1. 雲計算 大數據 網路安全 哪個好

隨著移動互聯網、互聯網+、大數據、雲計算的發展，各種網路安全事故頻繁發生，同時安全威脅手段日益隱蔽，帶來的危害則愈加嚴重。在這樣的形勢下，審視新環境下網路安全的新特點，並制定有針對性的措施就十分有必要。
網路安全事件愈演愈烈
東軟網路安全事業部副總經理張泉認為，與過去網路安全事件影響范圍、危害程度相對有限所不同的是，如今的網路安全事件波及范圍很廣，並且造成的影響也非常嚴重。
例如，今年10月份網易郵箱的用戶資料庫疑似泄露，數量多達5億條，其中包括用戶名、密碼、密碼提示問題和答案、注冊IP地址、生日等等，部分數據甚至在網上廣泛流傳;2014年8月，央視財經報道，支付寶用戶在連續10天時間里錢款不斷被人轉走，最蹊蹺的是，在這32萬元錢被轉走的過程中，支付寶戶主的手機竟然沒有收到任何簡訊提示;今年10月，滴滴出行、支付寶、攜程系統等無法訪問，給用戶造成了極大的不便。
張泉認為，網路安全問題所影響的主要是用戶數據的保密性、可用性和完整性。以上文所舉例子來說明，5億條網易郵箱數據疑似泄露涉及網路空間的保密性，支付寶賬戶被盜32萬侵犯了網路空間的完整性，滴滴出行、支付寶、攜程系統無法訪問則影響了網路空間的可用性。
2013年曝光的「棱鏡門」事件，則告訴人們網路安全問題已經上升為國家和國家之間的對抗，並且在某些國家發展成為了頗具規模的地下黑產業。而網路安全防護則通過做好收口工程、看門工程、鎖庫工程、補漏工程、底線工程，來抵禦網路安全風險。
面對網路安全事件愈演愈烈的形勢，張泉認為重新審視網路安全的新特點，並採取有效的防禦措施已是迫在眉睫。
大數據、雲計算帶來新挑戰
談到網路安全的新形勢，張泉認為，大數據和雲計算的出現，是目前網路安全環境變化的主要因素。
大數據和雲計算使得數據共享和超級計算成為可能，然而這就帶來了共享技術的漏洞，加大了數據損失、數據泄露的風險，對於惡意的內部用戶的訪問和竊取則是防不勝防。此外，審計服務以及通訊劫持、不安全的應用介面、惡意使用服務等都是大數據和雲計算帶來的新風險。因此，如何在不安全的環境中構造安全服務、如何強制遠程第三方實施安全策略、如何應對動態的安全邊界、如何應對虛擬化環境的安全挑戰、如何對雲中數據泄漏進行檢測、如何防止利用雲來進行安全攻擊成為雲計算和大數據環境下面臨的新課題。
大數據和雲計算改變了傳統的網路架構，使得遠程訪問和遠程式控制製成為可能，而黑客也能輕而易舉地進行遠程訪問和控制，這就為網路犯罪分子大開方便之門。此外，在大數據和雲計算環境下，互聯網所依賴的IP承載技術也將互聯網安全風險引入了新領域。
而從業務的前、中、後端來看，各個環境也存在著風險隱患。在前端客戶環節，客戶端、APP本身極具開放性，開發廠商、人員技術層出不清，普遍安全意識淡薄，更甚者缺少基本的安全驗證或驗證代碼明文傳輸;在中間應用環節，目前多數企業租用公有雲或政府私有雲，針對虛擬化、雲環境缺少針對彈性運算的跟蹤防護和多租戶隔離措施，雲環境中多種設備不同報警如何整合、海量事件和日誌如何分析、存儲和歸斂、人員操作如何審計和控制都是問題;而在後端服務環節，防止數據泄露、泄露事件回溯、泄露事件審計都是需要考慮的問題。
端到端的動態安全防護體系
東軟網路安全起步於1996年，目前已經經歷了以自主產品為中心、以自有解決方案為中心、網路安全產品及服務供應商共3個階段，面對各種病毒不斷爆發、數據中心大流量大並發的特點和網路帶寬的不斷增長，東軟推出了高性能產品以應對網路帶寬的快速增長趨勢。
Verizon 認為，67%的安全攻擊是從分支機構和中小組織入手的。對此，東軟建立了端到端防護體系以確保分支機構安全，通過從數據中心到分支機構的整體安全防護、高性能的下一代防火牆、有線及無線一體化的安全網關來守護數據中心和分支機構的安全。
近年來，國家提出了IT軟體自主可控的需求。針對這一趨勢，東軟聯合中標麒麟等推出了自主可控、安全可靠的NISG6000-AQKK V4.2——一款中國製造、擁有中國芯的完全自主知識產權下一代防火牆，吞吐量高達4G，超出業界最高水平的2倍，整機功耗小於100W，安全穩定。
此外，雲計算也對東軟的安全方案帶來了機遇，藉助雲計算的優勢，東軟推出了雲安全整體解決方案。同時，東軟還推出了基於許可權管控及安全運維的態勢感知平台大數據存儲平台。

2. 大數據傳輸公司有哪些

大數據傳輸的話，需要抄有一些專業的傳輸軟體，因為大數據的話，容量大，內容多，如果是傳輸速度慢的話，會影響效率。雲語科技提供大數據傳輸，鐳速作為雲語科技的一個產品，專門提供大數據傳輸服務，一站式的數據傳輸解決方案。

3. 現在大數據雲計算據說比較主流是嗎

一、從理論上看，復制
二者屬於不同層次的事情。雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題。
但是，巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范疇。因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個領域。
二、從應用上來看，
大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。
綜上，大數據與雲計算既有區別又相互聯系。
不過在使用時，由於大數據處理是為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現，交互使用。
大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。

4. 青雲李威：在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰

7月18日,"雲用戶生態發展論壇暨第三屆中國雲計算用戶大會"在北京國家會議中心召開。在下午的會議中，青雲QingCloud系統工程師及大數據平台負責人李威帶來主題為「大數據雲平台之最佳實踐」的精彩演講，以下是他的演講實錄：
李威：大家好，我是QingCloud青雲的系統工程師李威。今天我講的這個話題可能技術性有點強，可能需要大家費點腦子。分成幾大塊。第一，先說一下雲計算和大數據的關系。第二，在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰。第三，我們會講一下大數據平台它有一個比較基本的，或者說通用的一個系統架構是什麼樣子。最後，分享一些我們自己的，包括和在客戶那兒的一些跟大數據相關的最佳實踐。
大數據的例子，我就不說太多了，說一些我們的一些企業客戶的。比如說第一個是一個非常大型的一個跨國的一個互聯網社交企業。然後他們會用我們在雲上的大數據的一些平台，包括一些具體的技術，會做比如用戶畫像。就是你在社交網路裡面，然後為什麼推薦給你的朋友正好是你可能會認識的，然後為什麼推薦給你的信息可能就是你感興趣的。這個都是用戶畫像用大數據來做的。
第二，像一個非常大型的互聯網的金融企業，它會用大數據做一些風控分析。因為在互聯網金融，尤其是互聯網金融行業裡面，它之所以可以和傳統金融PK，就是因為它在風控這方面可以用大數據技術把風險控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，憑什麼沒有像以前傳統銀行各種人來調查你，沒有什麼抵押金，但是可以讓你用錢。包括政府部門海量信息檢索，比如它需要把全國的各種部門聯合起來，然後我需要有一個犯罪嫌疑人他有沒有可能在各個地方有一些其他數據，我可以搜索，可以挖掘，然後進行一些分析。
大數據很火，它跟雲計算到底什麼關系?其實我們認為大數據現在大家可能覺得到什麼地方都聽見大數據，其實很可能每個人說的不一樣，也得人說的是大數據平台，有的人說的是大數據的某個產品，有的人可能說的是大數據的某個應用，比如Alpha Go。
尤其在企業裡面，我們和客戶談的時候，客戶第一個比較想不明白的就是大數據的產品和技術太多了，而且每個場景都區別不是那麼明顯。所以，在大數據這個技術裡面，我們第一個要解決的就是到底怎麼選擇大數據的解決方案，怎麼為企業做大數據解決方案。但是，每個企業需求變化又特別大，或者有很多企業，就是傳統企業他們對大數據的需求不是非常明確，互聯網企業他們需求變化非常快。按照傳統的比如建一套大數據平台，可能花費很多成本，時間成本、人力成本，包括金錢。但是雲平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最後所有東西都變成伺服器。你要構建一個非常復雜方案的時候成本就低，因為你只需要按照服務構建的方式來做，而且這樣非常靈活，如果你發現其中方案某一部分有問題，你可以很快的替換掉，因為很多都是平台上的服務。所以，它可以滿足你的業務不確定性的需求，包括業務彈性的需求。因為大家知道現在變化太快了。
第二，雲計算給大數據帶來的好處是什麼?比如它可以自動化運維，一些復雜系統的安裝、部署、監控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常簡單就能做完。然後還有一些包括穩定、性能，這個不多說了，雲計算的好處大家肯定知道特別多，說幾個有意思的。
比如，網路和存儲，計算引擎的切換，這個比較有意思。也就是當你的平台足夠復雜，足夠大的時候，每塊部分都是一個伺服器，每一塊變成一個伺服器之後，可以非常靈活的替換掉它，把他換成別的產品實現，或者別的技術實現。後面就是Service Orchestration，就是比如你有一個界面，需要畫各種圖，或者工具也好，但是他們有一個非常致命的缺點，你畫的那個圖是不能執行的，就是是不能部署，不能執行的。Service Orchestration是給你一個大的拓撲圖，這也是青雲今年年初發布的一個產品，叫做資源編排。可以在雲平台把一整套的架構部署出來，這是雲上他們這些帶來的一些好處。
雲上大數據平台的挑戰。很多企業做大數據平台在物理機上做，為什麼沒有在雲上做?因為挑戰非常多。第一，穩定性的挑戰，比如高可用、災備。第二，性能。一直被人垢病的，因為你是虛擬機，肯定沒有網路機的硬碟快。在青雲第一個IaaS層的穩定性已經運行好幾年了，沒有太多可說的。垢病性能這一塊，我們去年做了軟體定義網路的2.0，2.0出來之後，這個是為雲計算，為大的IaaS平台專門研發的一套SDN，可以做到點對點之間的網路傳輸，可以達到物理網卡。第二，在硬碟這塊一直被垢病的，我們容器技術，可以把硬碟的技術降的非常低。第三個好處就是遷移，遷移技術非常好，因為現在已經有一些比較成形的，比如關系型資料庫和非關系型資料庫。
我們說解決這些挑戰之後，我們會有一個大數據的平台系統架構出來這個架構其實都是一個非常通用的架構。就是你可能在很多企業裡面，不管京東、美團、亞馬遜，可能看到的基本都是這樣的樣子。其實先從左開始看起，其實是一個數據的生命周期，就是數據從哪個地方收集，可能是日誌，可能是感測器，收集過來到中間的核心平台，最下面一層就是IaaS，青雲所有PaaS層的服務都是基於IaaS做的，就是都是在雲上面的。然後到第一個就是存儲。中間三個大塊，第一個叫實時計算，叫Storm，當然Twitter現在出來的可能宣稱比Storm更強。第二，就是Batch Processing，第三個就是Big SQL，包括像Kylim等。右邊就是你做所有平台可能都會做的，包括它的數據管理、監控、安全，包括用來做分布式的配置中心的一項東西。
所有的數據經過存儲、計算之後，你可能會通過一些，就是你想要一些非常好的用戶友好的方式使用這些數據，我們一般可能會把數據提交到比如說像一些交互性比較好的技術組件裡面，這樣在最上層，不管報表還是可視化，像Hadoop生態圈裡面比較流行的做可視化就比較方便。
我現在畫的這個圖裡面，基本上就是在大數據的生命周期裡面最核心的，或者說最主流的產品或者技術都涵蓋在裡面了，青雲自己的大數據平台也是按照這個架構來做的。
接下來先說一下，我會按照這個架構，挨個的挨個的說。第一，先說一下計算。計算上面最經典的就是Hadoop，這個圖不需要太多說。如果大家平時研究大數據，可以提一點，從2.0後之，它的HDFS有高可用，把之前的變成Yarn來支持，這樣會提升很大的性能。第二個計算型的架構就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做實時計算，Storm肯定首選的。MapRece延遲非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬碟非常高，Spark Streaming由於它是硬碟計算，所以計算還好。如果之前有一些Hadoop生態圈的基礎，可能選Spark比較好，如果不是要求非常實時，因為Spark平台非常強，它本身就是一個平台，現在的平台發展非常快，所以可能選Spark，對你要求非常高，現在我們碰見的客戶都有。第二，Big SQL裡面，提幾個，一個是Phoenix，提供了SQ語言上包裝的產品。第二種就是MPP的。
存儲。最初就是HDFS，第一，一定是為大文件設計的，不是為海量小文件設計的。如果想處理海量小文件，在青雲平台上有一個想像就是對象存儲，我們當時設計的時候不管文件什麼類型，不管文件什麼大小，都可以用這個存儲。HDFS為什麼不能存海量小文件，原因很簡單，像Linux裡面所有數據都有一個索引，如果存海量小文件，索引的數據有一個特點，不管數據文件大還是小，索引的數據都是一樣的大。存海量小文件的時候其實文件沒有多大，它會非常影響性能，導致數據整個存儲空間沒有利用慢，但是性能已經不可用了。
第二個比較主流的存儲就是Hbase，Hbase是架構在HDFS之上，它可以存非常寬的樣表，也可以存非常高的樣表，所有表的數據分布在每個節點上，其實它的架構比這個復雜多了。其實你可以看成對應一個表的概念。不知道大家有沒有人看Hbase，可能剛開始看Hbase比較費解，因為它是列式的存儲，和以前看到的資料庫解的不一樣。其實它的定義非常簡單，就是最上面，第二行那句話，是一個稀疏的、分布式的、多維的、持久化的一個影射。稀疏的就是是一個單位格的比，Hbase在存儲格式上已經解決了這個問題，可以存一個稀疏的表。第二，分布式的就不用解釋了。這個圖裡面可以看到有一些時間戳的概念在裡面，這是一個比如第一個是一個記錄的Row Key，然後有一個Column Families，然後有一個版本號。
存儲裡面的選型，剛才說了幾個，做存儲選型怎麼選?並不一定是一開始肯定會聽到很多人說Hbase一定比HDFS快，這些說法都是不責任的，都是一定要在什麼場景下。比如說Hadoop，這樣的方式就是在做全局文件掃描的時候是快的，但是像Hbase做隨機存儲的時候是快的，所以也是分場景的。但是像中間這個KUDU，昨天一個客戶說他們正在用一個KUDU，屬於一個中間的方案，介於HDFS和Hbase之間的一個存儲引擎，現在還沒有看到大規模的生產應用。這個就是今年年初做的一個數據倉庫，Greenplum Database，是去年開源的。之前Greenplum的核心就能工業他們自己出來，它最大的一個好處，我們覺得有幾個，第一個是標準的SQL，你可能看到很多市面上的產品都說支持SQL，但是其實都不是標準的。不是標準的意味著什麼?比如很多語法不一樣，你以前像數據工程師，數據分析師，他們用的比較高級的用法都沒法用。但是，Greenplum Database不一樣，因為它的核心計算引擎我們覺得比MySQL更好，它還有很多別的特點。
我們說完計算的產品，說完存儲的產品，接下來一些數據的傳輸。數據傳輸我們說一個最經典的Kafka，是分布式、可分區、多副本、低延遲的。低延遲什麼意思?左右這兩張圖長的很像，其實就是Kafka相當於進入和留出的數據，Kafka就是領英開源的，因為我們平台提供了Kafka服務，他們現在也在用，這是他們是使用出來的一個產品。意思就是Kafka的延遲非常低，基本數據不落下來，直接就出去了。
為什麼它可以這樣?有兩個非常本質的原因：第一，它在寫數據的時候是直接寫到PageCatch裡面，往外發的時候直接通過Linux發出去的，所以它的吞吐量延時非常低，這是兩個核心的原因。Kafka的架構非常簡單，就是三個松偶合的，比如最上層是它的生產者，然後是一個集群，中間是一個伺服器，Kafka的伺服器，下面是它的消費者。它的生產者一個集群都可以往broker裡面發數據，相當於broker把數據發到第一個Partition裡面，第二個發到第二個Partition裡面，Partition第一個主要概念就是你發布的消息是什麼，你生產出的消息相對於在Kafka裡面有幾個隊列，每個隊列就是一個Partition。
第二個集群就是它的消費者，消費者可以提比較重要的一點，它有一個消費組的概念，這個組的概念非常重要。當你想把一個Topic的消息想多播出去，想被很多個消費者處理的時候，這個時候需要建多個消費組，這個消息才能被多個消費者來消費。如果只建了一個消費組，哪怕這個消費組有好幾個消費者，每次都是由一個消費者處理的。第二個問題，就是消費組裡面消費者的數量，這裡面一個是兩個，一個是四個，就是一個消息裡面有四個Partition，如果有四個消費者，正好一對一，每個消費者消費一個Partition，如果只有一個消費者，有一個會消費兩個Partition。這種情況比較好。有一種情況要避免，就是比如有5個消費者，你那個Topic只有4個隊列，你就會浪費掉一個消費者。這個是需要注意的。
說完了計算，說完了存儲，說完了傳出，然後說一些我們碰到的問題。第一個大問題就是復制因子的問題，為什麼原生的不用考慮，但是雲上為什麼要獨特考慮呢?原因很簡單，因為在雲上面所有的服務都是基於IaaS做的，IaaS這一層本身有高可用，就是它的數據本身就是有副本的，如果你還照搬物理機上的做法，你就找三個副本，你想想2×3就是6個。所以，第一個就是要去副本，把它用兩個副本，這是我們最開始想的方案，用兩個副本就行了。但是，後來我們覺得兩個副本還是2×2=4，還是空間浪費上會多一點。
後來我們想更高級的方案是什麼?就是我們在IaaS這一層提供一種能力，讓PaaS層可以選擇，說我要幾個副本，就是變成一個選項，這樣比如像大數據這樣，或者非常脆弱的應用，但是有時候比如不需要，有它自己的一個副本的策略，完全不需要IaaS層的副本，這個時候就根據你自己的配置，或者根據你自己的產品的需要可以配置IaaS層的副本策略，這樣跟物理就是一樣的了。
這個參數調優，比如像典型的大數據裡面每個產品或者每個平台都有兩三百個參數，這個太正常了，這個時候做調優第一個重要的步驟就是你應該知道我們應該盡量去知道這些調優的參數之間什麼關系，他們之間到底什麼關系，不能只知道每一個參數是干什麼的，要不然調一個，影響另外一個，或者調按沒有任何反應，那是因為你沒有把這個關系搞清楚。像這樣的圖，可以把yarn裡面的Node Manager都弄的比它小，然後是yarn裡面分配的內存，這個之間的關系嘎明白，在做性能調優的時候是很重要的。
最後一個比較重要的最佳實踐就是在數據格式上，這個肯定很多人都會忽略。但是在大數據裡面非常重要，為什麼?因為數據很大，數據量非常大的時候，如果不注重數據格式就會導致這幾個問題。比如可能性能會下降，然後你的空間反而浪費了很多，成倍的上升。
其實數據格式比較注意的項非常多。我們挑出兩個比較重要的准則，第一這個數據格式要可分隔。可分隔支持的格式有這些，比較多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。
然後可塊壓縮的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON記錄。大家可以想一下，我們在大數據平台裡面計算都是並行計算，它所有的數據都是分開來計算的，然後每一個分片對它進行計算，所以，第二個是可塊壓縮的。其實還有很多點，比如數據格式是不是支持眼鏡的，像Avro就支持，就是數據格式的老版本和新版本還是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸縮，可壓縮，但是它只在Hadoop這個生態系統，不像Avro和Parquet。我們7月28號在北京飯店有一個青雲自己的用戶大會，我們只負責服務，上面都是各個行業的精英講他們自己技術的干貨，產品的干貨，我們是這樣形式做的。

5. 風雲大數據分析團隊是干什麼的

風雲大數據分析團隊是用來改變這個網路的方法和方式。

6. 大數據在雲計算中轉換的4個步驟

大數據在雲計算中轉換的4個步驟
如今的企業必須向顧客提供始終如一的高價值體驗，否則會失去顧客。他們正在求助於大數據技術。通過大數據分析，組織可以更好地了解他們的客戶，了解他們的習慣，並預測他們的需求，以提供更好的客戶體驗。但是，大數據轉換的路徑並不簡單。傳統資料庫管理和數據倉庫設備變得過於昂貴，難以維護和規模化。此外，他們無法應對當今面臨的挑戰，其中包括非結構化數據，物聯網(IoT)，流數據，以及數字轉型相結合的其他技術。大數據轉換的答案是雲計算。參與大數據決策的IT專業人士中有64%的人表示已將技術堆棧轉移到雲端，或正在擴大其實施。根據調研機構Forrester公司的研究，另外23%的企業計劃在未來12個月內轉向雲端。利用雲計算的好處是顯著的。調查對象最常引用的優勢是IT成本較低;競爭優勢;開拓新見解的能力;建立新客戶應用程序的能力;易於整合;有限的安全風險;並減少時間。大數據在雲端的挑戰雖然雲計算的好處是巨大的，但轉移大數據可能會帶來一些挑戰：具體來說：數據集成：66%的IT專業人士表示，數據集成在公共雲中變得更為復雜。安全性：61%表示關注數據訪問和存儲。傳統設施：64%的人表示從傳統基礎設施/系統過渡過於復雜。技能：67%的人表示擔心大數據所需技能和建設基礎設施的技能。克服雲計算挑戰的4個步驟 組織如何克服這些挑戰並將其轉化為機會?以下是利用雲計算進行大數據轉換的四個關鍵步驟：(1)數據集成如果組織具有多樣化且復雜的數據生態系統，那麼並非所有的雲或大數據技術都可以無縫地集成數據。選擇需要復雜數據轉換的目標技術可能並不理想。在選擇任何技術之前完成數據管道分析。這樣可以降低創建不連貫數據和不兼容系統的風險。(2)安全性如果組織的數據是機密和專有的，或者需要解決嚴格的安全和合規性要求，則可能會對數據放在雲端有所擔心。在這種情況下，具有高度自定義網路和加密功能的單租戶的私有雲解決方案可以為組織提供所需的大數據功能，以及專用環境的安全性。另外，請記住，公共雲並不意味著「不安全」。AWS和微軟Azure等領先供應商提供雲原生安全認證解決方案，並提供包括磁碟級加密和嚴格的授權，以及認證技術的選項。雲計算中的數據安全性正在快速成熟。許多具有嚴格的安全和合規要求的組織已經成功地利用公共雲上的大數據技術。(3)原有傳統系統從原來的傳統基礎架構的轉型總是涉及到數據遷移，通常會涉及這三個路徑的其中一個： ·提升和轉移：將現有工作負載轉移到雲基礎設施即服務，只是利用雲計算，存儲和網路功能，無需復雜的應用程序重寫，同時提供可擴展基礎架構的優勢。·隨著時間的推移，停用原有系統的數據：將現有數據保留在舊系統上，並將新數據直接發送到基於雲計算的新平台，無需數據遷移。新功能和功能被設計為雲就緒。·復雜的數據轉換：這涉及數據驅動應用程序的現代化，最適用於應用程序接近生命周期。其示例包括從大型機，AS / 400和較舊的關系資料庫管理系統轉移到新的資料庫，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大數據實現取決於不同的技能，包括開發人員，管理人員，雲計算和大型數據架構師。市場對這些專家供不應求，所以組織經常要求內部人員或合同人員超越其核心能力進行工作，這會減慢實現的速度。選擇以交鑰匙為基礎提供這些功能的供應商是更為經濟的。確保它在專用環境和公其雲上大規模管理多個復雜的大數據環境。結論大數據的應用已經成為許多行業的巨大差異。成功開展業務的公司已經在行業中脫穎而出，這些公司不能面對落後的風險。雲計算提供了最快，最安全，最具前途的大數據轉換途徑。 不要擔心數據集成，安全性，傳統系統或技能阻止組織進行正確的移動。這些都比人們想像的要容易得多。

7. 雲計算時代大數據遇到哪些困難

現階斷大數據的困難主要在如下幾點：
1、信息壁壘降低了大數據產業資源配置效內率。大數據產容業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。
2、 政府部門是社會信息的主要控制者，其信息又分別被不同部門和區域控制，而不同部門和區域間的數據標准各異，信息資源也就難以實現共享。
3、數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。
數據安全和隱私保護是大數據產業發展的世界性難題，這主要體現在三個方面：其一，數據的海量存儲增加了數據安防的難度，可能造成大量數據損壞或丟失，造成難以想像的後果；其二，在大數據時代，數據的多元性和復雜性要求人們形成更強的安全意識，但現實中不論企業還是個人的安全意識還沒有從傳統的非信息時代轉變過來，存在巨大潛在風險；其三，網路攻擊帶來了數據安全風險，隨著大數據在政府、金融、公共事業等領域的廣泛運用，數據泄露帶來的損失遠遠超出行業范疇，而是全局性的國家安全問題。

8. 傳統行業在雲端用AI處理大數據，這是什麼樣的風口

大數據時代必讀的十本書: 謝謝點贊 1、《大數據分析：點「數」成金》 你現在正坐在一座金礦之上，這些金子或被深埋於備份、存檔數據之中，或正藏在你眼前的數據集里，大數據是提升公司效益、大數據是拓展新的商業關系、大數據是制訂更直觀決策的秘訣所在，大數據足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用大數據、分析和駕馭大數據來獲得豐厚回報。 如今，大數據已成為企業發展戰略中的一枚重要「棋子」，任何組織若想跟上時代的腳步就必須張開雙臂擁抱大數據！大數據分析，盡在點數成金！ 2、《大數據: 戰略 技術 實踐 》 （1）全面剖析當前大數據領域中的主流技術，並配以行業應用實例和一線研發人員的獨到見解。 （2）配置精美彩插，多視角完美展現大數據的力量。 （3）學界知名專家、企業領袖 聯袂作序推薦。 3、《空間大數據信息基礎設施》 大數據計算是指規模在P級(1015)-E級(1018)-Z級（1021） 的極大規模數據處理。又指傳統文件系統、關系資料庫、並行處理等技術無法有效處理的極大規模數據計算。大數據計算是隨著網格計算、雲計算發展一起來的新一代數據處理技術。隨著國家空間信息基礎設施的逐步推進，研究和開發新一代的空間信息基礎設施技術成為迫切需求。大數據是空間信息最為典型的特徵。本書結合大數據計算的最新發展與國家空間信息基礎設施建設的發展，系統性的探討了一系列新一代空間大數據處理的相關技術和體系架構。 4、《大數據:大價值、大機遇、大變革》 不管你願意不願意，我們每天都在製造和分享大數據；不管你關心不關心，我們已經生活在大數據的包圍之中。大數據，這個在 2012 年突然火爆起來的詞彙，我們究竟該如何解讀？ 本書介紹了大數據產生的背景、大數據的特徵和大數據的發展趨勢，從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響，並認為大數據正影響著商業模式的轉變，大數據將帶來新的商業機會。能否對大數據進行處理、對大數據進行分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵！ 大數據，既是一場大機遇，也將引發一場大變革！ 5、《雲端時代殺手級應用:大數據分析》 胡世忠所著的《雲端時代殺手級應用(大數據分析)》分什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻3個部分。第一部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成怎樣的沖擊？第二部分完整介紹大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等各個行業，充分展現大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需技術及未來發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。 6、《大數據》 大數據的廣泛應用已經徹底地改變了人類世界，這場信息革命的號角正在吹響，郭曉科主編的這本《大數據》集納了全球關於「大數據」(Big Data)的最新研究成果，為讀者清晰勾勒出一幅「大數據」在社會各領域被廣泛應用的廣闊圖景，並前瞻性地描繪了未來的大數據世界。 7、《大數據時代的歷史機遇：產業變革與數據科學 》 大數據正以前所未有的速度，顛覆人們探索世界的方法、驅動產業間的融合與分立。《大數據時代的歷史機遇：產業變革與數據科學》全面的闡述大數據在社會、經濟、科學研究等方方面面的影響，大數據或許可以幫助大家澄清一些認知誤區，有助於大數據在各行各業落地生根。 大數據是「在多樣的或者大量的數據中快速獲取信息的能力」。 大數據是一種思維方式，必須融入到企業的每一個毛細血管中。大數據時代已經到來，正在引發一場革命！ 大數據正以前所未有的速度顛覆人們探索世界的方法，引起社會、經濟、學術、科研、國防、軍事等領域的深刻變革。大數據成為資產、產業垂直整合、泛互聯網化是大數據時代的三大發展趨勢。大數據資產成為和土地、資本、人力並駕齊驅的關鍵生產要素。圍繞大數據資產可以演繹跌宕起伏的產業大戲。 8、《跟隨大數據旅行》 這是一本短小而精悍的書，不需要花費太多時間就能夠讓讀者弄清楚大數據到底是什麼，還能幫助讀者了解大數據的來龍去脈以及未來大數據對各行各業帶來的影響與作用。大數據將帶來新的科技革命浪潮並推動管理變革、IT科技變革與業務變革、生態鏈變革以及分析變革。 9、《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》 《大數據：互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的「Web挖掘」課程材料，主要關注大數據環境下數據挖掘的實際演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前Web應用的許多重要話題。 10、《大數據的沖擊》 本書是日本最暢銷的大數據商業應用指南。書中結合野村綜合研究獨家披露的調查數據，網羅了美國、日本標桿企業與政府的應用案例，總結了大數據的商業模式，以及在大數據應用中需要注意的隱私問題，並就如何為大數據時代做好准備了深入的探討，提出了諸多有益的建議。 只有那些能夠盡早發現別人忽視的數據價值，並及時反映到業務中，從而樹立競爭優勢地位的數據驅動型企業，才能夠在如今充斥著多種多樣數據的時代中生存下來

9. 什麼是雲計算和大數據

什麼是雲計算和大數據？雲計算與大數據要學啥
近年來，雲計算可謂是出盡了風頭。無論是IT設備廠商、電信運營商，還是服務提供商、內容提供商，都紛紛「找門子」與雲計算「拉關系」，大家削尖了腦袋拚命地往雲計算這艘船上擠，如果自己的產品、理念或者技術與雲計算根本沾不上邊，那簡直都羞於見人。雲計算似乎無所不能，無處不在，一時間風靡全球。國內外各大媒體更是爭先恐後地追捧雲計算的獨特魅力。
雲計算就是把數據以最廉價的成本變成財富。這就像老闆跟更秘書的關系一樣一樣的，大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。信息社會，數據量不僅在快速增長，同時技術也在不斷提高，近幾年大多數企業都因為大數據二嘗到了甜頭。在海量數據的前提下，如果提取、處理和利用數據的成本超過了數據價值本身，那麼有價值相當於沒任何價值。來自公有雲、私有雲以及混合雲之上的究極雲計算，對於降低數據提取過程中的成本，成為了最合格的秘書。
第一次收集的數據中，一般而言，90%屬於無用數據，因此需要過濾出能為企業提供經濟利益的可用數據，看有了這個十八般武藝的秘書，省了多大的事兒啊，回到正題，在大量無用數據中，重點需過濾出兩大類，一是大量存儲著的臨時信息，幾乎不存在投入必要;二是從公司防火牆外部接入到內部的網路數據，價值極低。雲計算可以提供按需擴展的計算和存儲資源，可用來過濾掉無用數據，其中公有雲是處理防火牆外部網路數據的最佳選擇。
數據分析階段，可引入公有雲和混合雲技術，此外，類似Hadoop的分布式處理軟體平台可用於數據集中處理階段。當完成數據分析後，提供分析的原始數據不需要一直保留，可以使用私有雲把分析處理結果，即可用信息導入公司內部。