大数据平台由网络基础设施层
大数据概述
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
云类型：公有云、私有云和混合云。 服务模式：SaaS(软件即服务，应用层)、PaaS(平台即服
务，平台层)、IaaS（基础设施即服务，基础设施层）。 云计算关键技术：包括虚拟化、分布式存储、分布式计算、
多租户等。
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云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、 宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装 置等。
存储单位
bit
换算关系
二进制位
含义与实例
Byte
1B=8bit
KB(Kilobyte,千字节) 1KB=1024B=210B
MB(Megabyte,兆字节) 1MB=1024KB=220B
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节) 1GB=1024MB=230B
1部高清电影大约1GB
TB(Trillonbyte,太字节) 1TB=1024GB=240B PB(Petabyte,拍字节) 1PB=1024TB=250B
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。
• 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。
特种设备安全监管大数据平台建设项目方案
特种设备安全监管大数据平台建设项目方案1.1技术总体架构系统建设主要部分包括：数据中心、电梯物联网终端、应用软件等几部分，如下图所示：省市特种设备安全监管大数据平台”总体框架以政策标准和技术标准两大保障体系为支撑，以设施层、网络层、感知层等基础设施为基础，在电梯应急处置数据汇集与分析处理平台的支撑下，构建的面向电梯维保单位、电梯使用单位、居民、企业的应用体系，涵盖包括电梯监测、电梯应急、维保管理、检验管理、巡检管理、监察管理、公益宣传等多个领域的应用，如下图所示：1）基础设施基础设施包括设备层、网络层、感知层三部分：设备层是系统监测和监管的主体，包括电梯等八大类特种设备。
网络层是一体化融合的网络基础设施，支撑平台的高效运行，包括宽带网络、无线网络、物联网等智能网络，通过把各种特种设备的节点统一接入，实现网络无处不在、智慧监测的目标。
感知层是通过信息采集识别、传感器、报警终端、采集终端、二维码、NFC等各类传感设备，对特种设备的运行状态实时获取，自动感知，实现智能化的处理。
2）支撑平台平台感知层采集的电梯状态数据、故障数据、报警数据为撑持，架构“电梯设备业务服务平台”、“电梯设备公共服务平台”、“电梯设备商用服务平台”三大使用板块，通过数据规范和接口服务，接入政府相关部分业务数据，与上级平台实现数据共享，开展电梯设备物联网监测、电梯设备智能监管等业务管理，并可以撑持包括行业数据分析、公益宣传、商业宣传等商用业务。
3）智慧应用智慧使用体系是构架在平台之上，涵盖了特种设备的首要参与群体包括质监局、XXX、维保单位、使用单位、居民、企业等主体，开展的业务范畴包括电梯监测、电梯溯源、电梯维保、电梯检修、公益宣传等层面。
各类使用遵循平台建设规范和尺度，通过数据交换和整合，统一以平台向各对象主体提供服务。
1.2应用软件技术框架特种设备安全监管大数据云平台由特种设备智能决策分析平台、特种设备监察业务管理系统、特种设备检验业务管理系统、特种设备电梯应急救援管理系统、特种设备电梯物联网管理系统、数据传输接口管理系统、特种设备使用单位管理系统、特种设备维保单位服务管理系统构成。
大数据平台的架构与搭建指南
大数据平台的架构与搭建指南随着科技的迅速发展和信息的爆炸性增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。
大数据分析对企业决策、市场预测、用户行为分析以及社会趋势的研究等起着至关重要的作用。
为了处理和分析这些庞大的数据集，建立一个强大而可靠的大数据平台是非常重要的。
本文将介绍大数据平台的架构与搭建指南，帮助您了解如何构建一个符合需求的大数据平台。
一、架构设计1. 数据采集层：大数据平台的第一层是数据采集层，用于从不同的数据源中收集和获取数据。
这包括传感器、移动设备、日志文件等。
数据采集层需要考虑数据的格式、频率和可靠性等方面。
常见的数据采集工具包括Flume、Kafka和Logstash等。
2. 数据存储层：数据存储层用于存储从数据采集层收集的原始数据或已经处理的中间数据。
常见的数据存储技术包括传统的关系型数据库MySQL、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）以及分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）。
根据数据的类型和需求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据处理层：数据处理层是大数据平台的核心组件，用于处理和分析存储在数据存储层的数据。
该层包括批处理和流式处理两种方式。
批处理可以通过Hadoop的MapReduce或Spark等技术来进行，用于处理大量的离线数据；而流式处理可以使用Apache Storm或Flink等技术，实时处理数据流。
此外，数据处理层还可以使用机器学习算法和人工智能技术来进行复杂的数据分析。
4. 数据可视化与应用层：数据可视化与应用层用于展示和应用数据处理结果。
通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI等），可以将数据以图表、报表等形式直观地展示出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。
此外，数据可视化与应用层还可以开发相应的应用程序或服务，满足不同的业务需求。
二、搭建指南1. 硬件与网络：搭建大数据平台需要考虑合适的硬件和网络基础设施。
数字技术创新基础设施建设
数字技术创新基础设施建设声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
本文内容仅供参考与学习交流使用，不构成相关领域的建议和依据。
一、云计算基础设施建设云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心中，并通过网络提供给用户使用。
为了支持云计算的运行，需要进行云计算基础设施的建设。
云计算基础设施包括硬件设备、软件系统和网络基础设施。
（一）硬件设备1、服务器：云计算基础设施的核心是服务器，它是提供计算能力和存储空间的关键设备。
云计算数据中心通常会配置大量的服务器来满足用户的需求。
这些服务器需要具备高性能、高可靠性和高可扩展性。
2、存储设备：云计算基础设施需要大规模的存储设备来保存用户数据和应用程序。
传统的硬盘存储已经不能满足云计算的需求，因此，固态硬盘等新型存储技术被广泛应用。
3、网络设备：云计算基础设施的网络设备包括交换机、路由器和防火墙等。
这些设备可以实现数据中心内部的高速通信和数据的安全传输。
(二)软件系统1、虚拟化技术：虚拟化技术是云计算基础设施建设的核心技术之-O通过虚拟化技术，可以将物理资源划分为多个虚拟资源，并且可以按需分配给用户。
这样可以提高资源利用率和灵活性。
2、自动化管理系统：云计算基础设施需要一个高效的自动化管理系统来管理和监控各种资源。
这个系统可以实现资源的自动调度、故障的自动修复和性能的自动优化。
3、安全管理系统：云计算基础设施的安全非常重要，因为用户的数据和应用程序都存储在云中。
安全管理系统包括身份认证、访问控制、数据加密等功能，以保护用户的隐私和数据安全。
(三)网络基础设施1、高速网络：云计算基础设施需要高速的网络来满足用户的需求。
传统的以太网已经不能满足云计算的要求，因此，光纤网络等新型网络技术被广泛应用。
2、数据中心互连：在多个数据中心之间建立高速的互连网络，可以实现数据的备份和容灾。
这样可以提高数据的可靠性和可用性。
基础设施层业务入口层产品应用层
互联网金融产业体系的交易三层结构：基础设施层、业务入口层、产品应用层....导读：互联网金融是一个庞大的产业体系，绝不是简单的金融触网和互联网向金融渗透。
从宏观到微观，从基础到应用，互联网金融产业体系的交易结构分为三层：基础设施层、业务入口层、产品应用层。
未来商业模式：走向商业互联网化互联网趋势下，证券公司商业模式将迎来业务创新、模式创新、价值创新。
互联网金融以产品为媒介提供资金和支持匹配的平台，完成资金融通，账户衍生出各类货币，实现支付、交易、消费等多功能，体现移动金融，将加速券商服务理念及业务模式创新，促使其由“行商”向“网商”转变。
倒逼传统券商从“以我为主”，“以业务供给为导向”的商业模式向“用户体验”为主，以客户需求为导向的商业模式。
自助化、碎片化。
随着互联网技术持续发展，金融服务对物理场所和时间的依赖度将越来越低，逐渐向互联网、移动互联网迁移，用户更倾向于通过终端设备，随时随地地、自助式地获取资讯，完成交易和服务。
证券业“互联网属性”将持续加强，同时证券业务营销手段和服务途径也更网络化，金融服务走向自助化和碎片化。
产品化、标准化。
随着社会财富的不断增长，对投融资的需求也将不断被激活和释放，对金融服务的需求也快速膨胀，提供给社会资金的选择方式也将走向产品化和标准化。
互联网金融平台将是标准化金融产品的重要载体，行业将涌现一批平台式的“金融超市”。
商务化、账户化。
未来证券互联网将在“客户导流”和“证券交易电子化”的基础上进行延伸和扩展，升级为“证券商业网络化”，最终实现通过互联网和移动互联网建立的完整线上业务流程和商业模式，实现客户开发和维护、营销、交易、清算结算等所有商业活动的完全在线化，从“技术革命”演进到真正的“模式革命”。
同时，未来互联网金融将围绕证券公司五大基础功能提供综合金融服务，打造综合账户、支付通路、移动客户端等在内的完整“账户生态系统”，实现业务创新和产品创新，并通过账户和客户端应用实现价值。
企业数据中心建设方案
第1篇
企业数据中心建设方案
一、项目背景
随着信息技术的飞速发展，数据资源已成为企业核心竞争力的关键要素。建设企业数据中心，旨在提高数据处理能力，保障数据安全，优化资源配置，降低运营成本，为企业的持续发展奠定坚实基础。
二、建设目标
1.提高数据处理能力：确保数据中心具备高效、稳定的数据处理能力，满足企业业务发展需求。
2.保障数据安全：建立健全数据安全防护体系，确保数据在存储、传输、处理等环节的安全。
3.优化资源配置：整合企业现有资源，提高资源利用率，降低运营成本。
4.提高运维效率：采用先进的技术和设备，提高数据中心的运维效率。
5.可持续发展：为企业的长期发展提供稳定、高效的数据支持。
三、方案设计
1.总体架构
企业数据中心总体架构分为三个层次：基础设施层、平台层和应用层。
3.提高数据资源利用率，优化成本结构。
4.实现数据中心的可扩展性和灵活性，适应未来技术变革。
三、总体设计
1.设计原则
-安全可靠：确保数据中心运行的安全性和可靠性。
-高效节能：采用节能技术和设备，降低能耗。
-灵活扩展：设计具备良好的扩展性，以适应业务发展和技术升级。
-易于管理：采用标准化、模块化的设计，简化运维管理。
（2）网络架构：采用高可用性的网络架构，实现数据传输的高速和稳定。
（3）服务器与存储：根据业务需求，选择具有高性（1）数据库系统：部署成熟的关系型数据库，确保数据的一致性和完整性。
（2）大数据平台：构建基于开源技术的大数据处理平台，实现数据的深度挖掘和分析。
（2）网络安全：部署防火墙、入侵检测系统、安全审计等设备，保障网络安全。
（3）数据安全：采用数据加密、访问控制、数据备份等技术，确保数据安全。
大数据技术基础
2.3.1 数据采集的意义
数据采集：其实就是大数据抽取、转换和加载的过程
数据采集的工具：摄像头、麦克风等都是数据采集的工具。
数据采集的意义：足够的数据量是企业大数据战略建设的基础，数据采集成为大数据分析的前奏。数 据采集是大数据价值挖掘中重要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需
求。
Facebook的Scribe
Facebook的Scribe •Scribe是Facebook开源的日志手机
系统，它能够从各种日志源上收
Hadoop的Chukwa
•chukwa 是一个开源的用于监控 大型分布式系统的数据收集系 统。这是构建在 hadoop 的
商业模式驱动
应用需求驱动
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘活数据资产的能力
，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策和服务，是大数据核心议题，也是云
Hadoop技术架构图
2.1.1 Hadoop
项目架构
1：日志采集； 2：传输日志； 3：将日志写入HDFS； 4：从HDFS中将日志装载入数据仓库中 ； 5：对装载的数据进行分析； 6：调用Hadoop集群的M/R执行并行计算 ，并返回结果； 7：将结果中有价值的数据写入HBASE数 据库；
云计算平台的分层设计及其实现
云计算平台的分层设计及其实现一、引言随着信息技术的不断发展和普及，人工智能、大数据、云计算等技术也不断涌现，成为当前信息化领域的热门话题。
云计算作为其中的重要分支，在企业信息化建设中扮演着越来越重要的角色，特别是在大数据分析和应用场景中得到了广泛的应用。
本文将围绕云计算平台实现的分层设计展开探讨，旨在为广大读者提供云计算平台的分层设计及其实现相关的知识。
二、分层设计的基本概念分层设计是云计算平台的基本设计决策之一。
它是指将云计算平台划分成不同的层次结构，并对每一层次结构进行统一的规划和设计，以确保平台的性能和安全性同时得到保证。
常见的云计算平台按照分层的设计包括基础设施层、平台层、应用程序层等。
1.基础设施层基础设施层是云计算平台的底层结构，主要包括物理设备、网络设施等，支撑着上层的云计算业务的正常运行。
基础设施层的设计需要考虑设备的可靠性、网络的安全性、数据的备份等多方面的问题，以确保上层业务的高可用性和稳定性。
2.平台层平台层是基础设施层之上的一层，主要负责提供云计算的各种服务和功能，为上层应用程序提供基础的运行环境。
平台层的设计需要考虑云计算的各种分类，如：IaaS、PaaS、SaaS等，以及为不同分类提供适当的技术支持、平台管理等功能。
3.应用程序层应用程序层是最上层的一层，为云计算平台的最终用户提供具体的应用服务，如各种云计算应用软件、网站应用等。
该层的设计需要考虑安全性、性能、易用性等多方面因素，以确保用户能够方便、安全、高效的使用云计算服务。
三、分层设计的实现云计算平台的分层设计需要结合具体的业务需求和技术状况来实施，下面我们将从三个层次对分层设计的实现进行介绍。
1.基础设施层的实现基础设施层的实现需要考虑基础设施的构建，以及设备的可靠性、网络的安全性等因素。
常见的基础设施层的实现方式包括：（1）分布式部署方式：将设备分布在多个地点，避免单点故障带来的影响。
（2）冗余设计方式：通过配置冗余设备或备用机房等方式提高设备的可用性。
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大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。
数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命周期管理。
通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源，为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。
在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题，从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。
大数据平台建设的主要任务：
（一）建立政务云平台。
建设全县统一的政务云计算平台。
以县广电公司的设施为基础，进行云化改造，建立自行管理的云计算资源池，为各部门不宜采用社会化云计算服务的关键性业务系统提供基础设施共享服务。
（二）实施大数据管理。
1.建立政务数据交换和目录体系。
以县广电公司的交换中心为主交换平台，构建全县统一的电子政务数据交换体系。
统筹各部门可供共享的信息和共享需求，编制政务信息资源共享目录，明确可供共享的信息名称、数据格式、提供方式、提供单位、共享条件、更新方式、更新时限等要素，按需向其他部门提供信息共享服务。
2.建设政务数据集中共享平台。
建立健全共享数据汇聚机制，按照“一类数据来源于一个权威部门，权威部门负责更新维护”原则，通过统一数据交换平台，将具有公共性、标识性、基准性的共享数据进行汇聚，集中存储于云平台，逐步形成人口、法人、经济、空间地理、社会信用等各类城市重要基础性数据库。
充分发挥云平台共享数据的中心作用，建立向云平台直接获取为主，部门间数据交换获取为辅的共享应用机制，提高城市综合数据共享使用效率。
（三）推进大数据应用。
提高决策数据服务水平。
围绕县公司决策需要，以建设决策支持电子政务系统为抓手，充分整合各部门现有办公应用和业务系统数据资源，逐步建立支撑领导决策研判的决策数据资源库，提供更加及时高效的信息获取方式，丰富展现形式，为公司决策提供全面准确便捷的数据服务。
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能够及时掌握经济运行与社会发展的实际状况和发展趋势，不断提升政务数据保障和辅助决策能力。
（四）构建大安全体系。
1.加强统一电子政务网络建设管理。
在现有电子政务外网平台基础上，提升县级骨干网络业务承载能力，按需扩充统一互联网出口，为公司大数据平台提供高速、稳定、安全的网络运行环境。
2.加强安全技术防护体系建设。
按照信息系统安全等级保护要求，针对大数据平台的技术特点，进一步完善以病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等为重点的安全防护体系，确保电子政务系统不被破坏和数据不被窃取泄漏。