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云管理机制包括？
通过向外部云资源管理者提供工具和用户界面来配置并管理基于云的IT资源。
远程管理系统能建立一个入口以便访问各种底层系统的控制和管理功能。这些功能包括了资源管理，SLA管理和计费管理。
远程管理主要创建两种类型的接口
使用与管理入口：通用入口，集中管理不同的基于云的IT资源，并提供IT资源使用报告
自助服务入口：本质上市一个购买门户，允许云用户搜索云提供者提供的最新云服务和IT资源列表
假如“云计算与大数据”掌控人的生活，人的一生将会怎样？
互联网时代，人没有隐私了。信息互联网时代发展至今，从开启超级大数据的时代开始，从你还是受精体时就定义人的未来人生。而眼下，社会属性的“数字基因”已经决定的你一切未来，锁定”个体人”人生道路的情况已经出现。而这个数字基因，就是上网的一切习惯和泄露的个人信息组成的。云，大数据系统跟踪分析出你的一切，不断在幕后给你下各种定义，配套各种模板。所寻找的工作和人生意义都被早已锁定，都是计算机和云数据替你匹配好的，越去努力想获得新的和先进的信息与思想，但是在他们系统里面，你被定义什么样，就会给你匹配的信息。你得到的“信息”不是你想要的，而是他们觉得你想要什么，你应该要什么，就推送给你什么，事实上的屏蔽了你想要的。你很难越过这个屏障。还有就是网络足迹给锁定了，锁定了你知识范围和视野。引擎不会让你的“工作成果”和“努力”获得显著的提升。大数据和云数据是引擎的升级版本，它的逻辑怪圈在于，基于过去的历史指未来，以旧想匹配新的思路。目前网络上多的是垃圾信息和商业垃圾信息，引擎会强化传播垃圾信息的传播，而消费者也更多的搜寻到垃圾信息，最终云数据会因为你了太多的垃圾信息，而继续不断的给你输送更多的垃圾信息，最终你被垃圾信息围困。网络和手机让生活更加方便，但是付出隐私代价之后的结果是什么呢？玩什么、吃什么、去哪里、干什么等等，都不用动脑，手机搜索一下就行了。另一方面，为了管理方便，更有商业效率，云数据会“故意”消减多元性，而强化同一性，同质化，这样边际生产效率更高一些。通过故意消减多元，积极的等非规律化信息和强制规范化分配人类的行为，最终变成机器指挥人类。比如微信、QQ、手机，互联网时代你不知道电脑对面做的是人是狗，你所依赖的手机获取的数据，不是针对你单独设计的一个信息包围网，而是根据某种逻辑特意给你一个人推送的信息。过去我们都是炎黄子孙，有父，有母，有爷爷奶奶，现在我们都是机器云数据安排和照顾下的，所以机器人和云数据才是我们每个人的父母，我们每个人都是兄弟姐妹，让我们共同见证我们新的人生关系。归到根本上，云计算和大数据是没有灵魂的东西，它就是一段不知道错的程序，只会根据导向目标去执行，去按程序走，如果失去了监控，失去了约束，在网络IT体系中会给你强制一个模板，通过定向给你输送信息，最后把你驯化成他们理想中的模样的纯自然生物机器人。所以说科技是把双刃剑。我们在享受科技带来的便利时，要坚持初心，不能成为机器的奴隶！
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
形象的说，物联网就好比人体内连接各个器官的经络，大数据就是人体各器官的所见所闻所感，云计算就是大脑，人工智能就是智慧。人体的各个器官感触外界的环境，将所见所闻所感（大数据）通过经络（物联网）传给达给大脑进行分析（云计算），大脑将分析的结果进行总结形成智慧（人工智能）来指导人体的行动。这就是四者的关系。物联网收集大数据，云计算归纳总结大数据，人工智能运用大数据产生智能。所以大数据是基础，物联网是架构，云计算是中心，人工智能是产出。
与大数据有关的专业，请问大数据管理与应用专业，就业前景和方向怎样？
????与大数据有关的专业，请问大数据管理与应用专业，就业前景与方向怎样？感谢《今日头条》悟空问答栏目！大数据管理与应用专业是发展人工智能不可或缺的部分……大数据管理与应用专业涉及诸多高科技行业~现在是大数据时代，非常有市场前景！一，人工智能离不开物联网，更离不开大数据管理与应用专业;二，经济管理需要大数据管理与应用专业;三，神策数据及大数据技术与应用软件工程也要有大数据管理与应用专业;四，部队一些进攻武器和防御性设施和高端技术都需大数据管理与应用专业;五，大数据分析与应用方向工程硕士FAQ更离不开大数据分析与应用专业;六，航天航海工农商及医学教育科技及一些高端制造云计算等，凡涉及高端科技方面更离不开大数据分析与应用专业;七，大型计算器及信息采集、建模、存储、分析到智能应用的全流程数据驱动解决方案，帮助各行业驱动业务决策等更需配备大数据分析与应用专业;总而言之，人世间微观经济学、宏观经济学、计量经济学、管理学基础数据以及运筹学与应用统计分析包括数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等都涉及到大数据分析与应用专业……大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔~我国需大数据领域从业人员，不仅毕业之后能到一家大公司去实习，而且还好就业且还能享有较高的工资与待遇~它会成为人们青睐羡慕的职业，佳佳选择了这个专业，从我对未来的推测来看，这个专业非常有发展前途和未来希望…???
云计算主要的五大类技术支持分别为？
云计算五大技术是编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术。
(1)编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
(2) 海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
(3) 海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
(4)虚拟化技术
通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
(5)云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，物联网、大数据、云计算和人工智能之间存在着比较紧密的联系，从技术体系结构来看，云计算和大数据是比较接近的，都是以分布式存储和分布式计算为核心，但是云计算主要提供服务，而大数据主要完成数据的价值化。物联网的层次结构能够很好的呈现出与大数据、云计算和人工智能之间的关系，物联网的层次目前分为六大层次，分别是设备层、网络层、物联网平台层、数据分析层、应用层和安全层，其中安全层是全覆盖的。在物联网的六大层次当中，算力部分需要由云计算来支撑，也有一部分需要边缘计算来提供服务，数据分析层主要采用大数据技术来实现，而应用层则主要由人工智能技术来实现，或者说未来人工智能技术在应用层的作用会越来越重要。未来物联网要想真正发挥出巨大的作用，一定离不开人工智能技术，而人工智能技术要想实现落地应用，一定离不开物联网提供的场景，所以二者之间存在非常紧密的依赖关系，目前AIoT也是一个重要的研究领域，不少大型科技公司也纷纷布局该领域。随着5G技术的落地应用，基于5G网络能够明显拓展物联网的应用场景，这会在很大程度上促进物联网的发展，而物联网的发展也会全面加速大数据和人工智能技术的发展，一方面物联网为大数据提供了主要的数据来源，另一方面万物互联的背后必然是万物智能。最后，在新基建计划的推动下，物联网、大数据、云计算和人工智能等技术会得到进一步的关注，大量的社会资源会向这些新技术领域汇集，这也会促进这些技术的发展和应用。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
华为云端数据合并有什么用？
华为云空间是云端安全存储和管理照片、联系人、备忘录等重要数据。为手机用户提供了一个安全的个人数据同步服务，注册华为账号，就可以免费的进行使用。其实合并也就是把两个空间合在一起相当于把两个文件夹合在一起一样。
大数据下的云计算和人工智能的核心是什么？
机器学习有望为先进的数据中心管理开创新的纪元，但数据中心的许多基础设施的管理仍然还有很长的路要走，这些基础设施管理有必要从过去那种晦涩难懂基于电子表格管理管理逐渐发展演化到以自动化管理为主的方向上来。数据中心基础设施管理（DCIM）软件的终极目标是最终实现自我管理或完全自动化的数据中心。业界当前寄希望于人工智能驱动的管理软件（可能是基于云计算的）将会监控和控制IT和设施基础设施，以及应用程序。人工智能将实现无缝整体性地——可能是跨越多个站点——实施其监控管理。冷却散热、电源、计算、工作负载、存储和网络将动态化，以实现最高效率，生产力和可用性。通过将基于云的分析应用于从数千个地点采集的传感器数据，设施设备和IT也将在一定程度上得到自我修复，从而有助于企业数据中心得以运用其来指导和制定有针对性的预测性和预防性维护计划。备用零件将可能是经由灵巧的机器人进行订购、测试和安装，以便在需要时精确匹配，以避免发生故障失效，同时避免不必要的维护和测试。这种以人工智能驱动的管理模式在数据中心业界可能已经有十年甚至更长的历史了，但是，整个数据中心行业目前也仅仅只是在部分的领域取得了一些进展。例如，谷歌公司在2014年透露，该公司一直在使用通过其收购英国AI专家DeepMind公司所获得的技术来改善其部分数据中心站点的基础设施管理。正如谷歌在当时所指出的那样：鉴于数据中心内部有太多的电力和冷却设备相互作用，故而使得其基础设施的管理无疑是太过复杂而人类员工是无法胜任的。该公司当时曾表示：想象一处简化的数据中心场景：一处数据中心只有10款设备，其中每款设备有10个设置，可能将会有10到100亿款可能的电源配置，以及相关可能的其它配置，这就已经远远超出任何人工测试的真实能力的范畴了——但即使这样，其也远远低于一处实际的数据中心可能的配置。AI驱动的效率谷歌公司使用来自其数据中心内部的成千上万个传感器所收集的历史数据信息来训练一款“深度人工神经网络集合体”。谷歌表示，将所得到的算法应用于其基础设施的管理过程，使得其实现了冷却能耗降低了40%，进而使得数据中心的整体能源消耗降低了15%.目前，该公司还在继续开发和完善机器学习的使用——人工智能应用的一个子集范畴——无疑还将进一步取得更杰出的成果。但事实上，并非仅仅只有谷歌这样的高级云服务供应商们在进行着机器学习领域的试验项目。DCIM软件供应商Vigilent公司表示，该公司已经将机器学习整合融入其动态的冷却管理系统多年了：每一分钟，来自数百或数千个环境传感器的数据均经由无线网状网络被收集，并进入中央人工智能（AI）引擎……借助复杂的动态控制算法，然后将指令实时发送到数据中心站点的冷却系统，制定旨在优化性能绩效的决策。在不久的将来，我们可以期待更多的DCIM供应商、托管服务和云服务提供商拥有自主研发的工具，进而将机器学习和其他形式的AI人工智能整合到管理系统中。从孤立的企业本地部署DCIM软件转移到基于云的数据中心管理即服务（DMaaS）工具（来自多个站点的数据将汇总在云中）也应该有助于加速这一过程。从电子表格到AI的漫长过程但是，尽管人们会很容易陷入又人工智能所带来的令人兴奋且具有颠覆破坏性的潜力，但数据中心业界当前最为重要的则是亟待反思大多数数据中心将如何继续设计、构建和运行的这一严峻的现实问题。事实上，数据中心的许多管理过程——特别是在基础设施管理方面——仍然严重的依赖于传统的设备和人工手动操作。例如，正如我们以前所强调的那样，尽管DCIM工具已经存在了将近十年了，但大量的数据中心运营商们仍然对该技术持怀疑的态度。多达50%的数据中心站点（可能是那些较小型的终端站点）仍然依靠可信但不太智能的建筑管理工具以及电子表格，书面文档和其他手动流程来运行其基础设施。打造数字化尽管整个数据中心业界已经看到了相关软件工具——包括一些DCIM软件以及专业计算机维护管理系统（CMMS）——获得了长足的发展，可以用以帮助管理和自动化数据中心的重要管理程序的应用程序。但事实上，所谓的操作和维护（或者说O&M），其实践方案在纸质文档中或者说在设备工作人员的负责人看来，仍然是常规性的。在数据中心运营商们开始充分利用先进的支持AI的管理工具的潜在优势之前，他们还将需要解决更为智能化的操作方面的问题。这些包括：部署企业本地或基于云的DCIM工具，用于资产管理和环境监控。这个监控和管理层将需要及时的到位，然后才能执行一些更复杂的AI操作。安装更多的传感器和仪表。包括声学和振动装置——以便能够密切监测数据中心的温度、湿度、电能质量和其他指标。机器学习工具将需要越来越多的数据。更好地协调IT和设施团队（由DCIM软件支持），以便更全面地管理数据中心基础设施。尽可能数字化和自动化许多以前由人工手动操作的流程和程序。数据中心工作人员们经历了什么？关于广泛采用基于人工智能的数据中心管理的探讨中，另外一个显而易见的话题是：其将对于数据中心现有的设施和IT人员带来怎样的影响？正如我们曾强调过的那样，数据中心业界将朝着远程无人值守管理（“Lights-out”）的趋向发展，由此，IT和一些设施基础设施的管理会是自动化的，并且是远程执行的。随着AI工具进一步变得更加发达，这个过程可能会进一步加剧，并扩散到更多类型的站点。任何一处数据中心设施的现场工作人员的数量都将不可避免地继续减少。但并不是总体上造成大面积的员工失业，更多的操作运营人员可能会为服务型公司工作，如从事设施管理服务，支持多家运营商和数据中心站点。机器是否会崛起？对于关于人工智能的潜在好处，几乎每一个与此相关的故事都有涉及。也存在着某些警告——其通常是通过科幻书籍和电影——机器横行，甚至威胁我们人类的生命。对于数据中心这个世界来说，这可能有点牵强附会，但是谷歌公司发现，AI系统所提供的答案和行动措施可能并不总是能够完美的符合最初的预期。谷歌的算法就提高数据中心站点效率达成了一个非常简单和准确的结论：关于实现最大的节能，该模式的第一个建议是：关闭整个数据中心设施。严格来说，这并不是不准确的，但其实也不是特别有用。因此，考虑到潜在的意外后果，为人工智能驱动的管理做好准备可能会是一个缓慢而谨慎的过程，需要大量的基础性工作，可能并不是一件坏事。
