活动方案之大数据实验室建设方案
大数据实验室建设解决方案
大数据实验室建设解决方案大数据实验室建设解决方案应包括以下几个方面：1.确定建设目标和需求在建设大数据实验室前，需要明确实验室的定位和目标，根据实际需求进行规划设计。
例如，实验室可能需要进行数据分析、数据挖掘、数据存储、数据备份等操作，需要针对这些需求进行建设方案的制定。
2.确定硬件设施大数据实验室需要具备高质量的硬件设施，包括服务器、存储设备、网络设备、备份设备等。
在选择硬件设备时，需要考虑其可靠性、稳定性、扩展性等因素，并根据实际需求进行配置和选型。
3.确定软件平台和工具大数据实验室需要具备优秀的软件平台和工具，例如 Hadoop、Spark、Kafka、Elasticsearch等。
这些工具可以提供数据处理、数据挖掘、数据分析等功能，能够帮助实验室完成各项任务。
4.设计实验室布局大数据实验室需要合理规划布局，以便于人员工作、设备管理和安全防范。
例如，实验室可以划分为核心区、办公区、测试区、监控室等区域，以便于各项工作的开展和管理。
5.制定安全措施大数据实验室需要具备完善的安全措施，保障数据安全、系统稳定、人员安全等。
例如，实验室需要制定严格的安全管理制度、进行数据加密和备份、安装防火墙和杀毒软件等措施，以确保实验室的安全运行。
6.考虑环保和节能因素大数据实验室需要考虑到环保和节能因素，以符合当今社会可持续发展的要求。
例如，实验室可以选择环保材料和设备、采用节能技术和方案等，以最大程度地降低能耗和减少环境污染。
7.建立运维和管理体系大数据实验室需要建立完善的运维和管理体系，以保证设备运行、系统稳定、数据可靠。
例如，实验室可以建立24小时值班制度、定期巡检制度、定期培训制度等，以提高运维和管理水平，确保实验室的稳定运行。
总之，大数据实验室建设解决方案需要全面考虑目标需求、硬件设施、软件平台和工具、布局设计、安全措施以及环保节能等多个方面的问题。
只有在这些方面得到充分考虑和实现，才能建设出高效稳定可靠的大数据实验室，以满足企业或机构在大数据分析与处理方面的需求。
大数据人工智能一体化实验室建设方案
大数据人工智能一体化实验室建设方案
一、实验室建设的基本思路
1.确定实验室研究方向：大数据人工智能一体化。
2.建设实验室管理制度：确立实验室的职责、权利和义务，明确实验
室的财务、人事管理、安全控制和科研管理等各项规章制度。
3.实验室的设备配置：依据实验室研究方向，合理配置以大数据和人
工智能研究为基础的硬件设备、技术服务和管理软件。
4.组建研究团队：组织团队集结大数据与人工智能相关研究的相关技
术人员，配备合理的科研头衔，并统一实施薪酬和福利政策。
二、实验室建设的具体实施
1.实验室空间：该实验室须拥有有效容量的、健康、安全、安静的实
验空间，以及通讯设备等必要的环境设施，以满足实验室研究和培训需求。
2.硬件设备：实验室研究方向主要为大数据与人工智能，必备硬件设
备包括计算机、服务器、存储设备、电子设备统筹协调，采取企业化管理，建立规范的资产管理制度。
3.技术服务：实验室必备软件包括专业的大数据应用系统、专业的数
据库系统、分析工具等，须采取企业级管理，按照统一规范管理，以确保
安全、稳定性和有效性。
4.人员：实验室必备技术人员。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案目录•项目背景与目标•需求分析•建设方案•技术选型与供应商选择•实施计划与时间表•预算与成本分析•风险评估与应对策略01项目背景与目标1 2 3当前，大数据技术正迅速发展，广泛应用于各个领域，为企业和政府提供了巨大的商业价值和社会效益。
然而，许多组织在大数据应用方面仍面临诸多挑战，如数据整合、处理和分析等。
因此，建设大数据实验室成为解决这些问题的关键途径，为组织提供了一个集中的环境来研究、实践和开发大数据技术。
背景介绍目标概述01提供一个具备先进设备和技术的实验环境，以支持大数据研究和应用开发。
02培养一支具备大数据思维和技术能力的专业团队，提高组织在大数据领域的核心竞争力。
03促进跨部门、跨领域的合作与交流，加速大数据技术的创新和应用。
04提升组织在大数据领域的知名度和影响力，吸引更多的合作伙伴和资源。
01培养一支具备大数据思维和技术能力的专业团队，提高组织在大数据领域的核心竞争力。
在大数据应用方面取得显著成果，为组织带来商业价值和社会效益。
提高组织在大数据领域的知名度和影响力，吸引更多的合作伙伴和资源。
完成大数据实验室的硬件和软件基础设施建设，具备高性能计算、存储和分析能力。
020304预期成果02需求分析数据处理和分析能力大数据实验室需要具备高效的数据处理和分析能力，能够处理大规模数据集，并提供准确的洞察和预测。
数据可视化与交互为了方便理解和解释数据，实验室需要提供强大的数据可视化工具，支持多种数据展示形式和交互操作。
数据存储和管理实验室需要具备可靠的数据存储和管理能力，包括数据备份、恢复和安全保护等功能。
系统集成与扩展性实验室应具备良好的集成能力和扩展性，能够与其他系统或设备进行无缝对接，并适应未来业务和技术的发展变化。
功能需求为了快速处理和分析大数据，实验室需要配备高性能计算资源，如高性能服务器、GPU加速器等。
高性能计算资源根据具体需求，实验室可能还需要其他硬件设备，如工作站、交换机、路由器等。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案1. 引言本文档旨在提供一个关于大数据实验室建设的方案。
随着大数据技术的快速发展，大数据实验室扮演了非常重要的角色，提供了一个创新和研究的平台。
本方案将涵盖实验室的目标、硬件和软件需求，以及实验室的管理和组织架构。
2. 目标大数据实验室的目标是提供一个研究和创新的空间，用于探索大数据技术在各个领域的应用。
以下是大数据实验室的主要目标：•提供一个可靠、高效的实验室环境，用于处理和分析大规模的数据集；•开展基于大数据技术的研究项目，推动相关领域的发展；•培养学生的大数据技术能力，并为他们提供实践机会；•与企业和机构合作，将实验室成果转化为实际应用。
3. 硬件需求为了满足大数据实验室的需求，需要以下硬件设备：•服务器集群：用于存储和处理大规模数据集的服务器集群；•存储系统：高容量、高速度的存储系统，用于保存大量的数据；•网络设备：用于支持高速数据传输的网络设备，确保实验室的稳定连接；•高性能计算机：用于运行复杂的数据分析和挖掘算法的高性能计算机；•数据采集设备：用于获取数据的传感器和数据采集设备。
4. 软件需求为了支持大数据实验室的研究和开发工作，以下是一些推荐的软件需求：•大数据分析工具：如Hadoop、Spark等，用于处理大规模数据集的分布式计算工具；•数据挖掘和机器学习工具：如Python的Scikit-learn、R语言等，用于数据分析和模型构建；•可视化工具：如Tableau、D3.js等，用于将数据可视化展示；•数据库管理系统：如MySQL、MongoDB等，用于数据存储和管理；•编程工具：如Java、Python等，用于开发和实现算法。
5. 实验室管理和组织架构为了保证实验室的顺利运行和高效管理，需要建立一个合理的实验室管理和组织架构。
5.1 实验室主任实验室主任负责实验室的整体管理和运营。
他/她的职责包括制定实验室的发展战略、协调各个部门的工作，以及与合作伙伴和机构进行沟通和合作。
大数据实验室建设方案
高校大数据实验室建设方案一、建设目标xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。
实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。
利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。
利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。
使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。
通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。
二、产品优势⏹交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。
⏹真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。
⏹大数据实战及案例分析提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。
⏹充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。
例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。
三、建设规模按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案一、引言随着互联网和信息技术的发展，大数据已经成为推动社会发展和创新的重要力量。
为了更好地应对大数据时代的挑战和机遇，建设一个高效、创新的大数据实验室变得至关重要。
本文旨在提出一个大数据实验室建设方案，包括实验室基础设施建设、人才培养和项目合作等方面，以实现大数据实验室的长期发展和研究成果的创新输出。
二、实验室基础设施建设1.硬件设施建设大数据实验室的硬件设施是支撑其正常运行和研究工作的基础。
首先，应配置高性能计算机集群和存储设备，以满足大规模数据处理和分析的需求。
其次，应建设数据中心，保证数据的安全存储和快速访问。
此外，实验室还应配备各类服务器、网络设备等基础设施，确保数据的安全传输和稳定性。
2.软件平台建设为了支持实验室的研究工作，应建设强大的软件平台。
首先，需要选择一套成熟的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以便实现对大规模数据的存储、处理和分析。
其次，还需要建设数据可视化和探索工具，方便研究人员对数据进行可视化展示和深入挖掘。
另外，实验室还应建设开放源码的平台，以便研究人员能够共享和交流研究成果。
三、人才培养1.招聘和培养科研人员大数据实验室的人才队伍是实验室成功运行和研究成果的关键。
首先，应设立专门的人才招聘和选拔机制，吸引具有大数据相关背景和研究经验的优秀人才加盟实验室。
其次，应针对实验室研究方向和需求提供培训和进修机会，提高人才的专业素质和创新能力。
此外，应营造一个良好的研究氛围，鼓励人才间的交流合作，提高团队整体的创新能力和学术水平。
2.学生培养大数据实验室不仅是科研机构，还是高等教育培养人才的场所。
在实验室中应设立研究生培养计划，为有志于从事大数据研究的学生提供优秀的学习和研究环境。
为了培养学生的科研能力，应建立导师制度，指定专门的导师负责指导学生的研究工作。
同时，应提供丰富的实践机会，如参与大数据项目研究、实习和交流等，培养学生动手能力和创新能力。
高校大数据实验室建设方案
高校大数据实验室建设方案随着信息技术日新月异的发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
为了充分利用大数据的价值和应用，越来越多的高校纷纷设立大数据实验室。
本文将介绍高校大数据实验室的建设方案，以提供参考和指导。
一、实验室的定位和目标高校大数据实验室应当明确自身的定位和目标。
首先，实验室可以作为学生实践教学的场所，为学生提供实际操作和应用案例的机会，培养他们的数据分析能力和解决实际问题的能力。
其次，实验室也可以成为教师科研和项目合作的平台，促进学术交流和合作，提高高校科研水平。
最后，实验室还可以与行业企业合作，为其提供数据分析和解决方案的服务，促进产学研结合。
二、实验室设备和软件配置高校大数据实验室的建设需要充分考虑实验室所需的设备和软件配置。
首先，需要投入一定数量的计算机和服务器，以满足实验室多个用户同时进行大数据处理的需求。
其次，实验室应当安装必要的数据存储设备，以确保数据的安全性和可用性。
同时，实验室还需要配备数据采集和清洗设备，以确保数据的质量和准确性。
此外，为了提升实验效率，实验室应当配置专业的数据分析软件和开发工具，如Hadoop、Spark、Python等。
三、实验室的组织结构和人员配备高校大数据实验室的建设还需要考虑实验室的组织结构和人员配备。
实验室应当设立实验室主任或负责人，负责协调实验室的日常管理和工作推进。
同时，实验室还应当配备一定数量的技术人员，包括数据分析师、软件开发工程师等，以满足实验室的日常运作和项目需求。
另外，实验室还可以聘请一些专家和学者作为顾问，为实验室的发展提供指导和支持。
四、实验室的研究与应用方向高校大数据实验室的建设应当明确实验室的研究与应用方向。
可以根据实验室所在高校的特色和研究重点确定方向，如金融数据分析、医疗大数据等。
同时，实验室应当积极与行业企业合作，开展与实际应用相关的研究项目，促进理论研究与实践应用的结合。
五、实验室的成果和评估机制高校大数据实验室的建设还需要建立相应的成果和评估机制。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案大数据实验室建设方案摘要本文介绍了一个大数据实验室建设方案。
该方案旨在创建一个实验室环境，用于进行大数据相关的研究和实验。
本文将涵盖实验室的基本设施要求、技术要求以及实验室管理方面的考虑。
通过一系列的规划和实施措施，将为学术界和产业界提供一个科学、高效、安全的大数据实验环境。
1. 引言大数据技术在当今社会发挥着重要的作用。
为了深入研究大数据相关技术和算法，并推动大数据在各个领域的应用，建立一个合适的大数据实验室是非常必要的。
本文将重点关注大数据实验室建设方案的要求和实施计划。
2. 实验室基本设施要求大数据实验室的基本设施要求包括硬件设备和网络环境。
2.1 硬件设备在大数据实验室中，需要配置高性能的计算系统和存储设备。
建议采用分布式计算系统，以满足大规模数据的处理需求。
此外，还需要配备适当数量的工作站和终端设备，以满足实验人员的工作需求。
硬件设备的选择应根据实验室的预算和研究需求进行。
2.2 网络环境大数据实验室需要高速的网络环境，以保证数据的传输和共享效率。
建议采用千兆以太网作为主要网络连接方式，并配置适当的网络设备，如交换机、路由器和防火墙等。
此外，为了保护实验室数据的安全，还需要建立合适的网络安全策略和措施。
3. 技术要求大数据实验室的技术要求主要涉及数据处理、数据分析和数据可视化等方面。
3.1 数据处理数据处理是大数据实验室的核心技术之一。
为了满足各种数据处理需求，建议采用开源的大数据处理框架，如Hadoop和Spark等。
这些框架提供了分布式处理和并行计算的能力，可以高效地处理大规模数据。
3.2 数据分析数据分析是大数据实验室的另一个重要技术。
建议使用一些常见的数据分析工具和算法，如机器学习和数据挖掘等。
此外，还可以开展自己的研究工作，设计和实现新的数据分析算法，以推动相关领域的发展。
3.3 数据可视化数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来，以便于理解和分析。
建议使用一些数据可视化工具，如Tableau和D3.js等。
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大数据实验室建设方案【篇一：云计算实验室建设方案】高校云计算实验室2014年3月建设方案第一部分、关于云计算的相关知识一、云计算简介云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
这种服务可以是it 和软件、互联网相关，也可是其他服务。
它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
在过去几年里，云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力，并且成为信息技术中的流行词。
许多企业开始实现这些新技术，期望通过改进机器的利用率来降低成本，减少管理时间和基础设施成本。
云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境，比如存储和保护数据，同时又能够提供服务。
继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次it浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。
它将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。
一方面，由于云计算正处在高速发展时期，其相关技术也处在日新月异，不断推陈出新的过程中，因此需要技术人员不断更新知识与技能；另一方面，云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次，其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数据处理等多个领域，如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域，成为云计算人才培养中的重要问题。
二、云计算的五大优点（1）以服务为基础（2）可扩展性、弹性（3）共享（4）按使用计量（5）基于互联网技术三、云计算的架构层云计算平台可以根据需要动态提供、配置和重新配置服务器。
云中的服务器可以是物理服务器或虚拟服务器。
高级云通常包含其他计算资源，比如存储区域网络（san）、网络设备、防火墙和其他安全设备。
总而言之，云服务提供商提供的服务主要可以分为以下三个类别：1.基础设施即服务2.平台即服务3.软件即服务（1）基础设施即服务（iaas）iaas 就是指以服务的形式交付计算机基础设施。
基础设施即服务提供了计算功能和基本存储作为网络上的标准服务。
网络中包含了服务器、存储系统、交换机、路由器以及其他系统并可用于处理工作负载。
iaas 云可以以一种非常经济的方式提供资源，比如按需从头构建应用程序环境所需的服务器、连接、存储和相关的工具。
iaas 的优点包括快速供应、扩展能力、只为使用的资源付费。
对于刚刚起步或较小的企业，面临的最大困难之一就是控制资金支出。
通过将基础设施移到云中，就可以实现可伸缩的供应，就仿佛您拥有自己的硬件和数据中心一样（对于传统的托管服务提供商来说是不现实的），但是您同时可以将前期成本降至最低。
vcl 在一个位置同时交付不同的基础设施。
它在大学内提供了一个平台（在其内部没有物理基础设施）虚拟化环境。
通过使用该环境，学生不需要为其项目建立任何特定的物理基础设施。
vcl为基础设施提供了以下服务：计算物理计算机虚拟计算机os级虚拟化网络存储在将所请求的映像映射到硬件之前，vcl管理者为可用的硬件资源提供适当的虚拟化（聚合，解除聚合）。
vcl服务主要关注平台级别的资源控制。
（2）平台即服务（paas）平台即服务是一个虚拟化的平台，它包括一个或多个服务器（经过物理服务器集合虚拟化）、操作系统和特定应用程序（例如面向web 应用程序的apache 和mysql）。
在某些情况下，可以提供一个包含所有必需的特定于用户的应用程序的 vm 映像。
平台即服务包含一个软件层并将其作为服务提供，这个服务可用于构建更高级的服务。
从服务的创建者或消费者的角度来看，paas 至少存在两种视角：创建 paas（这里指vcl）的人可能会通过集成os、中间件、应用程序软件甚至一个开发环境来生成一个平台，这个平台稍后会以服务的形式提供给用户。
使用paas的人（大学中的用户）会看到一个封装好的服务，这个服务通过一个界面呈现给他们。
用户只能通过界面与这个平台进行交互，该平台执行必需的任务来进行管理和扩展，从而提供给定级别的服务。
虚拟设备可以归类为paas实例。
通过使用vcl，学生们不需要在其机器上安装任何特定的服务、解决方案堆栈或数据库。
vcl为他们提供了映像，他们只需要选择这些映像并在云中提供的机器上使用它们。
服务解决方案堆栈aspjavaphp.net存储数据库文件存储（3）软件即服务（saas）saas是指以服务的形式通过 internet访问软件的能力。
软件即服务以服务形式按需提供完整的应用程序。
软件的一个实例在云中运行并为多个终端用户或客户组织提供服务。
远程应用程序服务的一个最佳例子就是google apps，它通过一个标准web浏览器提供了多个企业应用程序。
vcl允许使用任何软件即服务解决方案、虚拟化解决方案和终端服务解决方案。
vmware、xen、ms virtual server、virtuoso 和 citrix都是典型的例子。
vcl还允许任何访问/服务交付选项，这些选项适合从rdp 或vnc 桌面访问到 x-windows再到web服务或类似服务等各种内容。
四、云计算基础设施模型在从标准的企业应用程序部署模型迁移到基于云计算的模型时，云计算架构师需要对基础设施模型做出几点考虑。
对于大学中的云计算，可以考虑三种基本的服务模型，比如公共（public）、私有（private）和混合（hybrid）云。
1、公共云公共计算云面向任何希望登录到其中并使用它们的用户。
公共云由供应商运行，来自不同用户的应用程序可能会混合存放到云中的服务器、存储系统和网络中。
公共云的优点之一就是它们拥有比公司的私有云更大的规模，并且可以提供按需扩展或缩减的能力，将基础设施风险从企业转移给云提供商。
ibm为其客户运作一个云数据中心。
多名客户共享相同的基础设施，但是每名用户的云都得到了保护并彼此分离，就好象他们位于自己的防火墙之内。
2、私有云设计私有云的目的是使组织能够获得比使用由供应商托管的服务更多的数据控制。
私有云是为某个组织专门构建的，只能由该组织使用，提供了对数据、安全性和服务质量的最大程度的控制。
私有云通常位于组织（企业或大学）的防火墙之后，只有该组织内部的人员有权访问云及其资源。
3、混合云混合云同时结合了公共云和私有云模型。
这个模型引入了判断如何在公共云和私有云之间分配应用程序的复杂性。
在数据量较小或者应用程序无状态时使用混合云，与在数据量较大时使用公共云来进行少量处理相比，前者效果更好。
vcl可以处理混合云模型。
它可以为一个大学内的学生和教师提供服务和基础设施来作为他们的私有云。
它还可以使用公共云在大学之间扩展这些服务。
这需要更加安全的网络。
五、高校数据中心的发展【篇二：云计算实验室子建设方案】云计算实验室建设规划1. 云计算实验室建设背景云计算的演变从1990年左右开始，经历了网格计算、效用计算、软件即服务（saas）几个阶段。
随着物联网的快速发展，从技术角度看，严重制约物联网发展的因素，既不是芯片技术，无线网络技术和传感器技术，也不是全球导航系统技术。
而是如何让海量信息在整个互联网上进行分析和处理，并对物体实施智能化的控制。
要解决这个问题，就必须建立一个功能强大的物联网信息管理平台。
云模式的出现，让物联网平台问题迎刃而解。
甚至可以这样理解，物联网虽不因云模式而生，却因云模式而存在。
我们可以这样定义云计算：云计算是一种计算模式，在这种模式中，应用、数据和it资源以服务的方式通过网络提供给用户使用。
云计算也是一种基础架构管理的方法论，大量的计算资源组成it资源池，用于动态创建高度虚拟化的资源提供用户使用。
然而云计算的发展仍然存在着严峻的挑战：1. 安全：法律遵从，未授权访问2. 数据治理：完整性，恢复，隐私，隔离，主权法律保护3. 完整性：本地/远程完整性场景，云对云问题，动态资源4. 管理：性能管理和监护，确保服务水平协议（sla）2. 云计算实验室建设目标1）实验室人才培养实验室将秉承“博观约取，厚积薄发”的宗旨，贯彻“开放，合作，竞争”的方针，营造团队合作精神，积极进取，努力创新，将实验室打造为一支目标明确，富有干劲，能很好适应国际计算机新技术发展的科研队伍。
在进行学术研究的同时，更加重视人才的培养，努力促进学科的可持续发展。
实验室计划设有计算机应用技术、计算机系统结构、计算机软件理论的硕士点和博士点。
从工信部培养整个3g产业环境及云计算产业环境的角度来讲，远远不能满足我国对于移动云计算人才的需求预期。
据工信部人才交流中心预测，移动云计算与交互设计人才缺口将达百万。
云计算实验室的建立，将为移动云计算方向人才的培养起到积极的推动作用。
2）实验室对外交流同时实验室还重视对外学术交流与科技合作，与国内外知名的相关研究机构一直保持着紧密的合作关系，如共同申请承担基金项目，共同举办国际学术会议，对硕士、博士进行联合培养。
邀请国内外专家进行技术培训，为用户特别是中小企业提供试用机会等。
3）成果转化物联网是通过全球定位系统等信息传感设备，把任何物品和互联网相连，来进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控、管理的一种网络。
实现物联网的核心是云计算。
3. 云计算实验室研究内容把实验室建设成省内云计算技术研究、物联网技术研究的权威研究机构。
建设一整套人才引进、激励、奖惩机制。
以市场服务为导向，结合联盟企业基于云计算和物联网应用技术的各个应用需求开展研究。
以联盟企业为依托，研究技术成果向产品的转化和市场推广方式，并结合产品的市场定位和信息反馈来优化产品，进一步提高实验室技术能力和产学研结合能力。
实验室将围线以下几个方面开展科研工作：1）开展云计算核心算法、核心架构的研究，包括iaas、paas、saas等软硬件体系结构研究。
目前云计算核心算法主要包含fo软件开发方法、带遗传特征的无限分层处理方法、文字信息结构树构造方法、ip地址结构树方法、浮云分层互联网架构设计、多维复杂空间软件架构体系、多维复杂空间数据结构管理、构建内容中心网络等，实验室将会在现有的算法基础上进行深入研究。
云计算可描述在从硬件到应用程序的任何传统层级提供的服务。
实际上，云服务提供商倾向于提供可分为如下三个类别的服务：把软件当作服务 (software as a service)、把平台当作服务(platform as a service)以及把基础设施当作服务(infrastructure as a service)。