11. IT 前沿技术 磨耳朵

云计算特点的是超大规模、虚拟化、高可靠性。
云计算是对并行计算、网格计算、分布式计算技术的发展与运用。
云计算常见的部署方式公有云、私有云、社区云和混合云。
云计算的主要服务模式包括 IaaS、PaaS、SaaS。

IaaS(基础设施即服务)主要提供虚拟化的计算资源、存储资源等基础设施层面的服务。虚拟机、计算资源、存储资源通常属于 Iaas 层的内容。
开发工具通常属于 PaaS(平台即服务)层的内容。
软件即服务是 Saas 的简称
Azure 是微软推出的云计算操作系统

大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为以“数据”为核心。
大数据的主要相关技术包括虚拟化技术、存储技术、感知技术。

虚拟化的特征是高扩展性、高可用性、高安全性。

虚拟化技术的主要类型:
服务器虚拟化(Server Virtualization)
桌面虚拟化(Desktop Virtualization),允许在一台物理计算机上创建多个独立的虚拟操作系统,实现资源的高效利用和多系统运行。
存储虚拟化(Storage Virtualization)
网络虚拟化(Network Virtualization)
应用虚拟化(Application Virtualization)

虚拟化技术的优势:
资源利用率高:通过虚拟化,可以将多台虚拟机运行在同一台物理服务器上,充分利用硬件资源,减少硬件浪费。
灵活性和可扩展性:虚拟机可以根据需要快速创建、删除或迁移,支持动态资源分配和扩展。
隔离性:每个虚拟机都是独立的,一个虚拟机的故障或安全问题不会影响其他虚拟机。
成本节约:减少物理服务器的数量,降低硬件采购和运维成本。
便于管理:通过集中管理工具,可以方便地管理大量虚拟机和资源。

虚拟化技术的应用场景:
数据中心:通过服务器虚拟化,企业可以整合服务器资源,提高数据中心的效率和灵活性。
云计算:虚拟化技术是云计算的核心技术之一,支持多租户环境,提供灵活的资源分配和隔离。
个人计算机:用户可以在一台计算机上同时运行多个操作系统,方便开发、测试和学习。
教育领域:通过桌面虚拟化,学校可以为学生提供统一的桌面环境,便于管理和维护。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
根据 IDC 的观点,大数据通常具有以下特点:数据量大、处理速度快、类型多样。

第三次信息技术革命”通常指的是物联网(Internet of Things,IoT)的发展。
物联网的关键技术主要包括 RFID 技术、传感技术、纳米技术和智能技术。
RFID(Radio Frequency Identification)通常更准确地被称为电子标签。
最基本的 RFID 系统由三大部分组成是读写器(阅读器)、电子标签(射频标签、应答器)和天线。

物联网的基本特征包括全面感知、可靠传递、智能处理。
可靠传递:指的是通过无线网络与互联网的融合,将物体的信息实时准确地传递给用户。这是物联网中网络层的核心功能,确保信息在传输过程中不丢失、不延迟。
全面感知:是指利用传感器、RFID、二维码等技术随时随地获取物体的信息。
智能处理:是指运用云计算、数据挖掘、人工智能等技术对海量数据进行分析和处理,实现智能化的控制。

WSN 在物联网当中是无线传感器网络的缩写。

感知中国中心设在无锡。
物联网概念最早是由麻省理工学院提出。
2010 年中国把物联网发展写入了政府工作报告。

机器学习是一种实现人工智能的方法。常用机器学习解决的问题包括分类问题、回归问题、聚类问题和规则学习。

分类问题的目标是将数据划分为预定义的类别。垃圾邮件识别,判断一张图片中是否包含猫或狗。人脸识别。车牌识别。字符识别、语音识别、信用卡欺诈检测。
聚类问题的目标是将数据划分为若干个簇,使得簇内的数据相似度高,而簇之间的相似度低。例如,将用户根据购买行为划分为不同的群体。通过基因的分析对生物种群进行划分。用户群体的划分、根据人脸来管理照片、 对 Web 上的文档进行分类、因的分析对生物种群进行划分。
回归问题的目标是预测一个连续的数值。例如房价预测、股票交易决策、电影票房预测。
规则学习的目标是通过数据生成一系列规则,用于描述数据的特征或行为模式。

属于常见分类算法的有支持向量机、神经网络、随机森林、逻辑回归。
属于常见的监督学习算法的有感知机、支持向量机、人工神经网络、决策树。

监督学习需要用带有标签的数据作为训练数据。
模式识别、聚类、规则学习都属于无监督学习。

人工智能是研究如何应用计算机来模拟人类的某些智能行为。

分布式账本是区块链的核心技术之一,它允许数据在多个节点上分布存储,确保数据的透明性和不可篡改。
智能合约也是区块链的核心技术之一,它是一种自动执行的合约条款,以代码形式部署在区块链上,当满足条件时自动执行。
共识机制是区块链的核心技术之一,用于确保所有节点在分布式账本上达成一致。
区块链中用到的随机散列也称哈希算法。

深度学习是一种实现机器学习的技术。
按照学习方式,机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
机器学习算法用来处理分类问题包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习、随机森林。
在机器学习中模型训练和评估中,随着数据点数量的增加,模型的泛化能力通常会提高,训练误差和测试误差之间的差异会减小

深度学习驱动人工智能蓬勃发展。

超大型数据中心运营中,电费用所占比例最高。

2008 年,IBM 先后在无锡和北京建立了两个云计算中心
智慧地球的概念是 IBM 提出来的