计算机包含了许多应用、程序软件等,不同的应用对应的数据资源库不同,所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署,而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

(四)灵活性高

云计算的兼容性非常强,不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品,还能够外设获得更高性能计算。

(五)可靠性高

倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。

(六)性价比高

将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源,用户不再需要昂贵、存储空间大的主机,可以选择相对廉价的 PC 组成云，一方面减少费用,另一方面计算性能不逊于大型主机。

(七)可扩展性

用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单快捷的将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。

五、云计算的成用领城

从云计算发展态势来看,有十个方面的应用是值得期待的。

(一)金融云

利用云计算模型构成原理,将金融产品、信息、服务构成到云网络当中,提高金融机构发现并解决问题的能力。

(二 )制造云

通过网络和终端能随时按需获取制造资源与服务,进而完成其制造全生命周期的各类活动

(三)教育云

包括教育信息化所必需的一切硬件计算资源,经虚拟化之后,向教育机构等提供一个良好的平台。

(四)医疗云

在医疗卫生领域采用云计算、大数据等新技术基础上,结合医疗技术,使用“云计算”的理念来构建的

平台。

(五) 云游戏

以云计算为基础的游戏方式,所有游戏都在服务器端运行,并将渲染完毕后的游戏画面通过网络传

送给用户。

(六) 云会议

基于云计算技禾的一种高效、便捷、低成本的会议形式。只通过互联网界面,进行简单易用的操作便可快速高效地同步分享语音及视频等。

(七)云社交

是一种物联网、云计算和移动互联网交互应用的虚拟社交应用模式,以建立著名的“资源分享关系图谱”为目的，进而开展网络社交。

(八)云存储

通过分布式文件系统等功能,将网络中各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

(九)云安全

通过客户端对网络中软件行为的异常进行监测,获取恶意程序的新信息,推送到 Server 端进行自动分析和处理,再把解决方案分发到客户端。

(十)云交通

在云计算之中整合现有资源,并能够针对未来的交通行业发展整合将来所需求的各种硬件、软件、数据。

当然,云计算是一种趋势,将会在方方面面得到应用,以上只是使用范围比较广的领域,还有很多细分领域的应用没有一一列出来,但并不代表没有,相信随着概念的普及和技术的更新,将会渗透到越来越多的领域。

大数据

2008 年9月，美国《自然》(Nature)杂志专刊-The next Google,第一次正式提出“大数据”(BigData)概念。

一、大数据的基本概念

高速发展的信息时代,新一轮科技革命和变革正在加速推进,技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量,而“大数据”无疑是核心推动力。

什么是“大数据”呢?如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经趁过TB级别发展到 PBEBZBYB甚至BB来衡量。

最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡,他是这样定义大数据的:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度等特征。

研究机构 Gartner 是这样定义大数据的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发

现力和流转优化能力,来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

麦肯锡全球研究院对大数据的定义是:大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。IBM 给出一个“4V 特性”的定义:强调了大数据的数量多样性、速度和真实性等方面，后来也将数据价值吸引进来，成为大数据的“5V 特性”。

二、大数据的特征

（一）体量大

大数据的计量单位已经越过 TB级别发展至少以 PBEB,甚至 ZB 为单位

（二）种类多

数据类型繁多,大约 5%是结构性的数据,95%是非结构性的数据。使用传统的数据库技术无法存储这些数据。

(三) 速度快

要求处理速度快,时效性要求高。

(四)价值密度低

数据价值密度相对较低，只有通过分析才能实现从数据到价值的转变。

(五)真实性

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度,代表数据的质量可靠真实。

三、大数据技术

面对大数据,数据处理的思维和方法有三个特点:

(1)不是抽样统计,而是面向全体样本。

(2)允许不精确和混杂性。

(3)不是因果关系,而是相互关系。

四、大数据的应用领域

大数据无处不在,包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融人了大数据的印迹。

(一）人大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病变得更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融