高校云计算大数据实验室项目建设方案(科技公司版)
高校云计算实验室方案建议书
高校云计算实验室方案建议书目录第一章、技术方案 (3)1.1.关键技术 (3)第五章、工期保证的措施 (15)5.1、工期安排 (15)5.2、缩短工期的主要措施 (15)5.3、施工过程工期控制措施 (18)5.4、工期延误和赶工措施 (21)5.5、项目实施 (22)第六章施工进度计划及控制 (25)6.1、总体施工工期控制 (25)6.2、分级施工进度计划网络图 (25)第七章安全生产技术组织措施 (27)7.1 安全生产技术组织措施 (27)7.2.保证安全的主要措施 (28)7.3.安全管理制度 (29)第八章工程质量措施、质量体质及质量等级 (30)8.1.质量等级 (30)8.2.质量措施 (30)第九章云计算实验室项目效果 (34)9.1.概述 (34)9.2.整体功能框架 (36)9.3.虚拟化云数据中心组件 (38)9.4.方案特点 (46)第十章、售后服务保障 (47)10.1服务流程描述 (48)10.2服务电话及服务时间承诺： (49)第一章、技术方案1.1.关键技术1.1.1、虚拟化虚拟化是实现云计算的最重要的技术基础，虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示。
通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，并能够根据用户业务需求的变化，快速、灵活地进行资源部署。
1.1.2、虚拟化平台架构在云计算环境中，通过在物理主机中同时运行多个虚拟机实现虚拟化。
多个虚拟机运行在虚拟化平台上，由虚拟化平台实现对多个虚拟机操作系统的监视和多个虚拟机对物理资源的共享。
总的来说，我们认为虚拟化平台是三层结构，最下层是虚拟化层，提供基本的虚拟化能力支持;中间层是控制执行层，提供各控制功能的执行能力;最上层是管理层，对执行层进行策略管理、控制，提供对虚拟化平台统一管理的能力。
如图1所示，虚拟化平台应该包含虚拟机监视器Hypervisor，虚拟资源的管理，虚拟机迁移，故障恢复，策略管理(如提供虚拟机自动部署和资源调配)等功能实体。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案一、建设目标云计算实验室的建设旨在为学生、教师和科研人员提供一个实践云计算技术的环境，培养学生的云计算应用开发、运维管理和创新能力，同时支持相关的科研项目和社会服务。
具体目标包括：1、提供云计算基础架构的实践环境，包括计算、存储和网络资源的虚拟化和管理。
2、支持云计算应用的开发和部署，涵盖 Web 应用、大数据处理、人工智能等领域。
3、培养学生的云计算运维管理能力，包括资源监控、故障排除和性能优化。
4、促进云计算相关的科研创新，推动云计算技术在行业中的应用和发展。
二、实验室布局与设备选型1、实验室布局云计算实验室应分为教学区、实验区和服务器区。
教学区配备多媒体教学设备，用于理论教学和演示；实验区为学生提供实验工位，每个工位配备计算机和网络接口；服务器区用于放置云计算服务器和存储设备，应保证良好的散热和电力供应。
2、设备选型（1）服务器选择高性能的服务器，具备多核处理器、大容量内存和高速存储。
可以考虑采用机架式服务器或刀片服务器，以满足云计算实验对计算资源的需求。
（2）存储设备选用大容量的磁盘阵列或分布式存储系统，确保数据的安全性和可靠性。
同时，考虑配置备份设备，如磁带库或外置硬盘。
（3）网络设备配备高速交换机和路由器，构建千兆或万兆以太网网络，以保证实验过程中的数据传输速度和稳定性。
（4）云计算软件平台选择主流的云计算平台，如 OpenStack、VMware vSphere 等，提供虚拟化、资源管理和服务编排等功能。
三、实验课程设置1、云计算基础课程包括云计算概论、虚拟化技术、分布式存储等，让学生了解云计算的基本概念和关键技术。
2、云计算应用开发课程教授学生使用云计算平台开发 Web 应用、移动应用和大数据处理程序等。
3、云计算运维管理课程培养学生的云计算资源监控、故障诊断和性能优化能力，以及云计算安全管理知识。
4、云计算项目实践课程通过实际项目，让学生综合运用所学知识，解决实际问题，提高实践能力和团队协作能力。
云计算实验室建设方案
XX云大学云计算实验室建设方案目录第1页/共74页目录 (1)1建设背景 (4)1.1政策背景 (4)1.2产业背景 (4)1.3XX云介绍 (5)2产品内容介绍 (6)2.1实验室环境及架构 (6)2.1.1实验室环境 (6)2.1.2实验室整体架构 (9)2.2软件平台建设 (9)2.2.1乐学实验学习管理平台建设 (9)2.2.2XX云云中沙箱实验平台建设 (19)2.2.3本地实验平台建设 (23)2.3实验课程资源建设 (26)2.3.1课程及实验资源................................................ 错误!未定义书签。
3产品服务体系 (54)3.1XX云官方授牌 (54)3.2师资体系建设 (55)3.2.1师资培训 (55)3.2.2企业师资现场教学 (58)3.3XX云培训认证 (59)3.3.1XX云认证培训服务 (60)3.3.2XX云培训认证价值 (61)3.3.3XX云大数据基础认证（ACA） (61)3.3.4XX云大数据专业认证（ACP） (61)3.4岗位对接服务 (62)第2页/共74页4合作模式及案例 (64)4.1合作模式 (64)4.1.1专业建设 (64)4.1.2嵌入式人才培养 (64)4.1.3校企订单班 (64)4.2学校案例 (65)4.2.1南京工业职业技术学院 (65)4.2.2南京信息职业技术学院 (67)4.2.3常州信息职业技术学院 (67)4.2.4江苏商贸职业学院 (69)5XX云大学合作价值 (70)5.1获得XX云大学授牌 (71)5.2合作行业认证培训 (71)5.3提升学校教学质量 (73)5.4形成人才培养方案范例 (73)5.5增强深度校企融合合作 (74)第3页/共74页1建设背景1.1政策背景2015年中央政府工作报告提出制定“互联网+”行动计划，云计算作为“互联网+”行动计划的重要组成部分，已成为新一代信息技术变革的核心。
某软件学院大数据实验室建设方案
某软件学院大数据实验室建设方案XXX大数据实验室建设方案目录122.212.32.42.52.62.733.23.33.44.2XXX已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN收集架构。
现规划建设一个XXX，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop集群，主要用于学生实验以及科研用途。
假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。
建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。
扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。
2配置方案本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。
2.1已有资源云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、4GB 内存、30GB虚拟磁盘），现有磁盘阵列的存储资源主要提供虚机存储空间和网盘存储空间。
2.2扩容资源需求对资源需求进行估算是虚拟化系统硬件配置的基本依据。
在大数据实验室中，资源可分为两大类：一类是运行时系统需要的资源，它决定了系统能支持同时运行多少个虚机，该情形主要关注物理服务器的CPU 资源、内存资源和磁盘阵列的IOPS资源，磁盘IOPS 资源在大数据实验中需求相对较高；另一类是系统可以“存放”多少个虚机，这主要关注磁盘阵列的存储容量。
运行资源假定虚机规格如下表中所示，该规格满足大数据实验环境下对性能的需求；则200个虚机同时运行，需提供下表中所需资源。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案云计算实验室建设方案1、引言1.1 背景云计算是一种基于互联网的新型计算模式，它可以提供各种计算资源和服务。
云计算实验室作为云计算技术的研发和应用平台，对于促进云计算相关技术的发展具有重要意义。
1.2 目的本文档的目的是提供一个云计算实验室建设方案，以便有效地组织和管理实验室的运作，并为实验室成员提供一个良好的工作环境和资源。
2、实验室设施建设2.1 实验室场地选址根据云计算实验室的规模和需求，选择合适的场地进行建设，并考虑到实验室的扩展性和未来发展的需求。
2.2 实验室硬件设备采购高性能的服务器、网络设备和存储设备，并根据实验室需求选择适合的设备规格和数量。
2.3 实验室软件环境搭建云计算开发和测试环境，配置相关软件和工具，确保实验室成员能够高效地进行研发和实验工作。
3、实验室管理和组织3.1 实验室领导和管理团队设立实验室负责人和管理团队，负责实验室日常运作和管理，包括人员调配、实验进度管理、资源分配等工作。
3.2 实验室人员组成招募适合的研究人员和技术支持人员，并制定明确的职责和工作流程，以保证实验室的高效运作。
3.3 实验室项目管理建立项目管理制度，规范实验室的项目管理过程，确保项目的顺利进行和高质量的交付。
4、实验室安全管理4.1 数据安全保障制定数据安全管理政策，包括数据备份、数据恢复和数据安全审核等措施，保护实验室的数据资产。
4.2 系统安全保障建立实验室的系统安全管理策略，包括网络安全、访问控制和系统监控等措施，保护实验室系统的稳定和安全。
5、实验室资源共享与合作5.1 提供资源共享平台建立实验室资源共享平台，促进实验室成员之间的资源共享和合作，提高研发和实验效率。
5.2 联合研究合作积极与其他云计算实验室、高校和企业进行合作，开展联合研究和项目合作，提高实验室的研发能力和影响力。
附件：- 实验室场地选址报告- 实验室硬件设备清单- 实验室软件环境配置说明书- 实验室管理组织架构图法律名词及注释：1、云计算：云计算是一种通过互联网提供计算服务的模式，根据用户需求提供可伸缩的计算资源和服务。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案随着科技的快速发展，云计算技术已经成为了许多企业和机构的核心技术。
为了满足不断增长的业务需求，提高实验室的效率，以及提升学生的实践技能，我们提出了一个云计算实验室建设方案。
一、建设目标本方案旨在建立一个高效、稳定、易用的云计算实验室，以满足以下需求：1、提高学生的实践技能，帮助他们更好地理解和应用云计算技术；2、为教师提供良好的教学环境，支持他们进行云计算相关的研究和开发；3、为企业和机构提供优质的云计算服务，满足他们的业务需求。
二、建设内容1、硬件设施（1）实验室场地：选择一个通风良好、电力稳定、安全可靠的空间，以满足实验室的硬件设备和网络设施的需求。
（2）服务器和网络设备：选择高性能、高可用性的服务器和网络设备，以确保实验室的高效运行和数据安全。
（3）实验台和终端设备：选择适合学生使用的实验台和终端设备，以提高实验效果和学习体验。
2、软件设施（1）操作系统和虚拟化软件：选择成熟的操作系统和虚拟化软件，以支持云计算实验的顺利进行。
（2）数据库和中间件：选择稳定、高效的数据库和中间件，以支持云计算服务和应用程序的部署和管理。
（3）教学和学习软件：选择适合教学和学习使用的软件，以支持教师教学和学生学习的需求。
3、管理和维护（1）实验室管理：建立完善的实验室管理制度，以确保实验室的规范使用和维护。
（2）设备维护：建立设备维护计划，定期对设备和网络进行检查和维护，以确保实验室的正常运行。
（3）安全保障：建立安全保障制度，加强实验室的安全管理，确保实验室的数据安全和保密性。
三、建设步骤1、规划设计阶段：根据建设目标和需求，制定规划设计方案，包括硬件设施、软件设施、管理和维护等方面的内容。
2、采购设备阶段：根据设计方案，采购合适的硬件设备和软件授权，确保设备的性能和质量符合要求。
3、安装调试阶段：按照设计方案，安装硬件设备和软件系统，并进行调试和优化，确保实验室的正常运行。
4、验收交付阶段：经过验收测试，确保实验室符合建设目标和使用需求后，正式交付使用。
云计算实验室建设方案
云计算实验室建设方案云计算实验室建设方案1.引言1.1 背景云计算技术的快速发展与广泛应用，使得云计算实验室成为促进技术创新和人才培养的重要平台。
本方案旨在建设一个先进完善的云计算实验室，提供优质的实验环境，促进学生对云计算领域的深入学习和应用实践。
1.2 目标a) 建设一个具备先进设备和软件工具的实验环境；b) 提供多样化的实验项目，培养学生在云计算领域的综合能力；c) 促进学生团队合作和创新思维，培养他们在云计算领域的领导力和解决问题能力。
2.实验室设施和设备2.1 实验室硬件设施a) 服务器集群：配置多台高性能服务器，支持云计算平台的搭建和实验需求；b) 存储设备：提供大容量存储设备，用于存储实验数据和应用程序；c) 网络设备：建设高速稳定的网络环境，支持大数据传输与处理；d) 机架和机柜：提供稳定、可靠的硬件存放空间，有效管理设备。
2.2 实验室软件工具a) 云计算平台：搭建开源云计算平台，如OpenStack，提供灵活配置和高可用性；b) 虚拟化软件：安装和配置虚拟化软件，如VMware、KVM等，支持虚拟机的创建和管理；c) 数据分析工具：提供多种数据分析工具，如Hadoop、Spark等，支持大数据处理和分析；d) 安全管理软件：配置安全管理软件，如防火墙、入侵检测系统，保障实验环境的安全。
3.实验项目和课程设置3.1 基础实验项目a) 云计算平台搭建：学生通过搭建云计算平台，了解云计算基本原理和架构；b) 虚拟化技术应用：学生通过创建和管理虚拟机，掌握虚拟化技术在云计算中的应用；c) 容器化应用部署：学生通过使用Docker等容器技术，实现应用的快速部署和管理。
3.2 进阶实验项目a) 大数据处理与分析：学生通过使用Hadoop、Spark等工具，实现大数据的处理和分析；b) 云安全实践：学生通过配置安全管理软件，学习云计算环境下的安全防护和漏洞分析；c) 云计算应用开发：学生通过开发云计算应用，掌握云计算平台的应用开发和部署。
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。
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高校实验室云计算大数据建设解决方案目录概述 (4)第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4)1.1.云计算与大数据 (4)1.2.云计算与大数据的关系 (5)1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5)1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6)1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7)第二章、云计算大数据人才现状分析 (9)2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9)2.2.云计算大数据人才培养情况 (10)2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10)2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11)2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11)2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11)第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12)3.1.云计算大数据岗位需求 (12)3.2.云计算大数据人才培养策略 (13)3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13)3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13)3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13)3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14)3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14)3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14)3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15)3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15)3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15)第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16)4.1.方便扩展 (16)4.2.自身安全 (16)4.3.业务高可用 (16)4.4.统一管理与自动化 (17)4.5.开放接口 (17)4.6.丰富、清晰的培训教材 (17)4.7.师资培训新技术交流 (17)4.8.技术服务保障 (18)第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19)5.1.建设目标 (19)5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19)5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19)5.1.3.提高系统资源的利用率 (19)5.1.4.系统具有良好扩展性 (20)5.2.建设内容 (20)5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20)5.2.2.云计算大数据实验环境学习及搭建 (20)第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22)6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22)6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23)6.3.云计算大数据实验平台部署 (24)6.3.1.实验平台基础设施 (25)6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28)6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28)6.4.2.云计算中间件环境部署 (29)6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30)6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31)6.4.5.云安全加固和防护 (31)第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33)第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35)8.1.Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)8.2.基于资源的负载均衡，实现实验资源弹性分配 (35)8.3.增量存储技术，实现用户实验环境的独立性和延续性 (36)8.4.项目驱动式实验设计，培养学生的综合云能力 (36)8.5.资源的开放性及复用性，可支持科研等其他用途 (36)8.6.完善的课程体系丰富的教学内容 (36)第九章、云计算大数据实验室校企合作 (38)9.1.课程与教材服务 (38)9.2.师资培训服务 (39)9.2.1.双师型教师培养 (39)9.2.2.企业讲师计划 (39)9.3.学生实习就业服务 (39)第十章、云计算大数据实验室配置清单 (41)第十一章、北京某公司信息技术有限公司............................................错误!未定义书签。
概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。
我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。
根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，某公司推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。
第一章、云计算与大数据的发展趋势1.1.云计算与大数据云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。
30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。
但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。
目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。
可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。
大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。
在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。
在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。
在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。
随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。
这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。
“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。
以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。
而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。
运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。
1.2.云计算与大数据的关系本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。
如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。
大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！1.2.1.当大数据遭遇云计算从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。
从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。
一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。
存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。
同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。
能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。
数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台1.2.2.1.云计算环境中基本计算单元的分化企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU，因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。
同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求，简单的数据处理逻辑已经无法满足需要。
可以看到，国内有相当多的电商企业，用小型机和Oracle扛了好几年，并请了全国最牛的Oracle的专家不停优化他的Oracle和小型机，初期发展可能很快，但是后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响，最典型的例子无疑是京东商城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件，因此他们开始逐渐放弃了Oracle或者MS-SQL，并逐渐转向MySQL+X86的分布式架构。
目前的基本计算单元常常是普通的X86服务器，它们组成了一个大的云，而未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元，总体的效率会更高。
1.2.2.2.对系统稳定性的需求在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求，来自很多方面，来自网络稳定性、数据库稳定性。
对系统而言，需要把握一个大原则，需要消除任何单点故障。
不光是网络上单点故障，还有来自你呼叫中心里的单点故障，只要有单点故障一定要消除掉。
因为对于电商行业而言，每一秒都是钱，电子商务业务如果宕机一个小时，损失多少是可以算出来的，电商行业需要非常全面的技术系统监控报警系统。
有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发生问题已经晚了。
1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化纵观历史，过去的数据中心无论应用层次还是规模大小，都仅仅是停留在过去有限的基础架构之上，采用的是传统精简指令集计算机和传统大型机，各个基础架构之间都相互孤立，没有形成一个统一的有机整体。