2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——云計算對數(shù)據(jù)分析的支持考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是云計算的主要服務(wù)模型？A.基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）B.平臺即服務(wù)（PaaS）C.軟件即服務(wù)（SaaS）D.數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）2.在云計算環(huán)境中，用戶可以直接訪問和配置虛擬服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源，這主要體現(xiàn)了云計算的哪種特性？A.按需自助服務(wù)B.廣泛訪問C.資源池化D.快速彈性伸縮3.適用于存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、需要高吞吐量和大規(guī)模訪問的場景，下列哪一種云存儲服務(wù)模式最為合適？A.塊存儲B.文件存儲C.對象存儲D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫4.ApacheSpark等分布式計算框架通常在云計算平臺上運行，其主要優(yōu)勢在于能夠有效處理哪種類型的數(shù)據(jù)？A.實時小規(guī)模數(shù)據(jù)流B.批量小規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.實時大規(guī)模數(shù)據(jù)流D.批量大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5.以下哪項不是將企業(yè)數(shù)據(jù)分析遷移到云端的潛在優(yōu)勢？A.顯著降低初始硬件投資成本B.簡化數(shù)據(jù)中心的日常運維工作C.自動獲得最先進(jìn)的分析工具和服務(wù)D.完全消除數(shù)據(jù)安全和隱私風(fēng)險6.云計算平臺提供的機器學(xué)習(xí)即服務(wù)（MLaaS）主要解決了數(shù)據(jù)分析中的哪個環(huán)節(jié)的核心挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)采集與存儲B.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理C.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)D.數(shù)據(jù)可視化與報告7.對于需要處理全球用戶生成的實時日志數(shù)據(jù)的企業(yè)，以下哪種云服務(wù)架構(gòu)通常是首選？A.基于PaaS的通用計算服務(wù)B.基于IaaS的自建Hadoop集群C.基于云流處理服務(wù)的分布式架構(gòu)D.基于云數(shù)據(jù)倉庫的離線分析平臺8.在使用云計算進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，用戶通常需要遵守云服務(wù)提供商的服務(wù)水平協(xié)議（SLA），SLA主要保障了用戶的什么權(quán)益？A.最小化云服務(wù)使用成本B.獲得特定性能指標(biāo)（如吞吐量、延遲）的保證C.數(shù)據(jù)絕對不被泄露D.免費獲得所有高級分析功能9.以下哪項是云計算環(huán)境下進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析相較于本地數(shù)據(jù)中心可能面臨的主要挑戰(zhàn)？A.更高的數(shù)據(jù)壓縮率B.更低的硬件維護(hù)成本C.數(shù)據(jù)傳輸帶寬和網(wǎng)絡(luò)延遲問題D.更簡單的系統(tǒng)擴展方式10.能夠在云平臺上自動完成特征工程、模型選擇、參數(shù)調(diào)優(yōu)等機器學(xué)習(xí)任務(wù)，顯著降低模型開發(fā)門檻的技術(shù)是？A.云原生存儲技術(shù)B.分布式并行計算框架C.自動化機器學(xué)習(xí)（AutoML）D.云服務(wù)API集成二、填空題（每空1分，共15分）1.云計算的服務(wù)模型包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、______即服務(wù)和______即服務(wù)。2.數(shù)據(jù)湖通常構(gòu)建在______存儲之上，能夠存儲各種格式（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫通常存儲的是______數(shù)據(jù)。3.云計算平臺通過提供彈性計算資源和存儲卷，使得數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能夠根據(jù)負(fù)載自動______和______。4.諸如HadoopMapReduce、SparkCore等分布式計算框架，使得云計算能夠高效處理______規(guī)模的數(shù)據(jù)集。5.云上的數(shù)據(jù)庫服務(wù)按服務(wù)模式可分為托管的______數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫。6.對于需要嚴(yán)格監(jiān)管和合規(guī)的數(shù)據(jù)（如金融、醫(yī)療），選擇______云（如合規(guī)云區(qū)域、數(shù)據(jù)駐留選項）至關(guān)重要。7.云計算使得數(shù)據(jù)分析人員可以便捷地使用各種機器學(xué)習(xí)庫和算法，而無需關(guān)心底層硬件和軟件環(huán)境的搭建，這體現(xiàn)了云計算在數(shù)據(jù)分析中的______優(yōu)勢。8.遷移數(shù)據(jù)到云端可能面臨數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、______選擇、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)忍魬?zhàn)。9.云計算不僅提供了計算和存儲資源，還提供了如______、______等平臺服務(wù)，簡化了復(fù)雜應(yīng)用的開發(fā)和部署。10.在云上處理實時數(shù)據(jù)流時，除了低延遲要求外，還需要關(guān)注消息______、______和狀態(tài)管理等問題。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述IaaS、PaaS、SaaS三種云計算服務(wù)模型在支持?jǐn)?shù)據(jù)分析方面的主要區(qū)別。2.云計算為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析帶來了哪些關(guān)鍵優(yōu)勢？請列舉至少三點。3.企業(yè)在決定將核心數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)遷移到公有云時，通常需要考慮哪些主要因素？4.簡述云計算環(huán)境下進(jìn)行機器學(xué)習(xí)分析的基本流程，并說明云平臺在其中提供了哪些便利。四、論述題（每題10分，共30分）1.詳細(xì)論述云計算如何通過其彈性伸縮和按需付費的特性，幫助企業(yè)應(yīng)對數(shù)據(jù)分析任務(wù)中可能出現(xiàn)的業(yè)務(wù)峰谷和成本控制問題。2.分析將實時數(shù)據(jù)分析任務(wù)部署在云計算平臺上的優(yōu)勢與潛在挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對策略。3.結(jié)合具體的云服務(wù)（如AWS,Azure,GCP中的相關(guān)服務(wù)），論述如何構(gòu)建一個能夠支持大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)分析需求的云原生解決方案架構(gòu)。請說明需要考慮的關(guān)鍵組件和技術(shù)選型。---試卷答案一、選擇題1.D2.A3.C4.C5.D6.C7.C8.B9.C10.C二、填空題1.平臺，軟件2.對象，結(jié)構(gòu)化3.擴展，收縮4.大型5.托管6.合規(guī)7.平臺化8.遷移9.數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，大數(shù)據(jù)處理平臺10.壓縮，保證三、簡答題1.解析思路：首先明確三種模型的定義和提供層次。IaaS提供最底層的虛擬化資源（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)），用戶需自行安裝配置軟件棧（包括數(shù)據(jù)庫、分析框架）；PaaS在IaaS之上提供應(yīng)用開發(fā)和部署平臺，用戶無需關(guān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施，可直接使用平臺提供的數(shù)據(jù)處理、分析、機器學(xué)習(xí)等服務(wù)；SaaS是最高層，提供完整的應(yīng)用服務(wù)，用戶只需通過客戶端訪問即可，無需關(guān)心應(yīng)用本身的建設(shè)和運維。結(jié)合數(shù)據(jù)分析，IaaS靈活性最高但配置復(fù)雜；PaaS簡化了開發(fā)部署，更貼近數(shù)據(jù)分析需求；SaaS直接提供分析結(jié)果或特定分析功能。2.解析思路：從云計算的核心特性出發(fā)，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的需求進(jìn)行闡述。①成本效益：按需付費，避免大規(guī)模前期投入，按量使用，優(yōu)化成本；②可擴展性：數(shù)據(jù)量和計算需求變化時，可快速、彈性地調(diào)整資源，滿足大規(guī)模分析需求；③靈活性與多樣性：提供豐富的云服務(wù)選擇（存儲、計算、AI平臺等），支持不同類型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)和算法；④便捷性：易于訪問先進(jìn)工具和服務(wù)，簡化開發(fā)和部署流程；⑤協(xié)作與共享：云平臺便于團(tuán)隊成員共享數(shù)據(jù)和資源。3.解析思路：列舉企業(yè)決策時需權(quán)衡的關(guān)鍵因素。①數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性：數(shù)據(jù)敏感性級別、行業(yè)法規(guī)要求（如GDPR、HIPAA）、數(shù)據(jù)主權(quán)與駐留政策；②成本效益分析：總體擁有成本（TCO），包括遷移成本、云使用費、管理成本等與傳統(tǒng)自建方案的對比；③性能需求：對數(shù)據(jù)處理速度、分析延遲、系統(tǒng)吞吐量的要求；④現(xiàn)有系統(tǒng)集成：與現(xiàn)有IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)流的兼容性與集成難度；⑤服務(wù)可靠性與服務(wù)水平協(xié)議（SLA）：云服務(wù)商的uptime保證、故障恢復(fù)能力；⑥供應(yīng)商鎖定風(fēng)險：遷移難度、對單一云廠商的依賴程度；⑦組織技能與經(jīng)驗：團(tuán)隊對云計算技術(shù)的掌握程度和運維能力。4.解析思路：描述典型的云上機器學(xué)習(xí)流程：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與存儲：利用云存儲（對象存儲、數(shù)據(jù)湖）上傳和存儲數(shù)據(jù)，使用云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理；②數(shù)據(jù)處理與特征工程：使用云上的大數(shù)據(jù)處理服務(wù)（如AWSGlue,AzureDataFactory,SparkonEMR/DBFS）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和特征提??；③模型訓(xùn)練：利用云上的機器學(xué)習(xí)平臺（如AWSSageMaker,AzureML,GCPAIPlatform）或自托管的計算資源（如EC2/GPU實例）進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用平臺提供的AutoML功能可加速此過程；④模型評估與調(diào)優(yōu)：在云環(huán)境中使用歷史數(shù)據(jù)或交叉驗證評估模型性能，進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)；⑤模型部署與監(jiān)控：將訓(xùn)練好的模型部署為API服務(wù)或集成到業(yè)務(wù)應(yīng)用中，利用云監(jiān)控服務(wù)（如CloudWatch,AzureMonitor）跟蹤模型性能和系統(tǒng)狀態(tài)；⑥預(yù)測與分析：使用部署的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分析，結(jié)果可存儲或通過應(yīng)用呈現(xiàn)。四、論述題1.解析思路：重點闡述彈性伸縮如何應(yīng)對峰谷，按需付費如何控制成本。①彈性伸縮應(yīng)對峰谷：數(shù)據(jù)分析任務(wù)（如日志分析、用戶行為分析）往往具有波動性，業(yè)務(wù)高峰期數(shù)據(jù)量激增，計算需求旺盛，云計算平臺可根據(jù)負(fù)載自動增加計算節(jié)點和存儲容量，保證分析任務(wù)按時完成，避免性能瓶頸；業(yè)務(wù)低谷期則自動縮減資源，避免浪費。這種按需擴展和收縮的能力，確保了資源始終與需求匹配，提升了系統(tǒng)的可用性和效率。②按需付費控制成本：企業(yè)無需為閑置的硬件資源付費。在業(yè)務(wù)低谷或分析任務(wù)量小時，只需保留必要的最小資源，顯著降低了基礎(chǔ)設(shè)施的固定成本。云計算采用計量收費模式，企業(yè)只需為實際使用的資源（如計算時、存儲量、數(shù)據(jù)傳輸量）付費，有效避免了過度配置和資源浪費，實現(xiàn)了成本的最優(yōu)化管理。結(jié)合使用預(yù)留實例或節(jié)省計劃（SavingsPlans）等定價策略，可以進(jìn)一步降低長期使用的成本。2.解析思路：分析實時分析的優(yōu)勢（低延遲決策）和挑戰(zhàn)（復(fù)雜性、成本、延遲），并提出對策。①優(yōu)勢：實時數(shù)據(jù)分析能夠快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化，及時發(fā)現(xiàn)異常、做出精準(zhǔn)決策（如實時欺詐檢測、個性化推薦、交通流量優(yōu)化），提升用戶體驗和運營效率。②挑戰(zhàn)：①技術(shù)復(fù)雜性：需要構(gòu)建復(fù)雜的流處理架構(gòu)（如Kafka,Flink,SparkStreaming），涉及消息隊列、狀態(tài)管理、容錯機制等，對技術(shù)要求高；②網(wǎng)絡(luò)延遲與數(shù)據(jù)傳輸成本：海量實時數(shù)據(jù)傳輸可能產(chǎn)生高帶寬需求和成本，網(wǎng)絡(luò)抖動或延遲可能影響分析結(jié)果的及時性；③系統(tǒng)穩(wěn)定性與可擴展性：保證高吞吐量、低延遲的同時維持系統(tǒng)穩(wěn)定，并支持業(yè)務(wù)增長帶來的流量洪峰，對架構(gòu)設(shè)計要求極高；④數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性保證：在有限時間內(nèi)處理高速數(shù)據(jù)流，如何保證數(shù)據(jù)不丟失、不錯誤是關(guān)鍵問題。③應(yīng)對策略：①選擇合適的流處理引擎：根據(jù)延遲、吞吐量、容錯需求選擇合適的流處理技術(shù)；②優(yōu)化數(shù)據(jù)管道：采用數(shù)據(jù)壓縮、緩存、合理的分區(qū)和緩沖機制，降低傳輸成本和延遲；③構(gòu)建彈性架構(gòu)：利用云的自動伸縮能力，根據(jù)流量動態(tài)調(diào)整資源；④加強監(jiān)控與告警：實時監(jiān)控系統(tǒng)性能和健康度，快速發(fā)現(xiàn)并處理問題；⑤采用合適的容錯機制：如數(shù)據(jù)重試、狀態(tài)持久化、多副本部署；⑥考慮邊緣計算：對于延遲極其敏感的應(yīng)用，可在靠近數(shù)據(jù)源處進(jìn)行初步處理。3.解析思路：描繪一個全面的云原生分析架構(gòu)，涵蓋關(guān)鍵組件和技術(shù)選型。①數(shù)據(jù)層（DataLayer）：采用云原生的數(shù)據(jù)存儲解決方案。使用對象存儲（如S3,BlobStorage,CloudStorage）作為海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的湖倉一體存儲；使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（如Redshift,BigQuery,Snowflake）；使用NoSQL數(shù)據(jù)庫（如DynamoDB,CosmosDB,MongoDB）滿足多樣化的數(shù)據(jù)模型需求；利用云數(shù)據(jù)湖構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲層。②數(shù)據(jù)處理層（ProcessingLayer）：利用云上分布式計算和數(shù)據(jù)處理服務(wù)。使用Serverless或容器化的大數(shù)據(jù)處理平臺（如AWSEMRServerless,AzureDatabricks,GCPDataflow/Dataproc）；利用云事件湖（如AWSEventBridge,AzureEventGrid）處理實時事件驅(qū)動的數(shù)據(jù)處理流程；使用云函數(shù)（如AWSLambda,AzureFunctions,GCPCloudFunctions）處理無服務(wù)器的輕量級計算任務(wù)。③分析與服務(wù)層（Analytics&ServiceLayer）：部署云原生的分析工具和服務(wù)。使用云上的數(shù)據(jù)可視化工具（如TableauServer/Online,PowerBI,Looker）；利用云機器學(xué)習(xí)平臺（如SageMaker,AzureML,AIPlatform）進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署，提供預(yù)測服務(wù)API；構(gòu)建Serverless函數(shù)或容器化微服務(wù)封裝分析邏輯，通過APIGateway等對外提供服務(wù)。④管理層與集成（Management&IntegrationLayer）：采用云原生管理工具和集成方案。使用云資源管理平臺（如AWSCloudFormation,