云计算与大数据——云计算概述

本文介绍了云计算的基本概念及其在日常生活中的应用,包括在线办公、个人网盘、云游戏及物联网等方面,展示了云计算如何改变我们的生活方式。

什么是云计算

云计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。
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云计算在日常生活中的应用

其实云计算已经在我们的生活中发挥着作用,常用的APP、搜索引擎、听歌软件,他们的服务器都“跑”在云上,才能为我们提供服务。但这些于我们而言还是在间接接触云计算,真正直接使用云计算在我们的日常生活中有什么作用呢?这篇文章我们就来聊聊云计算在日常生活中的应用。

在线办公

虽然大家都不想工作,就想在家躺着还有钱拿,这显然不现实。不过使用云计算倒是可以先实现我们“在家”这个需求。购买一台云服务器,安装Windows以后,就相当于拥有了一台随时随地能使用的电脑,性能随需求而定,即使使用手机、Ipad等移动设备也可以轻松的链接上你的“云电脑”来处理工作事宜。

由于“云电脑”只是一个账号,并且可以随时随地登录使用,所以对于一些办公场地分散在不同地域的企业来说,使用“云电脑”办公,可以提升工作的协同度。例如开发一个项目时,大量文件上传需要耗费很多时间,如果在“云电脑”上操作,那么分隔两地的同事不需要再进行文件的交换,只需登录帐号就可以了。

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个人网盘

与我们日常已经在使用的网盘不同,直接在云计算服务商处购买的个人网盘服务,具有极强的私密性和安全性。目前我们在使用的网盘就像商场的存包处,不仅你可以用密码纸打开,商场也有要是或者其他技术打开来看看你放了什么东西在里面。个人网盘就像是买一个远程的保险箱,只有你自己能打开他,云服务商连钥匙带箱子一起给你,他也没有打开保险箱的权限。这对那些需要存储高机密数据的用户来说是十分重要的。

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云游戏

喜欢玩游戏的朋友有时候会因为自己电脑的配置不够错过很多大作,像之前大火的“吃鸡”,还有育碧出品的《刺客信条》等,都需要比较高的配置才能流畅运行。而云计算的发展为用户解决了这一问题。云游戏将游戏运行在云服务器上,用户只需要一个能接收画面的设备和畅通的网络就能尽情享受3A大作带来的快感。

去年十月份谷歌推出的云游戏服务就让测试玩家在Chrome浏览器上游玩了育碧出品的《刺客信条:奥德赛》,据反馈效果很好,相信随着5G的普及,在解决了网络这一云游戏最大障碍后,更多的玩家可以享受到更高质量的游戏。

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物联网

物联网的概念近几年也是大火,这一概念能够落地也是依赖于云计算技术的发展。物联网需要将各种智能设备记录、产生的数据进行分析,然后做出判断,这庞大的数据处理需要超强的算力才能完成,而云计算正具备这种能力。

落地到我们生活中,智能家居就是物联网的应用,未来搭配语音助手,我们可以说话就控制家里的空调、热水器、燃气灶等各种设施,或者设定让他们自动变换最适合的模式,为用户提供最舒适的居家环境。

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### 云计算大数据的基本概念及原理 #### 云计算基础概念 云计算是一种通过互联网提供动态可伸缩的虚拟化资源的技术。其核心在于资源共享和按需分配,能够显著降低企业的IT基础设施成本并提高灵活性[^1]。云计算通常分为三种主要的服务模式:IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务)。这些服务模式使得企业可以根据需求灵活获取计算、存储和其他资源。 此外,云计算还具备弹性扩展的能力,这意味着用户可以在业务增长时轻松增加资源,在需求减少时释放多余资源,从而优化资源配置效率[^4]。 #### 大数据基础概念 大数据无法用传统数据处理工具在合理时间内完成捕捉、管理和分析的数据集合。它的特点可以用“5V”概括:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)和Veracity(真实性)。大数据技术涉及数据采集、存储、处理和可视化等多个环节[^3]。 大数据平台通常是基于云计算构建的分布式计算框架,例如Hadoop和Spark。这种架构允许海量数据被高效地分割成多个部分,并由分布在不同节点上的计算机协同处理,最终汇总结果以供进一步决策使用[^1]。 #### 原理概述 云计算的工作原理依赖于数据中心内的虚拟化技术和自动化管理工具。通过虚拟化技术,物理服务器可以划分为多个独立的虚拟机实例,每个实例都可以运行自己的操作系统和应用程序。同时,自动化的管理系统负责监控整个系统的健康状况,并根据实际负载调整各组件之间的关系,确保整体性能最优[^2]。 相比之下,大数据则更多关注如何从庞杂的信息源中提取有用的知识点。这需要一系列复杂的算法和技术支持,比如MapReduce用于简化大规模数据集的操作流程;NoSQL数据库用来应对结构化程度较低或者完全无固定格式的数据类型等[^5]。 ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName="BigDataExample") data = sc.textFile("hdfs://path/to/largefile.txt") words = data.flatMap(lambda line: line.split()) wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b) print(wordCounts.collect()) ``` 上述代码展示了利用Apache Spark框架对大型文本文件执行单词计数任务的一个简单例子。这里体现了大数据处理过程中常见的几个阶段——读取原始资料、转换为适合后续运算的形式以及最后统计得出结论的部分过程[^5]。
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