大数据与云计算简答题.doc
3页1、.1、 云计算与大数据的定义、特征1、 云计算的定义:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。(维基百科)一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务,是一种崭新的分布式计算模式。云计算的类型可以分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Pass)、软件即服务(Saas)。2、云计算的特征:超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。(1) 服务资源池化:通过虚拟化技术,对存储、计算、内存、网络等资源化,按用户需求动态地分配。(2) 可扩展性:用户随时随地可以根据实际需要,快速弹性地请求和购买服务资源,扩展处理能力。(3) 宽带网络调用:用户使用各种客户端软件,通过网络调用云计算资源。(4) 可度量性:服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商,并可以根据具体使用类型收取费用。(5) 可靠性:自动检测失效节点,通过数据的冗余能够继续正常工作,提供高质量的服务,达到服务等级协议要求
2、。3、 大数据的定义:(维基百科)指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集,即大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。4、 大数据的特征(5V特征):(1) 数据体量(Volume)巨大,指收集和分析的数据量非常大,从TB级别跃升至PB级别;(2) 处理速度(Velocity)快,需要对数据进行近实时的分析;(3) 数据类别(Variety)大,大数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式;(4) 数据真实性(Veracity),大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的,研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。(5) 价值密度低,商业价值(Value)高,通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。2、 云计算安全,可信云以及用户对云计算信任的预期?由于云服务的“外包”特性,用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障,对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑,亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致
3、服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面:客观来说,云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标,而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度,因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑;主观方面,由于云计算模式下,用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成,用户丧失控制权,此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议,保证服务质量,并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致,那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性,需要明确3个方面的问题:1) 用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同,对于云安全性认定也不同。2) 服务行为的区分。不同类型服务涉及到的可信问题也不同。云上运行开放服务,云的便利性使其更具有竞争性;但是内部业务,涉及企业机密对服务环境的安全要求就会很高。3) 信任预期的度量。不同用户针对不同类型的服务,其安全诉求也不同。用户对云服务的信任预期可分为3类:1) 完全信任,用户完全信任
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