首先打开word办公软件，演示所用版本为家庭和学生版2016，其他版本亦可。新建文档后，在界面最上方菜单找到插入菜单，然后将鼠标移动到插入菜单上并点击。
1、OpenStack是一个云平台管理的项目，它不是一个软件。这个项目由几个主要的组件组合起来完成一些具体的工作。OpenStack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目，OpenStack被公认作为基础设施即服务（简称IaaS）资源的通用前端。
2、OpenStack 包含两个主要模组：Nova 和 Swift，前者是 NASA 开发的虚拟伺服器部署和业务计算模组；后者是 Rackspace开发的分散式云存储模组，两者可以一起用，也可以分开单独用。
3、Openstack包括两个主要模块：Nova和Swift。OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，是一系列软件开源项目的组合。由NASA（美国国家航空航天局）和Rackspace合作研发并发起，以Apache许可证（Apache软件基金会发布的一个自由软件许可证）授权。Openstack包括两个主要模块，分别是Nova和Swift。
标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
大数据管理数据处理过程图 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。
可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的五个基本方面 Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
1、基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。
2、前一篇 基于docker部署的微服务架构（一）：服务注册中心 已经成功创建了一个服务注册中心，现在我们创建一个简单的微服务，让这个服务在服务注册中心注册。然后再创建一个调用者，调用此前创建的微服务。
3、微服务架构的本质 微服务架构是一种革命性的开发模式，它将单一的庞大应用拆解为一系列小型、独立的服务，每个服务负责特定功能，旨在实现解耦、灵活性和明确的职责划分。这样的设计旨在促进敏捷开发和快速部署，提升用户体验和降低整体成本。
4、因为传统的PaaS技术虽然也可以一键将本地应用部署到云上，并且也是采用隔离环境（容器）的形式去部署，但是其兼容性非常的不好。因为其主要原理就是将本地应用程序和启停脚本一同打包，然后上传到云服务器上，然后再在云服务器里通过脚本启动这个应用程序。这样的做法，看起来很理想。
5、设计 只需要有一套BASE微服务，BASE微服务生成业务系统微服务实例，供各个业务系统调用；业务系统不直接调用BASE，只能调用微服务INSTANCE。这是运维的问题，让运维去解决，运维使用工具，实际也不算困难，反正执行的都是脚本，不需要手工操作。
6、架构技术选型与设计-DUBBO 架构技术选型与设计-微服务选型Spring Cloud，从命名我们就可以知道，它是Spring Source的产物，Spring社区的强大背书可以说是Java企业界最有影响力的组织了，除了Spring Source之外，还有Pivotal和Netfix是其强大的后盾与技术输出。
1、云存储系统是一个多存储设备、多应用、多服务协同工作的集合体，任何一个单点的存储系统都不是云存储。
2、百度为了更好地用Hadoop进行数据处理，在以下几个方面做了改进和调整：（1）调整MapReduce策略限制作业处于运行状态的任务数； 调整预测执行策略，控制预测执行量，一些任务不需要预测执行； 根据节点内存状况进行调度； 平衡中间结果输出，通过压缩处理减少I/O负担。
3、在设置并测试了私有云环境后。能够将 Apache Hadoop 组件合并到当中。此时。Nova 实例可用于存放 NoSQL 或 SQL 数据存储（没错，它们能够共存）以及 Pig 和 MapReduce 实例；Hadoop 能够位于一个独立的非 Nova 机器上，以便提供处理功能。