ibm云计算大数据

Ⅰ 《IBM商业价值报告大数据、云计算价值转化》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

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书名：IBM商业价值报告

作者：IBM商业价值研究院

出版社：人民东方出版传媒有限公司,东方出版社

出版年份：2015-3-1

页数：292

内容简介：

IBM商业价值研究院经过一系列调研后明确指出，不久的将来，转型将进一步加强，以客户为中心的经济最终将转向每个人对每个人的经济。为此，企业要立即做出应对，以创造协调、共生、基于情境和认知的体验及业务模式。《大数据、云计算价值转化》一书专门针对大数据分析和云计算两项内容选取不同企业进行专项调研，特别适合企业管理人员作为参考，以指导和应对数字时代的技术变革和产业转型升级。

Ⅱ 云计算和大数据哪个就业前景好

两者属于相辅相成，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。二者的就业前景都很不错，可以根据个人爱好进行选择。

1、大数据：大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、云计算：云计算是一种创新的技术，底层离不开虚拟化，平台操作系统，数据库，存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，想要学习云计算，就要精通其中的一门技术。云计算技术从技术应用服务的场景可划分为三个层次IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)。

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Ⅲ 大数据云计算适合什么人群学习呢

1、兴趣爱好人群：这个就是对计算机、大数据，或者程序类感兴趣的人都可以学习
2、在一二线城市，已经进入相关行业的人群：因为大数据云计算的领域问题，二线以外城市的建议慎重，因为城市发展对这一块的人群需求不大，就业会比较难。但是一线城市需求量偏大。另外就是，要知道大数据云计算的主要工作内容，不能盲目因为名字、热门或者高薪就去转行学习。
3、转行青年群体：这一行对专业知识、文化水平、年龄阶段要求偏高，所以如果想要转行进入这一行业的人，建议是30岁以下，大专甚至本科以上学历，有理工科知识基础或者逻辑思维比较强的，否则学习起来还是有困难的。

Ⅳ IBM缪可延：混合云平台战略是企业决胜未来的重要选择

作者：

缪可延
IBM 副总裁，大中华区云计算与认知软件事业部总经理

2020年的新冠疫情，来如山倒，去若抽丝，寰球经济同此凉热。

IDC 在近期一个调研报告中指出，自疫情爆发以来，全球经济从“新非常态”到“新常态” 经历了几个不同阶段，企业的核心关注点在每个阶段也各不相同。在 COVID-19 疫情爆发的危机时刻，企业关注的是业务能否延续；经济下行放缓之时，企业开始考虑成本优化；到了谷底的衰退期，业务的弹性至关重要；在重回增长之前，是关键的平台期，也是一个分水岭。

很多人在苦苦挣扎，思考如何在不确定和快速变化的市场条件下生存和运营。疫情暴露了与企业数字就绪相关的各种漏洞，很多企业领导者都把加快数字化重塑提上首要日程，希望可以做到短期应对与长期战略规划并举，堵住漏洞，成为竞争中最智慧、反应最迅速的企业。

在这个关键时刻，我认为选择比努力更重要，尤其是技术的选择、业务模式的选择、生态的选择。虽然许多公司已经对业务的很多方面做了数字化，但大多数企业还没有把智能化运营、弹性应变和灵活优化生产力等数字化方案有机地编织在一起，实现规模化的企业数字化重塑。此时此刻，企业在做出对未来影响深远的重要选择时，应该系统地思考以下四个问题：

第一，如何把 智能化运营 贯穿于企业所有的应用和系统之中？

第二，如何 弹性应变 ，快速应对市场的变化和突发危机？

第三，如何 具备灵活性 ，让企业能够自由选择市场上最具性价比的数字化产品和解决方案，最大程度地优化成本效益和生产力？

第四，面对复杂而多变的业务环境，如何通过自动化工具和 规模化创新 实现企业的数字化重塑？所谓的规模化创新是指企业整体有序的创新，不只是局部创新。

混合云的敏捷性与贯穿企业应用与系统的智能化，是企业面向未来智慧转型，实现价值飞跃的关键。大家都在谈上云，也在尝试不同的云，但真正好的云平台战略并不简单，必须结合企业自身情况和业务战略，与企业的数据、安全、智能、移动等战略保持一致。

上云是大势所趋，但是仍有 80% 的企业关键业务负载还没有上云，且难度比已经完成的 20% 要大得多。就像搬家一样，容易搬的那部分已经搬了，而最难搬的都是最贵的家当，包括在原有架构上面运行的关键应用和宝贵数据。今天，企业是在新家全部重新置办，还是将以前值钱的家当好好地用起来？疫情之下，企业希望寻找能够以很好的成本效益地把这件事做好的技术伙伴。不仅如此，搬新家还需要遵从新世界的统一标准和规范。所有这些，都使企业接下来的云转型难上加难。

IBM 收购红帽之后，红帽 OpenShift 这一领先的企业级开源技术成为 IBM 所有能力和解决方案的底座。OpenShift 是六大 IBM Cloud Paks 的核心；IBM Cloud、IBM Z、LinuxOne、IBM Power Systems 和 IBM Cloud Satellite 都在 OpenShift 上运行；IBM 边缘计算解决方案也基于 OpenShift 构建。基于这一底座，IBM 可以帮助企业在任何环境中运行工作负载，在保护和优化企业过去 IT 投资的同时，负责任地帮助企业以更优的成本、更高的效率，迁移到云端新世界。在搬家的过程中，如果你想尝试其他的 “设计公司”，选择其他的云厂商，没问题——IBM 的强项就是能够提供企业级的技术能力和行业经验，基于红帽 OpenShift 的技术底座，帮助客户实现平稳过渡；同时结合其他云厂商的优势，不被锁定又可以无限扩展，真正实现随处运行，整合所有。

IBM 的混合云平台基于红帽 OpenShift，向下可以连接任何 IT 环境（公有云、私有云、本地、边缘），不同的公有云厂商，从数据中心到边缘端；向上是基于 IBM Cloud Paks, Watson AI 应用的混合云软件，以及红帽和 IBM 开放的 ISV 合作伙伴生态系统的解决方案，由经验丰富的 IBM 专家服务团队提供端到端的混合云转型及创新服务。作为新世界混合云环境下的通用语言，OpenShift 把 IBM、客户、各种类型的合作伙伴、不同供应商，这样一个可以无限扩展的创意创新生态系统连接在一起，成为开放架构的生态纽带。

未来三年，IBM 将投资 10亿美金，打造具有无限扩展和定制能力的更加广泛开放的混合云生态圈，推进基于 OpenShift 的混合云平台的新产品和新方案的上市与落地，惠及更多的伙伴和客户。

在中国，我们也取得了可喜进展。例如，我们与神州数码和红帽携手，共同推进 IBM 混合云平台及行业解决方案的本地化落地。我们也与国内重要的公有云厂商合作，不久前我们把阿里云加进 “IBM 认证的公有云（IBM Eligible Public Cloud）”名单，这意味着采购 IBM Cloud Paks 产品的客户现在可以选择在阿里云上部署和实施 IBM Cloud Paks 的容器化产品；与此同时，阿里云的客户也可以选择 IBM Cloud Paks 作为他们混合及原生云部署的企业 PaaS 平台，展开下一阶段的云智之旅。这是 IBM 混合云平台“随处运行”价值定位的最佳例证，也是 IBM 在中国扩展混合云生态系统的一个重要里程碑。

我们的目标是要满足中国各种类型、每一个企业的云转型需求，同时也为那些渴望以平台战略取胜的客户打造“1（客户）+1（IBM）+N（客户的生态伙伴）”的行业生态云的创新模式，为中国企业的疫后重塑提供新的技术、新的思路、新的价值。

过去 100年， 科技 改变了人类 社会 与经济的发展，几乎每一次重大变革的背后，都少不了 IBM 的身影。IBM 也许不是最炫的公司，但是在一个个生死攸关、适者生存的达尔文时刻，IBM 总能凭借领先的 科技 和创新的理念，引领自身的转型、推动 社会 的进步。

2003年前后，互联网泡沫破灭，IBM 前瞻性地提出“电子商务随需应变(e-business on demand)”， 倡导把信息技术用于企业现代化，开启了企业信息化建设的征程。

2008年，全球金融危机爆发， IBM 提出“智慧地球”战略，倡导在扁平化全球化的时代构建一个Interconnected（互联）、 Instrumented（物联）和 Intelligent（智能）的世界。今天与“智慧地球”密切相关的大数据、物联网、云计算，已经成为许多国家和地区 科技 发展的战略重点。

2012年，IBM 提出大数据和云计算是企业的未来，加大对云计算和人工智能的投入。2015年 IBM 明确公司要转型成为提供认知解决方案及云平台的公司。今天的 IBM，云营收已经位列全球第三（数据源：Enderle Group），AI 市场占有率连续三年全球第一（数据源：IDC），云计算专利数从 2012年累计至今达 11000多项，位列全球第一。

2019年，IBM 完成史上最大的 科技 收购案，以 340亿美金收购开源 科技 领军企业红帽，进一步明确了 IBM 的混合云平台战略。2020年，面对新冠疫情危机，当企业急需选择一个灵活、安全、智能、兼具成本效益和规模创新优势的技术架构和生态来加速数字化转型之时，IBM 与红帽所打造的开放安全的混合云平台成为了企业的优选。

其实，IBM 在收购红帽之前就已经是一家领先的云计算公司。以公有云为例，IBM 公有云是在开源软件、安全领导力和企业级基础设施的基础上构建的，在 19个国家建立了 60多个云数据中心，以满足性能和部署需求。IBM 公有云提供了超过 190个云原生 API（应用接口），如人工智能、区块链、物联网、量子计算等。去年，IBM 宣布和美国银行合作，设计全球首个金融服务公有云，打造遍布全球的金融云生态圈，帮助解决金融服务机构在法规遵从性、安全性和弹性方面的特定需求；不久前，法国巴黎银行也加入进来，另外有 30多家金融技术服务公司也加入到这个日益壮大的生态系统当中。

面对混合云高达 1.2万亿美元的市场机遇，IBM 正在集全公司之力，打造开放、安全、贯穿企业级 AI 能力的混合云平台，并称之为“第四平台”。IBM CEO Arvind Krishna 认为，“IBM 的第四平台将成为继主机、服务和中间件这三大平台之后，一个不可或缺、经久不衰且无处不在的平台，它将成为推动客户和世界不断创新的强力催化剂。”我非常认同这个看法，IBM 这种原生的平台能力源自其百年 科技 创新转型的经验和强大的生态运营能力。在“平台经济”方兴未艾的今天，IBM 强大的平台能力也是我们赢取客户和伙伴信任的关键所在。而事实上，规模越大，平台方法的价值优势就越显著。

所有过往，皆为序章，所有未来，皆是可期。我们期待， 借助 IBM 混合云的敏捷性和企业级 AI 所提供的智能，借助 IBM 开放的生态圈， 能够让企业的“上云用数智”之路变得更加简单。我们期待，不久的将来，每一个企业都可以通过 一个统一的平台 轻松获得他们所需要的智能、弹性和灵活性，都能在复杂多变的数字环境中茁壮成长。

Ⅳ 云计算与大数据区别,有没通俗的解析或好的文章来解释这两个词

云计算，可以理解为一种工具，比如你有一份100G的文件，没办法一次性读进一台电脑的内存，专但是云计算是一属种可以把N台电脑连接在一起的东西，就可以通过强大的集群性能处理非常大的文件，比如一个云可能有3000台机器，可能有1W台机器，它的计算能力就能得到极大提升，目前主要就是hadoop家族的东西。
而大数据，字面意义就是很大的数据，但在应用中主要是数据挖掘等，大量的数据本身没有意义，而通过一些方法（比如数据挖掘的算法）对大量数据进行分析处理后，能通过计算机发现大量数据中有用的、有价值的东西，把大量数据转化为价值，这就是大数据

Ⅵ ibm对大数据处理定义的关键字

ibm对大数据处理定义的关键字5个V特性。
IBM IIG解决方案是推崇全方位，全能化的策略与思想：实现从源数据系统进行数据抽取/采集、数据转换、数据交付、数据管理、数据分析，到洞察业务，全程地实现了端-到-端的信息使用和管理；胸怀大志地向企业级用户提供可信赖的信息，为优化企业的业务和决策支持服务。以一个全面的信息集成服务平台为核心，为用户提供全程的数据集成、元数据管理、任何数据源与任何平台上的任何应用程序之间的连接；提供强大并行处理技术转换复杂逻辑的数据，并随着数据量增大而无限制地扩展系统。从数据的质量提升、生命周期管理、信息安全访问和合规，以及业务和IT技术人员的协同工作，这些都能帮助你最终获取到所需要的“可信赖”信息。不但能在用户所拥有的数据中心（on-premise）中建设，还能迁移到云上（off-premise）部署和建设。

Ⅶ IBM大数据分析

IBM大数据分析

数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。下面是我收集的IBM大数据分析，希望大家认真阅读!

大数据给体育赛事带来的价值

大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。所以发现这些价值的关键在于分析。就拿最近的中网来说，跟其他的体育项目一样，网球也涉及大量的数据。比如一发成功率、一发得分率和Ace球，这些数据是标志球员竞技水平的指标。发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的.打法特点，如果非受迫性失误和双发失误率上升，那表明球员的心理状态或者体力开始下滑。

IBM赞助网球赛事并提供技术支持始于1993年，在1998年，IBM就为美国网球公开赛提供了虚拟化技术。从2005年以来，IBM通过SlamTracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部8,128场比赛，每场比赛收集4,100万个数据点。有了这些数据，我们可以知道Ace球的数量，对比赛结果的影响很大，首先被破发的选手失败的可能性很大。再比如，一发速度快的选手，上网成功率比较高，纳达尔近几年的得分点，从底线逐渐逼近网前。这些数据不但可以给选手提供帮助，更可以通过这些数据来分析对手。这些都是大数据带给我们的改变。

IBM也在今年正式成为中网的白金信息科技赞助商。作为一项刚刚跨入十年的领先网球赛事，中国网球公开赛正在树立自己的品牌，相信有了IBM大数据分析技术的支持，为广大球迷、球员和教练提供更具人性化，现代化的环境支持。此外，中网还致力于成为具有感知化、互联化和智能化的顶级赛事。通过采用IBM的大数据分析及云计算技术，中网可以更加快速实现这一目标。

IBM SlamTracker分析出来的比赛

其实对于分析这个词语，在英文中有两个单词，一个是analysis，一个是analytics。这两者的区别就在于，前者只是对数据进行统计、过滤、抽取，发现价值。而后者则是通过数据分析创造价值。在IBM的SlamTracker里我们就能理解什么是分析出来的比赛，以及大数据是分析出来的价值。

在SlamTracker中，有一项Keys to the Match功能，它的功能就是找出每场比赛对阵双方选手获胜的三个关键指标，比如说，当温网男单决赛中德约科维奇对阵穆雷，小德的三个获胜关键指标分别是第4拍到第9拍的获胜率、Ace球数量、回球成功率，而穆雷的三个获胜关键指标分别是回球得分率、二发成功率和发球成功率。Keys to the Match 不但找到了这三个关键的指标，而且找到了量化的及格线。比如说在今年法网女单决赛里，Keys to the Match 告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%，而反过来，莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。如果在这三项指标里A选手比B选手完成的更好，那么A获胜的可能性就大大高于B，换句话说，如果A球员做到了这些指标，这场比赛的结果，其实我们已经知道了。

像这样的分析特点就在于，这三项指标并不是司空见惯的普通指标，例如第4拍到第9拍的胜率，这种不起眼的数据，是在电视转播屏幕上看不到的。然而就是这些不起眼的指标衡量了战局，决定了成败的关键。8128场比赛，每场比赛4100万个数据点，动用5500个分析模型，在45个潜在动态指标里选择、对比、分析、判断、猜测、排除、定位、评估、定量、组合，只有在这样基础之上，Keys to the Match才能够为对阵的双方挑选出最重要的三个指标，并且确定及格线。这就是大数据分析办到的事情，也只有大数据分析才能够办到。

Ⅷ 什么是大数据，云计算

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
云计算[1] （cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。