计算机导论第9章计算机新技术及应用课件.pptx
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1、计算机导论第九章 计算机新技术及应用 近年来,在计算机领域出现了许多新技术和应用,包括物联网、大数据、云计算、人工智能、虚拟现实、增强现实和区块链等。这些新技术和应用对我们的工作、学习、娱乐方式都产生了深刻的影响,同时对社会的发展也起到了重要的推动作用。本章导读2 了解物联网的相关知识和应用。了解大数据的相关知识和应用。了解云计算的相关知识和应用。了解人工智能的相关知识和应用。了解虚拟现实和增强现实的相关知识和应用。了解区块链的基本原理和典型应用场景。学习目标3区块链虚拟现实和增强现实人工智能云计算大数据物联网目录9.19.29.39.49.59.649.1 物联网作为新一代信息技术的典型代表
2、,其应用目前在全球范围内呈现出爆发式增长态势,不同行业和不同类型的物联网应用为我们开启了万物互联时代。物联网59.1.1 物联网是什么6 物联网又称传感网,是利用射频识别(RFID)、传感器、全球定位系统(GPS)、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。RFID是射频识别(Radio Frequency Identification)的英文缩写,是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术。RFID系统主要由3部分组 成:电子标签(Tag)、阅读器(Reader)和天线(Antenna)
3、。其中,电子标签用于存储物体的标识信息;阅读器用于以射频信号方式读取电子标签中的信息;天线用于发射和接收射频信号,往往内置在电子标签和阅读器中。传感器也称感应器,是一种探测装置,利用它可以感知物体或环境的温度、湿度、电磁辐射或气体成分等属性,并将感知的信息转换成为电信号或其他形式输出。提示9.1.1 物联网是什么7 物联网的定义包含两层意思:一是物联网的基础仍然是互联网,它是在互联网的基础上延伸和扩展的网络;二是其用户终端延伸和扩展到了任何物体与物体之间,使任何物体与物体之间都可以进行信息交换和通信。简而言之,物联网就是“物物相联的互联网”,如图9-1所示。图9-1 物联网示意图9.1.2 物
4、联网的体系结构8图9-2 物联网的3层结构模型 物联网作为一个网络系统,与其他网络一样,也有其特有的体系结构。物联网包括感知层、网络层和应用层3个层次,如图9-2所示。物联网的3层结构体现了物联网的基本特征,即全面感知、可靠传递和智能处理。9.1.2 物联网的体系结构9 物联网的感知层利用RFID、传感器、摄像头、全球定位系统等传感技术和设备,随时随地获取物体的属性信息并传输给网络层。物体属性包括静态和动态两种,其中,静态属性可以存储在电子标签中,使用阅读器读取;动态属性(如温度、湿度、速度、位置等)则需要使用传感器、摄像头或全球定位系统(GPS)等实时探测。(1)感知层(2)网络层 通过各种
5、网络,将物体的信息实时、准确地传递给应用层。(3)应用层 应用层有一个信息处理中心,用来处理从感知层得到的信息,以实现物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。9.1.3 物联网的应用场景10 物联网作为一种新兴的信息技术,其应用正在迅速向各个领域蔓延,从家居、医疗、物流、交通、零售、金融、工业到农业,物联网的应用无处不在。如共享单车,只要拿出手机扫一扫即可打开智能锁骑行,这些智能锁使用的就是物联网技术。1智能家居 物联网在智能家居中的应用包括设备控制、设施控制、防盗报警等,如图9-3所示。例如,可以利用物联网技术将家中的设备和设施连接在一起(需要为相关设备和设施安装传感器、智能插座
6、并连接到互联网),然后通过智能手机远程查看、关闭或开启这些设备和设施。此外,还可以在设备之间或人和设备之间形成智能联动。例如,客厅门打开时,客厅灯自动开启;人离开客厅10分钟后,客厅灯自动关闭。图9-3 智能家居9.1.3 物联网的应用场景112智能医疗 物联网在智能医疗中的应用包括病人监控、远程医疗、医疗管理、医院物资管理等,如图9-4所示。例如,通过在病人身上安装医疗传感设备,医生可以通过手机、平板计算机等实时掌握病人的各项生理指标数据,从而更科学、合理地制订诊疗方案,或者进行远程诊疗。此外,我们在医院看病时利用就诊卡挂号、分诊、付费、取化验单、取药等,也是利用物联网技术(就诊卡中内嵌有电
7、子标签芯片)实现的。图9-4 智能医疗9.1.3 物联网的应用场景123智能物流 例如,利用GPS,RFID,传感器等物联网技术和设备,在物流过程中实现实时对车辆定位、运输物品监控、配送跟踪、在线调度的可视化管理。物联网在智能物流中的应用安全追踪装卸管理包装管理运输管理配送管理物品识别库存监控9.1.3 物联网的应用场景134智能交通 物联网在智能交通中的应用包括车辆定位与调度、交通状况感知、交通智能化管控、停车管理等,如图9-5所示。图9-5 智能交通 例如,可以通过检测设备(如摄像头)自动检测道路拥堵情况,并利用人工智能技术自动调配红绿灯,或者向车主预告拥堵路段、推荐最佳行驶路线。9.1.
8、3 物联网的应用场景145智能工业 物联网在智能工业中的应用包括生产过程控制、供应链跟踪、生产环境监测、产品质量检测等。例如,钢铁企业利用传感器和通信网络,在生产过程中对产品的宽度、厚度、温度等进行实时监控,可以提高产品质量,优化生产流程。9.1.3 物联网的应用场景156智能农业 物联网在智能农业中的应用包括自动灌溉、自动施肥、自动喷药、异地监控、环境监测等,如图9-6所示。例如,利用温度传感器、湿度传感器和光线传感器等,实时获得大棚内农作物的生长环境信息,然后通过手机等设备远程操控遮光板、通风口等设备的开启或关闭,让农作物始终处于最优的生长环境,从而提高农作物的产量和品质。图9-6 智能农
9、业9.2 大数据被称为21世纪的石油和金矿。那么,大数据是什么?大数据有哪些关键技术?如何应用大数据?大数据169.2.1 大数据是什么17 大数据(Big Data)也称海量数据或巨量数据,是指数据量大到无法利用传统数据处理技术在合理的时间内获取、存储、管理和分析的数据集合。“大数据”一词除用来描述信息时代产生的海量数据外,也被用来命名与之相关的技术、创新与应用。提示 最早提出“大数据”时代已经到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在2011年发布的大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域报告中指出:“大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和
10、运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”9.2.1 大数据是什么18大数据的四大特征(4V)海量的数据规模(Volume)快速的数据流转(Velocity)多样的数据类型(Variety)价值密度低(Value)(1)海量的数据规模(Volume)2004年,全球数据总量为30EB,2005年达到50EB,2015年达到7900EB。根据国际数据资讯(IDC)公司监测,全球数据量大约每两年翻一番,预计到2020年,全球将拥有35ZB的数据。9.2.1 大数据是什么19提示 大数据是随着互联网(尤其是移动互联网)的普及和物联网的广泛应用而产生的。在互联网中,人人都是数据制造者。此外
11、,在物联网中,各类传感设备、监控设备等每天也会产生大量的数据。数据存储单位之间的换算关系:1 MB1024 KB 1 GB1024 MB 1 TB1024 GB1 PB1024 TB 1 EB1024 PB 1 ZB1024 PB (2)快速的数据流转(Velocity)指数据产生、流转速度快,而且越新的数据价值越大。这就要求对数据的处理速度也要快,以便能够及时从数据中发现、提取有价值的信息。9.2.1 大数据是什么20 (3)多样的数据类型(Variety)指数据的来源及类型多样。大数据的数据类型除传统的结构化数据外,还包括大量非结构化数据。提示 结构化数据是指可以使用二维表结构来表示的数据
12、,一般使用传统的关系数据库进行存储和管理;非结构化数据是指数据结构不规则,不方便用二维表来表示的数据,包括各类文档、网页、图像、音频、视频等。(4)数据价值密度低(Value)指数据量大但价值密度相对较低,挖掘数据中蕴藏的价值犹如沙里淘金。大数据正在众多领域掀起变革的巨浪,但是,我们要看到,大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值。例如,通过对大量数据的分析和挖掘来预测行业发展趋势、做精准营销、优化生产流程等。9.2.2 大数据的关键技术21 大数据技术是指用非传统的方式对大量结构化和非结构化数据进行处理,以挖掘出数据中蕴含的价值的技术。根据大数据的处理流程,可以将其关键技术分为5类。030405
13、0102大数据的关键技术大数据采集大数据可视化展现大数据分析与挖掘大数据预处理大数据存储与管理9.2.2 大数据的关键技术221大数据采集 对于网络上各种来源的数据,包括社交网络数据、电子商务交易数据、网上银行交易数据、搜索引擎点击数据、物联网传感器数据等,在被采集前都是零散的,没有任何意义。大数据采集就是将这些数据写入数据仓库,整合在一起,以便对数据进行综合分析。大数据采集包括网络日志采集、网络文件采集(提取网页中的图片、文本等)、关系型数据库的接入等,常用的工具有Flume,Kakfa,Sqoop等。提示 网络日志是记录Web服务器接收处理请求及运行错误等各种原始信息的文件。通过网络日志可
14、以清楚地得知用户使用什么IP、在什么时间、用什么操作系统、用什么浏览器、用什么分辨率显示器访问了网站的哪个页面,以及是否访问成功等。9.2.2 大数据的关键技术232大数据预处理 由于大数据的来源和种类繁多,这些数据有残缺的、有虚假的、有过时的,因此,想要获得高质量的数据分析结果,必须在数据准备阶段提高数据的质量,即对大数据进行预处理。大数据预处理是指将杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的结构(数据抽取),或者去除没有价值甚至可能对分析造成干扰的数据(数据清洗),从而为后期的数据分析奠定基础。9.2.2 大数据的关键技术243大数据存储与管理 大数据存储是指用存储器把采集到的数据存储起来,
15、并建立相应的数据库,以便对数据进行管理和调用。目前,主要采用HDFS分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)和非关系型分布式数据库(NoSQL)来存储和管理大数据。常用的NoSQL数据库包括HBase,Redis,Cassandra,MongoDB,Neo4j等。提示 由于数据量太大,即使是最好的计算机也无法单独完成大数据的采集、预处理、存储、分析与挖掘等工作,因此需要聚合众多计算机的力量来完成大数据的处理。为此,需要利用分布式系统和并行计算等技术。计算机集群:是一种计算机系统,它通过高速网络将一组计算机连接起来,像一个整体一样高度紧密地协作完成计算工作。
16、计算机集群中的单个计算机被称为节点。9.2.2 大数据的关键技术25 分布式系统:是由一组通过网络进行通信,为了完成共同的任务而协调工作的计算机组成的系统。分布式系统包括分布式计算与分布式存储,作用是使用众多计算机完成单个计算机无法完成的计算和存储任务。其中,分布式存储又包括分布式文件系统和分布式数据库等。并行计算:是指同时使用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理器来计算。Hadoop是大数据开发的重要框架,许多厂商都围绕Hadoop开发大数据处理工具,建立大数据技术生态系统。谷歌、雅虎、微软、思科、阿里巴巴等知名大数据平台都支持Hadoop
17、。Hadoop最核心的设计是分布式文件系统HDFS和分布式计算引擎MapReduce。目前,MapReduce正逐渐被新一代的计算引擎Spark取代。9.2.2 大数据的关键技术264大数据分析与挖掘 大数据分析与挖掘是指通过各种算法从大量的数据中找出潜在的有用信息,并研究数据的内在规律和相互间的关系。常用的大数据分析与挖掘技术包括Spark,MapReduce,Hive,Pig,Flink,Impala,Kylin,Tez,Akka,Storm,S4,Mahout,MLlib等。5大数据可视化展现 大数据可视化展现是指利用可视化手段对数据进行分析,并将分析结果用图表或文字等形式展现出来,从而
18、使读者对数据的分布、发展趋势、相关性和统计信息等一目了然,如图9-7所示。目前,常用的大数据可视化工具有Echarts和Tableau等。图9-7 大数据可视化展现9.2.3 大数据的应用场景27 如今,大数据在各行各业的应用无处不在,包括电商、金融、通信、物流、医疗、教育、农业、工业制造、城市管理等。下面介绍大数据的一些典型应用场景。1大数据在电商行业的应用电商企业收集大量用户在电商网站或网络媒体上的注册信息、行为数据(用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为)、交易数据、网络日志数据等;对收集的数据进行分析和挖掘,得出不同用户的购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好、家庭情况、是否
19、单身、喜欢的社交网络等;根据分析结果做精准营销、精准推荐,或采用多种措施改善用户的购物体验等。大数据在电商行业的典型的应用场景9.2.3 大数据的应用场景282大数据在金融行业的应用 金融行业也是大数据应用的重点行业。目前,国内不少银行、保险公司已建立大数据平台,开始通过大数据来驱动业务运营。例如,银行通过收集并分析自身业务产生的数据、客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网站上的交易数据、客户的税务数据等,可以了解不同客户的消费能力、信用额度和风险偏好,从而对客户实施精准营销、风险管控。9.2.3 大数据的应用场景293大数据在医疗行业的应用远程医疗大数据在医疗行业的应用疾病预防临床应用医学
20、研究医院管理 例如,利用大数据平台收集不同的病例、治疗方案和治疗效果,建立针对疾病特点的数据库。医生诊断病人时可以利用疾病数据库和相关工具分析病人的疾病特征、化验报告和检测报告,从而快速为病人确诊,并制定适合病人的治疗方案。9.2.3 大数据的应用场景304大数据在教育行业的应用大数据在教育行业的应用学生管理教学内容教学手段教学评价优化教学管理 例如,基于网络的学习平台能记录学生的作业完成情况、课堂言行、师生互动等数据,如果将这些数据汇集起来,就可以分析出学生的学习特点和习惯,从而对不同学生的学习提出有针对性的建议。同时,这些数据也可以促使教师进行教学反思,从而优化教学。9.2.3 大数据的应
21、用场景31 例如,中国电子科技大学曾经做过一个课题寻找校园最孤独的人。他们通过校园一卡通物联网,从3万名学生中采集到了2亿多条行为数据,包括选课、进出图书馆、食堂用餐、超市购物等数据。通过对校园一卡通“一前一后刷卡”的记录分析,可以发现一个学生在学校有多少知心朋友。他们通过此方式找到了800多个校园中最孤独的人,这些人中有17%可能产生心理疾病,需要学校和家长重点予以关爱。9.2.3 大数据的应用场景325大数据在政务管理中的应用 在我国,政府部门掌握着全社会最大量、最核心的数据。有效地利用这些数据,将使政务管理和服务、抢险救灾等的效率进一步提高,各项公共资源得到更合理的配置。例如,大数据对地
22、震、台风等“天灾”救援已经开始发挥重要作用。利用大数据技术可以抓取气象局、地震局的气象历史数据、星云图变化历史数据,以及城建局、规划局等的城市规划、房屋结构数据等,然后构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析模型等,从而精准地预测气象变化,寻找最佳的救灾解决方案。9.3 如今“云计算”对我们来说已不再陌生,它与大数据一样被广泛应用于各行各业。那么,云计算到底是什么?它与大数据有什么关系?它有哪些服务类型和应用?云计算339.3.1 云计算是什么34 云计算(Cloud Computing)既是一种计算机创新技术,也是一种IT服务模式。它将计算任务分布在互联网上大量计算机(通常是一些大型服务
23、器集群)构成的资源池中,并将资源池中的资源(计算力、存储空间、带宽、软件等)虚拟成一个个可任意组合、可大可小的资源集合,然后以服务的形式提供给用户使用。传统模式下,企业建立一套IT系统(如网站、信息管理系统)不仅需要购买各种软硬件(如服务器),还需要专门的人员进行部署和维护。当企业规模扩大时还要继续升级软硬件以满足需要。而利用云计算,企业无需再购买和部署这些资源,只要按需购买云计算服务商提供的计算力、存储空间或应用软件即可,从而降低成本,提高效率。9.3.1 云计算是什么35 有人将这种改变形象地比喻为从单台发电机的自我供电模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算力也可以作为一种商品进行流通
24、,就像电、煤气和自来水一样,取用方便,按使用量付费且费用低廉。目前,国内外知名的云计算服务商有亚马逊AWS、微软Azure、谷歌Cloud、阿里云、腾讯云、百度云等。图9-8为阿里云网站。图9-8 阿里云网站主界面9.3.2 云计算的特点36虚拟化按需服务通用性自动化高可靠性价格低可伸缩性超大规模云计算的特点9.3.2 云计算的特点37 (1)超大规模 一般云计算都具有超大规模的计算机集群。例如,亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云、百度云等均拥有几十万台以上的服务器。云计算通过整合这些数目庞大的计算机集群,赋予用户前所未有的计算和存储能力。(2)虚拟化 云计算对于用户来说好像是一个虚
25、拟的存在,没有具体的位置,看不到、摸不着,但在需要时,却可以在任何时间和地点,利用计算机或手机等终端设备,通过互联网按需获取其提供的各种服务。(3)高可靠性 云计算通过专业、先进的技术和管理手段,保障了服务的高可靠性。云计算提供的计算力、存储空间等资源,比企业自己部署服务器更安全、更稳定。9.3.2 云计算的特点38 (4)通用性 云计算不针对特定的应用,同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。(5)可伸缩性云计算的规模和计算能力可以根据应用需要弹性地伸缩。(6)按需服务 云计算是一个庞大的资源池,用户可以按需购买并随时调整其提供的资源,并像自来水、电和煤气那样按使用量计费。(7)价格低 作为
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