云计算在移动互联网应用中有哪些优势？

IT专业入行门槛低，而且如今的工资待遇越来越好，而且目前 IT行业的就业市场是不饱和的，所以从业人员找工作还是相对来说很轻松的。现在的你选择 IT专业，绝对不会错，如果你不想继续读书，

选择职业技术学校就读也不错，只要你学好 IT技术，有能力，你就可以找到一份不错的工作岗位

可以来这里了解了解

目前中国的动漫游戏产业正处于蓬勃发展的阶段，对动漫游戏的专业人才需求量极高。而每年毕业的动漫游戏方面的人才，对于这么庞大的市场需求来说只是杯水车薪。据权威机构统计，

全国动漫游戏人才缺口高达百万，创意型和技术型的动漫游戏人才月薪上万依旧难觅。

前景很好，零基础学习，就业机会多，工作体面，薪资高

电子商务是以信息 网络技术为手段，以商品交 换为中心的商务活动 ；也可理解为在互联网

电子商务可提供网上交易和管理等全过程的服务。因此，它具有广告宣传、咨询洽谈、网上定购、网上支付、电子账户、服务传递、意见征询、交易管理等各项功能。

电子商务与行业相结合。在产业结构升级的推动下，未来电子商务与行业的结合会越来越紧密，电子商务不仅仅是企业的一个销售渠道，更会成为企业整合互联网资源的一个重要方式。

未来电子商务专业将开设更多细分的方向，比如专注于工业领域的电子商务方向，专注于农业领域的电子商务方向等等

云计算（Cloud Computing）是

分布式计算（Distributed Computing）、

并行计算（Parallel Computing）、

效用计算（Utility Computing）、

网络存储（Network Storage Technologies）、

虚拟化（Virtualization）、

负载均衡（Load Balance）、

热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。

至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。

许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的 *** 作，到这里 *** 作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是 *** 作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。

因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或 *** 作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。

云计算”是指通过互联网，按需交付IT资源并且按使用量付费的服务，就是一种按需索取，按需付费的一种交付模式。无论是一个创业公司需要加快增长但缺乏前期投入资金，还是大型企业在降低成本的同，在寻求IT创新，提高敏捷性和灵活性需求时，云供应商可以提供了一套完整的无需前期投入的Web服务，客户只需要轻轻点击几下，即可在数分钟之内获得需要的资源。云计算的好处：

1没有前期投资:建立本地基础设施费耗时长、成本高，而且涉及订购、付款、安装和配置昂贵的硬件和软件。使用云计算，开发人员和企业再也不必花费时间和资金完成上述活动;相反，他们只需在需要时为所消耗的资源支付费用即可，且支付的金额因所消耗资源量和种类而已。

2低成本:云计算可在多方面帮助降低IT总成本。云计算能降低前期IT人力成本和持续IT人力成本，客户只需投入相当于传统基础设施成本几分之一的成本就能使用广泛分布、功能全面的平台。

3灵活的容量很难预测用户会如何采用新的应用程序。开发人员要在部署应用程序之前决定容量大小，其结果通常有两种，要么是大量昂贵资源被闲置，要么是容量受限，最终导致最终用户体验不佳，这要到资源限制问题得到解决才能结束。使用云计算，这种问题不复存在。开发人员可以在需要时调配所需的资源量。如果需要更多，他们可以轻松扩展资源量。如果不再需要，则只需关掉它们并停止付费。

4应用而非运营云计算为客户节省了数据中心投资和运营所需的资源，并将其转投向创新项目。

稀缺的IT资源和研发资源可以集中用于帮助企业发展的项目上，而不是用在重要但是无法使企业脱颖而出的IT基础设施上。云服务在能帮助用户减少前期支出、避免长期承诺，同时解决维护和运作自己的IT技术服务带来的规模扩展的挑战。机制完善的云供应商能够提供专业的解决方案架构师、客户支持技术人员和销售人员组成的庞大团队来支持客户解决上云问题。万国旗下的曙安Vc3平台专业提供云计算咨询服务、整合云资源管理，云监控，云安全，高可用和专有云解决方案。帮忙可以企业轻松上云，通过满足业在上云之路上的业务和技术诉求，使用户轻松享受云计算带来的各种价值和便利。

　云计算应用之一：金融云。金融云是利用云计算的模型构成原理，将金融产品、信息、服务分散到庞大分支机构所构成的云网络当中，提高金融机构迅速发现并解决问题的能力，提升整体工作效率，改善流程，降低运营成本。

云计算应用之二：制造云。制造云是云计算向制造业信息化领域延伸与发展后的落地与实现，用户通过网络和终端就能随时按需获取制造资源与能力服务，进而智慧地完成其制造全生命周期的各类活动。

云计算应用之三：教育云。教育云是“云计算技术”的迁移在教育领域中的应用，包括了教育信息化所必须的一切硬件计算资源，这些资源经虚拟化之后，向教育机构、从业人员和学习者提供一个良好的云服务平台。

云计算应用之四：医疗云。医疗云是指在医疗卫生领域采用云计算、物联网、大数据、4G通信、移动技术以及多媒体等新技术基础上，结合医疗技术，使用“云计算”的理念来构建医疗健康服务云平台。

云计算应用之五：云游戏。云游戏是以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。

云计算应用之六：云会议。云会议是基于云计算技术的一种高效、便捷、低成本的会议形式。使用者只需要通过互联网界面，进行简单易用的 *** 作，便可快速高效地与全球各地团队及客户同步分享语音、数据文件及视频。

云计算应用之七：云社交。云社交(Cloud Social)是一种物联网、云计算和移动互联网交互应用的虚拟社交应用模式，以建立著名的“资源分享关系图谱”为目的，进而开展网络社交。

云计算应用之八：云存储。云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

云计算应用之九：云安全。云安全(Cloud Security)通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

云计算应用之十：云交通。云交通是指在云计算之中整合现有资源，并能够针对未来的交通行业发展整合将来所需求的各种硬件、软件、数据。

云计算与大数据概述

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。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

云计算与大数据的关系

简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。

而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

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