華為雲伺服器hadoop

A. 怎樣在ct3100華為雲終端部署hadoop

目前為止華為雲服務不支持備份APP，但是難不倒我，APP下載完畢之後不要刪除安裝包，將安裝包以文件的形式上傳到華為雲服務，換的時候，將安裝包下載下來，通過華為應用市場一鍵全部安裝，然後一鍵全部升級，有沒有get到？或者直接用PC端助手備份應用，然後一鍵還原。

B. 安裝hadoop的步驟有哪些

hadoop2.0已經發布了穩定版本了，增加了很多特性，比如HDFSHA、YARN等。最新的hadoop-2.4.1又增加了YARNHA

注意：apache提供的hadoop-2.4.1的安裝包是在32位操作系統編譯的，因為hadoop依賴一些C++的本地庫，
所以如果在64位的操作上安裝hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系統上重新編譯
（建議第一次安裝用32位的系統，我將編譯好的64位的也上傳到群共享里了，如果有興趣的可以自己編譯一下）

前期准備就不詳細說了，課堂上都介紹了
1.修改Linux主機名
2.修改IP
3.修改主機名和IP的映射關系
	######注意######如果你們公司是租用的伺服器或是使用的雲主機（如華為用主機、阿里雲主機等）
	/etc/hosts裡面要配置的是內網IP地址和主機名的映射關系	
4.關閉防火牆
5.ssh免登陸
6.安裝JDK，配置環境變數等

集群規劃：
	主機名		IP				安裝的軟體					運行的進程
	HA181	192.168.1.181	jdk、hadoop					NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
	HA182	192.168.1.182	jdk、hadoop					NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
	HA183	192.168.1.183	jdk、hadoop					ResourceManager
	HA184	192.168.1.184	jdk、hadoop					ResourceManager
	HA185	192.168.1.185	jdk、hadoop、zookeeper		DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
	HA186	192.168.1.186	jdk、hadoop、zookeeper		DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
	HA187	192.168.1.187	jdk、hadoop、zookeeper		DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
	
說明：
	1.在hadoop2.0中通常由兩個NameNode組成，一個處於active狀態，另一個處於standby狀態。ActiveNameNode對外提供服務，而StandbyNameNode則不對外提供服務，僅同步activenamenode的狀態，以便能夠在它失敗時快速進行切換。
	hadoop2.0官方提供了兩種HDFSHA的解決方案，一種是NFS，另一種是QJM。這里我們使用簡單的QJM。在該方案中，主備NameNode之間通過一組JournalNode同步元數據信息，一條數據只要成功寫入多數JournalNode即認為寫入成功。通常配置奇數個JournalNode
	這里還配置了一個zookeeper集群，用於ZKFC（DFSZKFailoverController）故障轉移，當ActiveNameNode掛掉了，會自動切換StandbyNameNode為standby狀態
	2.hadoop-2.2.0中依然存在一個問題，就是ResourceManager只有一個，存在單點故障，hadoop-2.4.1解決了這個問題，有兩個ResourceManager，一個是Active，一個是Standby，狀態由zookeeper進行協調
安裝步驟：
	1.安裝配置zooekeeper集群（在HA185上）
		1.1解壓
			tar-zxvfzookeeper-3.4.5.tar.gz-C/app/
		1.2修改配置
			cd/app/zookeeper-3.4.5/conf/
			cpzoo_sample.cfgzoo.cfg
			vimzoo.cfg
			修改：dataDir=/app/zookeeper-3.4.5/tmp
			在最後添加：
server.1=HA185:2888:3888
server.2=HA186:2888:3888
server.3=HA187:2888:3888
			保存退出
			然後創建一個tmp文件夾
			mkdir/app/zookeeper-3.4.5/tmp
			再創建一個空文件
			touch/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
			最後向該文件寫入ID
			echo1>/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
		1.3將配置好的zookeeper拷貝到其他節點(首先分別在HA186、HA187根目錄下創建一個weekend目錄：mkdir/weekend)
			scp-r/app/zookeeper-3.4.5/HA186:/app/
			scp-r/app/zookeeper-3.4.5/HA187:/app/
			
			注意：修改HA186、HA187對應/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid內容
			HA186：
				echo2>/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
			HA187：
				echo3>/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
	
	2.安裝配置hadoop集群（在HA181上操作）
		2.1解壓
			tar-zxvfhadoop-2.4.1.tar.gz-C/weekend/
		2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目錄下）
			#將hadoop添加到環境變數中
			vim/etc/profile
			exportJAVA_HOME=/app/jdk1.7.0_79
			exportHADOOP_HOME=/app/hadoop-2.4.1
			exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
			
			#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
			cd/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/etc/hadoop
			
			2.2.1修改hadoop-env.sh
				exportJAVA_HOME=/app/jdk1.7.0_79
				
			2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
	<!--指定hdfs的nameservice為ns1-->
	<property>
		<name>fs.defaultFS</name>
		<value>hdfs://ns1/</value>
	</property>
	<!--指定hadoop臨時目錄-->
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>
	</property>
	
	<!--指定zookeeper地址-->
	<property>
		<name>ha.zookeeper.quorum</name>
		<value>HA185:2181,HA186:2181,HA187:2181</value>
	</property>
</configuration>
				
			2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
	<!--指定hdfs的nameservice為ns1，需要和core-site.xml中的保持一致-->
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>ns1</value>
	</property>
	<!--ns1下面有兩個NameNode，分別是nn1，nn2-->
	<property>
		<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
		<value>nn1,nn2</value>
	</property>
	<!--nn1的RPC通信地址-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
		<value>HA181:9000</value>
	</property>
	<!--nn1的http通信地址-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
		<value>HA181:50070</value>
	</property>
	<!--nn2的RPC通信地址-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
		<value>HA182:9000</value>
	</property>
	<!--nn2的http通信地址-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
		<value>HA182:50070</value>
	</property>
	<!--指定NameNode的元數據在JournalNode上的存放位置-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
		<value>qjournal://HA185:8485;HA186:8485;HA187:8485/ns1</value>
	</property>
	<!--指定JournalNode在本地磁碟存放數據的位置-->
	<property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>
	</property>
	<!--開啟NameNode失敗自動切換-->
	<property>
		<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<!--配置失敗自動切換實現方式-->
	<property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.</value>
	</property>
	<!--配置隔離機制方法，多個機制用換行分割，即每個機制暫用一行-->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>
			sshfence
			shell(/bin/true)
		</value>
	</property>
	<!--使用sshfence隔離機制時需要ssh免登陸-->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
	</property>
	<!--配置sshfence隔離機制超時時間-->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
		<value>30000</value>
	</property>
</configuration>
			
			2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
	<!--指定mr框架為yarn方式-->
	<property>
		<name>maprece.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
	</property>
</configuration>	
			
			2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
		<!--開啟RM高可用-->
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
		<value>true</value>
		</property>
		<!--指定RM的clusterid-->
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
		<value>yrc</value>
		</property>
		<!--指定RM的名字-->
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
		<value>rm1,rm2</value>
		</property>
		<!--分別指定RM的地址-->
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
		<value>HA183</value>
		</property>
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
		<value>HA184</value>
		</property>
		<!--指定zk集群地址-->
		<property>
		<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
		<value>HA185:2181,HA186:2181,HA187:2181</value>
		</property>
		<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>maprece_shuffle</value>
		</property>
</configuration>
			
				
			2.2.6修改slaves(slaves是指定子節點的位置，因為要在HA181上啟動HDFS、在HA183啟動yarn，
			所以HA181上的slaves文件指定的是datanode的位置，HA183上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
HA185
HA186
HA187

			2.2.7配置免密碼登陸
				#首先要配置HA181到HA182、HA183、HA184、HA185、HA186、HA187的免密碼登陸
				#在HA181上生產一對鑰匙
				ssh-keygen-trsa
				#將公鑰拷貝到其他節點，包括自己
				ssh--idHA181
				ssh--idHA182
				ssh--idHA183
				ssh--idHA184
				ssh--idHA185
				ssh--idHA186
				ssh--idHA187
				#配置HA183到HA184、HA185、HA186、HA187的免密碼登陸
				#在HA183上生產一對鑰匙
				ssh-keygen-trsa
				#將公鑰拷貝到其他節點
ssh--idHA184
ssh--idHA185
ssh--idHA186
ssh--idHA187
				#注意：兩個namenode之間要配置ssh免密碼登陸，別忘了配置HA182到HA181的免登陸
				在HA182上生產一對鑰匙
				ssh-keygen-trsa
				ssh--id-iHA181				
		
		2.4將配置好的hadoop拷貝到其他節點
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA182:/app/
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA183:/app/
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA184:/app/
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA185:/app/
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA186:/app/
scp-r/app/hadoop-2.5.1/HA187:/app/
		###注意：嚴格按照下面的步驟
		2.5啟動zookeeper集群（分別在HA185、HA186、tcast07上啟動zk）
cd/app/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.shstart
			#查看狀態：一個leader，兩個follower
			./zkServer.shstatus
			
		2.6啟動journalnode（分別在在HA185、HA186、HA187上執行）
cd/app/hadoop-2.5.1
hadoop-daemon.shstartjournalnode
			#運行jps命令檢驗，HA185、HA186、HA187上多了JournalNode進程
		2.7格式化ZKFC(在HA181上執行即可)			hdfszkfc-formatZK
		2.8格式化HDFS
			#在HA181上執行命令:
			hdfsnamenode-format
			#格式化後會在根據core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成個文件，這里我配置的是/app/hadoop-2.4.1/tmp，然後將/weekend/hadoop-2.4.1/tmp拷貝到HA182的/weekend/hadoop-2.4.1/下。
			scp-rtmp/HA182:/app/hadoop-2.5.1/
			##也可以這樣，建議hdfsnamenode-bootstrapStandby
		
		
		
		2.9啟動HDFS(在HA181上執行)
			sbin/start-dfs.sh

		2.10啟動YARN(#####注意#####：是在HA183上執行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分開是因為性能問題，因為他們都要佔用大量資源，所以把他們分開了，他們分開了就要分別在不同的機器上啟動)
			sbin/start-yarn.sh

		
	到此，hadoop-2.4.1配置完畢，可以統計瀏覽器訪問:
		http://192.168.1.181:50070
		NameNode'HA181:9000'(active)
		http://192.168.1.182:50070
		NameNode'HA182:9000'(standby)
	
	驗證HDFSHA
		首先向hdfs上傳一個文件
		hadoopfs-put/etc/profile/profile
		hadoopfs-ls/
		然後再kill掉active的NameNode
		kill-9<pidofNN>
		通過瀏覽器訪問：http://192.168.1.182:50070
		NameNode'HA182:9000'(active)
		這個時候HA182上的NameNode變成了active
		在執行命令：
		hadoopfs-ls/
		-rw-r--r--3rootsupergroup19262014-02-0615:36/profile
		剛才上傳的文件依然存在！！！
		手動啟動那個掛掉的NameNode
		sbin/hadoop-daemon.shstartnamenode
		通過瀏覽器訪問：http://192.168.1.181:50070
		NameNode'HA181:9000'(standby)
	
	驗證YARN：
		運行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
		hadoopjarshare/hadoop/maprece/hadoop-maprece-examples-2.4.1.jarwordcount/profile/out
	
	OK，大功告成！！！
CID-74d21742-3e4b-4df6-a99c-d52f703b49c0
	
			
		
測試集群工作狀態的一些指令：
bin/hdfsdfsadmin-report	查看hdfs的各節點狀態信息


bin/hdfshaadmin-getServiceStatenn1		獲取一個namenode節點的HA狀態

sbin/hadoop-daemon.shstartnamenode單獨啟動一個namenode進程


./hadoop-daemon.shstartzkfc單獨啟動一個zkfc進程
				

C. 華為企業雲伺服器是什麼

華為雲服務
與
雲伺服器
都屬於華為雲，但是內容相差比較遠，華為雲服務主要是做手機端的雲服務這一塊，雲伺服器主要是針對企業用戶的，
華為雲伺服器
是通過登陸一台遠程雲伺服器，用這一台雲伺服器來存放互聯網的虛擬內容，而華為雲服務就是是包含那些功能。所以這中間存在很大的區別http://www.hwclouds.com/proct/ecs.html。

D. 華為雲saas包括哪些服務

華為雲saas包括應用編排、軟體倉庫、運維、微服務等。

華為雲是華為公有雲品牌，致力於提供專業的公有雲服務，提供彈性雲伺服器、對象存儲服務、軟體開發雲等雲計算服務，以「可信、開放、全球服務」三大核心優勢服務全球用戶。

華為雲成立於2005年，隸屬於華為公司 ，專注於雲計算中公有雲領域的技術研究與生態拓展，致力於為用戶提供一站式雲計算基礎設施服務。

華為雲立足於互聯網領域，提供包括雲主機、雲託管、雲存儲等基礎雲服務、超算、內容分發與加速、視頻託管與發布、企業IT、雲電腦、雲會議、游戲託管、應用託管等服務和解決方案。

華為雲加入方法：

1 注冊：1分鍾內即可完成華為雲賬號注冊流程。只有成為注冊用戶，您才可以免費體驗和使用華為雲的產品。

2 選擇雲產品：您可以通過頂部導航的產品菜單，查看並選擇感興趣的華為雲產品，每個產品專題都有產品和服務的詳細介紹。推薦產品：彈性雲計算，對象存儲服務，雲桌面，雲會議。

3 體驗和使用雲產品：您可以通過頂部導航的免費體驗菜單，或是進入單個產品專題頁面，點擊「立即體驗」按鈕即可進入體驗流程。 如果您已經有開通過的雲服務產品，請直接登錄控制台進行體驗、使用和維護等工作。

4 獲得幫助：您在訪問華為雲官網或使用產品的過程中遇到任何問題，都可以通過在線客服、幫助文檔尋求幫助或是查看幫助資料。

E. 華為企業雲伺服器租用操作

華為企業雲伺服器租用操作方法：
1）在網路搜索華為企業雲，選擇官網第一個進入；
2）在左上角會看見注冊，我們選擇注冊賬號，按步驟注冊完之後選擇之前頁面的登錄；
3）選擇「產品」，點擊「彈性雲伺服器」，在頁面中，點擊「立即購買」；
4）選擇相應的雲伺服器的配置，完成訂單提交，支付環節；
5）整個華為雲伺服器申請流程，就已經操作完成了。
登入華為企業雲官網》彈性雲伺服器ECS》立即購買》設置雲伺服器參數》提交訂單》雲伺服器使用：
使用方法：
1、遠程連接管理雲伺服器終端；
2、安裝wampserver等伺服器管理軟體；
3、把網頁html或者.php文件放到www目錄下；
4、通過公網IP訪問；
http://www.hwclouds.com/proct/ecs.html

F. 華為雲平台伺服器的業務節點簡稱

華為雲平台伺服器的業務節點簡稱為如下，
FC:cna：compute node agent

vna：virtual node agent

uvp：unified virtual platform

vrm：virtual resource manage

dvs：distributed virtual switch

ovs：open virtual switch

evs：enhance virtual switch

vsa：virtual service appliance

vsam：virtual service appliance manager

drs：dynamic resources schele

dpm：dynamic power management

ha：high availablity

ft：fault-tolerant

vmdq：virtual manager device queue

sr-iov：single root -io virtual

FA:
ad：active directory

dns：domain name system

dhcp：dynamic host configuration protocol

wi：web interface

li：license

ita：it adaptor

hdc：huawei desktop controller

hdp：huawei desktop protocol

hda：huawei desktop agent

vlb：virtual load balance

vag：virtual access getway

db：data base

svn：

tc：thin clint

uns：unit name service

FS：

zk：zookeeper

mdc：mate data controller

vbs：virtual block system

osd：object storage device

fsa：fusionstorage agent

fsm：fusionstorage manager

cvm：cloud virtual machine

dht：distributed hash table

OPENSTACK:

vdc：virtual data center

vpc：virtual private cloud

az：availablity zone

cbs：cloudos boot service

cps：cloudos provision service 部署

dvr：distributed virtual router

om：operate management

rpo：recovery point objective
rto：recovery time objective

————————————————
版權聲明：本文為CSDN博主「這都小意思」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41788991/article/details/79445922

G. 2017,華為雲私有雲解決方案緣何能夠屢創佳績

2017年，對於華為雲私有雲解決方案來說，有很多事情值得紀念。

IDC報告顯示，華為雲FusionSphere虛擬化解決方案在中國OpenStack軟體市場和中國伺服器虛擬化市場中國廠商雙雙排名第一;華為雲FusionAccess桌面雲解決方案在中國桌面雲市場排名第一;在中國大數據管理平台廠商中，華為同樣排名第一。

在Gartner《分析數據管理解決方案(DMSA)魔力四象限研究報告》中，華為雲FusionInsight大數據解決方案憑借創新能力和前瞻性，進入了DMSA魔力象限特定領域者象限。

在垂直行業中，華為雲私有雲同樣表現優異。IDC報告顯示，華為雲政務雲解決方案位居中國政務雲市場廠商領導者區間，在現有能力、未來戰略和市場表現三大維度均排名第一。

在2017年，華為雲私有雲解決方案不僅成為中國市場的領跑者，更是獲得了大量全球客戶的青睞。截至目前，華為雲FusionCloud私有雲解決方案已經服務於全球142個國家和地區超過3500家客戶，覆蓋政府及公共事業、運營商、能源、金融、製造、媒資、醫療、教育等多個行業。

那麼，華為雲私有雲解決方案緣何能夠贏得權威分析機構和客戶的雙重認可？

外因：私有雲市場成為優質土壤

Gartner對全球2018年雲計算應用的調研數據說明，盡管私有雲不像公有雲那樣經常「搶頭條」，但私有雲在整體雲市場中占據著舉足輕重的地位，有著巨大的市場潛力。

今年，Gartner 發布了名為《中國將成為最主要的私有雲市場》的研究報告。報告指出，在企業 IT 基礎設施雲化、社交化和大數據化的趨勢下，以及中國「互聯網+」大戰略的背景下，中國有望成為最主要的私有雲市場之一。

Gartner指出，「十三五」期間，隨著中國智能製造、智慧城市、IoT、5G、人工智慧等大規模數字化產業的興起，以及政府、金融、運營商、電力、製造、零售、醫療等行業的轉型，私有雲市場得到了有力拉動。

私有雲市場的旺盛需求和巨大的潛力為華為雲私有雲業務提供了優質的土壤，然而正如內因和外因的辯證關系，華為雲私有雲解決方案能夠獨占鰲頭，起決定作用的還是自身修為。

內因：苦修內功，做大生態

經過十年發展，華為雲私有雲解決方案已經形成FusionCloud私有雲解決方案、FusionInsight大數據解決方案、FusionSphere虛擬化解決方案和FusionAccess桌面雲解決方案等產品解決方案，這些解決方案可以通過靈活組合的方式滿足不同的差異化客戶需求。

基於產品解決方案，華為雲通過與不同行業的ISV深度合作，為運營商、政務、安平、金融、製造、醫療、大企業等行業打造了適配行業需求的垂直行業解決方案。

經過多年耕耘積累，華為雲私有雲解決方案逐漸在戰略、技術、生態上實現了差異化，形成了獨特競爭力。

其一，戰略優勢。

在私有雲戰略上，華為雲一直堅持開放架構，堅持回饋開源社區，積極推動開放雲生態圈的建立。

同時，華為雲一直堅持「上不做應用，下不碰數據，不做股權投資」的三不原則，界定了清晰的業務邊界，這讓華為雲快速贏得了客戶和合作夥伴的信賴。

此外，華為雲私有雲、公有雲、以及與合作夥伴一起搭建的雲都是基於統一API、統一服務、統一生態和統一架構，讓客戶能夠根據需求自由組合，滿足了當前客戶對於「多雲」的需求。

其二，技術優勢。

企業上雲過程中往往存在著四大問題：如何能滿足企業關鍵應用對於性能的苛求？到底是選擇公有雲還是私有雲？如何利用雲計算釋放大數據的價值？如何讓業務能夠根據新趨勢和新需求隨「新」而變？華為雲FusionCloud私有雲解決方案很好地解決了這些問題。

在性能上， FusionCloud可提供裸金屬伺服器支持，以保障企業核心業務的自動化、高可靠性和高性能;支持GPU+CPU異構計算模式，為大數據分析和深度學習等應用提供更強性能;提供對SAP HANA平台的支持。今年，華為雲FusionSphere虛擬化解決方案再次在SPECvirt性能測試中獲得兩項第一。

在架構上，華為雲FusionCloud私有雲解決方案和華為雲公有雲採用了統一架構和統一API，讓企業業務可以方便的在華為構建的私有雲和公有雲之間移植，支持應用跨雲平滑遷移，為企業客戶提供了統一的用戶體驗，從根本上解決了企業「到底該選擇私有雲還是公有雲」的問題。

如今，FusionCloud提供了包括計算、存儲、網路等基礎雲服務以及雲安全、雲管理、雲災備和多種類型的雲資料庫服務，以滿足客戶豐富的業務需求。客戶可以輕松地通過FusionCloud雲平台靈活的申請各類雲服務，快速部署業務上雲。

在大數據方面，華為FusionInsight大數據解決方案憑借創新能力和前瞻性進入了Gartner分析數據管理解決方案(DMSA)魔力象限特定領域者象限。Gartner給出的推薦理由是：「華為添加了行業特定的領域模型，以及針對事件流處理，圖形和機器學習功能的Hadoop平台的專有擴展，以及與MPP DB兼容並在Hadoop上運行的統一SQL引擎。」

此外，華為雲私有雲解決方案以開放、高性能的大數據平台，聯合ISV針對客戶業務場景進行優化，實現視頻監控千億圖片秒級搜索，業務風控實時化，精準營銷獲客率大幅提升。

在支撐企業客戶的新業務方面，華為雲私有雲解決方案通過基於開源的PaaS平台支撐客戶業務容器化部署和微服務改造，實現了秒級彈性和快速構建。

其三，生態優勢。

華為雲私有雲和公有雲同源，均兼容OpenStack架構。

「源於開源、強於開源、回饋開源」是華為一直以來對於雲計算的態度。華為於2012年加入OpenStack基金會，於2013年升級為社區黃金會員，在2017年3月成為亞洲首家也是唯一的OpenStack白金會員。

今年，華為雲又被OpenStack用戶評選為最受歡迎的OpenStack雲供應商，並獲得首屆Kubernetes指導委員會席位，成為亞洲首家OCI社區全科maintainer。

堅持開放的技術路徑讓華為雲扣住了雲計算發展的脈搏，能夠和眾多合作夥伴一起打造開放的雲計算生態圈，推動雲計算的真正落地。

如今，華為已經與各行業的超過300家ISV結成合作夥伴，構建了繁榮的行業應用生態，使得華為雲能夠更加深入行業，打造一系列行業場景化雲計算解決方案，覆蓋運營商、政府、公安、金融、製造等行業。

此前，華為還與埃森哲正式簽署「華為-埃森哲戰略聯盟協議」，雙方共同面向電信運營商和企業ICT兩大市場的客戶需求開發並推廣創新解決方案，為全球客戶提供基於埃森哲「基礎設施即服務」解決方案和華為雲計算基礎設施而預先設計的一體化雲解決方案。

本月，華為正式通過沃達豐集團OpenStack雲平台供應商認證，通過基於OpenStack的FusionSphere雲平台支持沃達豐在全球網路功能虛擬化(NFV)和軟體定義網路(SDN)的建設，華為雲私有雲解決方案再度斬獲全球關鍵客戶。

在政務領域，華為政務雲解決方案已經成功實踐230+政務雲項目，例如已經助力廣州政務雲穩定運行三年，並為廣州「一個中樞、四大應用、三大支撐」的新型智慧城市共享體系框架提供了有力支撐。

在大數據領域，華為雲FusionInsight大數據解決方案在全球40+國家已經擁有700+客戶和300+商業合作伙，具有大量落地案例。2016年，中國太保集團與華為聯合創新實驗室基於業務實踐推出了金融保險大數據解決方案，其中包括大數據處理平台和IT基礎設施，支持中國太保快速構建了海量數據信息處理系統——客戶數據ATM系統，對太保億級客戶存量數據進行全面的挖掘與分析。

在HUAWEI CONNECT 2017大會上，深圳交警採用華為雲EI企業智能正式啟動深圳城市交通大腦工程。在華為雲、大數據、人工智慧等技術的支持下，可提升約10倍的違章圖片篩選效率、道路通行能力將提高8%左右。雙方聯合打造的智慧交通解決方案獲得了中國道路交通安全協會頒發的「2017年度道路交通安全創新產品獎」。

綜上，歸功於從戰略、技術到生態方面的優勢，華為雲私有雲解決方案能夠獲權威機構和客戶的雙重認可，也就不足為奇了。

形成合力，重塑雲計算格局

「華為雲」能夠取得現在的成績，可謂是厚積薄發。

2007年，華為成立聚焦雲計算的虛擬化研究部，開始投入雲計算相關研究;

2011年，華為IT產品線成立，聚焦雲數據中心;

2013年，華為發布了FusionSphere、FusionInsight解決方案並成為OpenStack基金會黃金會員;

2017年3月，華為成立雲BU，並成為亞洲首家OpenStack基金會的白金會員;

2017年9月，華為雲發布企業智能(EI)等六大創新解決方案。

現在「華為雲」成為了華為公有雲和私有雲解決方案的共有品牌，經歷十年發展，兩朵雲終將形成合力，向客戶呈現統一的品牌名，並提供更優質、更具競爭力的雲服務。

對於客戶來說，兩朵雲統一品牌、形成合力，將給客戶帶來端到端、一站式的雲計算解決方案：華為公有雲和華為私有雲具有「四個統一」，讓客戶應用能夠自由遷移，即在華為雲上開發的應用可以部署在華為已經部署的企業、政府的私有雲和政務雲上，讓客戶平滑步入混合雲。

實現統一之後，華為雲不僅僅是計算+存儲+網路+安全，而是計算+存儲+網路+安全+物聯網+大數據+人工智慧的全面堆棧;華為雲不僅僅是軟體與服務，而是晶元+硬體+軟體+服務+生態的全生命周期解決方案;華為雲不僅僅是線上提供服務，而是線上線下相結合來解決客戶問題，助力客戶IT轉型。

對於雲計算產業來說，華為雲在推動開源技術發展、建設開放雲計算生態上做出了積極貢獻;並通過全面的雲計算解決方案，加速了大中型企業、中小型企業以及行業市場的雲化過程，成為全球雲計算落地的重要推力。與此同時，華為形成了在技術、生態、客戶等方面的差異化優勢，成為全球屈指可數的能同時提供私有雲、公有雲以及混合雲的雲計算企業，重塑了雲計算產業格局。

H. 我的數據存在華為雲對象存儲伺服器中，如何保證安全性

obs本身是非常安全的，關於華為雲雲數據中心機房的安全可以參考《華為雲安全白皮書》。