云计算底子
作业（问答题）
（1）总结云计算的特点。
- 透明的云端计算服务
- “无穷”多的计算资源，提供强盛的计算本事
- 按需分配，弹性伸缩，取用方便，成本低廉
- 资源共享，降低企业IT底子办法建设维护费用
- 应用摆设快速而轻易
- 软件/应勤奋能更新方便快捷
- 节省能源，绿色环保
- 集计算技能之大成，具有很强的技能性、工程型特点
（2）分析云计算的上风。
云计算作为当代信息技能的关键组成部分，为企业和个人提供了丰富的服务息争决方案，其上风可以从以下几个方面深入分析：
1.灵敏性与机动性：
- 快速摆设：用户可以即时获取计算资源，无论是服务器、存储空间照旧应用步伐，几分钟内就能完成资源的创建和摆设，极大地提高了业务上线速率。
- 机动扩展：云计算支持按需分配资源，可以根据业务负载自动扩展或缩减资源，满足业务高峰期和低谷期的需求变化，避免了过分投资和资源闲置。
2.成本节省：
- 按需付费：云计算采用订阅或按使用量计费模式，取代了传统的前期大量资源投入购买硬件和软件的做法，将固定成本转化为可变成本，减轻企业的财务压力。
- 资源利用率提升：通过多租户资源共享和高效的资源调理，云计算平台可以或许提高服务器、存储和其他底子办法的使用效率，避免了单个构造内部资源的浪费。
3.可扩展性和弹性：
- 动态扩展：云服务提供商的底子办法规模巨大，用户可以无缝地扩大或缩小资源规模，特别是在面临突发流量或项目需求变化时，可以或许快速应对而不影响服务质量。
- 高可用性：云计算通过冗余和分布式架构确保服务高可用，纵然部分硬件故障也不会导致服务制止。
4.安全性与合规性：
- 数据掩护：云服务商通常会采用高级的数据加密技能、多重身份验证、防火墙以及其他安全措施，提供可能超越传统本地摆设的安全水平。
- 备份与恢复：云服务自带劫难恢复和数据备份机制，有助于企业在发买卖外情况时快速恢复业务运作。
5.环球化摆设和协作：
- 环球覆盖：云服务允许用户在环球多个地理位置快速摆设应用和服务，支持跨国公司实现环球化的业务拓展。
- 即时协作：云情况有利于团队成员之间的远程协作，无论地理位置如何，都能访问同一套资源，协同办公。
6.技能创新和集成：
- 创新技能便捷接入：云计算平台上整合了大量的先进技能，如AI、大数据分析、物联网(IoT)、机器学习等，用户无需自行研发就能直接利用这些服务。
- 开发运维一体化（DevOps）：云计算促进了持续集成/持续摆设(CI/CD)实践，加速了软件产品的迭代和上市速率。
综上所述，云计算凭借其强盛的机动性、经济高效性、高可用性和安全性等特性，已经成为企业和开发者实行数字化转型、增强竞争力的战略工具。
• 云计算将提供一种新的计算模式和服务模式。云计算将是计算技能的一次重大厘革，作为以后计算发展的潮水将大大改变现有的计算模式，对计算技能领域本身以及各个应用行业都将带来重大的影响，提供更多的发展机会
• 通过云计算人们能获得前所未有的强盛计算本事，并能按需分配，按需付费，提升了本地计算本事但使用成本低廉，而且还能大幅减少不停升级软硬件系统的费用
• 通过云计算平台强盛的计算和存储本事，人们将能完成传统系统所无法完成的计算和处置处罚，开发出更强盛的应勤奋能，提供更多智能化应用
（3）云计算的关键技能有哪些？
主要包括以下关键技能
- 虚拟化技能：虚拟机的安装、设置、调理分配、使用、 故障检测与失效恢复等
- 云计算构架技能：研究解决适合于云计算的系统软硬 件构架
- 资源调理技能：解决物理或虚拟计算资源的自动化分 配、调理、配置、使用、负载均衡、接纳等资源管理
- 并行计算技能：针对大数据或复杂计算应用，解决数 据或计算任务切分和并行计算算法设计问题
- 大数据存储技能：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题
- 云安全技能：解决云计算系统的访问安全性、数据安 全性（包括数据私密性）等问题
- 云计算应用：面向各个行业的、差别情势的云计算应 用技能和系统
- 此外，还有云计算中心的节能和散热等工程技能问题
（4）什么是大数据？有哪些特征？
什么是大数据
大数据意指一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技能和工具处置处罚的数据集。
大数据技能形貌了一种新一代技能和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技能，从各种超大规模的数据中提取代价。
有哪些特征
大数据特征：
（1）数据量大（Volume）
大数据的起始计量单元至少是PB（1 000个TB）、EB（100万个TB）或ZB（10亿个TB）。非结构化数据的超大规模和增长，比结构化数据增长快10～50倍，是传统数据仓库的10～50倍。
（2）类型繁多（Variety）
大数据的类型可以包括网络日志、音频、视频、图片和地理位置信息等，具有异构性和多样性的特点，没有明显的模式，也没有连贯的语法和句义，多类型的数据对数据的处置处罚本事提出了更高的要求。
（3）代价密度低（Value）
大数据代价密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但代价密度较低，存在大量不干系信息。因此需要对将来趋势与模式做可预测分析，利用机器学习、人工智能等进行深度复杂分析。而如何通过强盛的机器学习算法更迅速地完成数据的代价提炼，是大数据时代亟待解决的难题。
（4）速率快、时效高（Velocity）
处置处罚速率快，时效性要求高，需要实时分析而非批量式分析，数据的输入、处置处罚和分析连贯性地处置处罚，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
（5）大数据和云计算有什么关系？
云计算是基于互联网的干系服务的增加、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。狭义云计算指IT底子办法的交付和使用模式，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、互联网干系，也可以是其他服务；它意味着，计算本事也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处置处罚并整理成为帮助企业经营决策提供更具参考代价的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技能上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处置处罚，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处置处罚、分布式数据库、云存储和虚拟化技能。
其他知识点
什么是云计算
通过会合式远程计算资源池 ，以按需分配方式 ，为终端用户提供强盛而便宜的计算服务本事
- 工业化摆设、商业化运作的大规模计算本事
- 一种新的 、可商业化的计算和服务模式
- 计算本事像水电煤气 一样，按需分配使用
- 资源池物理上对用户透明 就像在云端一样
云计算的分类
按云计算服务层面进行分类
- SaaS：Software as a Service 提供各种应用软件服务
- PaaS：Platform as a Service 提供软件支持平台服务
- IaaS：Infrastructure as a Service 提供接近于裸机(物理机或虚拟机)的计算资源 和底子办法服务
按云计算系统类型进行分类
公用云、私有云、社区云、混合云
大数据的类型
• 结构特征
– 结构化数据
– 非结构化/半结构化数据
• 获取和处置处罚方式
– 动态(流式/增量式/线上)/实时数据
– 静态(线下数据)/非实时数据
• 关联特征
– 无关联/简单关联数据(键值记录型数据)
– 复杂关联数据(图数据)
大数据其他知识点
并行计算底子
作业（问答题）
总结和分析MapReduce工作原理
MapReduce是一种编程模子和干系的实现，用于处置处罚和生成大型数据集。用户指定一个map函数，处置处罚一个键值对，生成一组中间键值对，以及一个redce函数，合并与同一个中间键干系联的全部中间值。
MapReduce的工作原理可以总结为将大规模的数据处置处罚任务分解为多个小的子任务，并在分布式集群上并行执行这些子任务。通过将计算任务分布到多个机器上，MapReduce可以或许实现高效的数据处置处罚和计算，并具有容错性和可伸缩性。
工作原理包括以下关键步调和组件：1. Map阶段：在MapReduce中，输入数据被分割成多个小的数据块，并由多个Map任务并行处置处罚。每个Map任务将输入数据块作为输入，并生成一系列键值对作为输出。2. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Map任务的输出被重新分区和排序，以便将具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。这个阶段的目的是将相同键的数据进行合并和分组。3. Reduce阶段：在Reduce阶段，每个Reduce任务接收到一组具有相同键的键值对，并对它们进行处置处罚。Reduce任务可以对这些数据进行聚合、计算或其他操作，并生成最终的输出结果。
其他知识点
为什么需要并行计算
- 贯穿整个计算机技能发展的焦点目的：提高计算性能！
- 提高计算机性能的主要手段：提高处置处罚器字长、提高集成度、流水线等微体系结构技能、提高处置处罚器频率
- 单核处置处罚器性能接近极限：1.VLSI集成度不可能无穷定提高 2.处置处罚器的指令级并行度提升接近极限 3.处置处罚器速率和存储器速率差异越来越大 4.功耗和散热大幅增加超过芯片承受本事
- 单处置处罚器向多核并行计算发展成为必然趋势
- 应用领域计算规模和复杂度大幅提高
上述问题的解决方案：并行计算
越来越多的研究和应用领域将需要使用并行计算技能、并行计算技能将对传统计算技能产生革命性的影响
并行计算技能的分类
按数据和指令处置处罚结构：
弗林(Flynn)分类
按并行类型
按存储访问构架
按系统类型
按计算特征
按并行步伐设计模子/方法
并行计算的主要技能问题
多核/多处置处罚器网络互连结构技能
存储访问体系结构
分布式数据与文件管理
并行计算任务分解与算法设计
并行步伐设计模子和方法
数据同步访问和通讯控制
可靠性设计与容错技能
并行计算软件框架平台
系统性能评价和步伐并行度评估
MPI并行步伐设计
MPI主要功能
用常规语言编程方式，全部节点运行同一个步伐，但处置处罚差别的数据
提供点对点通讯(Point-point communication)
提供同步通讯功能（壅闭通讯）
提供异步通讯功能（非壅闭通讯）
提供节点聚集通讯(Collective communication)
提供一对多的广播通讯
提供多节点计算同步控制
提供对结果的规约(Reduce)计算功能
提供用户自界说的复合数据类型传输
MPI的特点和不敷
MPI的特点
- 机动性好，适合于各种计算密集型的并行计算任务
- 独立于语言的编程规范，可移植性好
- 有许多开放机构或厂商实现并支持
MPI的不敷
- 无精良的数据和任务划分支持
- 缺少分布文件系统支持分布数据存储管理
- 通讯开销大，当计算问题复杂、节点数目很大时，难以处置处罚，性能大幅下降
- 无节点失效恢复机制，一旦有节点失效，可能导致计算过程无效
- 缺少精良的构架支持，步伐员需要考虑以上全部细节问题，步伐设计较为复杂
为什么需要大规模数据并行处置处罚？
为什么需要海量数据并行处置处罚技能？
海量数据及其处置处罚已经成为现实世界的急迫需求
处置处罚数据的本事大幅落后于数据增长，需要探求有效的数据密集型并行计算方法
海量数据隐含着更正确的事实
为什么需要MapReduce?
并行计算技能和并行步伐设计的复杂性
海量数据处置处罚需要有效的并行处置处罚技能
MapReduce是目前面向海量数据处置处罚最为成功的技能
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