学习云计算的心得体会docWord文档格式.docx
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网络硬盘、网络视频监控、网络游戏、搜索引擎、邮件存储等。
与古板的存储装备对比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络装备、存储装备、任事器、应用软件、公用访问接口、接中计、和客户端步调等多个一部分形成的烦复细碎。
云主机是新一代的主机租用任事，它整合了高效率任事器与优良网络带宽，无效规画了古板主机租用代价偏高、任事品错落不齐等害处，可全面满足中小企业、个人站长用户对主机租用任事低成本，高靠得住，易管理的紧要。
云主机任事是云计算任事的紧要形成一部分，是面向种种互联网用户供应阐发业务才干的任事平台。
平台整合了古板含义上的互联网应用三大核心要素：
计算、存储、网络，面向用户供应公用化的互联网基础装备任事。
云主机任事包含两个核心产品：
面向中小企业用户与高端个人用户的云主机租用任事；
面向大中型互联网用户的弹性计算平台任事。
云计算是一个全新的理论，之前听媒体和公司领导介绍过，但究竟什么是云计算，这个概念一直比较模糊。
现在对云计算理论有了一些个人的理解。
首先作个对比，19世纪至20世纪初两次新兴工业革命带来生
产力的极大提高，原先存在于家庭手工作坊中的生产方式逐步为规模经济所取代。
在美国，越来越多的企业不再自行安装供电设备转而向英萨尔的发电厂购买电力，使得企业生产成本大幅降低。
同样的道理，企业每个部门使用的计算机尽管存在与其他计算机和服务器的连接，但依旧作为一个独立的计算单位，系统复杂、用途单一、利用率低、耗能巨大、重复浪费现象严重。
对此，云计算较好解决了摩尔定律和格鲁夫定律之间的矛盾，即计算机的发展较之服务器处理能力有更快的增长速度，信息传输速度远远不能满足用户的需求。
通过建立一个统一的服务器，成为各个人或企业计算机的信息“公共电厂”，个人或企业用户则向云计算的“公共电厂”购买信息和计算服务，而个人计算机则不再作为单独的计算单位，摆脱数字化传动装置。
过去装在电脑机箱里的各个单独部件，可分散在世界各地，通过互联网集成，个人和企业都可以使用到一台“超级电脑”供存储、计算、编程等服务。
其次，云计算理论对企业又有什么意义呢？
海航集团拥有八大产业，涵盖多个服务行业。
我们数据中心的服务器存在大量相互独立的应用系统和硬件设备，且硬件设备耗能较高、更新调配速度慢，因而管理和维护成本也较高。
假如我们能够建立一个基于业务的资源共享、服务集中和自动化服务中心运行平台的“企业云”。
则会形成以集团总部为核心，对各产业集团、分公司生产经营数据、市场需求、安全服务、财务、后勤管理等方面进行调配的经营管理体系。
加强各产业集团之间信息的交流力度，同时提高业务的响应速度，满足市场
需求，实现企业资源的优化配置。
企业云还可以加强集团总部对各产业之间的管控能力，形成一个更加紧密、管理更加高效、资源消耗更低的群体。
现阶段，国内已有利用Ibm提供云计算服务的案例。
例如，“黄河三角洲”云计算平台，想要通过云计算搭建政府办公信息平台，完成对电子政务、公共医疗、数字化城市等应用服务部署工作。
利用云计算模式提高资源利用率、减少能源消耗，帮助企业降低运营成本，使高新企业以较低的IT投资开展业务。
另有“中化”企业云数据中心的建立，为“中化”带来更多效益。
对云计算理论，我们需要首先了解云计算的概念和含义，以及从海航实际需要出发，理解它能给我们带来什么，我们要达到什么效果，包括如何建立完善的云计算服务体系等等。
我个人理解非常有限，有很多的疏漏，希望能得到更多的建议和指教。
非常感谢！
篇二：
云计算心得体会
《云计算开发实践报告》心
得
体
会
班级：
姓名：
学号：
20084723时间：
报告题目：
《云计算开发实践》
主讲人：
胡建强
主要内容：
1）云计算现状
2）云计算技术：
bigtable，mapreduce，虚拟化
3）典型云计算系统：
阿里巴巴、盛大等
4）云计算开发经验
5）云计算学习与开发建议
时间：
2011年3月25日上午9点
地点：
西南科技大学计算机学院学术厅（东6E座二楼）
主讲人简介:
胡建强,资深程序员。
1996年获得高级程序员水平证书,2005年在北京大学计算机系获理学硕士学位。
先后就职于Thomson宽带研发（北京）有限公司、微软亚洲工程院、阿里巴巴云计算有限公司，任工程师、技术经理、技术专家等。
当前，信息技术已经深入到各行各业，并在提升人类管理地球智慧的过程中发挥着基础性的作用。
信息技术自身同样需要变得更加智慧来应对复杂的世界，“云计算”则代表了信息技术当前发展的新阶段。
从宏观的角度来看，这也是经济发展规律的必然结果。
社会经济从最开始的自给自足状态，渐渐发展到社会分工和标准化的出现；
然后随着规模的扩大，产业链进一步细分和重组，用户可以获得丰富多样的、高度可定制的服务和产品。
信息技术也是一样，用户将逐渐告别自己购买设备，自主开发和管理的阶段，转而采用云计算技术来获得更加高性价比和个性化的信息服务。
21世纪初期，崛起的web2.0让网络迎来了新的发展高峰。
网站或者业务系统所需要处理的业务量快速增长，例如视频在线或者照片共享，这样的网站需要为用户储存和处理大量的数据。
这类系统所面临的重要问题是如何在用户数量快速增长的情况下快速扩展原有系统，随着移动终端的智能化、移动宽带网络的普及，将有越来越多的移动设备进入互联网，意味着与移动终端相关的IT系统会承受更多的负载，而列于提供数据服务的企业来讲，IT系统需要处理更多的业务量。
由于资源的有限性，电力成本、空间成本、各种设施的维护成本快速上上升，这就面临着怎样有效地利用这些资源，以及如何利用更少的资源解决更多的问题。
同时，随着高速网络连接的衍生，芯片和磁盘驱动器产品在功
能增强的同时，价格也在变得甘益低廉，拥有成百上千台计算机的数掂中心也具备了快速为大量用户处理复杂问题的能力。
技术上，分布式计算的日益成熟和应用，特别是网格计算的发展通过Internet把分散在各处的硬件、软件、信息资源连接成为一个巨大的整体，从而使得人们能够利用地理上分散于各处的资源，完成大规模的、复杂的计算和数据处理的任务oJ。
数据存储的快速增长产生了以GfS（GooglefileSystem）、SAN（StorageAreaNetwork）为代表的高性能存储技术。
服务器整合需求的不断升温推动了Xen等虚拟化技术的进步还有web20的实现，SaaS（SoftwareasaService）观念方兴未艾，多核技术的普及等，所有这些技术为产生更强大的计算能力和服务提供了可能。
计算能力和资源利用效率的迫切需求，资源的集中化和技术的进步，推动云计算应运而生。
什么是云计算？
不同的人从不同的角度来看，说法不尽相同。
胡建强老师认为，就社会发展对信息技术的需求来看，云计算本质上就是面向减少初期投资、降低运营成本、实现规模效益、产生新创价值等需求而在计算技术和商业模式上的创新发展。
云计算契合了当前信息系统发展的新需求，将成为大规模的智慧解决方案中的基础性信息技术，并在支持信息系统基础架构、组建操作平台、开发运行新型应用等方面提供集成的、便捷的、快速的手段。
胡老师同时指出，近几年来，云计算在我国可谓风生水起，热闹非凡。
然而，云计算从概念到落地实际上只能从2010年算起。
在此之前只能看成是云计算的市场引入阶段。
在云计算技术方面，胡老师给我们深入的讲解了bigtable，mapreduce，虚拟化等内容。
mapreduce，bigtable，gfs是google的三大技术基石。
bigtable和与之支撑的mapreduce技术则是google高性能搜索的主要工具。
而开源后的HAdooP架构又为很多爱好者提供实践及修改的平台，bIGTAbLE及Hbase等半结构化分布式数据库为电信及大数据仓库及数据挖掘提供了很好的基础，其具体的实现相信在发布不久的中移动“大云”上很快就可以看见，但与传统的数据库相比是不是可以完全超越还是有不能替代的东西。
mapReduce是什么？
mapReduce基础出发点是很易懂的。
它由称为map和reduce的两部分用户程序组成，然后利用框架在计算机集群上面根据需求运行多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果进行归并。
map程序从输入流中读取一组“记录”，然后对记录进行需要的过滤或者转换，然后输出一组记录（key,data）。
当map程序生成输出记录时，一个分割方法将记录划分为m个不相交的块并赋予一个键值。
这个分割方法一般是一个hash函数，只要这个决定性的函数能够满足就行。
当一个块被填充后，它将写入磁盘，map程序结束的时候每个块都将输出m个文件。
通常情况下，将有多个map的程序实例运行在计算机集群的不同的节点上。
每个map实例都将由mapReduce调度程序分配一个不重复的输入文件来独立执行。
如果有N个节点参与map程序执行，那么N个节点中的每个节点都将有m个文件存储在各自的磁盘上，也就是说，总共将有N*m个文件。
fi,j,1≤i≤N,1≤j≤m.
其中有个值得注意的关键点是每个map实例都必须使用一个相同的
hash方法。
这样，所有的拥有相同hash值的输出记录才会写入相应的输出文件。
mapReduce的第二个阶段就是执行m个reduce的程序实例。
Rj,1≤j≤m.每个reduce实例Rj的输入文件由文件fi,j组成,1≤i≤N。
还有一个值得注意的是：
所有从map阶段输出的拥有相同hash值的记录，无论是哪个map实例生成的，都将由一个相同的reduce实例处理。
在map-reduce框架收集整理之后，所有的输入记录都将根据它们的键值（key）编组然后提供给reduce程序。
跟map程序一样，reduce程序也可以做任意的计算。
所以，你可以对输入的记录做任何你想要的事情。
举例来说，可能会对记录的别的字段进行一些附加的计算。
每个reduce实例都可以将记录写入输出文件，只要是mapReduce计算所需要的结果。
用SqL来做类比，map象聚合（aggregate）查询中的group-by子句。
Reduce则类似计算group-by起来的行的聚合函数（例如求平均等）。
分布式结构化数据存储系统bigtable
bigtable是Google开发的基于GfS和chubby的分布式存储系统。
Google的很多数据，包括web索引、卫星图像数据等在内的海量结构化和半结构化数据，都是存储在bigtable中的。
从实现上来看，bigtable并没有什么全新的技术，但是如何选择合适的技术并将这些技术高效、巧妙地结合在一起恰恰是最大的难点。
Google的工程师通过研究以及大量的实践，完美实现了相关技术的选择及融合。
bigtable在很多方面和数据库类似，但它并不是真正意义上的数据库。
胡建强老师还用盛大和阿里巴巴的一些现状和有趣的例子给我们分析了云计算近年来的走向。
那么，云计算技术近几年来的发展情况和规模如何，未来数年就会有哪些明显的发展趋势?
胡老师列出的数据为我们梳理出了一些清晰的发展脉络。
2009年中国云计算市场规模达到403.5亿元，较2008年同比增长28.0%。
2009年国内云计算市场受各细分应用的快速增长，保持着稳定的较高增速。
2009年，SaaS占云计算市场规模的达87.8%，为354.2亿;
PaaS、IaaS分别占到云计算整体市场的11.8%和0.4%，分别为47.6亿、1.7亿。
2011~2015年为市场成长阶段，这一阶段的特点是应用案例逐渐丰富，用户对云计算已经比较了解和认可，云计算商业应用概念开始形成等，此外，用户已经开始比较主动地考虑云计算与自身IT应用的关系。
同时，云计算的发展速度会在这五年间得到迅猛的提升。
自2015年以后，市场进入成熟阶段，表现在云计算厂商竞争格局基本形成，云计算的解决方案更加成熟，在软件方面，SaaS的应用模式成为主流，市场规模也保持在一个比较稳固的水平。
通过这次学术报告，我对云计算算是有了一个初步的了解，并对其未来走向深感兴趣。
目前，云计算还处于起步阶段，毫无疑问云计算前景光明。
它可能彻底改变用户对计算资源的使用方式，使得用户从以桌面为核心转向以web为核心。
在本文中，胡老师已经讨论了云计算的现有服务，对比分析了现有的云计算平台、随着云计算的发展，将会有更多的平台和服务类型不断涌现。
云计算不仅仅是一个计算问题，它需要融合许多技术和成果。
本次学术报告会只探讨了云计算的部分关键技术，还有更多的技术需要继续研究。
在Google与Ibm的支持下，美国的多所大学参与到云计算的研究及教学中，包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、马克兰大学和华盛顿大学等。
国内也有学校加入到这个研究计划中
我相信，随着越来越多的参与者加入到云计算的研究与发展中，云计算会出现一些新的结构模式、开发平台和应用软件，推动云计算及其应用日益走向成熟
篇三：
大数据云计算学习总结
“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得
一、大数据基本概念
1、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法
通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。
大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。
2、大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是
什么”。
比如每年度淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物”等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。
3、数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金
融资产。
2012年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。
与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。
这主要是因为：
一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。
以XX、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。
面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转
型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工学习云计算的心得体会）具。
另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：
（一）数据众多。
银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;
（二）拥有处理传统数据的经验;
（三）较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;
（四）充分的预算可以利用多项大数据新技术。
二、大数据的特性
1、大数据包含的数据分类：
（一）基本数据：
包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、
财产信息等；
（二）账户数据：
包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率
等；
（三）交易数据：
交易时间、交易地点、渠道等；
（四）交互数据：
客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等；
（五）评论数据：
反映问题、投诉建议等。
目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。
交易数据国内一部分银行已经在使用。
交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。
国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离
职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。
评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。
2、大数据的4V特征：
（一）Volume（大量）指海量数据
（二）Variety（多样）指大数据的异构和多样性，很多不同形式、无
模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。
（三）Velocity（高速）指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数
据的价值“提纯”。
（四）Value（价值密度低）指数据中存在大量看起来不相关的数据，
但通过大量分析运算才能够得到价值。
3、大数据的应用特征：
（一）允许数据存在不精确；
（二）数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性
的用途；
（三）离钱最近的信息最有商业价值；
4、大数据时代营销的特点是“个性化”。
现代目标客户拥有以下四个
特点：
（一）手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊
天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。
（二）客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。
（三）客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。
（四）客户对于信息的甄别能力与日剧减。
如果能够不用自己刻意寻
找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。
三、大数据的应用创新
（一）创建个性化的金融咨询展示平台。
目前国内各电商平台甚至新
浪网等通过搜集客户的浏览数据，能够分析判断出感兴趣的兴趣点，有针对性的推送内容。
但目前国内银行的门户网站内容很少能够做到个性化展示，例如通过搜集过往浏览记录，发现客户对理财产品的收益率比较感兴趣，在发行新的理财产品的时候可以把相应信息主动弹出，或者置顶。
（二）做到个性化理财产品营销。
如果一个客户在我们的网站上浏览
了黄金信息，可以推送给他其他诸如重金属或者基金产品等信息，做到交叉销售。
（三）做到个性化触发式营销。
如果一个客户在网站上在按揭贷款类
产品说明页面停留超过10秒钟，那么很有可能这个客户存在贷款需求，可以对其针对性的营销。
（四）做到客户潜在终身价值的识别和挖掘。
比方说，一个客户虽然
在我行只有一个卡，余额也不多，只有100元，但是只要有他的身份证信息，就能够判断这个人是男是女，年龄是30多岁，应该处于事业的上升期，住址是本市的一个高档住宅小区，那么可以判断其家庭收入应该不错，通过这样的分析，就能够得出结论，这个客户就是一个潜在的有价值的客户，通过定向的
营销和专业的服务，这个客户可能给我行创造远超100元存款的价值。
四、大数据时代银行发展趋势
大数据时代，尤其互联网金融发展如火如荼的今天，银行必须从初始的仅提供标准产品和服务的数字银行，发展为先进的智慧银行。
但需要注意的是，智慧银行指的并不是靠大量高大上的高科技设备罗列堆砌在一起的物理网点，而是通过强大后台，依托大数据，能够想客户之所想，急客户之所急，提供个性化的服务，主动提供给客户最想要的服务或产品的智慧银行。
要想实现智慧银行的目标，银行需要做到六个方面：
上网、下沉、内转、外跨、两精、服务。
上网就是指金融互联网，在当今的年代，有一句话叫银行不触网，注定会消亡。
下沉就是服务客户群体的下沉。
按照传统的28原则，银行服务的重点客户一般是能够给他带来重大利润贡献的那20%优质客户，为了从竞争对手手中争取这一部分客户，甚至可以不惜代价，忽视了剩下的那80%的客户的需求，更无视银行眼中传统的次级客户（无抵押质押的信用贷款客户）,忽视了这部分客户积少成多，聚沙成塔后的巨大能量。
而当前互联网金融中被称为“屌丝理财”的各种宝宝们，仅仅付出市场利率水平的利息，就把大量的存款聚集起来；
目前多达2000多家的p2p小额贷款公司，能够提供信用贷款，仅仅是需要你的销售进货流水或者你的收入工资单。
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