【正文】 學(xué)生英語周刊衡陽市推銷員到衡陽市區(qū)域經(jīng)理 *2020 年推銷員，在學(xué)校新生開學(xué)期間向?qū)W生和家長(zhǎng)推銷《學(xué)生英語報(bào)》 *20202020 年《學(xué)生英語報(bào)》衡陽地區(qū)區(qū)域經(jīng)理，負(fù)責(zé)在衡陽各高校組建團(tuán)隊(duì)銷售《學(xué)生英語報(bào)》，團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)，團(tuán)隊(duì)維護(hù)，最后指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)銷售。期望職業(yè)： 銷售業(yè)務(wù)、銷售管理、市場(chǎng) 2020/06 2020/11 | 銷售主管 行業(yè)類別：教育 /培訓(xùn) /院校 | 企業(yè)性質(zhì)：民營(yíng) | 規(guī)模： 2099 人 | 職位月薪： 20204000 元 /月 工作描述： 為學(xué)校制定招生計(jì)劃，帶領(lǐng)招生專員在各社區(qū)以及學(xué)校周圍做廣告（包括粘貼墻體廣告，入戶拜訪宣傳）開展招生工作，定期到中小學(xué)校門口駐點(diǎn)宣傳，聯(lián)系各學(xué)校任課老師開展招生工作。工作性質(zhì)： 全職 圖 9 系統(tǒng)調(diào)用攔截帶來的時(shí)延 圖 圖 10 文件調(diào)用隔離帶來的時(shí) 延 圖 10 給出了采用文件調(diào)用隔離前后系統(tǒng)的性能變化，從圖 10 中可以看出，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的增長(zhǎng)并不大，都小于 10%。 （ 3） 系統(tǒng)可用性保證。 AppEngine 中的關(guān)鍵問 題 服務(wù)軟件應(yīng)用引擎 AppEngine作為整個(gè)云計(jì)算平臺(tái)的運(yùn)行支撐環(huán)境，既要在滿足用戶需求約束的情況下提供不間斷的部署和運(yùn)行服務(wù)，還要統(tǒng)籌調(diào)度軟件設(shè)備資源以免計(jì)算資源的浪費(fèi)或者能源的低效。 軟件設(shè)備 層 面向服務(wù)的軟件在執(zhí)行中需要的核心中間件有 Web 服務(wù)容器和組合服務(wù)執(zhí)行引擎，為了方便管理和調(diào)度，軟件設(shè)備層把虛擬機(jī)操作系統(tǒng)（或物理機(jī)操作系統(tǒng)）加上 Web 服務(wù)容器或組合服務(wù)執(zhí)行引擎的整體作為一類軟件設(shè)備。原子服務(wù)部署 /反部署組件實(shí)現(xiàn)對(duì)原子服務(wù)的部署和反部署操作。所以，繼續(xù)提供功能更加強(qiáng)大，用戶體驗(yàn)更加豐富的本地開發(fā)工具集對(duì)開發(fā)人員來說是有益的。MyCloud 的關(guān)鍵問題包括 ： （ 1）個(gè)性化的在線開發(fā)環(huán)境。 Web 服務(wù)的自治性特點(diǎn)使得它具有動(dòng)態(tài)、多變和不確定性。但由于 Web 服務(wù)所具有的分散、無序以及自治等特點(diǎn)， ServiceXchange面臨著一系列挑戰(zhàn) ： （ 1） 服務(wù)資源匯聚。 圖 2 云計(jì)算平臺(tái)體系結(jié) 構(gòu) 云計(jì)算平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)如圖 2 所示，它參照三種類型的云計(jì)算應(yīng)用采用三層結(jié)構(gòu)來說明系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)。 圖 1 云計(jì)算平臺(tái)三大模 塊 其中，服務(wù)資源共享平臺(tái)負(fù)責(zé) Web 服務(wù)資源的注冊(cè)和收集、 Web 服務(wù)的組織、服務(wù)關(guān)系挖掘、服務(wù)可信保證以及服務(wù)搜索等。 其次，在測(cè)試階段，開發(fā)者需要一個(gè)良好的測(cè)試環(huán)境。該系統(tǒng)著重解決了三個(gè)方面的問題：（ 1）服務(wù)資源管理。目前在這個(gè)方向上已經(jīng)有了一些相似的工作。以業(yè)務(wù)流程為核心的服務(wù)組合是面向服務(wù)軟件開發(fā)方法的主流實(shí)現(xiàn)之一，類比傳統(tǒng)的軟件開發(fā)方法，它需要業(yè)務(wù)建模、組合服務(wù)編制、組合服務(wù)驗(yàn)證、組合服務(wù)測(cè)試等幾個(gè)階段。特別是在分布式軟件的開發(fā)時(shí)，運(yùn)行環(huán)境一方面要求開發(fā)者付出不小的經(jīng)濟(jì)代價(jià)，另一方面將不可避免的要進(jìn)行繁瑣的系統(tǒng)安裝、配置以及后續(xù)的維護(hù)工作。 iVICvSaaS針對(duì)云 計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新型應(yīng)用模式，旨在實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)軟件 “按需分發(fā)、透明使用、集中運(yùn)營(yíng) ”，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算軟件服務(wù)的虛擬桌面無縫融合，多類移動(dòng)終端普適和流式軟件及展現(xiàn)技術(shù)，為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)軟件提供服務(wù)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，并支持電信級(jí)的移動(dòng) OA企業(yè)應(yīng)用 。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)的軟件，不可忽視的是移動(dòng)與云的結(jié)合。 2020 年 2 月，來自 UC Berkeley 高可靠適應(yīng)性分布式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室（ UC Berkeley Reliable Adaptive Distributed Systems Laboratory） 的 11 位學(xué)者在聯(lián)合發(fā)表的一篇關(guān)于云計(jì)算的報(bào)告 [9]，從硬件租用和軟件應(yīng)用給出了云計(jì)算模式和概念發(fā)展趨勢(shì)給出了分析，對(duì)公用計(jì)算的分類、云計(jì)算的經(jīng)濟(jì)，特別是云計(jì)算的 10 大問題和應(yīng)對(duì)方式給出了獨(dú)特見解，其中有 3 項(xiàng)就涉及到應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全和信任問題 。 從根本上講，云計(jì)算仍然是追求 “Utility Computing”的一 種途徑，這也是人類希望使用計(jì)算和存儲(chǔ)資源也能夠像用水、用電一樣方便快捷。例如微軟的首席戰(zhàn)略規(guī)劃科學(xué)家 Mundie則稱 數(shù)據(jù)為中心的經(jīng)濟(jì)剛剛開始 ， IBM 社會(huì)信息學(xué)家柯他達(dá) (James Cortada)認(rèn)為 這么多的數(shù)據(jù)使我們處在一個(gè)不同的時(shí)代 ，而這樣的時(shí)代被 Berkeley 的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Joe Hellerstein 稱為 數(shù)據(jù)的工業(yè)革命 [4]。前英國(guó) eScience首席科學(xué)家 Tony Hey 出版書籍《 The fourth Paradigm： Dataintensive Scientific Discovery》 [5]都表明數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為繼理論、實(shí)驗(yàn)和計(jì)算的新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)，將成為用來解開經(jīng)濟(jì)價(jià)值的新來源 。但到 1992 年，互聯(lián)網(wǎng)上已有超過 100 萬個(gè)節(jié)點(diǎn)。 五 總 結(jié) 綜上所述，本文討論了基于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)展和主要技術(shù)熱點(diǎn)，并分析了基于 Hadoop 平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘算法工具箱和數(shù)據(jù)挖掘云的結(jié)構(gòu)。而最上層是客戶端組件，主要用于與用戶的直接交互。 4. 應(yīng)用的突發(fā)性。應(yīng)用中沒有復(fù)雜的流程，也沒有很多不同的角色。 算法管理：選擇算法、修改算法參數(shù)。但由于 Mahout 并不提供一種圖形界面交互，用戶需要大量手工配置數(shù)據(jù)和參數(shù)，同時(shí)目前實(shí)現(xiàn)的并行數(shù)據(jù)挖掘算法也不完全。 4. 復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)服務(wù)平臺(tái)。具體技術(shù)內(nèi)容包括 ： 1. 按需服務(wù)的自治計(jì)算模式。海量數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)前，都會(huì)對(duì)采用的算法進(jìn)行性能的評(píng)估。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)海量數(shù)據(jù)挖掘算法的特點(diǎn)對(duì)已有的云計(jì)算模型進(jìn)行優(yōu)化和擴(kuò)充，使其更適用于海量數(shù)據(jù)挖掘 。因此面向海量數(shù)據(jù)挖掘的新型云計(jì)算模式，主要包括海量數(shù)據(jù)預(yù)處理、適合于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)挖掘并行算法、新型海量數(shù)據(jù)挖掘方法和云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘工具箱等技術(shù) 。在開源 Hadoop 云平臺(tái)上，中科院計(jì)算所研制了并行數(shù)據(jù)挖掘工具平臺(tái) PDMiner。因此，基于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)心的熱點(diǎn)技術(shù)之一 。在國(guó)內(nèi)， IBM 與無錫市共建了云計(jì)算中心，中石化集團(tuán)成功應(yīng)用IBM 的云計(jì)算方案建立起一個(gè)企業(yè)云計(jì)算平臺(tái)。 Google公司的云平臺(tái)是最具代表性的云計(jì)算技術(shù)之一，包括四個(gè)方面的主要技術(shù)： Google文件系統(tǒng) GFS、并行計(jì)算模型 MapReduce、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表 BigTable和分布式的鎖管理 Chubby。海量數(shù)據(jù)挖掘另一個(gè)核心問題是數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化。 本文首先討論了海量數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點(diǎn)；其次基于開放的 Hadoop 平臺(tái)，討論并行數(shù)據(jù)挖掘算法工具箱和數(shù)據(jù)挖掘云的設(shè)計(jì) 。 （ 2）適合于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)挖掘并行算法。在同構(gòu)海量數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都具有相同的屬性空間。但 Mahout 項(xiàng)目目前還缺少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)展示和用戶交互，還不完全適合海量數(shù)據(jù)挖掘并行算法的性能評(píng)估。海量數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用往往是數(shù)據(jù)密集，且具有突發(fā)性的特點(diǎn)；除此之外，不同的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用對(duì)算法精度、性能要求也不一致。 三 基于 Hadoop 的并行數(shù)據(jù)挖掘算法工具箱 —— Dodo Weka是由新西蘭 Waikato 大學(xué)研發(fā)的數(shù)據(jù)處理和知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件包。 表 1 Weka, Mahout 和 Dodo 主要異 同 數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)格式 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 算法 用戶界面 Weka 支持文本文件：包括本地的數(shù)據(jù)文件以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)文件； 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)文件：通過 JDBC 連接。 圖 2 Dodo 工具箱運(yùn)行流 程 在圖 2 中，如果用戶是首次啟動(dòng)工具箱，需要選擇連接的 Hadoop 環(huán)境并對(duì)環(huán)境進(jìn)行配置；當(dāng)用戶需要上傳數(shù)據(jù)，工具箱以樹形圖的形式，將用戶的數(shù)據(jù)上傳到指定的 Hadoop 路徑上；如果不是順序數(shù)據(jù)，工具箱則將其順序化然后存儲(chǔ)；在算法選擇階段，用戶可以選擇工具箱自帶的并行化數(shù)據(jù)挖掘算法，也可以選擇用戶指定的、本地的 jar 文件；通過工具箱，用戶能對(duì)選擇的算法進(jìn)行設(shè)置，其中包括輸入輸出路徑，算法特定的參數(shù)等等；最后在 Hadoop 環(huán)境上對(duì)指定輸入路徑上的數(shù)據(jù)運(yùn)行指定的算法，輸出結(jié)果以可視化的方式展示給用戶 。 2. 豐富的算法選擇。用戶可以根據(jù)自己的需求以及付費(fèi)能力選擇適合自己的服務(wù)模式。 2. 資源分配和任務(wù)調(diào)度服務(wù)：把上層生成的執(zhí)行計(jì)劃映射到具體 的計(jì)算資源和節(jié)點(diǎn)上，然后進(jìn)行任務(wù)的調(diào)度和執(zhí)行 。在數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)中，為使海量數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用服務(wù)化，提供從 Hadoop 資源分配到目錄服務(wù)，再到流管理等一系列的組件服務(wù)，繼而提高海量數(shù)據(jù)挖掘軟件的服務(wù)能力。第一，互聯(lián)網(wǎng)的用戶和連接呈現(xiàn)普及化趨勢(shì)， 2020 年據(jù) InterWorldStats 的統(tǒng)計(jì)報(bào)告稱互聯(lián)網(wǎng)近 20 億用戶，美國(guó)自然科學(xué)基金預(yù)計(jì) 2020 年用戶數(shù)將達(dá) 50 億（全世界人口為 76 億），美國(guó) CIA 在2020 年底發(fā)布的《 World Factbook》報(bào)告稱當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)有大約 億臺(tái)主機(jī)電腦，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心 CNNIC在 2020 年 1 月發(fā)布的《第 27 次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，我國(guó)網(wǎng)民人數(shù)已達(dá) 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率已達(dá) % [3]。另一面的特征被稱為 “Data Economy”，首先 ，我們的世界有著不可想象的龐大數(shù)據(jù)信息，其規(guī)模正以越來越快的速度增長(zhǎng)著，這使得我們之前無法想象的分析可以得以完成，例如發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)防疾病、打擊犯罪等。因此在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，如何獲取與管理海量真實(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并能有效地進(jìn)行分析處理，就自然地成為一種核心競(jìng)爭(zhēng)能力，也是超越傳統(tǒng)模式的關(guān)鍵途徑，為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了無限生機(jī)和活力，從而形成 “真理盡在數(shù)據(jù)中 ”、 “效益也盡在數(shù)據(jù)中 ”效應(yīng) 。第二，在大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理方面，體現(xiàn)各類科學(xué)計(jì)算，預(yù)測(cè)分析等應(yīng)用中，我們?cè)谇懊娴臄?shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代已經(jīng)看到很多這方面的需求和案例，特別是在氣候變化、醫(yī)療領(lǐng)域具有強(qiáng)烈的應(yīng)用需求。通常，為解決計(jì)算機(jī)應(yīng)用中遇到問題時(shí)引入的中間層分為兩種類型：抽象化 (Abstraction)、虛擬化 (Virtualization) [10]。對(duì)于傳統(tǒng)軟件的使用，我們記憶猶新，最早買一款新軟件要到中關(guān)村逛好幾個(gè)地方，回來要經(jīng)過復(fù)雜的安裝和試用階段，而且要自己維護(hù)軟件并進(jìn)行更新等。在云計(jì)算環(huán)境中，一方面為傳統(tǒng)的中間件技術(shù)和產(chǎn)品能夠更好服務(wù)用戶提供了心的機(jī)遇，另一方面也對(duì)構(gòu)建一套新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、彈性計(jì)算和高可用運(yùn)維保障中間件提出挑戰(zhàn)。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，企業(yè)應(yīng)用呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。而我們工作的目標(biāo)就是提供一種即時(shí)的開發(fā)、部署和 運(yùn)行環(huán)境，支持以業(yè)務(wù)流程為核心的服務(wù)組合的整個(gè)開發(fā)過程，使開發(fā)人員避免安裝、配置、維護(hù)開發(fā)工具和運(yùn)行環(huán)境的額外工作 。另外，在以前的工作中，我們已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)面向服務(wù)的軟件生產(chǎn)線系統(tǒng) [5][6]，它包括一個(gè)面向服務(wù)的軟件開發(fā)工具集、支持組合服務(wù)運(yùn)行的中間件以及用于 原子服務(wù)存儲(chǔ)的服務(wù)庫(kù)。實(shí)現(xiàn)基于 BPMN(業(yè)務(wù)流程模型標(biāo)記 )規(guī)范的組合服務(wù)解析執(zhí)行引擎，支持組合服務(wù)演化，并對(duì)組合服務(wù)的運(yùn)行過程進(jìn)行監(jiān)控 。對(duì)于第一個(gè)問題，可以把開發(fā)工具以 SaaS的方式提供給開發(fā)人員，開發(fā)人員無論何時(shí)何地、只要通過網(wǎng)絡(luò)即可訪問到最新版本的開發(fā)工具，也避免了工具的配置過程 。當(dāng)服務(wù)軟件的開發(fā)者希望分享自己的作品時(shí)，他們也可以將自己的服務(wù) 軟件注冊(cè)到服務(wù)資源共享平臺(tái)中，重新作為新的可重用服務(wù)資源 ?；旧希灰?wù)軟件開發(fā)完成，用戶通過 AppEngine提供的接口進(jìn)行部署， AppEngine就動(dòng)態(tài)的調(diào)度服務(wù)容器和組合服務(wù)引擎，并把服務(wù)軟件部署到合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。 （ 2） 服務(wù)關(guān)系挖掘。通過 Web 服務(wù)搜索功能以及Web 服務(wù)關(guān)系，用戶也可以快速定位自己需要的 Web 服務(wù)，如圖 4 所示。 （ 2）完善的在線開發(fā)工具支持。 服務(wù)軟件應(yīng)用引擎 AppEngine 服務(wù)軟件應(yīng)用引擎 AppEngine是一組以平臺(tái)即服務(wù)模式提供出來的安裝在物理集群環(huán)境上的中間件套件，它們通過SOAP 和 HTTP 等通信協(xié)議對(duì)外暴露出功能接口，動(dòng)態(tài)的調(diào)度集群上的計(jì)算資源以滿足用戶的各種服務(wù)軟件部署和執(zhí)行請(qǐng)求。組合服務(wù)調(diào)用組件實(shí) 現(xiàn)對(duì)已部署組合服務(wù)的調(diào)用功能。 對(duì)外接口 層 對(duì)外接口層是服務(wù)軟件應(yīng)用引擎對(duì)外提供服務(wù)的所有接口的實(shí)現(xiàn)層，它接收用戶的請(qǐng)求消息，在權(quán)限許可的條件下自動(dòng)尋址到對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)組件進(jìn)行處理。根據(jù)與用戶之間的服務(wù)等級(jí)約定，服務(wù)化軟件應(yīng)用引擎將采用按需的軟件設(shè)備提供方式，彈性的動(dòng)態(tài)調(diào)整 Web 服務(wù)容器和組合服務(wù)執(zhí)行引擎的數(shù)量以及位置，達(dá)到既滿足用戶需求，又最大化的減少