恒天软件大数据白皮书

大数据的概念

大数据的应用

企业实施大数据面临的挑战恒天软件的大数据解决方案

大数据的概念被更多地理解为利用数据的处理和分析为企业和机构带来价值的模式，特别是涉及到利用和融合传统业务数据以外的数据集带来的创新性的价值提炼手段。

大部分传统企业通常通过两个方面获取数据价值：

1. 整合行业和企业内部的已有的各种数据源，通过集成、分析和挖掘，为业务提供支持和服

务。如百货公司可以利用大数据平台整合支付系统、CRM系统、ERP系统等的数据，打通用户数据，基于用户的基本属性和行为属性进行用户价值分类、交叉销售分析、客户流失分析等。

2. 借助外部数据，包括第三方数据和互联网数据，来实现相关的应用。尤其是互联网数据的方

便获取和低成本，逐渐显示出了它的优势，如证券分析机构通过微博舆论进行的股价预测，零售企业借助对网络新闻数据、社交数据的分析来做舆情的监控和危机公关等。

企业对数据的重视已经到达了前所未有的高度。越来越多的企业家已经认识到，数据是企业最重要的资产之一。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。数据的保存、备份、安全，作为资产的存在被企业所重视。具体来说，大数据的成功运用可以在以下方面给企业带来显著价值：

●产品创新

一方面，可以通过大数据进行市场分析，发现新的市场需求，研发新的产品；另一方面，对已有产品，可以量化地监测产品功能的使用频率、使用方式和使用途径等，从而改进产品的功能和设计，为产品的发展提供有力的支持；

●渠道创新

利用对产品或服务的相似性以及用户相似性的分析，可以针对既有客户进行精准营销，推荐用户可能喜欢的产品或服务，从而降低渠道获取的成本，提高销售额；

●优化决策

大数据分析对正在发生的事实的展现以及对未来趋势的预测，可以有效地辅助企业的决策。同时在执行决策或者活动期间，可以通过监控和量化分析数据，来考察决策的效果以做出实时调整。

●服务创新

对客户提供服务的公司可以利用大数据分析不同个体的消费习惯，通过用户的基本属性和行为属性，如年龄、性别、消费时间、购买量、消费习惯等的组合来划分客户，更精准地给客户群体画像，从而给不同客户提供不同形式、内容和数量的服务。

●风险防范

利用大数据对企业风险指标进行更全面更实时地监控，进一步降低企业风险。如零售行业通过对社交网络进行舆情监控，及时发现品牌负面信息，从而采取有效的应对措施。

●数据策略的制定

●跨业务系统的数据整合●互联网数据的采集

●深入的数据挖掘方法

●快速的业务迭代

如何展现数据挖掘的结果，将其直观的表达给决策层或客户是一个重要的过程。企业内部最常用的就是报表。传统的报表工具依赖于BI，但是其生成方式却不是非常友好，需要业务人员和计算机开发人员协同工作才能生成一定格式的报表。而在当下的敏捷时代信息过剩，快速的变化让这样的方式越来越难以适应，如何高效地迭代报表开发的流程，是大数据背景下值得研究的问题。

恒天软件大数据解决方案

恒天软件数据集成与分析解决方案提供从数据集成到数据分析的一站式解决方案，包括提供咨询、制定数据策略、可定制化的数据集成方案、数据基础设施的实施、数据挖掘服务、报表和可视化开发等。恒天软件的方案是基于开源大数据技术，可横向扩展的一站式解决方案，可支持结构化与非结构化数据的管理与分析，同时实现了可插拔和可定制化的高级数据挖掘算法支持。该解决方案同时具备了高级可视化分析功能，统一报表门户平台可实现多元化的报表展示，高度定制化和丰富数据源支持。

图2 恒天软件数据分析平台

数据中心交换机buffer需求分析白皮书

数据中心交换机 buffer 需求分析白皮书

目录 1引言 (3) 1.1DC 的网络性能要求 (3) 1.2国内OTT 厂商对设备Buffer 的困惑 (4) 1.3白皮书的目标 (4) 2Buffer 需求的经典理论 (5) 2.11BDP 理论 (5) 2.2Nick Mckeown 理论 (6) 2.3经典理论的适用性 (6) 3基于尾丢弃的buffer 需求 (9) 3.1丢包的影响 (9) 3.1.2丢包对带宽利用率的影响 (9) 3.1.3丢包对FCT 的影响 (12) 3.2大buffer 的作用 (13) 3.2.1吸收突发，减少丢包，保护吞吐 (13) 3.2.2带宽分配均匀 (14) 3.2.3优化FCT (15) 3.3DC 内哪需要大buffer (15) 3.4需要多大buffer (17) 3.5带宽升级后，buffer 需求的变化 (19) 3.6 小结 (19) 4基于ECN 的buffer 需求 (21) 4.1ECN 的作用 (21) 4.2ECN 水线设置 (23) 4.3基于ECN 的buffer 需要多大 (24) 5基于大小流区分调度的buffer 需求 (27) 5.1大小流差异化调度 (27) 5.2大小流差异化调度如何实现大buffer 相当甚至更优的性能 (27) 5.3基于大小流差异化调度的buffer 需要多大 (28) 6 总结 (28) 7 缩略语 (29)

1 引言 1.1DC 的网络性能要求近几年，大数据、云计算、社交网络、物联网等应用和服务高速发展，DC 已经成为承载这些服务的重要基础设施。随着信息化水平的提高，移动互联网产业快速发展，尤其是视频、网络直播、游戏等行业的爆发式增长，用户对访问体验提出了更高的要求；云计算技术的广泛应用带动数据存储规模、计算能力以及网络流量的大幅增加；此外，物联网、智慧城市以及人工智能的发展也都对DC 提出了更多的诉求。为了满足不断增长的网络需求，DC 内的网络性能要求主要体现在： ?低时延。随着深度学习、分布式计算等技术的兴起和发展，人工智能、高性能计算等时延敏感型业务增长迅速。计算机硬件的快速发展，使得这些应用的瓶颈已经逐渐由计算能力转移到网络，低时延已经成为影响集群计算性能的关键指标。因此，时延敏感型应用对DC 网络时延提出了更高的要求。目前DC 内，端到端5-10 微秒时延已经成为主流的目标要求。 ?高带宽高吞吐。数据时代的到来，产生了海量的数据，如图1-1。基于数据的应用（如图像识别）的推广，使得网络数据呈爆发式增长，小带宽已经无法满足应用对传输速率的需求。部分应用场景下，带宽成为制约用户体验的瓶颈。高带宽高吞吐对于提升大数据量传输的应用性能有着至关重要的影响。为了应对大数据量传输的应用需求，目前，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网企业的DC 都已经全面部署100GE 网络，阿里巴巴更是规划2020 年部署400GE 网络。图1-1 数据中心内存储的实际数据数据来源：中国IDC 圈

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验，让管理层不再拍脑袋发愁。电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。成都四方伟业软件股份有限公司

大数据在智能交通中的应用

大数据在智能交通中的应用第1章绪论 1.1 论文的研究背景随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危

社会医疗保险数据中心管理平台技术白皮书(20090730)

社会医疗保险数据中心管理平台技术白皮书创智和宇

目录 1简介 (4) 1.1应用背景 (4) 1.2范围 (4) 1.3参考资料 (4) 2系统概述 (5) 2.1医疗保险数据中心管理平台概述 (5) 2.2总体结构图 (5) 2.2.1医疗保险数据中心管理平台的的总体结构 (6) 2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构 (6) 2.2.3医疗保险数据中心管理平台的的网络拓扑结构 (7) 2.3.1数据库内部组成 (7) 2.3.2生产库定义（地市级） (7) 2.3.3交换库定义（地市级） (7) 2.3.4决策分析库（地市级） (8) 2.3.5决策分析库（省级） (8) 2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系 (8) 2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.3与全国联网软件关系 (9) 3业务逻辑的总体设计 (9) 3.1数据抽取建立交换数据库 (9) 3.2数据分析与决策 (9) 3.3数据交换服务 (10) 4系统采用的关键技术 (11) 4.1数据抽取 (11) 4.2增量更新 (11) 4.2.1增量更新实现步骤 (11) 4.2.3 历史数据变化情况记录 (12) 4.3数据展现 (12) 4.4数据传输 (12) 4.4.1数据传输涉及的三大元素及关系 (12) 4.4.2数据传输策略总体设计思路. (12) 4.4.3数据传输策略总体设计方案图 (12) 4.4.4数据传输策略实现概要. (14) 4.4.5打包数据的来源 (14) 4.4.6传输策略的维护 (14) 5系统开发平台和运行平台 (14) 5.1开发平台 (14) 5.2运行平台 (14) 6医疗保险数据中心管理平台功能介绍 (15) 6.1参保情况管理 (16)

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据的主要来源有三类：第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势一：大数据之于智能交通意义重大智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助

华为fusionsphere6.0云套件安全技术白皮书(云数据中心)

华为F u s i o n S p h e r e6.0 云套件安全技术白皮书(云数据中心) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

华为FusionSphere 云套件安全技术白皮书（云数据中心）文档版本发布日期 2016-04-30 华为技术有限公司

华为FusionSphere 云套件安全技术白皮书 (云数据中心) Doc Number:OFFE00019187_PMD966ZH Revision:A 拟制/Prepared by: chenfujun ; 评审/Reviewed by: huangdenghui 00283052;zouxiaowei 00348656;pengzhao jun 00286002;youwenwei 00176512;yanzhongwei 00232184 批准/Approved by: youwenwei 00176512 2015-12-29 Huawei Technologies Co., Ltd. 华为技术有限公司 All rights reserved 版权所有侵权必究

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城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。新型智慧城市发展面临挑战数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。一、通过数据汇集加速信息资源整合应用第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。二、通过精准分析提升政府公共服务水平在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。三、通过数据开放助推城市数字经济发展开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

智能交通大数据与云应用解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。什么是交通大数据交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。什么是云分析云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。

互联网数据中心交换网络技术白皮书

互联网数据中心交换网络的设计 1 引言互联网数据中心(internet data center，IDC)是指拥有包括高速宽带互联网接入、高性能局域网络、提供安全可靠的机房环境的设备系统、专业化管理和完善的应用级服务的服务平台。在这个平台上，IDC服务商为企业、ISP、ICP和ASP等客户提供互联网基础平台服务以及各种增值服务。作为业务承载与分发的基础网络系统，就成为IDC平台的动脉。随着中国IDC产业不断发展和业务需求多样化，基础网络逐步发展出一套相对比较通用和开放的方案架构。 2 当前主要的IDC基础网络架构虽然各IDC机房各有度身定制的业务需求，网络设计也有各自的关于带宽、规模、安全和投资的考虑因素，但最基本的关注点仍然集中在高可靠、高性能、高安全和可扩展性上。 2.1 通用的IDC架构在整体设计上，层次化和模块化是IDC架构的特征，如图1，这种架构设计带来了整体网络安全和服务部署的灵活性，给上层应用系统的部署也提供了良好的支撑。图1IDC层次化&模块化设计架构分区结构采用模块化的设计方法，它将数据中心划分为不同的功能区域，用于部署不同的应用，使得整个数据中心的架构具备可伸缩性、灵活性和高可用性。数据中心的服务器根据用户的访问特性和核心应用功能，分成不同组，并部署在不同的区域中。由于整个数据中心的很多服务是统一提供的，例如数据备份和系统管理，因此为保持架构的统一性，避免不必要的资源浪费，功能相似的服务将统一部署在特定的功能区域内，例如与管理相关的服务器将被部署在管理区。分区结构另一个特点是以IDC的客户群为单位进行划分，将具体客户应用集中在一个物理或逻辑范围内，便于以区域模块为单位，提供管理和其它增值服务。层次化是将IDC具体功能分布到相应网络层、计算层和存储层，分为数据中心前端网络和后端管理等。网络本身根据不同的IDC规模，可以有接入层、汇聚层和核心层。一般情况下，数据中心网络分成标准的核心层、汇聚层和接入层三层结构。1）核心层：提供多个数据中心汇聚模块互联，并连接园区网核心；要求其具有高交换能力和突发流量适应能力；大型数据中心核心要求多汇聚模块扩展能力，中小型数据中心共用园区核心；当前以10G 接口为主，高性能的将要求4到8个10GE端口捆绑。2）汇聚层：为服务器群（server farm）提供高带宽出口；要求提供大密度GE/10GE 端口，实现接入层互联；具有较多槽位数提供增值业务模块部署。3）接入层：支持高密度千兆接入和万兆接入；接入总带宽和上行带宽存在收敛比和线速两种模式；基于机架考虑，1RU 更具灵活部署能力；支持堆叠，更具扩展能力；上行双链路冗余能力。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据在智能交通中的应用与发展

大数据在智能交通中的应用与发展发表时间：2018-11-02T15:18:46.880Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：王钢 [导读] 来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。王钢浙江浙大中控信息技术有限公司浙江杭州 310051 摘要：随着大数据和人工智能的不断发展和深入，各行各业都想通过大数据的方法，来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。关键词：智能交通系统，大数据，发展方向在交通行业当中的大数据应用，主要是针对在智能交通领域方面的大数据技术应用，当前具备的交通基础设施已经相对比较完善，通过使用大量的先进设备和技术，产生了海量的交通数据资源，通过深入的挖掘和分析这些海量的数据资源，能够有效促进交通行业的不断发展。 1 智能交通系统内涵分析智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS），主要是指借助计算机技术和信息数据传输技术，能对交通运行过程进行科学化的管理和指挥，在管理机制建立过程中，要对人员因素、车辆因素、道路环境因素等进行全方位考量和判定。为了保证交通管理的高效性，将技术和管理体系融合在一起，确保交通管理系统的多元化发展。在智能交通系统建立和运行过程中，智能交通管理模块、智能信息管理模块、智能公共交通模块、车辆管理模块以及电子收费和应急管理模块是研究的重点。 2 大数据在智能交通中的应用大数据技术能够优化智能交通系统结构体系及其架构。因此，对于 C/S 架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。 2.1车辆检测技术车辆检测技术大多被应用于 ETC 车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。如今，ETC 车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。简而言之，当代智能化 ETC 车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。 2.2 图像抓拍识别技术从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。只要有车辆途经 ETC 车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。 2.3自动车辆识别技术自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入 OBU 中。 3 大数据在智能交通发展中的前景 3.1加强对个人信息的保护信息时代，不管是人们生活中的微不足道的事情，还是教育、卫生等重大决策，都会将相关信息留在信息系统中，如果整合这些信息，就能研究出一个人的生活轨迹，从而暴露个人隐私。交通大数据也涉及到隐私问题，比如车主的行车路径等，因此为了避免个人信息的泄漏，政府需要制定相关的法律法规，依法完善交通信息管理。 3.2改善交通数据收集的多样性中国虽然人口基数庞大，汽车拥有量居世界前列，但在新信息收集方面还有欠缺。在交通信息数据收集上，除了选择传统的收集方法，比如调取交通部门存储的信息之外，还可以调动公众方面的力量，实现数据收集的多样性，并通过丰富数据资源来提高交通数据信息的自动化水平。 3.3提升交通运输系统的效能和交通服务的水平交通部门可以通过网络资源配置和结构优化技术的无缝整合，来协同提高运输系统整体效率，实现工程布局合理化，明确交通信息流通和服务体系分工，真正做到相互配合，优势互补。进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如实时交通信息发布技术和公交运营智能化技术等。 3.4大力发展智能车路协同技术智能车路协同技术将在一段时间引领智能交通的发展方向，这个领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们当前应

数据中心空调系统节能技术白皮书

数据中心空调系统节能技术白皮书目录 1. 自然冷却节能应用 3 概述 3 直接自然冷却 3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: 8间接自然冷却 8 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: 16 2. 机房空调节能设计 17 动态部件 17 压缩机 17 风机 18 节流部件 19 加湿器 19 结构设计 21 冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 21 DX型下送风机组高效后背板设计 22 控制节能 22

主备智能管理 22 EC风机转速控制 23 压差控制管理 23 冷水机组节能控制管理 26 1.自然冷却节能应用概述随着数据中心规模的不断扩大，服务器热密度的不断增大，数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%，而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用，可大幅降低制冷能耗。自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却，直接利用室外低温冷风，作为冷源，引入室内，为数据中心提供免费的冷量；间接自然冷却，利用水（乙二醇水溶液）为媒介，用水泵作为动力，利用水的循环，将数据中心的热量带出到室外侧。自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。直接自然冷却直接自然冷却系统根据风箱的结构，一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器，过滤器上应装配有压差开关，并可以传递信号至控制器，当过滤器发生阻塞时，开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀，可比例调节风阀开度，调节新风比例。该系统根据检测到的室外温度、室内温度以及系统设定等控制自然冷却的启动与停止。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台白皮书九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

工业大数据驱动智能制造

工业大数据驱动智能制造随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智

能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小

数据中心空调系统节能技术白皮书

数据中心空调系统节能技术白皮书数据中心空调系统节能技术白皮书

目录 1.自然冷却节能应用 (3) 1.1概述 (3) 1.2直接自然冷却 (3) 1.2.1简易新风自然冷却系统 (3) 1.2.2新风直接自然冷却 (5) 1.2.3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: (8) 1.3间接自然冷却 (8) 1.3.1间接自然冷却型机房精密空调解决方案 (8) 1.3.2风冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (12) 1.3.3水冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (15) 1.3.4 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: (16) 2.机房空调节能设计 (17) 2.1动态部件 (17) 2.1.1压缩机 (17) 2.1.2风机 (18) 2.1.3节流部件 (19) 2.1.4加湿器 (19) 2.2结构设计 (21) 2.2.1冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 (21) 2.2.2DX型下送风机组高效后背板设计 (22) 2.3控制节能 (22) 2.3.1主备智能管理 (22) 2.3.2EC风机转速控制 (23) 2.3.3压差控制管理 (23) 2.3.4冷水机组节能控制管理 (26)

1.自然冷却节能应用自然冷却节能应用概述 1.1概述随着数据中心规模的不断扩大，服务器热密度的不断增大，数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%，而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用，可大幅降低制冷能耗。自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却，直接利用室外低温冷风，作为冷源，引入室内，为数据中心提供免费的冷量；间接自然冷却，利用水（乙二醇水溶液）为媒介，用水泵作为动力，利用水的循环，将数据中心的热量带出到室外侧。自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。直接自然冷却 1.2直接自然冷却直接自然冷却系统根据风箱的结构，一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。简易新风自然冷却系统 1.2.1简易新风自然冷却系统 1.2.1.1简易新风自然冷却系统原理简易新风自然冷却系统原理简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器，过滤器上应装配有压差开关，并可以传递信号至控制器，当过滤器发生阻塞时，开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀，可比例调节风阀开度，调节新风比例。