目录
第一章 绪论
第一节 云计算的由来
第二节 云计算的概念与特征
第三节 云计算的商业模式
第四节 大数据的由来
第五节 大数据的概念与特征
第六节 大数据与云计算的关系
第二章 大数据环境下的云计算架构
第一节 大数据环境的技术特征
第二节 云计算的架构及标准化
第三节 国内外的云计算架构
第四节 云计算的应用
第三章 云技术在高校校务中的应用
第一节 校务服务分类探究
第二节 校务服务分类表
第三节 校务服务单元描述
第四章 决策树在高校教学中的应用
第一节 决策树基本算法概述
第二节 决策树算法在学生素质分析中的应用
第三节 决策树算法在高校学生流失分析中的应用
第四节 决策树分类技术在高校教学信息挖掘中的应用
第五节 决策树技术在高校学生综合测评中的应用
第五章 关联规则在高校校务中的应用
第一节 关联规则算法概述
第二节 数据挖掘在学生成绩分析中的应用
第三节 关联规则在高校贫困生认定中的应用
第四节 关联规则在高校科研评价中的应用
第五节 数据挖掘在高校学生心理问题中的应用
第六章 大数据技术的发展趋势与未来展望
第一节 大数据安全与隐私保护
第二节 大数据挖掘的发展趋势
第三节 大数据技术推动高校发展的对策
第七章 云技术及大数据下的高校智能协作平台
第一节 高校应用智能协作平台的目标
第二节 高校智能协作平台的表现形式
第三节 高校智能协作平台服务单元描述
第四节 高校智能协作平台的特点与进化
第五节 高校智能协作平台的云计算安全
参考文献
内容摘要
第一章绪论
伴随着云计算与大数据的广泛应用.其必然会对IT产业的架构和运行方式带来彻底改变。在云计算与大数据变革中,传统的互联网数据中心(IDC)已逐渐被成本更低、效率更高的云计算数据中心所取代,绝大部分的软件将以服务的方式呈现。本章主要从云计算与大数据的由来、云计算与大数据的概念特征等方面展开系统论述。
第一节云计算的由来
一、思想演化
云计算是指将计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将与互联网更相似,这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。这好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式,它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便.费用低廉。云计算最大的不同在于它是通过互联网进行传输的。
云计算在思想方面主要经历了4个阶段才发展到如今比较成熟的水平,这4个阶段按照时间顺序依次是电厂模式效用计算、网格计算和云计算。
(一)电厂模式
由于IT行业是一个相对新兴的行业,所以从其他行业取经是其发展不可或缺的一步,例如从建筑行业引入“模式”这个概念。虽然在IT行业中,电厂这个概念不像“模式”那样炙手可热,但其影响是深远的,而且有许许多多的IT人在不断地实践着这个理念。电厂模式的意思是利用电厂的规模效应来降低电力的价格,并让用户使用起来更方便,且无须维护和购买任何发电设备。
(二)效用计算
在1960年左右,当时计算设备的价格是非常高昂的,远非普通企业、学校和机构所能承受的,所以很多人产生了共享计算资源的想法。特别是在1961年“人工智能之父”麦卡锡在一次会议上提出了“效用计算”(Utility Computing)这个概念,其核心是借鉴
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精彩内容
《云技术及大数据在高校生活中的应用》共七章。第一章为绪论,主要阐述了云计算的由来、云计算的概念与特征、云计算的商业模式、大数据的由来、大数据的概念与特征以及大数据与云计算的关系等内容;第二章为大数据环境下的云计算架构,主要阐述了大数据环境的技术特征、云计算的架构及标准化以及国内外的云计算框架和云计算的应用等内容;第三章为云技术在高校校务中的应用,主要阐述了校务服务分类探究、校务服务分类表以及校务服务单元描述等内容;第四章为决策树在高校教学中的应用,主要阐述了决策树基本算法概述、决策树算法在学生素质分析中的应用、决策树算法在高校学生流失分析中的应用以及决策树分类技术在高校教学信息挖掘中的应用和决策树技术在高校学生综合测评中的应用等内容;第五章为关联规则在高校校务中的应用,主要阐述了关联规则算法概述、数据挖掘在学生成绩分析中的应用、关联规则在高校贫困生认定中的应用以及关联规则在高校科研评价中的应用和数据挖掘在高校学生心理问题中的应用等内容;第六章为大数据技术的发展趋势与未来展望,主要阐述了大数据安全与隐私保护、大数据挖掘的发展趋势以及大数据技术推动高校发展的对策等内容;第七章为云技术及大数据下的高校智能协作平台,主要阐述了高校应用智能协作平台的目标、高校智能协作平台的表现形式、高校智能协作平台服务单元描述以及高校智能协作平台的特点与进化和高校智能协作平台的云计算安全等内容。
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