openstack论文,大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？
openstack论文,大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？详细介绍
本文目录一览： 计算机网络技术专业毕业论文题目
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
5. 基于OpenStack开放云管理平台研究
6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究
7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究
8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究
10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
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通信工程毕业论文一般写哪些？结合乡村网络普及建设的好写吗？
直接写乡村网络建设简单了一点把
可以给你几个题目参考一下
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如何理解网络的虚拟化 免费硕士博士论文
网络虚拟化作为一种时下热门的网络技术，大有掀起新一轮IT基础架构革命之势。为了更好的了解现今流行的网络虚拟化技术和理念，就必须先介绍一下SDN，即软件定义网络。
如今SDN已经席卷了各种规模的数据中心，影响力日渐深远，但我们似乎依然无法准确的定义什么是SDN。其实SDN并不是一种技术，也不是一种协议，它只是一种体系框架和设计理念。在SDN的理念下，网络系统的控制平面和转发平面是必须分离的。在转发平面，它期望脱离与协议的关联，使得管理员的意志成为核心要素。管理员借助软件来执行自己意志，从而控制转发行为，并驱动整个网络。此外，在SDN的理念中，控制器和转发平面的接口是标准化的，这种接口通常称为南向接口。这是为了尽可能让软件作为转发行为的绝对主导，尽可能少的依赖专门的硬件。而控制器除了能控制硬件设备，也应该可以对网络中的应用程序进行集中控制，通常这是通过硬件提供的可编程特性来实现。这种控制应用程序的接口称为北向接口。
下面总结一下目前公认的SDN特性：
控制平面与转发平面分离；
开放的可编程接口；
集中化的网络控制；
网络业务的自动化应用过程。
顺带一提，OpenFlow作为当前主流的南向接口协议经常被误认为就是SDN本身，或者说是SDN中的一种技术，这种理解是不正确的。OpenFlow仅仅是实现SDN框架理念的一种协议。限于篇幅，关于SDN的介绍就到此为止，详细资料和专业叙述可以在专业书籍中找到，本文最后会有推荐。
话题回归网络虚拟化。网络虚拟化是云计算和SDN发展到一定阶段的产物，也可以把网络虚拟化理解为SDN理念新一代的技术实现。大家都知道服务器虚拟化技术发展的较早，也趋于成熟。在这一拔虚拟化浪潮中，主要的目的直指：抽象化、池化和自动化三个目标。首先发展的是服务器虚拟化，其结果是用户无须关注虚拟化位于哪台物理Host，当该Host故障时，虚机会自动在其他有效的Host上重启，或可以不中断业务的模式迁移到其他Host，甚至可以迁移到千里之外的其他位置。当虚机位置发生改变时，仍然需要访问网关，这使得网络需要配合虚机的变化，提供位于另一位置的网关。这导致了对网络虚拟化的需求。
当资源池越多越大时，已经超越了传统的二层网络范围，需要在更大的范围内建设资源池，这也需要在三层上层叠出逻辑的二层来成为刚性需求。
网络做为共享资源，当其中一部分用户需要对网络做出改变时，会影响到其他用户的使用，因为需要有一种方式，只对该用户的网络做出改变，而不影响剩余用户。这在传统的网络架构中难以实现，而虚拟化网络则很好的匹配了这一需求。
当实现云计算时，自动化部署成为关键技术。虚拟化网络以其软件实现、可编程、容器化等特点，被云管理平台方便调用，用户可以同时申请虚拟机和网络、安全等资源。
因此在实际建设投入生产中发现，当服务器虚拟化运用的如火如荼时，网络环境并没有发生革命性的变化，这使得用户对于构建一个快速部署的、灵活扩展的、稳健可靠的数据中心的需求依然不能得到完全的满足。针对这样的问题，借鉴了服务器虚拟化的理念，当前的网络虚拟化技术随之诞生，它是一种基于Overlay（叠加平面）的技术。
图1 Overlay的网络模型
Overlay以服务的形式，运行在底层物理网络上，设备到设备间的访问无需关心物理路径。这就使得数据中心中建立了大范围的一套二层链路。这种工作机制是通过物理网络设备完成的隧道封装来实现的。
经过几年的发展，网络虚拟化经历了从基于主机虚拟化的Overlay技术到现在的网络虚拟化平台（NVP）的演进。逐渐从基于硬件或者特定的虚拟交换机变为了内部消除五元组的TCP/IP协议，打通大二层网络，发展出真正的控制与转发分离的新一代SDN实现技术。
在新一代的网络虚拟化技术中，基本分为纯软件方案与软硬件结合的解决方案，下面首先介绍下软件方案的代表，由VMware公司提出的NSX解决方案。
NSX方案概述
NSX解决方案分为三个平面，分别是数据平面、控制平面、管理平面。
数据平面主要由NSX虚拟交换机组成，通过将内核模块安装在Hypervisor上实现VxLAN、分布式路由、分布式防火墙等服务，还包含了边界网关设备，在虚拟网络与外界通信时都由其处理。
控制平面中的主要组件是NSX Controller，以虚拟机的形式安装并与NSX Manager进行集成，只发布信令给数据平面，再由数据平面进行工作。
管理平面的主要组件是NSX Manager，通过NSX Manager提供WEB界面配置和管理整个NSX网络虚拟化环境的所有组件。NSX Manager还提供REST API为VMware云管平台或第三方云管平台（如OpenStack）提供接口。
凭借这几大组件，NSX实现了交换、路由、防火墙、逻辑负载均衡、VPN服务、物理网络连接。
ACI方案概述
ACI是Cisco提出的SDN和网络虚拟化解决方案，主要组件包含有应用策略基础设施控制器（APIC）和ACI交换矩阵。
APIC在解决方案中负责实现交换矩阵、策略实施、健康状态监控、自动化和进行中央管理的统一平面。APIC需要以软件形式安装在Cisco UCS服务器上。
Cisco推出Nexus 9000系列交换机实现ACI环境下的底层物理网络。该交换机混用了商用芯片和自主研发的芯片。商用芯片处理普通流量，自主研发芯片处理ACI流量，即SDN和网络虚拟化中的流量。APIC控制器直接将指令发布给交换机的自主芯片，再由芯片分布式地处理数据流量。
对于传统SDN集中网络复杂性的问题，ACI引入了一个完全与IP无关的策略模型用来解决。
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书名：openstack系统架构设计实战
作者: 陆平 / 赵培 / 左奇
出版社: 机械工业出版社
页数: 275
内容简介
本书对各主流云管理平台进行介绍及对比后，主要对OpenStack平台进行重点介绍。包括OpenStack项目的存储管理（Cinder）模块、Neutron架构及具体功能、Ceilometer的架构及关键组件、Openstack中编排子系统（Heat）的相关概念/架构及其实现、Ironic的架构/运行原理，后阐述云计算带来的包括虚拟化安全、数据安全、身份和访问管理安全等新的安全挑战。
作者简介
陆平，博士，高级工程师，中兴通讯云计算及政企业务产品总经理，主要从事云计算、大数据、增强现实、基于多媒体服务技术等方面的研究，是中国计算机协会CCF会员、服务计算专委、CCF大数据专家委员会委员、中国电子学会云计算专家委员会专家委员、江苏省云计算工程技术中心主任、江苏省大数据存储及应用重点实验室主任，主持和参与了国家科技重大专项、国家科技支撑计划、863专项、企业专项、江苏省科技成果转化项目等多项省部级科研课题，获得过多项省部级科技进步奖，拥有20多项发明专利。撰写了《物联网能力开放与应用》和《云计算中的大数据技术与应用》等著作，在外知名刊物上发表过多篇论文。
运维是做什么的
不同类型的运维，具体的工作也是不一样的，例举部分如下：
1、运维工程师/运维开发工程师：负责具体的产品线运维工作，同时也需要掌握开发的能力，深入业务，最了解业务的痛点和问题，同时研发/优化针对产品业务需求的平台、工具和手段，能够接触到各类优秀的系统架构并有能力做出优劣对比。
同时对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用。长远发展是成为大型系统的架构师。
2、运维平台研发工程师：专门研发运维相关通用平台和技术，需要有一定的产品线运维经验或从产品线中拿到运维需求。对研发能力有较高的要求，对系统的设计有较严格的标准，并且能够理解用户需求。
做出适合服务运维和满足运维工程师使用体验的运维产品，长远的发展是成为各个技术纵向领域的技术专家。
3、数据库研发工程师/数据库工程师：数据库方向是运维技术中较为特殊的一个方向，由于业务的重要性通常需要专设岗位，业界在该方向也有深厚的研究和积累。主要方向有数据库内核、云数据库等，长远发展是数据库领域的技术专家，数据库架构师。
4、运维经理：运维同学做事情的过程中通常需要协调多个RD和QA同学，对协调和推进能力要求比较高，对一些技术深度还不错，协调和推进能力比较高的同学非常适合转型管理职位，长远的发展和技术部门的管理职位一样目标是CTO、CEO。
5、业务运维工程师：主要负责监控线上的服务质量，响应异常/处理突发故障，在线发布/升级产品。和相应产品线的研发和测试协调处理产品问题，基于工作中的问题和数据分析进行抽取，将运维经验理念落地沉淀为方法论/工具/系统/平台。
并制定相关的改进计划，在各个技术方向上落地实现，最终反馈回运维工作中，提高运维本身的效率和产品的价值。
参考资料：百度百科-运维
运维是一个非常广泛的定义，在不同的公司不同的阶段有着不同的职责与定位，如果以operation字面的含义去理解，认为就是敲几行操作命令的工作，那就错了。 对于初创公司，运维工程师的工作可能需要从申请域名开始，购买/租用服务器,上架，调整网络设备的设置，部署操作系统和运行环境，部署代码，设计和部署监控，防止漏洞和攻击等等。对于大型的公司，对于运维工作的要求越来越高，也催生了更细化的运维分工：从大的方向，可以分为网站运维，系统运维，网络运维，数据库运维，IT运维，运维开发，运维安全等方向。
很多非从业人员对运维的看法一般属于IT运维的一个非常小的职责：装系统。 一些研发工程师对运维的看法也只局限运维工作的几个点：部署, 变更, 监控，响应。
无论做什么运维，最基本的职责都是保证业务能够稳定运行。所以必须成为业务稳定性的owner。有些人通常认为运维工程师像消防员，7*24小时响应异常，救火。但是稳定性的运维工程师和医生的职业更接近。医生也分各种科室，也有急症室，需要先判断病人的问题，对症下药。
业务有着各种各样的需求，如果运维工程师能够满足业务需求，或者主动挖掘业务的痛点和改进方法，就能为业务实现更多的价值。
在满足业务需求时，应该分清主次，优先面对业务快速发展非常重要的需求，例如稳定性，部署和变更效率，容量管理。稳定性不用多说，如果用户没法稳定使用你的业务，什么产品特性都没有价值。对于百度这样极速发展的互联网公司，每天都有大量的升级更新需要提供给用户，如何在异地的大集群上最快的满足产品的升级需求，同时让用户对升级过程无感知，这是我们的追求。当用户会用百度来测量网络是否可以上网时，就是对运维质量的褒奖。
其次，可以横向看看不同业务的需求。如果能够把多个业务的需求抽象出来，把一些有通用价值的工作平台化（例如数据库，cdn，监控，流量接入和调度，大数据的存储和计算），也能在这个方向进行深入的发展。在百度这样的巨大的流量和服务器规模下，你不仅有巨大的空间和挑战，也有着充足的资源和支持，可以开发和应用业界最前沿的技术。
有一定的积累后，可以进入到宏观和微观的两个层面，从整个公司层面考虑业务的智能部署和调度（涉及网络，硬件，系统，应用开发方式等各个要点），进一步提升效率和节省成本。
如果能够懂业务，理解业务的模式，紧密结合业务进行优化和创新，也是运维工程师体现价值的另外一种方式。有很多产品上的创新，专利的申请，论文的发表，业务指标的提升，直接或者以合作的方式由运维工程师贡献。
运维者 运行 维护之意
具体意思是确保监管对象顺利运作的维护活动
比如一系统管理员确保服务器正常运转 一网络工程师确保网络运行良好
就互联网领域而言，大都停在运行监管的层次，就是监视有无故障发生
至于故障发生以后的处理规范化标准化流程比较少提及 及针对信息系统服务与运维人员的关联方面还做的很少
这个要看你运维什么工作了。
例如说：
运维工程师，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI.
运维工程师面对的最大挑战是大规模集群的管理问题，如何管理好几十万台服务器上的服务，同时保障服务的高可用性，是运维工程师面临的最大挑战。
运维开发工程师的职责是：负责日常运维工作；推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率；制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击；探索、研究新的运维技术方向。运维开发工程师的任职要求是：1、本科及以上学历，年龄在18周岁以上；2、熟悉常见应用服务的配置和优化；3、能熟练使用常用的监控软件；4、善于分析思考问题，有责任心；5、服从工作安排，身体健康。
云计算就业怎么样？就业前景如何？有前途吗？
面对高速发展的广阔市场，掌握云计算技术的人才已供不应求。作为云计算工程师，一般会选择入职阿里云，腾讯云、百度云这类专门做云计算服务的公司，或者入职银行、金融以及其他传统行业企业，为这些企业建立和管理私有云。
3-5年之后，就可以向云计算架构师、云计算开发工程师方向努力，此时无论是技术能力还是工资水平都会更上一层楼。云计算工程师入职薪资平均在10000+，成熟之后平均可达到20000+。北京云计算工程师平均工资：￥21320/月，取自550份样本，增长12%（统计来自职友集）。
云计算架构师、云计算开发工程师架构师平均薪资则可达30000-50000+。北京云计算架构师平均工资：￥32800/月，取自105份样本（统计来自职友集）。而且，30岁以上还能广泛就职并发展的IT行业内，云计算排名前3。其在业界更高更远的发展空间，自然是不言而喻。
云计算岗位的代码量也不多，写程序主要是为了帮助自己或团队提升工作效率。如果云计算一个程序的代码量相当于写一首诗，那么纯开发程序的代码量相当于写一篇论文。所以，云计算工程师和架构师，相较同等薪酬的开发工程师而言，工作强度更低。
云计算很多人不知道，但是通过网上只言片语也能略知一二，但是如果提到云计算这种行业，很多人更是在网上都很难得到确切的答案，所以很多人即使想要从事云计算行业，都不是很清楚它的就业前景如何，这里可以为大家简要做一个介绍，具体的我们可以再进行咨询。
云计算被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。 首先，对中小企业和创业者来说，云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。自1989年微软推出Office办公软件以来，我们的工作方式已经发生了极大变化，而云计算则带来了云端的办公室——更强的计算能力但无须购买软件，省却本地安装和维护。 其次，从某种意义上说，云计算意味着硬件之死。至少，那些对计算需求量越来越大的中小企业，不再试图去买价格高昂的硬件，而是从云计算供应商那里租用计算能力。在避免了硬件投资的同时，公司的技术部门也无须为忙乱不堪的技术维护而头痛，节省下来的时间可以进行更多的业务创新。
由此可见，云计算的前景其实是相当好的，这也可以打消很多人的顾虑，尤其是对于将来想从事云计算这一领域的学生而言，云计算不愧是很好的一个就业领域。
推荐云计算专业的学校：中国石油大学(华东)，北京企业管理研修学院
云计算很多人不知道，但是通过网上只言片语也能略知一二，但是如果提到云计算这种行业，很多人更是在网上都很难得到确切的答案，所以很多人即使想要从事云计算行业，都不是很清楚它的就业前景如何，这里可以为大家简要做一个介绍，具体的我们可以再进行咨询。
云计算被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。 首先，对中小企业和创业者来说，云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。自1989年微软推出Office办公软件以来，我们的工作方式已经发生了极大变化，而云计算则带来了云端的办公室——更强的计算能力但无须购买软件，省却本地安装和维护。 其次，从某种意义上说，云计算意味着硬件之死。至少，那些对计算需求量越来越大的中小企业，不再试图去买价格高昂的硬件，而是从云计算供应商那里租用计算能力。在避免了硬件投资的同时，公司的技术部门也无须为忙乱不堪的技术维护而头痛，节省下来的时间可以进行更多的业务创新。
由此可见，云计算的前景其实是相当好的，这也可以打消很多人的顾虑，尤其是对于将来想从事云计算这一领域的学生而言，云计算不愧是很好的一个就业领域。
云计算近年来已经接近我们的生活，成为一个较为受欢迎的专业，
找工作相对容易，
学习起来其实并不难，但是提前是用心学，
没有什么基础的话，
最好是能找系统的学校学习，把握好课堂上的几十分钟，
听老师的思路，多问多练，保持平常心态，祝你一切顺利，
云计算近年来已经接近我们的生活，成为一个较为受欢迎的专业，
找工作相对容易，
学习起来其实并不难，但是提前是用心学，
没有什么基础的话，
最好是能找系统的学校学习，把握好课堂上的几十分钟，
听老师的思路，多问多练，保持平常心态，祝你一切顺利，
随着IT技术的日益普及，IT就业市场对云计算的工作岗位需求与日俱增。以下对四个常见的职业生涯以及如何准备面试进行探索。
近年来，许多IT专业人员已经将其简历进行了修改，并微调了他们在云计算方面的职业生涯。云计算业务将会继续快速增长。根据调研机构Gartner公司的研究报告，公共云服务市场在2017年将增长18%，达到2486亿美元，高于2016年的2092亿美元。各种规模的组织将其业务继续迁移到云端，以利用新的服务和技术。但是，他们需要具备云计算技能的人才来满足他们的业务需求。所以云计算的就业前途还是很好的。
想要从事云计算方面的职业，但不知道从哪里开始?首先了解一下那些受欢迎的云计算岗位，并了解公司雇主对他们的期望。然后，了解自己的简历需要增加哪些经验和技能，如何获取经验，以及如何回答雇主在面试期间提出的一些难题。
以下概述云计算中的一些常见职业以及他们所需的技能：
(1)云计算管理员
企业需要工作人员配置云部署并执行管理和监控任务。这个工作人员就是云计算管理者。需要具备坚实的知识基础，通过教育和培训，获得认证，可以为其在云计算领域的职业做好准备，但要确保其技能是最新的。
管理员的大部分工作是云计算基础设施管理，所以公司的面试人员将询问应聘者的云计算管理体验，以及其熟悉的工具和平台。并要求其了解核心云平台，监控工具和配置管理系统，如Ansible和Zenoss。面试者希望应聘者演示如何使用这些工具来解决问题并提高用户体验，从而提供真实的例子。
企业将会继续积极应用公共和混合云模型，并在谈论将工作负载合并到公共云及其好处。
所具备的DevOps技能
面试者可能会问应聘人员是否会采用DevOps工具，特别是随着越来越多的企业追求这个模式。它有利于云计算管理员获得DevOps相关工具(如Jenkins和Chef Server)的经验。如果其有一些企业所需的直接编码专长，请提及其熟悉的语言，如Java，C / C ++或C#。
(2)云计算架构师
云计算架构师考虑到大局：他们监督云计算策略，包括采用计划，应用程序设计和管理。由于云计算技术不断变化，云计算架构师必须了解当前趋势，以保持环境的有效运行。
企业希望云计算架构师能够面对未来的系统。对于组织三年或三年以上的云战略有着长期的考虑。并可以制定一个更好的路线图，为企业做好充足的准备。
跨平台的可移植性是企业面临的一个重大问题，因此在面试过程中可能会出现容器体验。云计算架构师需要知道容器的能力以及它们如何适应云战略。
此外，诸如OpenStack等开源平台是想要自定义云计算的企业的热门选择。查看供应商以及供应商中立的认证，努力实现云计算的这一职业生涯。
(3)云计算安全经理
安全性始终是企业的首要关注点，云计算安全管理者的作用是保持云部署安全。准备迎接挑战。应聘者需要通过正式的培训和认证，如认证信息系统安全专家，这是简历的重要方面。虽然坚实的教育基础很重要，但面试人员希望应聘者可以在现实世界中使用这些技能。
在云计算安全方面，应聘者还有很多参与的机会和因素，并必须证明能够设计，执行和维护各种云基础架构的云安全策略。云计算系统的威胁和风险日益严重，所以管理人员必须不断监控环境。需要跟踪云安全趋势，并掌握不同的工具和流程，如加密，访问控制和多因素身份验证。
管理人员必须具备良好的沟通能力，为组织内的员工制定政策，以及对治理和合规性标准(如PCI DSS)的了解。
面向未来的云技能
应聘者需要学习新技能，强化已经拥有或在云计算的新职业技能，这永远不会太晚。云计算领域对人才的需求不断变化，所以面试人员希望应聘者具备与现在不同的技能，以适应将来的需求。
云计算供应商特定的体验，容器，机器学习是三种技能，可以帮助提高应聘者简历的价值。
(4)云应用开发人员
企业开发和部署软件的方式随着云计算的发展而不断变化。由于这些变化，企业需要更多的云应用开发人员;他们希望开发人员也承担通常与架构师，工程师，分析师和技术人员联系的角色。不过，应聘者还需要有编程方面的教育背景，请务必了解潜在雇主使用哪些语言，你是否已经掌握了这种语言。
应聘者最好获得主流云平台(如Amazon Web Services，Google和Azure)的实际开发经验。随着多云的采用，熟悉各种平台以及它们之间的互操作性将为应聘者带来好处。
企业雇主需要确保应聘者的技能适合企业，所以他们会询问开发过程。应聘者使用的管理和开发工具越多，面试人员可以评估应聘者是否能够转换到其工具集中。
强调自动化的重要性，特别是在处理DevOps，持续集成和持续交付时。敏捷模型在企业中很受欢迎，因此具有这些模型的经验以及不同部门和角色之间的合作能力有着很大的好处。
云计算研究——发展历史
1983年，太阳电脑（Sun Microsystems）提出“网络是电脑”（“The Network is the Computer”）, 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。 2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。 2008年2月1日，IBM（NYSE: 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（Cloud Computing Center）。 2008年7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。该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。 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”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术。 2009年11月，中国第一家云计算产业协会在深圳成立，协会的成立标志着地方政府对发展云计算产业的信心。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（Trusted Cloud Initiative）”。 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“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
一、云计算概念二、云计算历史三、云计算现状四，云计算发展前景五、云计算实现，目前存在的问题。写论文多参考:华为的云计算，wingdows云计算，goole云计算。明天看看再补充些，多参考
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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服务。
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克?施密特在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗?比希利亚所做的“Google 101”项目。
2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。
2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。
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。该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。
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，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术。
2009年11月，中国第一家云计算产业协会在深圳成立，协会的成立标志着地方政府对发展云计算产业的信心。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“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。
2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
我是从IT号外知道的。
开源代码是什么意思？
开源代码被定义为描述其源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用，修改和分发也不受许可证的限制。就如大家熟知的安卓系统、unix系统（还有在其基础上又开发的linux系统）都是开源的。
开放源代码软件就是在开放源代码许可证下发布的软件，以保障软件用户自由使用及接触源代码的权利。这同时也保障了用户自行修改、复制以及再分发的权利。简而言之，所有公布软件源代码的程序都可以称为开放源代码软件。 开放源代码有时不仅仅指开放源代码软件，它同时也是一种软件开放模式的名称。使用开放源代码开放模式的软件代表就有GNU/Linux操作系统。
非开源代码与开源代码相反，其程序与软件产品是有产权知识保护的，别人想用就得花钱，想在其基础上作调整必须经过其同意。就如你电脑用的windows系统。
扩展资料：
开放原始码的定义由Bruce Perens（Debian创始人之一）定义如下：
自由再散布（Free Distribution）：允许获得原始码的人可自由再将此原始码散布。
原始码（Source Code）：程序的可执行档在散布时，必需以随附完整原始码或是可让人方便的事后取得原始码。
衍生著作（Derived Works）：让人可依此原始码修改后，在依照同一授权条款的情形下再散布。
原创作者程序原始码的完整性（Integrity of The Author’s Source Code）：意即修改后的版本，需以不同的版本号码以与原始的程序码做分别，保障原始的程序码完整性。
不得对任何人或团体有差别待遇（No Discrimination Against Persons or Groups）：开放原始码软件不得因性别、团体、国家、族群等设定限制，但若是因为法律规定的情形则为例外（如：美国政府限制高加密软件的出口）。
参考资料：百度百科-开放源代码
代码（code）是指一套转换信息的规则系统，例如将一个字母、单词、声音、图像或手势转换为另一种形式或表达，有时还会缩短或加密以便通过某种信道或存储媒体通信。
代码设计的原则包括唯一确定性、标准化和通用性、可扩充性与稳定性、便于识别与记忆、力求短小与格式统一以及容易修改等。 源代码是代码的分支，某种意义上来说，源代码相当于代码。代码将言谈转化为视觉符号的写作扩大了跨越时间、空间的通信表达。代码有时亦称代号等。
扩展资料
代码的特性
1、代码能将源头的信息转化为便于通信或存储的符号。解码（Decoding）则是将其逆向还原的过程，将代码符号转化回收件人可以理解的形式。
2、代码是编码的其中一个原因是在平实语言、口语或写作难以实现实现的情况下进行通信。例如，旗语可以用特定标记表达特定信息，站在远处的另一个人可以解读标识来重现该信息。
参考资料来源：百度百科—代码
开源代码一般指开放源代码
开放源代码（Open source code）也称为源代码公开，指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档，通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的作者会将原始码公开，此称之为“源代码公开”，但这并不一定符合“开放原代码”的定义及条件，因为作者可能会设定公开原始码的条件限制，例如限制可阅读原始码的对象、限制衍生品等。
源程序(source code)是指未编译的按照一定的程序设计语言规范书写的文本文件。 源代码（也称源程序），是指一系列人类可读的计算机语言指令。 在现代程序语言中，源代码可以是以书籍或者磁带的形式出现，但最为常用的格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。计算机源代码的最终目的是将人类可读的文本翻译成为计算机可以执行的二进制指令，这种过程叫做编译，通过编译器完成。源代码主要功用有如下2种作用：生成目标代码，即计算机可以识别的代码。对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。为数不少的初学者，甚至少数有经验的程序员都忽视软件说明的编写，因为这部分不会在生成的程序中直接显示，也不参与编译。但是注释代码对软件的学习、分享、维护和软件复用都有巨大的好处。因此，书写软件说明在业界被认为是能创造优秀程序的良好习惯，一些公司也硬性规定必须书写。需要指出的是，源代码的修改不能改变已经生成的目标代码。如果需要目标代码做出相应的修改，必须重新编译。
开放源代码的定义由Bruce Perens(曾是Debian的创始人之一)定义如下:
自由再散布(Free Distribution):允许获得源代码的人可自由再将此源代码散布.源代码(Source Code):程式的可执行档在散布时,必需以随附完整源代码或是可让人方便的事后取得源代码.衍生著作(Derived Works):让人可依此源代码修改后,在依照同一授权条款的情形下再散布.原创作者程式源代码的完整性(Integrity of The Author's Source Code):意即修改后的版本,需以不同的版本号码以与原始的程式码做分别,保障原始的程式码完整性.不得对任何人或团体有差别待遇(No Discrimination Against Persons or Groups):开放源代码软件不得因性别、团体、国家、族群等设定限制,但若是因为法律规定的情形则为例外(如:美国政府限制高加密软件的出口).对程式在任何领域内的利用不得有差别待遇(No Discrimination Against Fields of Endeavor):意即不得限制商业使用.散布授权条款(D
个人的一点见解，不足之处，还望见谅，望采纳哦，谢谢！
一句话来说，开源指的是那些源代码或源设计可以被大众使用、修改发行的软件或设计体。
大众最熟悉的开源软件就是安卓，相信用非苹果的智能手机用户，现在每天用的肯定都是安卓，它也是现在影响力最大的开源软件之一，如果没有安卓的开源开放，相信今天没有那么多手机厂商和移动互联网的兴起。
如果只是从生态的角度来说，苹果的生态也很开放，现在他们也推出了开源Swift。从这方面来说，其实两者都是一样的，只是开源、开放的方式方法不太一样。
Linux 无疑是开源软件里最最成功的一个，不管是从它目前的生态建设角度，还是从业界评价来看，包括今天云计算的基础也都倚赖Linux的贡献和基石。当然，像OpenStack、Hadoop 、Spark等也非常成功，这些开源项目都属于底层技术，在支撑今天整个大数据、云计算的发展。
扩展资料：开源并不意味着免费，开源只是说我们做了一个好东西，把它开放给大家使用，目的是希望大家更多地使用它，并反馈使用过程中的问题或者改进方式，使得整个开源项目进步得更快，能够更好地共享给更多有需要的人，目前像 Linux、Hadoop、Spark等等，都是这么做的。但很多时候开源背后还是带有很浓厚的商业背景。
做得比较大的开源项目背后都有商业公司在支撑，如果一个成功的开源项目背后没有商业公司，这是不健康的，我们需要开源和商业之间的互补对称来促进整个社区和技术的不断前进答。
参考资料：百度百科——开放源代码
人工智能和化学工业到底有什么关系
Python由于其简洁优美和极高的开发效率，得到了越来越多公司的青睐，公司选用Python进行网站Web、搜索引擎(Google)、云计算(OpenStack)、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。Python将成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，Python结合人工智能也是尚 硅谷的优势课程，python的人才就业优势明显。
大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：
服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。
网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。
存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。
物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。
物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。
物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。
虚拟化很好的解决了上面的三个问题：
人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。
浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。
隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。
在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。
当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。
对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。
对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。
但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。
为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。
于是VMware有了自己的vCloud。
于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。
当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。
AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。
公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。
OpenStack包含哪些组件呢？
计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。
网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。
存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。
有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。
网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。
但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。
随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会采取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。
云计算解决了基础资源层的弹性伸缩，却没有解决应用随基础资源层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。
要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。
当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、 Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、 PHP、 Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google Cloud上也可能会再出问题。
容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。
在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。
这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。
部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。
那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。
封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。
有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。
有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全弹性。
在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。
说到大数据，首先我们来看一下数据的分类，我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件， word 文档等
当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如 XML， HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
随着互联网的发展，非结构化数据越来越多，当我们遇到这么多数据的时候，怎么办呢？分为以下的步骤：
数据的收集：即将散落在互联网世界的数据放到咱们的系统中来。数据收集分两个模式，推和拉，所谓的推，即推送，是在互联网世界里面放很多自己的小弟程序，这些小弟程序收集了数据后，主动发送给咱们的系统。所谓的拉，即爬取，通过运行程序，将互联网世界的数据下载到咱们的系统中。
数据的传输：收到的数据需要通过一个载体进行传输，多采用队列的方式，因为大量的数据同时过来，肯定处理不过来，通过队列，让信息排好队，一部分一部分的处理即可。
数据的存储：好不容易收集到的数据，对于公司来讲是一笔财富，当然不能丢掉，需要找一个很大很大的空间将数据存储下来。
数据的分析：收到的大量的数据，里面肯定有很多的垃圾数据，或者很多对我们没有用的数据，我们希望对这些数据首先进行清洗。另外我们希望挖掘出数据之间的相互关系，或者对数据做一定的统计，从而得到一定的知识，比如盛传的啤酒和尿布的关系。
数据的检索和挖掘：分析完毕的数据我们希望能够随时把我们想要的部分找出来，搜索引擎是一个很好的方式。另外对于搜索的结果，可以根据数据的分析阶段打的标签进行分类和聚类，从而将数据之间的关系展现给用户。
当数据量很少的时候，以上的几个步骤其实都不需要云计算，一台机器就能够解决。然而量大了以后，一台机器就没有办法了。
所以大数据想了一个方式，就是聚合多台机器的力量，众人拾柴火焰高，看能不能通过多台机器齐心协力，把事情很快的搞定。
对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。开源的网络爬虫大家可以关注一下Nutch。
对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了Kafka这样基于硬盘的分布式队列，也即kafka的队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。
当数据量非常大的时候，一个索引文件已经不能满足大数据量的搜索，所以要分成多台机器一起搜索，如图所示，将索引分成了多个shard也即分片，分不到不同的机器上，进行并行的搜索。
所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
于是大数据人员想起来想要多少要多少，想什么时候要什么时候要的云平台。空间的灵活性让大数据使用者随时能够创建一大批机器来计算，而时间的灵活性可以保证整个云平台的资源，不同的租户你用完了我用，我用完了他用，大家都不浪费资源。
于是很多人会利用公有云或者私有云平台部署大数据集群，但是完成集群的部署还是有难度的，云计算的人员想，既然大家都需要，那我就把他集成在我的云计算平台里面，当大家需要一个大数据平台的时候，无论是Nutch, Kafka，hadoop，ElasticSearch等，我能够马上给你部署出来一套。我们管这个叫做PaaS平台。
大数据平台于是作为PaaS融入了云计算的大家庭。
作为国内最早诞生的互联网公司之一，网易在过去十余年的产品研发、孵化和运维过程中，各个部门对数据有着不同且繁杂的需求。而如何把这些繁杂的需求用统一的手段来解决，网易在大数据分析方面同样进行了十余年的探索，并自去年开始通过“网易云”将这些能力开放出来
“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。
网易猛犸大数据平台可以实现从各种不同数据源提取数据，同步到内核存储系统，同时对外提供便捷的操作体验。现在每天约有130亿条数据进入网易猛犸平台，经过数据建模和清洗，进行数据分析预测。
网易的另一大数据分析平台，网易有数则可以极大简化数据探索，提高数据可视化方面的效率，提供灵活报表制作等，以帮助分析师专注于自己的工作内容。
有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，搜索引擎着实火了一阵，当很多人觉得搜索引擎能够一下子帮助用户搜出自己想要的东西的时候，还是非常的开心的。
但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了。信息的搜索还是一个人需要适应机器的思维的过程，要想搜到想要的信息，有时候需要懂得一些搜索或者分词的技巧。机器还是没有那么懂人。什么时候机器能够像人一样懂人呢，我告诉机器我想要什么，机器就会像人一样的体会，并且做出人一样的反馈，多好啊。
这个思想已经不是一天两天了，在云计算还不十分兴起的时候，人们就有了这样的想法。那怎么做的这件事情呢？
人们首先想到的是，人类的思维方式有固有的规律在里面，如果我们能够将这种规律表达出来，告诉机器，机器不就能理解人了吗？
人们首先想到的是告诉计算机人类的推理能力，在这个阶段，人们慢慢的能够让机器来证明数学公式了，多么令人欣喜的过程啊。然而，数学公式表达相对严谨的，推理的过程也是相对严谨，所以比较容易总结出严格个规律来。然而一旦涉及到没有办法那么严谨的方面，比如财经领域，比如语言理解领域，就难以总结出严格的规律来了。
看来仅仅告知机器如何推理还不够，还需要告诉机器很多很多的知识，很多知识是有领域的，所以一般人做不来，专家可以，如果我们请财经领域的专家或者语言领域的专家来总结规律，并且将规律相对严格的表达出来，然后告知机器不就可以了么？所以诞生了一大批专家系统。然而专家系统遭遇的瓶颈是，由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的，即便这个人是专家。
于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一斑
有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：
如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
例如取圆周率 3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：
坚强的孩子，
依然前行在路上，
张开翅膀飞向自由，
让雨水埋葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。
然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。
于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。