什么叫云计算通俗解释，大数据和云计算有什么关系？
01 大数据是什么？
大数据，不仅仅是数据量大，还具有多样化、快速化、价值密度低等特征。
（1）大数据的4V特征
数据量大：根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量。
多样化：大数据是由结构化和非结构化数据组成的，其中10%为结构化数据，存储在数据库中，另外90%为非结构化数据，如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。
快速化：从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少。
价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值。
（2）大数据时代的思维变革
全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果
（3）大数据核心技术
分布式存储、分布式处理
（4）大数据计算模式
大数据计算模式及其代表产品
02 云计算是什么？云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
云计算的服务模式和类型
（1）云计算的类型
IaaS( Infrastructure as a Service，基础设施即服务)：将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租。
PaaS( Platform as a Service, 平台即服务): 类似于IaaS，但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务。
SaaS( Software as a Service, 软件即服务): 从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租一个应用程序，并计时收费。
（2）云计算关键技术
虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。
03 物联网是什么？物联网，Internet of Things， 是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。
物联网体系框架
（1）物联网关键技术
识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。
04 大数据、云计算、物联网有什么联系与区别？云计算培训出来做运维能拿多少工资？
首先能拿到多少工资，其实是可以和能达到的水平成正比的，目前市面上招聘的运维工程师薪水在10k到60k不等，当然更高级的也还有，那么云计算运维培训完成后能达到什么样的程度呢？
我专门去看了几家培训机构的教学大纲，几乎都是相近的，基本包括Linux基本管理，然后是网络运维的一些内容，还有就是DevOps相关的内容，还有docker和k8s系列，最后就是所谓的项目实战。
看了大纲这些内容，基本已经覆盖一个普通运维工程师的所有知识点了，但是真的学完之后就能达到培训机构所宣传的年薪百万级别吗，我个人却不这样认为，下面我会分别从人的角度和工作的角度来分析这个问题。
首先从人的角度来看，任何事情都是因人而异的，而在这个问题上就分为是零基础转运维，还是已有运维经验去深化自己的技术，如果是后者，那么肯定是会有收益的。但是如果是前者的花，就需要考虑到另一个问题，自己能学到什么程度，实习生，初级工程师，高级工程师，技术专家这些级别薪水还是有一定差距的。另外，所有的培训机构都有一个共同特点，那就是时间紧，所以在有限的时间里，又能掌握多少内容，这才是最考验人的。
然后从工作的角度讲，拿多少薪水和你能做多高的工作内容是密不可分的，而工作内容的高度，除了使用工作技能知识的掌握，还有很重要的一点就是工作经验。在工作中解决问题时候工作经验也要占到很重要的地位，尤其是技术工作。而一些培训机构宣传的学习完他们的课程就等于有了几年的工作经验，我觉得这个说法是不可靠的，首先对于运维工作来说，和公司的业务量级是密切相关的，比如说，在BAT规模的公司做因为肯定和在创业公司做是完全不同的，管理10000台服务器和管理100台服务器肯定是不一样的，而培训机构能提供的实战项目大多肯定也是基于理论层面或者小规模的层面，试想会有培训机构能拿出10000台服务器来让学生实践吗？我想应该是没有吧，那么这样就已经决定了上限了。
最后再从运维工作本身性质来说，虽然运维工作本身是偏重底层的工作，但是也确确实实是要和业务类型息息相关的，不同的业务类型，不同的业务规模对于运维工作内容和侧重点都是不一样的。
所以如果只是想要依靠培训来拿到高薪水，是不太现实的，必须要强化自身的工作能力和完善工作经验，才是拿到高薪最靠谱的途径。而培训，最多也只是这些过程中的一种强化手段而已。
智能制造是什么？
智能制造到底是什么？
当前，智能制造成为业界关注的热点，但是智能制造究竟是什么？又包含哪些范畴呢？今天，我们就站在制造企业的角度，来系统地分析一下这些问题。
关于智能制造，其内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。
智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈.
而智能制造的趋势是真正实现“智能的”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。
在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。
智能制造的主要技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。以下将对这些技术一一进行解读。
智能产品（Smart Product）智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等。
企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。比如在工程机械上添加传感器，可以对产品进行定位和关键零部件的状态监测，为实现智能服务打下基础。
智能服务（Smart Service）基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。
此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
智能装备（Smart Equipment）制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。
以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
智能产线（Smart Production line）目前，很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
目前，很多汽车整车厂已实现了混流生产，在一条装配线上可以同时装配多种车型。
智能产线在我国制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。智能产线的特点是：
在生产和装配的过程中，能够通过传感器或RFID自动进行数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；
能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测，自动剔除不合格品，并对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量问题的成因；
能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；
具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；
针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。
智能车间（Smart workshop）无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。对于药品、食品等行业，国家有强制性的追溯要求，需要通过GMP等行业认证，因此推进MES更加紧迫。
前文提到的数字化制造（DM）技术也是智能车间的支撑工具，可以帮助企业在建设新厂房时，根据设计的产能科学进行设备布局，提升物流效率，提高工人工作的舒适程度。
对于机械制造企业，可以通过DNC技术实现设备状态信息和加工代码的上传下达，目前已有成熟的产品。
另外，实现车间的无纸化，也是智能车间的重要标志，企业可以应用三维轻量化技术，将设计和工艺文档传递到工位。
此外，智能车间还有一个典型应用，就是视频监控系统不仅记录视频，还可以对车间的环境，人员行为进行监控、识别与报警。
例如，智能车间应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全（包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全）等方面达到智能化水平。
智能工厂（Smart Factory）一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。前文已经提到了智能工厂与数字化工厂的区别，一个普遍的共识是，仅仅有自动化生产线和一大堆机器人，并不是智能工厂。
作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。
工人可以通过智能手机查询工单，可以开视频会议，维修人员碰到疑难问题，可以通过手机视频寻求专家解答，还给智能手机配备了RFID和条码扫描的接口，这也是一个智能工厂的创新实践。
智能工厂还应当重视利用智能的检测仪器，检测结果直接进入信息系统，无需人工干预。而展望未来，AR（Augmented Reality，增强现实）技术也将在智能工厂大显身手。
智能研发（Smart R&D）企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。
目前，流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
另外，汽车整车企业和设计公司广泛应用Cave技术，利用虚拟现实技术辅助产品研发，也是一个智能研发技术。
全球PLM领导厂商之一，达索系统公司提出了三维体验（3D Experience）的理念，在VR和AR方面提供了解决方案。
将仿真技术与精密制造紧密结合，可以将以为需要多个零件分散制造融合为一个复杂零件，从而提升了零件的工艺性能，降低了零件的重量。
智能管理（Smart Management）制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。
为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
智能物流与供应链（Smart logistics and SCM）实现智能物流与供应链的关键技术包括自动识别技术，例如RFID或条码、GIS/GPS定位、电子商务、EDI（电子数据交换），以及供应链协同计划与优化技术。
其中，EDI技术是企业间信息集成（B2B Integration）的必备手段，然而我国企业对EDI的重视程度非常不够。
EDI技术最重要的价值，就是可以实现供应链上下游企业之间，通过信息系统之间的通讯，实现整个交易过程无需人工干预、而且不可抵赖。
智能决策（Smart Decision Making）企业在运营过程中，产生了大量的数据。
一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测.
这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。
同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
对于制造企业而言，要实现智能决策，首先必须将业务层的信息系统用好，实现信息集成，确保基础数据的准确，这样才能使信息系统产生的数据真实可信。
联动云共享汽车开一个小时多少钱？
科技越发达，生活越方便。
芝麻信用650或以上可以享受免费存款的链接云共享汽车，并要求999元存款的汽车低于650。汽车的强制性购买项目是“汽车租赁+基本服务费+手续费”。车辆租赁是指租赁各类车辆所发生的费用。收费方法以每天为基础。如果租金每天超过4小时，将收取加班费，如果租金超过4小时，将按天收取租金。
不同地区的租金有差异，租金以公布价格为准。以广州租赁比亚迪秦(1.5T/自动档/5座三车)为例。起价是10元。每分钟的价格是“0.1元/分钟+1.7元/公里”。每天的价格是149元/天，另外手续费是20元/张。
云计算自学好学吗？
云计算的范围很大，单纯说自学好不好学，多长时间能学会。这个问题很难回答。
但是我猜这个时候，就需要神书上场了。
