云计算和大数据在制造业的应用

培训概述:
通过本培训,让学员了解大数据的本质,以及大数据的应用,特别是在制造业领域的应用,使得学员理解大数据本质的作用,并结合当前热门的云计算的概念,让学员了解大数据是如何让云计算落地实现的。

培训课时:
18小时

培训费用:
6000元

培训对象:
企业员工

培训目标:
使学员理解大数据和云计算,以及如何和企业的业务相结合

培训大纲:

第一天

一、虚拟化和云计算技术
1、网格和云计算
      网格技术的特点
      云计算的服务特性
      大数据就是落地的云
      云计算本身也是大数据的一种业务模式
2、云计算的省钱模式和费钱缘由
3、云计算的核心问题
      盈利
      计费
4、云计算的形态
      公有云和私有云
      混合云
5、云计算的解决方案
      微软的解决方案--- Azure
      VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台 --- Cloud Foundry
      轻量级虚拟化容器Docker
      复杂的Openstack
6、开源组织与开源软件
      两大开源组织:Apache和GUN
      面向文档的nosql数据库mongodb
      开源的中间件RabbitMQ
      Hadoop及其家庭成员
7、Hadoop在百度的应用
      日志的存储和统计
      网页数据的分析和挖掘
      商业分析,如用户的行为和广告关注度等
      在线数据的反馈,及时得到在线广告的点击情况
      用户网页的聚类,分析用户的推荐度及用户之间的关联度

第二天

二、云计算的实现
1、云计算的综述
      什么是云计算
      云计算发展历史
2、云计算的六种服务方式
      SAAS( Software as a Service ) ;
      PAAS( Platform as a Service ) ;
      IAAS( Infrastructure as a Service );
      云存储;
      MSP(管理服务提供);
      商业服务平台 。
3、云计算的体系结构和物理架构
      云计算发展路径
      云计算体系逻辑结构
      云计算体系物理结构
      云计算体系特点
4、云计算对未来it架构的支撑
      强化
      虚拟化
      自动化
5、云计算的应用
      实现模式
      优势
      实例

三、什么是大数据
1、大数据产生的背景
      数据大爆炸的时代
      互联网的激发因素
2、大数据到底是什么
      维基百科的定义
      大数据具有4V的特点
3、数据计量单位
      人类正式进入ZB时代
      所有的数据单位,到达DB
      例子:目前数据到底有多“大”

四、大数据的各种应用
1、用户信息汇总
      一个笑话:顾客要求送披萨饼,客服关切倍至
      工薪阶层如何省小钱
2、判别
      Target超市使用大数据判断怀孕
      阿里云知道谁需要贷款
      垃圾邮件
3、推荐系统,精准营销
      奥巴马竞选
      百度搜索风云榜和搜狗热搜榜组织新闻事件
      淘宝首页展现商品
      商用社交开始决定百事可乐的营销计划
4、用户分层
      中移动挽留流失客户
      陆金所发红包
5、业务流程的改善
      淘宝店铺的销售流程的改善
      政府网站跳出率降低的改善

第三天:

五、大数据在制造业的应用
1、大数据在各种领域的介绍
      金融领域
      教育领域
      生活娱乐领域
2、详述制造业大量结构化数据和非结构化数据
      产品数据:设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。
      运营数据:组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。
      价值链数据:客户、供应商、合作伙伴等。
      外部数据:经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
3、大数据在制造业的作用
      实现智能生产
      实现大规模定制
      有助于提供工艺的水平
4、大数据构成新一代智能工厂
      传统制造业突破现有生产方式与制造模式的需求---分析需求数据
      非标准化产品生产过程中,产生大量的生产信息与数据
      收集、处理和分析的数据,以反过来指导生产
      两部分数据开展智能生产,生产出高品质的个性化产品
      物联网的结合,迎接工业4.0

六、大数据处理的实现
1、强大的计算机
      天河二号
      劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的红杉
      美国国防部秃鹰集群
      日本的京
2、两种技术的对垒:Exadata与Hadoop
      关系型数据库的无奈
      真实案例:计算一周内基站访问的用户前百位
      非关系型数据库的崛起和短板
      技术普及困难
      无法实现非编程的查询
      巨人和蚂蚁
      价格和运维成本
3、分布式技术的优势
      Share-Nothing技术
      故障成为正常状态的集群
      分布式存储和分布式计算
      大数据与分析实时的矛盾
      Hadoop和Storm
      Hadoop的原型Google的Big Table
      Hadoop的适用范围
      Storm的流数据处理
      Spark的兴起
4、大公司的架构
      一号店的数据分析架构
      美图网的日志分析架构

培训地址:上海市徐汇区乐山路33号2号楼4楼 电话: 021-64472947 手 机:13122257700(程老师) 邮 箱:chgq@withub.org
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