工信版(中职)走进智能家居单元6 案例2教学课件.ppt
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1、Y CF(中职)走进智能家居单元6案例2教学课件单元 6智能家居技术支持及远程服务案例2 智能家居的系统管理云计算走进智能家居案例描述 云计算极大扩展了IT服务能够提供的种类和范围,网络作为云计算基础架构和服务提供的重要组成部分,需要满足更高的要求。基于云计算的智能家居系统是将物联网和云计算技术有机结合的一个平台,此平台完全呈现物联网的整体架构,最上层以云计算技术实现整体的管理和控制,而感知层将会由各类网络传感器组成,包括摄像头、红外传感器、门禁传感器、智能水、电、气表、消防探头等,全部将以网络化结构形式组成智慧化家庭控制系统。案例呈现活动1虚拟化技术云计算技术是IT产业界的一场技术革命,已经
2、成为了IT行业未来发展的方向,这种变化使得IT基础架构的运营专业化程度不断集中和提高,从而对基础架构层面,特别是网络提出了更高的要求。虚拟化的计算资源和存储资源最终都需要通过网络为用户提供访问。活动1虚拟化技术如何让云中各种类型的用户尽可能安全的使用网络,如何让用户无缝的接入和使用云计算服务,以及通过网络满足数据中心间的数据传输和迁移,标准组织和设备厂商都在积极的研究,并提出了解决方案。其中通过虚拟化技术提高网络的利用率,并让网络具有灵活的可扩展性和可管理性,是云计算网络研究的热点。在网络领域中,虚拟化并不是一项新兴技术,虚拟网络允许不同需求的用户组访问同一个物理网络,但从逻辑上对它们进行一定
3、程度的隔离,以确保安全。活动1虚拟化技术凭借网络虚拟化技术,能在单一物理基础设施上部署多个封闭用户组,并在整个网络中保持高标准的安全性、可扩展性、可管理性和可用性。通过网络虚拟化可实现弹性、安全、自适应、易管理的基础网络,充分满足服务器虚拟化等虚拟技术对基础网络带来的挑战,达到提高数据中心的运行效率、业务部署灵活、降低能耗、释放机架空间的目的。活动1虚拟化技术虚拟化技术的发展,让包括互联网公司、软件厂商和硬件厂商等原来租用IDC业务的企业纷纷建起了自己的数据中心,准备在云计算数据中心领域建立新型IDC增值业务的优势。Google在云计算IT基础架构上投入了大量巨资,目前在美国4个州已经完成和在
4、建的最新数据中心平均每家耗资约为6亿美元。微软一直租赁数据中心,2007年起开始设计和构建自己的数据中心,目前在全球范围内已经有15个数据中心,14.8万台服务器,每家数据中心耗资均达5亿美元以上。Salesforce的数据中心位于美国,但目前已经计划在新加坡建立数据中心和网络操作中心(NOC)。IBM在北卡罗来纳州、都柏林、北京、东京等共有8个数据中心。2008年4月,IBM又投资约4亿美元改造北卡罗来纳州和日本东京的数据中心,并将与其他数据中心连接在一起向云计算服务方向转变。活动1虚拟化技术图6-11云数据中心活动1虚拟化技术云计算数据中心的出现,逐渐形成了新的产业生态圈。整个IDC行业将
5、可能重新洗牌,未来的云计算数据中心需要提供更优质、更便宜的服务,满足客户从底层存储到上层应用全方位的需要,才能在市场中处于领先地位。电信运营商拥有雄厚的网络实力、庞大的客户资源、全网的收费能力和良好的社会信用,应抓住机会建立以自身为核心的生态圈,作为生态圈的主导者与生态圈中其他参与者一起通过产业链深度合作提升云计算数据中心竞争力。生态圈(如图6-12所示),包括资源圈、服务圈、行业圈3个小生态圈和社会环境圈。资源圈提供软件和硬件等资源,服务圈则提供各种内容和应用,行业圈可以开展各种合作,社会环境圈为整个生态圈提供健全的机制、法律和需求,各个小生态圈在社会环境圈中和谐共存、合作互利。活动1虚拟化
6、技术图6-12云计算数据中心生态圈活动1虚拟化技术1什么是云计算技术?2云计算与虚拟化技术之间的关系?大家说活动1虚拟化技术知识链接1虚拟化技术 虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,它可以扩大硬件的容量,简化软件的重新配置过程,减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离,它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式,也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等,计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立
7、在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面。虚拟化技术是提高服务效率的最佳解决方案虚拟化实现了IT资源的逻辑抽象和统一表示,在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥着巨大的作用,是支撑云计算伟大构想的最重要的技术基石。活动1什么是物联网大家做 试通过百度搜索或查阅相关资料,完成表64的填写。表6-4虚拟化技术的相关论述活动2海量数据的分布式存储什么是海量数据?海量数据还可以称为大数据。对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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
8、的信息资产。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。图6-13大数据与云计算的关系活动2海量数据的分布式存储随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像Map
9、Reduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑来分配工作。活动2海量数据的分布式存储大数据有哪些特点?大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。计算机学报刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。活动2海量数据的分布式存储大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型
10、繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,处理速度快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(数据价值大)。活动2海量数据的分布式存储从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。活
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