云计算导论 课件 第7、8章 云计算的行业应用、大数据与人工智能

《云计算导论》第七章

云计算的行业应用目录制造云1金融云2健康医疗云3教育云47.1制造云以中国工程院李伯虎院士领衔的研究团队于2009年提出了“云制造”的理念，并以制造中的“仿真”与“设计”为突破口，取得了阶段性的研究成果，继而于2010年1月在《计算机集成制造系统》杂志上发表了一篇题为《云制造——面向服务的网络化制造新模式》的学术文章。7.1制造云7.1.1制造云概念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，融合与发展了现有信息化制造（信息化设计、生产、实验、仿真、管理、集成）技术及云计算、物联网、面向服务、智能科学、高效能（性能）计算等新兴信息技术，将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成制造资源和制造能力的服务云池，并进行协调的优化管理和经营，使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，它将加速推进我国“制造业信息化”向“敏捷化、绿色化、服务化、智能化”方向发展，加快实现“敏捷制造、绿色制造、服务型制造、智能制造”，提高制造企业的市场竞争能力。7.1制造云7.1.2制造云模式在制造云模式下，用户无需直接和各个资源/能力节点打交道，也无需了解各资源/能力节点的具体位置和情况，用户在终端上提出需求，制造云将自动从虚拟制造云池中为用户构造“虚拟制造环境”，使用户能像使用水、电、煤、气一样地使用所需的制造资源和制造能力7.1制造云7.1.3制造云服务类型及特点制造云服务类型包括“制造资源即服务”和“制造能力即服务”两大类。1.制造资源为服务（1）论证即服务（AaaS）（2）设计即服务（DaaS）（3）生产加工即服务（FaaS）（4）实验即服务（EaaS）（5）仿真即服务（SaaS）（6）经营管理即服务（MaaS）（7）集成即服务（InaaS）2.制造能力即服务（1）动态、敏捷的高可扩展性（2）虚拟化的超大规模（3）高可靠性（4）基于知识的制造（5）绿色低碳制造7.1制造云7.1.4制造云与云制造云制造是制造领域中的“云计算”，是一种基于网络（如互联网、物联网、电信网、广电网、无线宽带网等）的、面向服务的智慧化制造新模式，是制造信息化的新发展。它将加速推进我国“制造业信息化”向“敏捷化、绿色化、服务化、智能化”方向发展，加快实现“敏捷制造、绿色制造、服务型制造、智能制造”，提高制造企业的市场竞争能力。制造云是指融合与发展了现有信息化制造（信息化设计、生产、实验、仿真、管理、集成）技术及云计算、物联网、服务计算、智能科学、高效能计算等新兴信息技术，按照“云制造”理念构建的云制造服务系统，因此制造云可以理解为“云制造”的落地与实现。7.1制造云7.1.5制造云的典型特征制造云的典型技术特征为制造资源和能力的“数字化、物联化、虚拟化、服务化、协同化、智能化”，其综合体现为“智慧化制造技术特征”。其中，数字化与已有的信息化制造技术相同。制造云的典型技术特征主要表现在以下几方面:1.制造资源和能力数字化2.制造资源和能力物联化3.制造资源和能力虚拟化4.制造资源和能力服务化5.制造资源和能力协同化6.制造资源和能力智能化7.2金融云7.2.1金融云概念金融云是金融机构融合云计算模型及业务体系所诞生的新产物，是金融机构利用云计算的有益探索。从技术上讲，金融云就是利用云计算机系统模型，将金融机构的数据中心与客户端分散到云里，从而达到提高自身系统运算能力、数据处理能力，改善客户体验评价，降低运营成本的目的。从概念上讲，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。7.2金融云7.2.2云计算为金融机构带来的收益云计算已经在IT公司取得巨大成功，包括Google、Amazon和Microsoft等公司利用高度全球化和可扩展的基础设施架构，构建了高效的网络搜索、电子商务、社交网络以及其他形式的在线服务。可以预见，在未来五年中，云计算将对金融行业的经营模式和竞争格局产生深远的影响。云计算不仅仅是简单的服务器和存储器租赁，更深层次地，它提供了一种灵活、敏捷的以客户为中心的业务模式。这种方式将IT技术与金融业务细节相分离，使得银行管理层能够更好地利用IT技术，而不需具备专业IT知识。总的来说，云计算为金融业特别是银行业带来的机遇与收益可归结为如下几点。1.节约IT开支2.构建灵活的金融服务3.提升客户体验4.加速产品创新5.提高数据分析能力7.2金融云7.2.3云计算在金融行业的应用模式云计算在金融行业有广泛的应用可能，作为一种技术架构和服务模式，云计算可以被应用到金融业务价值链的方方面面，包括IT基础资源服务管理、BPM业务流程管理、内容管理、后台处理、CRM客户关系管理、个人银行服务、支付服务等诸多业务领域。从某种意义上来说，金融业务的每个环节，都可以采用云计算的方式重新审视和改造其支撑技术和业务模式。比如，被广泛使用的Paypal和支付宝等专业网络支付服务，已经是一种金融支付的云服务模式，使得大量中小型企业商户方便快捷地获得电子支付结算服务。云计算涉及的领域虽多，但在金融行业的应用方式不外乎以下3种。1.在企业内部建设企业私有云2.使用外部的公有云服务3.对外提供公有云服务7.2金融云7.2.4基于云的业务模式IBM全球企业咨询服务部（GlobalBusinessServices，GBS）与中国工商银行联合发布了《从云计算到基于云的业务模式——国内银行未来创新机会》白皮书。该白皮书指出，云计算作为一种全新的生产力将帮助国内银行打造新的业务模式，带动产业转型并重塑产业链。国内银行应紧抓这一机遇推动中国银行业转型。同时，该白皮书还从银行的零售客户、特约商户、小微企业、供应链企业和银行及合作伙伴五个角度提出了云计算对于国内银行的七种云业务模式创新机遇。1.针对零售客户：基于“云”的产业模式创新机会思考2.针对零售客户：基于“云”的企业模式与收入模式创新机会思考3.针对特约商户：基于“云”的企业模式与收入模式创新机会思考4.针对小微企业：基于“云”的企业模式与收入模式创新机会思考5.针对供应链企业：基于“云”的企业模式与收入模式创新机会思考6.针对银行运营领域：基于“云”的产业模式创新机会思考7.针对银行运营领域：基于“云”的企业模式创新机会思考7.3健康医疗云7.3.1健康医疗云产生背景医疗卫生信息化建设作为“新医改”的八大支柱之一，受到从中央到地方以及广大民众的普遍关注。新医改要求，建立实用共享的医疗卫生信息系统，以推进公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品管理、财务监管信息化为着力点，整合资源，加强信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通。只有加快推进卫生信息化建设工作，才能在客观监测医改工作进展，评价医改实施效果的同时，关注共享各个卫生业务信息，统筹事关民众、牵涉利益各方的重要工作。2002年10月，《全国卫生信息化发展规划纲要（2003—2010）》卫生部明确把信息化建设纳入卫生事业发展的总体规划；确定了进一步重点加强公共卫生信息系统建设，加速推进信息技术在医疗服务、预防保健、卫生监督、科研教育等卫生领域的广泛应用体系；2006年5月，《2006—2020年国家信息化发展战略》，中共中央办公厅、国务院办公厅明确我国信息化发展的战略重点之一是加强医疗卫生信息化建设，完善覆盖全国、快捷高效的公共卫生信息系统，统筹规划电子病历，从而促进医疗、医药和医保机构的信息共享和业务协同，支持医疗体制改革。7.3健康医疗云7.3.2健康医疗云概述1.健康医疗云的定义随着云计算在医疗卫生领域的广泛运用，健康医疗云随之而诞生。所谓健康医疗云，是指在医疗卫生领域采用云计算、物联网、3G通信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；利用云计算技术巩固和发展现代健康管理服务，构建新型卫生服务体系，提高医疗机构的服务效率，降低服务成本，方便居民就医，减轻患者疾病经济负担。2.健康医疗云的运营模式由于医疗信息资源的特殊性，其信息的敏感度、隐私性、重要性非常高，对于整个社会医疗水平、社会稳定和居民健康水平有着重要的战略意义。医疗机构应根据自身切实业务需求确定云计算的运营模式。根据云计算服务的部署方式和服务对象范围可以将云分为3类：公有云、私有云和混合云。7.3健康医疗云3.健康医疗云的典型特征（1）分布式（大规模）（2）虚拟化（3）高可靠性（4）通用性（5）高可扩展性（6）按需服务（7）经济性（8）安全性7.3健康医疗云4.健康医疗云的总体架构构建新型“健康医疗云”服务模式，能够保障基本医疗和公共卫生服务，提高人民健康水平，促进经济发展和社会稳定和谐。健康医疗云在区域内服务于各卫生管理部门、医疗机构、公共卫生机构以及居民；实现居民健康档案管理与共享、一卡通、医疗业务协同、公共卫生管理、综合卫生管理等应用。7.3健康医疗云7.3.3健康医疗云在卫生信息化中的定位和作用1健康医疗云的定位健康医疗云在卫生信息化中的定位主要体现在实现卫生信息化领域的五个“统一”:（1）统一的数据管理中心（2）统一的服务开发平台（3）统一的应用部署中心（4）统一的资源调度中心（5）统一的安全监控中心2健康医疗云的主要作用（1）提供统一的医疗卫生信息基础设施（2）提供健康记录服务（3）通过健康医疗云达到合理使用医疗资源的目的7.3健康医疗云7.3.4健康医疗云的实施1健康医疗云的功能研究伴随着医疗体制改革的深入，需要在广大居民、社区医疗服务机构、大型医院之间建立一个透明的、便捷的、包容的服务平台，从而使得医疗资源进一步社会化使用，更大地促进医疗体制改革的深入发展。现代信息技术的运用，有助于解决我国医疗卫生领域存在的信息不对称问题，有助于创新医疗服务模式，更好地实现全民健康保障的目标。采用云计算技术来构建健康医疗云平台，需要解决的问题就是如何融合现有各类医院信息化系统；不同医院之间的信息共享和存储问题；以及如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能冲突。2健康医疗云的评估分析各医疗机构在开展健康医疗云项目时，必须对整个项目进行完整详尽的评估分析。7.4教育云7.4.1教育云概述1.教育云定义教育云是利用先进的云计算技术，将教育信息化资源和系统进行整合和信息化，在云平台上进行统一部署和实现，通过互联网提供给广大师生乃至社会人员服务的系统。2.教育云计算应用的三个战场云计算在教育信息化领域的应用可以分三个战场：校园教育云、区域教育云和社会教育云。3.教育信息化发展的三个阶段（1）第一阶段是数字化（2）第二阶段是集成化（3）第三阶段是服务化4教育云的作用云计算对用户端的设备要求很低——这一特点决定了云计算将会在学校大受欢迎。7.4教育云7.4.2教育云在中国落地应用现状“打破界限，资源共享，一站式”是教育云的关键词。其优势在于无需购大量设备，按需租用，定制化服务。这种服务通过网络获得，打开电脑，进入网页，通过账号在桌面上实现一系列操作。硬件、软件、平台、桌面等一系列搭建工程交给厂商，厂商会根据需要提供解决方案。这个方案会涵盖方方面面，比如“一卡通”，学生用一张卡就可以实现买饭、消费、借阅、出入校门等，并通过短信通知父母到离校时间和消费明细；班级云平台，通过一个个充满灵气的个人博客，记录下了班级和孩子们的成长。学校可以在自己的“云”里面建立选修课云系统、成绩分析云系统、招生报名云系统、电子阅卷云系统和教师评价云系统、学生综合素质云系统等。7.4教育云7.4.3教育云计算解决方案介绍1.英特尔“一对一数字化学习”解决方案英特尔“一对一数字化学习”解决方案为学生提供英特尔架构的学习本，并引入了“Intel学习系列计划”，通过合作软件和内容提供商来为学校和学生提供充足、及时的教学软件和资源库。2思科校园数据中心解决方案传统的数据中心思路，可能会采用异构的主机、异构的存储子系统、教学系统和办公系统访问不同的主机和存储设备。这种方案在经济性、灵活性和性能上都有诸多弊端。数字校园需要一个可以基于同一个物理存储空间、对不同用户分配不同虚拟存储空间的解决方案。3.华为区域教育解决方案华为区域教育解决方案中的云教育数据中心通过统一的访问门户，为高中、初中和小学提供教育云应用。教师、学生、家长或学校管理人员登录统一访问门户以后，可以根据其权限访问相应的应用。4.联想网络教学平台联想网络教学平台由网上教学支持系统、网上教务管理系统、网络课件开发系统、网上资源管理系统四个子系统组成，对网上教学进行全面支持的网络教学一体化解决方案。本章结束！《云计算导论》第八章

大数据与人工智能目录初识大数据1初识人工智能2云计算、大数据与人工智能的关系38.1初识大数据8.1.1大数据的发展背景半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在不断地产生着新数据。根据计算，2006年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新产生了约180EB的数据；到2011年，这个数字就达到了1.8ZB；而预计到2020年，整个世界的数据总量将会增长到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。最近两年产生的信息量是之前30年的总和，最近10年则远超人类之前所有累计信息量之和！8.1初识大数据图灵奖得主、关系型数据库的鼻祖吉姆·格雷（JimGray）在2007年加州山景城召开的NRC-CSTB大会上，发表了留给世人的最后一次演讲“TheFourthParadigm:Data-IntensiveScientificDiscovery”，提出科学研究的第四类范式。其中的“数据密集型”就是现在我们所称的“大数据”。吉姆总结出科学研究的范式共有四个：几千年前，是经验科学，主要用来描述自然现象；几百年前，是理论科学，使用模型或归纳法进行科学研究；几十年前，是计算科学，主要模拟复杂的现象；今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟。它的主要特征是：数据依靠信息设备收集或模拟产生，依靠软件处理，通过计算机进行存储，使用专用的数据管理和统计软件进行分析。8.1初识大数据8.1.2大数据的定义与很多新鲜事物一样，目前，业界对大数据还没有一个公认的完整定义。典型的代表性定义如下。麦肯锡研究院将大数据定义为：所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。维基百科给出的大数据定义为：数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。IBM则用4个特征相结合来定义大数据：数量（Volume）、种类多样（Variety）、速度（Velocity）和真实（Veracity）。国际数据公司（InternationalDataCorporation，IDC）也提出了4个特征来定义大数据，但与IBM的定义不同的是，它将第4个特征由真实（Veracity）替换为价值（Value）。上述定义都有一定的道理，特别是4V定义，非常方便记忆，目前已经被越来越多的人们接受。8.1初识大数据8.1.3大数据的技术大数据的技术发展非常快，目前已经形成了一个围绕Hadoop和Spark的巨大生态群。从2006年开始，Hadoop已经有十多年的发展历史。“Hadoop之父”道格·卡廷（DougCutting）主导的ApacheNutch项目是Hadoop软件的源头。该项目始于2002年，直到2006年，Hadoop才逐渐形成一套完整而独立的软件。8.2初识人工智能8.2.1人工智能的历史及概念人工智能始于20世纪50年代，至今大致可以分为三个发展阶段：第一阶段（20世纪50～80年代）。在这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现，符号主义（Symbolism）快速发展，但由于很多事物不能形式化表达，导致建立的模型存在一定的局限性。此外，随着计算任务的复杂性不断增大，人工智能发展一度遇到瓶颈。第二阶段（20世纪80～90年代末）。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等原因，导致人工智能的发展又一次进入低谷期。第三阶段（21世纪初至今）。随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域都取得了突破性进展，迎来了又一个繁荣时期。8.2初识人工智能8.2.2人工智能的特征与参考框架1.人工智能的特征人工智能的特征主要包括以下几点:（1）由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据（2）能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补（3）有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展8.2初识人工智能8.2.2人工智能的特征与参考框架2.人工智能参考框架目前，基于人工智能的发展状况和应用特征，从人工智能信息流动的角度出发，可以提出一种人工智能参考框架，该参考框架力图搭建较为完整的人工智能主体框架，描述人工智能系统总体工作流程，不受具体应用所限，适用于通用的人工智能领域需求。8.2初识人工智能8.2.3人工智能的发展趋势人工智能从早期的逻辑推理阶段，到专家系统/归纳学习，到机器学习阶段，再到现在的深度学习阶段，每个阶段都有技术突破，也创造过一系列泡沫。8.3云计算、大数据与人工智能的关系2006年是云计算元年，第一个十年的主要成果是打造了基础设施和规模化的服务，又被称为Cloud1.0，从IaaS、PaaS、SaaS，到容器DaaS、FaaS等。经历近十年的产业化，全球云计算的市场规模已超过2000亿美元，中国云计算市场规模达到112亿美元。现在的Cloud2.0是ABC（AI+BigData+Cloud）的融合，是智能云和边缘计算等技术的融合，这个融合将为产业带来质变。ABC三位一体融合正在逐渐改变商业模式，并深入影响每一个行业。它不仅会改造工业、能源、金融等传统行业，还会创造出智能家居、无人车、机器人等新的品类。ABC催生出更多的场景、更多的数据、更好的算法和更强的计算能力，让更多的产业进入创新循环阶段，并且创新速度会越来越快。大数据事实上从属于云计算，是云计算的应用。没有云计算，大数据就是空中楼阁。2011年，大数据出现在Gartner的新型技术成熟度曲线中第一阶段的技术触发期；2013年，当云计算进入泡沫幻灭期之后，大数据才步入了期望膨胀期；2014年，大数据迅速进入了泡沫幻灭期，并开始与云计算齐头并进。今天，我们已经很难将大数据与云计算割裂开来，大数据需要云计算的支撑，云计算为大数据提供不可或缺的平台。但值得注意的是，大数据也成就了云计算，没有了大数据的云计算将会变得无的放矢。8.3云计算、大数据与人工智能的关系8.3.1云计算与大数据的融合规模日益巨大的数据