大学计算机基础-11-计算机的新技术简介课件.ppt
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1、第第1111章章 计算机新技术简介计算机新技术简介11.1 云计算与云时代云计算与云时代11.2 大数据大数据11.3 人工智能人工智能11.4 物联网物联网11.5 移动互联网移动互联网11.1.1 11.1.1 云计算云计算11.1.1.1云计算概述云计算概述云计算(Cloud Computing)是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。作为一种把超级计算机的能力传播到整个互联网的计算方式,云计算似乎已经成为研究专家们苦苦追寻的“能够解决最复杂计算任务的精确方法”的最佳答案。事实上,许多云计算部署依赖于计算机集群(但与网格的组成、体系机构、目的、工作方式大相径庭
2、),也吸收了自主计算和效用计算的特点。它从硬件结构上是一种多对一的结构,从服务的角度或从功能的角度它是一对多的。11.111.1 云计算与云时代云计算与云时代“云计算”示意图11.1.1.2云计算发展云计算发展1983年,太阳电脑提出“网络是电脑”;2006年3月,亚马逊推出弹性计算云(Elastic Compute Cloud;EC2)服务;2007年10月 Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划;2008年1月30日,Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”;2008年2月1日,IBM宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心2008年7
3、月29日,雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划,推出云计算研究测试床,推进云计算。2008年8月3日,美国专利商标局网站信息显示,戴尔正在申请“云计算”商标2010年3月5日,Novell与云安全联盟(CSA)共同宣布一项供应商中立计划,名为“可信任云计算计划2010年7月,美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“Open Stack”开放源代码计划2011年2月,思科系统正式加入Open Stack,重点研制Open Stack的网络服务11.1.1.311.1.1.3云计算平台云计算平台1.云计算的基本原理通过使计算
4、分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将更与互联网相似。2.云计算的资源迁移从外部看,云计算只是将计算和存储资源从企业迁出,并迁入到云中。3.云计算基本框架云计算的基本框架是一个分层的结构,低层为上层提供服务,同时上层使用低层提供的服务。从下向上每一层都通过虚拟化技术为上层提供服务。在不同的层次采用相应的虚拟化技术,通过这些虚拟化技术,上层就会更容易的使用服务。“云计算”基本框架图4.云计算服务模式 软件即服务(SaaS) 平台即服务(PaaS) 基础架构即服务(IaaS)5.云计算部署模型 公用云(Public Cloud) 私有云(Private Cl
5、oud) 社区云(Community Cloud) 混合云(Hybrid Cloud)6.云计算的关键技术 虚拟化技术 自动化技术 计算能力的整合11.1.2 11.1.2 云时代云时代 国外的云计算现状 我国的云计算现状 云计算的优势 基于使用的支付模式 扩展性和弹性 厂商的大力支持 可靠性 效率与成本 云计算需解决的问题11.2.1 11.2.1 大数据概述大数据概述11.2.1.1 大数据的定义大数据的定义大数据(Big Data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。11.2
6、.1.2 大数据的大数据的特点特点 Variety(多样化)Volume(海量) Velocity(快速)Vitality(灵活)Complexity(复杂)11.2 11.2 大数据大数据11.2.1.3 大数据的大数据的作用作用变革价值的力量变革经济的力量变革组织的力量12.2.1.4 大数据带来的机遇和大数据带来的机遇和挑战挑战机遇机遇:大数据的挖掘和应用成为核心,将从多个方面创造价值。 大数据利用中安全更加重要,为信息安全带来发展契机。 大数据时代来临,使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力。挑战:挑战:大数据需要专业化的技术和管理人才。 大数据的有效应用需要解决大容量、多类别和高时
7、效数据处理的问题。 大数据利用对信息安全提出了更高要求。11.2.2 11.2.2 大数据分析大数据分析大数据分析常用的方法有以下几种:1.可视化分析2.数据挖掘算法3.预测性分析能力4.语义引擎5.数据质量和数据管理11.2.3 11.2.3 大数据处理技术大数据处理技术11.2.3.1 大数据处理模式大数据处理模式1流处理流处理的基本理念是数据的价值会随着时间的流逝而不断减少,因此尽可能快地对最新的数据做出分析并给出结果是所有流数据处理模式的共同目标。2.批处理Google公司在2004年提出的Map Reduce编程模型是最具代表性的批处理模式。Map Reduce模型首先将用户的原始数
8、据源进行分块,然后分别交给不同的Map任务区处理。Map Reduce的核心设计思想在于:()将问题分而治之;()把计算推到数据而不是把数据推到计算,有效地避免数据传输过程中产生的大量通信开销。11.2.3.2 大数据处理的基本流程大数据处理的基本流程大数据处理整个流程主要概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。1.采集:大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。2.导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端
9、的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。3.统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求。4.挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。11.3 11.3 人工智能人工智能人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能,有时也称
10、作机器智能。人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科。11.3.1 11.3.1 人工智能发展史人工智能发展史1、第一阶段。20世纪50年代人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。2、第二阶段。20世纪60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和
11、开发,将人工智能引向了实用化。3、第三阶段。20世纪80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。4、第四阶段。20世纪80年代末,神经网络飞速发展。5、第五阶段。20世纪90年代,人工智能出现新的研究高潮。11.3.2 11.3.2 人工智能研究方法人工智能研究方法人工智能的研究方法主要可分为三类。1、结构模拟,神经计算结构模拟法也就是基于人脑的生理模型,采用数值计算的方法,从微观上来模拟人脑,实现机器智能。2、功能模拟,符号推演功能模拟法就是以人脑的心理模型,将问题或知识表示成某种逻辑网络,采用符号推演的方法,实现搜索、推理、学习等功能,从宏观上来模拟人脑的思维,实现机器智能
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