康美之恋上线大健康平台初现

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1 康美之恋上线大健康平台初现

5月7日，康美之恋（https://www.360docs.net/doc/6811651738.html, ）大健康平台正式上线。从康美商城到康美之恋，康美电商完成了从垂直型电商到平台型电商的战略转移。

“我们不满足于做一个简单垂直型的医药电商，康美商城只是我们康美之恋健康云战略的一部分”，康美电商相关负责人解释道，“康美之恋健康云战略就是要打造集‘网上药店’、‘健康管理’和‘虚拟医院’功能为一体的大健康平台。” 话音刚落，康美之恋就已正式上线，主要经营中西药品、医疗器械、营养保健、参茸贵细、养生茶饮、绿色食品、特色食材和生活护理等，基本涵盖了所有医疗健康类产品。与此同时，康美商城也作为一个商家的形式，整体迁移到了康美之恋上，同时进驻该平台的还有清谷新禾等其他品牌。

“现阶段整个医药电商运营混乱、一盘散沙，价格混乱、假冒伪劣等问题层出不穷，最终受害的还是我们的消费者”，该负责人强调，“行业需要一批领头羊，共同积极营造一个健康有序的生态环境，而康美有这个实力和能力去做这件事”。 “康美之恋健康云是一个开放的平台，不只是康美商城，其他的商家和品牌我们也都欢迎来到这个平台上进行有序竞争，促进平台的良性发展”。此刻康美药业多年沉淀下来的供应链和行业影响力正发挥着强大的作用。平台开放的消息一经流出，迅速吸引了大量的供应商的关注，纷纷表示要入驻。目前康美之恋经营品牌已有数百个，SKU 已达数万。

值得注意的是，随着康美之恋上线的还有“1亿元红包”活动，康美之恋大手笔投入1亿元为消费者让利，战略意图也不言而喻：通过大幅度的优惠和促销短期内树立品牌，快速提高市场占有率。这也是电商常用的最为有效的手段，康美之恋背靠康美药业的资金和政策支持优势开始凸显。

从康美商城到康美之恋健康云平台是一种蜕变，也是一种升华，我们也期待有这样一个集“网上药店”、“健康管理”和“虚拟医院”功能为一体的大健康平台，能造福更多消费者，让更多人收益。

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的

数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

医疗健康大数据分析平台与智能服务可行性研究报告

医疗健康大数据分析平台与智能服务项目可行性研究报告

目录第一章项目概述....................................................................................................... I 1.1. 项目名称.. (9) 1.2. 项目建设单位及负责人、项目责任人 (9) 1.3. 可行性研究报告编制单位 (9) 1.4. 可行性研究报告编制依据 (9) 1.4.1. 国家和省、市政府相关规划和文件 (9) 1.4.2. 国家、省及行业法律法规和政策性文件 (10) 1.4.3. 现行的行业技术质量标准规范 (10) 1.5. 建设目标、规模、内容和建设期 (12) 1.5.1. 建设目标、规模 (12) 1.5.2. 主要建设内容 (13) 1.5.3. 项目建设期 (13) 1.6. 项目总投资及资金来源 (13) 1.7. 经济与社会效益 (13)

1.8. 主要结论与建议 (14) 1.8.1. 主要结论 (14) 1.8.2. 建议 (14) 第二章项目建设单位概况 (16) 2.1. 项目建设单位与职能 (16) 2.1.1. xx省卫生和计划生育委员会基本情况 (16) 2.1.2. 华中科技大学基本情况 ................................................... 错误!未定义书签。 2.2. 项目实施机构与职责 (16) 第三章项目建设的必要性 (17) 3.1. 项目提出的背景和依据 (17) 3.2. 现有信息系统装备和信息化应用状况 (17) 3.2.1. xx省卫和计划生育委员会项目完成情况 (17) 3.2.2. 华中科技大学项目完成情况 (18) 3.2.3. 数据中心基本建设 .......................................................... 错误!未定义书签。 3.2.4. 网络基本架构 (18) 3.2.5. 标准与规范 (19) 3.2.6. 平台信息采集的内容....................................................... 错误!未定义书签。 3.3. 目前存在的主要问题和差距 (21) 3.4. 项目建设的意义 (22) 3.5. 项目建设的必要性 (22) 3.5.1. 促进健康中国发展所需 (22)

健康大数据分析报告

2015年12月出版

正文目录 1、医疗行业市场空间广阔，互联网医疗方兴未艾 (4) 1.1、医疗行业发展空间广阔 (4) 1.2、互联网医疗方兴未艾 (7) 2、对接医院与患者的互联网医疗平台有望闭环 (11) 2.1、互联网医疗具有7 大类别，其闭环需构建三大要素 (11) 2.1.1、互联网医疗具有7 大类别 (11) 2.1.2、互联网商业模式的闭环需要从三大要素的构建着手 (12) 2.2、我国医疗服务的特点决定医院成为最好的流量入口 (13) 2.2.1、医生资源成为互联网医疗流量导入的关键 (13) 2.2.2、对接公立医院是卡位医生资源的关键 (15) 2.3、对接医院与患者的互联网医疗平台具有强用户粘性 (16) 2.3.1、医疗资源配置不合理是看病难与看病贵的核心原因 (16) 2.3.2、对接医院与患者的模式将成为优化医疗资源配置重要手段 (18) 2.3.3、第三方平台有望形成对医疗资源的广泛覆盖 (20) 2.4、分级诊疗将推动互联网医疗平台模式落地 (21) 2.4.1、分级诊疗势在必行 (21) 2.4.2、政策与技术双重推动，第三方互联网平台运营分级诊疗将成趋势 (23) 2.5、健康大数据运营打开互联网医疗长期价值空间 (25) 2.5.1、健康大数据价值巨大，亟待挖掘 (25) 2.5.2、我国健康大数据融合开始启动 (28) 2.5.3、平台模式成为转型数据运营的最优路径 (29) 3、由提供产品到数据运营，医疗信息化厂商涅槃 (31) 3.1、医疗信息化厂商具有与医院连接形成平台的优势 (31) 3.2、把握具有综合产品能力与跨区域优势的医疗信息化龙头 (34) 4.3、美国价值医疗促进健康大数据应用 (36) 4.3.1、Athenahealth 打通健康大数据运营获得高估值 (39) 4.3.2、Practice fusion：数据运营的典型 (41) 5、主要公司分析 (42) 5.1、创业软件：向健康大数据运营平台转型 (42) 5.2、万达信息：建立健康大数据运营平台 (43) 5.3、卫宁软件：医院信息化高速扩张，B2B2C 战略转型互联网医疗 (44) 5.4、银江股份：通过社区医疗和健康管理O2O 变现 (45) 5.5、海虹控股：医保资源优势显著，PBM 模式的最佳标的 (45) 5.6、延华智能：以城市级医疗数据平台打造健康管理闭环 (46) 5.7、万方发展：覆盖医院数量有望快速提升 (47) 5.8、东华软件：互联网医疗生态体系蓄势 (48) 6、健康大数据行业投资结论 (49) 6.1、边界扩张和衍生产业的发展推动健康服务产业10 万亿空间 (49) 6.2、医改不断推进，大数据发展行动纲要出台打消数据运营的政策疑虑 (49) 6.3、健康大数据运营具有生态化特征，是互联网医疗最具前景的方向 (50) 6.4、第三方平台有望成为健康大数据运营的主流模式 (50) 6.5、医疗信息化厂商占据关键入口，转型健康大数据运营平台具有天然优势 (51)

医疗健康大数据应用实例与系统资料

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司（International DataCorporation，IDC）的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB（1 ZB≈1 021 byte），并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战[2]。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume（数据规模巨大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（数据产生的数据非常快）、Veracity（分析结果取决于数据准确性）、Value（大数据一般包含非常重要的价值）[3]。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值[4]。医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈[5]等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院（Institute of Medicine，IOM）的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会[6]。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断；更精确地预测治疗方案的成本与疗效；整合病人基因信息进行个性化治疗；分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发[7]。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理；CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗；CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识 2.1 大数据处理方法根据麦肯锡全球研究院2011年的报告，适合大数据的处理技术包括：关联规则学习、分类、聚类分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、回归、信号处理、仿真、可视化[8]等。其中，关联规则学习是挖掘各个变量间有趣的关系，比如在零售中发现经常被一起买的商品，便于促销；分类是通过训练已有的数据集来有效识别新的数据，比如预测用户的购买行为；聚类分析是按数据相似程度将整个数据集分为多个小规模的数据集；数据融合是将多个数据源的信息整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息；机器学习是一类算法的总称，关注设计算法自动识别数据中的复杂模式；自然语言处理关注计算机与自然语言的联系，帮助计算机识别人类语言；回归是一组统计算法，用来判断因变量与自变量的关系，以帮助预

可视化商业智能大数据分析平台整体解决方案

可视化商业智能大数据分析平台建设方案

目录第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer） (4) 2.2.2数据集市（Data Mart Layer） (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)

4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)

医疗健康大数据服务平台技术架构

医疗健康大数据服务平台技术架构医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45 收藏分享医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。图医疗健康大数据服务平台总体架构如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。其中层功能如下： 1、展现层负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。 2、服务层

服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。 3、资源层资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。其中：物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。本层将提供关系数据库系统、非关系数据库、数据仓库等多种类型的数据管理系统。虚拟化数据管理平台采用虚拟化技术对所有物理资源进行封装，对上层提供各种虚拟化资源。对内部，虚拟化数据管理平台通过异构式数据集成与管理、虚拟化资源调度、数据划分、负载均衡、实时备份监控、故障恢复等多种手段保证整个平台的高性能、高可用性、高可扩展性。虚拟化业务管理平台负责对所有的应用服务相关资源进行管理和调度。根据功能，它又可以划分为：虚拟化数据资源中心和虚拟化应用服务组件资源中心。其中：数据资源中心针对不同的需求，对不同业务部门不同结构数据进行分析、抽取、加工，形成面向主题的综合数据，为组织内各个层面的人员提供高效的、用于宏观决策的各种信息。应用服务资源中心应用服务组件资源中心通过提供数据挖掘等服务，使卫生行业管理者们能够利用各种历史数据和现在的数据进行各种复杂分析、预测和辅助决策。【编辑推荐】 1.大数据应用发展方兴未艾数据革命蓄势待发 2.一个大数据应用是如何炼成的？ 3.公安大数据应用研究 4.腾讯周东祥：腾讯游戏大数据应用技术架构 5.大数据应用于教育行业的十大案例（国内篇+国外篇）

智能化大数据日志分析平台方案

主题简介： 1.浅析ITOA运维体系和大数据分析体系建设步骤 2.正确姿势搭建大数据日志分析平台首先我们来聊聊运维体系和大数据分析体系建设思路，大家也可以看看自己所在企业大概处于哪个位置，然后我会和大家分享下如何去正确搭建大数据分析平台，我们会稍微侧重于日志分析这个领域。一、企业IT的发展趋势企业IT的发展趋势，目前来看存在如下3点比较明显的新模式： 1、为了解决研发和运维之间的壁垒，引入了DevOps，开发者和运维人员在实现各自目标的前提下，需要为业务交付提供最大化价值及最高质量成果，完善软件变更在构建、验证、部署、交付等阶段中的活动，同时通过软件开发者和系统运维人员之间所进行的沟通、协作完成持续集成和自动化。 2、传统的运维人员正在探索容器化、自动化、云计算、开源架构等转型之路，进入“互联网+”的时代；传统运维向互联网运维转变的同时在也在借鉴许多比较成熟的商业产品设计思维、平台架构和先进的技术手段。 3、大量原来采用商业软件的企业，在软件定制化和商业开发人工成本不断增加的大趋势下，也在思考向开源社区需求帮助，甚至有些企业和单位的信息技术部门还把开源研究作为信息化建设的任务或考核指标。

下面我们来简单探讨下传统企业和互联网企业IT运维的共同点和区别。首先，传统运维和互联网运维并非对立，两种运维表面上差异很大，但本质是一样的，总是需要无穷无尽的加班熬夜，随时准备充当救火队员，而压力山大的同时经常性背下黑锅又是在所难免，总之比较苦逼。两者各自的特点：传统企业IT运维 1.在相关业务的核心应用环节使用IOE硬件； 2.业务需求非常明确，用户数量固定。具有明显的行业应用特点，与业务的结合很深，要求供应商既要懂得技术又要懂得业务，软件解决方案偏向成熟的商业产品并长期使用； 3.运维人员单一领域素质较高，培训体系完善，职责稳定、技术压力小，薪酬不高但是稳定且福利好。互联网IT运维 1.硬件选型偏向X86服务器为主，以通用的产品为体系，以开源可控的产品和技术为核心，在高可用、自动化、大数据等领域大量使用开源软件为主要的解决方案；

康美之恋上线 大健康平台初现

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