场景,并自由切换操作控制权;协同过程中,用户免装软件、免交密码、全程审计。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.3 作为黑匣子
    飞机黑匣子用于灾后事故的回溯追责,行云管家的职责远不止于此,它提供了事前授权、事中监控、事后审计等核心特性。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.3.1 事前授权

    行云管家基于角色的访问控制模型,用户可以属于多个角色,并对角色进行功能授权与数据授权,确保精细化授权的达成。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.3.2 事中监控

    • 实时监管

    管理员可实时监控远程会话,一旦发现有非法或违规操作,可立即剥夺其控制权;

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    • 拦截高危指令

    支持指令黑白名单,对危险指令的执行提供拦截、告警、审核、阻断等机制。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    2.3.3 事后审计

    所有的操作均可云端录像、全程审计,准确记录用户操作的时间与行为,支持指令检索、指令定位、圈红标记,并提供录像与指令集文件的下载与备份。
    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    三、 行云管家堡垒机专属优势

    3.1 全面拥抱云计算,支持公有云与私有云之间的混合式管理
    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    3.2 特别适用于在企业内网管理公有云资源的安全运维
    企业上云特别是公有云之后,传统的运维模式将存在严重的安全风险,行云管家拥有专利技术的内网访问机制,使您通过内网管理云主机,避免将不必要的管理端口与操作行为暴露到公网,安全、高效。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    3.3 内置数据库运维审计模块

    • 支持云端与本地数据库

    行云管家支持业界所有主流数据库,包括本地数据库与公有云的云端数据库

    • 访问信息托管

    可在行云管家中托管数据库的访问信息,杜绝非法访问并避免真实访问信息的泄露

    • SQL指令拦截

    支持SQL指令拦截,可设置敏感指令拦截规则,避免误操作与非法操作

    • 敏感数据脱敏

    支持对数据库的敏感业务数据进行脱敏,避免信息泄露

    • SQL指令审计

    支持云端录像与SQL指令审计记录,出现问题时可回溯追责

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    3.4 极致的用户体验
    传统堡垒机是为管理者而服务的,忽视了堡垒机的主要受众“工程师”的感受;而行云管家堡垒机不仅为管理者提供更高的视角,更为主要使用者“工程师”提供了极致的用户体验。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    3.5 开放API接口,丰富的功能扩展
    行云管家堡垒机的所有核心功能均提供 API 接口,如有需要,企业可通过行云管家的 Open API 进行功能扩展,或与其它业务系统的深度集成。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    四、 行云管家部署模型

    4.1 标准版单机部署
    单实例形态,部署在企业内网,不改变现有网络,一键式安装,分钟级快速部署;

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    4.2 企业版高可用部署
    支持以 HA(High Availability)高可用方式进行部署,避免单点故障,提供现场安装与实施部署服务;

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    4.3 运营办分布式集群部署
    集群分布式部署,适合大规模集团性企业。

    【最佳实践】企业内网安全解决方案

    经过大量合作企业实践证明,行云管家堡垒机是当下迭代速度最快、最经济的数据保镖,作为云计算时代企业内网安全运维利器,行云管家堡垒机为企业IT数据持续保驾护航。

    导航:百度搜索“行云管家”

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  • 随着大数据与云计算的应用十分广泛,在这里写一下我对大数据的基本认识与了解;一、大数据是啥?...核心问题 数据的存储 与数据的计算 3、Hadoop 要解决的问题就是上面个问题 4. IBM提出大数据的...

    随着大数据与云计算的应用十分广泛,在这里写一下我对大数据的基本认识与了解;

    一、大数据是啥?

    1.

    (1)      举例子:商品推荐 问题(1)、大量订单如何存储  (2)、大量的订单如何计算

    (2)      天气预报  问题  (1)、大量天气数据如何存储 (2)、大量天气数据如何计算

     2.核心问题  数据的存储 与数据的计算

    3、Hadoop 要解决的问题就是上面两个问题

    4. IBM提出大数据的定义5个v ,就是关于数据量大单词

     

    二、如何学习大数据Hadoop

    1.重要:原理与运行机制

    2.操作: 开发程序(Java程序)

     

    三、Google的基本思想;


    3篇论文:

    1.GFS (Google file system) : 分布式的文件系统(类似与网盘)----数据的存储----HDFS(Hadoop Distribute file system )

    2.Page rank (搜索排名) 算法:        Google向量矩阵 大---小       -----数据的计算   Mapreduce 计算模型

    3.Big Table (大表                         ------) NoSql 数据库  Hbase ( Hadoop  DataBase) 不支持事物

     

    分布式文件系统 :思想来源:Google论文

       问题:1、数据不够安全  冗余度:Hadoop 默认是3    2、硬盘不够大 (多几块硬盘)

    管理员:namNode  1+1 DataNode(具体存储


     



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  • 整个平台包含数据采集,数据存储,数据处理及流量安全检测四个部分,可以完美解决移动互联网流量数据从数据采集到最后数据处理这一业务流程,通过引入云计算技术实现了对海量数据存储及高效数据处理,并基于...
  • 在虚拟化及云计算技术规模应用于企业数据中心科技潮流中,存储性能无疑是企业核心应用是否虚拟化、云化关键指标之一。传统做法是升级存储设备,但这没解决根本问题,性能和容量不能兼顾,并且解决不好设备利...
  • haoop笔记

    2019-04-06 18:12:00
    8:00 2019/3/141:什么是hadoop? hadoop是解决大数据问题的一整套技术方案 2:hadoop的组成? 核心框架 ...3:hadoop 云计算 大数据 微服务 人工智能...1. 现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数...
  • 使用云计算处理此类数据导致了个主要问题:网络拥塞和高延迟。 为了解决这个问题,提出了一种新计算模型,即雾计算。 雾计算主要思想是在用户附近部署一些服务器,以提供低延迟服务。 这些服务器也称为雾...
  • 1.大数据和云计算是一个问题的两面:问题问题的解决方法。 2.大数据时代处理理念上转变:要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果。 3.大数据的核心是预测。 二、个人感悟 书中大量...

空空如也

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云计算解决的两大核心问题