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云计算与大数据合体,能给我们带来什么?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 云计算和大数据的结合可以说是相辅相成,因为云计算为大数据提供了可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源,使得中小企业也可以像大型企业一样通过云计算来完成大数据分析。大数据是对数据进行专业化处理,最终根据我们的需要分析加工形成我们能够理解的可视化资料。 大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的对数据进行专业化处理的过程离不开云计算的支持。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。并且,大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据的处理技术与提供云服务的技术是不尽相同的,但是又有所交集。可以说,云服...

一文读懂边缘计算与云原生结合的前世今生

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 边缘计算的发展趋势 全球产业数字化正在快速的前进,数字化的应用不仅需要强大的算力完成大数据分析和AI建模,还需要满足现场对处理延迟和网络条件的苛刻要求,满足高度的隐私性和安全性要求,以及能在复杂的IT环境中提供统一且一致的管理能力。 产业对边缘计算的核心需求在于适配性、可编程性和可管理性。其技术趋势可以总结为如下几点: 环境标准,基于标准的API环境开发和移植应用程序; 统一编排,由单一的控制面系统管理云和边缘的应用; 可伸缩性,同一套架构能够支持不同性能、不同规模的设施; 去中心化,模糊边缘和中心的边界,实现应用和数据的全局分布式协作。 本文将深入分析边缘计算从容器化到云原生化的技术演进,进一步提升应用的开发体验和敏捷性。 边缘计算的容器化 边缘计算引入容器化技术能带来以下优势: 解耦运行依赖:容器模式实现了依赖封装,不在需要本地安装; 标准化应用分发:统一使用标准的容器格式和容器仓库; 扩展应用类型:边缘平台使用统一的容器控制面接口。 下图是LFEdge基金会开源项目“Baetyl”...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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