24年可信云云服務系列評估有哪些

　　云計算是數字經濟發展的重要基礎設施，驅動實體經濟在生產主體、對象、工具和方式實現下一代產業變革。可信云基礎服務系列評估依托行業標準《云計算客戶信任體系能力要求》系列標準開展，涵蓋公有云中的IaaS、PaaS以及SaaS服務，旨在推動云基礎服務的規范化，建立云計算服務應用的互信互認體系，為企業上云用云提供選型指南。

　　一、可信云服務概述

　　可信云·云服務系列評估自2013年首評開始，已經經歷了11個年頭，為上百家云服務商的云產品、云服務進行了全面、詳盡的評估。該系列評估涵蓋云基礎服務評估、云服務性能評估、云計算服務能力評估三大類共計18項評估，針對云服務功能、云服務性能、云服務安全性、廠商運維運營能力等關鍵評估點展開測試，對云服務從底層基礎設施到頂層服務輸出進行全方位評測，為參評服務提供服務升級建議，提高整體服務質量。

　　二、云基礎服務評估包括什么?

　　云基礎服務評估依據中國通信標準化協會標準YDB 144-2014《云計算服務協議參考框架》及YD/T 3764《云計算服務客戶信任體系能力要求》系列標準，面向公有云市場中IaaS/PaaS/SaaS層的服務進行評估。對于IaaS及PaaS層服務，針對數據安全、服務能力、權益保障三個維度16項能力進行全面的評估。

　　對于企業級SaaS服務的評估，除了以上三個評估維度外，增加了運營能力與SaaS特有功能兩個維度的評估。企業級SaaS評估主要面向通用類、行業類及智能云服務三類進行評估。

　　云服務性能評估

　　云服務性能評估當前主要面向面向公有和私有云場景下的云主機使用性能進行評估，依據行業標準《云主機服務性能基準測試方法》，針對云主機計算、內存、存儲、網絡四個維度的多項指標以及三個常見場景的綜合性能進行基準測試。

　　云計算服務能力評估

　　云計算服務能力評估依據標準《云主機服務能力分級規范》、《可信云服務專項評估 第1部分：面向云服務商的運維管理指南》、《公有云自服務能力要求》，面向云廠商的服務能力進行評估。

　　云主機分級評估對云主機本身的運行情況進行評估分級，依據六個緯度的指標進行考量，將云主機的服務質量劃分為五個等級，引導云服務商提高云主機服務的服務質量，為用戶提供選型參考。

　　金牌運維評估包含云服務運維管理流程、云服務運維管理系統的功能完備性、云服務運維管理系統的自動化管理三個維度共計200余項指標，引導云服務商建立完善、健全的運維管理體系，保障云服務有序運營。

　　公有云自服務能力評估對云服務提供商向用戶提供的按需自服務功能和使用體驗進行評估，旨在對云服務的按需自服務能力建設進行指引，提高公有云服務水平。

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可信云計算與大數據四川省實驗室

1、❖培養目標:本專業將人工智能、云計算與大數據、移動開發與架構、人機交互設計等前沿技術與學科相結合,旨在培養適應新形勢,具備扎實計算機軟件基礎理論和基本技能,具有最新思維和技能、“高層次、實用型、國際化”全面發展的應用型高級工程技術人才。 電氣工程與智能控制 ❖培養目標:本專業培養現代電氣工程師。畢業生要。

2、人工智能、大數據、云計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業。

3、疫情前投過，當時還是四川省電子學會主辦的，來了蠻多大咖的，見刊速度也比較快。

4、云計算、大數據、人工智能是相輔相成的，三者缺少了誰都不行。云計算相當于人的大腦，是物聯網的神經中樞。云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。大數據相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，。

5、云計算與大數據之間的差異性也不容忽視。首先，它們的面向對象不同：云計算關注的是互聯網資源和應用，而大數據的核心是數據本身。其次，它們的作用不同：云計算主要提供互聯網虛擬資源的存儲和處理服務，而大數據的價值在于從海量數據中提取有價值和有用的信息。此外，它們的出現背景也有所區別。云計算的。

6、云計算與大數據概述 云計算(cloud computing)是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義云計算指IT基礎設施的交付和使用。

7、大數據：大數據指的是超出常規軟件工具處理能力的巨量數據集，它不僅涉及數據的規模，更包括數據的收集、存儲、處理和分析，以挖掘其潛在價值。這些數據的價值在于能夠為人們提供更深入的信息理解和洞察。云計算：云計算是一種基于互聯網的服務模式，它允許用戶按需獲取可配置的計算資源，如網絡、服務器、存儲。

8、“云計算和大數據是一個硬幣的兩面，云計算是大數據的IT基礎，而大數據是云計算的一個殺手級應用。”張亞勤說。云計算是大數據成長的驅動力，而另一方面，由于數據越來越多、越來越復雜、越來越實時，這就更加需要云計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。30年前，存儲1TB也就是約1000GB數據的成本大約。

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