1. 云计算 大数据 网络安全 哪个好

随着移动互联网、互联网+、大数据、云计算的发展，各种网络安全事故频繁发生，同时安全威胁手段日益隐蔽，带来的危害则愈加严重。在这样的形势下，审视新环境下网络安全的新特点，并制定有针对性的措施就十分有必要。
网络安全事件愈演愈烈
东软网络安全事业部副总经理张泉认为，与过去网络安全事件影响范围、危害程度相对有限所不同的是，如今的网络安全事件波及范围很广，并且造成的影响也非常严重。
例如，今年10月份网易邮箱的用户数据库疑似泄露，数量多达5亿条，其中包括用户名、密码、密码提示问题和答案、注册IP地址、生日等等，部分数据甚至在网上广泛流传;2014年8月，央视财经报道，支付宝用户在连续10天时间里钱款不断被人转走，最蹊跷的是，在这32万元钱被转走的过程中，支付宝户主的手机竟然没有收到任何短信提示;今年10月，滴滴出行、支付宝、携程系统等无法访问，给用户造成了极大的不便。
张泉认为，网络安全问题所影响的主要是用户数据的保密性、可用性和完整性。以上文所举例子来说明，5亿条网易邮箱数据疑似泄露涉及网络空间的保密性，支付宝账户被盗32万侵犯了网络空间的完整性，滴滴出行、支付宝、携程系统无法访问则影响了网络空间的可用性。
2013年曝光的“棱镜门”事件，则告诉人们网络安全问题已经上升为国家和国家之间的对抗，并且在某些国家发展成为了颇具规模的地下黑产业。而网络安全防护则通过做好收口工程、看门工程、锁库工程、补漏工程、底线工程，来抵御网络安全风险。
面对网络安全事件愈演愈烈的形势，张泉认为重新审视网络安全的新特点，并采取有效的防御措施已是迫在眉睫。
大数据、云计算带来新挑战
谈到网络安全的新形势，张泉认为，大数据和云计算的出现，是目前网络安全环境变化的主要因素。
大数据和云计算使得数据共享和超级计算成为可能，然而这就带来了共享技术的漏洞，加大了数据损失、数据泄露的风险，对于恶意的内部用户的访问和窃取则是防不胜防。此外，审计服务以及通讯劫持、不安全的应用接口、恶意使用服务等都是大数据和云计算带来的新风险。因此，如何在不安全的环境中构造安全服务、如何强制远程第三方实施安全策略、如何应对动态的安全边界、如何应对虚拟化环境的安全挑战、如何对云中数据泄漏进行检测、如何防止利用云来进行安全攻击成为云计算和大数据环境下面临的新课题。
大数据和云计算改变了传统的网络架构，使得远程访问和远程控制成为可能，而黑客也能轻而易举地进行远程访问和控制，这就为网络犯罪分子大开方便之门。此外，在大数据和云计算环境下，互联网所依赖的IP承载技术也将互联网安全风险引入了新领域。
而从业务的前、中、后端来看，各个环境也存在着风险隐患。在前端客户环节，客户端、APP本身极具开放性，开发厂商、人员技术层出不清，普遍安全意识淡薄，更甚者缺少基本的安全验证或验证代码明文传输;在中间应用环节，目前多数企业租用公有云或政府私有云，针对虚拟化、云环境缺少针对弹性运算的跟踪防护和多租户隔离措施，云环境中多种设备不同报警如何整合、海量事件和日志如何分析、存储和归敛、人员操作如何审计和控制都是问题;而在后端服务环节，防止数据泄露、泄露事件回溯、泄露事件审计都是需要考虑的问题。
端到端的动态安全防护体系
东软网络安全起步于1996年，目前已经经历了以自主产品为中心、以自有解决方案为中心、网络安全产品及服务供应商共3个阶段，面对各种病毒不断爆发、数据中心大流量大并发的特点和网络带宽的不断增长，东软推出了高性能产品以应对网络带宽的快速增长趋势。
Verizon 认为，67%的安全攻击是从分支机构和中小组织入手的。对此，东软建立了端到端防护体系以确保分支机构安全，通过从数据中心到分支机构的整体安全防护、高性能的下一代防火墙、有线及无线一体化的安全网关来守护数据中心和分支机构的安全。
近年来，国家提出了IT软件自主可控的需求。针对这一趋势，东软联合中标麒麟等推出了自主可控、安全可靠的NISG6000-AQKK V4.2——一款中国制造、拥有中国芯的完全自主知识产权下一代防火墙，吞吐量高达4G，超出业界最高水平的2倍，整机功耗小于100W，安全稳定。
此外，云计算也对东软的安全方案带来了机遇，借助云计算的优势，东软推出了云安全整体解决方案。同时，东软还推出了基于权限管控及安全运维的态势感知平台大数据存储平台。

2. 大数据传输公司有哪些

大数据传输的话，需要抄有一些专业的传输软件，因为大数据的话，容量大，内容多，如果是传输速度慢的话，会影响效率。云语科技提供大数据传输，镭速作为云语科技的一个产品，专门提供大数据传输服务，一站式的数据传输解决方案。

3. 现在大数据云计算据说比较主流是吗

一、从理论上看，复制
二者属于不同层次的事情。云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题。
但是，巨量数据处理依然属于计算问题的研究范畴。因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个领域。
二、从应用上来看，
大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
综上，大数据与云计算既有区别又相互联系。
不过在使用时，由于大数据处理是为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现，交互使用。
大数据注重的是数据分析，云计算是偏向计算机软硬件架构与应用。

4. 青云李威：在云上做大数据平台有什么独特的挑战

7月18日,"云用户生态发展论坛暨第三届中国云计算用户大会"在北京国家会议中心召开。在下午的会议中，青云QingCloud系统工程师及大数据平台负责人李威带来主题为“大数据云平台之最佳实践”的精彩演讲，以下是他的演讲实录：
李威：大家好，我是QingCloud青云的系统工程师李威。今天我讲的这个话题可能技术性有点强，可能需要大家费点脑子。分成几大块。第一，先说一下云计算和大数据的关系。第二，在云上做大数据平台有什么独特的挑战。第三，我们会讲一下大数据平台它有一个比较基本的，或者说通用的一个系统架构是什么样子。最后，分享一些我们自己的，包括和在客户那儿的一些跟大数据相关的最佳实践。
大数据的例子，我就不说太多了，说一些我们的一些企业客户的。比如说第一个是一个非常大型的一个跨国的一个互联网社交企业。然后他们会用我们在云上的大数据的一些平台，包括一些具体的技术，会做比如用户画像。就是你在社交网络里面，然后为什么推荐给你的朋友正好是你可能会认识的，然后为什么推荐给你的信息可能就是你感兴趣的。这个都是用户画像用大数据来做的。
第二，像一个非常大型的互联网的金融企业，它会用大数据做一些风控分析。因为在互联网金融，尤其是互联网金融行业里面，它之所以可以和传统金融PK，就是因为它在风控这方面可以用大数据技术把风险控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，凭什么没有像以前传统银行各种人来调查你，没有什么抵押金，但是可以让你用钱。包括政府部门海量信息检索，比如它需要把全国的各种部门联合起来，然后我需要有一个犯罪嫌疑人他有没有可能在各个地方有一些其他数据，我可以搜索，可以挖掘，然后进行一些分析。
大数据很火，它跟云计算到底什么关系?其实我们认为大数据现在大家可能觉得到什么地方都听见大数据，其实很可能每个人说的不一样，也得人说的是大数据平台，有的人说的是大数据的某个产品，有的人可能说的是大数据的某个应用，比如Alpha Go。
尤其在企业里面，我们和客户谈的时候，客户第一个比较想不明白的就是大数据的产品和技术太多了，而且每个场景都区别不是那么明显。所以，在大数据这个技术里面，我们第一个要解决的就是到底怎么选择大数据的解决方案，怎么为企业做大数据解决方案。但是，每个企业需求变化又特别大，或者有很多企业，就是传统企业他们对大数据的需求不是非常明确，互联网企业他们需求变化非常快。按照传统的比如建一套大数据平台，可能花费很多成本，时间成本、人力成本，包括金钱。但是云平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最后所有东西都变成服务器。你要构建一个非常复杂方案的时候成本就低，因为你只需要按照服务构建的方式来做，而且这样非常灵活，如果你发现其中方案某一部分有问题，你可以很快的替换掉，因为很多都是平台上的服务。所以，它可以满足你的业务不确定性的需求，包括业务弹性的需求。因为大家知道现在变化太快了。
第二，云计算给大数据带来的好处是什么?比如它可以自动化运维，一些复杂系统的安装、部署、监控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常简单就能做完。然后还有一些包括稳定、性能，这个不多说了，云计算的好处大家肯定知道特别多，说几个有意思的。
比如，网络和存储，计算引擎的切换，这个比较有意思。也就是当你的平台足够复杂，足够大的时候，每块部分都是一个服务器，每一块变成一个服务器之后，可以非常灵活的替换掉它，把他换成别的产品实现，或者别的技术实现。后面就是Service Orchestration，就是比如你有一个界面，需要画各种图，或者工具也好，但是他们有一个非常致命的缺点，你画的那个图是不能执行的，就是是不能部署，不能执行的。Service Orchestration是给你一个大的拓扑图，这也是青云今年年初发布的一个产品，叫做资源编排。可以在云平台把一整套的架构部署出来，这是云上他们这些带来的一些好处。
云上大数据平台的挑战。很多企业做大数据平台在物理机上做，为什么没有在云上做?因为挑战非常多。第一，稳定性的挑战，比如高可用、灾备。第二，性能。一直被人垢病的，因为你是虚拟机，肯定没有网络机的硬盘快。在青云第一个IaaS层的稳定性已经运行好几年了，没有太多可说的。垢病性能这一块，我们去年做了软件定义网络的2.0，2.0出来之后，这个是为云计算，为大的IaaS平台专门研发的一套SDN，可以做到点对点之间的网络传输，可以达到物理网卡。第二，在硬盘这块一直被垢病的，我们容器技术，可以把硬盘的技术降的非常低。第三个好处就是迁移，迁移技术非常好，因为现在已经有一些比较成形的，比如关系型数据库和非关系型数据库。
我们说解决这些挑战之后，我们会有一个大数据的平台系统架构出来这个架构其实都是一个非常通用的架构。就是你可能在很多企业里面，不管京东、美团、亚马逊，可能看到的基本都是这样的样子。其实先从左开始看起，其实是一个数据的生命周期，就是数据从哪个地方收集，可能是日志，可能是传感器，收集过来到中间的核心平台，最下面一层就是IaaS，青云所有PaaS层的服务都是基于IaaS做的，就是都是在云上面的。然后到第一个就是存储。中间三个大块，第一个叫实时计算，叫Storm，当然Twitter现在出来的可能宣称比Storm更强。第二，就是Batch Processing，第三个就是Big SQL，包括像Kylim等。右边就是你做所有平台可能都会做的，包括它的数据管理、监控、安全，包括用来做分布式的配置中心的一项东西。
所有的数据经过存储、计算之后，你可能会通过一些，就是你想要一些非常好的用户友好的方式使用这些数据，我们一般可能会把数据提交到比如说像一些交互性比较好的技术组件里面，这样在最上层，不管报表还是可视化，像Hadoop生态圈里面比较流行的做可视化就比较方便。
我现在画的这个图里面，基本上就是在大数据的生命周期里面最核心的，或者说最主流的产品或者技术都涵盖在里面了，青云自己的大数据平台也是按照这个架构来做的。
接下来先说一下，我会按照这个架构，挨个的挨个的说。第一，先说一下计算。计算上面最经典的就是Hadoop，这个图不需要太多说。如果大家平时研究大数据，可以提一点，从2.0后之，它的HDFS有高可用，把之前的变成Yarn来支持，这样会提升很大的性能。第二个计算型的架构就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做实时计算，Storm肯定首选的。MapRece延迟非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬盘非常高，Spark Streaming由于它是硬盘计算，所以计算还好。如果之前有一些Hadoop生态圈的基础，可能选Spark比较好，如果不是要求非常实时，因为Spark平台非常强，它本身就是一个平台，现在的平台发展非常快，所以可能选Spark，对你要求非常高，现在我们碰见的客户都有。第二，Big SQL里面，提几个，一个是Phoenix，提供了SQ语言上包装的产品。第二种就是MPP的。
存储。最初就是HDFS，第一，一定是为大文件设计的，不是为海量小文件设计的。如果想处理海量小文件，在青云平台上有一个想象就是对象存储，我们当时设计的时候不管文件什么类型，不管文件什么大小，都可以用这个存储。HDFS为什么不能存海量小文件，原因很简单，像Linux里面所有数据都有一个索引，如果存海量小文件，索引的数据有一个特点，不管数据文件大还是小，索引的数据都是一样的大。存海量小文件的时候其实文件没有多大，它会非常影响性能，导致数据整个存储空间没有利用慢，但是性能已经不可用了。
第二个比较主流的存储就是Hbase，Hbase是架构在HDFS之上，它可以存非常宽的样表，也可以存非常高的样表，所有表的数据分布在每个节点上，其实它的架构比这个复杂多了。其实你可以看成对应一个表的概念。不知道大家有没有人看Hbase，可能刚开始看Hbase比较费解，因为它是列式的存储，和以前看到的数据库解的不一样。其实它的定义非常简单，就是最上面，第二行那句话，是一个稀疏的、分布式的、多维的、持久化的一个影射。稀疏的就是是一个单位格的比，Hbase在存储格式上已经解决了这个问题，可以存一个稀疏的表。第二，分布式的就不用解释了。这个图里面可以看到有一些时间戳的概念在里面，这是一个比如第一个是一个记录的Row Key，然后有一个Column Families，然后有一个版本号。
存储里面的选型，刚才说了几个，做存储选型怎么选?并不一定是一开始肯定会听到很多人说Hbase一定比HDFS快，这些说法都是不责任的，都是一定要在什么场景下。比如说Hadoop，这样的方式就是在做全局文件扫描的时候是快的，但是像Hbase做随机存储的时候是快的，所以也是分场景的。但是像中间这个KUDU，昨天一个客户说他们正在用一个KUDU，属于一个中间的方案，介于HDFS和Hbase之间的一个存储引擎，现在还没有看到大规模的生产应用。这个就是今年年初做的一个数据仓库，Greenplum Database，是去年开源的。之前Greenplum的核心就能工业他们自己出来，它最大的一个好处，我们觉得有几个，第一个是标准的SQL，你可能看到很多市面上的产品都说支持SQL，但是其实都不是标准的。不是标准的意味着什么?比如很多语法不一样，你以前像数据工程师，数据分析师，他们用的比较高级的用法都没法用。但是，Greenplum Database不一样，因为它的核心计算引擎我们觉得比MySQL更好，它还有很多别的特点。
我们说完计算的产品，说完存储的产品，接下来一些数据的传输。数据传输我们说一个最经典的Kafka，是分布式、可分区、多副本、低延迟的。低延迟什么意思?左右这两张图长的很像，其实就是Kafka相当于进入和留出的数据，Kafka就是领英开源的，因为我们平台提供了Kafka服务，他们现在也在用，这是他们是使用出来的一个产品。意思就是Kafka的延迟非常低，基本数据不落下来，直接就出去了。
为什么它可以这样?有两个非常本质的原因：第一，它在写数据的时候是直接写到PageCatch里面，往外发的时候直接通过Linux发出去的，所以它的吞吐量延时非常低，这是两个核心的原因。Kafka的架构非常简单，就是三个松偶合的，比如最上层是它的生产者，然后是一个集群，中间是一个服务器，Kafka的服务器，下面是它的消费者。它的生产者一个集群都可以往broker里面发数据，相当于broker把数据发到第一个Partition里面，第二个发到第二个Partition里面，Partition第一个主要概念就是你发布的消息是什么，你生产出的消息相对于在Kafka里面有几个队列，每个队列就是一个Partition。
第二个集群就是它的消费者，消费者可以提比较重要的一点，它有一个消费组的概念，这个组的概念非常重要。当你想把一个Topic的消息想多播出去，想被很多个消费者处理的时候，这个时候需要建多个消费组，这个消息才能被多个消费者来消费。如果只建了一个消费组，哪怕这个消费组有好几个消费者，每次都是由一个消费者处理的。第二个问题，就是消费组里面消费者的数量，这里面一个是两个，一个是四个，就是一个消息里面有四个Partition，如果有四个消费者，正好一对一，每个消费者消费一个Partition，如果只有一个消费者，有一个会消费两个Partition。这种情况比较好。有一种情况要避免，就是比如有5个消费者，你那个Topic只有4个队列，你就会浪费掉一个消费者。这个是需要注意的。
说完了计算，说完了存储，说完了传出，然后说一些我们碰到的问题。第一个大问题就是复制因子的问题，为什么原生的不用考虑，但是云上为什么要独特考虑呢?原因很简单，因为在云上面所有的服务都是基于IaaS做的，IaaS这一层本身有高可用，就是它的数据本身就是有副本的，如果你还照搬物理机上的做法，你就找三个副本，你想想2×3就是6个。所以，第一个就是要去副本，把它用两个副本，这是我们最开始想的方案，用两个副本就行了。但是，后来我们觉得两个副本还是2×2=4，还是空间浪费上会多一点。
后来我们想更高级的方案是什么?就是我们在IaaS这一层提供一种能力，让PaaS层可以选择，说我要几个副本，就是变成一个选项，这样比如像大数据这样，或者非常脆弱的应用，但是有时候比如不需要，有它自己的一个副本的策略，完全不需要IaaS层的副本，这个时候就根据你自己的配置，或者根据你自己的产品的需要可以配置IaaS层的副本策略，这样跟物理就是一样的了。
这个参数调优，比如像典型的大数据里面每个产品或者每个平台都有两三百个参数，这个太正常了，这个时候做调优第一个重要的步骤就是你应该知道我们应该尽量去知道这些调优的参数之间什么关系，他们之间到底什么关系，不能只知道每一个参数是干什么的，要不然调一个，影响另外一个，或者调按没有任何反应，那是因为你没有把这个关系搞清楚。像这样的图，可以把yarn里面的Node Manager都弄的比它小，然后是yarn里面分配的内存，这个之间的关系嘎明白，在做性能调优的时候是很重要的。
最后一个比较重要的最佳实践就是在数据格式上，这个肯定很多人都会忽略。但是在大数据里面非常重要，为什么?因为数据很大，数据量非常大的时候，如果不注重数据格式就会导致这几个问题。比如可能性能会下降，然后你的空间反而浪费了很多，成倍的上升。
其实数据格式比较注意的项非常多。我们挑出两个比较重要的准则，第一这个数据格式要可分隔。可分隔支持的格式有这些，比较多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。
然后可块压缩的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON记录。大家可以想一下，我们在大数据平台里面计算都是并行计算，它所有的数据都是分开来计算的，然后每一个分片对它进行计算，所以，第二个是可块压缩的。其实还有很多点，比如数据格式是不是支持眼镜的，像Avro就支持，就是数据格式的老版本和新版本还是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸缩，可压缩，但是它只在Hadoop这个生态系统，不像Avro和Parquet。我们7月28号在北京饭店有一个青云自己的用户大会，我们只负责服务，上面都是各个行业的精英讲他们自己技术的干货，产品的干货，我们是这样形式做的。

5. 风云大数据分析团队是干什么的

风云大数据分析团队是用来改变这个网络的方法和方式。

6. 大数据在云计算中转换的4个步骤

大数据在云计算中转换的4个步骤
如今的企业必须向顾客提供始终如一的高价值体验，否则会失去顾客。他们正在求助于大数据技术。通过大数据分析，组织可以更好地了解他们的客户，了解他们的习惯，并预测他们的需求，以提供更好的客户体验。但是，大数据转换的路径并不简单。传统数据库管理和数据仓库设备变得过于昂贵，难以维护和规模化。此外，他们无法应对当今面临的挑战，其中包括非结构化数据，物联网(IoT)，流数据，以及数字转型相结合的其他技术。大数据转换的答案是云计算。参与大数据决策的IT专业人士中有64%的人表示已将技术堆栈转移到云端，或正在扩大其实施。根据调研机构Forrester公司的研究，另外23%的企业计划在未来12个月内转向云端。利用云计算的好处是显着的。调查对象最常引用的优势是IT成本较低;竞争优势;开拓新见解的能力;建立新客户应用程序的能力;易于整合;有限的安全风险;并减少时间。大数据在云端的挑战虽然云计算的好处是巨大的，但转移大数据可能会带来一些挑战：具体来说：数据集成：66%的IT专业人士表示，数据集成在公共云中变得更为复杂。安全性：61%表示关注数据访问和存储。传统设施：64%的人表示从传统基础设施/系统过渡过于复杂。技能：67%的人表示担心大数据所需技能和建设基础设施的技能。克服云计算挑战的4个步骤 组织如何克服这些挑战并将其转化为机会?以下是利用云计算进行大数据转换的四个关键步骤：(1)数据集成如果组织具有多样化且复杂的数据生态系统，那么并非所有的云或大数据技术都可以无缝地集成数据。选择需要复杂数据转换的目标技术可能并不理想。在选择任何技术之前完成数据管道分析。这样可以降低创建不连贯数据和不兼容系统的风险。(2)安全性如果组织的数据是机密和专有的，或者需要解决严格的安全和合规性要求，则可能会对数据放在云端有所担心。在这种情况下，具有高度自定义网络和加密功能的单租户的私有云解决方案可以为组织提供所需的大数据功能，以及专用环境的安全性。另外，请记住，公共云并不意味着“不安全”。AWS和微软Azure等领先供应商提供云原生安全认证解决方案，并提供包括磁盘级加密和严格的授权，以及认证技术的选项。云计算中的数据安全性正在快速成熟。许多具有严格的安全和合规要求的组织已经成功地利用公共云上的大数据技术。(3)原有传统系统从原来的传统基础架构的转型总是涉及到数据迁移，通常会涉及这三个路径的其中一个： ·提升和转移：将现有工作负载转移到云基础设施即服务，只是利用云计算，存储和网络功能，无需复杂的应用程序重写，同时提供可扩展基础架构的优势。·随着时间的推移，停用原有系统的数据：将现有数据保留在旧系统上，并将新数据直接发送到基于云计算的新平台，无需数据迁移。新功能和功能被设计为云就绪。·复杂的数据转换：这涉及数据驱动应用程序的现代化，最适用于应用程序接近生命周期。其示例包括从大型机，AS / 400和较旧的关系数据库管理系统转移到新的数据库，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大数据实现取决于不同的技能，包括开发人员，管理人员，云计算和大型数据架构师。市场对这些专家供不应求，所以组织经常要求内部人员或合同人员超越其核心能力进行工作，这会减慢实现的速度。选择以交钥匙为基础提供这些功能的供应商是更为经济的。确保它在专用环境和公其云上大规模管理多个复杂的大数据环境。结论大数据的应用已经成为许多行业的巨大差异。成功开展业务的公司已经在行业中脱颖而出，这些公司不能面对落后的风险。云计算提供了最快，最安全，最具前途的大数据转换途径。 不要担心数据集成，安全性，传统系统或技能阻止组织进行正确的移动。这些都比人们想象的要容易得多。

7. 云计算时代大数据遇到哪些困难

现阶断大数据的困难主要在如下几点：
1、信息壁垒降低了大数据产业资源配置效内率。大数据产容业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。
2、 政府部门是社会信息的主要控制者，其信息又分别被不同部门和区域控制，而不同部门和区域间的数据标准各异，信息资源也就难以实现共享。
3、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。
数据安全和隐私保护是大数据产业发展的世界性难题，这主要体现在三个方面：其一，数据的海量存储增加了数据安防的难度，可能造成大量数据损坏或丢失，造成难以想象的后果；其二，在大数据时代，数据的多元性和复杂性要求人们形成更强的安全意识，但现实中不论企业还是个人的安全意识还没有从传统的非信息时代转变过来，存在巨大潜在风险；其三，网络攻击带来了数据安全风险，随着大数据在政府、金融、公共事业等领域的广泛运用，数据泄露带来的损失远远超出行业范畴，而是全局性的国家安全问题。

8. 传统行业在云端用AI处理大数据，这是什么样的风口

大数据时代必读的十本书: 谢谢点赞 1、《大数据分析：点“数”成金》 你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，大数据是提升公司效益、大数据是拓展新的商业关系、大数据是制订更直观决策的秘诀所在，大数据足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用大数据、分析和驾驭大数据来获得丰厚回报。 如今，大数据已成为企业发展战略中的一枚重要“棋子”，任何组织若想跟上时代的脚步就必须张开双臂拥抱大数据！大数据分析，尽在点数成金！ 2、《大数据: 战略 技术 实践 》 （1）全面剖析当前大数据领域中的主流技术，并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。 （2）配置精美彩插，多视角完美展现大数据的力量。 （3）学界知名专家、企业领袖 联袂作序推荐。 3、《空间大数据信息基础设施》 大数据计算是指规模在P级(1015)-E级(1018)-Z级（1021） 的极大规模数据处理。又指传统文件系统、关系数据库、并行处理等技术无法有效处理的极大规模数据计算。大数据计算是随着网格计算、云计算发展一起来的新一代数据处理技术。随着国家空间信息基础设施的逐步推进，研究和开发新一代的空间信息基础设施技术成为迫切需求。大数据是空间信息最为典型的特征。本书结合大数据计算的最新发展与国家空间信息基础设施建设的发展，系统性的探讨了一系列新一代空间大数据处理的相关技术和体系架构。 4、《大数据:大价值、大机遇、大变革》 不管你愿意不愿意，我们每天都在制造和分享大数据；不管你关心不关心，我们已经生活在大数据的包围之中。大数据，这个在 2012 年突然火爆起来的词汇，我们究竟该如何解读？ 本书介绍了大数据产生的背景、大数据的特征和大数据的发展趋势，从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响，并认为大数据正影响着商业模式的转变，大数据将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、对大数据进行分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键！ 大数据，既是一场大机遇，也将引发一场大变革！ 5、《云端时代杀手级应用:大数据分析》 胡世忠所著的《云端时代杀手级应用(大数据分析)》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。 6、《大数据》 大数据的广泛应用已经彻底地改变了人类世界，这场信息革命的号角正在吹响，郭晓科主编的这本《大数据》集纳了全球关于“大数据”(Big Data)的最新研究成果，为读者清晰勾勒出一幅“大数据”在社会各领域被广泛应用的广阔图景，并前瞻性地描绘了未来的大数据世界。 7、《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学 》 大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，大数据或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。 大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！ 大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。大数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。大数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要素。围绕大数据资产可以演绎跌宕起伏的产业大戏。 8、《跟随大数据旅行》 这是一本短小而精悍的书，不需要花费太多时间就能够让读者弄清楚大数据到底是什么，还能帮助读者了解大数据的来龙去脉以及未来大数据对各行各业带来的影响与作用。大数据将带来新的科技革命浪潮并推动管理变革、IT科技变革与业务变革、生态链变革以及分析变革。 9、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。 10、《大数据的冲击》 本书是日本最畅销的大数据商业应用指南。书中结合野村综合研究独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，总结了大数据的商业模式，以及在大数据应用中需要注意的隐私问题，并就如何为大数据时代做好准备了深入的探讨，提出了诸多有益的建议。 只有那些能够尽早发现别人忽视的数据价值，并及时反映到业务中，从而树立竞争优势地位的数据驱动型企业，才能够在如今充斥着多种多样数据的时代中生存下来

9. 什么是云计算和大数据

什么是云计算和大数据？云计算与大数据要学啥
近年来，云计算可谓是出尽了风头。无论是IT设备厂商、电信运营商，还是服务提供商、内容提供商，都纷纷“找门子”与云计算“拉关系”，大家削尖了脑袋拼命地往云计算这艘船上挤，如果自己的产品、理念或者技术与云计算根本沾不上边，那简直都羞于见人。云计算似乎无所不能，无处不在，一时间风靡全球。国内外各大媒体更是争先恐后地追捧云计算的独特魅力。
云计算就是把数据以最廉价的成本变成财富。这就像老板跟更秘书的关系一样一样的，大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。信息社会，数据量不仅在快速增长，同时技术也在不断提高，近几年大多数企业都因为大数据二尝到了甜头。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没任何价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的究极云计算，对于降低数据提取过程中的成本，成为了最合格的秘书。
第一次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据，看有了这个十八般武艺的秘书，省了多大的事儿啊，回到正题，在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。