高频大数据解决方案
5G专网技术解决方案和建设策略
5G专网技术解决方案和建设策略随着5G技术的发展，专网通信作为5G技术的一个重要应用场景，受到了广泛关注。
5G专网技术解决方案和建设策略是当前研究的热点问题之一。
本文将对5G专网技术解决方案和建设策略进行详细介绍。
一、5G专网技术解决方案1. 网络架构5G专网通信的网络架构主要包括核心网、无线接入网和终端设备。
核心网是5G专网通信的基础，其任务是提供网络控制和用户数据处理功能。
无线接入网则提供了无线接入功能，包括基站和用户设备之间的无线通信。
终端设备是用户使用的各种设备，如手机、车载终端、工业传感器等。
2. 频谱资源5G专网通信需要使用独立的频谱资源，以保障专网通信的安全可靠。
目前，国际电信联盟已经确定了用于5G专网通信的频段，包括低频、中频和高频段。
在频谱资源的分配和管理上，需要与运营商和监管机构进行合作，确保专网通信的频谱资源得到合理利用。
3. 网络切片5G专网通信需要支持不同行业、不同应用的定制化需求，网络切片是一种有效的解决方案。
通过网络切片技术，可以实现对网络资源的隔离和分配，为不同行业、不同应用提供定制化的网络服务。
4. 安全保障5G专网通信的安全性是一个重要问题。
在5G专网通信中，需要采取多种安全措施，包括加密传输、身份认证、访问控制等，以确保通信数据的安全可靠。
5. 边缘计算5G专网通信需要支持大规模的物联网设备接入，边缘计算技术可以有效减少网络延迟，提高系统的实时性和可靠性。
二、5G专网建设策略1. 行业合作5G专网通信的建设需要与各行业进行深度合作，针对不同行业的需求进行定制化的解决方案设计。
需要充分挖掘各行业的资源和需求，实现资源共享和互利共赢。
2. 政策支持政府在5G专网建设中需要提供政策支持，包括频谱资源的分配、审批流程的简化、资金支持等方面的支持。
政府还需要推动相关规范和标准的制定，以推动5G专网通信的健康发展。
3. 技术创新5G专网通信的建设需要不断推动技术创新，包括网络架构、频谱资源利用、安全保障、边缘计算等方面的创新。
人口大数据监测平台解决方案全文
基于统计数据集生成的分析报告。向城市规划与管理、交通规划与运营、商企选址等行业、金融这四个行业出具相应需求的咨询报告。以Word、PPT、PDF格式呈现。
领导要求
一方面，发挥传统行政动员的路径优势，采取市、区、街、社区四级普查机构统一步调、共同联动的方式开展普查工作。另一方面：普查工作可以尝试从社会力量购买服务的方式进行，通过组织模式的技术创新融合，摸索建立一套完备的组织体系确保普查工作顺利推进。
工作要求
人口普查的主要目的是查准人口总量、把握人口分布和结构
兴趣偏好
通过移动终端上网日志及APP使用定制兴趣偏好标签体系
消费能力
通过终端类型、出账金额、上网日志、驻留位置等信息分析消费能力
来源&去向地
利用信令数据分析用户信令发生地通过算法判定准确来源地及去向地
标签补全
通过战略数据合作伙伴补充标签，包括婚否，家庭成员、学历、职业、有无车、有无房
业务功能：流动人口统计
1个月工作日和周末的每日停留时长分布（<1，1-3，3-6，6-9，>9小时）
每月到达次数分布
1个月出现在该网格的次数（1，2-4，5-10，11-20，20次以上）
特定区域、特殊时段人流实时监测
通过人口异常聚集数据预警公共安全事件，对目标人群进行实时人流监测及历史监测的查询，对人口密度、人流量进行实时统计上报（10分钟刷新、数据实验1小时）
业务功能：各类人口统计
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居住人口：每天21:00-8:00为休息时间，当月在休息时间待最长且出现天数超过半个月以上工作人口：每天9:00-17:00为工作时间，当月在工作时间待最长且出现天数超过半个月以上到访人口：出现在非居住地或非工作地的即为到访稳定人口：在统计区域每天停留10小时及以上，一月有效累计停留15天及以上的手机用户为手机监测月稳定用户。常住人口：一个自然月内累计出现超过15天，每天驻留超过10小时，连续6个月其他统计人口……
数据存储解决方案
数据存储解决方案第1篇数据存储解决方案一、背景随着信息化建设的不断深入，数据已成为企业核心资产之一。
如何确保数据的安全、高效存储与利用，成为企业面临的重大挑战。
本方案旨在提供一套合法合规的数据存储解决方案，以满足企业在数据存储方面的需求。
二、目标1. 确保数据存储安全，防止数据泄露、篡改等风险；2. 提高数据存储效率，降低存储成本；3. 合法合规，遵循国家相关法律法规及标准；4. 便于数据管理和维护，提供便捷的访问与查询方式。
三、方案设计1. 存储架构采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上，提高存储性能和可靠性。
同时，通过数据冗余和备份策略，确保数据安全。
2. 数据安全（1）数据加密：采用国家密码管理局认证的加密算法，对数据进行加密存储，防止数据泄露。
（2）权限管理：实施严格的权限控制，确保数据只能被授权人员访问。
（3）数据审计：记录数据访问、修改等操作，便于追踪和审计。
（4）防火墙隔离：部署防火墙，实现内外网隔离，防止外部攻击。
3. 存储设备选型选用高性能、高可靠性的存储设备，如固态硬盘（SSD）等，以满足大数据量存储需求。
4. 数据备份采用定期备份和实时备份相结合的策略，确保数据在多个副本之间冗余存储。
（1）定期备份：每周对全量数据进行一次备份，存储至离线设备。
（2）实时备份：采用增量备份方式，实时同步数据变化，存储至备份服务器。
5. 数据管理（1）元数据管理：建立元数据管理机制，记录数据的基本信息、数据结构、数据来源等，便于数据管理和查询。
（2）数据归档：根据数据的重要性和访问频率，将数据分为在线存储和离线存储，降低存储成本。
（3）数据清理：定期对无效、冗余数据进行清理，提高数据存储效率。
6. 合规性检查定期对存储设备、系统软件、数据备份等进行合规性检查，确保符合国家相关法律法规及标准。
四、实施与验收1. 由专业团队进行方案实施，确保项目进度和质量；2. 设立项目验收标准，包括数据存储性能、安全性、合规性等；3. 项目验收合格后，对相关人员进行培训，确保能够熟练操作和使用存储系统；4. 建立运维团队，负责存储系统的日常运维和故障处理。
一种基于在线大数据的高频CPI指数的设计及应用
Design and Application of Novel CPI Based on
Online Big Data
作者： 刘涛雄[1,2];汤珂[1,2];姜婷凤[3];仉力[4]
作者机构： [1]清华大学社会科学学院经济学研究所;[2]清华大学创新发展研究院;[3]对外经济贸易大学金融学院;[4]中国社会科学院世界经济与政治研究所
出版物刊名： 数量经济技术经济研究
页码： 81-101页
年卷期： 2019年 第9期
主题词： 在线大数据;iCPI;实时高频指标;宏观现时预测
摘要：在数字经济时代探索如何运用在线大数据编制实时高频物价指标。
研究方法:设计了中国第一套基于互联网在线大数据的居民消费价格指数,从多方面分析指数质量及其应用。
研究发现:在线iCPI可实现各层次类别的日、周、月指数无滞后实时更新;指数数据从采集、清洗到加工和发布均由计算机自动进行,既节省人力又减少人为干预因素;指数在代表一般物价变化、精准捕捉典型事件影响、现时预测通货膨胀、实时监测宏观经济形势等方面表现突出。
研究创新:首次采用在线大数据编制CPI,弥补了中国尚无实时高频物价指标的空白。
研究价值:在线iCPI是传统CPI的有益补充,其编制思维和方法可用到更多高频宏观经济指标的构建上。
信息系统数据高频采集方法
信息系统数据高频采集方法信息系统数据高频采集的方法主要有以下几种：1. 使用高速数据采集卡：这种方法具有较高的采样速率和分辨率，可以满足高频信号的采集要求。
数据采集卡一般通过PCIe或USB接口连接至计算机，并通过软件进行信号的采集与分析。
此外，示波器具有存储和测量功能，可以对信号进行进一步的分析。
2. 使用数字化频谱分析仪：频谱分析仪可以将时域信号转换为频域信号，从而更直观地观察信号的频率特性。
它也可以对高频正弦信号进行采集，通过频谱图显示信号的频率、幅度信息，并对数据进行进一步处理。
3. 使用数据采集器：数据采集器可以对高频正弦信号进行长时间、连续的采集并存储数据。
4. 直接数字下变频（DDC）：DDC是一种将高频正弦信号转换为低频信号进行采集和处理的方法。
5. 通过系统日志采集大数据：用于系统日志采集的工具，目前使用最广泛的有：Hadoop的Chukwa、Apache Flume、Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等。
这里主要学习Flume。
Flume是一个高可靠的分布式采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到诸如文本、HDFS这些接受方中。
6. 通过网络采集大数据：网络采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取大数据信息，该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。
它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
以上内容仅供参考，建议咨询专业人士获取更多信息。
另外，选择哪种方法取决于特定的应用需求和限制，包括所需的采样速率、分辨率、数据量和分析的复杂性等因素。
海上甚高频数据交换系统(VDES)建设与思考
海上甚高频数据交换系统（VDES）建设与思考伍爱群1，叶曦2，杜璞玉2，蒯震华2，黄硕2（1.上海航天信息科技研究院；2.中国航天科技集团有限公司第八研究院第八〇四研究所）2012年11月，党的十八大报告提出“建设海洋强国”，标志着中国对海洋的发展规划正式上升到了国家战略层面。
2017年10月，在党的十九大报告中，习近平总书记明确提出“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”的要求。
2013年9月和10月,国家主席习近平在出访中亚和东南亚国家期间,先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”(以下简称“一带一路”)的重大倡议,得到国际社会高度关注。
无论是加快建设海洋强国还是共建“一带一路”，安全、高效的海上信息服务保障体系是必要基础条件之一，必须优先发展海上安全保障通信体系，提供先进的海洋信息获取及传输方式。
一、建设VDES系统的背景和必要性频繁的船舶相撞事故，对船舶自动识别系统（AIS）提出了改进的迫切需求。
2018年1月6日，巴拿马籍13万吨超级油船“S A N C H I”轮与香港籍散货船“长峰水晶”轮在长江口以东160海里发生碰撞，32名船员失联。
2018年1月20日，广东阳江籍钢质渔船“粤阳东渔12158”与新加坡籍集装箱船“SATSUKI”轮在广东珠海高栏岛正南方的46海里处发生碰撞，“粤阳东渔12158”沉没，船上13人落水，7人获救，6人失踪。
2018年2月2日上海籍油船“沪油18”轮与舟山籍油船“百通8”轮在浙江舟山海域发生碰撞。
海洋运输的日益频繁，使得全球使用AIS系统的两个VHF频段25KHz带宽的信道日益拥挤，国际党的十九大报告提出“加快建设海洋强国”战略发展要求。
建立安全、高效、自主可控的海上信息服务保障体系迫在眉睫。
甚高频数据交换系统（VDES）作为下一代海事通信系统，可提供全天时、全天候的甚高频数据通信、数据采集和海上物联等信息管控及服务，应用前景极为广阔。
本文在对VDES系统国内外发展现状与趋势进行梳理的基础上，研究提出了VDES系统建设的对策建议。
大数据背景下数据质量提升的应用
16为了响应智能电网关于数据治理的建设,进一步提升电网公司的数据质量,推动。
从组织架构,制定规范制定,数据建模,数据采集,数据流转监控,问题跟踪管理,认责机制,数据质量评价体系等多维度全方面,从顶层而基层单位,从线上到线下覆盖整个数据生命周期,建立一套数据质量管理体系。
经过总结归纳高频数据质量问题,提出整改方案,对高频及重点数据重点在线监控,保证企业内部数据质量,为数据向外延展打好基础。
通过建立一套数据质量管理体系,直接提升企业数据的应用价值,为智能电网的建设提供支撑。
0 引言2020年电网公司虽顺利完成了年度主数据质量考核任务,在主数据协同三方一致性方面,18类主数据一致性指标均达到考核标准,总体一致性指标高达99.5%。
数据质量问题仍然突出,数据报表和指标的可信度不高,数据应用难以实用化。
主要表现的数据质量问题[1]:(1)数据准确性问题突出,典型的问题案例包括:客户信息有效性不高、停电数据不一致、变压器台账信息异常等。
(2)站线变户增量数据问题持续扩大,站线变户数据不一致问题每周都在增加。
(3)数据多源导致重复性数据量多,源端系统和数据平台数据匹配时效性有待提高。
数据质量问题无法杜绝,主要有几个方面:(1)部分业务人员数据资产管理意识淡薄,存在数据录入不规范、不严谨的现象,导致数据增量问题难以杜绝,数据准确性不高。
(2)业务流程存在漏洞,线上和线下业务没有无缝对接。
(3)协同服务接口缺陷,导致系统间的数据一致性问题。
(4)业务人员对电子化移交数据处理不及时。
(5)主数据治理还未实现对系统主数据规范化、自动化、可视化的实时监控。
本文研究数据中心数据质量提升的方法,为数据中心在大数据流量的压力下,摒除“噪音数据”的干扰,增加数据的可靠性,挖掘数据中心海量数据价值,为相关部门领导和业务部门主管提供可以支撑决策的有效数据,释放数据价值。
1 数据质量的评价标准和管理的基本原则目前为止,最权威的标准是由全国信息技术标准化技术委员会提出的数据质量评价指标(GB/T36344-2018ICS 35.24.01)[2],它包含以下几个方面:规范性:指的是数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。
大数据应用中的实时数据处理技术
大数据应用中的实时数据处理技术随着互联网技术的快速发展和大数据的涌现，我们正处于一个信息爆炸的时代。
海量的数据输入对传统的数据处理方式提出了更高的要求，而传统的批处理方式已经无法满足实时处理的需求。
为了能够快速高效地处理大数据，实时数据处理技术逐渐应用于各个领域，成为大数据应用中重要的一环。
一、实时数据处理技术的概念与特点实时数据处理技术是指对数据进行及时处理，以获得即时的反馈结果的技术。
与传统的批处理方式不同，实时数据处理技术能够在数据输入后立即进行处理，并及时输出准确的分析结果。
这种处理方式的特点是迅速、高效、准确，能够在短时间内处理大量的数据，并产生及时的反馈。
二、实时数据处理技术的应用领域1.金融领域金融领域是大数据应用的主要领域之一，实时数据处理技术在金融领域的应用越来越广泛。
在高频交易中，实时数据处理技术能够提供即时的交易数据分析和决策支持，帮助投资者进行快速的交易决策。
同时，实时数据处理技术也有助于风险控制和异常检测，减少潜在的风险。
2.电商领域电商领域是另一个大数据应用的热点领域，实时数据处理技术在电商领域的应用也非常重要。
电商平台需要通过实时数据处理技术对用户的行为和偏好进行分析，以便个性化推荐商品和优化购物体验。
实时数据处理技术还能对实时的交易数据进行监控和分析，帮助电商平台及时发现和解决问题。
3.智能交通领域实时数据处理技术在智能交通领域也有广泛的应用。
通过对交通流量、拥堵状况等实时数据进行处理和分析，可以及时调整交通信号灯、制定交通规划，提高交通效率。
实时数据处理技术还可以通过对车辆的实时位置信息进行监控和分析，实现智能导航和行车辅助功能。
4.医疗领域在医疗领域，实时数据处理技术可以帮助医院实现实时的病情监测和预警。
通过对患者的生命体征数据进行实时分析，可以及时发现异常情况并采取相应的救治措施。
实时数据处理技术还可以通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，提高医疗服务的质量和效率。
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关键特性: 基于网络的数据库集群 复制
VoltDB包括一个网络复制Agent 这个Agent将事物异步从主集群（可读可 写）复制到备集群（只读） 异步的方式最大限度容忍网络可能出现 的问题
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整合：高性能导出
❖ 并行导出
VoltDB 建立了一个基于事务的，可持久 化的导出框架
接近最大线速
在VoltDB完成高质量、实时分析、实时 响应，并把结果数据通过VoltDB Export
关键技术特性
❖ ACID全事务支持 ❖ 灵活的扩展性 ❖ 错误恢复 ❖ 可持久化到硬盘 ❖ 内嵌OLAP 导出连接器 ❖ 基于网络的异步集群复制
5
关键特性: 线性扩展
增加一个新结点到VoltDB集群可以有限提升集群 的最大吞吐量，也可以增加整个集群的内存容 量 集群的大小对应用来说是透明的
6
关键特性: 线性扩展（续）
寻求削减成本- 准备使用云端 ACID – 不能做到最终一致性就无法生存
次要销售机会 • 对风险抱保守的态度 • 使用传统数据库可以解决问题 • 很少使用到高速决策 • 非结构化数据、文件数据库 • 复杂的查询和分析 • 特别巨大的数据 • J2EE, Hibernate • Windows/Unix/COBOL architecture bias
...)
Relational
SQL through JDBC
Text,Pdf,HT M..
File Stores (S3,
GlusterFS, …)
JSON, XML
Web Services (Salesforce, Zendesk, …)
其它数据格式
Other data stores...
连接与查询分析
实时数据分析 基于内存的数据库
Datameer -从桌面到服务器 可视化大数据分析平台
Datameer – 可视化大数据分析平 台
Datameer开放式结构
Datameer可视化操作、分析与展 示界面
28.io 海量数据的综合信息查询分析平台
28io –海量数据的综合信息查询分析平台
吸引用户使用VoltDB的原因（条件）
❖ 公司的战略同大数据相关 ❖ 新的应用部署，而不是在现有应用上转换数据库 ❖ 额外的数据来源于在线数据 ❖ 为了获取性能、分区等使用费自然的技术手段 ❖ 面临来自于创新的竞争压力 ❖ Oracle 不能满足性能的需求、授权或者对于降低硬件成本的需求 ❖ 公司需要围绕特定技术寻求发展
右边表格源自于独立的 测试机构Percona，标示 出线性扩展到每秒150万 次的运算和最高推断值 达到30个服务器。这个 表也表明VoltDB线性扩 展具备K-Safety
关键特性: 内置异常恢复/HA功能
分区就是复制的单位 事务复制操作（不是更改记录）使用 Active/Active 同步复制方式 应用只有在所有复制节点都提交（或者 回滚）后才会收到成功（或者失败）的 响应
etc….)
Query across disparate content repositories Dynamically render and deliver content in multiple formats
Editor s, Conte nt Curato rs
Search, reuse, repurpose content
Content sources storing documents, emails, books, articles, web pages, etc.
Relational Database
Filesystem
NoSQL Database
Third-Party CFra bibliotekntent Feeds (XML, HTML, ZIP,
User Mgt.
Traditional OLTP
Cart Inv
Orders
CR M ER P
HR
Data warehouse
Hadoop
使用方案中会包含VoltDB的目标 客户
理想的销售机会Ideal Prospect Characteristics
❖初期采用者 ❖高速率-增长中的交易处理率 ❖寻求竞争差异 ❖事务处理 – 需要做出决策 ❖创建新的apps ❖数据吞吐量用尽 ❖水平分区Sharding – 目前使用手工操作 ❖其次
sensors authorizations
orders clicks
impressions
VoltDB的一个典型架构
Analytic results enrich decision making
Velocity OLTP
Recommendation
Click Stream
Personalization
28.io
Unified Information Access Platform
Content destinations
Web Sites, Portals, Web Apps
Mobile Apps
Optionally import content
现代公司的信息量往往大爆炸 种类 容量 速率企业数据被储存在孤立的数据 仓库 中
解决方案
商业应用
实时 REST API
可视化了的查询的查询及处理图层 JSONiq 查询语言: 非关联数据库的
结构化数据/半结构化数据/非结构 结构化查询语言
化数据
自动并行运算
JSON, XML
NoSQL (MongoDB, CouchDB,
系统中的高频数据
Smart Meter
高度切 合领域
1
更快: 读/写 负载 延时/吞吐量
VoltDB 应用案例
VoltDB应用/方案的高吻合目标行 业
❖ 行业
电信和网络 金融服务 广告科技 能源和应用 资本市场 电子商务 / 零售业 在线游戏 以上绝不是仅有的行业！
❖ 其它行业种类
战略性大数据项目 早期使用者 感应器驱动的环境
❖ 基于事先建立的连导出到OLAP
接
Hadoop CSV
JDBC (PostgreSQL, MySQL, Oracle)
VoltDB管理和监控
❖ Nagios 脚本 ❖ Logs to Log4j ❖ JMX ❖ VoltDB 企业管理器 ❖ 每一个节点都有一个
内置网络服务器 ❖ 特殊的系统程序
trades logins