相互依存的云计算和云分析,本文是云计算论文例文与相互依存和云计算和云分析有关论文写作技巧范文.
云计算论文参考文献：
一、引言
云计算[1] 不仅大大提高了计算机的极限处理速度,也明显提高了计算机的使用效率.云服务模式主要有三种形式,即：软件作为服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS）和平台服务（PaaS）.
云计算已经成为一个强大的架构大规模复杂计算.它的一些优点可以列为虚拟化资源,并行处理,安全性和可伸缩的数据存储.虚拟化其实是实施背后的云计算,它可以定义为一个过程共享资源和底层硬件的分离,以便计算机资源可以有效地和可扩展地利用.[2]
为了处理庞大和不断增长的数据,云提供商可以使用大数据分析（BDA）, 同时,也进一步增加了使用BDA 的难度.云正在降低企业的所有权成本为他们提供价值.这种“以太服务”模式非常重要.抽象复杂性和可伸缩性问题的需要以及自助服务应用的弹性.
为了处理大数据,Hadoop 解决像大规模一样水平缩放的挑战分布式处理, 避免终端用户担心可扩展性、节点故障和容错性.“AS-A 服务”（AAS）模型阻碍了构建可伸缩弹性自助服务的复杂性应用..
随着云计算的发展和一级大数据的应用,云分析的重要性越来越显现出它的重要性.在过去,平台和网站虽然积累了用户数据,但缺乏分析能为,用户的数据反而成为了负担,占用服务器的空间资源.云系统可根据用户的实时访问量,自动调整资源的分配,从而提高硬件资源的使用效率,避免了过去硬件资源闲置浪费的现象,并呈现其优异的扩展性.云分析作为一项专门研究的出现,使得平台可推送更精准的服务.
随着对云计算的需求与日俱增,云提供商必须规模化技术以生存在激烈的竞争,2016 的主题是混合云.[3] 它像云一样呈指数增长.为了满足客户的变化和动态需求,供应商需要预测需求并满足客户的需求.
因此,为了预测的目的,提供必要的云分析和证明是非常必要的和有用的.“分析作为一种服务”是时行的一个词.向任何云计算组织提供所需得云分析服务,可以简化早期面临的问题和他们的需求.为了管理巨大的计算资源,需要云计算来处理不断增长的大数据.在一些研究中采用了云分析.
因此,必须意识到分析和云计算是相互依存的,在许多情况下将云计算和云分析共同处理也是非常必须的.因此本文的目的拟从云计算出发,通过回顾大量云计算研究及其广泛应用的文献和报道,论述了云分析和云计算的相互依存的关系,云计算使分析的实践更加普及,而分析使得云计算在许多方面更加高效和优化.
二、云分析与云计算的相互依存
如前所述,云计算是一种基于Internet 的计算模式.它提供共享的计算机处理、资源和数据.它是一种无所不在和随需应变成为可能的模型.
访问可配置计算资源的共享（例如,计算机网络、服务器、存储、应用、服务等）[1,4].云计算具有如下的的特点：云计算增加了用户对增长、重新配置的灵活性,扩大基础设施资源；云计算降低基础设施和服务的成本；云计算使资源共享成为可能用户池以及为用户提供放大或缩小的生产率提高生产力.
云分析是检查的过程以获得有用的目的支持决策的模式、见解和结论.事实上,云分析涵盖两个内容[5],用英文讲他们分别是Analyses in cloud 和Analyses for cloud.广义来讲,他们描述了云与分析之间的相互依赖.
云分析的第一个任务是数据分析（N.D）,它包含以下三类分析[6]：
（1）描述性分析：
描述性分析是通过不同的措施进行的现象,它的主要目的是回答“过去发生了什么?”.它使用对现有数据的可视化数据分析工具,可视化工具来进行描绘“正在发生什么”.有些人使用这个词诊断分析集中在诸如“为了什么事”这样的问题上.描述性分析它使用诸如描述性统计的在线分析处理.
（2）预测分析：
预测分析回答了一些问题,比如“什么是可能的？发生了吗？”.预测分析使用数据挖掘的概念,包含预测统计和仪器学习.一些实例预测分析包括预测客户购买的倾向性产品,预测客户流失,违约预测,欺诈检测等.
（3）规定性分析：
规定性分析描述、解释和预测.它主要集中在“应该怎么做？”或“可以采取什么样的行动？”“优化整体业务有效地实现业务目标.它使用各种优化技术、可视化等.
云分析的另一个重要内容是分析服务（AAS）.几乎每个组织都使用分析或基于数据的应用程序.根据共识的研究,商业智能和分析将趋势为自助服务,具有普及,社交、可扩展、基于云和实时的特征[7].分析-A- 服务（AAAS）有时也被称为敏捷分析.将有效计算转换为基于服务模型方法分析目的.AAAS 的优点之一是它不是局限于单个数据库或软件,而不是基于它的平台可以共享一个专注于虚拟化的企业的效用分析服务[8].跨分析企业正在迅速地解决复杂的问题.新的需要改进的数据库架构来处理浩瀚的结构化和非结构化数据,在最短时间内的还要有较高精度.像亚马逊、微软这样的公司,易趣网、Opera 解决方案等已经促进了“分析”作为一种服务.
云计算中的AAS 具有提供规模和范围的经济性许多虚拟分析应用程序具有更好的可扩展性和更高的性能.节省成本.云支持的分析以及解决方案,应该能够分析实时事件,并帮助分析不同类型的数据.
面向服务的分析解决方案,不应该仅限于数据或者文本挖掘问题,它应该能够解决以下类型的问题, 即大规模优化和高度复杂的、多准则决策分布式仿真模型云计算模式SaaS（软件服务）和PaaS（平台服务）,以及作为基础设施的IaaS 服务.
云分析是一种新兴的大规模数据分析.面向数据的云系统,包括存储和在分布式和虚拟化环境中进行计算.这些解决方案也面临一些挑战,如安全、服务水平、数据治理,等等,尽管已经报道了大量的研究.
但这些问题需要在更精细的层面上解决.因此,有足够的机会带来分析、计算和服务科学、服务背景下的概念建模方向和云情报[8].分析在任何组织中都起着至关重要的作用.因此,它是公司必须具备分析悟性文化.公司可以在云上实现分析服务的好处.
三、云中的预测分析
预测分析包括多种统计技术.从预测建模,机器学习,构成数据挖掘当前和历史数据进行预测的挖掘关于未来或未知事件（预测分析,N.D）.利用云计算预测分析的价值命题基于以下几点：
（1）可扩展性
计算和数据资源可以按要求按比例放大.基于云的资源使之易化并降低成本；
（2）部署敏捷性
部署预测分析项目是一个复杂且具有挑战性的项目.许多组织的过程.,云作为部署平台减少部署预测分析的成本和时间,并增加敏捷性；
（3）普遍性
基于云的系统的可用性增强了组织中预测分析的普遍性；预测分析解决比描述性分析更多的问题.现在,云中有越来越多的数据可用,因此云预测分析解决方案提高效率与较低的潜伏期[9].
以上观点支持了三个主要预测用云中的分析.
四、云中的大数据分析
解释了在大数据期间执行的典型过程.分析学.第一个块描述数据源,如数据集市、流.数据仓库,用于建模.数据可以是任何一种结构化、非结构化或半结构化的格式.这个第二个块描述了不同格式的大量数据.需要预处理、清洗、转换和过滤建模目的.预处理数据用于培训目的.参数估计.
不同的机器学习,数据挖掘,
统计技术用于建模目的.一旦模型估计,模型需要验证.正常模型对原始输入数据执行验证,该输入数据可以执行.
使用不同的技术.
基于云计算的大数据分析有许多核心内容,它是：
（1）云计算在不同行业的广泛接受之后,数据的百分比存在于云中,对于云计算中的大数据分析可以使用.
（2）云的可扩展性允许处理更大的数据量有效地用于建模.
（3）利用云计算,易于访问、集成和管理不同类型的新数据集.
另外,基于云计算的大数据分析,明显地有几个好处：（1）数据管理、集成和处理.
（2）云模型开发与评估.
（3）数据可视化.
（4）安全.
明显地,大数据分析和云计算是相互关联的.大数据分析为分析海量数据集提供了解决方案.
五、结论
云计算是一种基于Internet 的计算模式.它提供共享的计算机处理、资源和数据.它是一种无所不在和随需应变成为可能的模型.
云分析是检查的过程,以获得有用的目的支持决策的模式、见解和结论.本文重点讨论了两个主要的相关课题,即：“分析”“云”和“云分析”.
在这里,前者代表“可以放置在云环境中的分析来导出“云计算范式的众所周知优势”；而后一个代表“为改善云服务质量”.
大量的文献所显示的结论是：云分析和云计算是相互依存的. 本研究的目的是提示当分析和云计算融合在一起时以共生的方式提高任何相关工作的效率.
回顾述说,上文是一篇关于相互依存和云计算和云分析方面的相关大学硕士和云计算本科毕业论文以及相关云计算论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
借助比较策略优化计算教学
赫尔巴特指出“在对确定的知识进行比较时,一定要从计算开始 ”对数学学习来说,计算就是它的基石 教师开展计算教学时,不能只是简单地将算理和算法传授给学生,要让学生进行分析和思考,.
提高农村小学生计算能力的有效策略
黄 霞就目前的情况而言,小学生不论是在计算的速度上还是在计算的正确率方面和以前相比大幅下降,这就导致当前很多小学生在学习数学以及数学思维方面带来这严重的障碍 对出现这种情况的原因进行深度的剖析,能.
鲁迅和：既相互攻击又各留底线
1934年,曾对冯雪峰说“‘五四’时期在北京,弄新文学的人我见过李大钊、陈独秀、胡适、周作人,就是没有见过鲁迅 ”冯雪峰当时告诉,有一个日本人说,全中国.
合流管溢流频率、水质、水量、降雨等多因素计算分析模型以南宁竹排江流域为例
【摘要】排水系统是一个数据量大、拓扑结构复杂的网络系统,处于不断的更新、扩展和改造中 本文以南宁竹排江流域为例,对排水系统的关键节点部署传感器……物联网智能传感系统,并建立实时监测系统 通过排水管网模.