大数据中心驱动学科数据资源整合和应用

数据中心建设必要性

“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。现有数据中心面临的困难和挑战随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，

1.降低成本的挑战当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。一、大数据建设思路 1)数据的获得大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。二、大数据基本架构基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明）数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？；分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠明确发力点在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

信息数据整合方案

信息数据整合方案公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

信息资源整合方案一、总体思路全面梳理市局各气象业务系统的硬件架构、数据流程、存储方式等，根据梳理结果制定现有服务器、存储资源整合方案，将满足虚拟化整合技术要求的服务器及存储设备，整合到资源池。实现信息资源的有效共享和关键数据的多业务复用，最终形成统一的全局数据视图，促进气象信息数据的优化管理。二、信息资源整合方案利用今年新购置的Isilon高性能存储设备对市局数据存储业务进行初步整合。充分发挥Isilon设备可扩展容量大、扩容速度快、数据处理性能高的优势，利用可靠性高、可维护性高、空间利用率高的集中式NAS存储逐步替代市局原有松散的存储设备，并接管其上的数据存储业务，达到信息资源整合的目的。目前新购置的Isilon高性能存储设备为裸空间99TB的 3节点集群，每个节点配置24GB内存，33TB数据盘，800GB SSD缓存盘。按照其实际可用空间80T估算，预计可对市局以下存储业务进行整合。 1、支撑预报一体化平台高性能存储需求。购置Isilon高性能存储设备的最初目的是为了解决预报一体化平台数据访问I/O瓶颈，满足数据产品共享存储高效访问的需求。因此， Isilon首要目的是支撑预报一体化平台高效运行。按照项目开发组提供的需求，Isilon将分别为数据库提供12TB数据存储，为虚拟化服务器提供10TB本地存储，为数据加工产品提供一年38T的共享存储空间，合计 60TB。未来根据存储实际使用情况，可考虑对Isilon空间进行扩容。

2、接管气象台WRF模式存储管理业务。由于气象台7TB的模式数据二级存储已经应用多年，设备老化，性能较低，存在一定的不稳定因素，拟在Isilon设备中分配10TB空间，用以替代气象台现有7TB二级存储，逐步接管气象台WRF模式存储管理业务。 3、其他数据存储业务整合预报一体化平台的主要存储迁移到Isilon设备上之后，将为服务器虚拟化平台释放掉大约20T存储空间。山洪项目采购设备到位之后，预报一体化平台的数据库和产品加工等密集计算节点将迁移至物理资源池，服务器虚拟化平台的计算资源将得到有效释放，为更多低开销型应用、业务迁移至虚拟化平台提供足够资源。根据实际业务需求，考虑在NAS设备上分配2TB空间用于存放CMACast短期广播数据，对局域网用户提供全开放访问，同时将MICAPS3数据处理服务由物理服务器迁移至虚拟化平台，MICAPS3实时历史数据逐步迁移至虚拟化平台，其它探测资料的历史归档数据也逐步迁移到存储资源池进行统一管理。原存储设备释放出空间后，将根据设备可用性实际情况，加入到虚拟化平台进行异构管理。三、整合步骤与安排 1、需求调研（2016年12月）分别对预报一体化平台项目开发组、气象台、科研所等单位进行调研，了解存储资源实际需求，理清各业务系统之间的关联关系，确定存储资源分配、迁移、整合、回收方案。 2、数据迁移（2016年12月-2017年3月）

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。（1）商业智能商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。（2）公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据下的资源整合和知识共享(上)2020年

1.本讲提到，除了3“V”,大数据还有一个隐含的特征，称之为（）。（10.0分） A.价值洼地 B.价值增值 C.数据总量 D.数据更新我的答案：A√答对 2.本讲提到，大数据在给社会带来巨大的社会价值，也对（）构成严重威胁。（10.0分） A.个人隐私 B.个人安全 C.个人信用 D.社会公平我的答案：A√答对 3.本讲讲到，云计算是一种按（）付费的模式。（10.0分） A.会员 B.下载量 C.使用量 D.使用空间我的答案：C√答对 4.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。（10.0分） A.全面发展 B.工业强国 C.制造强国 D.创新强国我的答案：A×答错 1.本讲提到，通过利用不同的云计算平台管理技术，云计算的云可分为（）。（10.0分）） A.数据云 B.公有云

C.私有云 D.混合云 E.电子云我的答案：ABCDE×答错 2.本讲提到，《中国制造2025》的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持（）,加快从制造大国转向制造强国。（10.0分）） A.创新驱劢 B.提高产量 C.智能转型 D.强化基础 E.绿色发展我的答案：ACDE√答对 1.工业4.0称之为第四次工业革命，它是基于信息、物理融合系统，基于大数据和物联网传感器融合的系统，在生产中大规模使用。（10.0分）我的答案：正确√答对 2.“互联网+”是互联网和传统行业融合的新形式和新业态，“互联网+”就等于“互联网+传统行业”。（10.0分）我的答案：错误√答对 3.”互联网+“对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。（10.0分）我的答案：正确×答错 4.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。（10.0分）我的答案：正确√答对

市大数据中心项目应急灾备中心基本建设方案

省电子政务应急灾备中心某市分中心项目建议书

目录第1章项目概述................................................................................................................ - 4 - 1.1项目名称 (4) 1.2项目概况 (4) 1.3主要结论和建议 (4) 第2章项目建设的必要性 ................................................................................................. - 5 - 2.1某省电子政务外网概述 (5) 2.2某省电子政务灾备系统现状及问题 (5) 2.3项目建设必要性 (6) 第3章项目需求分析 ........................................................................................................ - 7 - 3.1业务承载范围需求 (7) 3.2网络需求 (7) 3.3存储容量需求 (7) 3.4分险防控需求 (7) 3.5容灾系统能力需求 (8) 3.5.1 容灾系统的容灾对象.................................................................................................- 8 - 3.5.2 信息系统灾难恢复目标RPO与RTO ........................................................................- 9 - 3.5.3 标准灾难恢复能力等级体系.....................................................................................- 9 - 3.5.4 信息系统灾难恢复目标与灾难恢复能力等级体系的关系.................................. - 10 - 3.5.5 容灾系统能力需求分析.......................................................................................... - 11 - 第4章总体设计.............................................................................................................. - 12 - 4.1建设思路 (12) 4.2建设原则 (12) 4.3建设目标 (13) 4.3.1 近期目标.................................................................................................................. - 13 - 4.3.2 中远期目标.............................................................................................................. - 13 -4.4总体架构.. (14) 第5章容灾系统解决方案 ............................................................................................... - 15 - 5.1灾备中心架构概述 (15) 5.2灾备云平台建设 (18) 5.2.1 灾备网络建设.......................................................................................................... - 18 - 5.2.2 灾备云平台建设...................................................................................................... - 19 -5.3信息与网络安全建设 (22) 5.3.1管理层面................................................................................................................... - 22 -

数据中心项目建设方案介绍

数据中心项目建设可行性研究报告目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进太原市电子政务的发展。具体目标如下：建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理，保证基础数据的一致性、准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持； (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作；

(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同；（五）为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的一站式服务； (六）根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持；（七）为监督部门提供提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持；（八）为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。

大数据技术及其在教育研究领域应用.doc

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于“大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。大数据在教育领域中的主要应用近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发

XXX市新区智慧城市大数据中心总体建设方案

XX新区大数据中心项目建设方案

目录 XX新区大数据中心项目 (1) 第1章项目概况 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目背景 (1) 1.3 建设目标 (1) 1.4 项目建设内容 (2) 1.4.1 大数据硬件支撑平台（IaaS） (2) 1.4.2 大数据软件处理平台（DAAS） (2) 1.4.3 政府智能分析系统（GI） (3) 1.5 总投资及资金来源 (3) 1.6 编制依据 (3) 1.7 主要结论和建议 (4) 第2章建设单位概况 (5) 2.1 建设单位简介 (5) 2.2 建设单位机构职责 (5) 第3章需求分析 (8) 3.1 项目建设要求 (8) 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 (8) 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 (8) 3.1.3 加强产业结构优化，推动经济发展 (9) 3.1.4 提升民生服务质量，保障幸福民生 (9) 3.1.5 建立城市集约管理，加快城市发展 (9) 3.1.6 简化政府行政审批，增强政府透明度 (10) 3.1.7 提升政府决策能力，实现科学化管理 (10) 3.1.8 业务需求分析 (11) 3.1.9 应用层次分析 (13) 3.1.10 数据需求分析 (14) 3.1.11 功能需求分析 (16) 3.1.12 性能需求分析 (22) 3.1.13 信息系统安全需求分析 (29) 3.1.14 运行管理需求分析 (31) 3.1.15 其他需求 (32) 第4章总体设计方案 (33) 4.1 设计原则 (33) 4.2 总体设计目标 (34) 4.2.1 总体目标 (34) 4.2.2 具体目标 (36) 4.2.3 具体成果 (37) 4.3 总体设计方案 (37) 4.3.1 总体框架 (37) 4.3.2 功能架构 (39)

数据中心建设总体要求

数据中心建设总体要求中信北京国安电气责任有限公司二○一二年四月二十六日

一、建设环境要求数据中心大楼或具有数据中心功能要求的办公大楼建设位置、周边环境应符合下列要求： 1、电力供给应稳定可靠，交通通信应便捷，自然环境应清洁； 2、应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所； 3、远离水灾火灾隐患区域； 4、远离强振源和强噪声源； 5、避开强电磁场干扰； 6、距离停车场不小于10m； 7、距离铁路或高速公路的距离不小于100m； 8、距离飞机场不小于1600m； 9、距离化学工厂中的危险区域、垃圾填埋场不小于400m； 10、距离军火库不小于1600m； 11、距离核电站的危险区域不小于1600m； 12、有可能发生洪水的地区不应设置机房； 13、地震断层附近或有滑坡危险区域不应设置机房。当无法满足上述要求时，可采取必要措施加以解决，必要时更换建设地点。

二、数据中心对建筑与结构的要求 1、抗震设防分类不应低于丙类（地震作用和抗震措施均应符合本地区抗震设防烈度的要求）； 2、耐火等级不低于二级； 3、屋面的防水等级Ⅰ； 4、拟确定数据中心建设的区域，可不进行物理分割； 5、根据数据中心的特殊性，考虑到今后机房的扩容和调整，数据中心机房层承载不小于1000公斤/平方米，UPS电池间如设置在楼上，承载要求不小于1600公斤/平方米； 6、拟确定机房建设的区域，地面应做找平处理，地面和顶面应做防水和保温处理； 7、拟确定机房建设的区域，应满足设备进出的要求（走廊、货梯、门的尺寸不小于1500*2100）； 8、拟确定机房建设的区域可做无窗设计； 9、拟确定机房建设区域的核心筒（电梯厅）平面高于本层平面400mm以上，以保证抗静电活动地板铺设后无高差； 10、大楼层高，应保证梁下高度不低于米； 11、建筑物要有空调和新风机室外机安装位置，楼顶应为平顶设计；

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

新一代数据中心建设的总体规划设计

新一代数据中心建设的总体规划设计中国IDC圈4月25日报道：下面我们有请中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员高复先先生发表演讲。他的演讲题目是新一代数据中心建设的总体规划设计。有请高教授！各位下午好！我讲的题目是"新一代数据中心建设的总体规划设计".和上面几位先生讲的不太一样，在数据中心的物理平台支撑之下，作为企业政府也好，特别是电子政务，省市一级的信息内容、信息资源怎么来组织。可以说在信息资源整合和开发方面，利用已有的数据平台的东西。关于数据中心建设的基本认识，本世纪是信息资源整合的世纪。这是国际上IT界的公认的一个观点。20世纪是计算机表明、普及数据处理应用、数据海量堆积的时代的，21世纪是整合无序数据，深度开发利用信息资源的时代。我国油田企业从20世纪50年代，开始二维地震数据处理到80年代的三维地震数据处理，现在进行着企业资源计划软件推行，还有数字油田建设等等，还有信息化建设取得长足进步，还有问题也出现了，应用系统分散开发，数据标准混乱，矛盾、冗余的数据继续堆积，信息孤岛丛生，管理层和决策层应用开发滞后。这个现象在其他的行业和电子政务方面普遍存在的。要从数据层面，管理层面要做数据中心，是一体化解决问题的一个很重要的方法。

那么不管企业信息化，还有电子政务数据中心建设的误区呢，我们发现调查研究以后，主要在数据中心建设定位，投资方向有问题。基本上停留在物理建设层面，只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题，不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题，同时由于缺乏统筹规划和需求分析，没有发挥业主方的主导作用，将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商，最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用，数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策，数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策，没有发挥数据中心建设的应用。我们要总体的来看这个问题。第一是基础设施建设，提供远程的委托式的数据中心服务。还有在这个之上，要建立这个行业这个企业这个政府部门，这个数据标准化，而我们的研究对这个标准化不是单一的，是五项的大体系。还有网上是数据存储，集中存储一些主机的数据仓库，包括空间地理的数据。还有数字数据，管理的源数据。这之上才是业务开发，对企业来讲，有一套。对于公共卫生、社会保障，诚信等等等等，要建设下去。还有可以搞领导决策，数据决策。那么这是数据中心的高层应用。那么这个应用服务要落到实处。那么要协调的完成这些复杂艰巨的建设任务，不但有物理设施，技术资源，要搞统一筹划，要做好统一规划、设计。这是非常自然的现象。非常明显