电子商务小温课件3

1、第3章 电子商务技术基础（续）本章内容：网络技术基础网络互联技术Web服务云计算和大数据你了解云计算吗？3.4 云计算与大数据3.4.1 云计算概述美国国家标准与技术研究院（NIST）定义的云计算（Cloud computing）：是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计算设施、存储设备、应用程序和服务等）的计算模式。计算资源服务化是云计算重要的表现形式，它为用户屏蔽了数据中心管理、大规模数据处理、应用程序部署等问题。通过云计算，用户可以根据其业务负载快速申请或释放资源，并以按需支付的方式对所使用的资源付费，在提高服务质量的同时降低运维成本。典型个人云应用1.云计算特征

2、根据美国国家标准和技术研究院的定义，云计算应具备以下几条特征：按需自助服务；随时随地通过任何网络设备访问；多人共享资源池；快速弹性；可被监控与测量的服务。云计算像水、电一样的基础资源，无需用户建立复杂的基础设施，根据自身实际需求可以随时随地获取存储、计算等网络资源，最大化资源的使用效率。 2.云计算服务形式基础设施即服务（ Infrastructure as a Service, IaaS）：消费者可以通过Internet获得存储、计算等基础设施服务；平台即服务（ Platform as a Service, PaaS）：一般包括操作系统、编程语言的运行环境、数据库以及Web服务器，用户在该平

3、台上可自行部署和运行应用，为用户提供可实施开发的平台环境和能力；软件即服务（ Software as a service, SaaS）：用户通过Internet租用Web软件来管理企业的经营活动。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。流程即服务（BPaaS）则是在PaaS和SaaS基础上演进过来的为用户提供完善的流程服务，通过流程管理来降低企业的管理成本，提高管理效率。3.云计算部署模型 根据云计算服务的形态可以分为公共云、私有云和混合云。公共云和私有云之间的区别在于：一是网络连接不同，公共云是通过互联网（Internet

4、）来进行连接访问，而私有云是通过企业内部网（Intranet）进行访问；二是公共云的服务对象是最终用户，私有云的服务对象是企业内部人员或者是供应商和客户之间在内的企业生态系统用户。 相关概念总结4.云计算产业链产业链构成：云计算硬件设备供应商、网络基础设施提供商、以及软件和服务提供商等众多参与者为用户、企业和政府提供云计算服务及系统解决方案。从中国云计算市场产业链来看，互联网公司提供基于云的网络平台、在线存储等云端服务在云计算领域承担越来越重要的作用，将不断推动云计算产业链逐渐成熟和规范。云计算广泛应用于政府、企业及个人多个层面 云计算的应用极大的提高了互联网的资源利用效率，云计算实现了大型数

5、据的存储、计算、挖掘和分析，最大化的利用资源，降低政府和企业的开发成本。对个人用户来说，云服务为用户提供了不同终端之间的数据信息同步和共享，实现了各终端的实时网络同步。国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见（2015.1）云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势。发展云计算，有利于分享信息知识和创新资源，降低全社会创业成本，培育形成新产业和新消费热点，对稳增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义。主要任务：增强云计算服务能力；提升云计算自主创新能力；探索电子政务云计算发展新模式；加强大数据开发与利用；

6、统筹布局云计算基础设施；提升安全保障能力。3.4.2 云计算应用谷歌云计算服务平台谷歌2008年推出Google App Engine开始发展云计算服务，全球有30多个数据中心，服务器数量超过100万台，是全球典型的SaaS云计算服务商。谷歌的云计算是针对Google特定的网络应用程序而制定，主要目的在于支撑自有产品和业务体系，包括为搜索引擎、Google+、Gmail等提供统一的基础设施和数据服务。目前已逐渐发展成为企业、开发者、用户重要的云计算服务平台，同时自身也是最大的云计算使用者。百度云计算平台 2011年9月，百度宣布开放云计算平台，对外提供云计算、存储资源以及开发环境、应用API接

7、口等全方位云平台服务，百度的云平台服务是开放了百度的基础架构和技术，为开发者提供云基础环境构建，降低开发成本和风险，为企业提供资源和云服务支持，百度平台并不直接服务终端消费者，而是服务应用开发者。在开放平台上，开发者借助百度平台的资源和平台优势，节省开发成本，将精力和资源投放在产品本身进一步降低开发风险。 阿里云大数据生态圈 阿里云计算对内为大淘宝提供统一的基础设施和数据服务；对外为中小企业和创业者提供一站式的云计算解决方案提供服务，为开发者提供云开发环境和运行平台。阿里云计算基于自身的业务和用户优势不断开拓其他服务，例如云邮箱、搜索、支付等，借助IT技术不断建立数据运营的技术开放平台，构建和

8、积累数据库，助力阿里巴巴在电商、金融大数据领域的发展。 什么是大数据？3.4.3 大数据概述大数据（Big data）的概念维基百科：大数据是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。Gartner: 在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。NSF：由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。研究发展2008 年末，计算社区联盟发表了非常有影响力的白皮书大数据计算: 商务、科学和社会领域的革命性突破。随后，EMC、IBM、惠普、微软等知名企业纷纷通过收购大

9、数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略。咨询构相继发布与大数据相关的研究报告McKinsey ，Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity，2011目前，大数据的开发与利用已经在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间。大数据的特点Volume（大量化）、Variety （多样化）、Velocity（快速化）数字数据迅速增长，信息数据化程度提升推动数据商业价值呈现随着数字化信息的发展，人类产生和储存的数据量呈现爆发式增长，全球的总存储

10、数据量的量级已突破艾字节（EB）甚至泽字节（ZB）（1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB）。1TB=1024GB;1GB=1024MB;1MB=1024KB;1KB=1024字节Volume 信息化高速发展，促进数据类型繁多Variety 每分钟都有大量数据产生Velocity 实战案例流感预测“Detecting Influenza Epidemics using Search Engine Query Data”, Nature 2009 5000万常用搜索词组训练数据 2003-2006; 测试数据 20072008实战：2009年成功预测禽流感奥巴马2012

11、总统竞选 the first big data election整合各种数据：个人，民调，捐款，义工，消费者数据库，社交传媒每夜66000台机器处理个性化捐款邀请，广告精准投放，关键州拉票策略建立选民“可劝说指数”，对症下药亚马逊：用户行为数据分析-个性化营销大数据改变数据分析思维过去，由于数据获取的困难程度，人们在分析数据时倾向于使用抽样数据，并通过不断改进抽样方法以提升样本的精确性，从而对整体数据进行推算，并竭力挖掘数据间的因果关系。但当前数据处理思维方式正逐步向全体性、混沌性以及相关性演变，以适应数据量的爆发式增长。大数据小数据全体采样容错精确关联因果总结设计发现假设通用专用解释控制参考

12、决策开放封闭大数据的具体应用方向阿里：多角度挖掘大数据价值，构筑数据交易平台阿里拥有的数据主要是交易数据以及信用数据，其特点在于数据覆盖了从浏览到购物到支付的整个行为链。以营销为例：推出数据魔方、淘宝指数 、聚石塔等数据产品，从不同维度对数据进行挖掘和分析，其最终目的在于建立起数据交易平台 Data Exchange，使阿里成为数据集散中心。大数据处理流程1. 数据采集：数据采集手段有传感器、射频识别、数据检索分类工具如百度和谷歌等搜索引擎，以及条形码技术、移动设备等。交易数据和用户行为数据等。2数据处理与集成：完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清洗去噪以及进一步的集成存储。将这些结构复

13、杂的数据转换为单一的或是便于处理的结构；通过聚类或关联分析的规则方法将无用或错误的离群数据挑出来过滤掉。3. 数据分析：传统的数据处理分析方法有数据挖掘、机器学习、智能算法、统计分析等；基于云计算的数据分析。4. 数据解释：为了提升数据解释、展示能力，现在大部分企业都引入了“数据可视化技术”：集合、图标、图像、像素等等。关键技术和挑战关键技术云计算平台：分布式文件系统；分布式并行数据库；索引与查询技术；数据分析技术大数据处理工具：Hadoop是目前最为流行的大数据处理平台；大数据可视化技术挑战大数据集成：广泛的异构性；数据质量大数据分析：数据处理的实时性大数据的安全与隐私大数据的IT技术架构3.4.4 大数据应用（商务）大数据作为继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，必将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉。 目前，大数据的开发与利用已经在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间。参考阅读孟小峰等，大数据管理：概念、技术与挑战，计算机研究与发展，2013.1冯芷艳等，大数据背景下商务管理研究若干前沿课题，管理科学学报，2013.1刘智慧等，大数据技术研究综述，浙江大学学报