《智能制造概論》課件 第四講：智能制造的核心技術(shù)之-云計算與大數(shù)據(jù)

云計算與大數(shù)據(jù)6第六節(jié)1、概念：

云是互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

通俗的理解，云是互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。之所以稱為“云”，是因為互聯(lián)網(wǎng)在某些方面具有現(xiàn)實中云的特征:云一般都較大;它的規(guī)模可以動態(tài)伸縮，它的邊界是模糊的;云在空中飄忽不定，無法也無需確定它的具體位置，但它確實存在于某處。云計算的核心思想，是將大量用網(wǎng)絡(luò)連接的計算資源統(tǒng)一管理和調(diào)度云存儲，構(gòu)成一個計算資源池向用戶按需服務。一、

云計算2、特點超大規(guī)模：“云”具有相當?shù)囊?guī)模，Google云計算已經(jīng)擁有100多萬臺服務器，Amazon、IBM、微軟和Yahoo等公司的“云”均擁有幾十萬臺服務器?！霸啤蹦苜x予用戶前所未有的計算能力。虛擬化：支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取服務。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實體。高可靠性：“云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機更加可靠。通用性：不針對特定的應用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應用，同一片“云”可以同時支撐不同的應用運行。高可伸縮性：“云”的規(guī)模可以動態(tài)伸縮，滿足應用和用戶規(guī)模增長的需要。按需服務和及其廉價性：“云”是一個龐大的資源池，用戶按需購買?！霸啤钡墓眯院屯ㄓ眯允官Y源的利用率大幅提升;“云”設(shè)施可以建在電力資源豐富的地區(qū)，從而大幅降低能源成本。因此“云”具有前所未有的性能價格比。一、

云計算3、云計算架構(gòu)一、

云計算1、按照服務方式分類（1）基礎(chǔ)設(shè)施即服務層（IaaS）：以服務的形式提供虛擬硬件資源，如虛擬主機、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫等。用戶無需購買服務器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、存儲設(shè)備，只需通過互聯(lián)網(wǎng)租賃即可搭建自己的應用系統(tǒng)。（2）平臺即服務層（PaaS）：是指云計算服務商把公有的能力進行提取，以開放的接口，提供給個人及第三方進行開發(fā)及使用。如提供互聯(lián)網(wǎng)應用程序接口（API）或運行平臺，用戶基于服務引擎構(gòu)建該類服務。（3）軟件即服務層（SaaS）：是一種通過

Internet

提供軟件的商業(yè)模式。廠商將應用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務器上，客戶可以根據(jù)自己實際需求，通過互聯(lián)網(wǎng)向廠商定購所需的應用軟件服務，按定購服務的多少和時間長短向廠商支付費用，并通過互聯(lián)網(wǎng)獲得廠商提供的服務。用戶不用再購買軟件，而改用向提供商租用基于Web的軟件來管理企業(yè)經(jīng)營活動，用戶也無需對軟件進行維護，服務提供商會全權(quán)管理和維護軟件。軟件廠商在向客戶提供互聯(lián)網(wǎng)應用的同時，也提供軟件的離線操作和本地數(shù)據(jù)存儲，讓用戶隨時隨地都可以使用其定購的軟件和服務。對于許多小型企業(yè)來說，SaaS是采用先進技術(shù)的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎(chǔ)設(shè)施和應用程序的需要。在這種模式下，客戶不再像傳統(tǒng)模式那樣花費大量投資用于硬件、軟件、人員，而只需要支出一定的租賃服務費用，通過互聯(lián)網(wǎng)便可以享受到相應的硬件、軟件和維護服務，享有軟件使用權(quán)和不斷升級，這是網(wǎng)絡(luò)應用最具效益的營運模式。3、云計算架構(gòu)

國內(nèi)外主要的云計算服務提供商2、按照運營模式（部署方式）分類（1）私有云私有云是指企業(yè)自己使用的云，它所有提供的服務不是供外部人員使用，而是供企業(yè)內(nèi)部人員或分支機構(gòu)使用。私有云的部署比較適合于有眾多分支機構(gòu)的政府部門或大型企業(yè)。隨著這些大型企業(yè)數(shù)據(jù)中心的集中化，私有云將會成為企業(yè)部署

IT

系統(tǒng)的主流模式。（2）公共云公共云是指為外部用戶提供服務的云，它所有的服務是供外部人員使用，而不是企業(yè)自用。對于使用者而言，公共云的最大優(yōu)點是其所應用的程序、服務及相關(guān)數(shù)據(jù)都存放在云服務提供商處，自己無需做相應的投資和建設(shè)。是目前最流行的云計算模式。（3）混合云混合云把公用云模式與私有云模式結(jié)合在一起，是可供自己和用戶共同使用的云服務。相比較而言，混合云的部署方式對提供者的要求較高。企業(yè)可以將非關(guān)鍵的應用部署到公有云上來降低成本，而將安全性要求很高、非常關(guān)鍵的核心應用部署到完全私密的私有云上。3、云計算架構(gòu)

按照運營模式云計算可以分為公共云、私有云和混合云三種。公共云通常是指第三方提供商為用戶提供的通過Internet訪問使用的云，用戶可以使用相應的云服務但并不擁有云計算資源；私有云是指企業(yè)自行搭建的云計算基礎(chǔ)架構(gòu)，可以為企業(yè)自身或外部客戶提供獨享的云計算服務，基礎(chǔ)架構(gòu)搭建方擁有云計算資源的自主權(quán)；混合云是指既有私有云的基礎(chǔ)架構(gòu)，也使用公共云服務的模式。云計算的運營模式分類云計算是智能制造的重要領(lǐng)域。制造企業(yè)所管理的大量數(shù)據(jù)與云計算平臺相結(jié)合，衍生出了另一個概念——云制造。

云制造是先進的信息技術(shù)、制造技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等交叉融合的產(chǎn)品，是制造即服務理念的體現(xiàn)。云制造依據(jù)包括云計算在內(nèi)的當代信息技術(shù)前沿理念，支持制造業(yè)利用當下環(huán)境中廣泛的網(wǎng)絡(luò)資源，為產(chǎn)品提供高附加值、低成本和全球化制造的服務。云制造將實現(xiàn)對產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)、銷售、使用等全生命周期的相關(guān)資源的整合，提供標準、規(guī)范、可共享的制造服務模式。

云制造為制造業(yè)信息化提供了一種嶄新的理念與模式，其應用是一個長期的階段性漸進的過程。云制造的未來發(fā)展面臨著眾多關(guān)鍵技術(shù)的挑戰(zhàn)，除了云計算、物聯(lián)網(wǎng)、高性能計算、嵌入式系統(tǒng)等技術(shù)的綜合集成以外，基于知識的制造資源云端化、制造云管理引擎、云制造的應用協(xié)同、云制造可視化技術(shù)與用戶界面等技術(shù)均是未來需要攻克的重要技術(shù)。4、云計算的應用：云制造

大數(shù)據(jù)，指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)主要解決，海量數(shù)據(jù)的存儲和海量數(shù)據(jù)的分析計算問題。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。它們按照進率1024（2的十次方）來計算：1Byte=8bit1

KB

=1,024Bytes=8192bit1

MB

=1,024KB=1,048,576Bytes1

GB

=1,024MB=1,048,576KB1

TB

=1,024GB=1,048,576MB1

PB

=1,024TB=1,048,576GB1

EB

=1,024PB=1,048,576TB1

ZB

=1,024EB=1,048,576PB1

YB

=1,024ZB=1,048,576EB1

BB

=1,024YB=1,048,576ZB1

NB

=1,024BB=1,048,576YB1

DB

=1,024NB=1,048,576BB二、工業(yè)大數(shù)據(jù)1、大數(shù)據(jù)（bigdata）的概念1.Volume(大量)：

截止目前，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，而歷史上全人類總共說過的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。2.Velocity(高速)：這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的就是企業(yè)生命。天貓雙十一2017年3分01秒，天貓交易額超過100億。3.Variety(多樣)：類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以數(shù)據(jù)庫/文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。4.Value(低價值密度)：價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。也就是數(shù)據(jù)量越大，價值密度就越低，如何快速對有價值數(shù)據(jù)“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下待解決的難題。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)2、大數(shù)據(jù)的特點物流倉儲：大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)助力商家精細化運營、提升銷量、節(jié)約成本。零售：分析用戶消費習慣，為用戶購買商品提供方便，從而提升商品銷量。經(jīng)典案例，紙尿褲+啤酒。旅游：深度結(jié)合大數(shù)據(jù)能力與旅游行業(yè)需求，共建旅游產(chǎn)業(yè)智慧管理、智慧服務和智慧營銷的未來。商品廣告推薦：給用戶推薦可能喜歡的商品。保險：海量數(shù)據(jù)挖掘及風險預測，助力保險行業(yè)精準營銷，提升精細化定價能力。金融：多維度體現(xiàn)用戶特征，幫助金融機構(gòu)推薦優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風險。房產(chǎn)：大數(shù)據(jù)全面助力房地產(chǎn)行業(yè)，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，賣給更合適的人。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)3、大數(shù)據(jù)的作用工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設(shè)計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應用的總稱。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，同時還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和應用。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)4、工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念產(chǎn)品數(shù)據(jù)：設(shè)計、建模、工藝、加工、測試、維護數(shù)據(jù)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、零部件配置關(guān)系、變更記錄等。運營數(shù)據(jù)：組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務管理、生產(chǎn)設(shè)備、市場營銷、質(zhì)量控制、生產(chǎn)、采購、庫存、目標計劃、電子商務等。價值鏈數(shù)據(jù)：客戶、供應商、合作伙伴等。外部數(shù)據(jù)：經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、競爭對手數(shù)據(jù)等。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)4、工業(yè)大數(shù)據(jù)的種類

制造業(yè)企業(yè)需要管理的數(shù)據(jù)種類繁多，涉及大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：工業(yè)大數(shù)據(jù)除具有一般大數(shù)據(jù)的特征（數(shù)據(jù)量大、多樣、快速和價值密度低）外，還具有時序性、強關(guān)聯(lián)性、準確性、閉環(huán)性等特征。（1）數(shù)據(jù)容量大(Volume)：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息；工業(yè)數(shù)據(jù)體量比較大，大量機器設(shè)備的高頻數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)持續(xù)涌入，大型工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集將達到PB級甚至EB級別。（2）多樣(Variety)：指數(shù)據(jù)類型的多樣性和來源廣泛；工業(yè)數(shù)據(jù)分布廣泛，分布于機器設(shè)備、工業(yè)產(chǎn)品、管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等各個環(huán)節(jié)；并且結(jié)構(gòu)復雜，既有結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的傳感數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（3）快速(Velocity)：指獲得和處理數(shù)據(jù)的速度。工業(yè)數(shù)據(jù)處理速度需求多樣，生產(chǎn)現(xiàn)場級要求時限時間分析達到毫秒級，管理與決策應用需要支持交互式或批量數(shù)據(jù)分析。（4）價值密度低(Value)：工業(yè)大數(shù)據(jù)更強調(diào)用戶價值驅(qū)動和數(shù)據(jù)本身的可用性，包括：提升創(chuàng)新能力和生產(chǎn)經(jīng)營效率，及促進個性化定制、服務化轉(zhuǎn)型等智能制造新模式變革。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)5、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征

（5）時序性(Sequence)：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強的時序性，如訂單、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。（6）強關(guān)聯(lián)性(Strong-Relevance)：一方面，產(chǎn)品生命周期同一階段的數(shù)據(jù)具有強關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品零部件組成、工況、設(shè)備狀態(tài)、維修情況、零部件補充采購等；另一方面，產(chǎn)品生命周期的研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)、服務等不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間需要進行關(guān)聯(lián)。（7）準確性(Accuracy)：主要指數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性，更加關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，以及處理、分析技術(shù)和方法的可靠性。對數(shù)據(jù)分析的置信度要求較高，僅依靠統(tǒng)計相關(guān)性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業(yè)應用，需要將物理模型與數(shù)據(jù)模型結(jié)合，挖掘因果關(guān)系。（8）閉環(huán)性(Closed-loop)：包括產(chǎn)品全生命周期橫向過程中數(shù)據(jù)鏈條的封閉和關(guān)聯(lián)，以及智能制造縱向數(shù)據(jù)采集和處理過程中，需要支撐狀態(tài)感知、分析、反饋、控制等閉環(huán)場景下的動態(tài)持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。由于以上特征，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的一個應用行業(yè)，在具有廣闊應用前景的同時，對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)也提出了很大的挑戰(zhàn)。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)5、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征

（5）時序性(Sequence)：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強的時序性，如訂單、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。（6）強關(guān)聯(lián)性(Strong-Relevance)：一方面，產(chǎn)品生命周期同一階段的數(shù)據(jù)具有強關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品零部件組成、工況、設(shè)備狀態(tài)、維修情況、零部件補充采購等；另一方面，產(chǎn)品生命周期的研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)、服務等不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間需要進行關(guān)聯(lián)。（7）準確性(Accuracy)：主要指數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性，更加關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，以及處理、分析技術(shù)和方法的可靠性。對數(shù)據(jù)分析的置信度要求較高，僅依靠統(tǒng)計相關(guān)性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業(yè)應用，需要將物理模型與數(shù)據(jù)模型結(jié)合，挖掘因果關(guān)系。（8）閉環(huán)性(Closed-loop)：包括產(chǎn)品全生命周期橫向過程中數(shù)據(jù)鏈條的封閉和關(guān)聯(lián)，以及智能制造縱向數(shù)據(jù)采集和處理過程中，需要支撐狀態(tài)感知、分析、反饋、控制等閉環(huán)場景下的動態(tài)持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。由于以上特征，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的一個應用行業(yè)，在具有廣闊應用前景的同時，對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)也提出了很大的挑戰(zhàn)。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)5、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)6、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用

企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以越來越快的速度在增加，很多企業(yè)也就順勢將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中。大數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)的應用主要體現(xiàn)在三方面：

一是基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品價值挖掘。通過對產(chǎn)品及相關(guān)數(shù)據(jù)進行二次挖掘，創(chuàng)造新價值。

二是提升服務型生產(chǎn)。提升服務型生產(chǎn)就是增加服務在生產(chǎn)（產(chǎn)品）的價值比重。

三是創(chuàng)新商業(yè)模式。商業(yè)模式創(chuàng)新主要體現(xiàn)在兩個方面，一是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)，工業(yè)企業(yè)對外能提供什么樣的創(chuàng)新性商業(yè)服務；二是在工業(yè)大數(shù)據(jù)背景下，能接受什么樣的新型的商業(yè)服務。

三、云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系云計算與大數(shù)據(jù)之間是相輔相成，相得益彰的關(guān)系。大數(shù)據(jù)挖掘處理需要云計算作為平臺，而大數(shù)據(jù)涵蓋的價值和規(guī)律則能夠使云計算更好的與行業(yè)應用結(jié)合并發(fā)揮更大的作用。云計算將計算資源作為服務支撐大數(shù)據(jù)的挖掘，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是對實時交互的海量數(shù)據(jù)查詢、分析提供了各自需要的價值信息。云計算是硬件資源的虛擬化，關(guān)鍵在于是集合這些大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理，重點在于捕捉和計算。云計算的云計算技術(shù)就是一個容器，大數(shù)據(jù)正是存放在這個容器中的水，大數(shù)據(jù)是要依靠云計算技術(shù)來進行存儲和計算的。云計算將計算資源作為服務支撐大數(shù)據(jù)的挖掘，而大數(shù)據(jù)涵蓋的價值和規(guī)律則能夠使云計算更好的與行業(yè)應用結(jié)合并發(fā)揮更大的作用;大數(shù)據(jù)的信息隱私保護是云計算大數(shù)據(jù)快速發(fā)展和運用的重要前提，而云計算與大數(shù)據(jù)相結(jié)合將成為人類認識事物的新的工具。

大數(shù)據(jù)的信息隱私保護是云計算大數(shù)據(jù)快速發(fā)展和運用的重要前提。沒有信息安全也就沒有云服務的安全。產(chǎn)業(yè)及服務要健康、快速的發(fā)展就需要得到用戶的信賴，就需要科技界和產(chǎn)業(yè)界更加重視云計算的安全問題，更加注意大數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護問題。從技術(shù)層面進行深度的研發(fā)，嚴防和打擊病毒和黑客的攻擊。同時加快立法的進度，維護良好的信息服務的環(huán)境。全球互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)二、云計算大數(shù)據(jù)平臺的主要技術(shù)框架（一）Hadoop簡介Hadoop是一個海量數(shù)據(jù)分布式處理的開源軟件框架，Hadoop能支持PB級海量數(shù)據(jù)，可擴展性強。可靠、高效、可擴展和開源的特性，使Hadoop技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，并在2008年成為Apache的頂級項目。從2003年Google公開發(fā)布MapReduce的思想，到2006年Amazon使用Hadoop成為全球最早提供成熟云計算服務的供應商之一，再到如今IBM、微軟、DELL、EMC2、阿里巴巴、騰訊各大國內(nèi)外廠商都商用了自己的Hadoop平臺，Hadoop已經(jīng)取得了輝煌的成績，得到了越來越廣泛的應用?；贖adoop的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計（二）Spark簡介Spark是一款開源的基于內(nèi)存計算的分布式計算系統(tǒng)，能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行快速分析處理。Spark項目2010年由加州伯克利大學AMP實驗室開發(fā)，2014年2月，Spark成為Apache軟件基金會的頂級開源項目，Spark基于內(nèi)存計算實現(xiàn)，加快了數(shù)據(jù)分析處理速度。HadoopMapReduce以批處理方式處理數(shù)據(jù)，每個任務都需要HDFS的讀寫，耗時較大，在機器學習和數(shù)據(jù)庫查詢等數(shù)據(jù)計算過程中，Spark的處理速度可以達到HadoopMapReduce的100倍以上。因此，對于實時要求較高的分析處理，Spark較為適用；對于非實時的海量數(shù)據(jù)分析應用，HadoopMapReduce更加合適。三、國內(nèi)外大數(shù)據(jù)/云計算平臺的應用現(xiàn)狀（一）Hadoop的應用1.國外企業(yè)Facebook、Amazon、Yahoo、Twitter和Hulu等互聯(lián)網(wǎng)信息提供商和電商基于Hadoop平臺為用戶提供快速的服務和精準的分析。IBM、甲骨文和HP等解決方案提供商、設(shè)備商，主要基于Hadoop架構(gòu)為企業(yè)客戶提供大數(shù)據(jù)應用產(chǎn)品和解決方案。（1）百度搜索巨頭百度圍繞數(shù)據(jù)而生，通過語義分析精準理解搜索需求進而從海量數(shù)據(jù)中找準結(jié)果，以及精準的搜索引擎關(guān)鍵字廣告百度基于Hadoop的海量數(shù)據(jù)處理平臺，平均每天處理的任務數(shù)和數(shù)據(jù)量分別超過120000個和20PB。2.國內(nèi)企業(yè)在此方面，知名國內(nèi)企業(yè)有百度、阿里巴巴、騰訊（BAT）和華為、中興等。（2）阿里巴巴淘寶是目前中國最大的C2C電子商務平臺，也是國內(nèi)第一批采用Hadoop技術(shù)進行數(shù)據(jù)平臺升級的公司之一。從2008年開始，淘寶就開始研究基于Hadoop的數(shù)據(jù)處理平臺“云梯(CloudLadder)”云梯使用的Hadoop集群是全國最大的Hadoop集群之一，它支撐了淘寶整個數(shù)據(jù)分析工作，目前整個集群達到1700個節(jié)點，數(shù)據(jù)總?cè)萘?4.3PB，并且以每天255TB的速度不斷增長。（3）騰訊騰訊是中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的旗艦之一，騰訊業(yè)務已從最初的即時通信工具QQ擴展到涵蓋社交網(wǎng)絡(luò)、在線游戲、電子商務、新聞門戶、搜索等各類網(wǎng)絡(luò)服務。騰訊以其自主開發(fā)的臺風（Typhoon）云計算平臺進行在線數(shù)據(jù)處理和離線批量數(shù)據(jù)處理。同時，騰訊內(nèi)部的技術(shù)團隊也應用Hadoop技術(shù)解決一些海量數(shù)據(jù)環(huán)境下的特殊問題，例如網(wǎng)頁分析、數(shù)據(jù)挖掘等，騰