导读云计算的优势优质回答云计算的优势：1、敏捷性云计算可以使您可以轻松使用各种技术，从而可以更快地进行创新，并构建几乎任何可以想象的东西。您可以根据需要快速启动资源，从...

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云计算的优势

云计算的优势

优质回答云计算的优势：

1、敏捷性

云计算可以使您可以轻松使用各种技术，从而可以更快地进行创新，并构建几乎任何可以想象的东西。您可以根据需要快速启动资源，从云服务器、存储和数据库等基础设施服务到物联网、机器学习、数据湖和分析等。

您可以在几分钟内部署技术服务，并且从构思到实施的比以前快了几个数量级。这使您可以自由地进行试验，测试新想法，以打造独特的客户体验并实现业务转型。

2、扩展性和弹性

借助云计算，您无需为日后处理业务活动高峰而预先过度预置资源。相反，您可以根据实际需求预置资源量。您可以根据业务需求的变化立即扩展或缩减这些资源，以扩大或缩小容量。

3、节省成本

云技术将您的固定资本支出（如数据中心和本地服务器）转变为可变支出，并且只需按实际用量付费。此外，由于规模经济的效益，可变费用比您自行部署时低得多。

4、数据安全

云提供了许多高级安全功能，可确保数据得到安全存储和处理。通过联合角色进行精细权限和访问管理等功能可以将敏感数据的访问权限限制在需要访问它的员工，从而减少恶意行为者的攻击面。

云存储提供商为其平台及其处理的数据实施基线保护，例如身份验证、访问控制和加密。从那里开始，大多数企业通过自己的附加安全措施来补充这些保护，以加强云数据保护并加强对云中敏感信息的访问。

5、快速部署

借助云，您可以扩展到新的地理区域，并在几分钟内进行全局部署。例如，AWS的基础设施遍布全球各地，因此您只需单击几下即可在多个物理位置部署应用程序。将应用程序部署在离最终用户更近的位置可以减少延迟并改善他们的体验。

6、促进合作

云环境可以实现团队之间更好的协作：开发人员、QA、运营、安全和产品架构师都暴露在相同的基础设施中，并且可以同时操作而不会互相干扰。

云角色和权限有助于更好地了解和监控谁在何时做了什么，以避免冲突和混乱。可以为特定目的构建不同的云环境，例如登台、QA、演示或预生产。以透明的方式进行协作要容易得多，并且云鼓励这样做。

7、无限存储容量

云本质上具有无限容量，可以在各种云数据存储类型中存储任何类型的数据，具体取决于数据的可用性、性能和访问频率。

经验法则是，存储成本会随着数据可用性、性能和访问频率的水平而上升。创建和优化云成本结构策略可以显着降低云存储成本，同时保持公司与云中数据存储相关的业务目标。

8、备份和恢复数据

数据可以在没有容量限制的情况下存储在云中这一事实也有助于备份和恢复目的。由于最终用户数据会随着时间的推移而发生变化，并且出于法规或合规性原因需要对其进行跟踪，因此可以存储较旧的软件版本以供后期使用，以备恢复或回滚时需要。

云计算的产生背景：

互联网自1960年开始兴起，主要用于军方、大型企业等之间的纯文字电子邮件或新闻集群组服务。

直到1990年才开始进入普通家庭，随着web网站与电子商务的发展，网络已经成为了目前人们离不开的生活必需品之一。云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，成为了互联网的第三次革命。

云计算也正在成为信息技术产业发展的战略重点，全球的信息技术企业都在纷纷向云计算转型。我们举例来说，每家公司都需要做数据信息化，存储相关的运营数据，进行产品管理，人员管理，财务管理等，而进行这些数据管理的基本设备就是计算机了。

对于一家企业来说，一台计算机的运算能力是远远无法满足数据运算需求的，那么公司就要购置一台运算能力更强的计算机，也就是服务器。

而对于规模比较大的企业来说，一台服务器的运算能力显然还是不够的，那就需要企业购置多台服务器，甚至演变成为一个具有多台服务器的数据中心，而且服务器的数量会直接影响这个数据中心的业务处理能力。

除了高额的初期建设成本之外，计算机的运营支出中花费在电费上的金钱要比投资成本高得多，再加上计算机和网络的维护支出，这些总的费用是中小型企业难以承担的，于是云计算的概念便应运而生了。

云计算给汽车带来了哪些改变？

优质回答“上云是常态，不上云是例外”，早在几年前，云计算就成了行业热词。2018年7月，工信部印发《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，上海、广东、浙江等各省市也相继推出企业上云上平台补助政策，更是将企业上云的热潮带到最高点。

在云计算领域，头部玩家有亚马逊、阿里、华为等，其中亚马逊占据着一半的市场份额。

然而今年云服务的收入涨幅均有所回落，根据亚马逊公布的财报数字，AWS第三季度的收入增长率为29%，下降到30%以下。但是在云服务市场，潜在需求还是巨大的，Gartner发布的IT关键指标数据《2020：Industry Measures》显示，云计算尚处于发展的早期，在总体的IT支出中，云上支出只占4%，传统IT支出还有96%的市场可待开发。

因此在今年的亚马逊在AWS re:Invent 云计算大会上，CEO Andy Jassy一口气阐述了AWS对行业与客户需求趋势的洞察，发布了43项新服务和功能，涵盖计算、存储、数据库、数据分析、容器、机器学习运维、工业机器学习等多个方面。从纵向来看，不论是汽车行业、金融行业、制造业都有云计算为其加速的案例。

不得不提的是，本次re:Invent第一个重磅发布是Amazon EC2 Mac实例。Amazon EC2 Mac实例基于Mac mini电脑而构建，使客户首次能够在AWS云端按需运行macOS工作负载，将AWS的灵活性、可扩展性和成本优势拓展给所有Apple开发人员。那些为iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari开发应用的开发人员，可以通过使用EC2 Mac实例，在几秒钟内配置和访问macOS环境，根据需求动态扩展容量，受益于AWS的按需付费定价。

Apple全球产品营销副总裁Bob Borchers表示，“Apple蓬勃发展的社区拥有2800万开发人员，他们不断创造突破性的应用体验，满足世界各地的客户。我们很高兴EC2 Mac实例的发布提供了访问Apple开发平台的全新方式，将我们世界一流硬件的性能与AWS的可扩展性相结合。”

AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示，“AWS希望通过这些新服务和功能赋能更多的客户，加速上云，加快转型，通过采用全球领先的云技术和服务，更快、更好地重塑自己。我们也希望尽快把这些创新的服务和功能引入中国，助力中国客户的上云和重塑之旅。”

同时，AWS还推出四项存储创新，以及三项全新的数据分析功能，这些功能可以大幅提升Amazon Redshift数据仓库的性能，使客户在数据存储间的移动和合并数据变得更加容易，并且使终端用户更便捷的利用机器学习从业务数据中获得更多价值。这些性能在汽车身上都有最终的价值体现，比如数据库方面，此前丰田互联基于AWS开发的数据湖Toyota Big Data Center China，可以存储、处理上千万辆丰田汽车每天在行驶过程中产生的数十TB数据，推动丰田汽车的车联网解决方案在中国市场大规模落地。通过对海量数据的存储、分析，Toyota Big Data Center China可以为用户提供各种创新的服务，未来汽车对数据的收集与分析将是重要的进化途径。

近来在汽车领域，AWS的动作不断。

就在12月1日，AWS与Blackberry 宣布共同开发和销售Blackberry的智能汽车数据平台IVY。该平台是一个可扩展、与云端连接的软件平台，它将允许汽车厂商提供一致、安全的方式读取车辆传感器数据，将其标准化，并根据车辆本地和云端的数据创建可执行的数据洞察，汽车厂商可以利用这些信息创建更为高效的车载服务。

11月，AWS与恩智浦协作，为下一代汽车提供安全的边缘到云计算解决方案。

此外，AWS还搭上首汽约车，首汽约车使用AWS的Amazon SageMaker和Amazon Transcribe（语音转文字）打造了出行领域定制的智能语音系统，这一智能语音解决方案的上线后，可令首汽约车客服人工审核工作量降低35%，客服人工听音审核时长缩短20%，并保证智能客诉处理准确率达90%。同时，通过智能判责替代人工，还可以有效地降低成本。

随着汽车行业的重心从功率转向计算，数据库及分析对汽车创新的推动作用是巨大的，未来车联网需要云、管、端协同运作，数据驱动型服务收入未来可能会占据较大比重。扩大对实时全车数据的访问、与云服务的安全连接以及简化机器学习（ML）可加速这一转变，促进能够在生命周期内不断自我进化的智能汽车的实现。

车云小结

汽车行业在数字化转型过程中，云计算可为其提供福祉。但就像统计数据所显示的那样，整个云服务市场还有96%的版图有待上云，那么对汽车行业而言，这片土地更加宽广。正如AWS专业服务部汽车行业总监Jon Allen所言，让车企了解云的重要性，投入到车联网、无人驾驶车的项目研究上也是AWS的职责。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

AWS正式发布Kafka云服务，不用再为配置复杂操心了

优质回答AWS在re:Invent 2018大会上首先发布了托管Apache Kafka消息队列服务（Amazon Managed Streaming for Apache Kafka，MSK）的消息，现在已经从预览成为正式服务。

Apache Kafka是一个分布式的消息队列系统，其使用发布以及订阅的架构，将产生的流数据的应用与利用流数据的角色分离。Apache Kafka让使用者可以捕捉如消息队列事件、交易、物联网等事件，或是应用与日志等流数据，还能实时进行分析，连续不间断地转换数据，并再将收到的数据经过处理后，分发到其他的数据湖和数据库中。

AWS提到，用户在生产环境中要配置Apache Kafka，需要克服一些障碍，特别是在后续的管理以及规模扩展工作上，而现在AWS正式推出的MSK服务，则由AWS负责管理任务，让用户可以简单地配置使用，而且由于近几个版本的Kafka，都需要与节点协调程序Zookeeper共同使用，因此MSK服务也只要简单地设定，就能让Kafka与ZooKeeper一同运行。

使用MSK服务，用户可以在几分钟内创建集群，并使用AWS身分管理与访问控制IAM管理集群操作，也能通过ACM（AWS Certificate Manager）完全托管的TLS私密凭证颁发机构授权客户端，以TLS加密数据，并使用KMS（AWS Key Management Service）中的密钥加密其他数据。当服务器发生故障时，MSK还会替换故障机器，自动执行修补，用户可以从Amazon CloudWatch中，监控服务的状态指标。

AWS表示，MSK与Kafka 1.1.1和2.1.0版本完全兼容，因此用户可以在AWS直接执行原本的Kafka应用以及工具，而不需要修改任何的代码，用户能使用开源工具MirrorMaker，将数据从现有的Kafka集群直接迁移到MSK上。

MSK的计价方式是以Kafka Broker以及配置存储每小时计价，MSK的数据传输费用与原本的AWS数据传输相同，而集群所使用的Zookeeper节点，还有区域集群的Broker和Zookeeper节点互传数据是不额外收费的。现在用户已经可以在大部分的AWS区域使用到MSK服务，包括北美、亚洲与欧洲。

大数据时代的几个关键词是什么？

优质回答关键词1：数据安全

2021年6月，滴滴在美股递交招股书，紧接着7月，“滴滴出行”因APP存在严重违法违规收集使用个人信息问题，被依据《中华人民共和国网络安全法》相关规定下架。在滴滴之后，运满满、货车帮、BOSS直聘也被启动网络安全审查，2021年数据安全审查的大幕拉开。

滴滴事件背后，是互联网产品的相关数据和技术应用不但涉及个人权利、隐私，还关系着公共安全乃至国家安全的议题。2021年，被称为数据安全元年。继《数据安全法》、《个人信息保护法》施行之后，有关部门还发布了《数据出境安全评估办法(征求意见稿)》。

关键词2：DataOps从概念到实践

DataOps(数据操作)是一门新兴学科，将DevOps团队与数据工程师和数据科学家角色结合在一起，提供一些工具、流程和组织结构服务于以数据为中心的企业。DataOps终结了数据团队不断尝试将不良原始数据变成有用的数据等繁复的工作。相反，他们可以专注于重要的事情，即提供可行动洞见。DataOps能确保输入原始数据的可用性，保证结果的准确性，注重人员价值及共同合作的价值，使数据团队始终处于公司战略目标的中心。毕竟，他们再也不需要花费几个月的时间出成果，而且与DevOps团队一样高效。

关键词3：数据要素市场化

中央正式提出“加快培育数据要素市场”已满一年，2021年产业各界在法规、机制、技术等方面开始了诸多探索。一是数据相关立法正在完善，《数据安全法》正式颁布，《个人信息保护法（草案）》即将出台，相关法律的陆续完善为数据要素市场化提供了保障基础，同时深圳、上海、安徽等地方政府正在积极制定地方数据条例。二是数据交易开始探索新模式，山东、北京、北部湾等新一批成立的大数据交易所纷纷开始探索数据登记、数据信托、数据运营管理、数据资产证券化等新型业务模式，推进打造规范化、一体化的数据流通市场生态。三是企业数据资产化掀起实践浪潮，南方电网、光大银行、浦发银行等领先企业开始进行更深层的数据资产化探索。

关键词4：隐私计算迎来市场发展爆发期

2021年隐私计算备受关注，隐私计算即将迎来市场发展爆发期。国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局、人民银行等部门发文鼓励多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术发展和应用，政策环境进一步优化。当前，隐私计算企业和产品数量迅速增多，算法不断优化、相关技术加快融合、产品成熟度和可用性进一步提升。与此同时，市场已经对隐私计算应用达成基本共识，隐私计算相关招投标项目和应用案例不断丰富，隐私计算正式步入落地应用阶段。

关键词5：大数据服务体系成为新的竞争点

规划咨询、部署实施、运维运营等软性工作共同构成大数据服务体系，解决了产品到应用的“最后一公里”问题。然而，由于大数据技术的复杂性和与业务结合的紧密性，大数据项目无法做到“交钥匙”工程，需要优质且持续的服务。中国信通院最新产品测试结果表明，虽然当前国内大数据产品功能项通过率已经达到了95.69%，但服务能力差距依然巨大，根据中国信通院2020年发布的服务能力评估结果，企业平均分值只有71分（满分100分），各项细节能力均存在不足。大数据市场发展的主要矛盾已经从产品化不足转移到了服务能力不够，大数据服务能力将成为供给侧各企业新的竞争点。

关键词6：数据技术产品与云计算深度融合

随着云原生技术的成熟以及企业云上应用的丰富，大数据技术产品与云计算深度融合，从云化走向云原生化，使其具备按需付费、低成本、扩展性强、存算分离、一键部署等特性。2021年，亚马逊、阿里、腾讯、华为分别推出了与云融合的各类大数据技术产品，包括计算分析类、存储类、数据库类等。

关键词7：实时计算逐渐普适化

大数据的3V特征中，其中一个就是时效性。随着分布式流处理平台的不断成熟，各行业领域实时计算分析的需求愈加强烈。在供给端方面，流计算产品能力快速迭代，流计算开源社区持续火热，Flink是最活跃的Apache 开源项目之一。此外，实时计算公司广受资本青睐，实时计算商业化公司Confluent即将IPO，估值超80亿美元。在应用方面，实时流计算技术已经深入互联网企业各类业务中，涌现出大量实践案例，应用场景包括实时数仓、实时AI、流批一体等，并逐渐向金融、电信、工业等行业渗透。

关键词8：数据湖进入产品化阶段

数据湖能够实现原始数据无转换直接存储，极大提高数据应用效率。目前开源界形成了ICEBERG、HUDI、DELTALAKE三大开源技术流派，共性特点是支持流批处理、数据更新、可扩展源数据、多种存储引擎、多种计算引擎等能力，补齐大数据技术栈之前的短板。经过多年发展，国内企业数据湖产品在2021年逐渐落地，华为云、腾讯云均在今年发布了数据湖产品，阿里云在今年发布了湖仓一体2.0产品，数据湖产品化进展加速。

关键词9：数字孪生在重点行业关注度高

智慧城市、工业互联网将成为“十四五”时期的重头戏，而数字孪生是实现智慧城市、工业互联网最基础的技术手段之一。数字孪生是一系列技术的组合，具备五大关键技术能力：物理与数字世界的互操作性、数据模型的可扩展性、数字表征的实时性、多维度的保真性、数字影响物理的闭环性。当前，数字孪生技术进展迅猛，成为研究和标准化工作的重点。Gartner、IDC等研究机构开始深挖数字孪生的研究价值，ISO/IEC 开启数字孪生相关标准制定工作，中国信通院成立数字孪生技术应用工作委员会，开展数字孪生技术在智慧城市场景与应用的探索。同时阿里云、华为、AWS、微软等各头部企业也开始布局，发布数字孪生行业解决方案。

关键词10：硬件变革推动数据产品更新重构

数据技术产品的设计与研发与底层硬件的架构和能力息息相关。目前，底层硬件正在发生变革，导致数据技术产品也将随之进行重构。一方面，数据技术产品将直接利用硬件实现数据安全和网络解析等功能。另一方面，未来数据技术产品将面向ARM架构实现优化。未来，基于ARM的服务器规模将持续扩大，各类数据技术产品为提高能力将面向ARM实现优化。

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