云计算腾讯云：云+时代下的大数据平台应用方案
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了云计算腾讯云：云+时代下的大数据平台应用方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
随着IT架构的不断演进，云计算必定会成为未来所有IT应用的基石，而大数据作为数据应用分析的基础技术未来将会变的越来越重要，大数据为人工智能提供基础物料，为企业决策者提供数据支撑，但是另一方面大数据的高成本和高门槛也让普通企业望而生畏，在一切基础技术服务化的今天，大数据如何高效利用云计算的海量计算资源，如何利用云的弹性以达到降低成本从而实现数据价值最大化和成本最小化，同时大数据服务化让所有企业都享受到大数据和云计算的红利等这些方面面临着不小的挑战。
背景及现状
大数据特征
企业大数据应用现状
大数据解决方案现状
大数据解决方案现状
腾讯云大数据平台实践
云环境下的大数据基础平台
腾讯云公有云大数据平台实践
服务流程化
服务模型
服务模型
服务管理
服务弹性
计算存储分离
组件深度优化整合
基于云的计算存储分离应用模式
基于云虚拟子网的海量数据高可靠应用
腾讯云EMR服务
腾讯云EMR服务
亚马逊AWS解决方案——详解云平台计算服务进化之路
人人懂点儿大数据
容器技术将必要的应用程序文件和软件依赖关系全部封装在一起，作为构建块可以在任意计算资源中进行部署，不受软件、操作系统或硬件配置的制约。同时，容器可以让我们在一个实例中运行多个应用程序，利用现有资源完成更多工作。可以对实例中容器可以使用的内存、磁盘空间和 CPU 的量进行精确的设定。
计算服务的进化
云计算成为新常态
虚拟机VM
容器 Containers
无服务器 Serverless
AWS 的计算服务
Beta版
新版本
Yelp
整体架构
Amazon ECS
AWS Lambda
AWS Lambda 到底是什么
版本和别名
AWS Lambda可以与多种AWS服务集成
异步缩略图生成
实时流数据处理
操作日志审查
基于监控的自动化运维
响应式大数据交互
走向无服务器
三层Web应用的改造
三层Web应用的改造
改造Web层
改造业务层
改造数据库层
Web应用Serverless参考架构
实时文件处理Serverless参考架构
物联网应用后台参考架构
服务管理
AWS计算服务的选择
相关资源
统一资源调度平台的建设与实践
人人懂点儿大数据
当大部分工作都在设私有云的时候，需要将物理资源进行统一的抽象要么进行虚拟化要么进行容器化，一般分为两个阶段：一是实现物理资源的虚拟化(即资源的抽象)，将物理机分割成更小单位的虚拟机可以显著提升机器的利用效率，实现存储计算分离以及在离线混部等;二是将资源虚拟化后进一步实现编排更细粒度在时间和空间上优化资源的使用，进而实现自动化运维、弹性伸缩以及故障自愈等。
为什么需要资源调度
什么是调度
一些数据
提升稳定性和效率
建设数据中心
如何抽象资源
如何抽象资源
物理资源的收集和管理
虚拟化
Docker vs LXC
容器存储选型
Lxc的磁盘性能
如何调度资源
调度框架选型
我们最关心的几个因素
统一调度的架构
中间件接入
实现LXCFS 的load 隔离
大数据接入
遇到的坑
线程夯住的问题排查过程
系统内存分配失败问题分析
基于Mesos/Docker的Elasticsearch容器化私有云
人人懂点儿大数据
传统的Elasticsearch交付与维护主要存在弊端是：传统部署以kvm虚机或实体机为节点，需提前申请,过程较慢；ES运行环境需要人工事先部署，自动化程度不高；集群扩容需要人工一遍一遍的部署环境，效率低；集群信息不集中，不易于管理，维护成本高；ES需求量增加之后，更加加大了维护的成本和繁杂性。
针对上述弊端，容器化的私有云平台设计目标包括：加快集群构建速度、快速扩容和快速迁移能力、ES使用/运维标准化、集中的信息展示与良好的用户交互界面。
背景与现状
背景
设计目标
改进
改进
平台规模
资源使用
技术实现
调研选型
调研选型
总体结构
资源分配结构
集群逻辑隔离
集群逻辑隔离
完整集群的逻辑结构
单台物理机结构
服务发现
可靠性 & 持久化
配置与部署
自助化配置
自动化部署
监控与报警
指标收集
聚合汇总
报警
总结
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
官方网站：AI-CPS.NET
以上是关于云计算腾讯云：云+时代下的大数据平台应用方案的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章