大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)概論當(dāng)移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)給我們帶來的生活方式、思維方式的巨大改變還沒有消退的時(shí)候，大數(shù)據(jù)時(shí)代以排山倒海之勢到來，什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)能為人們帶來哪里益處？大數(shù)據(jù)如何改變?nèi)藗兊纳?、工作和學(xué)習(xí)？大數(shù)據(jù)下的政府、企業(yè)和過去有什么不同？這一系列的問題困擾著很多人，甚至連一些專家學(xué)者也對此迷惘。在人人都談大數(shù)據(jù)的時(shí)代并不是每個(gè)人都真正理解大數(shù)據(jù)的精髓，因此本章給讀者簡單的介紹一下大數(shù)據(jù)的定義、原理、方法、應(yīng)用及存在的問題。以后各章將介紹與大數(shù)據(jù)有關(guān)的技術(shù)、工具、商業(yè)模型及應(yīng)用案例等，引導(dǎo)讀者逐步深入，了解和掌握大數(shù)據(jù)的基本知識和技能，為從事大數(shù)據(jù)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)打下基礎(chǔ)。1.1大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)（BigData）是指數(shù)據(jù)量大到用常規(guī)工具和方法無法進(jìn)行處理的蘊(yùn)含著大量價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。因此大數(shù)據(jù)的核心是價(jià)值，數(shù)據(jù)量大只是大數(shù)據(jù)的表象，這也是為什么大數(shù)據(jù)引起業(yè)界廣泛關(guān)注的重要原因。由此可見，對于大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用主要集中于兩點(diǎn):一、從技術(shù)層面研究大數(shù)據(jù)的模型及處理算法、開發(fā)相應(yīng)的處理工具等；二、從商業(yè)模式層面尋找大數(shù)據(jù)的商業(yè)模型、盈利模式、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等。維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。從該定義看來大數(shù)據(jù)仍然體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大和價(jià)值兩方面。知名研究機(jī)構(gòu)Gartner對大數(shù)據(jù)給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。Gartner的定義更多的傾向于大數(shù)據(jù)的決策優(yōu)化作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，初級或者粗糙的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)主要是提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”；而更高層次的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將數(shù)據(jù)信息產(chǎn)生的價(jià)值應(yīng)用到具體的行業(yè)，發(fā)揮行業(yè)價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息價(jià)值的倍增。這樣才能真正體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。1.2大數(shù)據(jù)與海量信息的關(guān)系在10年前，我們經(jīng)常聽到一個(gè)名詞“海量信息”，用來描述大量數(shù)據(jù)，這是在信息技術(shù)飛速發(fā)展的大背景下，數(shù)據(jù)量增加帶來的現(xiàn)實(shí)問題，為此國家在“十一五”期間還加大的對海量信息及其相關(guān)技術(shù)的研究。下面是國家科技部“973”計(jì)劃對信息領(lǐng)域的項(xiàng)目資助指南?！笆晃濉逼陂g，信息領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的發(fā)展目標(biāo)是根據(jù)國際信息技術(shù)的發(fā)展趨勢，結(jié)合我國的國情和發(fā)展?fàn)顩r，著重從信息獲取、處理、傳輸、存儲、再現(xiàn)、安全、利用，信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)元器件、信息處理環(huán)境、科學(xué)計(jì)算、人工智能、控制理論等方面開展系統(tǒng)深入的研究，為我國信息產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。

“十一五”期間，重點(diǎn)研究方向包括：

（1）微納集成電路、光電子器件和集成微系統(tǒng)的基礎(chǔ)研究；

（2）信息處理環(huán)境及科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)研究；

（3）泛在、可控的下一代信息網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)研究；

（4）信息獲取的基礎(chǔ)研究；

（5）高可信、高效率軟件的基礎(chǔ)研究；

（6）智能信息處理、和諧人機(jī)交互的基礎(chǔ)研究；

（7）海量信息處理、存儲及應(yīng)用的基礎(chǔ)研究；

（8）量子通信的基礎(chǔ)研究；

（9）信息安全的基礎(chǔ)研究從科技部973重大基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助的領(lǐng)域中可以看出，國家加大了對海量信息的研究力度，這里就產(chǎn)生了一個(gè)疑問，大數(shù)據(jù)大還是海量數(shù)據(jù)大？二者有何聯(lián)系？又有什么區(qū)別？海量信息僅僅是從數(shù)據(jù)量上進(jìn)行界定，海量數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)量巨大，用普通的方法和工具處理起來相對困難，其計(jì)算時(shí)間和運(yùn)算量較大，需要開發(fā)新的存儲、處理和挖掘等技術(shù)才可以進(jìn)行快速處理。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量明顯遠(yuǎn)大于海量數(shù)據(jù)，當(dāng)然二者沒有嚴(yán)格的區(qū)分門限，通常意義上講，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量要大于海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的很多分析處理技術(shù)可以用于大數(shù)據(jù)的分析與處理，同樣大數(shù)據(jù)的相關(guān)理論和方法同樣可以用于海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不僅僅從量上進(jìn)行了分析，而且從本質(zhì)上進(jìn)行了定義，突出了其核心價(jià)值。因此可以說大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的升級，大數(shù)據(jù)更突出了數(shù)據(jù)的本質(zhì)。既然談到數(shù)據(jù)量的問題，這里有必要介紹關(guān)于數(shù)據(jù)量的一些常見數(shù)量單位。數(shù)據(jù)的最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它們按照進(jìn)率1024（210）來計(jì)算：1Byte=8bit1KB=1,024Bytes1MB=1,024KB=1,048,576Bytes1GB=1,024MB=1,048,576KB1TB=1,024GB=1,048,576MB1PB=1,024TB=1,048,576GB1EB=1,024PB=1,048,576TB1ZB=1,024EB=1,048,576PB1YB=1,024ZB=1,048,576EB1BB=1,024YB=1,048,576ZB1NB=1,024BB=1,048,576YB1DB=1,024NB=1,048,576BB當(dāng)前用的最多的關(guān)于大數(shù)據(jù)描述的數(shù)量級是TB和PB，一般行業(yè)或者政府機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)基本在PB級上，比如目前某省的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)大概有幾百TB到幾十個(gè)PB之間，全國的每天產(chǎn)生的交通數(shù)據(jù)大概是幾個(gè)到幾百個(gè)TB量級上。因此，如此大量的數(shù)據(jù)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存儲、查詢和處理方式無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，導(dǎo)致時(shí)效性大打折扣，甚至不可用，例如在追擊逃犯的時(shí)候，需要快速查出犯罪分子的行動(dòng)路線、推測他可能去的地方等，如果數(shù)據(jù)處理速度較慢，很容易錯(cuò)過機(jī)會。同樣在商業(yè)領(lǐng)域，每天的電子商務(wù)交易記錄、顧客瀏覽記錄等都是大量的數(shù)據(jù)，因此這些數(shù)據(jù)的處理都需要快速。1.3大數(shù)據(jù)的來源與特點(diǎn)隨著電子信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各種電子設(shè)備和數(shù)據(jù)終端迅速走入尋常百姓家庭，以移動(dòng)通信發(fā)展為代表的手機(jī)等客戶端產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)；以PC為代表的微機(jī)時(shí)代產(chǎn)生了大量的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)；以數(shù)碼相機(jī)為代表的電子設(shè)備產(chǎn)生大量的視頻、圖片數(shù)據(jù)；以互聯(lián)網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用產(chǎn)生大量的web數(shù)據(jù)。因此大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是源于信息技術(shù)的發(fā)展和普及。所以遍布全球的物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。大數(shù)據(jù)的存在形式多種多樣，這也決定了大數(shù)據(jù)的處理非常困難，需要運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)等知識進(jìn)行全方位的研究。比如大數(shù)據(jù)可以是包括網(wǎng)絡(luò)日志，RFID，傳感器網(wǎng)絡(luò)，社會網(wǎng)絡(luò)，社會數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)文本和文件；互聯(lián)網(wǎng)搜索索引；呼叫詳細(xì)記錄，天文學(xué)，大氣科學(xué)，基因組學(xué)，生物地球化學(xué)，生物，和其他復(fù)雜和/或跨學(xué)科的科研，軍事偵察，醫(yī)療記錄；攝影檔案館視頻檔案；大規(guī)模的電子商務(wù)等等。大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的4個(gè)“V”是指大數(shù)據(jù)有四個(gè)層面特點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數(shù)據(jù)類型繁多。如網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、音頻、文檔、地理位置信息等等。第三，處理速度快，極短的時(shí)間可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得具有較高價(jià)值的信息，這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第四，只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行正確、準(zhǔn)確的分析，將會帶來很高的價(jià)值回報(bào)。因此業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價(jià)值密度高）。從某種程度上說，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)。簡言之，從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。明白這一點(diǎn)至關(guān)重要，也正是這一點(diǎn)使該技術(shù)引起眾多企業(yè)的關(guān)注。大數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和分析。相比起現(xiàn)有的其他技術(shù)而言，大數(shù)據(jù)的“廉價(jià)、迅速、優(yōu)化”這三方面的綜合成本是最優(yōu)的。1.4大數(shù)據(jù)的用途大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用幾個(gè)部分。每部分側(cè)重點(diǎn)不同，目前人們關(guān)注最多的是大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。工程和科學(xué)問題尚未被重視。大數(shù)據(jù)工程指大數(shù)據(jù)的規(guī)劃建設(shè)運(yùn)營管理的系統(tǒng)工程；大數(shù)據(jù)科學(xué)關(guān)注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營過程中發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證大數(shù)據(jù)的規(guī)律及其與自然和社會活動(dòng)之間的關(guān)系。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣，可以說，需要信息的地方就需要大數(shù)據(jù)。為了便于給讀者直觀的了解，下面簡單的介紹幾個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。第一，利用大數(shù)據(jù)探索實(shí)現(xiàn)信息庫的充實(shí)。客戶服務(wù)、保險(xiǎn)、汽車、醫(yī)療、教育、交通和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等行業(yè)需要儲備規(guī)模巨大的知識庫，而龐大繁雜手冊和知識系統(tǒng)會造成重復(fù)查詢，導(dǎo)致系統(tǒng)延遲和成本上升。例如，IBMInfoSphereDataExplore使某全球航空制造商中的技師、支持人員和工程師能夠即時(shí)通過單一訪問點(diǎn)查看位于不同應(yīng)用程序中的信息。部署第一年，該公司全天候支持的呼叫時(shí)間從過去的50分鐘縮短為15分鐘，每年節(jié)約3600萬美元。第二，利用運(yùn)營分析實(shí)現(xiàn)運(yùn)營優(yōu)化。制造、能源、公共事業(yè)、電信、旅行和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)需要時(shí)刻關(guān)注突發(fā)事件、通過大數(shù)據(jù)分析和視頻監(jiān)控提升運(yùn)營效率并預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)。巴基斯坦移動(dòng)運(yùn)營商Ufone部署了IBM大數(shù)據(jù)解決方案，通過實(shí)時(shí)識別用戶行為，開展應(yīng)對特定目標(biāo)的營銷活動(dòng)，并使用預(yù)測分析來設(shè)計(jì)更好的營銷活動(dòng)和電話推廣計(jì)劃，有效降低了客戶流失率。第三，利用數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)充實(shí)現(xiàn)IT效率和規(guī)模效益提升。企業(yè)需要增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大容量數(shù)據(jù)傳輸、低時(shí)延、和實(shí)時(shí)查詢需求，確保有效利用預(yù)測分析和商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)企業(yè)效益和管理水平的提升。某汽車制造商利用IBMInfoSphereBigInsights增強(qiáng)原有數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)快速部署并且更易于管理。第四，利用安全性和智能擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)犯罪防范，實(shí)現(xiàn)社會和諧穩(wěn)定。政府、保險(xiǎn)、銀行、消防、教育等行業(yè)亟待利用大數(shù)據(jù)技術(shù)補(bǔ)充和加強(qiáng)傳統(tǒng)的安全解決方案。重點(diǎn)人群的監(jiān)控、重點(diǎn)領(lǐng)域的布防、重要事件的預(yù)防和應(yīng)急燈都需要大數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的預(yù)測、預(yù)防和定位等。秘密情報(bào)和監(jiān)視傳感器系統(tǒng)供應(yīng)商TerraEchos通過部署IBMInfoSphereStreams，能夠?qū)崟r(shí)分析流式傳輸?shù)穆晫W(xué)數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分類，并將實(shí)時(shí)捕獲和分析275MB聲學(xué)數(shù)據(jù)所需的時(shí)間從數(shù)小時(shí)減少到十四分之一秒，同時(shí)大幅提升監(jiān)控精確度。第五，利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)推送，由于用戶對垃圾郵件和煩人的廣告比較討厭反感，各國都在加大整治垃圾郵件和非法廣告的力度，而網(wǎng)絡(luò)廣告商在收取廣告費(fèi)用的時(shí)候通常是按用戶的點(diǎn)擊數(shù)或者鏈接等，而不考慮廣告的效果。商家花出的廣告費(fèi)卻沒有收到相應(yīng)的效果，普通用戶收到不需要的廣告會反感，而需要廣告的人未必收到廣告信息。因此如果利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析客戶的喜好和行為習(xí)慣，將廣告精準(zhǔn)推送給需要的人，既不會產(chǎn)生垃圾信息，又能使客戶的費(fèi)用得到合理的使用。由此可見，大數(shù)據(jù)可以為廣告行業(yè)提供精準(zhǔn)的服務(wù)，提升數(shù)據(jù)價(jià)值。其他應(yīng)用比如洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。google流感趨勢（GoogleFluTrends）利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特·西爾弗（NateSilver）利用大數(shù)據(jù)預(yù)測2012美國選舉結(jié)果。麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。Tipp24AG針對歐洲博彩業(yè)構(gòu)建的下注和預(yù)測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數(shù)十億計(jì)的交易以及客戶的特性，然后通過預(yù)測模型對特定用戶進(jìn)行動(dòng)態(tài)的營銷活動(dòng)。這項(xiàng)舉措減少了90%的預(yù)測模型構(gòu)建時(shí)間。SAP公司正在試圖收購KXEN?！癝AP想通過這次收購來扭轉(zhuǎn)其長久以來在預(yù)測分析方面的劣勢。”Laney分析到。PredPolInc.公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基于地震預(yù)測算法的變體和犯罪數(shù)據(jù)來預(yù)測犯罪發(fā)生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內(nèi)。在洛杉磯運(yùn)用該算法的地區(qū)，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。經(jīng)典大數(shù)據(jù)案例-沃爾瑪經(jīng)典營銷：啤酒與尿布“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時(shí)，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布”故事的由來。當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì)90年代嘗試將Aprior算法引入到POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。1.5數(shù)據(jù)價(jià)值眾所周知，企業(yè)數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著價(jià)值，但是將有用的數(shù)據(jù)與沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分看起來可能是一個(gè)棘手的問題。顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要，但是其他數(shù)據(jù)也擁有轉(zhuǎn)化為價(jià)值的力量。一段記錄人們?nèi)绾卧谀纳痰隇g覽購物的視頻、人們在購買您的服務(wù)前后的所作所為、如何通過社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應(yīng)商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數(shù)據(jù)集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變。但是屢見不鮮的是，很多公司仍然只是將信息簡單堆在一起，僅將其當(dāng)作為滿足公司治理規(guī)則而必須要保存的信息加以處理，而不是將它們作為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變的工具。畢竟，數(shù)據(jù)和人員是業(yè)務(wù)部門僅有的兩筆無法被競爭對手復(fù)制的財(cái)富。在善用的人手中，好的數(shù)據(jù)是所有管理決策的基礎(chǔ)，帶來的是對客戶的深入了解和競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)部門的生命線，必須讓數(shù)據(jù)在決策和行動(dòng)時(shí)無縫且安全地流到人們手中。所以，數(shù)據(jù)應(yīng)該隨時(shí)為決策提供依據(jù)?？纯丛谡_道路和公共交通的使用信息這樣看起來甚至有點(diǎn)晦澀的數(shù)據(jù)時(shí)會發(fā)生什么：這些數(shù)據(jù)來源為一些私營公司提供了巨大的價(jià)值，這些公司能夠善用這些數(shù)據(jù)，創(chuàng)造滿足潛在需求的新產(chǎn)品和服務(wù)。企業(yè)需要向創(chuàng)造和取得數(shù)據(jù)方面的投入索取回報(bào)。有效管理來自新舊來源的數(shù)據(jù)以及獲取能夠破解龐大數(shù)據(jù)集含義的工具只是等式的一部分，但是這種挑戰(zhàn)不容低估。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在數(shù)量上持續(xù)膨脹；音頻、視頻和圖像等富媒體需要新的方法來發(fā)現(xiàn)；電子郵件、IM、tweet和社交網(wǎng)絡(luò)等合作和交流系統(tǒng)以非結(jié)構(gòu)化文本的形式保存數(shù)據(jù)，必須用一種智能的方式來解讀。但是，應(yīng)該將這種復(fù)雜性看成是一種機(jī)會而不是問題。處理方法正確時(shí)，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越多，結(jié)果就會越成熟可靠。傳感器、GPS系統(tǒng)和社交數(shù)據(jù)的新世界將帶來轉(zhuǎn)變運(yùn)營的驚人新視角和機(jī)會。請不要錯(cuò)過。有些人會說，數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的價(jià)值只能由專業(yè)人員來解讀。但是澤字節(jié)經(jīng)濟(jì)并不只是數(shù)據(jù)科學(xué)家和高級開發(fā)員的天下。數(shù)據(jù)的價(jià)值在于將正確的信息在正確的時(shí)間交付到正確的人手中。未來將屬于那些能夠駕馭所擁有數(shù)據(jù)的公司，這些數(shù)據(jù)與公司自身的業(yè)務(wù)和客戶相關(guān)，通過對數(shù)據(jù)的利用，發(fā)現(xiàn)新的洞見，幫助他們找出競爭優(yōu)勢。1.6大數(shù)據(jù)主要分析和處理工具如此大量的數(shù)據(jù)，靠人工分析顯然是不可能的，統(tǒng)計(jì)學(xué)家和計(jì)算高手也無法完成如此巨大的任務(wù)，“工欲善其事，必先利其器”，因此對于大數(shù)據(jù)的分析和處理，必須有非常好的工具才行，而且不能指望一種工具可以解決所有問題，當(dāng)前用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源與商用兩個(gè)生態(tài)圈。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。2、Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫：IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。2、數(shù)據(jù)倉庫：TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。3、數(shù)據(jù)集市：QlikView、Tableau、以及國內(nèi)的YonghongDataMart。[主要的大數(shù)據(jù)分析工具有：在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看以下八大關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的利器。EMC—Greenplum2010年EMC收購了Greenplum推出EMCGreenplum統(tǒng)一分析平臺（UAP），數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和分析團(tuán)隊(duì)可以在該平臺上無縫地共享信息、協(xié)作分析。正因?yàn)槿绱?，UAP包括ECMGreenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫、EMCGreenplumHDHadoop發(fā)行版和EMCGreenplumChorus。EMC為大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬件是模塊化的EMC數(shù)據(jù)計(jì)算設(shè)備（DCA），它能夠在一個(gè)設(shè)備里面運(yùn)行并擴(kuò)展Greenplum關(guān)系數(shù)據(jù)庫和GreenplumHD節(jié)點(diǎn)。DCA提供了一個(gè)共享的指揮中心（CommandCenter）界面，讓管理員可以監(jiān)控、管理和配置Greenplum數(shù)據(jù)庫和Hadoop系統(tǒng)性能及容量。隨著Hadoop平臺日趨成熟，預(yù)計(jì)分析功能會急劇增加。IBM—InfoSphereBigInsights幾年前，IBM開始在其實(shí)驗(yàn)室嘗試使用Hadoop，在2012年5月推出了InfoSphereBigInsights云版本的InfoSphereBigInsights使組織內(nèi)的任何用戶都可以做大數(shù)據(jù)分析。云上的BigInsights軟件可以分析數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使決策者能夠迅速將洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。IBM隨后又在10月通過其智慧云企業(yè)（SmartCloudEnterprise）基礎(chǔ)架構(gòu)，將BigInsights和BigSheets作為一項(xiàng)服務(wù)來提供。據(jù)IBM聲稱，客戶用不了30分鐘就能搭建起Hadoop集群，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到集群里面，數(shù)據(jù)處理費(fèi)用是每個(gè)集群每小時(shí)60美分起價(jià)Informatica9.1Informatica公司在2012年10月推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優(yōu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換環(huán)境。據(jù)Informatica聲稱，軟件支持靈活高效地處理Hadoop里面的任何文件格式，為Hadoop開發(fā)人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復(fù)雜而多樣的數(shù)據(jù)源，包括日志、文檔、二進(jìn)制數(shù)據(jù)或?qū)哟问綌?shù)據(jù)，以及眾多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)格式（如銀行業(yè)的NACHA、支付業(yè)的SWIFT、金融數(shù)據(jù)業(yè)的FIX和保險(xiǎn)業(yè)的ACORD）。正如數(shù)據(jù)庫內(nèi)處理技術(shù)加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop里面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數(shù)據(jù)處理代碼。InformaticaHParser是InformaticaB2BDataExchange家族產(chǎn)品及Informatica平臺的最新補(bǔ)充，旨在滿足從海量無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取商業(yè)價(jià)值的日益增長的需求。去年，Informatica成功地推出了創(chuàng)新的Informatica9.1forBigData，是全球第一個(gè)專門為大數(shù)據(jù)而構(gòu)建的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成平臺?；萜铡猇ertica數(shù)據(jù)分析平臺惠普Vertica5.0在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟，能提供高效數(shù)據(jù)存儲和快速查詢的列存儲數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)分析平臺。該數(shù)據(jù)庫還支持大規(guī)模并行處理（MPP）。通過MPP的擴(kuò)展性可以讓Vertica為高端數(shù)字營銷、電子商務(wù)客戶（比如AOL、Twitter、Groupon）分析處理的數(shù)據(jù)達(dá)到PB級?；萜照故玖艘豢頥ertica設(shè)備——VerticaAnalyticsAppliance，和小冰箱差不多大小。它是惠普融合基礎(chǔ)架構(gòu)中的一款全集成技術(shù)棧。通過這款新設(shè)備“惠普可以真正打開這個(gè)市場，尤其是將分析作為一項(xiàng)服務(wù)的市場”。甲骨文—OracleBigDataAppliance甲骨文的BigDataAppliance集成系統(tǒng)包括Cloudera的Hadoop系統(tǒng)管理軟件和支持服務(wù)ApacheHadoop和ClouderaManager。甲骨文視BigDataAppliance為包括Exadata、Exalogic和ExalyticsIn-MemoryMachine的“建造系統(tǒng)”。Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)(OracleBigDataAppliance)，是一個(gè)軟、硬件集成系統(tǒng)，在系統(tǒng)中融入了Cloudera的DistributionIncludingApacheHadoop、ClouderaManager和一個(gè)開源R。該大數(shù)據(jù)機(jī)采用OracleLinux操作系統(tǒng)，并配備OracleNoSQL數(shù)據(jù)庫社區(qū)版本和OracleHotSpotJava虛擬機(jī)。BigDataAppliance為全架構(gòu)產(chǎn)品，每個(gè)架構(gòu)864GB存儲，216個(gè)CPU內(nèi)核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。BigDataAppliance售價(jià)45萬美元，每年硬軟件支持費(fèi)用為12%。微軟SQLServer2011年初微軟發(fā)布的SQLServerR2ParallelDataWarehouse（PDW，并行數(shù)據(jù)倉庫），PDW使用了大規(guī)模并行處理來支持高擴(kuò)展性，它可以幫助客戶擴(kuò)展部署數(shù)百TB級別數(shù)據(jù)的分析解決方案。微軟目前已經(jīng)開始提供HadoopConnectorforSQLServerParallelDataWarehouse和HadoopConnectorforSQLServer社區(qū)技術(shù)預(yù)覽版本的連接器。微軟在2012年推出了基于Azure云平臺的測試版Hadoop服務(wù)，2013年它推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數(shù)據(jù)解決方案（BigDataSolution）。亞馬遜—MapReduce亞馬遜早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce（AmazonElasticMapReduce），彈性MapReduce是一項(xiàng)能夠迅速擴(kuò)展的Web服務(wù)，運(yùn)行在亞馬遜彈性計(jì)算云（AmazonEC2）和亞馬遜簡單存儲服務(wù)（AmazonS3）上。實(shí)現(xiàn)面對數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，比如互聯(lián)網(wǎng)索引、數(shù)據(jù)挖掘、日志文件分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融分析、科學(xué)模擬和生物信息學(xué)研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。TeradataTeradata是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫（EDW）的領(lǐng)導(dǎo)者，在數(shù)據(jù)庫分析領(lǐng)域不斷推陳出新，該公司購AsterData—高級分析和管理各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者和開拓者。Teradata日前宣布了一項(xiàng)AsterDataMapReduce產(chǎn)品的計(jì)劃，它建立在以往產(chǎn)品同樣的硬件平臺之上，而且在Teradata和AsterData之間新增了兩種集成方法。1.6.1大數(shù)據(jù)處理流程1、采集定義：利用多種輕型數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作特點(diǎn)和挑戰(zhàn)：并發(fā)系數(shù)高使用的產(chǎn)品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和MongoDB等，并且這些產(chǎn)品的特點(diǎn)各不相同2、統(tǒng)計(jì)分析定義：將海量的來自前端的數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲集群，利用分布式技術(shù)來對存儲于其內(nèi)的集中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數(shù)常見的分析需求特點(diǎn)和挑戰(zhàn)：導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，查詢涉及的數(shù)據(jù)量大，查詢請求多使用的產(chǎn)品：InfoBright，Hadoop（Pig和Hive），YunTable，SAPHana和OracleExadata，除Hadoop以做離線分析為主之外，其他產(chǎn)品可做實(shí)時(shí)分析3、挖掘定義：基于前面的查詢數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，來滿足高級別的數(shù)據(jù)分析需求特點(diǎn)和挑戰(zhàn)：算法復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都大使用的產(chǎn)品：R，HadoopMahout1.7大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景2013年5月10日，阿里巴巴集團(tuán)董事局主席馬云在淘寶十周年晚會上，將卸任阿里集團(tuán)CEO的職位，并在晚會上做卸任前的演講，馬云說：“大家還沒搞清PC時(shí)代的時(shí)候，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來了，還沒搞清移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，大數(shù)據(jù)時(shí)代來了。”大數(shù)據(jù)正在改變著產(chǎn)品和生產(chǎn)過程、企業(yè)和產(chǎn)業(yè)，甚至競爭本身的性質(zhì)。把信息技術(shù)看作是輔助或服務(wù)性的工具已經(jīng)成為過時(shí)的觀念，管理者應(yīng)該認(rèn)識到信息技術(shù)的廣泛影響和深刻含義，以及怎樣利用信息技術(shù)來創(chuàng)造有力而持久的競爭優(yōu)勢。無疑，信息技術(shù)正在改變著我們習(xí)以為常的商業(yè)模式，一場關(guān)系到企業(yè)生死存亡的技術(shù)革命已經(jīng)到來。借著大數(shù)據(jù)時(shí)代的熱潮，微軟公司生產(chǎn)了一款數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件，主要是為工程建設(shè)節(jié)約資源提高效率。在這個(gè)過程里可以為世界節(jié)約40%的能源。拋開這個(gè)軟件的前景不看，從微軟團(tuán)隊(duì)致力于研究開始，可以看他們的目標(biāo)不僅是為了節(jié)約了能源，更加關(guān)注智能化運(yùn)營。通過跟蹤取暖器、空調(diào)、風(fēng)扇以及燈光等積累下來的超大量數(shù)據(jù)，捕捉如何杜絕能源浪費(fèi)?！敖o我提供一些數(shù)據(jù)，我就能做一些改變。如果給我提供所有數(shù)據(jù)，我就能拯救世界?！蔽④浭访芩惯@樣說。而智能建筑正是他的團(tuán)隊(duì)專注的事情。隨著全球范圍內(nèi)個(gè)人電腦、智能手機(jī)等設(shè)備的普及和新興市場內(nèi)不斷增長的互聯(lián)網(wǎng)訪問量，以及監(jiān)控?cái)z像機(jī)或智能電表等設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)爆增，使數(shù)字宇宙的規(guī)模在2012到2013兩年間翻了一番，達(dá)到驚人的2.8ZB。IDC預(yù)計(jì)，到2020年，數(shù)字宇宙規(guī)模將超出預(yù)期，達(dá)到40ZB。40ZB究竟是個(gè)什么樣的概念呢？地球上所有海灘上的沙粒加在一起估計(jì)有七萬零五億億顆。40ZB相當(dāng)于地球上所有海灘上的沙粒數(shù)量的57倍。也就是說到2020年，數(shù)字宇宙將每兩年翻一番；到2020年，人均數(shù)據(jù)量將達(dá)5,247GB。該報(bào)告同時(shí)顯示，盡管個(gè)人和機(jī)器每天產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，使數(shù)字宇宙前所未有地不斷膨脹，但僅有0.4%的全球數(shù)據(jù)得到了分析。由此可見，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用幾乎是一塊未被開墾的處女地。云計(jì)算云計(jì)算（cloudcomputing）是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網(wǎng)，后來也用來表示互聯(lián)網(wǎng)和底層基礎(chǔ)設(shè)施的抽象。因此，云計(jì)算甚至可以讓你體驗(yàn)每秒10萬億次的運(yùn)算能力，擁有這么強(qiáng)大的計(jì)算能力可以模擬核爆炸、預(yù)測氣候變化和市場發(fā)展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機(jī)等方式接入數(shù)據(jù)中心，按自己的需求進(jìn)行運(yùn)算。對云計(jì)算的定義有多種說法。對于到底什么是云計(jì)算，至少可以找到100種解釋?，F(xiàn)階段廣為接受的是美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）定義：云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲，應(yīng)用軟件，服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。念云計(jì)算（cloudcomputing）是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。(原文：CloudcomputingisastyleofcomputinginwhichdynamicallyscalableandoftenvirtualizedresourcesareprovidedasaserviceovertheInternet.)美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）定義：云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲，應(yīng)用軟件，服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。XenSystem，以及在國外已經(jīng)非常成熟的Intel和IBM，各種“云計(jì)算”的應(yīng)用服務(wù)范圍正日漸擴(kuò)大，影響力也無可估量。由于云計(jì)算應(yīng)用的不斷深入，以及對大數(shù)據(jù)處理需求的不斷擴(kuò)大，用戶對性能強(qiáng)大、可用性高的4路、8路服務(wù)器需求出現(xiàn)明顯提速，這一細(xì)分產(chǎn)品同比增速超過200%。IBM在這一領(lǐng)域占有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢，更值得關(guān)注的是，浪潮僅以天梭TS850一款產(chǎn)品在2011實(shí)現(xiàn)了超過15%的市場占有率，以不到1%的差距排名IBM，HP之后，成為中國高端服務(wù)器三強(qiáng)。2012年浪潮斥資近十億元研發(fā)的32路高端容錯(cuò)服務(wù)器天梭K1系統(tǒng)尚未面世，其巨大的市場潛力有待挖掘。原文：Cloudcomputingisamodelforenablingubiquitous,convenient,on-demandnetworkaccesstoasharedpoolofconfigurablecomputingresources(e.g.,networks,servers,storage,applications,andservices)thatcanberapidlyprovisionedandreleasedwithminimalmanagementeffortorserviceproviderinteraction.云計(jì)算常與網(wǎng)格計(jì)算、效用計(jì)算、自主計(jì)算相混淆。網(wǎng)格計(jì)算：分布式計(jì)算的一種，由一群松散耦合的計(jì)算機(jī)組成的一個(gè)超級虛擬計(jì)算機(jī)，常用來執(zhí)行一些大型任務(wù)；效用計(jì)算：IT資源的一種打包和計(jì)費(fèi)方式，比如按照計(jì)算、存儲分別計(jì)量費(fèi)用，像傳統(tǒng)的電力等公共設(shè)施一樣；自主計(jì)算：具有自我管理功能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。事實(shí)上，許多云計(jì)算部署依賴于計(jì)算機(jī)集群（但與網(wǎng)格的組成、體系結(jié)構(gòu)、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計(jì)算和效用計(jì)算的特點(diǎn)。1983年，太陽電腦（SunMicrosystems）提出“網(wǎng)絡(luò)是電腦”（“TheNetworkistheComputer”）,2006年3月，亞馬遜（Amazon）推出彈性計(jì)算云（ElasticComputeCloud；EC2）服務(wù)。2006年8月9日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特（EricSchmidt）在搜索引擎大會（SESSanJose2006）首次提出“云計(jì)算”（CloudComputing）的概念。Google“云端計(jì)算”源于Google工程師克里斯托弗·比希利亞所做的“Google101”項(xiàng)目。2007年10月，Google與IBM開始在美國大學(xué)校園，包括卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)柏克萊分校及馬里蘭大學(xué)等，推廣云計(jì)算的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持（包括數(shù)百臺個(gè)人電腦及BladeCenter與Systemx服務(wù)器，這些計(jì)算平臺將提供1600個(gè)處理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等開放源代碼平臺）。而學(xué)生則可以通過網(wǎng)絡(luò)開發(fā)各項(xiàng)以大規(guī)模計(jì)算為基礎(chǔ)的研究計(jì)劃。2008年1月30日，Google宣布在臺灣啟動(dòng)“云計(jì)算學(xué)術(shù)計(jì)劃”，將與臺灣臺大、交大等學(xué)校合作，將這種先進(jìn)的大規(guī)模、快速將云計(jì)算技術(shù)推廣到校園。2008年2月1日，IBM（NYSE:IBM）宣布將在中國無錫太湖新城科教產(chǎn)業(yè)園為中國的軟件公司建立全球第一個(gè)云計(jì)算中心（CloudComputingCenter）。2008年7月29日，雅虎、惠普和英特爾宣布一項(xiàng)涵蓋美國、德國和新加坡的聯(lián)合研究計(jì)劃，推出云計(jì)算研究測試床，推進(jìn)云計(jì)算。該計(jì)劃要與合作伙伴創(chuàng)建6個(gè)數(shù)據(jù)中心作為研究試驗(yàn)平臺，每個(gè)數(shù)據(jù)中心配置1400個(gè)至4000個(gè)處理器。這些合作伙伴包括新加坡資訊通信發(fā)展管理局、德國卡爾斯魯厄大學(xué)Steinbuch計(jì)算中心、美國伊利諾伊大學(xué)香賓分校、英特爾研究院、惠普實(shí)驗(yàn)室和雅虎。2008年8月3日，美國專利商標(biāo)局網(wǎng)站信息顯示，戴爾正在申請“云計(jì)算”（CloudComputing）商標(biāo)，此舉旨在加強(qiáng)對這一未來可能重塑技術(shù)架構(gòu)的術(shù)語的控制權(quán)。2010年3月5日，Novell與云安全聯(lián)盟（CSA）共同宣布一項(xiàng)供應(yīng)商中立計(jì)劃，名為“可信任云計(jì)算計(jì)劃（TrustedCloudInitiative）”。2010年7月，美國國家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴爾等支持廠商共同宣布“OpenStack”開放源代碼計(jì)劃，微軟在2010年10月表示支持OpenStack與WindowsServer2008R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。2011年2月，思科系統(tǒng)正式加入OpenStack，重點(diǎn)研制OpenStack的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。特點(diǎn)云計(jì)算是通過使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上，而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中，企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行將與互聯(lián)網(wǎng)更相似。這使得企業(yè)能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上，根據(jù)需求訪問計(jì)算機(jī)和存儲系統(tǒng)。好比是從古老的單臺發(fā)電機(jī)模式轉(zhuǎn)向了電廠集中供電的模式。它意味著計(jì)算能力也可以作為一種商品進(jìn)行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費(fèi)用低廉。最大的不同在于，它是通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行傳輸?shù)?。被普遍接受的云?jì)算特點(diǎn)如下：(1)超大規(guī)模“云”具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模，Google云計(jì)算已經(jīng)擁有100多萬臺服務(wù)器，Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺服務(wù)器。企業(yè)私有云一般擁有數(shù)百上千臺服務(wù)器。“云”能賦予用戶前所未有的計(jì)算能力。(2)虛擬化云計(jì)算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應(yīng)用服務(wù)。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實(shí)體。應(yīng)用在“云”中某處運(yùn)行，但實(shí)際上用戶無需了解、也不用擔(dān)心應(yīng)用運(yùn)行的具體位置。只需要一臺筆記本或者一個(gè)手機(jī)，就可以通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)我們需要的一切，甚至包括超級計(jì)算這樣的任務(wù)。(3)高可靠性“云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的高可靠性，使用云計(jì)算比使用本地計(jì)算機(jī)可靠。(4)通用性云計(jì)算不針對特定的應(yīng)用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個(gè)“云”可以同時(shí)支撐不同的應(yīng)用運(yùn)行。(5)高可擴(kuò)展性“云”的規(guī)?？梢詣?dòng)態(tài)伸縮，滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長的需要。(6)按需服務(wù)“云”是一個(gè)龐大的資源池，你按需購買；云可以像自來水，電，煤氣那樣計(jì)費(fèi)。(7)極其廉價(jià)由于“云”的特殊容錯(cuò)措施可以采用極其廉價(jià)的節(jié)點(diǎn)來構(gòu)成云，“云”的自動(dòng)化集中式管理使大量企業(yè)無需負(fù)擔(dān)日益高昂的數(shù)據(jù)中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統(tǒng)系統(tǒng)大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優(yōu)勢，經(jīng)常只要花費(fèi)幾百美元、幾天時(shí)間就能完成以前需要數(shù)萬美元、數(shù)月時(shí)間才能完成的任務(wù)。云計(jì)算可以徹底改變?nèi)藗兾磥淼纳?，但同時(shí)也要重視環(huán)境問題，這樣才能真正為人類進(jìn)步做貢獻(xiàn),而不是簡單的技術(shù)提升。(8)潛在的危險(xiǎn)性云計(jì)算服務(wù)除了提供計(jì)算服務(wù)外，還必然提供了存儲服務(wù)。但是云計(jì)算服務(wù)當(dāng)前壟斷在私人機(jī)構(gòu)（企業(yè)）手中，而他們僅僅能夠提供商業(yè)信用。對于政府機(jī)構(gòu)、商業(yè)機(jī)構(gòu)（特別像銀行這樣持有敏感數(shù)據(jù)的商業(yè)機(jī)構(gòu)）對于選擇云計(jì)算服務(wù)應(yīng)保持足夠的警惕。一旦商業(yè)用戶大規(guī)模使用私人機(jī)構(gòu)提供的云計(jì)算服務(wù)，無論其技術(shù)優(yōu)勢有多強(qiáng)，都不可避免地讓這些私人機(jī)構(gòu)以“數(shù)據(jù)（信息）”的重要性挾制整個(gè)社會。對于信息社會而言，“信息”是至關(guān)重要的。另一方面，云計(jì)算中的數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)所有者以外的其他用戶云計(jì)算用戶是保密的，但是對于提供云計(jì)算的商業(yè)機(jī)構(gòu)而言確實(shí)毫無秘密可言。所有這些潛在的危險(xiǎn)，是商業(yè)機(jī)構(gòu)和政府機(jī)構(gòu)選擇云計(jì)算服務(wù)、特別是國外機(jī)構(gòu)提供的云計(jì)算服務(wù)時(shí)，不得不考慮的一個(gè)重要的前提。[應(yīng)用云物聯(lián)“物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。這有兩層意思：第一，物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)；第二，其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信。物聯(lián)網(wǎng)的兩種業(yè)務(wù)模式：1．MAI（M2MApplicationIntegration),內(nèi)部MaaS；2．MaaS（M2MAsAService),MMO,Multi-Tenants(多租戶模型）。隨著物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)量的增加，對數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算量的需求將帶來對“云計(jì)算”能力的要求：1．云計(jì)算：從計(jì)算中心到數(shù)據(jù)中心在物聯(lián)網(wǎng)的初級階段，PoP即可滿足需求；2．在物聯(lián)網(wǎng)高級階段，可能出現(xiàn)MVNO/MMO營運(yùn)商（國外已存在多年），需要虛擬化云計(jì)算技術(shù)，SOA等技術(shù)的結(jié)合實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的泛在服務(wù)：TaaS（everyTHINGAsAService)。云安全云安全(CloudSecurity)是一個(gè)從“云計(jì)算”演變而來的新名詞。云安全的策略構(gòu)想是：使用者越多，每個(gè)使用者就越安全，因?yàn)槿绱她嫶蟮挠脩羧?，足以覆蓋互聯(lián)網(wǎng)的每個(gè)角落，只要某個(gè)網(wǎng)站被掛馬或某個(gè)新木馬病毒出現(xiàn)，就會立刻被截獲?！霸瓢踩蓖ㄟ^網(wǎng)狀的大量客戶端對網(wǎng)絡(luò)中軟件行為的異常監(jiān)測，獲取互聯(lián)網(wǎng)中木馬、惡意程序的最新信息，推送到Server端進(jìn)行自動(dòng)分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發(fā)到每一個(gè)客戶端。十種方法1.密碼優(yōu)先如果我們討論的是理想的情況的話，那么你的用戶名和密碼對于每一個(gè)服務(wù)或網(wǎng)站都應(yīng)該是唯一的，而且要得到許可。理由很簡單：如果用戶名和密碼都是同一組，那么當(dāng)其中一個(gè)被盜了，其它的帳戶也同樣暴露了。2.檢查安全問題在設(shè)置訪問權(quán)限時(shí)，盡量避開那些瞥一眼就能看出答案的問題，例如，F(xiàn)acebook頭像。最好的方法選擇一個(gè)問題，而這個(gè)問題的答案卻是通過另一個(gè)問題的答案。例如，如果你選擇的問題是“小時(shí)候住在哪里”，答案最好是“黃色”之類的。3.試用加密方法無論這種方法是否可行，它都不失為一個(gè)好的想法。加密軟件需要來自用戶方面的努力，但它也有可能需要你去搶奪代碼憑證，因此沒有人能夠輕易獲得它。4.管理密碼這里講的是，你可能有大量的密碼和用戶名需要跟蹤照管。所以為了管理這些密碼，你需要有一個(gè)應(yīng)用程序和軟件在手邊，它們將會幫助你做這些工作。其中一個(gè)不錯(cuò)的選擇是LastPass。5.雙重認(rèn)證在允許用戶訪問網(wǎng)站之前可以會有兩中使用模式。因此除了用戶名和密碼之外，唯一驗(yàn)證碼也是必不可少的。這一驗(yàn)證碼可能是以短信的形式發(fā)送到你的手機(jī)上，然后進(jìn)行登錄。通過這種方法，即使其它人得到了你的憑證，但他們得不到唯一驗(yàn)證碼，這樣的他們的登錄就會遭到拒絕。6.不要猶豫，立刻備份當(dāng)涉及到云中數(shù)據(jù)保護(hù)時(shí)，人們被告知在物理硬盤上進(jìn)行數(shù)據(jù)備份時(shí)，這聽起來可能有些奇怪，但這確實(shí)是需要你去做的事。這就是為什么需要一遍一遍反復(fù)思考；你應(yīng)該直接在你的外部硬盤上備份數(shù)據(jù)，并隨身攜帶。7.完成即刪除為什么有都無限的數(shù)據(jù)存儲選擇時(shí)，我們還要找麻煩去做刪除工作呢？原因在于，你永遠(yuǎn)不知道有多少數(shù)據(jù)會變成潛在的危險(xiǎn)。如果來自于某家銀行帳戶的郵件或警告信息時(shí)間太長，已經(jīng)失去了價(jià)值，那么就刪除它。[4]8.注意登錄的地點(diǎn)有時(shí)我們從別人設(shè)備上登錄的次數(shù)，要比從自己設(shè)備上多得多。當(dāng)然，有進(jìn)我們也會忘記他人的設(shè)備可能會保存下我們的信息，保存在瀏覽器中。9.使用反病毒、反間諜軟件盡管是云數(shù)據(jù)，但使用這一方法的原因在于你第一次從系統(tǒng)中訪問云。因此，如果你的系統(tǒng)存在風(fēng)險(xiǎn)，那么你的在線數(shù)據(jù)也將存在風(fēng)險(xiǎn)。一旦你忘記加密，那么鍵盤監(jiān)聽就會獲得你的云廠商密碼，最終你將失去所有。10.時(shí)刻都要管住自己的嘴巴永遠(yuǎn)都不要把你的云存儲內(nèi)容與別人共享。保持密碼的秘密性是必須的。為了附加的保護(hù)功能，不要告訴別人你所有使用的廠商或服務(wù)是什么。[4]云存儲云存儲是在云計(jì)算(cloudcomputing)概念上延伸和發(fā)展出來的一個(gè)新的概念，是指通過集群應(yīng)用、HYPERLINK