医院数据上云的几点思考及技术准备

医院数据上云的几点思考及技术准备
医院数据上云的几点思考及技术准备

医院数据上云的几点思考及技术准备

摘要医院的局域网数据一直以来几乎都是和外网隔离,但是随着“医疗互联网”时代的到来,我们也需要思考如何将数据得到最大化的利用,并且要兼顾内外网安全的问题,数据到底能不能上云,怎么上云,我们需要做些准备,需要思考几个问题。

关键词局域网数据医疗互联网内外网

作者唐颖单位桂林181医院信息科

1 引言

“互联网+医疗”已经成为国家的指导方向,有人说医疗可以被互联网颠覆,有的人说颠覆不了,无论站在哪个角度考虑,我们都已经达成一个共识,医疗数据对人类是有价值的,但是我们目前远远没有充分利用它们。大数据对于人类的贡献可以减轻无数人的病痛,挽回很多人的生命【1】。

国外很多国家和地方,比如新加坡政府就鼓励对医疗卫生开放数据再利用。2009年美国公布《开放数据创新战略》进一步推动公共数据开放,鼓励经济创新和政府信息透明化【2】。在2015年6月1日《南湖晚报》第四版报道嘉兴一院在全省率先探索“云存储”,建立健康大数据的计划,并且已经有初步的成果。对于医院来说,患者的数据长期以来都在医院的服务器内保存,医院的系统和外部的广域网是基本隔绝的。这种隔离更多的是为了数据安全的考虑。

2 数据上云的几点思考和技术准备

2.1 病历归属权

首先思考的就是病历归属权的问题。从数据归属权来说,客观病历记录(包括门诊病历、住院志、检验报告、影像资料等)都是患者所有。主观病历,是医

护人员在诊疗过程中用自己的医学知识对患者病情的分析和思考的记录(如病程记录、诊断分析等)这部分病历所有权属于医院,因为涉及到患者信息,所有患者有权对其查看和复印的使用权。按照2013《医疗机构病历管理规定》第十条“门急诊病历原则上由患者负责保管住院病例由医疗机构负责保管。我国法律严格要求机构需要妥善保管患者病历,不得损毁、遗弃、非法处理患者病历材料。依据《医疗机构病历管理规定》第18条规定。患者查阅复印病历的权利不受使用目的和理由限制,只要能够证明身份关系,并且不涉及国家秘密和他人隐私情况下,医院都必须为患者或家属代理人等复印病历【3】。

从法律及目前条款下,我们可以清晰的看到,医院需要无偿地并且持续地保存患者的病历,并且患者需要的时候医疗机构也必须满足患者的查阅和复印要求。并且客户病历(影像资料、检验报告)患者是拥有所有权,只要身份证明确凿,患者可以从医院获取数据并且拥有数据所有权。

2.2 数据为何要上云

数据为何要上云,这个问题值得我们思考。我们就以PACS究竟是什么”Picture Archiving and Communication Systems“基本上已经道出PACS的核心,存储问题是PACS系统比较核心的内容。但是对PACS 存储管理和维护中我们费尽心机、用了各式各样的技术、各种各样的策略。当我们运行几年后总是还是这样那样的问题。硬件老化换代问题、空间扩容问题、异地灾备问题等等。一系列的挑战搞得信息中心应接不暇。既然历史数据有长期的检索需求,我们将数据放在云端也未尝不可。将PACS数据同步到云存储有以下几个好处:1、帮助降低存储的整体运维成本,同时兼顾远程灾备需求。云存储本身维护非常简单,基本上只需要使用而不操心维护,对医院来说也是一个云端数据灾备中心。2、

便于患者和医生方便调研。云存储对于跨地域的访问支持的比较全面,PCweb 端和移动端都可以方便调阅云端数据。3、便于后期做大数据挖掘与分析。对于医院来说,大量的数据存储都是压力巨大,更无暇顾及数据挖掘分析了,但是在云存储端就不一样了,强大的后端平台可以方便的进行大数据挖掘分析。比如阿里云就内置ODPS数据挖掘引擎。数据上云是以患者为中心的一种服务意识的体现。患者就是去外地或者国外就医,影像数据都能方便的调阅出来。对于医院来说,它更大的意义是建立医院云端的大数据中心,真正让医院融入”互联网+“时代。

2.3 技术准备

数据上云的技术准备。首先我们需要考虑的是云存储安全问题。医院的数据在局域网中共享使用,安全问题是不得不考虑的问题。为了能够让局域网的PACS 数据顺畅的上云端存储,简单的做法就是部署一个混合云存储网关。这个网关为用户提供了一个控制点,让用户能够很好的控制企业与”云“的连接以及”云“环境中和企业数据中心内应用访问的安全防护。混合云网关的主要功能是将传统的存储协议转换成专用的云存储协议和API。以前,公有云存储只有在和应用定制集成之后才能被访问。现在,通过云存储网关,企业内部存储上的数据就可以与云主机结合使用,当二者相结合时,云存储网关相当于一台特殊的云主机,对外提供SAN或者NAS存储。云主机上的应用程序可以直接将数据写入到存储网关提供的存储卷中,无需做任何开发工作,实现应用与云端存储的无缝集成存储网关也可以部署在本地服务器上,通过网关提供的本地存储卷,客户本地应用可以轻松地与云存储无缝对接。存储网关本身除了提供超大的本地存储卷外,还可以通过缓存来提高性能。用户可以设置一个缓存盘,通过冷热数据交换机制,为

用户需要经常访问的数据提供低延迟的访问性能。利用混合云存储网关,可以将医院内网的PACS数据可以轻松的同步到云存储中,并且还可以解决缓存、安全性、统一管理的问题。

3 总结

随着技术的发展,医院的数据上云已经不是技术问题,安慰永远是相对的,没有绝对。从目前来看方案是可行的,并且业界已经有案例运行良好。随着患者获取自身数据的呼声越来越高,需要做大数据分析准备及灾备已经迫在眉睫。我们需要考虑患者和医院利益及隐私安全问题,以保护隐私并且不违法作为原则来制定一个合理的解决方案。

【1】许德泉,杨慧清。大数据在医疗个性化服务中的应用【j]中国卫生信息管理杂志,2013,10(4):301-304

【2】法国卫生部开放数据委员会报告。全球医疗卫生领域公共数据开放比较【3】姚远志,邓婕,吕群蓉。论病历所有权归属与所有权行使医学与哲学,2013,8(8):89-93

【4】李苗在,混合”云存储“的前景展望。电脑知识与技术,2011,10(7)

数据中心--医疗影像云云安全解决方案

目录 第1章项目建设背景与方案设计原则 (2) 第2章医疗影像云建设需求分析 (2) 2.1云平台的基础安全保障 (2) 2.2云环境下安全责任分类界定 (4) 2.3云环境下引入的特有安全需求 (5) 第3章医疗影像云云安全建设方案 (6) 3.1平台安全架构设计 (6) 3.2医院接入架构设计 (7) 3.2.1前置机接入安全设计 (7) 3.2.2专线接入安全设计 (7) 3.3平台安全区域边界设计 (8) 3.3.1网络接入域 (8) 3.3.2内网业务区 (8) 3.3.3安全管理区 (9) 3.4平台安全设备汇总 (9) 第4章医疗影像云云安全解决方案技术特点 (10) 4.1部署架构 (10) 4.1.1南北向安全服务流 (11) 4.1.2东西向安全服务流 (11) 4.2东西向安全服务设计 (11) 4.2.1安全服务交付形式 (11) 4.2.2安全服务交付内容 (12) 4.3南北向安全服务交付设计 (12) 4.3.1安全接入服务 (12) 4.3.2安全防御服务 (13) 4.3.3应用交付服务 (14)

第1章项目建设背景与方案设计原则 ◆统一规范 遵循在统一的框架体系下,参考国际国内各方面的标准与规范,严格遵从各项技术规定,做好整个医疗影像云系统的标准化设计与部署。 ◆成熟稳定 本次建设方案采用的是成熟稳定的技术和产品,确保能够适应各方面的需求,并满足未来业务增长及变化的需求。 ◆实用先进 为避免投资浪费,方案设计不仅要求能够满足目前业务使用的需求,还必须具备一定的先进性和发展潜力,具备纵向扩增以及平滑横向扩展的能力,以便IT基础架构在尽可能短的时间内与业务发展相适应。 ◆安全可靠 由于医疗影像云属于对医疗系统提供公共服务的云平台,因此针对平台自身业务熟悉,结合国家对云平台的相关建设要求和标准,本次云平台安全体系建设参考和采用以下相关国家标准: 信息系统安全保护等级定级指南(GB/T 22240-2008) 信息系统安全等级保护基本要求(GB/T 22239-2008) 信息系统安全等级保护实施指南(国家标准报批稿) 信息系统安全等级保护测评准则(国家标准报批稿) 信息系统等级保护基本要求-云计算要求-标准草案 第2章医疗影像云建设需求分析 2.1云平台的基础安全保障 云平台的基础安全保障,是云服务方所需承担的基本、必须义务。提供SAAS服务的云

XX云数据中心项目技术方案

云数据中心建设 技术方案及实施、培训方案

目录 1.云数据中心建设项目设计方案 (4) 1.1.项目概述 (4) 1.1.1.深圳市城市轨道交通网络总体架构 (4) 1.1.2.深圳市轨道交通清分中心概况 (4) 1.1.3.深圳市轨道交通AFC系统线网中心(CLC)概况 (5) 1.1.4.4号线已开通线路和系统概况 (5) 1.1.5.本项目工程概况 (5) 1.1.6.本项目AFC系统概况 (6) 1.1.7.三期AFC系统需与以下系统接口: (6) 1.1.8.需求理解及分析 (7) 1.1.8.1.构建云数据中心 (7) 1.1.8.2.业务云化及运维 (8) 1.2.项目建设目标 (8) 1.2.1.建设云数据中心,提供IaaS和PaaS层云服务 (8) 1.2.2.构建云安全防护体系,满足安全等级保护三级要求 (8) 1.2.3.部署云运维管理平台,图形化展示业务运行状况 (8) 1.3.项目设计原则 (9) 1.4.方案设计总体思路 (10) 1.5.总体方案架构设计 (12) 1.5.1.港铁AFC云平台架构设计 (12) 1.5.2.新建云数据中心架构设计 (12) 1.6.详细设计方案 (15) 1.6.1.云管理平台设计方案 (15) 1.6.1.1.云管理平台架构设计 (15) 1.6.1.2.IaaS层服务设计 (21) 1.6.1.3.PaaS层服务设计 (30) 1.6.2.网络资源池设计方案 (31) 1.6.2.1.网络资源池总体架构设计 (31) 1.6.3.计算资源池设计方案 (34) 1.6.3.1.计算资源池需求 (34) 1.6.3.2.存储资源池需求 (36) 1.6.3.3.计算资源池总体架构设计 (36) 1.6.3.4.计算资源池容量规划设计 (36)

云计算数据中心基础知识考试题

一、单选题(50): 1、(A)是中国电信依托电信级的机房设备、高质量的网络资源、系统化的监控 手段、专业的技术支撑,为客户提供标准机房环境、持续安全供电、高速网络接入、优质运行指标的设备托管以及相关增值服务,并向客户收取相应费用的一项业务。 A、互联网数据中心(IDC) B、互动电信(ITV) C、专线出租 D、企业邮箱(Mail) 2、网络监测中常用的ping命令使用的是什么协议(B) A、IGMP B、ICMP C、ARP D、RIP 3、使用户可就近取得所需内容,解决 Internet网络拥挤的状况,提高用户访问 网站的响应速度,的系统叫做(D),它能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 A、负载均衡系统 B、流量监控系统 C、DPI系统 D、CDN系统 4、(C)是一项协助确保信息安全的设备,会依照特定的规则,允许或是限制传 输的数据通过。防火墙可以是一台专属的硬件也可以是架设在一般硬件上的一套软件。 A、入侵检测 B、病毒网关 C、防火墙 D、流量清洗 5、下面不是服务器使用操作系统的是(B) A、Windows Server 2003、Windows 2008 Server B、Andorid、Symbian、BlackBerryOS、windows mobile C、LINXU 、Centos 、SUSlinux D、UNIX、freebsd 6、每个子网有不多于58台计算机,最合适的子网掩码为( A ) A.255.255.255.192 B.255.255.255.248 C.255.255.255.0 D.255.255.255.240 7、以下常用windows命令中,用来检测TCP/IP网络连通性的是(D) A.Ipconfig B. ARP C.tracert D.ping 8、按照网络的覆盖范围进行网络分类可以将网络分为:(A) A. 广域网、城域网和局域网 B. 内联网、外联网和国际互联网 C. 公用网和专用网 D. 公用数据网、数字数据网和综合业务数据网

点云数据处理

c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术,在网上搜了一下,特存此以备后用~ */ #include #include #include using namespace std; i nt main(){ char buffer[256]; ifstream myfile ("c:\\a.txt"); ofstream outfile("c:\\b.txt"); if(!myfile){ cout << "Unable to open myfile"; exit(1); // terminate with error } if(!outfile){ cout << "Unable to open otfile"; exit(1); // terminate with error } int a,b; int i=0,j=0; int data[6][2]; while (! my() ) { my (buffer,10); sscanf(buffer,"%d %d",&a,&b); cout<头文件读:从外部文件中将数据读到程序中来处理对于程序来说,是从外部读入数据,因此定义输入流,即定义输入流对象:ifsteam in就是输入流对象。这个对象当中存放即将从文件读入的数据流。假设有名字为my的文件,存有两行数字数据,具体方法:int a,b; ifstream infile; in("my"); //注意文件的路径infile>>a>>b; //两行数据可以连续读出到变量里in() 如果是个很大的多行存储的文本型文件可以这么读:char buf[1024]; //临时保存读取出来的文件内容string message; ifstream infile; in("my"); if(in()) //文件打开成功,说明曾经写入过东西{ while(in() && !in()) { memset(buf,0,1024); in(buf,1204); message = buf; ...... //这里可能对message做一些操作cout< #i nclude #i nclude using namespace std; //////////////从键盘上读取字符的函数void read_save(){ char c[80]; ofstream outfile("f1.dat");//以输出方工打开文件if(!outfile){ cerr<<"open error!"<=65&&c[i]<=90||c[i]>=97&&c[i]<=122){//保证输入的字符是字符out(c[i]);//将字母字符存入磁盘文件

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点(特性或特征)以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此,本文作者已经或将要作专文论述,在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义,大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式;通过这种模式,共享的软硬件资源和信息,可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看,大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来,已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合,也有14年之久。再者,从各地纷纷建设大数据产业园可以看出,中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT,而大数据则改变了业务。当然,大数据必须有“云”作为基础架构,才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO(Chief Information Officer,首席信息官——一种新型的信息管理者)等所关注的技术层;而大数据则是CEO(Chief Executive Officer,首席执行官)所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常,人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础,而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力;而另一方面,由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时,因而就更加需要云计算去加以处理。所以,二者之间的关系是相辅相成的。

云安全建设思路

云计算已经成为当前IT巨头建设的重点,而其快速推进过程中频繁发生的安全故障,让人们对云计算安全不无担忧。若不能为云计算架构加入更强大的安全措施来确保其安全性,将会对用户数据以及与数据相关的人带来安全和隐私风险。 云计算环境下的安全问题分析 1.云计算已经成为当前IT巨头建设的重点 在云计算进行得如火如荼的今天,众多IT巨头开始投入到云计算的建设之中,包括亚马逊、IBM、Google、微软等都陆续推出了云计算服务,以求在这个影响未来IT应用模型的市场中找到自己的位置。比较知名的云计算服务有: ●亚马逊的在线存储服务(S3)。S3服务对新型企业和用户的强大吸引力在于这项服务能够与 亚马逊的其它在线服务联系在一起,如弹性的云计算和亚马逊的SimpleDB服务。使用这三项服务,新型企业能够节省大量的存储开支,并且可能节省客户的时间和金钱; ●Google正式宣布Google Apps Marketplace开始运营。Google Apps软件应用商店包括了Gmail、 Docs、Sites和Calendar等应用,通过这种免费商店吸引用户选择Google产品,截止到目前已经吸纳了2500多万用户; ●继Windows Azure操作系统和云计算数据库SQL Azure开始收费后,微软近期宣布,Windows Azure平台AppFabric也将投入商用。从2010年4月9日开始,全球用户都可以购买 AppFabric用以实现云计算和云计算应用程序的轻松通信。 2.云计算服务发展过程中的安全事故 在云计算快速推进的过程中,安全故障也频繁发生,包括亚马逊、Google、微软等都没能幸免。比较严重的有: ●2008年7月,亚马逊在线计算服务的主要组件简单存储服务(S3)发生故障,整个系统宕机 时间超过6小时,使用亚马逊服务的一些网站,例如网络照片和视频提供商SmugMug也报告了这个故障,这家网站存储在S3服务中的大量照片和视频都无法访问。在那年更早些时候,Amazon也曾遭遇罕见问题,美国地区服务器无法访问,时间持续约两小时; ●2009年12月,亚马逊基于云计算的EC2(弹性计算云)服务在一个星期里发生了两起事故: 一起是僵尸网络引起的内部服务故障,另一起是在弗吉尼亚州的一个数据中心发生的电源故障; ●2009年9月份,Google的Gmail服务先后发生2次宕机事件导致用户无法访问邮件系统, Google News服务也发生中断,而这种安全事故在整个2009年已经先后出现了超过5次; ●2010年2月25日,由于一个备份数据中心发生故障,谷歌应用开发者服务Google App Engine (谷歌应用引擎)宕机,对很多谷歌客户造成了影响;

私有云数据中心建设与运营技术方案

VMware私有云数据中心建设与运营 技术方案

目录 1概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2现状分析 (5) 1.2.1数据中心环境现状 (5) 1.3需求分析 (8) 1.3.1数据中心基础构架分析 (8) 2VMware云计算数据中心服务调配解决方案概述 (10) 2.1方案概览 (10) 2.2功能特性 (14) 2.3典型应用场景 (16) 3云计算数据中心服务调配解决方案技术详解 (19) 3.1业务组成元素 (19) 3.1.1蓝图 (19) 3.1.2业务组和用户 (20) 3.1.3基于角色用户授权 (20) 3.1.4资源预留 (21) 3.1.5计费 (21) 3.1.6共享基础架构的管理 (22) 3.1.7机器资源的生命周期 (23) 3.2构成组件 (24) 3.3主要功能 (27) 3.3.1统一的IT服务目录 (27) 3.3.2基础架构服务调配 (28) 3.3.3应用服务调配 (40)

3.3.4XaaS–以服务的形式提供任何服务 (46) 3.4服务调配方法论与规划设计 (53) 3.4.1服务调配方法论 (53) 3.4.2服务的调配管理 (56) 3.4.3服务设计和开发管理 (59) 3.5规划设计 (63) 3.5.1基础架构服务调配规划 (63) 3.5.2应用服务调配规划 (80) 4VMware云计算数据中心运维管理解决方案概述 (82) 4.1概述82 4.2主要价值 (86) 4.3功能特性 (89) 4.4解决方案技术详解 (92) 4.4.1运维可见性与性能管理 (92) 4.4.2典型应用场景 (99) 4.4.3变更、配置与合规性管理 (119) 4.4.4性能监控、分析与告警 (122) 4.4.5应用依赖关系映射 (132) 4.4.6运维方法论与规划建议 (140) 4.4.7运维方法论 (140) 4.4.8规划建议 (154) 5VMware网络虚拟化解决方案概述 (163) 5.1方案概览 (163) 5.2主要价值 (167) 5.3典型应用场景 (168) 6VMware网络虚拟化解决方案技术详解 (170) 6.1基本组件 (170) 6.2工作原理 (173) 6.3主要功能 (175)

云计算数据中心基础知识考试题(完整资料).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 一、单选题(50): 1、(A)是中国电信依托电信级的机房设备、高质量的网络 资源、系统化的监控手段、专业的技术支撑,为客户提供标准机房环境、持续安全供电、高速网络接入、优质运行指标的设备托管以及相关增值服务,并向客户收取相应费用的一项业务。 A、互联网数据中心(IDC) B、互动电信(ITV) C、专线出租 D、企业邮箱(Mail) 2、网络监测中常用的ping命令使用的是什么协议(B) A、IGMP B、ICMP C、ARP D、RIP 3、使用户可就近取得所需内容,解决Internet网络拥挤的状 况,提高用户访问网站的响应速度,的系统叫做(D),它能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 A、负载均衡系统 B、流量监控系统 C、DPI系统 D、CDN系统 4、(C)是一项协助确保信息安全的设备,会依照特定的规 则,允许或是限制传输的数据通过。防火墙可以是一台专属的硬件也可以是架设在一般硬件上的一套软件。

A、入侵检测 B、病毒网关 C、防火墙 D、流量清洗 5、下面不是服务器使用操作系统的是(B) A、Windows Server 2003、Windows 2008 Server B、Andorid、Symbian、BlackBerryOS、windows mobile C、LINXU 、Centos 、SUSlinux D、UNIX、freebsd 6、每个子网有不多于58台计算机,最合适的子网掩码为( A ) A.255.255.255.192 B.255.255.255.248 C.255.255.255.0 D.255.255.255.240 7、以下常用windows命令中,用来检测TCP/IP网络连通性的 是(D) A.Ipconfig B. ARP C.tracert D.ping 8、按照网络的覆盖范围进行网络分类可以将网络分为:(A) A. 广域网、城域网和局域网 B. 内联网、外联网和国际互联网 C. 公用网和专用网 D. 公用数据网、数字数据网和综合业务数据网 9、IP地址的主要类型有(D) A、2种 B、3种 C、4种 D、5种 10、以下哪个是正确的IPV6地址(D)

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法,希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展,三维点云数据技术得到广泛的应用。但是,受到设备的影响,数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样,已经成为一种新的资产类别,大数据战略也已上升为一种国家意志,大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时,其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上,发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月,美国政府发布《大数据研究和发展倡议》,把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面,投资2亿美元发展大数据,用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月,日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略,发布“新ICT计划”,重点关注大数据研究和应用;2013年1月,英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时,欧盟也启动“未来投资计划”,总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上,美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出,2012年全球大数据市场产值为63亿美元,预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机,传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场,比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台,甲骨文公司的OracleNoSQL数据库,微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案,EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国,政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分,而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与大数据密切相 关;2012年12月,国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中,管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月,广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外,中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元,未来5年的复合增长率达51(4%,市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪,阿里巴巴、百度、腾

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的,虽然总这样说,但有谁知道云计算和大数据之间的关系,我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识,那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系: 首先,云计算是提取大数据的前提。 信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次,云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中,重点需过滤出两大类,一是大量存储着的临时信息,几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据,价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次,云计算可高效分析数据。 数据分析阶段,可引入公有云和混合云技术,此外,类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。最后,云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策,通过将软件即服务应用于云平台中,可将可用

集团云数据中心基础网络-详细规划设计

集团云数据中心基础网络详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案,将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等,以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T 22239-2008) 《信息系统灾难恢复规范》(GB/T20988-2007) 《OpenStack Administrator Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack High Availability Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack Operations Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack Architecture Design Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/)

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活,但同时也要重视环境问题,这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外,还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构(企业)手中,而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构(特别像银行这样持有敏感数据的商业机构)对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务,无论其技术优势有多强,都

云数据中心安全规划设计

云数据中心安全规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2安全 (3) 2.1信息安全背景 (3) 2.2工作方法说明 (3) 2.3集团安全目标 (5) 2.4集团安全体系功能服务组件框架 (8) 2.5集团云安全规划路线 (30)

1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案,将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等,以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T 22239-2008) 《信息系统灾难恢复规范》(GB/T20988-2007) 《OpenStack Administrator Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack High Availability Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack Operations Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/) 《OpenStack Architecture Design Guide》(https://www.360docs.net/doc/c611236182.html,/)

云数据中心设计方案

云数据中心设计方 案

云数据中心设计方案 李万鸿 -2-25 云计算是大势所趋,选择合适的硬件和软件建立云数据中心是非常重要的,下面是一个非常详细的云数据中心设计方案。 1.云数据中心架构设计 学校云数据中心架构图 云数据中心包括Iaas、Paas、Saas三层服务,云数据中心既是一个企业云,也能够对外提供服务,学校还能够使用别的公有云如阿里云,形成混合云。 1). SaaS:提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,用户能够在各种设备上经过客户端界面访问,如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等等,实现智慧校园产品及学校

现有产品等给用户使用。 2). PaaS:主要提供应用开发、测试和运行的平台,用户能够基于该平台,进行应用的快速开发、测试和部署运行,它依托于云计算基础架构,把基础架构资源变成平台环境提供给用户和应用。为业务信息系统提供软件开发和测试环境,同时能够将各业务信息系统功能纳入一个集中的SOA平台上,有效地复用和编排组织内部的应用服务构件,以便按需组织这些服务构件。典型的如门户网站平台服务,可为用户提供快速定制开发门户网站提供应用软件平台,用户只需在此平台进行少量的定制开发即可快速部署应用。提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具(例如Java,python, .Net等)开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置;能够使用Kubernetes、Docker容器完成应用系统的部署和管理。提供统一登录、权限、门户、数据中心、数据库等服务,实现容器管理、自动化部署、自动化迁移、负载均衡、弹性计算、按需分配、应用统计、性能检测、API接口、数据交换等功能。 3). IaaS:提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用,包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源,用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。Iaas层是

云数据中心基础环境-实施方案

云数据中心基础环境 实施方案

目录 第一章施工组织 (7) 1.1 施工指导思想 (7) 1.2 总体施工顺序 (7) 1.3 确保工程的技术措施 (7) 1.4 施工进度计划 (9) 1.4.1 技术准备 (10) 1.4.2 资源准备 (10) 1.4.3 施工现场准备 (11) 1.4.4 施工界面划分 (12) 1.4.5 确保工期的技术组织措施 (12) 第二章施工安装 (19) 2.1 综合布线工程安装 (19) 2.1.1 工作区子系统安装 (19) 2.1.2 水平区子系统安装 (20) 2.1.3 管理子系统安装 (22) 2.1.4 干线子系统安装 (24) 2.1.5 设备室子系统安装 (26) 2.1.6 系统测试 (27) 2.1.7 工程验收 (29) 2.2 电气系统安装 (32) 2.2.1 施工准备 (32) 2.2.2 施工工序 (33) 2.2.3 施工工艺 (34) 2.3 桥架管路安装 (45) 2.3.1 材料的搬运、检查和保管 (45) 2.3.2 敷设前的准备工作 (45) 2.3.3 桥架安装工艺要求 (46) 2.3.4 管路安装工艺要求 (47) 2.4 线路敷设 (49) 2.4.1 缆线的搬运、检查和保管 (49) 2.4.2 缆线敷设前的准备工作 (49) 2.4.3 缆线敷设工艺要求 (50) 2.5 系统调试 (52)

2.5.1 调试阶段的现场管理组织 (52) 2.5.2 系统调试的实施步骤 (53) 2.6 项目试运行 (54) 2.6.1 试运行准备 (54) 2.6.2 项目试运行实施 (56) 2.7 工程验收 (56) 2.7.1 验收方式 (56) 2.7.2 中间验收 (56) 2.7.3 单体设备验收 (56) 2.7.4 子系统功能验收 (57) 2.7.5 系统验收标准 (57) 2.7.6 系统竣工交付验收 (57) 2.7.7 工程质量检查、验收 (58) 第三章项目管理 (58) 3.1 概述 (58) 3.2 项目依据 (59) 3.3 项目管理目标 (60) 3.4 项目管理内容 (60) 3.5 项目组织体系 (61) 3.5.1 项目组织机构 (61) 3.5.3 项目智能分工 (62) 3.5.4 项目部职责 (63) 3.5.5 项目管理制度 (64) 3.5.6 项目经理工作职责 (67) 3.5.7 专业工程师主要工作职责 (70) 3.5.8 行政文员主要工作职责 (70) 3.5.9 项目管理人员素质 (71) 3.6 质量体系 (71) 3.6.1 公司质量体系构成 (71) 3.6.2 公司质量体系运行状况 (72) 3.6.3 质量控制体系的运行 (73) 3.7 质量管理 (77) 3.7.1 建立智能化系统工程项目的质量管理体系 (77) 3.7.2 技术支持、技术督导 (77) 3.7.3 项目计划 (78) 3.7.4 项目实施跟踪 (78)

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年,随着新技术的出现和发展,尤其是云计算技术的出现,以及大数据的运用,对网络技术带来了革命的转变,学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中,改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题:建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标,将云计算技术合理运用到机房建设中,合理、高效地完成实践教学,解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计,使学生合理将云技术和大数据运用进行,全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力,得到软件工程的综合训练,提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料,一般在5 篇以上; 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计,锻炼学生的分析、设计能力,培养学生对软件文档规范的书写能力; 3、以机房建设业务为背景,通过调研、分析现有的模式,建立系统模型; 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构; 5、撰写设计说明书; 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是:利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力,延长机房维护周期,加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程,包括使用的技术手段,如何进行网络布局,机群的分布,网络的模式和和架构等; 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份,(字数控制在1500-2500 范围,最后打印和提交电子文档)内容包括:

1)封面 2)序言 3)可行性分析,包括学校机房存在的问题,云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4)项目开发计划 5)详细设计方案以及架构, 8)参考文献、设计总结等。

智慧城市云数据中心建设技术方案

第一章、智慧城市云数据中心建设目标 根据《国家电子政务“十二五”规划》(中办发〔2006〕18号)等文件,以智慧城市建设总体思路为指导,建设智慧城市云数据中心,实现统一建设、统一管理、统一使用,为智慧城市和全市(县、区)各部门的业务应用系统提供统一的机房空间、网络资源、存储灾备、安全保障和运维服务,实现信息基础资源互通共享,从底层来联系整个政府机构内外的异构系统、应用、数据库资源等,打通各个职能部门间的“信息孤岛”,满足社会服务与管理,共享基础数据库、协同办公、行政审批与处罚、智慧城管、智慧社区等应用以及其他职能部门之间无缝的共享和交换数据的需要,实现相关部门的资源共享,提升政府的行政效率。 1.1、建设统一云数据中心 作为电子政务统一的基础资源平台,包括:网络资源、计算资源、存储资源等,并对基础资源进行池化,使各部门各单位的用户可以灵活的共享和按需分配。 1.2、建设电子政务外网应用的云计算PAAS平台 作为全市(县、区)电子政务统一的基础资源平台,不仅需要提供IAAS层的基础设施,还能够对上层基于SOA架构的电子政务类应用进行一定的能力支撑,包括基本的数据库、中间件等通用的基础软件资源和电子政务类公共组件类的软件资源。各部门各单位不仅可以共享PAAS层资源,而且可以在PAAS平台的基础上,简单、快速的开发不同功能类的电子政务类应用。

1.3、建立统一高效的运维管理平台 建立基础资源平台的统一运维管理体系,对机房基础设施、IT设备、虚拟机、数据库以及上层应用软件等资源进行统一的检测、动态调度和自动化控制管理,简化运维管理的流程和人工操作,提高基础管理平台的运维效率,降低云数据中心运行成本。1.4、建立统一的安全保障体系 按照国家政务外网统一安全规划,参照等级保护的基本要求,建立统一的政务外网安全保障体系,加强安全管理、统一安全策略、统一标准规范,保障政务外网云数据中心和政务业务系统安全可靠运行。

数据处理点云处理

非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模

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