云计算与大数据-大数据应用与云平台实战

在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。

l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。

l大数据：数据湖泊之海量视频分析。

l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。

l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。

l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。

5.1 大数据应用实践

5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测

股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。

通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是

不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或

10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。以

美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投

资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保

密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。

有鉴于EMH假说，目前市场绝大多数的交易分析与预测软件都集中精力在以下两个领域寻求突破：

l高频交易（HFT，High Frequency Trading）或实时行情预测；

l长期趋势预测（>10天）。

因此，我们在本节中设计的股票行情预测系统主要关注实时预测与长期预测。在这样的系统内，至少有如下三个功能是必须实现的。

l采集：实时股票交易数据导入与存储。

l训练：基于历史数据集的训练、建模。

l预测：结合实时数据与历史数据的决策生成。

图5-1展示了这样的系统的基本数据流程逻辑图。在设计系统时，我们

需要充分考虑系统的并发性与可扩展性。以单只股票为例，可供分析的数据特征有几十种之多（例如PE ratio、EBITDA、EPS等），而分析的频率与周期可以以天为单位，也可能到秒级甚至毫秒级，如果要对多只股票并发分析，则对系统的吞吐率要求更高。

图5-1 基于机器学习的股票分析（预测）

有鉴于此，我们采用了如下开源组件来构建这套系统。

l实时数据采集：Spring XD。

l实时数据分析（IMDG）：Apache Geode。

l历史数据存储+分析（NoSQL）：Apache HAWQ + Apache Hadoop。l机器学习、建模、优化：MADLib + R + Spark。

如图5-2所示，整体架构的数据流程及工具链如下。

图5-2 基于开源软件构建的股票分析（预测）系统流程

（1）实时数据导入MPP或IMDG集群：Spring XD。

（2）基于机器学习模型的实时数据+历史数据比对分析：Spark MLlib+R（Spark 作为基于内存的分布式计算引擎来处理通过R语言机器学习建模的数据）。

（3）分析结果实时推送至股票交易处理应用端。

（4）实时数据存入历史数据库并进行线下分析（非实时）： Apache Hadoop和Apache HAWQ（用于交互式、PB规模高效SQL查询）。

（5）线下分析结果用于更新、调整机器学习模型。

关于机器学习部分，无论是Spark MLlib、Apache MADlib还是R语言，尽管

它们支持的底层分布式基础架构大不相同（MLlib跑在Spark之上；MADlib可以支

持主流的数据库系统，如PostgreSQL、Pivotal Greenplum以及HAWQ；R语言则是提供了专注于统计计算与制图的工具包），它们都支持基本的学习算法与工具链，例如分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（Dimensionality Reduction）、协同过滤（Collaborative Filtering）等。在机器学习分类层面，通常我们有三种方式：

l监督学习（Supervised Learning）；

l非监督学习（Unsupervised Learning）；

l增强学习（Reinforcement Learning）。

三者当中，通常监督学习最适合用于股票行情预测。监督学习算法有很多，简单地列举几个：

l逻辑回归（LR，Logistic Regression）；

l高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）；

l二次判别分析（QDA，Quadratic Discriminant Analysis）；

l支持向量机（SVM，Supporting Vector Machine）。

为了能让大数据工作者更好地进行相关实验与实践，笔者的Pivotal同事们还把本股票实时预测分析系统移植到了笔记本电脑之上，如图5-3所示。与图5-2的唯一区别在于把Apache Hadoop与HAWQ组件去掉，也就是说数据处理完全实时化（实时导入、近实时机器学习模型训练、实时数据比对、实时操作建议推送）。

图5-3 单机版开源股票分析系统

5.1.2 IMDG应用场景

内存数据网格（In-Memory Data Grid）技术的出现是为了应对日益增长的数据实时处理性的需求。其中最具代表性的IMDG解决方案当属Pivotal Gemfire （其开源版本为Apache Geode）。在了解Gemfire/Geode的主要适用场景前，我

们先了解一下Gemfire/Geode的系统拓扑架构设计。

Gemfire支持以下三种拓扑结构：

（1）点对点（Peer-to-Peer）；

（2）客户端/服务器（Client/Server）；

（3）多站点（Multi-Site）。

其中，点对点拓扑结构是所有其他拓扑结构的基础组件，它的最大特点是作为缓存实例（Cache Instance）的Gemfire成员与本地应用进程共享同一个堆（Heap），并且在分布式系统中各成员直接维系通信。这也是我们认为的最简洁的拓扑结构，如图5-4所示。

图5-4 Gemfire的P2P拓扑结构

C/S拓扑结构主要用来做垂直扩展（Vertical Scaling），如图5-5所示。在这样的拓扑设计中，位于应用进程中的Gemfire客户端只保存一小部分数据，而把剩余的数据留给Gemfire服务器端保存，而多个服务器之间依旧以P2P的方式组网。这样的设计有两大优点：一个是提供了更好的数据隔离性，另一个是当数据分布造成网络负载沉重的时候，C/S架构通常会提供优于P2P架构的性能。

图5-5 Gemfire的C/S拓扑结构

多站点拓扑方案则是一种水平扩展（Horizontal Scaling）方案，也

是三种拓扑结构中最为复杂的。Gemfire的设计理念采用的是跨广域网（WAN）的松散耦合（Loosely Coupled）组网方式。这样组网的主要优点是，相比

那种紧耦合组网方式，各站点相对更为独立，任一站点网络连接不畅或者掉

线对于其他站点影响微乎其微。在多站点拓扑结构中，每个站点内部依然采

用的是P2P的拓扑结构，如图5-6所示。

图5-6 Gemfire的Multi-Site拓扑结构

基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。关键词：大数据；云计算；平台；应用引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。二、大数据与云计算平台优势分析数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数

云计算和大数据基础知识12296

精心整理云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。二、三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作进程A进程B 发出非阻塞send操作，进程A继续运行发出阻塞receive操作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作进程A 进程B 发出阻塞send 操作，进程A 被阻塞发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒收到进程B返回的数据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略第3章 Socket编程与客户服务器应用开发一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程接口

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，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。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

云计算与大数据处理 -4

考点：云计算部分云计算定义；云计算的特点；云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构；云存储的相关解决方案；云服务的三种类型及其特点；虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案；云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点；大数据处理部分大数据的4V特征；掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型；理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分：云计算定义：云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，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、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

云计算大数据中心项目可行性研究报告(案例分析)

https://www.360docs.net/doc/5813743476.html, 云计算大数据中心项目可行性研究报告（用途:发改委甲级资质、立项、审批、备案、申请资金、节能评估等）版权归属：中国项目工程咨询网 https://www.360docs.net/doc/5813743476.html, 编制工程师：范兆文

https://www.360docs.net/doc/5813743476.html,/ 【微信公众号】：中国项目工程咨询网或 xmkxxbg 《项目可行性研究报告》简称可研，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。项目可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。《云计算大数据中心项目可行性研究报告》主要是通过对云计算大数据中心项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对云计算大数据中心项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该云计算大数据中心项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为云计算大数据中心项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。《云计算大数据中心项目可行性研究报告》是确定建设云计算大数据中心项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建云计算大数据中心项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投资管理中，可行性研究是指对拟建云计算大数据中心项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。北京国宇祥国际经济信息咨询有限公司是一家专业编写可行性研究报告的投资咨询公司，我们拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格、我单位编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而享有盛誉，已经累计完成6000多个项目可行性

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系胡经国一、大数据与云计算的区别大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出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4大特征。而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

CY大数据云计算中心项目技术方案

CY大数据云计算中心项目技术方案 1.项目概述 1.1.项目背景随着互联网+的被提出和云计算产业的不断发展，以及各行业信息化建设的推动，随之相关的业务数量呈爆发式增长。现有的IT基础设施越来越不能满足IT运维人员和用户的需要，一方面物理服务器的数量随着用户的需求持续增加，另一方面大量低利用率的设备占据着数据中心宝贵的机柜空间，造成了资源浪费。同时各省市各级单位大量重复建设数据中心，虽然目前基本实现的数据的互联互通，但是在整体范围内并没有实现资源整合和统一调度，无法实现资源的合理利用。云计算和虚拟化技术的引入，将高效解决当前面临的一系列问题。云计算(cloud computing)改变了传统的IT基础设施交付和使用模式，通过虚拟化和云计算技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展。云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的信息化平台有着重要的意义，并且将有助于解决上述问题。各个政府单位和企业也迫切需要通过实施虚拟化和云计算技术打造行业内私有云，提高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复投资，同时降低运营成本。可以说，目前行业私有云平台的建设对于信息化的发展影响重要而深远。 1.2.建设目标 1）建设一个基于云计算技术的IaaS平台，提供虚拟机服务，将原来部署到物理机上的业务迁移部署到虚拟机上，并整合多个业务系统 2）通过基础架构云平台，打通底层资源池，将单位或者企业内部的所有的硬件资源、虚拟资源、应用资源进行互通和整合，实现对所有基础架构资源（可包括下级单位或分公司）的统一管理、弹性分配和调度。 3）实现统一的自助式资源服务门户。 4）采用高可用、安全、稳定的虚拟化底层架构；采用成熟先进的理念、技

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。大数据处理他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。再次，云计算可高效分析数据。数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云计算和大数据中心项目可行性研究报告申请报告编写范文

云计算和大数据中心项目可行性研究报告中咨国联出品

目录第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

云计算与大数据-大数据应用与云平台实战

在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。 l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。 l大数据：数据湖泊之海量视频分析。 l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。 l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。 l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。

5.1 大数据应用实践 5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。

通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或 10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。以美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。

大数据云计算数据中心项目可行性研究报告

大数据云计算数据中心项目可行性研究报告中咨国联｜出品

目录第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国大数据云计算数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5大数据云计算数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

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。

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，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（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，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。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（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据首先、什么是云计算？云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指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资源；广义云计算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服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。云计算和大数据的关系本质上，云计算与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；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，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！大数据技术和云计算的关系大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。．大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用西摩克雷超级计算机之父约翰麦克锡云计算之父蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理：哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

基于大数据的云计算支撑平台IOP

基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。

IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展，基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建，基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和组件均为自主研发。目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将