云数据培训课件

云数据培训课件开启云时代的数据智能之旅第一章云计算与云数据基础概念什么是云计算？云计算是一种按需提供计算资源的模式，具有以下关键特性按需自助服务弹性资源池化广泛网络访问用户可以根据自身需求，自主获取和配置计算资源被池化并动态分配，根据用户需通过标准机制在网络上访问，支持多种终计算资源，无需人工干预求快速扩展或收缩，优化资源利用率端设备的异构客户端平台云数据的定义与价值云数据是存储、处理和管理在云计算环境中的海量数据资源，是企业数字化转型的核心资产规模优势云数据平台可以存储和处理PB级数据，满足企业不断增长的数据需求应用价值支撑大数据分析、人工智能模型训练、业务智能决策，创造商业价值成本效益云服务模型简介云计算服务根据提供的抽象级别不同，分为三种主要模型基础设施即服务平台即服务软件即服务IaaS PaaSSaaS提供虚拟化的计算、存储和网络资源，如华为云提供开发、测试和部署应用的平台，如阿里云容弹性云服务器ECS、阿里云云服务器、腾讯云器服务ACK、华为云CloudFoundry、腾讯云CVM等TKE等云计算架构图云计算的典型架构包括用户层、服务层、资源层和基础设施层用户通过网络访问云服务，云服务通过虚拟资源池管理物理数据中心的计算、存储和网络资源第二章云数据核心技术与架构本章将深入探讨云数据的核心技术，包括云存储、云数据库、容器与微服务架构，以及云数据安全体系，帮助您了解支撑云数据的关键技术基础云存储技术数据冗余与容灾机制对象存储云存储通过多种技术保障数据安全通过HTTP/HTTPS协议访问的分布式存储服务，如华为云OBS、阿里云OSS、腾讯云COS等多副本机制数据在多个物理节点存储多个副本•适合存储非结构化数据（图片、视频、文档等）•提供REST API接口，易于集成跨区域复制数据自动同步到不同地理区域•高可靠性（通常11个9的数据持久性）纠删码技术使用编码算法提高存储效率和可靠性块存储与文件存储块存储（如云硬盘EVS）提供类似硬盘的存储服务；文件存储（如快照备份创建数据时间点副本，支持快速恢复NAS）提供共享文件访问•块存储适合数据库、操作系统等应用•文件存储适合共享访问、文件协作场景企业级应用通常需要根据数据重要性制定不同级别的存储策略，平衡性能、成本与可靠性云数据库与数据仓库云数据库GaussDB介绍华为云自研的分布式数据库，具有高性能、高可用、高弹性特点•支持事务型和分析型混合负载•兼容MySQL、PostgreSQL等多种数据库协议•内置AI能力，实现自动化运维和优化数据仓库与数据湖阿里云MaxCompute、华为云DWS等服务提供PB级数据分析能力•结构化数据的ETL处理和SQL分析•支持批处理和即席查询•弹性计算资源，按需付费实时数据处理与分析基于Flink、Spark Streaming等引擎的实时计算服务•毫秒级延迟的流数据处理•实时仪表盘和监控系统支持•与批处理系统的无缝集成容器与微服务架构Docker容器基础与优势Kubernetes容器编排核心组件Docker是轻量级的应用封装、分发、部署工具，为云原生应用提供了基础Pod•标准化应用打包，解决在我机器上能运行问题K8s调度的最小单位，包含一个或多个容器•快速启动和高密度部署，提高资源利用率•镜像版本控制，便于应用升级和回滚•Docker Hub提供丰富的镜像资源Service提供稳定的服务发现和负载均衡#基本Docker命令示例docker pullnginx:latestdocker run-d-p80:80nginxdocker psdockerexec-it[container_id]bashDeployment管理Pod的创建和更新ConfigMap/Secret管理配置和敏感信息微服务解耦与弹性扩展微服务架构将单体应用拆分为小型、独立的服务，每个服务专注于单一功能，通过API进行通信这种架构支持服务的独立开发、部署和扩展，提高了系统的可维护性和故障隔离能力云数据安全体系华为云冰山安全体系数据安全保障措施安全事件响应与监控冰山安全体系是华为云的安全防护体系，涵盖云数据安全涉及数据全生命周期的保护机制构建全面的安全事件监控和响应机制从基础设施到应用的全栈安全能力•安全中心统一安全事件管理•物理安全数据中心物理防护•传输加密SSL/TLS协议保障数据传输安•云审计服务记录关键操作日志全•网络安全DDoS防护、WAF、入侵检测•威胁检测基于AI的异常行为识别•存储加密静态数据的加密存储•计算安全主机安全防护、漏洞管理•应急响应安全事件快速处置流程•访问控制基于角色的细粒度权限管理•数据安全加密、脱敏、防泄漏•合规性满足等保

2.

0、GDPR等法规要求云数据安全需要云服务提供商和客户共同责任，客户仍需负责应用层安全、数据分类、访问策略制定等工作容器编排示意图Kubernetes容器编排系统中的核心组件关系图，展示了Pod、Service、Ingress之间的交互方式用户请求Ingress通过域名或IP访问HTTPS路由规则Service Pod负载均衡与服务发现运行应用容器第三章云数据实操与案例分析本章将介绍云数据平台的实际操作方法，包括环境准备、常用工具链和实战案例，帮助您将理论知识转化为实践技能我们将分析支付宝和4S店两个典型案例，展示云数据在不同场景下的应用环境准备与工具链Docker与Kubernetes安装配置云端开发者空间快速入门华为云CloudIDE提供了集成的云端开发环境，无需本地安装即可开始编码#Ubuntu安装Dockersudo aptupdatesudo aptinstall docker.iosudosystemctl enable--now docker#安装kubectlcurl-LO•基于VSCode的编码体验https://dl.k8s.io/release/$curl-L-s•预装常用开发工具和SDK\https://dl.k8s.io/release/stable.txt/bin/linux/amd64/kubectlsudo•一键部署到云服务install-o root-g root-m0755kubectl/usr/local/bin/kubectl#安装Minikube（本地K8s环境）curl-Lo minikube•团队协作功能https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-常用云数据工具介绍linux-amd64sudo installminikube/usr/local/bin/Zeppelin交互式数据分析笔记本，支持多种解释器Hive基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询能力Spark内存计算引擎，提供批处理和流处理能力大数据处理框架实战Hadoop生态系统Spark快速入门Kafka消息队列Hadoop是分布式大数据处理的基础框架，包含多个核心组件Spark是一个统一的分析引擎，支持批处理、流处理、机器学习Kafka是高吞吐量的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据流等多种计算范式处理•HDFS分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问•Producer-Consumer模型，支持消息持久化#Spark示例代码（Python）from pyspark.sql import•YARN资源管理和作业调度系统•分区机制，实现水平扩展SparkSession#创建SparkSessionspark=•MapReduce分布式计算模型•与Spark Streaming、Flink等流处理框架集成SparkSession.builder•Hive数据仓库工具，提供SQL接口\.appNameSimpleExample•常用于日志收集、用户行为跟踪、监控数据等场景•HBase分布式列式存储数据库\.getOrCreate#读取CSV文件df=spark.read.csvhdfs:///data/users.csv,header=True#数据处理result=df.filterdf.age

30.groupBydepartment.count#输出结果result.show典型案例支付宝数据处理平台支付宝作为中国最大的移动支付平台，每天处理海量交易数据，需要强大的数据处理架构支撑1数据采集与存储使用HDFS存储海量交易数据，每日增量数据达PB级采用分层存储策略，热数据保存在高性能存储，冷数据迁移至对象存储，优化成本2批处理与流处理通过Spark批处理引擎处理历史数据，生成报表和模型；通过Flink流处理引擎实时监控交易异常，秒级响应欺诈行为3数据分析与应用使用Spark SQL实现实时数据分析，支持业务人员通过自助BI工具进行查询；Zeppelin实现数据可视化展示，为管理层提供直观的数据洞察支付宝数据平台采用Lambda架构，结合批处理和流处理的优势，既保证数据的完整性，又满足实时性要求典型案例店行业数据运营平台4S业务背景与挑战多数据源融合与分析架构汽车4S店面临客户管理分散、营销效果难以衡量、库存管理效率低下等问题通过云数采用数据湖架构，将结构化和非结构化数据统一存储，通过ETL工具实现数据整合据平台整合各系统数据，实现全局业务洞察和精准营销•数据湖华为云OBS对象存储作为原始数据存储数据采集与预处理流程•数据仓库GaussDB作为分析型数据库•实时处理Flink处理实时数据流01•AI引擎ModelArts提供机器学习能力DMS系统数据采集（销售、维修、配件）业务洞察与智能推荐02基于云数据平台，4S店实现了多项业务创新CRM系统客户数据提取•客户360°画像，了解完整购车和用车历程•精准营销推荐，提高转化率30%03•预测性维护提醒，增加维修复购率25%ERP系统库存与财务数据导入•智能库存管理，降低库存成本15%•业务驾驶舱，实时监控关键绩效指标04线上渠道（官网、小程序）行为数据05数据清洗、转换与标准化大数据处理流程图云数据处理通常遵循以下核心流程，从数据采集到最终的分析展示数据采集从各种数据源收集原始数据，包括业务系统、IoT设备、日志文件等数据存储将数据存储在分布式文件系统、对象存储或数据库中数据计算使用MapReduce、Spark等计算引擎处理数据数据分析应用统计分析、机器学习等方法挖掘数据价值数据展示通过报表、仪表盘等形式直观呈现分析结果第四章云数据前沿趋势与职业发展本章将探讨云数据领域的最新技术趋势，如云原生、Serverless计算和人工智能的应用，并为您提供云数据职业发展路径、认证体系和市场前景的全面指导云原生与趋势Serverless云原生架构优势云原生是一种设计思想，旨在充分利用云计算优势构建应用微服务架构容器化将应用拆分为小型、独立部署的服务，每个服务专使用Docker等容器技术，实现应用环境一致性和注于单一功能快速部署DevOps自动化通过CI/CD流水线，实现开发、测试、部署的自动化Serverless计算模型Serverless让开发者专注于代码逻辑，无需管理底层基础设施•函数即服务FaaS如华为云FunctionGraph、阿里云函数计算•按需自动扩展，真正的用多少付多少•适用于事件驱动型应用、轻量API和数据处理管道人工智能与大模型在云数据中的应用阿里云大模型工程师认证ModelArts平台与智能客户分群案例随着大模型技术的兴起，阿里云推出了大模型工程师认证，培养能够应用和部署华为云ModelArts平台提供全流程AI开发能力，包括数据处理、模型训练、部署大规模预训练模型的专业人才认证内容包括和管理•大模型基础理论与架构以某电商平台为例，利用ModelArts实现智能客户分群•模型微调与参数高效训练

1.汇聚用户行为、交易和人口统计数据•提示工程Prompt Engineering技术

2.使用AutoML自动选择最佳算法和参数•大模型应用开发与部署

3.训练客户分群模型，识别高价值客户特征•大模型评估与安全性

4.将模型部署为API服务，实时预测客户类型该认证是进入AI大模型领域的重要凭证，对云数据从业者具有重要价值

5.智能营销系统调用API，实现个性化推荐生成式AI与云数据融合趋势生成式AI（如ChatGPT、文心一言等）正与云数据平台深度融合，带来革命性变化•自然语言SQL生成，降低数据分析门槛•智能数据报告自动生成•异常数据自动检测与解释•数据合成与增强，解决数据稀缺问题云数据职业路径与认证阿里云认证体系华为云认证体系技能提升建议阿里云提供三级认证体系，涵盖云数据相关华为云提供微认证与产品特训营，灵活满足全面提升云数据领域的专业能力技能不同学习需求理论学习系统学习分布式系统、数据库、ACA（阿里云认证助理）入门级认证，微认证细粒度的技能认证，如机器学习等基础理论面向云服务基础操作GaussDB、ModelArts等动手实践参与开源项目，构建个人项目积ACP（阿里云认证专业人员）面向具有一产品特训营深入学习特定产品的使用和最累实战经验定实践经验的技术人员佳实践社区参与加入技术社区，参与讨论和分享ACE（阿里云认证专家）面向具有丰富实HCIA/HCIP/HCIE华为认证体系，从助理践经验的高级技术人员到专家级别持续学习关注行业动态，定期学习新技术核心认证方向包括大数据、数据库、云原云数据相关认证包括大数据、AI、数据生、人工智能等库、云服务等方向建议根据自身职业目标选择合适的认证路径，并注重理论与实践相结合认证只是手段，真正的目标是提升实际解决问题的能力云数据行业市场规模与发展前景中国云数据产业政策与投资热点政策支持•东数西算工程推动全国算力网络建设•十四五数字经济发展规划支持云计算发展•数据安全法、个人信息保护法规范行业发展投资热点•云原生技术与服务受到资本青睐全球云计算市场规模亿美元中国云计算市场规模亿元•产业云解决方案融资活跃•云安全与数据治理领域投资增加•AI大模型+云服务融合成为新趋势根据IDC预测，到2025年全球云计算市场规模将超过8500亿美元，中国市场将达到8700亿元人民币，年复合增长率超过20%企业数字化转型对云数据人才需求随着企业数字化转型加速，云数据人才需求呈现爆发式增长•云数据架构师平均年薪达50-80万元•大数据工程师需求增长率超过35%•云原生开发人才缺口超过200万•AI+云计算复合型人才最为稀缺云计算市场增长曲线与人才需求随着云计算市场的快速增长，云数据相关人才需求也呈现爆发式增长图表显示了不同类型云数据人才的需求变化趋势，其中云原生与AI融合类人才需求增长最为迅猛36%28%42%45%云原生人才需求年增长率大数据分析师需求年增长率云安全专家需求年增长率云融合人才需求年增长AI+率课程总结与学习建议掌握云数据技能，开启职业新征程在本课程的最后部分，我们将总结核心知识点，为您提供继续学习的资源和建议，帮助您在云数据领域取得长足进步关键知识点回顾云计算基础云数据核心技术•云计算定义与特性•云存储技术（对象/块/文件存储）•IaaS/PaaS/SaaS服务模型•云数据库与数据仓库•公有云/私有云/混合云部署模型•容器与微服务架构职业规划云数据安全•认证体系与学习路径•数据传输与存储加密•技能提升与实践经验•访问控制与身份认证•持续学习与社区参与•安全监控与合规性行业趋势实操工具链•云原生与Serverless•Docker与Kubernetes•AI与大模型应用•Hadoop生态系统•市场规模与人才需求•Spark数据处理本课程涵盖了云数据领域的核心知识，从基础理论到实际应用，从技术架构到职业发展，为您提供了全面的学习框架将这些知识融会贯通，结合实际项目经验，您将能够在云数据领域取得显著成就推荐学习资源官方学习平台华为云学院提供华为云产品与技术的系统化学习内容https://edu.huaweicloud.com/courses•云服务基础课程•解决方案专题•认证考试辅导阿里云培训中心阿里云官方技术学习平台https://edu.aliyun.com•基础入门到高级进阶•实战案例详解•认证考试资源开源项目与实践资源参与开源项目是提升实践能力的有效途径大数据实操项目https://github.com/gudaoxuri/bd-lab云原生社区https://cloudnative.toKubernetes中文文档https://kubernetes.io/zh阿里云开发者社区https://developer.aliyun.com华为云开发者社区https://developer.huaweicloud.com实践练习与项目建议理论学习结合实践项目，是掌握云数据技能的最佳途径以下是循序渐进的实践建议搭建个人云数据实验环境1在本地或云平台上搭建实验环境，熟悉基础工具

1.安装Docker，学习容器基本操作2进阶项目实践

2.搭建Kubernetes集群（可使用Minikube）

3.部署Hadoop、Spark等大数据组件尝试构建更复杂的项目，锻炼综合应用能力

4.配置简单的数据处理流水线

1.构建云原生微服务应用，实现CI/CD自动化部署

2.实现大数据采集、处理、分析、可视化全流程参与开源项目

33.搭建简单的机器学习预测系统通过开源社区提升技术深度和影响力

4.设计并实现数据安全与合规方案•参与大数据或云原生开源项目贡献代码•解答社区问题，提供技术支持4申请云厂商认证考试•撰写技术博客，分享学习心得通过专业认证，验证技术能力，提升职业竞争力•参加线上线下技术交流活动•选择适合自己的认证路径（阿里云/华为云/AWS/Azure等）•制定系统的学习计划•利用官方材料和模拟题进行备考•考取认证后持续提升，获取更高级别认证创建个人技术博客或GitHub仓库，记录学习过程和项目经验，既能巩固知识，又能作为求职的有力证明互动环节QA常见问题解答学习心得与经验分享学习云数据技术最重要的是理论结合实践，构建自己的项目并不断优化通过解决实问云计算领域初学者应该从哪些方面入手？际问题，加深对概念的理解答建议先了解云计算基础概念，选择一个主流云平台（如阿里云或华为云）进云数据领域学习经验行实操练习从IaaS层服务入手，掌握云服务器、存储、网络等基础设施的使循序渐进从基础概念开始，逐步深入复杂技术用，再逐步学习PaaS和更复杂的服务动手实践利用免费试用额度搭建环境，实际操作项目驱动设定明确的项目目标，在实现过程中学习社区交流加入技术社区，向专家请教，分享知识问如何选择适合自己的云计算认证？持续学习云技术更新快，保持学习的习惯答应根据自己的职业发展方向选择认证如果以后想从事大数据开发，可以选择相关的数据工程师认证；如果倾向于架构设计，可以选择云架构师认证路线如有其他问题，可以在课后通过微信群或邮件继续交流我们也欢迎学员分享另外，也要考虑所在地区或目标企业更认可哪些厂商的认证自己的学习经验和项目案例，相互促进问非IT专业背景如何转行云数据领域？答可以先从云计算基础知识和编程语言（如Python）学起，然后通过在线课程系统学习数据分析和云服务知识参加厂商提供的入门培训和认证，积累实际项目经验，展示解决问题的能力比学历背景更重要致谢与行动号召云数据时代，掌握核心技术，拥抱数字未来！感谢各位参加本次云数据培训课程云计算和大数据技术正在深刻改变各行各业，创造无限可能希望本课程为您打开了云数据世界的大门，激发您探索和创新的热情年万2025300+58%数字经济规模将达到的中国云计算人才缺口企业数据将存储在云端GDP70%立即行动，开启您的云数据职业新篇章！未来已来，只是尚未流行请记住，在技术快速发展的今天，持续学习是最重要的能力无论您是初入行业的新人，还是经验丰富的专业人士，保持学习的热情和好奇心，将帮助您在云数据时代保持竞争力。