科学数据共享的理论基础与共享机制_黄鼎成
地理学科开放式教学实践活动
关于地理学科开放式教学实践活动研究摘要：如今，开放式的教学实践活动对地理学科的教育、教学内容与方法进行了全面的改革和整合，构建符合时代要求的学生思想品德、综合知识和能力体系。
关键词：创新精神实践能力开放式教学实践活动地理是一门古老的学科，从古代开始就已经有多名学者对地理进行详细的研究。
如今，随着卫星遥感技术、地球定位技术等现代科学技术的应用及地理信息系统和网络等信息研究平台的建立，使得地理更具有工具性和实用性。
地理学科在高等教育、科学研究、经济建设等多个领域都发挥着至关重要的作用。
现代信息技术的到来，为地理学科的开放式教学实践活动提供了重要的基础。
地理学科的开放式教学实践活动并不是刚出来，而是已经经过一个较长实践的验证之后，确定地理学科更适合开放式的教学，学生在开放式的教学实践活动中更能发挥自身的潜力和才智。
因此，对地理学科开放式教学实践活动进行研究，就显得很有意义。
1综合知识体系对地理教育的要求现代科学研究的巨大挑战是科学研究问题的空前复杂化，其对象已经不是一个简单的孤立系统，而是涵盖了更大范围，因此，跨学科研究已经成为这个时代的必然发展趋势。
由于空间技术的不断发展和升级，使得人类更有能力对地球进行整体观测，特别是卫星遥感技术，提高了对地球整体环境进行长期、立体检测的手段。
随着我国改革开放以来，素质教育已经成为人才培养方向和目标。
学校越来越重视学生的综合素质的提高，小学如此，初中更是如此。
比如北京、上海、武汉、等一些地区已经将化学、生物和地理等立刻课程综合设置为《科学》课程。
这说明了一些大城市已经开始了综合知识体系的建立。
不过，在一些二线城市的初中教学并没有做到综合知识体系的建立，而是还一样将各个学科独立存在和发展，缺乏教学内容的整合以及各学科之间的知识渗透、融合和开放。
地理学科的研究对象是地理环境，是一个包括自然、经济、人文三大环境的符合系统。
现在很多小学也都开设有地理学科、历史学科和生物学科，而去是将三者融合在一起的，形成一本综合性的学科。
主题数据库建设数据资源调查和资源框架设计方法
三、主题数据库建设任务和分工 （一）主题数据库建设总体任务
图 1、主题数据库建设总体任务
（二）任务分工 1、主题数据库建设相关者 主题数据库规划设计涉及到总体组和各数据中心的资源、标准和平台组工作。 2、任务分工 资源组：资源调查和组织框架设计（语义关联性） 标准组：信息标准化（数据元和术语标准） 平台组：获取、加工、存储（数资源框架设计方法
概述 一、基本概念
1、科学数据资源 科学数据资源是指科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本 质、特征、变化规律等的原始基本数据，以及根据不同科技活动需要，进行系统 加工整理的各类数据集，用于支撑科研活动的科学数据的集合。 2、主题 主题为围绕着某一项特定任务或活动进行数据规划和设计时，对其内容进行 的系统归纳和描述。通常数据集主题应具有划分性和层级性，划分性是指主题间 可通过不同的命名，将相同属性的主题归并在一起形成相同的类，将不同属性的 主题区分开形成不同的类；层级性是指主题可被划分成若干子主题或子子主题。 3、主题数据库资源对象 具有特定主题的最小标识单元数据集。 4、主题数据库资源框架 为产生主题数据库资源分类。 5、主题数据库 通过特定资源框架组织的数据集集合。在一定的范围内，各数据集间具有语 义(概念语义层)或语法（物理数据模式）一致性。
获取加工存储数据模式一致性主题数据库主题数据库主题数据库主题数据库资源资源资源资源建设建设建设建设任务分解任务分解任务分解任务分解资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析图3主题数据库资源规划和建设任务资源框架设计资源框架设计资源框架设计资源框架设计图4主题数据库资源框架设计任务主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查和分析和分析和分析和分析方法方法方法方法适用范围适用范围适用范围适用范围根据科技部对科学数据共享术语定义科学数据是指人类在认识世界改造世界的科技活动中所产生的原始性基础性数据以及按照不同需求系统加工的数据产品和相关信息
《数据的共享与保护》课件
社交媒体平台在数据共享与保 护方面面临诸多挑战，需要平 衡用户隐私和数据利用。
社交媒体平台在收集、存储和 使用用户数据时，容易发生用 户隐私泄露的风险，如未经授 权的数据泄露、滥用等。
社交媒体平台需要在保护用户 隐私的前提下，合理利用和共 享数据，以提供更好的服务。 然而，如何在保护用户隐私和 数据利用之间找到平衡点是一 个难题。
数据在共享过程中面临诸多安全 风险，如数据泄露、数据篡改、 数据滥用等，因此需要采取有效 的保护措施。
数据共享与保护的意义
促进数据流通与利用
推动数字经济发展
数据共享能够打破信息孤岛，促进数 据的流通与利用，提高数据资源的价 值。
数据共享与保护是数字经济发展的重 要基础，能够促进数字经济的健康发 展。
保障个人隐私和企业利益
数据保护能够保障个人隐私和企业利 益，避免数据泄露和滥用带来的损失 。
02
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数据共享
数据共享的定义
数据共享是指将数据提供给其他组织 或个人使用，以实现数据的价值最大 化。
数据共享的目的是促进数据的流动和 利用，提高数据的使用效率和价值。
数据共享可以通过不同的方式实现， 如数据开放、数据交换和数据交易等 。
《数据的共享与保护》 ppt课件
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目 录
• 引言 • 数据共享 • 数据保护 • 数据的共享与保护的平衡 • 案例分析
01
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引言
数据共享与保护的背景
信息技术的发展
随着信息技术的迅猛发展，数据 已经成为重要的生产要素，数据 的共享与保护成为社会关注的热 点问题。
数据安全风险
03
选择可靠的技术供应商和服务商
知识共享
知识共享知识共享是当今信息时代的一种重要理念和行动方式。
它提倡将知识和信息共享给所有人，以促进社会的进步和发展。
知识共享推动了科学、技术、文化和艺术的创新，使这些领域的成果能够得到更广泛的传播和应用。
在知识共享的理念下，人们可以充分利用已有的知识和信息来解决问题、创造价值，并为更多的人带来福祉。
知识共享的概念最早出现在1984年的美国，随着信息技术的快速发展，它获得了更广泛的认可和应用。
现如今，知识共享涵盖了许多领域，如开源软件、开放教育资源、科学共享、公共图书馆以及知识产权法的改革等。
这些共享的实践使得知识不再被局限在少数人手中，而是可以被更多人所获取和应用。
在知识共享的背后有着许多积极的动力。
首先，知识共享可以促进创新。
通过将知识和信息共享给更多的人，不同领域的专业人士和爱好者可以相互学习和交流，为解决问题和创造新的价值提供了更多的资源和机会。
其次，知识共享可以提高资源的利用效率。
通过共享已有的知识和信息，避免重复劳动和资源的浪费，实现资源的最大化利用。
再次，知识共享可以促进社会公平和包容。
任何人只要有兴趣和需要，都可以从共享的知识和信息中受益。
这有助于缩小不同社会群体之间的知识差距，推动社会的平等发展。
然而，知识共享也面临着一些挑战和障碍。
首先，知识的共享需要有一定的法律和道德意识来约束，保护知识创造者和知识的使用者的权益。
知识产权制度是保护知识的一种重要方式，但它也限制了知识的自由流动和共享。
这需要在法律框架下寻找平衡，既保护创新的动力，又鼓励知识的共享。
其次，知识共享需要一个高效的平台和机制来实现。
现代科技的进步提供了许多工具和平台来促进知识的共享，但如何使其更加方便和易用，仍然是一个需要探索和解决的问题。
面对这些挑战，我们可以采取一系列的措施来推动知识共享的发展。
首先，加强知识共享的意识和理念宣传。
只有当人们认识到知识共享的重要性和好处，才能更主动地参与其中。
其次，建立和完善相关的法律和政策。
数据生命周期视角下的科研数据管理研究
数据生命周期视角下的科研数据管理研究目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 数据生命周期的概念及重要性 (4)1.3 现有研究现状及不足 (5)2. 数据生命周期阶段 (7)2.1 数据产生阶段 (8)2.2 数据存储阶段 (9)2.3 数据处理阶段 (10)2.4 数据共享阶段 (12)2.5 数据溯源阶段 (13)3. 不同阶段数据管理策略与方法 (15)3.1 数据产生阶段管理策略 (16)3.1.1 研究设计的数据标准化 (18)3.1.2 数据收集与记录规范 (19)3.2 数据存储阶段管理策略 (20)3.2.1 数据格式与 (21)3.2.2 数据存储系统选择与配置 (22)3.2.3 数据备份与灾难恢复机制 (24)3.3 数据处理阶段管理策略 (26)3.3.1 数据清洗与转换策略 (27)3.3.2 数据分析与挖掘技术 (29)3.3.3 知识提取与数据可视化 (30)3.4 数据共享阶段管理策略 (32)3.4.1 数据许可与版权管理 (33)3.4.2 数据公开平台与资源共享 (35)3.4.3 数据安全与隐私保护 (36)3.5 数据溯源阶段管理策略 (38)4. 案例研究 (39)5. 基于数据生命周期视角的科研数据管理体系建设 (41)5.1 建立数据管理规范与标准 (43)5.2 搭建数据平台与服务体系 (44)5.3 加强人才培养与技术支撑 (45)5.4 促进跨领域数据协同 (47)6. 展望与建议 (47)1. 内容描述本研究旨在探讨数据生命周期视角下的科研数据管理问题，以期为科研人员提供一种有效的数据管理方法。
随着科研数据的不断积累和应用领域的拓展，如何对这些数据进行有效、安全、可持续的管理已经成为科研工作者关注的焦点。
数据生命周期管理是一种综合性的数据管理策略，它将数据从创建、存储、使用、共享、归档到销毁的整个过程划分为若干个阶段，并针对每个阶段提出相应的管理措施。
数据共享和成员特性
02
数据共享可以发生在不同层级，如个人、组织、国家乃至全球范围。
数据共享的定义
数据共享的重要性
在公共管理和服务领域，数据共享可以实现信息资源共享，提高公共服务的效率和质量，推动政府数字化转型和治理能力现代化。
提升公共服务和治理水平
通过数据共享，可以避免数据重复采集和存储，降低数据收集和存储的成本，同时提高数据的利用价值和效率。
提高公众数据素养
建立多方参与的治理机制
制定数据共享的伦理准则和操作规范，确保数据使用的合法性和正当性。
加强公众对数据的认识和意识，提高数据素养，以更好地应对数据共享带来的挑战。
鼓励政府、企业和社会各方共同参与数据共享的治理，形成有效的监管和自律机制。
应对数据共享伦理和社会影响的策略
感谢您的观看
THANKS
数据共享和成员特性
目录
数据共享概述 数据共享的成员特性 数据共享的实践和案例 数据共享的未来展望 数据共享的伦理和社会影响
01
数据共享概述
03
数据共享的目的是提高数据资源的利用效率和价值，促进信息交流和知识创新。
01
数据共享是指在不同组织或个体之间，通过数据交换、数据传输、数据整合等方式，实现数据资源的共享和利用。
提高数据资源的利用效率和价值
数据共享可以促进不同组织或个体之间的信息交流和合作，推动知识创新和科技进步。
促进信息交流和知识创新源自数据共享的挑战和解决方案数据安全和隐私保护：数据共享可能涉及个人隐私、商业机密和国家安全等敏感信息，需要采取有效的数据加密、访问控制和隐私保护措施。
02
数据共享的成员特性
政府治理
数据共享在各行业的应用前景
数据隐私和安全保护
数据共享技术定义、原理及应用
EDUCATION高级数据共享技术：数据共享 技术的定义、原理及应用，以 技术的定义 原理及应用 以 及基于数据块的实现演讲人:刘松涛 ADIC高级技术顾问AbstractEDUCATIONAdvanced Data Sharing Technologies – Part 1 The What, Why and How of Data Sharing technologies plus block and filebased approaches for IT Director and Managers, IT/Storage/System Eng., Admins, Architects g g y g and Trainers How to deliver more performance and data accessibility with little to no additional cost? How to take advantage of existing storage infrastructure to provide more value to end-users and the global enterprise? A clear industry end users direction indicates that Data Sharing architectures and technology can be a good way to achieve these objectives. The first session offers a definition of Data Sharing and a discussion of its benefits with examples linked to the SNIA Shared Storage Model We cover the Model. main data sharing approaches and describe how they can improve performance, data accessibility, and manageability. This includes Scale-in and Scale-out methods based on block, file and application technologies such as: Cluster Volume M Cl t V l Managers, SAN File Systems, Cluster File Systems, Parallel Fil S t Cl t Fil S t P ll l NFS (pNFS), Object-based Storage Devices (OSD) and Global/Parallel File System.2SNIA Legal NoticeEDUCATION Th material contained i thi t t i l i copyrighted b The t i l t i d in this tutorial is i ht d by the SNIA Member companies and individuals may use this material in presentations and literature under the following conditions:– Any slide or slides used must be reproduced without modification – The SNIA must be acknowledged as source of any material used in the body of any document containing material from these y y g presentations This presentation is a project of the SNIA Education Committee3AgendaEDUCATION What is Data Sharing ?– Definition Why Data Sharing ?– End User Benefits How is Data shared ?– Block and file-based approaches file based4EDUCATIONWhat is Data Sharing ? Why Data Sharing ?What is Data Sharing ? gDefinition Shared access to same data (value & location) by multiple systems– Read/write: changes to data become visible to all servers – Read-only access via mechanisms that support shared read/write accessEDUCATIONExamples– Read/write access to a s a ed file is data s a g ead/ te shared e s sharing So is read-only access to a shared file– Clone/Snapshots (read-only or read/write) are not data sharing Changes do not affect original data Caching is data sharing when changes propagate– Changes to cached data must become visible to all – Other data changes must become visible via cacheReplication/CDP* is not data sharing because location changes– Potential divergence of data* CDP: Continuous Data Protection6Why Data Sharing ? y gEnd User Benefits Better performance and scalability– Larger server can be expen$$iveEDUCATION Sh i Sharing: apply more servers t same problem l to bl– Scales well for some applications, poorly for others – Can avoid replication or cloning Concurrency and Content access distribution– Use same data for more than one application Administration– Consolidated shared resource has lower TCO – Data Sharing increases the benefits of Storage/Data Consolidation7Storage Consolidation gScale-up by Scale-InEDUCATIONFile ServerNFS/CIFS ServerData Network - LANScale-InStorage NetworkShared Disks8Performance Improvement pScale-up by Scale-OutEDUCATIONApplication ServerApplication DB Engine Cluster Software Shared Storage Software…Scale-outStorage NetworkShared Disks9Why Data Sharing ? y gHow to apply Data Sharing to do useful things Hi h A il bilit Cl t High Availability Clusters (l (local & geographic) l hi ) Scaling applications– Web Servers - Read mostly/load balanced – Databases/OLTP/DW - Mostly use direct I/OEDUCATION Parallel applications and fast failover pp Systems and Applications Consolidation/Migration Off-host processing– Based on shared file system – Can also use by Point-in-Time copy techniques (not related to ou our data s a g de t o ) sharing definition) …address both Performance and Availability with no administration degradation and overhead10Some technologies and products …IBM AFSEDUCATIONWebNFSCisco FileEngineApple XsanVERITAS CFSDistributed, Samba FineGround Oracle OPS/RAC PolyServe Matrix Server ClusterLUSTRE or WebFS EMC HighRoad IBM Storage Tank IBRIX FusionFS SAN File System SGI CXFS CIFS DB2WAFS ONStor STOR-FS STOR-ISO9660CodaDiskSites FilePortRFSHP TruCluster/CFSParallel SUN SAM-FS &Sybase MPP Partitioned IBM SANergy Sanbolic Melio FS ApplicationsSMBADIC StorNext FSRedhat GFSNFSPPFSOpenAFSTacit Networks IsharedOSDPVFSSun QFS Volume WebNFSInformix XPSDFSpNFS11Isilon IQ OneFSNuview StorageXEDUCATIONHow i D t Sh d ? H is Data SharedHow is data shared ?Approaches and methods Several levels are possible– Share at the volume level (block based) – Share at the file or file system level (file block or object* based) (file, – Share at the database or application level (custom)EDUCATION In all cases, all these methods could occur– among like or dissimilar systems (OS), – concurrently or serially, – directly at the storage or in the network* For OSD13How is data shared ?Approaches and methods Traditional/Historical– Block level: Volume Management – File/File System (FS) level: Local FS (serial data sharing) and distributed methods with NAS, Samba, AFP (AppleShare), DFS, AFS/OpenAFS, RFS, Coda… – App./DB level: custom built-in methods (RDBMS, Email systems…) Check out SNIA T Tutorial: i lEDUCATION Advanced/Recent - File/FS level– Distributed: WAFS approach (NAS extension) and Network File Management/Virtualization (NFM), Global FS, SANFS and Cluster FS Storage VirtualizationCheck out SNIA Tutorial: NAS & iSCSI14How is data shared ?The SNIA Shared Storage Model Application li ti A li ti ApplicatioGFS n levelEDUCATIONFile/record layerDatabase (dbms)Shared LVMHost NetworkWAFS NASS rage Stor e dom n mainCluster FSFile system (FS)SAN FSBlock aggregationDeviceStorage devices (disks, …)Block l Bl k layer15Discovery, monitoring Resou urce mgm configuration mt, Security billing y, Redund dancy mg (back gmt kup, …) High a availabilit (fail-ov …) ty ver, C Capacity planning y gServ vicesHow is data shared ?Volume levelLVM LVMEDUCATIONData PathData Layout and OrganizationExamples– – – – – – – EMC PowerPath Volume Manager (PPVM) HP Shared Logical Volume Manager (SLVM) IBM Logical Volume Manager (LVM) MACROIMPACT SANique Cluster Volume Manager (CVM) REDHAT Logical Volume Manager (LVM) SANBOLIC LaScala VERITAS* [Cluster] Volume Manager (CVM/VxVM)* Merged with Symantec, July 200516How is data shared ?Volume levelEDUCATION Volume Managers allow data to be shared at a low level (block) without usually a built-in locking mechanism– Higher level applications control concurrent accesses to the data as needed – Can combine or divide physical resources (e.g., concatenation, mirroring, striping) and share the result – Volume Managers and the VTOC* problem VTOC Every OS has its own VTOC format Every VM has its own Volume Header and Table Definition – Same VM everywhere and y can share raw volume or same FS y you– Byte orders between processor Big Endian: Sparc, PA-Risc, Power – Little Endian: Intel)– Block s e o t e de ce a d b oc bou da y oc size on the device and block boundary could cause troubles – Concurrent or Serial access* Volume Table Of ContentsCheck out SNIA Tutorial:Storage Virtualization17How is data shared ?Volume level In-Band VirtualizationApplication Servers EDUCATION Out-of-Band VirtualizationApplication Servers Volume allocation ll tiIntelligent switch and/or ApplianceStorage Network Appliance Volume creationStorage NetworkShared DisksShared Disks18How is data shared ?Volume levelApplication Servers HPC App. HPC App. HPC App. …Shared Volume Manager - Storage SoftwareEDUCATIONHPC App.Storage S NetworkExample: pHPC* Application- How ? Shared DisksOwn data format on disk Own lock mechanism Increased throughput g p More effective use of servers* High Performance Computing- Benefits19How is data shared ?File/File System levelEDUCATION Share at File or File System (FS) level M lti l approaches & l Multiple h levels of maturity l f t it– Block-based Local (physical) Disk File System* for serial data sharing Disk based Cluster File System SAN File System or SAN File Sharing System– File-based or Distributed File System NFS/CIFS, WAFS and NFM** NFM Global, Parallel and Distributed FS* like UFS, HFS, XFS, JFS, VxFS, NTFS, ext2/3… ** Network File Management (also Network File Virtualization)20File/record layerEDUCATIONApplication A li Application level iF File/reco ord layerHos with LVM st. and software RAID s DHos with LVM st.Cluster FSHostHost LAN Dist. FS1. Direct-attach 2. SN-attach 3. NAS head 4 NAS server 4.SAN FS NAS headCluster FS NAS server Host block-aggregation Network block-aggregationShared LVM SNBlock la ayerDisk arraygg g Device block-aggregation21How is data shared ?File/File System level – Local Disk File System EDUCATIONSerial File System sharing on same or dissimilar OS via common Volume Manager & Physical File System Good for sequential (not concurrent) data processing and data migration If OS is different– Same Volume Manager avoids VTOC incompatibilities – Byte order differences may require meta-data conversion Intel is Little-endian, most others are Big EndianExamples– Homogeneous OS (common case) Most file systems (and volume managers) support this UFS, HFS, XFS, JFS, VxFS, ext2/3… SDS/SVM, LVM, XVM, VxVM… Sanbolic Kayo, DNF Dynamic Share– Heterogeneous OS (need common volume manager) VERITAS* Storage Foundation with Portable Data Container feature* Merged with Symantec, July 200522How is data shared ?File/File System level – Local Disk File SystemEDUCATIONExample: E lDW* ApplicationOS #0 OS #1 OS #2 OS #3- How ? OS #0 server stores d t t data OS #1 server starts batches OS #2 server loads data into the i t th DW OS #3 server backups data No data multiplication Cost effective for Storage More effective use of servers No time wasted in copying data between serversStorage NetworkImport Disk Group Start Volume Mount File System - Benefits Shared DisksDeport Disk Group Stop Volume Umount File System* Data Warehouse23How is data shared ?File/File System level – Cluster File SystemEDUCATION Cluster File System (also called Shared Data Cluster)– – – – A Cluster FS allow a FS and files to be shared All nodes understand Physical (on disk) FS structure (on-disk) The File System is mounted by all the nodes Single FS Image g g Same data view from all nodes– Examples HP CFS (TruCluster) HP/Cal. Soft. Monster FS IBM GPFS MACROIMPACT SANique CFS POLYSERVE Matrix Server REDHAT GFS 1 SANBOLIC MelioFS VERITAS2 CFS1 – Sistina acquired by RedHat 2 – Merged with Symantec, July 200524How is data shared ?File/File System level – Cluster FSWeb Server First HostCluster File System Cluster Volume ManagerEDUCATION Web Server Web Server Second HostHeartBeat Lock ManagementClusterStorage StExample:NetworkWeb Servers Farm How ? Shared VM/FS Load Balancer in front Increased throughput More effective use of servers Failure is transparent SSI/SFSI, High SLAsShared DisksBenefitsOptional Layer25How is data shared ?File/File System level – Cluster File System Asymmetric & Symmetric Implementation– Asymmetric uses master node for logging and lockingEDUCATION L k Mechanism Lock M h i– Distributed or Global Lock Management (DLM/GLM) Different implementation strategies – Granularity varies: file, record, byte… file record byte Cache Coherence – Single File System Image– E er modification is seen b all nodes as soon as a Every by modification in the data sharing domain occurs Usage Consideration: Concurrent vs Serial data access– Concurrent: multiple systems access the data simultaneously – Serial: one system at a time uses and access the data26How is data shared ?Advanced methods – File/FS ApproachesEDUCATION SAN File System– 1 node (Master) or a set of masters Understand, manage and use metadata on disk Use of file system even if portions of it are inaccessible block addresses distributed to nodes (clients) on request– Other nodes (clients) connection to SAN storage Avoid overhead due to Metadata management access to data directly using blocks addresses sent by Master(s)– Designed to support hundreds or thousands of nodes – Mixed role between direct data access with host based thin software and NAS access27How is data shared ?File/File System level – SAN File SystemEDUCATION– Flexibility of network FS at SAN speed y p – Long-term goal for the industry development for Capacity and Performance scaling Scaling hundreds of PetaBytes of capacity and tens of GigaBytes/sec – More recent File Server Generation – Examples p APPLE Xsan ADIC StorNext FS DataPlow SAN FS & Nasan FS EMC Celerra HighRoad, g , MPFS/MPFSi HP DirectNFS – xNFS (Cal. Soft.) – Transoft Fibrenet IBM TotalStorage SAN FS FS, SANergy IBRIX FusionFS SGI CXFS SUN QFS28How is data shared ?File/File System level – SAN FSApp. File Server Data Network - LANMetadata ServerEDUCATIONApp. File RequestApp.NFS/CIFS Server SClient swClient swBlock listData and Control A C l AccessStorage Network Data AccessExample:Shared DisksMultimedia A li ti M lti di Application How ? 1 big server with NFS/CIFS layer Server and Client SAN FS layer Hundreds f li t H d d of clients Increased throughput Consolidate storage, very scalable More effective use of resources M ff ti fBenefits 29How is data shared ?File/File System level – SAN FS H How it works ? k– Asymmetric or Client/Server model – Server controls client access, resolves conflicts – Thin client software layer handles SAN device and server interactionEDUCATION Lock Mechanism– – – – Provided by the server at a central location Various granularity: file, record, byte… g y , , y Some implementations use SMB or NFS semantics The server needs to be protected cause it represents a SPOF Cache Coherency– Some implementations deliver cache coherency with traditional validate/invalidate mechanism, others don’t offer cache at all30How is data shared ?File/File System level – OSD OSD = Object based Storage Device Object-based An object comprises– Application data (e.g., file, record) – Device-managed metadata (e.g., block allocation) – User-accessible attributes (e.g., access times)EDUCATION Objects have file-like methods for access– Open, close, read, write, get/set attributes – Commands are authorized Industry offerings y g– Lustre () – Bull, CFS, Cray, HP, Scali, SUN… – Lustre based – PanasasID x123 Blocks:3,42 Blocks:3 42 Length:512 SNIA OSD Working Group– OSD as a SCSI command set– /tech_activities/workgroups/osd g g pCheck out SNIA T t i l: Tutorial:Object-based Storage Device31How is data shared ?File/File System level – OSDCPUApplicationsSystem Call Interface File System User Component File System Storage Component Object Interface Block Interface File System Storage Component Block I/O Manager g Block I/O ManagerEDUCATIONCPUApplicationsSystem C ll Interface S t Call I t f File System User ComponentStorage DeviceStorage Device32How is data shared ?File/File System level – OSDClientsEDUCATIONEth switch SANSECRET KEYManagersIntelligent Device Space Management g Backup/Recovery QoS via attributes SecuritySECRET KEY SECRET KEYValidate Capability p yObject-based Storage Devices Obj t b d St D i33How is data shared ?File/File System level – Parallel NFS (pNFS)EDUCATIONNowClient Host NetClientpNFS GoalHost NetDataStorage NetNFS ServerStorage NetNFS ServerDataStorage ServersStorage Servers Allow NFS 4 d t t b All NFSv4, data to bypass NFS server– No application changes, similar management modelpNFS extensions to NFSv4 communicate data location to clients– Cli t access d t via Fib Ch Clients data i Fibre Channel, iSCSI OSD or even NFS l iSCSI, OSD,IETF standardization in progress34How is data shared ?File/File System level – SANFS vs CFS Characteristics Ch t i ti & FeaturesTolerance of Distance (between server and clients) # of nodes Heterogeneous OS Dedicated Meta-Data Server(s) Required Physical filesystem y g layout knowledgeEDUCATIONSAN FSImportant Hundreds Yes Yes, usually Metadata server only (clients may understand if same OS)Cluster FSLimited Dozens No No – cluster assigns functions to nodes All nodes (Cluster FS currently requires same OS)35How is data shared ?File/File System level – Parallel File SystemEDUCATION C Concept/Idea: Data is striped b t t/Id D t i t i d between servers (I/O nodes) Features– Cluster-wide consistent name space – User control for file striping across I/O nodes Asymmetric (master + slave servers + clients)– G GoogleFS, PVFS*, IBRIX, P l FS PVFS* IBRIX Panasas ( d) (osd) Symmetric (peer servers + clients)– TerraScale Isilon Exanet NetApp (Spinnaker Networks) TerraScale, Isilon, Exanet,* Parallel Virtual File System36How is data shared ?File/File System level – Parallel File System Asymmetric SymmetricEDUCATION#0 #1 #237EDUCATIONConclusion C l iConclusionVarious ways to Share Data…EDUCATION Many products and philosophy in the industry– – – – OS, disk (local) file system Methods to protect data (locking) Cache coherency mechanisms and semantics Caused by varied objectives and applications y j pp There is no single, simple, efficient data format available on all operating systems !! (sorry)– Server and client software needed for Data Sharing – Remember VTOC and Byte ordering potential issue39Conclusion… to leverage the infrastructureEDUCATION There are a number of things to consider when choosing a file system or server– – – – – Will th application work as d i d? the li ti k desired? Will it perform and scale? Does it have the required data management services? q g Is it secure enough? Is it easy to use and manage? There is no single solution that is superior in all cases BUT these approaches deliver real applications and business benefits– Real measured ROI – Performance Availability and Manageability Performance,40Q&A / FeedbackQ&A/FeedbackEDUCATION •Please send any questions or comments on this presentation to SNIA: track-storage@Many thanks to the following individualsfor their contributions to this tutorial.SNIA Education CommitteeSNIA Ed ti C itt •Symantec(Philippe Nicolas)•ONStor(Jonathan Goldick)•EMC²(David Black)•CA, Cisco, CNT, Crossroads, EvaluatorGroup, HDS, HGAI, Inrange, Knowledge Transfer, Microsoft, NationWide,QLogic, Sandia National Laboratories, Seagate,SolutionTechnology, Sun Microsystems & VERITAS Software41EDUCATIONAdvanced Data Sharing Technologiesversion 9Philippe Nicolas, Symantec, Jonathan Goldick, ONStor。
社区教育数字化学习资源共享:理论基础、内在逻辑与动力因素
社区教育数字化学习资源共享:理论基础、内在逻辑与动力因素【摘要】社区教育数字化学习资源共享是一种新型教育模式，其理论基础包括信息技术、社区教育理论和共享经济理念。
内在逻辑在于提高教学效率和资源利用率，促进社区教育的发展。
动力因素包括政策支持、技术发展和社会需求。
数字化学习资源共享对社区教育的影响体现在教育质量的提升和社会资源的合理配置。
未来研究方向可以深入探讨数字化学习资源共享的实施机制和效果评估，政策建议则包括加强数字化教育基础设施建设和提高教师的数字化教学能力。
社区教育数字化学习资源共享将为教育领域带来新的发展机遇和挑战。
【关键词】社区教育，数字化学习，资源共享，理论基础，内在逻辑，动力因素，影响，总结，展望，未来研究方向，政策建议。
1. 引言1.1 背景介绍社区教育数字化学习资源共享是随着数字化技术的迅猛发展而兴起的一种新型教育模式。
随着互联网的普及和信息技术的进步，人们的学习方式也发生了改变，传统的课堂教学已经不能满足人们对知识获取的需求。
社区教育数字化学习资源共享的出现，为社区教育注入了新的活力，提升了教育教学的效率和质量。
背景介绍中，需要对社区教育、数字化学习资源共享以及二者结合的背景进行阐述。
社区教育是指在社区组织的指导和支持下，以社区为中心进行的教育活动，旨在提高社区居民的综合素质和技能。
而数字化学习资源共享则是指通过互联网和数字技术，将各种优质学习资源进行整合和共享，让更多的人可以便捷地获取学习资源。
1.2 研究目的社区教育数字化学习资源共享的研究目的主要包括以下几个方面：1. 探讨社区教育数字化学习资源共享的概念及其内涵。
通过对社区教育数字化学习资源共享的概念进行深入分析，可以更好地理解其在实践中的意义和作用，为后续的研究奠定基础。
4. 分析社区教育数字化学习资源共享的动力因素。
通过揭示社区教育数字化学习资源共享的动力机制和激励因素，可以为促进社区教育数字化学习资源共享的有效推进提供参考和借鉴。