信息技术行业云计算与大数据应用方案

信息技术行业云计算与大数据应用方案TOC\o"1-2"\h\u7460第一章云计算基础架构 3190131.1云计算概述 3242751.2云计算服务模式 3268241.2.1基础设施即服务（IaaS） 3250181.2.2平台即服务（PaaS） 3105941.2.3软件即服务（SaaS） 456661.3云计算部署模式 4130971.3.1公共云 4263551.3.2私有云 4196861.3.3混合云 4290011.3.4社区云 413018第二章大数据技术概述 435052.1大数据概念与特征 4234192.2大数据处理技术 5246672.3大数据存储技术 511122第三章云计算与大数据安全 640293.1云计算安全挑战 6230643.1.1数据安全 6321313.1.2服务中断 649293.1.3法律合规性 6316743.1.4系统漏洞 620843.2大数据安全策略 622003.2.1数据加密 6288183.2.2访问控制 7116073.2.3数据备份与恢复 7181423.2.4安全审计 7166263.3安全合规性 772133.3.1遵守国家法律法规 755773.3.2国际标准与规范 740923.3.3内部管理制度 744763.3.4安全培训与意识提升 73360第四章云计算与大数据在金融行业的应用 7267454.1金融行业云计算解决方案 7162744.2金融行业大数据应用案例 8171634.3金融行业云计算与大数据发展趋势 84543第五章云计算与大数据在医疗行业的应用 9327615.1医疗行业云计算解决方案 9136225.1.1云计算在医疗信息管理中的应用 9104785.1.2云计算在医疗数据存储中的应用 966345.1.3云计算在医疗服务中的应用 939015.2医疗行业大数据应用案例 941945.2.1基因组数据分析 9316875.2.2疾病预测与防控 9303505.2.3个性化医疗 9294485.3医疗行业云计算与大数据发展趋势 930985.3.1云计算与大数据融合应用 9221695.3.2人工智能辅助医疗 10129105.3.3医疗信息化向基层延伸 1014244第六章云计算与大数据在智能制造领域的应用 10158226.1智能制造云计算解决方案 1025936.1.1云计算架构 10266606.1.2云计算解决方案特点 1099426.2智能制造大数据应用案例 10152336.2.1设备故障预测 10149546.2.2个性化定制 10146906.2.3供应链优化 10292016.3智能制造云计算与大数据发展趋势 11279476.3.1云计算与大数据技术深度融合 11313886.3.2边缘计算崛起 11193266.3.3安全问题日益突出 11196906.3.4产业生态逐渐成熟 1134206.3.5政策支持力度加大 1123316第七章云计算与大数据在行业的应用 11279507.1行业云计算解决方案 1130207.1.1解决方案概述 1174597.1.2解决方案架构 1276107.1.3解决方案优势 12188327.2行业大数据应用案例 1268937.2.1城市管理大数据应用 12202707.2.2社会治理大数据应用 1211677.2.3公共安全大数据应用 12195657.3行业云计算与大数据发展趋势 13249607.3.1云计算发展趋势 13118267.3.2大数据发展趋势 1328294第八章云计算与大数据在物流行业的应用 1371028.1物流行业云计算解决方案 13259018.2物流行业大数据应用案例 136548.3物流行业云计算与大数据发展趋势 1413973第九章云计算与大数据在互联网行业的应用 14190559.1互联网行业云计算解决方案 14168309.1.1云计算在互联网行业的概述 14151479.1.2互联网行业云计算解决方案架构 1423159.1.3互联网行业云计算解决方案的优势 14103409.2互联网行业大数据应用案例 15187159.2.1大数据在互联网行业的概述 15239749.2.2互联网行业大数据应用案例1：搜索引擎 1589969.2.3互联网行业大数据应用案例2：推荐系统 15214349.2.4互联网行业大数据应用案例3：广告投放 15244409.3互联网行业云计算与大数据发展趋势 15168179.3.1云计算与大数据技术的融合 15125079.3.2边缘计算的崛起 15284959.3.3行业应用的深化 16265739.3.4安全与隐私保护的重要性 167094第十章云计算与大数据的未来发展 161561510.1云计算与大数据技术发展趋势 16883610.2云计算与大数据行业应用前景 162163810.3云计算与大数据人才培养与挑战 17第一章云计算基础架构1.1云计算概述信息技术的迅猛发展，云计算作为一种新兴的计算模式，逐渐成为信息技术行业的重要发展趋势。云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算、存储、网络等资源进行整合，以服务的形式提供给用户。云计算的核心思想是将计算任务分布在大量分布式计算机上，实现资源的弹性扩展和高效利用。1.2云计算服务模式云计算服务模式主要包括以下三种：1.2.1基础设施即服务（IaaS）基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）是指云计算提供商为用户提供计算、存储、网络等基础设施资源的服务。用户可以根据需求租用相应的硬件资源，如服务器、存储设备、网络设备等，以实现自主部署和管理应用程序。IaaS服务提供商负责维护和管理基础设施，用户只需关注应用程序的部署和运行。1.2.2平台即服务（PaaS）平台即服务（PlatformasaService，PaaS）是指云计算提供商为用户提供一个可编程的平台，用户可以在该平台上开发、测试、部署和运行应用程序。PaaS服务提供商负责管理底层的硬件和软件资源，用户无需关心基础设施的搭建和维护，只需关注应用程序的开发和运行。1.2.3软件即服务（SaaS）软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）是指云计算提供商将应用程序部署在云端，用户可以通过互联网访问和使用这些应用程序。SaaS服务提供商负责应用程序的部署、维护和升级，用户无需购买、安装和维护软件，只需按需付费使用。1.3云计算部署模式云计算部署模式主要分为以下四种：1.3.1公共云公共云是指由第三方云计算提供商构建和运营的云平台，面向所有用户开放。公共云具有成本效益高、灵活性强的特点，适用于企业、个人等不同用户的需求。1.3.2私有云私有云是指企业或组织内部搭建的云平台，仅面向特定用户群体提供服务。私有云具有安全性高、可控性强的特点，适用于对数据安全性和隐私性有较高要求的场景。1.3.3混合云混合云是将公共云和私有云相结合的部署模式，既可以满足企业内部业务需求，又可以充分利用公共云的资源和灵活性。混合云适用于业务场景复杂、对数据安全性有较高要求的企业。1.3.4社区云社区云是指由多个组织共同构建和运营的云平台，面向特定行业或领域提供服务。社区云具有行业定制性强、成本共享的特点，适用于行业内部协作和资源共享的需求。第二章大数据技术概述2.1大数据概念与特征大数据（BigData）是指在规模、多样性、速度等方面超出传统数据处理软件和硬件能力的庞大数据集。它涉及数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。大数据具有以下四个主要特征：（1）数据量庞大：大数据的规模通常以PB（Petate，拍字节）甚至EB（Exate，艾字节）为单位，远远超过传统数据处理的范畴。（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，涉及文本、图片、视频、音频等多种数据类型。（3）数据速度快：大数据的速度非常快，包括实时和批量，对数据处理和分析提出了更高的要求。（4）数据价值密度低：大数据中包含大量冗余、重复和无关信息，需要通过有效的方法提取有价值的信息。2.2大数据处理技术大数据处理技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据挖掘等方面。（1）数据采集：大数据采集技术包括网络爬虫、日志收集、物联网感知等，用于从不同数据源获取原始数据。（2）数据存储：大数据存储技术主要采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、云存储等，以满足大数据存储需求。（3）数据处理：大数据处理技术包括批处理和实时处理。批处理技术主要有MapReduce、Spark等，实时处理技术有ApacheKafka、ApacheFlink等。（4）数据分析：大数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等方法，用于从大数据中提取有价值的信息。（5）数据挖掘：大数据挖掘技术是指在大量数据中发觉模式和规律，主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。2.3大数据存储技术大数据存储技术是大数据处理的基础，主要包括以下几种：（1）分布式文件系统：分布式文件系统将数据存储在多个节点上，通过分布式存储和负载均衡提高存储系统的功能和可靠性。典型的分布式文件系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、GlusterFS等。（2）云存储：云存储是基于云计算技术的存储服务，将数据存储在云端的多个服务器上，实现数据的高可用性和弹性扩展。常见的云存储服务有AmazonS3、GoogleCloudStorage等。（3）内存存储：内存存储技术利用高速内存作为数据存储介质，以提高数据处理速度。典型的内存存储系统有Redis、Memcached等。（4）分布式数据库：分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，通过分布式查询和事务处理技术实现数据的高效管理和访问。常见的分布式数据库有ApacheHBase、Cassandra等。（5）对象存储：对象存储是一种以对象为单位进行存储的数据存储方式，具有高扩展性、高可靠性和易管理性等特点。典型的对象存储系统有OpenStackSwift、Ceph等。第三章云计算与大数据安全3.1云计算安全挑战云计算技术的不断发展，其在信息技术行业的应用日益广泛。但是云计算安全挑战也日益凸显，以下为云计算安全面临的几个主要挑战：3.1.1数据安全数据安全是云计算安全的核心问题。在云计算环境中，用户数据存储在第三方提供的服务器上，数据泄露、非法访问和数据篡改等风险增加。如何保证数据在传输和存储过程中的安全性，成为云计算安全的关键挑战。3.1.2服务中断云计算服务提供商可能因为硬件故障、网络攻击等原因导致服务中断，影响用户业务的正常运行。如何提高服务可靠性，减少服务中断对用户的影响，是云计算安全需要解决的问题。3.1.3法律合规性云计算涉及多个国家和地区，不同地区的法律法规对数据安全、隐私保护等方面有不同的要求。如何在全球化背景下满足法律合规性要求，成为云计算安全的一大挑战。3.1.4系统漏洞云计算系统可能存在漏洞，黑客利用这些漏洞进行攻击，可能导致数据泄露、系统瘫痪等严重后果。如何及时发觉和修复系统漏洞，提高云计算系统的安全性，是云计算安全的重要课题。3.2大数据安全策略针对大数据应用中的安全问题，以下几种策略可用于提高大数据安全性：3.2.1数据加密数据加密是保障大数据安全的重要手段。通过对数据进行加密处理，即使数据被非法获取，也能有效防止数据泄露。3.2.2访问控制对大数据系统实施严格的访问控制策略，保证合法用户才能访问相关数据。通过身份验证、权限管理等手段，降低数据泄露的风险。3.2.3数据备份与恢复定期对大数据进行备份，保证在数据丢失或损坏时能够及时恢复。同时对备份数据进行加密处理，提高备份数据的安全性。3.2.4安全审计建立安全审计机制，对大数据系统的运行状况进行实时监控，及时发觉异常行为。通过日志分析、安全事件报告等手段，加强对大数据系统的安全防护。3.3安全合规性为保证云计算与大数据应用的安全合规性，以下措施需要得到重视：3.3.1遵守国家法律法规遵循我国相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》等，保证云计算与大数据应用符合国家政策要求。3.3.2国际标准与规范参考国际云计算与大数据安全标准与规范，如ISO/IEC27001、GDPR等，提高云计算与大数据应用的安全水平。3.3.3内部管理制度建立健全内部管理制度，对云计算与大数据应用的各个环节进行严格管控，保证安全合规性。3.3.4安全培训与意识提升加强员工安全培训，提高员工对云计算与大数据安全的认识，形成良好的安全意识。通过持续的安全意识提升，降低人为因素导致的安全风险。第四章云计算与大数据在金融行业的应用4.1金融行业云计算解决方案信息技术的飞速发展，云计算作为一种新型的服务模式，正在逐步渗透到金融行业的各个业务领域。金融行业云计算解决方案的核心在于将计算、存储、网络等资源进行集中管理和动态分配，以提高资源利用效率，降低运营成本，提升业务创新能力。金融行业云计算解决方案主要包括以下几个方面：（1）基础设施即服务（IaaS）：提供虚拟化服务器、存储、网络等基础设施资源，满足金融业务对计算、存储、网络等资源的需求。（2）平台即服务（PaaS）：提供开发、测试、部署等平台服务，支持金融业务系统的快速构建和迭代。（3）软件即服务（SaaS）：提供各类金融应用软件，如客户关系管理、风险控制、投资决策等，实现业务流程的优化和协同。（4）安全合规：保证云计算环境符合金融行业的安全合规要求，包括数据加密、身份认证、访问控制等。4.2金融行业大数据应用案例金融行业大数据应用案例繁多，以下列举几个典型的例子：（1）信用评分：通过对大量用户数据进行挖掘，构建信用评分模型，为金融机构提供精准的客户信用评估。（2）反欺诈：利用大数据技术，对交易数据进行实时监控，发觉异常行为，有效防范欺诈风险。（3）智能投顾：基于大数据分析，为客户提供个性化的投资建议，提高投资收益。（4）风险控制：通过对市场数据、财务报表等进行分析，提前发觉潜在风险，制定应对策略。4.3金融行业云计算与大数据发展趋势金融行业对云计算和大数据技术的不断深入应用，以下发展趋势值得关注：（1）金融行业云计算市场规模将持续扩大，推动金融业务创新和转型升级。（2）金融行业大数据应用将更加广泛，助力金融机构提升竞争力和风险管理能力。（3）金融行业将加强云计算和大数据安全技术研究，保证金融业务稳定运行。（4）金融行业将加大人才培养力度，提升云计算和大数据技术的应用水平。第五章云计算与大数据在医疗行业的应用5.1医疗行业云计算解决方案信息技术的不断发展，云计算作为一种新型的计算模式，逐渐在医疗行业得到广泛应用。医疗行业云计算解决方案主要针对医疗机构在信息管理、数据存储、医疗服务等方面的需求，提供高效、安全、稳定的云计算服务。5.1.1云计算在医疗信息管理中的应用云计算技术可实现对医疗信息的统一管理，提高数据共享和利用率。医疗机构可以通过云平台实现电子病历、医学影像、临床检验等数据的集中存储、处理和分析，提高医疗服务质量。5.1.2云计算在医疗数据存储中的应用医疗数据具有量大、类型复杂、存储周期长等特点。云计算技术可提供海量存储空间，满足医疗数据存储需求。同时通过数据加密和备份等技术手段，保证数据安全。5.1.3云计算在医疗服务中的应用云计算技术可提供在线医疗服务，如远程诊断、病情咨询、健康管理等。患者可以通过云计算平台与医生进行实时沟通，提高医疗服务效率。5.2医疗行业大数据应用案例大数据技术在医疗行业的应用日益广泛，以下列举几个典型案例：5.2.1基因组数据分析通过对海量基因组数据进行分析，可以发觉疾病基因突变规律，为疾病诊断、治疗和预防提供有力支持。5.2.2疾病预测与防控利用大数据技术对历史病例、流行病学数据进行分析，可以预测疾病发展趋势，为疫情防控提供科学依据。5.2.3个性化医疗基于大数据分析，可以为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。5.3医疗行业云计算与大数据发展趋势5.3.1云计算与大数据融合应用云计算和大数据技术的不断发展，医疗行业将实现二者融合应用，为医疗服务提供更为高效、智能的支持。5.3.2人工智能辅助医疗借助云计算和大数据技术，人工智能在医疗领域的应用将越来越广泛，如智能诊断、辅助治疗等。5.3.3医疗信息化向基层延伸云计算和大数据技术的普及，医疗信息化将逐步向基层医疗机构延伸，提高基层医疗服务水平。第六章云计算与大数据在智能制造领域的应用6.1智能制造云计算解决方案信息技术的发展，云计算已成为推动智能制造发展的重要技术手段。智能制造云计算解决方案主要针对制造企业的生产、管理、服务等环节，提供高效、安全、可靠的云计算服务。6.1.1云计算架构智能制造云计算架构主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三个层面。其中，IaaS层提供计算、存储、网络等基础资源；PaaS层提供开发、测试、部署等平台服务；SaaS层提供应用软件服务。6.1.2云计算解决方案特点（1）高效性：通过云计算，企业可以快速获取所需资源，提高生产效率。（2）安全性：云计算平台采用多层次安全防护措施，保证数据安全。（3）可靠性：云计算平台具备较高的稳定性，满足企业长期运行需求。（4）灵活性：企业可根据实际需求，灵活调整云计算资源。6.2智能制造大数据应用案例大数据在智能制造领域的应用日益广泛，以下列举几个典型应用案例。6.2.1设备故障预测通过收集设备运行数据，运用大数据分析技术，实现对设备故障的提前预警，降低生产风险。6.2.2个性化定制基于大数据分析，为企业提供个性化定制服务，满足消费者多样化需求。6.2.3供应链优化利用大数据技术，优化供应链管理，提高物流效率，降低成本。6.3智能制造云计算与大数据发展趋势智能制造的深入发展，云计算与大数据在智能制造领域的应用将呈现以下发展趋势：6.3.1云计算与大数据技术深度融合云计算与大数据技术将更加紧密地融合，为智能制造提供更加高效、智能的服务。6.3.2边缘计算崛起边缘计算作为一种新兴技术，将助力智能制造实现实时数据处理，提高系统响应速度。6.3.3安全问题日益突出智能制造的普及，数据安全成为企业关注的焦点。云计算与大数据平台需不断加强安全防护能力，保证数据安全。6.3.4产业生态逐渐成熟智能制造云计算与大数据应用将推动产业生态的完善，促进产业链上下游企业协同发展。6.3.5政策支持力度加大将加大对智能制造云计算与大数据产业的支持力度，推动技术创新和产业发展。第七章云计算与大数据在行业的应用7.1行业云计算解决方案7.1.1解决方案概述信息技术的不断发展，云计算作为一种新型计算模式，在行业中的应用日益广泛。行业云计算解决方案旨在通过整合各类资源，提高工作效率，降低运营成本，提升公共服务水平。其主要内容包括：（1）基础设施云：提供计算、存储、网络等基础资源，实现资源的集中管理和动态分配。（2）平台云：提供开发、测试、部署等平台服务，支持各类应用系统的构建和运行。（3）应用云：提供政务、业务、数据等应用服务，满足行业多元化需求。7.1.2解决方案架构行业云计算解决方案采用多层次、分布式架构，主要包括以下部分：（1）数据中心：承担计算、存储、网络等基础设施的建设和运维，为上层应用提供基础支撑。（2）云管理平台：负责资源调度、监控、安全等管理任务，保证云服务的正常运行。（3）应用系统：包括政务、业务、数据等应用，为部门提供便捷、高效的服务。7.1.3解决方案优势（1）资源整合：实现行业内部资源的优化配置，提高资源利用率。（2）高效协同：打破部门壁垒，促进政务信息共享，提升协同办公效率。（3）安全保障：采用多层次安全防护措施，保证数据安全和隐私保护。7.2行业大数据应用案例7.2.1城市管理大数据应用城市管理大数据应用通过收集、整合各类城市运行数据，为决策提供科学依据。以下是一个具体案例：案例：某城市利用大数据分析交通拥堵原因，制定针对性的治堵方案，有效缓解了交通压力。7.2.2社会治理大数据应用社会治理大数据应用通过分析社会数据，为提供社会治理决策支持。以下是一个具体案例：案例：某地区利用大数据分析居民需求，优化公共服务资源配置，提高了公共服务水平。7.2.3公共安全大数据应用公共安全大数据应用通过分析公共安全数据，为提供公共安全决策支持。以下是一个具体案例：案例：某地区利用大数据分析犯罪趋势，制定针对性的预防措施，降低了犯罪率。7.3行业云计算与大数据发展趋势7.3.1云计算发展趋势（1）混合云将成为行业云计算的主流选择，实现内部资源与外部服务的融合。（2）云计算将向边缘计算发展，提高数据处理速度和安全性。（3）云计算将推动政务信息系统整合，提升工作效率。7.3.2大数据发展趋势（1）大数据技术将持续创新，推动行业数据资源的深度挖掘和利用。（2）政务数据开放共享将成为趋势，促进与社会的互动合作。（3）大数据将助力决策科学化、精细化，提升治理能力。第八章云计算与大数据在物流行业的应用8.1物流行业云计算解决方案信息技术的快速发展，云计算作为一种新型的计算模式，正在逐步渗透到各个行业。物流行业作为我国国民经济的重要组成部分，对云计算的需求日益旺盛。物流行业云计算解决方案主要从以下几个方面展开：（1）基础设施即服务（IaaS）：通过云计算平台，物流企业可以租用服务器、存储、网络等基础设施资源，实现资源的弹性扩展和按需分配，降低企业硬件投资成本。（2）平台即服务（PaaS）：云计算平台为物流企业提供了一系列开发、测试、部署和运维工具，帮助企业快速构建物流信息管理系统，提高业务处理效率。（3）软件即服务（SaaS）：云计算平台为物流企业提供了一系列成熟的软件应用，如订单管理、仓储管理、运输管理等，企业可根据需求选择相应的软件服务。（4）混合云解决方案：针对物流企业的特点和需求，采用混合云架构，将公有云和私有云相结合，实现数据安全和业务灵活性。8.2物流行业大数据应用案例大数据技术在物流行业的应用日益广泛，以下列举几个典型案例：（1）智能仓储：通过大数据分析，实时监控仓储作业状态，优化库存管理，提高仓储效率。（2）运输优化：利用大数据技术，分析运输过程中的各种因素，如路况、天气等，实现运输路线的优化，降低运输成本。（3）需求预测：通过大数据分析，预测市场变化，为企业提供精准的需求预测，指导生产计划和采购策略。（4）供应链金融：大数据技术在供应链金融领域的应用，有助于提高金融服务效率，降低风险。8.3物流行业云计算与大数据发展趋势云计算和大数据技术的不断成熟，物流行业的发展趋势如下：（1）云计算普及化：越来越多的物流企业将采用云计算技术，实现业务流程的优化和资源配置的合理化。（2）大数据驱动决策：物流企业将更加重视大数据分析，以数据驱动决策，提高企业运营效率。（3）物流智能化：云计算和大数据技术将推动物流行业向智能化方向发展，实现物流自动化、信息化和智能化。（4）跨界融合：物流行业将与互联网、金融、制造业等产业实现跨界融合，形成全新的物流生态圈。第九章云计算与大数据在互联网行业的应用9.1互联网行业云计算解决方案9.1.1云计算在互联网行业的概述互联网行业作为信息技术的核心领域，其业务规模庞大，数据量巨大，对计算和存储能力要求极高。云计算作为一种新兴的计算模式，以其弹性伸缩、按需分配的特性，为互联网行业提供了全新的解决方案。9.1.2互联网行业云计算解决方案架构互联网行业云计算解决方案主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三个层面。其中，IaaS层提供计算、存储和网络资源；PaaS层提供开发、测试和部署平台；SaaS层则提供各种应用服务。9.1.3互联网行业云计算解决方案的优势（1）资源共享：云计算实现了硬件、软件和数据的共享，降低了互联网企业的运营成本。（2）弹性伸缩：云计算可以根据业务需求动态调整资源，满足互联网业务快速发展的需求。（3）灵活部署：云计算支持多种操作系统、编程语言和开发框架，便于互联网企业快速部署新业务。（4）安全可靠：云计算提供了多层次的安全保障，保证互联网业务数据的安全。9.2互联网行业大数据应用案例9.2.1大数据在互联网行业的概述大数据是指在规模巨大、类型多样的数据集合中，运用先进的数据处理和分析技术，挖掘有价值的信息。在互联网行业，大数据应用已经成为提高业务效率、优化用户体验的关键手段。9.2.2互联网行业大数据应用案例1：搜索引擎搜索引擎通过对海量互联网内容的索引和分类，为用户提供快速、准确的搜索结果。大数据技术在搜索引擎中发挥着重要作用，如关键词推荐、搜索结果排序等。9.2.3互联网行业大数据应用案例2：推荐系统推荐系统通过对用户行为数据的分析，为用户提供个性化的内容推荐。大数据技术在推荐系统中起到了关键作用，如协同过滤、内容推荐等。9.2.4互联网行业大数据应用案例3：广告投放广告投放平台通过对用户数据的分析，实现精准广告投放。大数据技术在广告投放中发挥了重要作用，如用户画像、广告投放策略优化等。9.3互联网行业云计算与大数据发展趋势9.3.1云计算与大数据技术的融合云计算和大数据技术的不断发展，两者之间