最新大数据一体机、云计算及大数据融合解决方案
中国移动云网融合应用场景及解决方案设计
中国移动云网融合应用场景及解决方案设计中国移动云网融合是指将移动通信网和互联网通过虚拟化、软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）等技术手段进行融合，以提供更高的网络连接速度、更强的服务质量和更丰富的应用场景。
本文将分析中国移动云网融合的应用场景，并提出相应的解决方案设计。
一、中国移动云网融合应用场景1.移动办公：移动云网融合可以实现员工随时随地的移动办公，通过云计算和虚拟化技术，实现跨地域、跨平台的办公应用访问和数据共享，提高工作效率和协同办公能力。
2.云视频监控：通过移动云网融合，可以实现远程视频监控，监控数据通过云端存储和处理，用户可以随时通过移动终端进行监控和管理，提供更安全可靠的视频监控解决方案。
3.物联网：通过移动云网融合，可以实现大规模物联网设备的连接和管理，通过云计算和大数据分析，实现对物联网设备的远程监控和控制，提供更智能化的物联网应用。
4.虚拟现实：移动云网融合可以提供更高带宽和更低延迟的网络连接，为虚拟现实应用提供更好的用户体验，包括虚拟现实游戏、虚拟现实培训等。
5.无人驾驶：通过移动云网融合，可以实现无人驾驶车辆与云端的数据交互和远程控制，提供更安全可靠的无人驾驶解决方案。
6.移动支付：通过移动云网融合，可以实现移动支付的安全和高效，通过云端的支付平台和账户体系，提供更方便、快捷、可靠的移动支付应用。
7.物流管理：通过移动云网融合，可以实现物流信息的实时追踪和管理，通过云计算和大数据分析，提供更智能高效的物流管理解决方案。
为了满足以上应用场景的需求，我们提出以下解决方案设计：1.构建高性能网络基础设施：通过增加网络容量、降低网络延迟和提高网络安全性，构建高性能网络基础设施，以支持各种应用场景的需求。
2.采用软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术：通过SDN和NFV技术，将网络控制与数据转发相分离，并将网络功能虚拟化，以提供更灵活、可编程、可管理、可扩展的网络架构，满足不同应用场景的需求。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 涉及的技术以及解决方案包括以下几个方面：1. 数据采集：大数据平台需要采集各种来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
对于结构化数据，可以采用传统的ETL（数据抽取、转换和加载）流程进行数据采集和清洗；对于非结构化数据，可以使用爬虫技术、日志收集工具等进行数据采集。
2. 数据存储：大数据平台需要存储海量的数据，并且能够支持高并发和高可用的访问。
目前主流的数据存储方案包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra等）和分布式关系数据库（如MySQL分片、PostgreSQL分区等）。
3. 数据处理：大数据平台需要对存储的数据进行各种计算和分析，以提取有用的信息和洞察。
常用的数据处理技术包括批处理（如Hadoop MapReduce、Spark等）和流处理（如Kafka、Storm等）。
4. 数据挖掘和机器学习：大数据平台可以利用数据挖掘和机器学习算法，发现数据中的模式和规律，并构建预测模型和决策模型。
目前常用的数据挖掘和机器学习工具包括Spark MLlib、TensorFlow等。
5. 数据可视化和报告：大数据平台需要将数据处理结果以可视化的呈现给用户，帮助用户理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
6. 数据安全和隐私：大数据平台需要保护数据的安全和隐私，防止未经授权的访问和数据泄漏。
常用的数据安全和隐私技术包括数据加密、访问控制、数据脱敏等。
以上是大数据平台技术方案的一些核心内容，具体的方案可以根据实际需求和业务场景进行调整和扩展。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
大数据整合方案
大数据整合方案简介大数据是指处理规模庞大的结构化、半结构化和非结构化数据集的技术和方法。
在当今数字化时代，各个领域都涌现出了大量的数据，如何整合和利用这些数据成为了一个重要的问题。
针对这个问题，本文将介绍一个大数据整合方案，包括整合的方法、技术和工具等。
整合方法在大数据整合过程中，可以采用以下几种方法：1. 数据清洗和预处理首先，需要对原始数据进行清洗和预处理。
这一步骤是为了去除数据中的噪声、异常值和重复值，保证数据的质量和准确性。
常用的数据清洗和预处理方法包括去重、填充缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成和融合数据集成和融合是将来自不同数据源的数据整合为一个一致的数据集。
这一步骤可以通过数据仓库技术、数据集成工具和数据转换技术来实现。
数据仓库技术可以实现数据的存储和管理，数据集成工具可以自动化地将不同数据源的数据融合在一起，数据转换技术可以将不同数据源的数据转换为统一的数据格式。
3. 数据存储和管理整合后的数据需要进行存储和管理。
常用的数据存储和管理方法包括关系型数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库等。
关系型数据库适用于结构化数据，分布式文件系统适用于大规模数据的存储和管理，NoSQL数据库适用于非结构化数据的存储和管理。
4. 数据分析和挖掘整合后的数据可以进行数据分析和挖掘工作。
数据分析和挖掘可以帮助发现数据背后的隐藏模式和规律，提供有价值的信息和洞察。
常用的数据分析和挖掘方法包括统计分析、机器学习、深度学习和自然语言处理等。
技术与工具下面是一些常用的技术和工具，可以用于大数据整合：1. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。
它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS提供了分布式数据存储和管理的能力，MapReduce模型可以并行处理大规模数据集。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案)主要包括以下几个方面：数据采集：通过各种数据采集工具和技术，将各种形式的数据从不同的数据源（如数据库、文件、传感器等）中获取到大数据平台中。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、日志收集、实时数据采集等。
数据存储：在大数据平台中，通常需要使用分布式存储技术来存储庞大的数据量。
常用的数据存储技术包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB等）等。
数据处理：大数据平台中的数据处理需要使用一些计算和分析技术。
常用的数据处理技术包括Hadoop MapReduce、Spark、Flink等，这些技术能够对大规模的数据进行并行计算和分析。
数据挖掘与分析：在大数据平台中，数据挖掘和分析是非常重要的一环。
通过使用各种数据挖掘和分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和洞见。
常见的数据挖掘和分析技术包括机器学习、数据可视化、数据建模等。
数据治理与安全：在大数据平台中，为了保证数据的质量和安全性，需要进行数据治理和安全管理。
数据治理包括数据质量管理、元数据管理、数据资产管理等；数据安全包括数据加密、权限管理、身份认证等。
数据可视化与展示：为了方便用户对数据进行查询和分析，大数据平台需要提供可视化和展示的功能。
常见的数据可视化和展示技术包括数据仪表盘、报表生成、数据探索工具等。
以上是大数据平台技术方案的一些关键技术和组成部分。
根据具体的需求和场景，可以选择适合的技术和工具来搭建大数据平台。
在实际应用中，还需要考虑平台的性能和可扩展性，以及与其他系统的集成等因素。
超融合一体机解决方案
超融合一体机解决方案简介超融合一体机是一种集计算、存储、网络和虚拟化的解决方案。
它将传统的计算、存储和网络设备集成在一台物理服务器上，通过虚拟化技术提供一种简单、高效、灵活的数据中心解决方案。
本文将介绍超融合一体机的特点、优势以及应用场景。
特点1.集成性：超融合一体机将计算、存储和网络资源整合在一台物理服务器中，通过虚拟化技术进行管理，大大简化了数据中心的架构和部署，提高了资源利用率。
2.高可用性：超融合一体机采用分布式存储和虚拟化技术，具备自动故障检测和故障恢复的能力，保证系统的高可用性。
在发生硬件故障时，可以自动迁移虚拟机并恢复数据，降低了业务中断的风险。
3.灵活可扩展：超融合一体机具有良好的可扩展性，支持按需扩展计算和存储资源。
通过简单的操作，可以实现服务器节点的添加或删除，快速满足业务的变化需求。
4.易于管理：超融合一体机提供统一的管理界面，可以对整个数据中心的资源进行集中管理和监控。
管理员可以通过简单的操作来配置、监控和优化系统，降低了管理和维护的复杂性。
优势超融合一体机相比传统的数据中心架构具有以下优势：1.降低成本：超融合一体机将计算、存储和网络资源整合在一台物理服务器上，减少了硬件设备的购置和维护成本。
同时，通过高效的资源利用和自动化的管理，降低了能源和人力资源的消耗成本。
2.提升性能：超融合一体机采用分布式存储和虚拟化技术，提供了更高的性能和更低的延迟。
通过多节点的并行计算和存储，可以更好地满足数据中心的高性能计算和大规模数据处理的需求。
3.简化部署：超融合一体机提供了一键部署和配置的功能，大大简化了数据中心的部署过程。
管理员只需要选择合适的硬件配置和系统配置，就可以快速搭建一个完整的数据中心环境。
4.加强安全：超融合一体机通过虚拟化技术实现了资源隔离和安全隔离，提供了更加安全的运行环境。
同时，超融合一体机还提供了完善的数据备份和恢复功能，保障了数据的安全性和可靠性。
应用场景超融合一体机可以广泛应用于各种领域，包括：1.企业数据中心：超融合一体机可以为企业提供高性能、高可靠的数据中心解决方案。
超融合一体机解决方案介绍
有多少时间是花在环境准备上面
有多少时间是花在运维管理上面
业务创新方面的时间还剩多少
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钱又花到什么地方了
我们花几万买的一套设备，CPU利用率却不到5%
6
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钱又花到什么地方了
用一机柜的安全、优化、计算、存储设备就只为搭建一套OA系统
7
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钱又花到什么地方了
究竟花多少钱买了设备 买的设备运行能效如何 我们是不是过度投资了
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CAS虚拟化与Байду номын сангаас潮、深信服的竞争对比
功能
B/S管理控制台 CPU资源热添加 磁盘容量热添加 网络I/O Control 磁盘I/O Control 资源优先级调度 CPU/内存预留与限制 vCPU与物理CPU绑定 L2/L4/出入方向/定时ACL 虚拟机备份策略制定 虚拟机模板完整性校验 国产操作系统兼容 虚拟化拓扑 操作系统HA 应用HA 跨管理平台迁移 短信告警 动态资源扩展 一键健康巡检 一键存储清理 资源使用趋势分析 资源使用统计报表 资源TOPN统计报表 可定制展示大屏 虚拟机迁移历史记录 管理界面定制 兼容VMware 资源自服务交付 业务交付流程定制 组织VDC管理
计算模块 存储模块
超融合统一资源池 超融合统一资源池
网络模块 安全模块 计算模块 存储模块 （包含：网络 + 安全 + 计算 + 存储 的所有功能）
网络模块 安全模块 计算模块 存储模块
网络模块 安全模块 计算模块 存储模块
（包含：网络 + 安全 + 计算 + 存储 的所有功能）
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透视、直观管理整个数据中心
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云计算服务中心运维管理平台解决方案大数据中心统一运维大数据分析平台解决方案大数据中心一体化
云计算服务中心运维管理平台解决方案大数据中心统一运维大数据分析平台解决方案大数据中心一体化大数据中心一体化是指将分散的大数据中心业务和系统进行整合和统一管理，以提高数据中心的效率和可靠性。
为了实现大数据中心的一体化管理，可以引入运维管理平台和大数据分析平台的解决方案。
一、云计算服务中心运维管理平台解决方案云计算服务中心运维管理平台是指为云计算服务提供商或内部企业运维部门提供的一种集中化的运维管理系统。
它可以对云计算服务中心的硬件、软件和网络设备进行监控、管理和维护，以确保云计算服务的高可用性和高性能。
1.设备监测和管理运维管理平台可以监测和管理云计算服务中心的服务器、存储设备和网络设备等硬件设备。
通过实时监测设备的状态和性能指标，可以及时发现和解决潜在的故障和问题，提高设备的可靠性和稳定性。
2.资源调配和优化运维管理平台可以实现对云计算服务中心的资源进行集中调度和优化。
通过对资源的使用情况进行实时监测和分析，可以合理规划和分配资源，提高资源的利用率和效率，减少资源的浪费。
3.故障排除和维修运维管理平台可以对云计算服务中心的设备故障进行实时监测和诊断，并提供相应的故障排除和维修解决方案。
通过自动化的故障处理流程，可以快速响应和解决设备故障，减少故障对云计算服务的影响。
4.安全管理和漏洞修复运维管理平台可以对云计算服务中心的安全状况进行实时监测和管理。
通过定期的漏洞扫描和安全评估，可以及时发现和修复系统的安全漏洞，保障云计算服务的安全性和稳定性。
5.性能分析和优化运维管理平台可以对云计算服务中心的性能进行实时监测和分析。
通过对系统的性能指标进行分析和优化，可以提高系统的响应速度和处理能力，提供更好的用户体验。
二、大数据中心统一运维大数据分析平台解决方案大数据中心统一运维大数据分析平台是指以大数据技术为基础，通过对数据中心运维数据的收集、存储、处理和分析，提供全方位的数据中心运维管理和决策支持。
1.数据采集和存储大数据分析平台可以通过数据采集和存储模块对数据中心的各项运维数据进行实时收集和存储。
浪潮云海大数据一体机 暨云计算及大数据解决方案
“数据”就是新一代的石油
大数据信息消费在中国 … …
目 录
1 云计算介绍
2
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大数据介绍 天文大数据的应用
大数据介入天文学
海量数据正改变人类观察宇宙的方式 。以前人们一直认为天文学就是一门 观测星空的科学，但如今各种来源提 供的无尽数据信息产生了一种分析太 空的新途径。
例如，哈勃太空望远镜是大量太空照 片底片的宝库，有望揭示许多过去没 能识别出来的星体。再如，来自美国 航空航天局(NASA) 的数据资料，通过 现代工具的重新处理和分析后，极具 研究价值。可以说天文学正产生一种 以数字化数据为根基的分支。而数据 一直是天文学的核心，这也需要天文 学家拥有分析海量数据的能力。
• • • •
您如何收集和存储数据？ 您如何传输数据？ 您如何分析数据？ 您如何从数据获益？
什么是大数据和大数据分析？
• 大数据是指规模超出常用软件工具在容许时间内捕获、 管理和处理能力的数据集。 • 大数据分析是指可处理传统分析方法因数据量过大、数 据类型过于多样、速度变化过快等原因无法分析处理的 数据。
大数据革命
收集、存储和分析数据的能力在信息技术带来的影响中始终占有重 要一席。在这个数字化程度日益提高的时代，您所做的每件事都会有一 个电子记录。
随着企业积聚的数据越来越多并达到数百TB，他们纷纷寻求更加尖 端的软件工具对数据进行挖掘和分析，从而帮助企业更好地了解市场和 客户，甚至是帮助企业对未来作出预测。
3. Value（价值）
沙里淘金，价值密度低 大数据的价值并不在于数据量的巨大， 而是从大样本可挖掘出可信的规律
4. Velocity（速度）
实时获取需要的信息 大数据区分于传统数据最显著的特 征。如今已是ZB时代，在如此海 量的数据面前，处理数据的效率就 是企业的生命
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c 6பைடு நூலகம்
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海量并行 处理
支持PB级的数据处理、存储和访问 在数据加载、处理、访问等各个环节最大化并行处理能力
优秀混合 负载
按需分配资源（CPU、内存、IO） 动态调整资源
平台持续 可用
数据镜像、硬件冗余等多种容错技术保证系统高可用 故障切换和恢复，对用户透明 扩容期间可持续对外服务
•面向分析类应用。 •对应ADW，适合MPP数据库集群
•适合分布式内存数据 处理技术
大数据分析应用的关键核心技术
大数据分析套件组合：（完善生态链）
关系型数据库, NoSQL, 流计算，SQL on Hadoop, OLAP on Hadoop, OLTP on Hadoop， Cache 缓存，In-Memory DB, In-Memory Data Grid，非关系型数据库，等等 。
最新大数据一体机、云计算及大数据融合解决 方案
Gartner 发布的 2019 技术趋势
互联网商业模式对传统行业的冲击
数据处理的难题及大数据革命
收集、存储和分析数据的能力在信息技术带来的影响中始终占有重要一席。在这个 数字化程度日益提高的时代，您所做的每件事都会有一个电子记 录。
随着企业积聚的数据越来越多并达到数百TB，他们纷纷寻求更加尖端的软件工具对数 据进行挖掘和分析，从而帮助企业更好地了解市场和客户，甚至是帮助企业对未来作出预 测。
易于管理 维护
直观的图形化界面，实时的状态监控 最大限度降低管理员的日常管理和维护工作
大数据时代催生 PaaS 平台的变革
IaaS: 硬件的自动化管理，人与机器的解耦合 获得效率/牺牲性能 PaaS：应用的自动化管理，应用与OS的解耦合 获得弹性/牺牲控制
业务创新需要重新定义企业级 PaaS
创新：以数据支撑为中心
• 支持开放标准并与开源有效互动 • 强调以数据为中心 • 兼顾各种数据类型处理
• 充分关注新一代开发人员和新一代企业级应用的需求 • 为有效进行实时大容量信息处理而设计 • 同时兼顾与传统应用的互操作性 • 与传统技术的有效结合
数据支撑架构
大数据分析应用的关键技术之一
分布式内存数据库
流式处理
MPP 分布式数据库
Hadoop 分析框架体系
大数据分析应用的关键技术之一
PaaS 平台弹性运行时环境
资源管理 安全管理
配置管理
监 控
服务目录
管
服务管理
理
层
性能监控
资源监控
……
分析研判类应用 预测预警类应用 动态监控类应用 信息处理类应用
SQL 数据库 Hadoop
逻辑表达的无结构性 的数据。例如文本、
数据采集频度
音频数据等。 •适合Hadoop架构
非实时数据 •支持分析型应用，时效性较低
准实时数据 •支持前台交易系统查
范式化模型数据
数据模型
维度模型数据
询需求，具有可靠性 高、并发度大、采集 频率短的特点
•面向贴源数据查询和主题数据整合。 •数据区，适合X86MPP数据库集群
数据类别
在线数据
归档数据
•应用平台提交请求访问的数据，包括结构化和非结 构化两类
•在线存储周期超过数据生命周期规划的数据 •适合Hadoop分布式架构管理
数据格式
非结构化数据
结构化数据
•方便用数据库的二维表结构来逻辑表达实现的数据，数据结构字段含义确定，清晰。
•无法用二维表结构来
例如：客户信息、用电记录等。是挖掘数据价值的主要对象。
Services Interface
PaaS Service 消息中间件
NoSQL 数据库
应用中间件
……
PaaS 运行时环境
IAAS Interface
计算资源池
存储资源池
网络资源池
计算机
存储设备
网络设备
业务 应用层
PaaS 服务层
IaaS 服务层
物理 资源层
大数据时代平台产品的关键能力
开放弹性 架构
真正无共享的海量并行处理架构 工业标准的X86平台 服务器资源按需分配，按需搭建集群，按需缩放集群规模
在线线性 扩展
增加节点可线性增加存储、查询和加载性能 支持在线扩容，扩容期间保证系统继续对外提供服务
拥有成本 可控
保证用户不被专有平台锁定 企业初期投入和后续扩容的成本可控
c 1
c 2
2. 操作优化
• 物流管理 • 控制和工厂自动化 • 燃料消耗的优化 • 排放管理 • 法规遵从 • 健康&安全保证 • 运营管理与监测系统 • 网络吞吐量的优化 • 终端客户信息服务
云计算改变IT，大数据应用重在创新
工业互联网和工业大数据特点
基于分布式内存计算技术的IOT逻辑架构
云计算改变IT，大数据应用重在创新
时间
Startups
DevOps, CD/CI, Agile, MicroService
PaaS
运维自动化 虚拟化
大数据时代行业商机无处不在！
大数据行业应用 – 社交媒体
大数据行业应用 – 电商平台
大数据行业应用 – 互联网平台
大数据行业应用 – 风力涡轮发电系统管理监控
➢ 以毫秒级捕获传感器数据（如：主轴传感器、齿轮箱传感器和定子传感器等），监控单台风力发电 机运行状态
• 您如何收集和存储数据？ • 您如何传输数据？ • 您如何分析数据？ • 您如何从数据获益？
大数据时代带来的思考 … …
新时代需要一个全新的计算平台
互联网平台时代，第三代 IT体系的代表
互联网公司采用的是PaaS,DevOps来实现创新
期望值
Client-Server
Cloud
Innovation Gap
➢ 云计算侧重 资源管理，而大数据侧重 业务应用。
➢ 云计算资源池化的管理模式是大数据应用的前提。 ➢ 云计算提供的存储和计算资源池可动态支撑大数据分析业务不断变化的需求。
目录
1
大数据时代的来临
2
大数据分析应用之关键技术
3
能源行业之大数据分析应用场景
大数据分析应用的数据内容及实现技术
大数据分析应用的数据内容及实现技术
➢ 以秒级捕获传感器数据，监控风机位置、彼此协作情况，保证发电场以最优状态工作 ➢ 以分钟级捕获传感器数据，监控输电状态、效率
大数据行业应用 – 工业互联网
1. 资产管理
• 零部件库存管理 • 资产管理 • 供应链自动化 • 工作范围的自动化 • 场力优化 • 监控和诊断 • 状态检修 • 停电管理 • 资产生命周期管理