opendaylight Md-sal

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Md-sal中

How To Look Up Data In MD-SAL –Helium Version Posted by Kanika

Previously I wrote how to look up data in MD-SAL data store but that holds good

only for OpenDaylight’s Hydrogen release. In OpenDaylight’s Helium release, data broker API’s have been changed. Here is how you can look up data in MD-SAL data store if you are using OpenDaylight’s Helium v ersion. Note that you also have to switch your OSGI bundle to be config subsytem aware before you can start using

new DataBroker service.

import https://www.360docs.net/doc/a010547138.html,mon.base.Optional;

import org.opendaylight.controller.md.sal.binding.api.DataBroker;

import https://www.360docs.net/doc/a010547138.html,mon.api.data.LogicalDatastoreType;

import org.opendaylight.controller.md.sal.binding.api.ReadOnlyTransaction ;

...

...

//Look up all the nodes from MD-SAL operational data store

InstanceIdentifier nodesIdentifier = InstanceIdentifier.builder().node(Nodes.class).toInstance();

Optional nodes= null;

try {

nodes= readTx.read(LogicalDatastoreType.OPERATIONAL, nodesIdentifier).get();

List nodeList = nodes.getNode();

} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {

e.printStackTrace();

}

How To Insert Data In MD-SAL Data Store – Helium Version

Posted by Kanika

Previously I wrote how to insert data in MD-SAL data store but that holds good only for OpenDaylight’s Hydrogen release. In OpenDaylight’s Helium release, data broker API’s have been changed. Here is how you can insert data in MD-SAL data store if

you are using OpenDaylight’s Helium version. Note that you als o have to switch your

OSGI bundle to be config subsytem aware before you can start using new DataBroker service.

AD-SAL与MD-SAL的比较

AD-SAL

主要功能:定义抽象服务,吸收南向协议的差异,提供统一的抽象服务和API,并提供相应的Request Routing。

北向的Plugin可以通过调用AD-SAL提供的北向API来实现对南向Plugin的调用,操作其管理的设备和服务。在AD-SAL中,抽象服务由南向和北向API实现,南北向API是一对一的映射关系。这种架构比较好理解,也很常用。而开发者在开发过程中,要充分考虑下层协议和Plugin 对服务抽象层提供的服务的支持程度。

这里写图片描述

MD-SAL

功能:提供Request Routing和用来定义抽象服务和相应API的基础框架。管理基于Yang Model定义的各种Plugin。

需要说明的是,抽象服务和相应API严格的说是由各个Plugin通过yang model

和service来定义,而不是由MD-SAL定义。这里会引出Yang Tools Plugin这样一个神器,他通过各个Plugin的model 用这些Sevice Interface实现具体的API和服务内容。Plugin通过MD-SAL和生成的API(RPC,Notification)、DataStore 去利用其他各个Plugin的服务和数据。其实在这个架构中,所有功能模块的信息交互、数据存储调用都是通过MD-SAL来完成。简单的解释MD-SAL 的主要功能就是管理基于Yang Model定义的各种Plugin。

二者比较

在AD-SAL中,南北向API是1:1的对应关系,同一API无法被复用。所有南北向Plugin的功能都需要定义相应的AD-SAL API来承载,造成AD-SAL模块会更加庞大、实现更为复杂、维护困难性增加。而MD-SAL加入了自动化的思路,所有模块的通信都要经过MD- SAL,不过结构更复杂,从架构上避免了很多问题,不过也增加了学习成本。

SDN及ODL概括性总结

1、SDN是什么? SDN(Software Defined Network)即软件定义网络,是一种网络设计理念。网络硬件可以集中式软件管理,可编程化,控制转发层面分开,则可以认为这个网络是一个SDN网络。SDN 不是一种具体的技术,不是一个具体的协议,而是一个思想,一个框架,只要符合控制和转发分离的思路就可以认为是SDN. 2、传统网络面临的问题? 1)传统网络部署和管理非常麻烦,网络厂商杂,设备类型多,设备数量多,命令行不一致2)流量全局可视化难 3)分布式架构中,当网络发生震荡时,网络收敛过程中,有可能出现冗余的路径通告信息4)网络流量的剧增,导致底层网络的体积膨胀、压力增大;网络体积越大的话,需要收敛的时间就越长 5)想自定义设备的转发策略,而不是网络设备里面的固定好的转发策略 -------->sdn网络可以解决的问题 3、SDN的框架是什么 SDN框架主要由,应用层,控制层,转发层组成。其中应用层提供应用和服务(网管、安全、流控等服务),控制层提供统一的控制和管理(协议计算、策略下发、链路信息收集),转发层提供硬件设备(交换机、路由器、防火墙等)进行数据转发、 4、控制器 1)控制器概述 在整个SDN实现中,控制器在整个技术框架中最核心的地方控制层,作用是上接应用,下接设备。在SDN的商业战争中,谁掌握了控制器,或者制定了控制器的标准,谁在产业链条中就最有发言权 2)控制器功能 南向功能支撑:通过openflow等南向接口技术,对网络设备进行管控,拓扑发现,表项下

发,策略指定等 北向功能:目前SDN技术中只有南向技术有标准文案和规范,而北向支持没有标准。即便如此,控制器也需要对北向接口功能进行支持,REST API,SOAP,OSGI,这样才能够被上层的应用调用 东西向功能支持:分布式的控制器架构,多控制器之间如何进行选举、协同、主备切换等3)控制器的种类 目前市场上主要的控制器类型是:opendaylight (开发语言Java),Ryu(开发语言python), FloodLihgt(开发语言Java)等等 5、opendaylight(ODL)控制器介绍 ODL拥有一套模块化、可插拔灵活地控制平台作为核心,这个控制平台基于Java开发,理论上可以运行在任何支持Java的平台上,从Helium版本开始其官方文档推荐的最佳运行环境是最新的Linux(Ubuntu 12.04+)及JVM1.7+。 ODL控制器采用OSGi框架,OSGi框架是面向Java的动态模型系统,它实现了一个优雅、完整和动态的组件模型,应用程序(Bundle)无需重新引导可以被远程安装、启动、升级和卸载,通过OSGi捆绑可以灵活地加载代码与功能,实现功能隔离,解决了功能模块可扩展问题,同时方便功能模块的加载与协同工作。自Helium版本开始使用Karaf架构,作为轻量级的OSGi架构,相较于早前版本的OSGi提升了交互体验和效率,当然其特性远不仅仅于此。 ODL控制平台引入了SAL(服务抽象层),SAL北向连接功能模块,以插件的形式为之提供底层设备服务,南向连接多种协议,屏蔽不同协议的差异性,为上层功能模块提供一致性服务,使得上层模块与下层模块之间的调用相互隔离。SAL可自动适配底层不同设备,使开发者专注于业务应用的开发。 此外,ODL从Helium开始也逐渐完成了从AD-SAL(Application Driven Service Abstraction Layer)向MD-SAL(Model Driven Service Abstraction Layer)的演进工作,早前的AD-SAL,ODL控制平台采用了Infinispan技术,In?nispan是一个高扩展性、高可靠性、键值存储的分布式数据网格平台,选用Infinispan来实现数据的存储、查找及监听,用开源网格平台实现controller的集群。MD-SAL架构中采用Akka实现分布式messageing。 6、ODL的总体框架 ODL控制器主要包括开放的北向API,控制器平面,以及南向接口和协议插件。北向API 有OSGI和REST两类,同一地址空间应用使用OSGI类,而不同地址空间的应用则使用REST 类。OSGI是有状态的连接,有注册机制,而rest是无状态链接。上层应用程序利用这些北

上市公司投资分析报告参考框架

上市公司投资价值分析报告参考框架 一、公司背景及简介 1、成立时间、创立者、性质、主营业务、所属行业、注册地; 2、所有权结构、公司结构、主管单位; 3、公司重大事件(如重组、并购、业务转型等)。 二、公司所属行业特征分析 1、产业结构: ①该行业中厂商的大致数目及分布; ②产业集中度:该行业中前几位的厂商所占的市场份额、市场占有率的具体数据(一般衡量指标为四厂商集中度或八厂商集中度); ③进入壁垒和退出成本:具体需要何种条件才能进入,如资金量、技术要求、人力成本、国家相关政策等,以及厂商退出该行业需花费的成本和转型成本等。 2、产业增长趋势: ①年增长率(销售收入、利润)、市场总容量等的历史数据; ②依据上述历史数据,及科技与市场发展的可能性,预测该行业未来的增长趋势; ③分析影响增长的原因:探讨技术、资金、人力成本、技术进步等因素是如何影响行业增长的,并比较各自的影响力。(应提供有关专家意见)。 3、产业竞争分析: ①行业内的竞争概况和竞争方式; ②对替代品和互补品的分析:替代品和互补品行业对该行业的影响、各自的优劣势、未来趋势; ③影响该行业上升或者衰落的因素分析; ④分析加入WTO对整个行业的影响,及新条件下其优劣势所在。 4、相关产业分析:

①列出上下游行业的具体情况、与该行业的依赖情况、上下游行业的发展前景,如可能,应作产业相关度分析; ②列出上下游行业的主要厂商及其简要情况。 5、劳动力需求分析: ①该行业对人才的主要要求,目前劳动力市场上的供需情况; ②劳动力市场的变化对行业发展的影响。 6、政府影响力分析: ①分析国家产业政策对行业发展起的作用(政府的引导倾向、各种优惠措施等); ②其它相关政策的影响:如环保政策、人才政策、对外开放政策等。 三、公司治理结构分析 1、股权结构分析:列出持股10%(必要时列出10%)以上的股东,有可能应找到最终持有人; 2、是否存在影响公司的少数股东,如存在分析该股东的最终持有人等情况,及其在资本市场上的操作历史; 3、“三会”的运行情况:如股东大会的参加情况、对议案的表决情况、董事会董事的出席情况、表决情况、监事会的工作情况及其效率; 4、经理层状况:总经理的权限等; 5、组织结构分析:公司的组织结构模式、管理方式、效率等; 6、主要股东、董事、管理人员的背景、业绩、声誉等; 7、重点分析公司第一把手的情况(教育背景、经营业绩、任职期限、政府背景)其在公司中的作用; 8、分析公司中层管理人员的总体情况,如素质、背景、对公司管理理念的理解、忠诚度等。 四、主营业务分析 1、主导产品 ①名称、价格、质量、产品生命周期、公司规模、特许经营、科技含量、占有

IMF宏观经济模型

国际货币基金组织宏观经济分析 摘要:本文对国际基金组织的宏观经济分析框架进行探讨。该分析框架主要包括四部门分析方法、CEGR 汇率评估方法、债务可持续性分析、全球经济模型(GEM)等具体内容。从中可以体现出基金组织宏观经济分析中系统性的思维方式、市场化的基本理念以及用数据说话、注重实际调查、强调国别经济的比较研究等特点。在上述基础上,我们可看到其经济分析中面临着经济问题的政治化、技术工具的科学性以及政策建议的及时性等方面的挑战。最后,我们得出一些重要的启示与借鉴。 关键词:宏观经济,汇率,国际货币基金组织 一、引言 上世纪两次世界大战结束之后,为了充分吸取战争的教训,避免各国在经济政策方面的矛盾,加强宏观政策协调和货币金融合作,国际货币基金组织(IMF)应运而生。作为在布雷顿森林体系下建立起来的国际机构,基金组织已经历了六十多年的发展历程,对促进世界经济的发展和维护全球金融的稳定发挥了重要的作用。近年来,尽管基金组织受到了各种批评和改革的压力,但作为当前货币金融领域最重要的国际机构,其领导地位仍然是其他机构在短期内难以超越的。特别是在宏观经济的研究方面,基金组织拥有强大的资源优势和竞争实力,长期以来形成了良好的声誉。基金组织定期发布的经济预测以及出版的《世界经济展望》、《区域经济展望》、《全球金融稳定报告》等已经成为全球经济分析领域不可或缺的重要资源。 值得一提的是,在关于中国宏观经济的研究领域,目前基金组织已几乎成为了中国区首席经济学家的“摇篮”。我们可以很清楚地看到,在各类金融机构和组织的中国经济分析团队中(摩根士坦利、高盛、德意志银行、瑞银、美洲银行、巴克莱、中国国际金融公司、中国进出口银行、香港金管局、美国经济研究局等)的主要研究人员都直接来自于基金组织。事实上,这些首席经济学家们的研究方法正在潜移默化地影响着中国宏观经济分析的导向。无庸质疑的是,他们的研究方法都充分吸收了基金组织宏观经济分析框架的有关内容,这也在一定程度上表明基金组织的分析框架在现实中的成功。 二、基金组织宏观经济分析框架的主要内容 基金组织有一套完整的分析宏观经济的方法和数据库系统,其研究的成果直接体现在基金组织第四条款磋商、工作论文及其众多出版物之中。归纳起来,该分析框架主要包括以下四个方面的内容: (一)宏观经济的四部门分析方法 在基金组织的分析框架中,整个宏观经济可以简单地分成四个部门:实体经济部门、对外部门、货币部门和财政部门(如图1)。宏观经济是不断变化的系统,各个变量相互影响,一个变量的变动可能引发其它一系列变量的变动。

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

公司分析框架

项目投资价值分析报告 第一部分概述 项目名称: 项目单位: 一、企业简介 1、目标企业得历史沿革,隶属关系,企业性质及制度;目前职工人数。 2、地理位置,占地面积;各交通运输条件(铁、公路、码头与航空港口等),运输方式。 3、年设计及实际生产能力,运营状况。 4、产品种类,主导产品名称及产量。 5、能源供应条件(水、电、汽、气、冷冻等)配套情况。 6、主要原、辅、燃料得供应量及距离,费用情况。 7、产品质量状况及产品在国内、外市场得定位与知名度。 8、产品出口量、主要国家与国外市场份额。

二、项目概要 三、简要分析结论 第二部分团队与管理 一、董事长、法人代表 二、原有股东情况 三、主要管理人员 四、主要技术负责人员 五、员工与管理 管理及人力资源评价指标 1、内部调控就是否合理 2、管理组织体系就是否健全 3、管理层就是否稳定团结 4、管理层对市场拓展、技术开发得重视程度 5、有否科学得人才培训计划 6、各层面得执行情况

第三部分产品与技术 一、产品介绍 二、产品应用领域及性能特点 三、主要技术内容 四、技术先进性 五、产品技术指标 六、国内外技术发展状况 产品评价指标 1)产品就是否具有独特性,难以替代 2)产品得开发周期 3)产品得市场潜力 4)产品得产业化情况 5)产品结构就是否合理 6)产品得生产途径 技术评价指标 1)技术得专有性(技术来源) 2)技术得保密性(专利保护) 3)技术得领先性 技术开发 1)技术开发投入占总收入得比重2)技术开发体系与机构 3)技术储备情况

第四部分市场及竞争分析 一、市场需求 二、目前得市场状况 产品市场分布 三、产品应用市场前景分析 四、产品市场需求预测 五、产品市场竞争力分析 (1)产品质量竞争力分析 (2)生产成本竞争力分析 (3)产品技术竞争力分析 六、主要竞争对手分析 (1)国内主要竞争对手分析,列出前20名。做出竞争对手一览表。(2)国外竞争对手分析 (3)潜在竞争对手分析 (4)竞争对手融资情况、技术情况、资产规模情况 七、市场竞争状况分析 (1)市场垄断情况 (2)该行业就是否存在剩余生产能力,目前就是什么情形?(3)该行业转换成本高低 (4)该行业进入壁垒与退出壁垒 八、企业发展趋势与行业发展趋势比较 (1)技术发展趋势比较

深入浅出解析大数据平台架构

目录: 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如: 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片,磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个,每个平均250M,磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型,并且数据量较大,只不过这些数据输入到的不是电脑,而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

ODL之SDN入门篇

本文作为码农学ODL系列的SDN基础入门篇,分为两部分。第一部分,主要讲述SDN是什么,改变了什么,架构是什么样的,第二部分,简要介绍如何去学习SDN。 1.什么是SDN SDN(Software Define Network) ,即为软件定义网络,可以看成网络界的操作系统。从SDN的提出至今,其内涵和外延也不断地发生变化,越来越多的人认为“可以集中控制、开放可编程和转控分离的网络”就是SDN网络,并且还延伸出软件定义计算、软件定义存储以及软件定义安全等。SDN加快了新业务引入的速度,提升了网络自动化运维能力,同时,也降低了运营成本。SDN的基础

知识如下图所示,下面各小节内容将根据该图内容进行展开论述: 1.1.SDN基础 1.1.1.SDN本质及核心 我们知道,传统网络中的路由器也存在控制平面和转发平面,在高端的路由器或交换机还采用物理分离,主控板上的CPU不负责报文转发,专注于系统的控制;而业务板则专注于数据报文转发。所以路由器或交换机内的控制平面与转发平面相对独立又协同工作,如图所示:

但这种分离是封闭在被称为“盒子”的交换机或路由器上,不可编程;另一方面,从IP网络的维度来考虑,采用的是分布式控制的方式:在控制面,每台路由器彼此学习路由信息,建立各自的路由转发表;在数据面,每台路由器收到一个IP 包后,根据自己的路由转发表做IP转发; IP网络的这种工作方式带来了运维成本高、业务上线慢等问题,并越来越难以满足新业务的需求,传统上通过添加新协议、新设备等手段来缓解问题的方式,收益越来越少。穷则思变,许多人产生了革命的想法,现有的网络架构既然无法继续演进发展,为何不推倒重来,重新定义网络呢?真可谓“时势造英雄”,2006年斯坦福大学Nick McKeown教授为首的研究团队提出了OpenFlow的概念用于校园网络的试验创新,后续基于OpenFlow给网络带来可编程的特性,SDN (Software Defined Network)的概念应运而生。 SDN将原来封闭在“盒子”的控制平面抽取出来形成一个网络部件,称之为SDN 控制器,这个控制器完全由软件来实现,控制网络中的所有设备,如同网络的大脑,而原来的“盒子”只需要听从SDN控制器的命令进行转发就可以了。在SDN 的理念下,所有我们常见的路由器、交换机等设备都变成了统一的转发器,而所有的转发器都直接接受SDN控制器的指挥,控制器和转发设备间的接口就是OpenFlow协议。其简单模型如图所示:

风险投资报告框架

********项目尽职调查及投资分析报告 ****基金 二零一二年十一月

摘要 ●公司简介 公司名称: 所属行业: 注册资本: 注册地址: ●项目简介 ●本次融资方案: ●盈利预期 ●上市计划 。

目录 第一部分本次投资概要 (6) 1.1 目标公司概况 (6) 1.2 融资主体 (6) 1.3投资方案 (6) 1.4 投资亮点 (6) 1.4.1 国家大力支持行业 (6) 1.4.2 行业发展前景广阔 (6) 1.4.3 技术优势 (6) 1.4.3 人力 (7) 1.5 投资风险管理 (7) 1.5.1 产品进入市场风险 (7) 1.5.2 生产风险 (7) 1.5.3 财务风险 (7) 1.5.4 团队管理风险 (7) 第二部分公司基本概况 (7) 2.1 公司简介 (7) 2.2 历史沿革及股权变更 (7) 2.3 公司组织机构 (8) 2.3 公司管理层 (8) 2.3.1管理层主要人员 (8) 2.3.2管理/技术人员变动情况 (8) 2.3.3管理层团队评价 (8) 2.4 员工结构 (8) 2.5 薪酬结构 (8) 2.5.1薪金制度 (8) 2.5.2奖励计划 (8) 2.5.3保险、福利计划 (8) 第三部分技术及产品 (8) 3.1 主要核心技术 (8) 3.1.1技术来源及所有权情况 (8) 3.1.2 技术先进性 (9) 3.1.3专利情况 (9) 3.1.4 研发能力说明 (9) 3.2 主要产品及特点 (9) 3.2.******************** (9) 3.2.2 国内其他产品比较 (9) 3.2.3 市场壁垒 (9)

大数据技术架构解析

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析技术;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

基本面分析框架介绍(DOC)

投资理念总结 清晰的买股逻辑:如果不能持有一个股票1年以上,就不要去碰它!!!(铁律)理念的介绍: 运用自下而上的分析方法,减少对宏观经济政策的预测,不受媒体情绪的影响干扰,保持思维独立和客观。交易以左侧为主,对“事件分析”多从事物的对立面思考,立足于企业的价值(价格)(主要是低于行业平均的估值:低PE,低PB,低PC,加上适度成长:年复合10%以上),不追市场热点(可考虑提前伏击热点),有足够的耐心等待合适的价格出现,不可贪胜,中长期持股(做好一年以上的持股周期)。先做好低估值,未来再将标的股往潜在的伟大公司拓展。控制股票的仓位,时刻提醒自己,在市场中活着才是最重要的。 股市有句话:会买的是徒弟,会卖的才是师傅。我的任务是把“买”做好,把选股做好,把基本面分析再深入和详尽一些,把该考虑的问题以及未来可能会面临的抉择(最坏的情况)做一个预演,来坚定自己的持股信念!把“卖”交给时间和制定的规则。 一、选股标准,切记规避价值陷阱(低估值是由于市场因素和行业周期造成): 1)缓慢增长型个股:低PE<20倍;市值<100亿;分红率>2%;适度的利润增长率>10%;资产结构稳健。有点类似于彼得林奇的“沙漠之花”。 2)小市值(50亿以内)+新行业(互联网、软件、新材料、高端装备等)+低估值(动态PE<30倍)+安全边际; 安全边际主要来自合适的价格,其他的因素包括:董监高增持,定增(有大股东、核心高管、高知名度机构参与),员工持股(股权激励)等;当股价跌入安全区域后,再结合基本面进一步分析; 3)周期股:这是一块很大的市场,包括:有色、钢铁、煤炭、化工、地产、汽车制造等,周期股需要较好的基本面分析功底,把整个行业包括上下游的都有一个详细的理解和跟踪,但也蕴藏着较多的机会。由于周期股盈利的波动巨大,所以较难估值:可以采取的标准是:市值/max(5年内净利)<5倍,并且财务稳健。这一块要深入研究,还需要去充电,感兴趣的行业:化工、有色、汽车制造(包括零部件)。借用约翰内夫的一句话:除非从低估值中得到补偿,否则绝对不投周期股。其中也说明了周期性的难测,很多个股需要持股几年才能获得较好的回报。 4)大市值个股(市值>500亿),必须满足以下条件:PE<10倍;分红率>4%;过去3年平均扣非净利增长率>10%; 5)防御性企业:食品饮料和医药、医疗等非周期性行业,往往是长牛的出处地,标准静待完善。 6)10倍股的逻辑分析,需要去做一个专题分析。 组合持股数量不能过多,集中持股,重仓股限制在5只以内,单个股最大持股比例不超过20%,保证重仓股的安全边际;

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者:匿名出处:论坛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

4)数据的分析

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

OpenDaylight与Mininet应用实战之复杂网络验证(五)

OpenDaylight与Mininet应用实战之复杂网络验证(五) 1多交换机的测试 Mininet中本身就支持多交换机网络拓扑的模拟创建,可通过Python API自定义拓扑创建满足使用者在仿真过程中的多方位需求。 下面举出具体示例验证多交换机支持: 执行此条命令后,查看ODL的Web界面显示的网络拓扑。界面拓扑显示如下: 对所有的虚拟host之间进行互ping操作,通过pingall命令,验证主机间的连通性,继而可验证支持多交换机的功能。

由pingall显示的结果可看出,主机间能够互相通信,且将数据包的流转发给交换机,并由交换机上报给ODL控制器来下发流表使主机通信。 主机通信过程中可查看交换机的流表信息及本身信息。 由交换机流表信息显示可知,控制器通过策略将流表下发到交换机中,使主机发出的数据包转发到下一目的地址。每个交换机查看信息的端口都不同,从第一个交换机端口号为6634开始,以后每一个交换机依次在之前交换机端口号的基础上加1,如第二个交换机的端口为6635。其他交换机的流表信息及自身设备信息可根据此说明进行查看。 2多控制器的测试 多控制器验证支持测试包括两种情况: ■OpenFlow网络中多个同一类型的控制器; ■OpenFlow网络中多个不同类型的控制器; 2.1多个同一类型的控制器验证 测试OpenFlow网络中多个同一类型的controller,比如OpenDaylight,多个ODL之间通过

OpenFlow1.0协议标准交互。 通过Mininet验证,在Mininet中模拟创建的OvS交换机不能指定连接多个控制器,且在同一个Mininet中创建的多个交换机不能指定不同的控制器。所以在验证交换机被多个同一类型的控制器管控时,不能通过用Mininet来验证,但是可通过真实交换机来验证。 如,在真实交换机中设置连接此文中的ODL控制器及另一个ODL控制器,命令为: 连接两个相同类型的ODL控制器,其中192.168.5.203为上述实验使用的控制器,192.168.5.111为另外安装使用的ODL控制器。通过执行如下命令查看交换机连接的控制器信息。 is_connected:true表示交换机都成功连接上控制器。交换机连接到这两个控制器后,控制器通过设备拓扑管理也可以发现此交换机,同时控制器管控存在主备关系,但控制器都可对交换机进行管控、下发流表等操作。 通过真实OpenFlow交换机连接多个控制器,可以实施,且已经验证,控制器和控制器之间存在主备关系,多控制器都可以对连接的交换机进行管控。 2.2多个不同类型的控制器验证 在OpenFlow网络中多个不同类型的controller,比如同时存在NOX和ODL,它们之间如果遵循OpenFlow协议标准的话,也是能够协作工作的。多个不同类型的控制器管控交换机与2.1小节是同样的道理。 如,在真实交换机中设置连接此文中的ODL控制器及其他另一个不同类型的控制器,如POX,命令为: 连接两个不同控制器,其中192.168.5.203为上述实验使用的控制器,192.168.5.111为另外安装使用的POX控制器。经试验验证,ODL与POX都遵循OF1.0版本的协议标准,所以在复杂网络多控制器情况下,只要控制器遵循相同的标准规范,控制器之间可进行对网络的通信管理等。此处实验结果与2.1节一致。交换机连接这两个控制器后,控制器管控存在主备关系,但控制器都可对交换机进行管控、下发流表等操作。 3总结 本文主要对复杂网络多交换机及多控制器的支持验证。因Mininet现在无法模拟多控制器管控一个交换机的情况,所以本专题还是侧重对多交换机的管控实验。至此,OpenDaylight 与Mininet应用实战专题将结束,有介绍不到位或者有疑问的地方请多多指教,互相交流。谢谢!

菜鸟水平初步设置OpenDaylight-OVSDB-+-Openstack测试环境

菜鸟水平初步设置OpenDaylight OVSDB + Openstack测试环境 Hannibal (SDNAP首发) 刚接触SDN和OpenDaylight两个多月时间,还处于人云亦云照葫芦画瓢的水平,在很多大牛的指导文章帮助下,初步搭建一个很简单的OpenDaylight OVSDB + Openstack调试环境。第一次写技术文章,请多包涵。 一、准备 硬件: 双核Core i7,内存4GB,一个以太网卡的Thinkpad X201t,普通个人用笔记本 Host环境: 64位Ubuntu 13.10,OVS 2.0.90 VM环境: 2个Virtualbox VM,Fedora 19 + OVS 2.0.0 + Devstack 。导入Virtualbox都是缺省配置。两个VM的下载地址: https://https://www.360docs.net/doc/a010547138.html,:443/v1/96991703573236/imgs/Fedora19--2node-Devstack.tar.bz2 Size: 4983728003 bytes MD5sum: dfd791a989603a88a0fa37950696608c 二、原理 OpenDaylight(ODL)是一个由Linux基金会支持,多个网络厂商参与的开源SDN控制器项目。Openstack是开源的IaaS项目。如何让两个平台整合以便更好的发挥作用是本环境搭建的目的。 现有的解决方案之一,就是利用Openstack Neutron的ML2 Plugin,将网络复杂性丢到ODL。也就是说,Openstack通过ML2 Plugin,与OpenDaylight的NB API进行会话,具体网络部署的实现交由OpenDaylight Controller来实现。

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI 系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI 系统来说,大概的架构图如下: 可以看到在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来: BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主,对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力,例如图片,文本,音频的存储,分析。 由于数据仓库为结构化存储,在数据从其他系统进入数据仓库这个东西,我

们通常叫做ETL过程,ETL动作和业务进行了强绑定,通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加,例如如果存在视频,文本,图片等数据源,要解析数据内容进入数据仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候,性能会成为瓶颈,在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则,着力于解决数据冗余的问题,是为了保障数据的一致性,但是对于数据仓库来说,我们并不需要对数据做修改和一致性的保障,原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的,所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理,导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据,因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘,则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据,否则无法结构化入库,然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下,以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性,围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大,对于Hadoop系统来说,从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题,但是也带来一系列的问题:从数据仓库升级到大数据架构,是不具备平滑演进的,基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质,所以类似于Hive,HDFS 这些存储方式都不支持update,HDFS的write操作也不支持并行,这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈: 分布式计算:分布式计算的思路是让多个节点并行计算,并且强调数据本地性,尽可能的减少数据的传输,例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑,可以在RDD上做一系列的优化,来减少数据的传输。

Openstack的Ocata版本与opendaylight 的Carbon版本集成详解

Openstack的Ocata版本与opendaylight 的Carbon版本集成详解 作者:胡章丰,zfhu2001@https://www.360docs.net/doc/a010547138.html, 前提条件 ===================================================================== 1.已搭建好的可用openstack ocata环境一套 2.已下载的opendaylight carbon-sr1发布版本 3.本文档所述环境地址:控制节点:192.168.137.101,网络节点192.168.137.101,计算节点:192.168.137.101,192.168.137.102,ODL控制器节点:192.168.137.100 4.建议ODL控制器节点与Openstack控制节点采用独立节点安装,否则会有端口冲突,需要修改若干配置文件来避免冲突 ===================================================================== 部署opendaylight控制器 ===================================================================== ODL控制器节点执行: 解压缩软件包 tar xzvf distribution-karaf-0.6.1-Carbon.tar.gz cd distribution-karaf-0.6.1-Carbon/ 开启iptables规则(建议将下列规则写入脚本文件,配置开机自动执行,否则每次重启后需要手动添加这些规则) iptables -I INPUT -p tcp --dport 8181 -j ACCEPT iptables -I INPUT -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT iptables -I INPUT -p tcp --dport 6640 -j ACCEPT iptables -I INPUT -p tcp --dport 6653 -j ACCEPT 启动odl控制器 ./bin/karaf 安装odl组件(只能装这几个) feature:install odl-netvirt-openstack odl-dlux-core odl-mdsal-apidocs 验证是否安装成功(打开如果是黑板一块,则说明安装成功) 看看能否打开http://ODL控制器节点ip地址:8181/index.html =====================================================================

大数据平台技术框架选型资料

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程

三、选型思路 必要技术组件服务: ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1.需要满足我们平台的几大核心功能需求,子功能不设局限性。如不满足全部,需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2.国内外资料及社区尽量丰富,包括组件服务的成熟度流行度较高

3.需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解,易用其API或基于源码开发 4.商业服务性价比高,并有空间脱离第三方商业技术服务 5.一些非功能性需求的条件标准清晰,如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性:亲自试用大数据套件。这也就意味着:安装它,将它连接到你的Hadoop安装,集成你的不同接口(文件、数据库、B2B等等),并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性:是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统,还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源,并能根据你的特定问题易于改变或扩展?是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区? 特性:是否支持所有需要的特性?Hadoop的发行版本(如果你已经使用了某一个)?你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分?你想要集成的所有接口、技术、产品?请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性? 陷阱:请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式(“数据税”),也就是说,你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据,所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码,通常要在每个Hadoop 集群的服务器上安装一个私有引擎,而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库,而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。

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