第二届云计算与大数据国际学术会议（ICCBD 2025)
重要信息
官网：www.iccbd.net
时间：2025年11月14-16
地点：中国-安徽-六安
简介
随着信息技术的飞速发展，云计算与大数据已成为推动经济社会数字化进程的重要力量。云计算为大数据的处理提供了强大的计算资源和存储能力，同时还提供了高效的数据处理和分析工具。而大数据则为云计算提供了广阔的应用场景和市场需求，促进了云计算的进一步发展。二者的结合，将推动全球信息科技领域的创新和发展。
征稿主题
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云计算：云经济、分布式和点对点搜索、云中间件框架、云优化和自动化、云质量和性能、云资源虚拟化与组合、云解决方案设计模式、企业业务转型的云管理和运营、智能计算基础设施和平台、智能计算模型与工具、虚拟化、分布式存储、时间序列分析、人工智能、云计算与区块链、云安全和隐私保护等。
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大数据：大数据的基础模型、数据科学、大数据搜索、记忆系统、深度学习、高性能计算技术、网络基础设施、多核计算、大数据应用、容错性与可靠性、大数据系统、大数据隐私与安全、大数据归档与保存、数据分析与数据挖掘、智能信息处理、数字城市与智能建筑、多元异构数据融合、大数据分析与智能推荐等。
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物联网：工业物联网与智能制造、数据挖掘和知识发现、智慧交通与车联网、城市计算与物联网大数据、数据安全与隐私保护、物联网大数据融合算法、智能城市数据分析、物联网大数据存储和挖掘、工业物联网与大数据的融合、可视化城市数据分析、物联网应用等。
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5G/6G：5G赋能下的云边协同计算、5G场景下的实时大数据处理、5G通信技术、6G通信技术、移动通信、无线技术、智能通信、物联网通信、自然语言处理、数据通信、通信信号处理、信息分析和基础设施、线传感器和通信网络等。
以下是关于 云计算与大数据（Cloud Computing and Big Data） 的系统性介绍，适用于初学者学习、课程教学、项目申报、论文写作等多种用途：
云计算与大数据介绍
Cloud Computing and Big Data
一、概念解析
🌥️ 云计算（Cloud Computing）
云计算是一种通过网络“按需供给”计算资源（如服务器、存储、数据库、AI能力等）与服务（如Web服务、API、虚拟机等）的模式。它具有：
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弹性伸缩：可随业务需求自动增减资源
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资源共享：统一管理计算与存储资源池
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服务即产品：用户无需自建IT基础设施
三种主要服务模型：
| 模型 | 描述 | 例子 |
|---|---|---|
| IaaS（基础设施即服务） | 提供虚拟化计算资源 | AWS EC2、阿里云ECS |
| PaaS（平台即服务） | 提供开发部署环境 | Google App Engine、阿里云函数计算 |
| SaaS（软件即服务） | 提供完整应用服务 | Gmail、钉钉、企业微信 |
📊 大数据（Big Data）
大数据指的是超出传统数据库系统处理能力的数据集合，具有 5V 特征：
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Volume（体量大）
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Velocity（处理快）
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Variety（类型多）
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Value（价值密度低）
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Veracity（真实性高）
大数据处理主要关注如何采集、存储、管理、分析、可视化海量数据，从中挖掘规律和洞见。
二、技术架构与关键工具
云计算技术组件
| 技术方向 | 工具/平台 |
|---|---|
| 虚拟化 | VMware、KVM、Xen |
| 容器 | Docker、Kubernetes |
| 云平台 | AWS、Azure、阿里云、腾讯云 |
| 云存储 | S3、OSS、Ceph、HDFS |
| 云安全 | 身份认证、访问控制、防火墙、加密 |
大数据处理技术链
数据采集 → 存储 → 清洗 → 分析 → 可视化/应用
| 环节 | 技术/框架 |
|---|---|
| 数据采集 | Flume、Kafka、Logstash |
| 数据存储 | HDFS、Hive、MongoDB、HBase |
| 数据处理 | MapReduce、Spark、Flink |
| 数据分析 | SQL、机器学习算法（MLlib、XGBoost） |
| 可视化 | Tableau、Power BI、ECharts |
三、应用场景广泛
| 行业 | 应用案例 |
|---|---|
| 金融 | 智能风控、欺诈检测、用户画像、量化交易 |
| 医疗 | 医疗影像识别、电子病历分析、辅助诊断 |
| 教育 | 教学数据挖掘、学生行为分析、自适应学习 |
| 工业 | 设备预测维护、智能产线、工业物联网 |
| 交通 | 实时交通分析、路线优化、车联网 |
| 零售 | 智能推荐、库存预测、消费者行为分析 |
四、发展趋势
| 趋势方向 | 简介 |
|---|---|
| 多云/混合云架构 | 企业采用多个云平台提升灵活性与安全性 |
| 云原生开发 | 基于容器、微服务的弹性系统设计 |
| 边缘计算 | 数据在终端处理，减少延迟 |
| 数据湖与湖仓一体 | 构建统一的大数据管理平台 |
| 数据安全与合规 | 隐私保护、加密传输、数据治理越来越重要 |
| AI + 大数据融合 | 数据驱动AI，AI反哺数据分析与建模 |
五、学习建议
| 阶段 | 学习重点 |
|---|---|
| 初学者 | Linux基础、Python、云平台操作（如阿里云、AWS） |
| 进阶者 | Hadoop生态（HDFS、MapReduce）、Spark流处理、Kafka |
| 实战开发 | 构建数据管道、搭建数据仓库、部署大数据应用 |
| 综合能力 | 云服务部署、DevOps、大数据可视化、AI建模分析 |
六、总结
云计算提供“平台能力”，大数据体现“数据价值”。
两者深度融合正重塑各行业的信息基础设施，是数字社会、智能经济、智慧治理的技术底座。掌握云计算与大数据，不仅提升技术能力，更能构建产业级解决方案。