华为云计算与大数据模板课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,CETC,Cloud computing,一、华为云计算,二、华为的大数据处理,目 录,2024/11/1,2,华为云战略定位,华为云定位于运营商和企业的云服务市场，提供私有云、公有云和混合云解决方案，构建华为,“,云管端,”,整体,ICT,（,information and communications technology,）解决方案，面向企业、电信运营商和消费者,3,大业务领域客户。,华为云计算,云计算是商业模式和技术理念的统一,2024/11/1,3,云服务,-,“,按需取用,”,的商业模式,+,云平台,-,分布式和并行软件系统,华为云计算,华为云计算落地的两个方面,2024/11/1,4,云计算,落地方案,华为云计算,华为云平台,IDC,整体视图,2024/11/1,5,云服务,云平台,华为云计算,华为提出的支持智能城市的云平台架构,2024/11/1,6,华为云计算,华为提供端到端云解决方案,2024/11/1,7,华为云计算,绿色高效的云机房建设,2024/11/1,8,华为云计算,提供系列化云硬件平台产品,2024/11/1,9,华为云计算,提供云操作系统,2024/11/1,10,华为云计算,华为桌面云即,SingleCLOUD,指,“,1,个平台,+N,种应用,”,的安全解决方案。,1,个平台即,SingleCLOUD,，将软件与某一个具体的服务器分离，这样，所有的软件共享所有的硬件资源，实现,“,软件与硬件的解耦,”,，实现真正的云计算。,SingleCLOUD,云平台，支持,“,百万级服务器集群、百万,T,的存储能力、百,T,级网络互连能力,”,，支撑海量信息的计算和存储，并通过,“,Zero-Touch,的自动管控,”,，大大降低运维成本。,采用业界主流高性能桌面协议,(ICA),提供桌面云规划设计、部署、验证等系列服务和工具,。,2024/11/1,11,华为云计算,一、华为云计算,二、华为的大数据处理,目 录,2024/11/1,13,华为认为的大数据挑战,华为提出了大数据整体架构，并总结出当前面临,6,方面挑战：云存储、大数据技术、,E2E,的媒体云、虚拟桌面、,HTML5,和高性能计算（,HPC,）。,华为的大数据处理,华为大数据整体架构,2024/11/1,14,华为的大数据处理,大数据应用领域,视频转码,3D,渲染,金融领域计算,天气,预测,风洞计算,地质模拟,数据挖掘,仿真,2024/11/1,15,华为的大数据处理,云存储,-,需求和挑战,存储海量数据，并提供服务是云存储的主要需求和挑战。,在公有云领域，云存储的主要需求为：低成本和海量伸缩性、存储的内容为海量的结构化、半结构化数据。其存储方案一般都采用廉价的,x86,存储服务器和分布式存储软件（,GFS,、,Dynamo,）。,在企业存储市场，以,SAN,和,NAS,为主流的存储方案，一般采用双控制器的专用存储硬件。,公有云和企业存储存在很大差异：现有公有云存储虽然在系统的伸缩性方面取得突破，但却牺牲一些传统存储的关键特性，如不支持,POSIX,接口、不适合大量随机小,IO,、不适合强一致性等要求；企业存储系统如果作为云存储平台，其容量、可靠性、性能将无法支撑。,2024/11/1,16,华为的大数据处理,-,核心技术,华为为公有云和私有云市场构建统一的云存储解决方案,(,以分布式存储为主，也可结合虚拟化存储,),，由三个层面构成：存储硬件层、存储平台层和存储服务层。,存储平台层是一套基于,DHT,的分布式,Key-Value,存储系统，将大规模的存储设备资源聚合成一个具有统一视图的、海量的存储空间。,存储服务层基于平台层提供的,Key-Value,接口，提供多种类型的存储服务和接口协议，并提供存储服务所需的访问安全机制。,存储硬件层可以是通用的存储服务器，也可以是定制优化的专用硬件。,华为云存储解决方案实现了多种存储服务的融合和统一。多种存储服务可以采用一致的接口访问存储引擎，实现存储容量、,IO,的共享，同时为各存储服务提供不同的,QoS,。,华为云存储解决方案在架构上考虑了如下要素：（,1,）海量的可扩展性；（,2,）自组织自管理；（,3,）强一致性；（,4,）高性能的块存储服务；（,5,）定制优化的低成本、高密度存储硬件,2024/11/1,17,华为云存储解决方案,华为的大数据处理,-,核心技术,大数据处理技术的趋势与挑战,当前大数据表现为如下两方面主要特征：,(1),大数据量 十,T,级是入门，百,T,级,PB,级已非常常见；,(2),响应速度 数据产生的速度越来越快，对于数据中蕴含信息的提取，以及对于提取信息的反馈，要求越来越快。,由于在数据量和响应速度两个维度的交织，给大数据的处理带来很大的困难。在过去五到十年，两类技术已经发展起来，针对性地解决上述两个的挑战。,发源于金融自动交易系统的复杂事件处理（,CEP,）技术，经过美国若干大学领先团队的研究及创业公司的工程优化，已走向实用，数百万每秒事件的处理，在工程上成为可能。,随着互联网点击流实时处理以及微博等业务的出现，流处理系统发展为分布式系统。雅虎和,Twitter,都开源了其流处理系统，这进一步推动了大规模流处理系统的应用。发源于谷歌的开源系统,Hadoop,，随着众多公司的加入，已形成大数据处理的事实标准。来自数据源的原始数据，以及经过流处理再生成的结果数据，一起再进入,Hadoop,系统形成一个可供后处理的全量数据处理平台，已形成经典的大数据处理模式。,2024/11/1,18,华为的大数据处理,-,核心技术,华为大数据解决方案,在大数据分析方面，华为大数据解决方案将电信领域在高可用、高性能、易运维、易集成的积累，注入到,Apache Hadoop,系统中，形成企业级,Hadoop,产品，降低企业应用,Hadoop,技术的难度。华为,Hadoop,方案已应用于电信网监测和,IPTV,内容推荐，并取得良好效果。,另外，在实时数据处理方面，华为大数据解决方案继承电信极高流量处理能力，基于,PC,服务器能够完成数百万每秒的事务过滤和处理，已用于云计算的物理和虚拟机集群监控。,2024/11/1,19,华为的大数据处理,-,核心技术,视频媒体面临的挑战,高清、,3D,以及超高清，将给视频存储与分发带宽带来十到百倍以上的增长。,为了适应多终端以及网络有效传输，视频在碎片化的同时，需要被转化为多种,Codec,以及上百种的格式,/,速率，传统的存储与计算方式难以应对如此巨大的需求。,用户面对海量的视频无从下手，大量存量内容亟待被挖掘。,2024/11/1,20,华为的大数据处理,-,核心技术,华为,E2E,媒体云解决方案,华为,UVI,以统一的架构，将媒体注入、处理、存储、分发推流、分析、管理等关键能力集于一身，形成,“,云管端,”,协同的智能媒体云解决方案。,针对内容生产的多格式,/,多速率，华为媒体云采用内容智能分片,/,合并、并行转码、资源动态调度、硬件加速等技术，同时满足离线与实时的媒体处理需求，为不同需求的用户提供性价比最优的解决方案；配合降噪与画面增强等算法，使各种速率,/,格式的内容达到视频质量最佳；支持内容、语音识别等增值算法，为搜索推荐等业务提供强大的支撑。,在内容分发领域，华为媒体云以一套融合平台改变烟囱状的网络现状，同时支持,OTT/IPTV/MBB,等场景；高性能流化服务器，在功耗降低的同时，较传统服务器性能提升,5,10,倍；高效文件系统结合统一缓存（,cache,）策略等技术，在提升命中率的同时，大幅缩减了存储需求；多策略组合的智能内容路由技术，使用户的请求得到快速响应；智能感知并动态调整推流码率，以确保画面的流畅体验。,2024/11/1,21,华为的大数据处理,-,核心技术,虚拟桌面（前面提到的桌面云的关键技术）,业界把虚拟桌面场景分为,6,大类，,VDI,是最常见的一类，其基本原理是将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理，而用户可以通过瘦客户端，或移动智能终端等类似设备，在局域网,/,广域网访问，获得与传统,PC,一致的用户体验。,VDI,方案中，用户的桌面应用逻辑及其存储运行在云端数据中心的虚拟机内，本地只有瘦终端，处理显示、鼠标键盘事件和本地外设映射，通过远程桌面协议传送显示、事件、语音和视频等内容。,VDI,应用场景非常广泛，包括企业办公、行业应用、家庭娱乐、运营商营业厅和呼叫中心等。,VDI,给用户带来的好处是,（,1,）客户端处理能力要求小，成本低；（,2,）客户端功耗低，无噪音，符合节能减排要求；（,3,）客户端无需升级维护，降低维护成本；（,4,）数据安全保密；（,5,）用户移动性，随时随地接入虚拟桌面，无需应用安装。,2024/11/1,22,华为的大数据处理,-,核心技术,华为,VDI,解决方案,华为,VDI,解决方案包括两大类功能：,（,1,）桌面协议功能，包括：桌面协议框架的服务器和客户端，桌面显示的服务器和客户端，外设重定向的服务器和客户端，语音重定向的服务器和客户端，,VOIP,定制化的服务器和客户端，鼠标重定向到服务器和客户端，键盘重定向的服务器和客户端，以及多媒体重定向的服务器和客户端。,（,2,）桌面管理系统功能，包括：管理服务器，驻留在虚拟机中的桌面管理代理，驻留在客户端上的终端管理代理，以及提供操作维护界面的管理控制台。,2024/11/1,23,华为的大数据处理,-,核心技术,华为的,HTML5,和高性能计算云技术和解决方案应该在平安城市项目中不会强调，主要相关的就是前面提到的云存储、大数据、视频媒体处理和虚拟桌面这四方面技术和解决方案。,2024/11/1,24,华为的大数据处理,-,核心技术,