大数据技术及应用方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
大数据技术在城市管理中的应用实施方案
大数据技术在城市管理中的应用实施方案第1章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 目标意义 (3)1.3 实施策略 (3)第2章城市管理大数据技术概述 (4)2.1 大数据技术概述 (4)2.2 城市管理领域大数据应用现状 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与挖掘 (4)2.2.3 应用场景拓展 (4)2.3 国内外案例分析 (5)2.3.1 国内案例 (5)2.3.2 国外案例 (5)第3章城市管理大数据平台建设 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据处理层 (5)3.1.3 数据存储层 (6)3.1.4 数据分析与应用层 (6)3.2 数据采集与存储 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据存储 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据挖掘与分析 (7)3.3.3 数据可视化与应用 (7)第4章城市管理大数据应用场景 (8)4.1 城市安全监管 (8)4.1.1 人员密集场所安全监管 (8)4.1.2 公共设施安全监管 (8)4.1.3 灾害预警与救援 (8)4.2 城市交通优化 (8)4.2.1 交通流量分析 (8)4.2.2 拥堵预警与缓解 (8)4.2.3 公共交通优化 (9)4.3 城市环境监测 (9)4.3.1 空气质量监测 (9)4.3.2 水质监测 (9)4.3.3 噪音监测 (9)第5章大数据技术在城市公共服务中的应用 (9)5.1 公共设施管理 (9)5.3 公共服务评价 (10)第6章大数据技术在城市应急管理中的应用 (10)6.1 灾害预警与预测 (10)6.1.1 数据来源及处理 (10)6.1.2 预警模型构建 (10)6.1.3 预警信息发布 (11)6.2 应急资源调度 (11)6.2.1 数据分析 (11)6.2.2 调度策略优化 (11)6.2.3 实时监控与反馈 (11)6.3 应急事件处理 (11)6.3.1 数据收集与分析 (11)6.3.2 应急指挥调度 (11)6.3.3 事后评估与改进 (11)第7章城市管理大数据安全保障 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据隐私保护 (12)7.3 法律法规保障 (12)第8章城市管理大数据人才培养与交流 (13)8.1 人才培养机制 (13)8.1.1 建立多层次人才培养体系 (13)8.1.2 完善课程设置 (13)8.1.3 加强师资队伍建设 (13)8.2 培训与交流平台 (13)8.2.1 建立城市管理大数据培训基地 (13)8.2.2 开展线上线下相结合的培训模式 (13)8.2.3 加强校政企合作 (14)8.3 国际合作与交流 (14)8.3.1 参与国际学术会议 (14)8.3.2 建立国际合作项目 (14)8.3.3 促进人才交流 (14)第9章实施效果评估与优化 (14)9.1 评估指标体系 (14)9.2 实施效果分析 (15)9.2.1 数据采集与处理能力分析 (15)9.2.2 城市管理效率分析 (15)9.2.3 城市环境质量分析 (15)9.2.4 市民满意度分析 (15)9.2.5 系统稳定性与安全性分析 (15)9.3 持续优化策略 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)第1章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理方式，已广泛应用于各个领域。
大数据技术及其应用
大数据技术及其应用随着信息时代的到来，我们进入了一个数据爆炸的时代，海量的数据如洪水般涌入我们的生活。
如何有效地利用这些数据，成为了摆在我们面前的一个课题。
幸运的是，大数据技术的诞生为我们提供了解决方案。
本文将探讨大数据技术的基本概念、特点以及其在各个领域的应用。
一、大数据技术概述大数据技术是一门集数据存储、处理、分析和应用于一体的综合技术。
其核心目标是从大规模、多样化和高维度的数据中，挖掘出有价值的信息。
大数据技术具有以下几个特点：1. 数据量巨大：大数据技术处理的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超出传统数据库的处理能力。
2. 数据多样化：大数据技术可以处理结构化、半结构化和非结构化的数据，包括文本、图像、视频等多媒体数据。
3. 数据处理速度快：大数据技术采用分布式计算和并行处理的方式，能够实时或近实时地处理数据。
4. 数据价值挖掘：大数据技术通过数据分析和模式识别，挖掘出对决策和业务发展有指导意义的信息。
二、大数据技术的应用领域1. 金融行业在金融行业，大数据技术可以用于风险管理、信用评估、投资策略等方面。
通过对大量的金融数据进行分析，可以提高风险控制的准确性和预警能力，降低金融机构的损失。
2. 医疗健康大数据技术在医疗健康领域的应用非常广泛，包括医疗数据管理、疾病预测、个性化治疗等。
通过对大样本的医疗数据进行分析，可以为临床医生提供更准确的诊断和治疗方案。
3. 零售行业大数据技术在零售行业可以用于用户消费行为分析、商品推荐、营销策略等方面。
通过对用户购买数据的分析，可以为零售商提供定制化的商品推荐，提升用户购物体验和忠诚度。
4. 智慧城市大数据技术在智慧城市建设中发挥了重要作用。
通过对城市感知数据、交通运行数据等进行分析，可以实现城市交通调度的智能化、环境保护的精细化管理等目标。
5. 电信行业大数据技术在电信行业可以用于用户画像、网络运维、营销等方面。
通过对用户通信数据的分析，可以为电信运营商提供精准的用户画像，制定个性化的营销策略。
八个典型的大数据应用案例
八个典型的大数据应用案例一、面部识别技术在安防领域的应用面部识别技术是一种基于图像分析的大数据应用方案，通过对摄像头捕获的人脸图像进行特征提取和比对，可以快速准确地识别出目标人物。
在安防领域，面部识别技术已广泛应用于视频监控系统中，有助于实时识别可疑人员、追踪嫌疑犯等，提高了安全防范能力。
二、智能物流系统智能物流系统是一种利用大数据技术对物流环节进行优化的方案。
通过采集货物信息、交通信息等大量数据，系统可以实时监测货物的运输情况、交通拥堵情况等，快速调整物流路径和运输计划，提高物流效率和准确性。
三、个性化推荐系统个性化推荐系统是一种基于用户行为数据的大数据应用方案。
通过对用户的浏览记录、购买行为、评价等进行分析，系统可以实时推荐用户可能感兴趣的商品、新闻、音乐等，提升用户体验和购买转化率。
四、智能医疗诊断与辅助决策系统智能医疗诊断与辅助决策系统是一种依托大数据技术提供快速、准确的医疗服务的方案。
通过收集和分析大量的医疗数据，系统可以为医生提供疾病诊断的参考意见，辅助医生进行决策，提高医疗服务的质量和效率。
五、金融风险控制与欺诈检测系统金融风险控制与欺诈检测系统是一种利用大数据技术对金融交易数据进行监测和分析的方案。
通过对大量的交易数据进行实时监测和分析，系统可以发现异常交易和欺诈行为，实现风险控制和欺诈检测，保障金融安全和用户权益。
六、智慧城市规划与管理智慧城市规划与管理是一种通过大数据技术优化城市运行和资源配置的方案。
通过收集和分析城市居民的出行、能源消耗、环境污染等数据，系统可以进行城市交通规划、能源调控、环境保护等，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
七、社交媒体舆情分析与管理社交媒体舆情分析与管理是一种通过大数据技术对社交媒体上的舆情信息进行监测和分析的方案。
通过对用户在社交媒体上的言论、评论等进行分析，系统可以发现公众对其中一事件、产品或者服务的看法和态度，提供相关的数据支持和管理建议，维护公众关系和品牌形象。
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为企业和组织进行决策和业务优化的重要资源。
为了更好地应对大数据带来的挑战和机遇，各行各业纷纷寻求适用的大数据解决方案和技术方案。
本文将探讨大数据解决方案和技术方案的特点和应用场景，并介绍几种常见的大数据解决方案和技术方案。
一、大数据解决方案的特点大数据解决方案是指通过采用特定的方法和技术，对大规模、多样化、高速度的数据进行高效地管理、存储、分析和处理的综合解决方案。
其特点如下：1. 数据量大：大数据解决方案所面对的数据量通常是庞大的，需要存储和处理海量的数据。
2. 处理速度快：对于大数据，实时性是一个很重要的考量指标，大数据解决方案需要具备快速处理数据的能力。
3. 数据多样化：大数据来源广泛，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等，大数据解决方案需要能够处理各种类型的数据。
4. 数据价值挖掘：大数据解决方案不仅能够存储和处理数据，而且能够通过数据分析和挖掘，提供有价值的信息和洞察，帮助企业和组织做出更明智的决策。
二、大数据解决方案的应用场景大数据解决方案在各个行业都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
1. 金融领域：银行、保险等金融机构通过大数据解决方案，可以对大量的交易数据进行分析和挖掘，从而预测市场趋势、进行风险评估和信用评级等。
2. 零售行业：电商企业可以通过大数据解决方案，分析用户的购物行为和偏好，进行精准营销和个性化推荐，提高用户购买转化率和用户满意度。
3. 医疗健康：医疗机构可以利用大数据解决方案，对病人的临床数据进行分析，预测疾病的发展趋势，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
4. 城市管理：城市政府可以借助大数据解决方案，对城市的交通、环保、能源等方面的数据进行监测和分析，实现智慧城市的建设和优化城市管理。
三、大数据技术方案的选择与应用在选择大数据技术方案时，需要根据实际需求和业务场景来确定。
以下是几种常见的大数据技术方案。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据技术及应用
大数据技术及应用引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据技术及应用已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术的浮现使得我们能够更好地处理和分析海量的数据，从而为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将从四个方面详细介绍大数据技术及其应用。
一、数据采集与存储1.1 传感器技术的应用：传感器技术的发展使得我们能够采集到各种各样的数据，如温度、湿度、压力等。
这些传感器可以广泛应用于环境监测、工业控制等领域，为大数据的采集提供了基础。
1.2 云存储技术的应用：云存储技术的浮现使得我们能够将海量的数据存储在云端，再也不受限于本地存储容量。
云存储技术的应用使得数据的存储更加方便和安全，同时也提高了数据的可用性和可扩展性。
1.3 分布式文件系统的应用：分布式文件系统能够将数据分布在多个服务器上，实现数据的并行处理和高效访问。
这种技术的应用使得大规模数据的处理更加高效和可靠。
二、数据处理与分析2.1 数据清洗与预处理：大数据通常包含着各种各样的噪声和异常值，因此在进行数据处理和分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗和预处理的目的是提高数据的质量和准确性，从而保证后续分析的可靠性。
2.2 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据处理和分析的重要手段。
通过对大数据进行挖掘和学习，我们可以发现数据中的隐藏规律和模式，从而为决策和预测提供支持。
2.3 可视化与交互分析：大数据的处理和分析结果通常是庞大而复杂的，为了更好地理解和利用这些结果，可视化和交互分析成为必要的手段。
通过可视化和交互分析，我们能够将数据转化为直观的图表和图象，从而更好地进行数据分析和决策。
三、数据安全与隐私保护3.1 数据加密与权限控制：大数据的安全性是一个重要的问题，特殊是涉及个人隐私的数据。
数据加密和权限控制是保护数据安全的重要手段，通过对数据进行加密和权限控制，可以防止未经授权的访问和使用。
3.2 数据备份与灾备：大数据的备份和灾备是保证数据可靠性和可恢复性的重要措施。
软件工程中的大数据技术与应用
软件工程中的大数据技术与应用随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用。
在软件工程领域，大数据技术也扮演着重要的角色，为软件开发和运维提供了更多的可能性和解决方案。
本文将探讨软件工程中的大数据技术与应用，从数据采集、存储、处理和分析等方面进行论述。
一、数据采集在软件工程中，数据采集是大数据技术的第一步。
通过采集用户的行为数据、系统运行日志以及其他相关数据，可以为软件开发和运维提供重要的参考和依据。
例如，在软件开发过程中，可以通过采集用户的使用数据和反馈意见，了解用户的需求和痛点，从而进行产品迭代和优化。
同时，在软件运维过程中，可以通过采集系统的运行日志和性能数据，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、数据存储数据存储是大数据技术中的关键环节之一。
在软件工程中，需要存储大量的数据，包括用户数据、系统数据和业务数据等。
传统的关系型数据库在存储大数据时存在一些限制，例如存储容量有限、读写性能较低等。
因此，越来越多的软件工程师开始采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase等，来存储和管理大数据。
这些分布式存储系统具有高可扩展性、高容错性和高性能等特点，能够满足软件工程中大数据存储的需求。
三、数据处理数据处理是大数据技术的核心部分之一。
在软件工程中，需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
传统的数据处理方法往往无法满足大数据处理的需求，因为大数据具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
因此，软件工程师需要借助大数据处理框架，如MapReduce和Spark等，来进行数据处理和分析。
这些大数据处理框架具有分布式计算和并行处理的能力，能够高效地处理大规模的数据。
四、数据分析数据分析是大数据技术的最终目标之一。
在软件工程中，通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为软件开发和运维提供决策支持和业务洞察。
例如，在软件开发过程中，可以通过数据分析来评估产品的市场潜力和用户满意度，从而调整产品的方向和策略。
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云计算
• 云计算是一种新的大规模分布式计算模式
• 通过网络和资源虚拟技术，实现计算和存储资源集中管理， 面向用户提供服务；
• 云计算可以解决目前计算机使用的诸多问题，是计 算技术发展的一个新的里程碑。
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
传统计算机的问题
8 58 男
24946.6 0
有
0
N
9 37 女
25304.3 2
有
0
N
10 54 男
24212.1 2
有
0
N
• 统计特征：平均年龄、男女比例、收入分布、有房贷比 例
• 聚类：根据客户的属性特征值将客户分组
• 分类：从数据中学习是否投资的分类模型
20
分类模型的学习及运用
训练样本
学习算法
分类模型
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
新数据
分类结果
分类模型
21
21
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据平台技术 4. 大数据应用
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
22
计算机系统的发展
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 23
拟机用户不需要维护。
• 当某虚拟机用户需求变化时，物理服务器的资源可以 自动扩展。
27
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计算能力 随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
管理
每年2500亿欧元 每年生产率增长约0.7%
数据
1000亿+的服务供应商收 入
为终端用户带来高达
7000亿美的价值
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美国零售业
净利率增长可能高达 60%+
每年生产率增长0.5-1.0%
制造业
最多可节省50%的产品研 发、组装成本
2
什么是数据？
数据是所表达的对象的信息载体，记录对象的属性特征。
学生成绩及排名 表
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3
数据有多样化的表达形式
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数据 》信息 》知识 》智慧
互联网+智能制造
智能制造
智能 设计
智能采购
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
智能 客服
智能 仓储
智能 销售
智能 运输
12
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据分析的挑战及技术创新 4. 大数据分析平台及应用
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
2019
大数据技术及应用方案 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据平台技术 4. 大数据应用
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
云服务器
28
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将计算和存储资源 作为服务供用户使用。
数
据
Reduce过 程
是 输出 否 聚类 收 结果
将对象分配给与其 最相似的聚类
敛
重新计算 聚类中心点
?
34
MapReduce编程局限
决策树递归算法
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
MapReduce编程难以实现决策树递归算 法
35
Spark RDD 计算模型
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
据平台、数据中心等基础设施。
10
“大智移云”时代
• 大数据、人工智能、移动互联网和云计 算是新一代信息产业发展的重点方向。
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
• 2015年8月31日：《促进大数据发展行 动纲要》
• 2015年12月29日：《“互联网＋”行 11
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 5
数据的大小
• 1 bit （比特）= 1位二进制，0 和 1 两个状态 • 1 Byte（字节）= 由8 bit（位），例 11001010，可以表达256个状态，
2的8次方 • 1KB （kilobyte）=1024B • 1MB （megabyte）=1024KB （兆字节） 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 • 1GB （gigabyte）=1024MB（千兆字节）
百万以上 甚至超亿
大数据集的挑战 （Big Data Matrix）
个记录 31
大数据分布式存储
• 大数据分布式存储 （HDFS）
大数据文件 大数据文件 划分 大数据文件 智慧小分区布云式服存务储平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
32
MapReduce计算模型
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
数据分析与挖掘
关联分析
分类模型
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
聚类分析
预测模型
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
18
对象及属性
社交群体的属性：
1. 基本属性
性别、年龄、职业、住址、 收入、…
2. 喜好 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
读书、旅游、交友、…
3. 行为
购买记录、行为记录、手 机日志
社交网络图
4. 观点
对某些事件的观点
19
对象数据的表达
对象 年龄 性别
收入 子女数
有无车 房贷 是否投资
1 48 女
17546 1
无
0
Y
Map 运算
Reduce 运算 结果输
出
33
MapReduce编程特点
K-means 算法 Pipeline 模式
MR MR MR
MR
MR MR MR
MR
M R M R M R M R 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
?
?
?
?
?
输
入
Map 过程
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
数据存储
中央磁盘存储
云存储
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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数据处理、转换和融合
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
• 1TB（terabyte）=1024GB（百万兆字节）
• 1PB （petabyte） = 1024 TB (百亿兆字节)
6
大数据
大数据 = 交易数据 + 交互数据 + 观测数据
传感器/RFID/移动终 端 用户点击流数据
Big Da情t感a数据
用户生成内容
Web 日志
WEB
动态定价
用户间交互 & 上传
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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云环境的计算资源
• 物理服务器—CPU, 内存, 外存（磁盘、磁带） • 虚拟服务器—CPU, 内存, 外存 • 软件 • 服务 （应用）
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们 29
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 C智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 • 混合云 Hybrid cloud
2 40 男
30085.1 3