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  • 大数据与云计算、物联网的关系

    万次阅读 2018-05-15 19:45:54
    大数据与云计算、物联网的关系云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势,三者相辅相成,既有联系又有区别。一、大数据概述1.1大数据发展的三个阶段:阶段 时间 内容 第一阶段:萌芽期 上世纪90年代至本...
    大数据与云计算、物联网的关系

    云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势,三者相辅相成,既有联系又有区别。

    大数据概述

    1.1大数据发展的三个阶段:

    阶段

    时间

    内容

    第一阶段:萌芽期

    上世纪90年代至本世纪初

    随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用,如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。

    第二阶段:成熟期

    本世纪前十年

    Web2.0应用迅猛发展,非结构化数据大量产生,传统处理方法难以应对,带动了大数据技术的快速突破,大数据解决方案逐渐走向成熟,形成了并行计算与分布式系统两大核心技术,谷歌的GFD和MapReduce等发数据技术受到追捧,Hadoop平台开始大行其道

    第三阶段:大规模应用期

    2010年以后

    大数据应用渗透各行各业,数据驱动决策,信息社会智能化程度大幅提高

    1.2大数据--属性

    1、数据量大

          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)

    2、数据类型繁多

          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

    3、处理速度快

    4、价值密度低,商业价值高

    1.2.1大数据关键技术

     

     

    1.3  大数据计算模式

    大数据计算模式

    解决问题

    代表产品

    批处理计算

    针对大规模数据的批量处理

    MapReduce、Spark等

    流计算

    针对流数据的实时计算

    Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等

    图计算

    针对大规模图结构数据的处理

    Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等

    查询分析计算

    大规模数据的存储管理和查询分析

    Dremel、Hive、Cassandra、Impala等

     

    二、云计算

    1. 云计算概念

         云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。

     

    2. 云计算关键技术

         云计算关键技术包括:虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。

     

    3. 云计算数据中心

         云计算数据中心是一整套复杂的设施,包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等。

         数据中心是云计算的重要载体,为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源,为各种平台和应用提供运行支撑环境。

         全国各地推进数据中心建设。

     

    4. 云计算应用

         政务云上可以部署公共安全管理、容灾备份、城市管理、应急管理、智能交通、社会保障等应用,通过集约化建设、管理和运行,可以实现信息资源整合和政务资源共享,推动政务管理创新,加快向服务型政府转型。

         教育云可以有效整合幼儿教育、中小学教育、高等教育以及继续教育等优质教育资源,逐步实现教育信息共享、教育资源共享及教育资源深度挖掘等目标。

         中小企业云能够让企业以低廉的成本建立财务、供应链、客户关系等管理应用系统,大大降低企业信息化门槛,迅速提升企业信息化水平,增强企业市场竞争力。

         医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享,并形成一套全新的医疗健康服务系统,从而有效地提高医疗保健的质量。

    5. 云计算产业

           云计算产业作为战略性新兴产业,近些年得到了迅速发展,形成了成熟的产业链结构,产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案供应商、基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节。

     

    云计算产业链

    三、物联网

    1. 物联网概念

         物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它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,实现信息化和远程管理控制。如下图物联网体系架构:

    2. 物联网关键技术

         物联网中的关键技术包括识别和感知技术(二维码、RFID、传感器等)、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。

    3.物联网应用

         物联网已经广泛应用于智能交通、智慧医疗、智能家居、环保监测、智能安防、智能物流、智能电网、智慧农业、智能工业等领域,对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用。

    4.物联网产业

         完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节。

     

    四、 大数据与云计算、物联网的关系

         云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势,三者既有区别又有联系。三者关系如下图:

     






     

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  • 虽然传统的关系数据库已在数据存储方面占据了不可动摇的地位,但由于其天生的限制,已经越来越无法满足 云计算时代对数据扩展、读写速度、支撑容量以及建设和运营成本的要求。云计算时代对数据库技术提出了新的...

    1 引言

    随着云计算时代的到来,各种类型的互联网应用层出不穷,对与此相关的数据模型、分布式架构、数 据存储等数据库相关的技术指标也提出了新的要求。虽然传统的关系型数据库已在数据存储方面占据了不可动摇的地位,但由于其天生的限制,已经越来越无法满足 云计算时代对数据扩展、读写速度、支撑容量以及建设和运营成本的要求。云计算时代对数据库技术提出了新的需求,主要表现在以下几个方面。

    ●海量数据处理:对类似搜索引擎和电信运营商级的经营分析系统这样大型的应用而言,需要能够处理PB级的数据,同时应对百万级的流量。

    ●大规模集群管理:分布式应用可以更加简单地部署、应用和管理。

    ●低延迟读写速度:快速的响应速度能够极大地提高用户的满意度。

    ●建设及运营成本:云计算应用的基本要求是希望在硬件成本、软件成本以及人力成本方面都有大幅度的降低。

    2 关系型数据库的劣势分析

    随着Web2.0的发展,传统的关系型数据库在应对超大规模和高并发的SNS类型的网站方面暴露了许多难以克服的问题,主要表现在以下方面。

    (1)高并发读写速度慢

    这种情况主要发生在数据量达到一定规模时,由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容 易发生死锁等并发问题,导致其读写速度下降非常严重。例如,Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面、提供动态信息,所以基本上无法使用 动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系型数据库勉强可以应付上万次SQL查询,硬盘I/O往往无法承担上万 次的SQL写数据请求。

    (2)支撑容量有限

    类似Facebook、Twitter这样的SNS网站,用户每天产生海量的用户动态,每月会产生几亿条用户动态,对于关系型数据库来说,在一张数亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。

    (3)扩展性差

    在 基于Web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,传统的关系型数据库却没有办法像Web Server那样简单地通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛 苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,因此迫切需要关系型数据库也能够通过不断添加服务器节点来实现扩展。

    (4)建设和运维成本高

    企业级数据库的价格很高,并且随着系统的规模增大而不断上升。高昂的建设和运维成本无法满足云计算应用对数据库的需求。

    关系型数据库遇到上述难以克服的瓶颈,与此同时,它的很多主要特性在云计算应用中却往往无用武之地,例如:数据库事务一致性、数据库的写实时性和读实时性、复杂的SQL查询特别是多表关联查询。因此,传统的关系型数据库已经无法独立应付云计算时代的各种应用。

    3 NoSQL数据库数据模型

    关系型数据库越来越无法满足云计算的应用场景,为了解决此类问题,非关系型数据库应运而生,由 于在设计上和传统的关系型数据库相比有了很大的不同,所以此类数据库被称为“NoSQL(Not only SQL)”系列数据库。与关系型数据库相比,它们非常关注对数据高并发读写和海量数据的存储,在架构和数据模型方面作了简化,而在扩展和并发等方面作了增 强。目前,主流的NoSQL数据库包括BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB以及 Redis等。NoSQL常用数据模型包括以下3种。

    (1)Column-oriented(列式)

    列式主要使用Table这样的模型,但是它并不支持类似Join这样多表的操作,它的主要特点 是在存储数据时,主要围绕着“列(Column)”,而不是像传统的关系型数据库那样根据“行(Row)”进行存储,也就是说,属于同一列的数据会尽可能 地存储在硬盘同一个页中,而不是将属于同一个行的数据存放在一起。这样做的好处是,对于很多类似数据仓库的应用,虽然每次查询都会处理很多数据,但是每次 所涉及的列并没有很多。使用列式数据库,将会节省大量I/O,并且大多数列式数据库都支持Column Family这个特性,能将多个列并为一个小组。这样做的好处是能将相似列放在一起存储,提高这些列的存储和查询效率。总体而言,这种数据模型的优点是比 较适合汇总和数据仓库这类应用。

    (2)Key-value

    虽然Key-value这种模型和传统的关系型相比较简单,有点类似常见的 HashTable,一个Key对应一个Value,但是它能提供非常快的查询速度、大的数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改 等操作,虽然不支持复杂的操作,但是可以通过上层的开发来弥补这个缺陷。

    (3)Document(文档)

    在结构上,Document和Key-value是非常相似的,也是一个Key对应一个 Value,但是这个Value主要以JSON或者XML等格式的文档来进行存储,是有语义的,并且Document DB一般可以对Value来创建Secondary Index来方便上层的应用,而这点是普通Key-Value DB所无法支持的。

    4 常用NoSQL数据库比较及优劣势分析

     4.1主要NoSQL数据库比较

    从设计理念、数据模式、分布式等几个角度对BigTable、Cassandra、Redis、MongoDB进行比较,见表1。

     

    4.2 NoSQL数据库的优势分析

     NoSQL数据库主要有以下优势:

    ●扩展简单,典型例子是Cassandra,由于其架构类似于经典的P2P,因此能够通过简单添加新的节点来扩展集群;

    ●读写快速,典型例子是Redis,由于其逻辑简单,纯内存操作,因此其具有非常出色的性能,单节点每秒可以处理超过10万次的读写操作;

    ●成本低廉,因为大多数NoSQL数据库都是开源软件,没有昂贵的成本限制。

    4.3NoSQL数据库的劣势分析

    虽然NoSQL具有很多显著的优势,但是依然存在很多不足,主要表现在:

    ●不提供对SQL的支持,将会对用户产生一定的应用迁移成本,同时,无法实现组合应用,发挥SQL数据库已经非常成熟的优势;

    ●支持的特性不够丰富,现有NoSQL数据库提供的功能十分有限,大多数都不支持事务和其他附加功能;

    ●产品不够成熟,大多数NoSQL数据库产品还处于初级阶段,与已经非常完善成熟的关系型数据库不可同日而语。

    5 结束语

    云计算主要常见的有两类场景:需要低延迟和高并发的读写能力,数据量虽大,但不超过TB级别, 大部分现在使用RDBMS的Web应用基本上都属于这一类,类似传统的OLTP(联机事务处理);海量数据的存储和操作,如PB级别的,这方面的例子有传 统的数据仓库、Google海量的Web页面和图片存储等,类似传统的OLAP(联机分析处理)。目前,业界还没有一款数据库能同时适应上述多种云计算场 景的NoSQL数据库。考虑到PaaS平台的需求比较复杂,能够在后台进行定制化的数据库将是未来发展的趋势,因此,轻量级的、兼顾高可扩展和高可靠性的 架构设计将会受到欢迎。

    本文来自:http://www.ttm.com.cn

    转载于:https://www.cnblogs.com/jiajinwen/archive/2012/03/18/2404449.html

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    云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,今天我们就一起来看看云数据库的精华问答!


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    Q:云数据(库)安全之技术路线


    A:从法规遵从和企业、个人敏感信息防护的角度,相比私有云环境和传统企业IT环境,公有云和混合云环境中的数据面临着前所未有的,来自开放环境和云运维服务环境的安全挑战。笔者认为抓住主要矛盾,围绕核心敏感数据,进行最彻底有效的加密保护,比较典型的敏感数据包括身份证号、姓名、住址、银行卡、信用卡号、社会保险号等等,以及企业的核心资产数据。在此观点下,笔者提出以加密保护为基础的技术路线:

    以敏感数据加密为基础

    以安全可靠、体系完善的密钥管理系统为核心

    以三权分立、敏感数据访问控制为主要手段

    辅助数据库防火墙、数据脱敏、审计等边界系统,规范和监控数据的访问行为


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    Q:云数据(库)安全之模型和架构


    A:实现以敏感数据加密为基础的技术路线,最关键的是“密钥由谁控制、在哪管理”;同时需要解决数据加密防护和密钥管理引起的对系统运行效率,系统部署和改造的代价,自动化运维的影响等一系列问题。对此,亚马逊AWS的解决方案中采用多种密钥管理模型:

    模型A:加密方法,密钥存储,密钥管理全部由用户控制,典型的是整个KMS[2](密钥管理系统)部署在用户的数据中心。
    模型B:与模型A中的加密方法是一样的,区别在于密钥的存储是在云的KMS而不是在用户端的数据中心。
    模型C:本模型提供了完整的服务器端加密,加密方法和密钥的管理对于用户是透明的。

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    Q:云数据库有哪些特性


    A:实例创建快速

    选择好需要的套餐后,RDS控制台会根据选择的套餐优化配置参数,短短几分钟一个可以使用的数据库实例就创建好了。

    支持只读实例

    RDS只读实例面向对数据库有大量读请求而非大量写请求的读写场景,通过为标准实例创建多个RDS只读实例,赋予标准实例弹性的读能力扩展,从而增加用户的吞吐量。

    故障自动切换

    主库发生不可预知的故障(如:硬件故障)时,RDS将自动切换该实例下的主库实例,恢复时间一般<5min。

    数据备份

    RDS默认自动开启备份,实现数据库实例的定时备份。自动备份保留期为七天。

    在自动定时备份的基础上,RDS也支持用户手动的数据库实例备份(即数据快照),可以随时从数据快照恢复数据库实例。

    Binlog备份

    RDS会自动备份Binlog日志,并长期保存Binlog日志的备份。

    RDS备份的Binlog日志也提供用户下载,方便用户对Binlog进行二次分析处理。

    访问白名单

    RDS支持通过设置IP白名单的方式来控制RDS实例的访问权限。

    监控与消息通知

    通过RDS控制台可以详细了解数据库运行状态。并且可以通过控制台定制需要的监控策略,当监控项达到监控策略阀值时,RDS将通过短信方式进行提醒和通知。

    RDS服务的相关变更也会通过电子邮件或短信通知功能及时告知


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    Q:云数据库适用于哪些业务场景?


    A:Web网站

    LAMP是常见的网站开发架构,有了RDS用户不用再为数据库的优化、管理劳神费力。RDS优异的性能为网站的发展壮大,提供强有力的保证。

    数据分析  随着大数据时代的到来,RDS将成为用户在大数据时代把握时代数据脉搏、进行高效数据分析的得力助手。

    数据管理RDS做为云上的关系型数据库服务通过控制台进行简单、方便的数据管理,并通过高可靠的架构确保您的数据安全。

    学习研究RDS使用简单、容易上手,无论是用于数据库应用教学,还是做相关研究都是不错的选择。


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    Q:云数据库与其他数据库的关系


    A: 从数据模型的角度来说,云数据库并非一种全新的数据库技术,而只是以服务的方式提供数据库功能。

     云数据库并没有专属于自己的数据模型,云数据库所采用的数据模型可以是关系数据库所使用的关系模型(微软的SQL Azure云数据库、阿里云RDS都采用了关系模型),也可以是NoSQL数据库所使用的非关系模型(Amazon Dynamo云数据库采用的是“键/值”存储)。同一个公司也可能提供采用不同数据模型的多种云数据库服务。许多公司在开发云数据库时,后端数据库都是直接使用现有的各种关系数据库或NoSQL数据库产品。

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    1557909377807333.jpeg

    34.2%的物联网开发者发费超过50%的时间在分析和数据库工作。物联网开发者们也更可能花费25%的工作时间在分析和建立所有类别的应用程序数据库。清晰的分析和数据库建议将对未来的物联网应用设计有着重要的作用。

    37.9%的物联网应用目前都是在云上开发完成的。而还有49.6%的开发者计划或已经开始在云上开发应用。在本次研究中仅有5.5%的物联网开发者表示没有计划将它们的应用移到云端。

    物联网开发者会优先将他们的时间安排在多设备或多传感器连接互联网的应用中(54.9%)。其他的应用开发投入包括单个设备或传感器连接互联网(24%)、统一状态下的多设备或传感器(13.7%),和多设备或传感器型号互相连接(3.9%)。

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    物联网开发者们最常关联的领域包括:云计算(26.1%),大数据(17.4%)和实施事件处理(17.2%)。其他方面包括认知计算(11.1%),WiFi启用(10.9%),机器对机器通信(10.7%)和近场计算(6.1%)。

    云计算是大数据的底层架构,大数据以云计算来处理数据,而人工智能是大数据的场景应用。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,这些资源能够被迅速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。

    人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    从本质上来看,人工智能是程序算法和大数据结合的产物,而云计算是程序的算法部分。也就是说,借助大数据(包含来自物联网的数据),人工智能和云计算可以很好地结合在一起。

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    云计算和人工智能结合会带来哪些影响?

    1、拓展新兴市场。人工智能的优势是自我学习、深度学习,这离不开云计算的服务基础,云计算和人工智能之间硬件、软件的深度结合,很可能成为一个“体”,一个独立发展的大产业。

    2、改变人们的生活和工作方式。在企业上云、大部分应用采用云端部署,数据普遍存储云端的大趋势下,云计算和人工智能的结合成为新的掘金点。为了能够拥有更多的主动权,企业竞相高频聘用相关人才,这吸引了大量的人投身云计算行业。


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