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空空如也

Azure云计算(四)

用户可以通过Windows Azure管理门户网站或者基于REST的Windows Azure服务管理API创建虚拟机。

2018-07-18

Azure云计算(三)

AppFabric目前主要提供互联网服务总线(Service Bus)、访问控制(Access Control)服务和高速缓存服务,如图所示。

2018-07-18

Azure云计算(二)

Connect在Windows Azure应用和本地运行的机器之间建立一个基于IPsec协议的连接,使两者更容易结合起来使用

2018-07-18

Azure云计算(一)

微软的云计算服务平台Windows Azure属于PaaS模式,一般面向的是软件开发商。当前版本的Windows Azure平台包括4个组成部分

2018-07-18

云计算原理与应用(五)

Amazon执行网络(Fulfillment Web Service,FWS)是一个非常有用的代理订单执行网络服务,简单来说它的作用就是产品存储及销售业务的托管,也可直接理解为Amazon替用户销售产品。

2018-07-18

Amazon云计算(四)

Elastic Beanstalk虚拟机是一种运行Apache Web Server、Tomcat 和 the Enterprise Edition of the Java platform的AMI虚拟机,具有以下特点。

2018-07-18

Amazon云计算(三)

Amazon RDS将MySQL数据库移植到集群中,在一定的范围内解决了关系数据库的可扩展性问题。

2018-07-18

Amazon云计算(二)

简单存储服务(Simple Storage Services,S3)构架在Dynamo之上,用于提供任意类型文件的临时或永久性存储。S3的总体设计目标是可靠、易用及低成本。

2018-07-18

Amazon云计算(一)

基础存储框架Dynamo在设计时被定位为一个基于分布式存储架构的,高可靠、高可用且具有良好容错性的系统。下图列举了Dynamo设计时面临的主要问题及所采取的解决方案。

2018-07-18

云计算原理与应用(二)

全球最大搜索引擎、Google Maps、Google Earth、Gmail、YouTube等。这些应用的共性在于数据量巨大,且要面向全球用户提供实时服务。

2018-07-18

云计算原理与应用(一)

全球最大搜索引擎、Google Maps、Google Earth、Gmail、YouTube等。这些应用的共性在于数据量巨大,且要面向全球用户提供实时服务。

2018-07-18

大数据与云计算

云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

2018-07-18

行业大数据

高新技术和信息技术的发展,一直推动地震观测技术的进步。在交通领域,海量的交通数据主要产生于各类交通的运行监控、服务,高速公路、干线公路的各类流量、气象监测数据,公交、出租车和客运车辆GPS数据等,数据量大且类型繁多,数据量也从TB级跃升到PB级。。。。

2018-07-18

大数据商业应用

人在网络世界中的行为集合代表了他在网络世界中的“性格”,这个集合就描述了他的网络个性和用户特征(User Profile)。从数据拥有者,也就是企业角度来看,他们掌握了所有用户在网络世界中“某方面”的行为习惯,如用户浏览了哪些网页、搜索了哪些关键词、购买了哪些商品、留下了哪些评价等,企业都会收集汇总。如何将如此庞杂的数据转换为商业价值,成为现在企业越来越关注的问题。面对高质量、多维度的海量数据,如何建立精准的用户模型就显得尤为重要,用户画像的概念也就应运而生。

2018-07-18

大数据处理

互联网信息自动抓取,最常见且有效的方式是使用网络爬虫。文本分词是将字符串文本划分为有意义的单位的过程,如词语、句子或主题。。。。

2018-07-18

大数据可视化

数据可视化是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大,主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形图像处理、计算机视觉及用户界面,通过表达、建模,以及对立体、表面、属性及动画的显示,对数据加以可视化解释。

2018-07-18

数据挖掘算法

数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中,提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。

2018-07-18

大数据概念与应用

大数据的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2018-07-18

superset使用说明

Superset是一个自助式数据分析工具,它的主要目标是简化我们的数据探索分析操作,它的强大之处在于整个过程一气呵成,几乎不用片刻的等待。

2018-07-18

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