【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

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《PB级多源异构大数据平台构建和数据开放及规模化运营系列标准》

《PB级多源异构大数据平台构建和数据开放及规模化运营系列标准》

种 数据 的格 式、语义 、加工周期等 ,并规范 了基 于元数
据 的数 据质 量追 溯机 制。
用合 作。
80
企 业 动态 Bu s i n e s s D y n a mi c s
P B 级 多 源异构 大 数 据平 台构 建和 数 据 开放 及规 模化 运 营 系列 标 准 获2 0 1 6 年 中国通信标 准化协会科学技术奖 二等奖
主要完成单位 :中国联合网络通信集 团有 限公司
主要完成人 :魏进武 、张云 勇、范济安 、李卫 、王志 山、靳淑娴 、裴小燕 、霍玉嵩 、顾霞 、陈 勇
据建模 以及数据结果安全输 出的大数据纵 向服务框架 。 2 ) 在流程方面 ,规范 了大 数据平台能力开放 ,数据 采集到运营 的管理 、业务 两类流程的协 同和穿透 ,形成 了大数据开放 的运营体 系与业务开展 的标准化流程 。 3 ) 在数据方面 ,覆盖运营商全 网5 种数据 ,规范 了5
据 平 台 的功 能 体 系 和技 术 架 构 ,构 建 了 从 资 源 供 给 到 数
4社会效 益 1 ) 公 共 治理 :服 务于 国家 统计 局 、公安 、政 府应 急 、国家旅游局等8 个 以上部委办 。 2 ) 便民服务 :环沈 阳经济 圈出行易、乘车易 以及停 车 、出行等服务 。 3 ) 对外推广 :入选 “ 大 数据 治国理政案例” ,获得 T MF “ 以客户 为中心”卓越奖 ;在第 二、第三届世界 互 联 网 大会 上 发布 1 5 项沃 指数 产 品和多项 行业大 数据应
4 ) 在开放服务 方面 ,规范了云化大数据平 台内部各 个 关键 模块 之间以及平台与外部系统之 间的接 口,规范 了数据 开放服务和交付 ,促进跨行业数据 的融合开放 , 带 动产业发展新型业务形态。 2具体成果 该项 目累计 输 出行业 标准 ( 含 立项 及报 告) 4 5 项, 主导 完成 国际 建 议 1 1 项 , 附加 知 识 产权 包 括 受 理 发 明专 利 1 0 8 项( 其 中1 5 项 已授 权 ) ,授权 软件 著作 权3 8 项 ,出版 专著4 部 ,发表 论文4 1 篇 ,并将落地成果 推向 H a d o o p 、Op e n t a c k 等开源社 区。 3经济效益 1 ) 收入 贡献 :对企业 内部实现 了精准 营销、存量经 营、数据合作等 ,辅助拉动主营业务 的营收。 2 ) 成本节约 :实现 了基础资源环 境的 自动化部署能

多源异构数据融合的大数据分析技术研究

多源异构数据融合的大数据分析技术研究

多源异构数据融合的大数据分析技术研究随着互联网的发展和智能化设备的广泛普及,数据量呈现爆发式增长,尤其在移动互联网、物联网、社交网络和电子商务等领域,各类数据源不断涌现,因此多源异构数据融合成为了大数据分析技术中一个非常重要的环节。

多源异构数据融合指的是将来自不同类型、不同结构和不同来源的数据进行集成和融合,增强数据的完整性、一致性和可靠性,进而为大数据分析提供更加全面准确的数据基础。

在实际应用中,数据融合通常涉及数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等多个环节,需要在数据管理、算法设计等方面综合考虑。

一般而言,多源异构数据融合存在以下几个挑战:一是数据的异构性。

不同来源的数据可能存在不同的数据规范、数据结构和数据格式,存在数据类型和语义的差异,进而对数据的融合、转换和集成提出更高的要求。

二是数据的复杂性。

数据集成和融合往往涉及较多的数据元素和目标数据定义,从而在算法设计、计算效率、存储器容量等方面存在复杂性和难度。

三是数据的可靠性。

数据融合必须保证数据的一致性、准确性和可靠性,对于来自不同来源、不同时间点和不同质量保证的数据如何有效的集成和清洗是一个非常关键的问题。

为了应对这些挑战,研究者们提出了多种多源异构数据融合的方法和技术。

一种常见的方法是将数据融合模型分解为多个子模型,并对每个子模型进行独立的数据转换和集成,在保证算法精度和效率的同时,提高了模型的可解释性和稳定性。

另一种常见的技术是基于数据挖掘和机器学习的方法,在分析数据特征和规律的基础上,构建数据预测模型以及数据关联模型,进而将数据进行统一的融合和集成,提高数据的一致性和可靠性。

此外,还有一些技术可以被应用于多源异构数据融合中,例如,大数据关联挖掘、数据融合的网络连通性算法、动态数据多源融合等等。

这些技术具体包括了大数据环境下数据处理的分布式计算、数据抽取和预处理、集群计算和监测等技术,使得数据的高效和准确融合成为可能。

在实际应用中,多源异构数据融合技术的应用非常广泛。

【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

一、工程背景及必要性〔一〕国内外现状和技术开展趋势大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型.从产业的开展角度看,我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段,而今眼目下,对数据的利用正处在处理这个阶段,即如何处理、如何治理、如何应用,如何优化是现阶段的主要工作.大数据的具体特点主要表现为四个“ V〞:一是体量浩大〔Volume〕,数据集合的规模已从GB至UTB再至UPB级,甚至已经开始以EB和ZB来计算.著名咨询公司IDC的研究报告称,未来10 年全球大数据将增加50倍,治理数据仓库的效劳器的数量将增加10 倍.二是类型复杂〔Variety〕,大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,到20212年末非结构化数据将到达整个数据量的75%以上. 三是生成迅速〔Velocity〕,大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性.数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变,数据的涌现特征明显.四是价值巨大但利用密度低〔Value〕,基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态.当今社会,新摩尔定律得到验证,大数据以成为各行各业的焦点.数据的来源多样化:以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上,剩下的5%为结构化数据,包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测数据、多源异构数据探测数据等等,这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长,这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求.同时,大到智慧地球,小到智慧城市的数字化建设, 使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的水平也得到彻底变革. 这些行业包括:互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等.预计2021年,超过40亿人〔世界人口的60%〕在使用各种智能终端,以全方位的方式与各行各业发生交互融合. 其中大约12%拥有智能终端一一其渗透率以每年20%以上的速度增长.如今,3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门,其数量正以每年30%以上的速度增长.预计到2021 年,全球数据使用量预计暴增44倍,到达35.2ZB.35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据.人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大,治理越来越复杂,数据的爆炸性增长和治理水平的相对缺乏之间的矛盾日益锋利.同时,数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战,海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要, 充分挖掘海量数据中的有效价值.这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储治理平台,该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性,同时也需要具备高经济性,只有这样才能更好的为国民经济和生活效劳.国外的大数据开展现状,以GOOGLE/FACEBOOK 为代表的互联网巨头,正以全方位方式影响我们的生活和工作, 他们所有的软件及效劳都是在线的,免费的,人们在免费使用这些软件及效劳后, 会把个人的行为和喜好免费送递给这些软件及效劳提供商,这些软件及效劳提供商用自己创新的大数据处理分析平台, 完成用户行为分析, 精准的投递广告,从而获取利益,这是正向的循环, GOOGLE/FACEBOOK 的软件及效劳用户体验越好,使用的人越多, 数据越多,分析更精准,在该平台上打广告的公司越多,这些软件及效劳提供商盈利越好.这种方式完全颠覆了以微软为代表的卖软件拷贝的赚钱模式.而以旧M/微软/Oracle/EMC等等公司,也正在大数据领域全面发力,完善自己的产品线,提供更多的大数据解决方案.与此同时,2021年,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和开展方案〞,这个方案可以同美国上世纪90年代初的“信息高速公路〞相比较.美国政府认为,大数据是“未来的新石油〞, 并将大数据的研究上升为国家意志. 通过这个方案,以提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,增强国家平安,并改变教学研究.通过提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,增强国家平安,并改变教学研究.这个方案里,六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的投资,提升从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平.了解更多正在进行的联邦政府的方案, 解决所大数据所带来的机遇和挑战,可通过大数据表来了解大数据革命. 美国政府还方案与工业界、大学研究界、非营利性机构与治理者一起利用大数据所创造的时机.由于中国人口多、市场大、数据量大,所以中国大数据开展的动力非常强劲,大数据的应用需求丝毫不亚于国外. 由于在桌面计算机(PC),技术掌握在英特尔和微软手里,这就形成了它们的事实标准, 必须用它们的平台来做,而我们创新的多源异构数据很小. 通信也是这样,2G和3G的无线通信专利掌握在高通为代表的公司手里.这两个大产业,虽然我国花了很大力气,但在平台上受制于人,创新多源异构数据一直很小.所以,大数据的开展,代表了新的创新方式,生态方式,盈利方式,时机非常多.国内的大数据代表性企业是百度、腾讯、阿里巴巴、华为等等,奋起直追,但是还是有不少差距,虽然都使用开源的HADOOP代表的根底平台,但HADOOP的维护和核心代码都由国外的组织在维护更新,国家的数据平安受到严重威胁.所以开发一套完全自足知识产权、通用的、适用于多源异构的大数据处理效劳平台迫在眉睫.(二)工程对相关产业开展的作用与影响大数据时代,数据的治理、存储的平台是根底,数据的挖掘和应用是核心.大数据产业链参与者众多,覆盖面广.根据产品形态分,分为硬件、根底软件、应用软件.硬件主要指为数据提供存储和计算效劳的根底设备和设施,根底软件主要指对大数据完成治理和提供计算服务的支撑平台,应用软件指在根底软件根底上构建的分析、挖掘等商业智能应用.硬件包括有万国、世纪互联、电信、中立等为代表的数据中央根底设施提供商,以华为、H3C、中兴、曙光、浪潮、联想等为代表的提供网络设备、存储设备、效劳器、平安设备等提供商;基础软件无代表性,75%以上都是用的HADOOP开源平台;智能应用有用友、金蝶、华神天成、神州数码、中软、东软等为代表的应用提供商,无通用大数据支撑平台,并且他们的应用都跟行业捆绑很紧密, 开放性不强.大数据正在影响与我们生活密切相关的各行各业,这些行业组织和企业,正在被动的,或者主动的改变传统的经营和商务模式,对数据进行有效的分析和优化是提升核心竞争力的有效方式. 同时,同时,围绕如何应用、挖掘数据,已催生出新的商业模式:比方卖数据也已成为直接的盈利手段,这也充分表达了数据的战略资产特性:对数据的洞察力进一步表达在组织和企业的战略和行动上,并形成正反馈,有组于组织和企业改善生产过程,积累竞争优势.最终要求数据具有有效性,数据的有效性包括:数据质量、可用性、智能性、远程访问、支持移动访问.而数据的有效性必须要求对数据的挖掘和分析手段多样化、智能化、高效.具体从大数据的商业用途方面来看,社会和企业的智能分析和商务决策的本质即在改变:越来越实时、多源异构数据、访问不受地点和设备的限制、杠杆式开发客户洞察水平和驱动策略、将数据视之为货币化的资产.高质量数据应用可以显著的提供组织和企业的效劳。

《多源异构大数据》课件

《多源异构大数据》课件

要点二
去标识化
进一步强化匿名化处理,确保数据无法通过任何手段被重 新标识回个体,提高数据的安全性。
数据备份与恢复技术
数据备份
定期对数据进行复制和存储,以防数据丢失或损坏。
数据恢复
在数据丢失或损坏后,通过备份的数据进行还原,确保 数据的可用性和完整性。
05
多源异构大数据未来发展趋势 与挑战
大数据处理技术的创新与演进
数据存储与索引
数据存储
采用分布式存储系统或数据库管理系统 ,对多源异构数据进行存储和管理。
VS
数据索引
建立数据索引,提高数据查询和检索的效 率,加速数据处理和分析过程。
数据查询与检索
数据查询
根据业务需求和查询条件,从多源异构数据中提取所需的数据。
数据检索
提供灵活的检索方式,支持关键词、模糊匹配、范围查询等多种检索方式,满足不同用 户的需求。
03
多源异构大数据分析方法
统计分析方法
01
描述性统计
通过均值、中位数、众数等统计量 描述数据的基本特征。
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据进行统计 分析,预测未来趋势。
03
02
推断性统计
利用样本数据推断总体特征,如回 归分析、方差分析等。
关联分析
发现数据项之间的关联规则,用于 推荐系统等。
04
数据挖掘方法
数据访问控制与权限管理
访问控制
通过设置不同的访问权限级别,限制用户对 数据的访问和操作,确保数据不被未授权的 用户获取或修改。
权限管理
对不同用户或角色进行权限分配,确保只有 经过授权的用户才能访问或操作数据。
数据匿名化与去标识化
要点一
数据匿名化

多源异构大数据处理平台的设计与实现

多源异构大数据处理平台的设计与实现

多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现是一个复杂且庞大的任务。

在进行设计之前,需要先进行一系列的思考和规划。

第一步:需求分析在设计多源异构大数据处理平台之前,需要先明确用户的需求。

这可以通过与用户进行深入的沟通和需求调研来实现。

在需求分析阶段,可以了解用户需要处理的数据类型、数据量的大小、处理的目标和结果等。

第二步:架构设计在明确了用户需求之后,需要进行平台的架构设计。

这涉及到多个方面,包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。

在设计过程中,需要考虑到平台的可扩展性、高可用性和性能等方面的要求。

第三步:数据采集数据采集是多源异构大数据处理平台的第一步。

在这一步骤中,需要从不同的数据源中收集数据。

数据源可以包括各种类型的数据库、文件系统、传感器等。

数据采集的方式可以根据具体的需求选择,包括批量采集、实时采集和增量采集等。

第四步:数据存储数据存储是多源异构大数据处理平台的核心。

在这一步骤中,需要将采集到的数据存储起来,以供后续的处理和分析。

数据存储可以选择传统的关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。

在选择数据存储方式时,需要考虑到数据的结构、存储的容量和访问的速度等因素。

第五步:数据预处理在进行数据处理之前,需要对数据进行预处理。

这一步骤常常包括数据清洗、数据集成和数据转换等。

数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值,数据集成可以将不同数据源中的数据进行整合,数据转换可以将数据从一种格式转换为另一种格式。

第六步:数据处理与分析数据处理与分析是多源异构大数据处理平台的核心部分。

在这一步骤中,可以使用各种算法和技术对数据进行处理和分析。

这可以包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

数据处理和分析的目标可以是发现数据中的模式、预测未来的趋势、制定决策等。

第七步:数据可视化数据可视化是将处理和分析的结果进行展示的重要环节。

通过数据可视化,可以将庞大的数据转化为易于理解和使用的图表、图像和报表等形式。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台,旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。

本文介绍了大数据服务平台的主要功能,包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。

一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能,可以从多个数据源中收集数据。

它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集,可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。

同时,平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能,可确保采集到的数据准确、完整、一致。

二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。

它支持将数据存储在分布式文件系统中,如Hadoop的HDFS,以及在列式数据库中,如HBase和Cassandra。

这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据,还可以实现数据的冗余备份,确保数据的安全性和可靠性。

三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力,可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。

它支持批量处理和实时处理两种方式。

对于批量处理,平台提供了分布式计算框架,如Hadoop的MapReduce和Spark,可以高效地处理大量数据。

对于实时处理,平台提供了流式计算框架,如Storm和Flink,可以实时地对数据进行处理和分析。

四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能,可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。

它支持各种数据可视化工具和库,如Tableau、Power BI和D3.js,可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。

通过数据可视化,用户可以更直观地理解和分析数据,发现数据中的潜在关系和趋势。

五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。

它提供了身份认证和访问控制的功能,可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。

同时,平台还支持数据的加密、传输的安全保证,以及日志的记录和审计,保障数据的机密性、完整性和可用性。

智慧城市多源异构大数据处理框架

智慧城市多源异构大数据处理框架

智慧城市多源异构大数据处理框架摘要:智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设,转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。

大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础,其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。

讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构,围绕城市多源异构数据处理的实际需要,对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解,并以视频大数据处理为例,阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。

关键词:智慧城市;大数据;多源异构;视频分析1 引言随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段,城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。

一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用,大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题;另一方面,可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下,打破部门间数据壁垒,推动政府各部门职能由管理转为服务,提高数据共享利用率和透明度。

以大数据中心为核心构建城市驾驶舱,实现城市运转过程的实时全面监控,提高政府决策的科学性和及时性。

智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示,其中针对不同部门的数据源,由数据收集系统完成数据的汇聚,并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。

为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染,对于批量数据,不推荐直接将数据汇入大数据平台,而是单设一个前端原始数据资源池,在这里暂时存储前端流入的多源异构数据,供大数据平台处理调用。

图1 智慧城市大数据中心功能框架大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎,主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1],大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得,例如地理信息系统(geographic information system,GIS)数据、登记信息等。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介随着科技和互联网的快速发展,大数据已经成为了各行业的重要资源和竞争力。

为了更好地利用和管理大数据,大数据服务平台应运而生。

本文将为大家介绍大数据服务平台的功能。

1. 数据采集与存储大数据服务平台具备强大的数据采集和存储能力。

通过各种数据源的接入,平台能够实时地获取和记录海量的数据,包括结构化数据和非结构化数据。

同时,平台还支持数据的备份和存储,确保数据的安全性和完整性。

2. 数据清洗与预处理大数据往往来自各种不同的数据源,质量和格式各异。

为了提高数据的质量和可用性,大数据服务平台提供数据清洗和预处理的功能。

通过数据清洗和去重,平台能够过滤掉冗余和错误的数据,提高数据的准确性。

同时,平台还支持数据的格式转换和规范化,使得数据能够更好地进行分析和应用。

3. 数据分析与挖掘大数据服务平台拥有强大的数据分析和挖掘能力。

平台能够对海量的数据进行快速的处理和分析,发现数据背后的关联和规律。

通过各种算法和模型,平台可以进行数据挖掘,提取有价值的信息和知识。

这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策,提高业务的效率和竞争力。

4. 数据可视化与报表生成大数据服务平台可以将数据进行可视化展示,并生成各种形式的报表和图表。

通过直观的图表和可视化效果,用户可以更好地理解和分析数据。

平台还提供灵活的报表生成功能,用户可以根据自己的需求自定义报表的格式和内容。

这些报表可以用于汇报、决策支持和业务分析等方面。

5. 数据安全与隐私保护大数据服务平台非常注重数据的安全和隐私保护。

平台通过强大的安全措施,确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时,平台还能对敏感数据进行隐私保护,防止数据泄露和滥用。

这不仅可以维护企业的声誉和利益,也符合相关法律法规的要求。

综上所述,大数据服务平台是一个集数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、可视化和安全保护于一体的综合性平台。

通过这些功能,平台可以帮助企业更好地利用和管理大数据,提高业务的效率和竞争力。

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一、项目背景及必要性
(一)国内外现状和技术发展趋势
大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型。

从产业的发展角度看,我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段,而今眼目下,对数据的利用正处在处理这个阶段,即如何处理、如何管理、如何应用,如何优化是现阶段的主要工作。

大数据的具体特点主要表现为四个“V”:一是体量浩大(Volume),数据集合的规模已从GB到TB再到PB级,甚至已经开始以EB和ZB来计算。

著名咨询公司IDC的研究报告称,未来10年全球大数据将增加50倍,管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍。

二是类型复杂(Variety),大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,到20152年末非结构化数据将达到整个数据量的75%以上。

三是生成迅速(Velocity),大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性。

数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变,数据的涌现特征明显。

四是价值巨大但利用密度低(Value),基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态。

当今社会,新摩尔定律得到验证,大数据以成为各行各业的焦点。

数据的来源多样化:以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上,剩下的5%为结构化数据,包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测
数据、多源异构数据探测数据等等,这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长,这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求。

同时,大到智慧地球,小到智慧城市的数字化建设,使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。

这些行业包括:互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等。

预计2015年,超过40亿人(世界人口的60%)在使用各种智能终端,以全方位的方式与各行各业发生交互融合。

其中大约12%拥有智能终端——其渗透率以每年20%以上的速度增长。

如今,3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门,其数量正以每年30%以上的速度增长。

预计到2020年,全球数据使用量预计暴增44倍,达到35.2ZB。

35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。

人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大,管理越来越复杂,数据的爆炸性增长和管理能力的相对不足之间的矛盾日益尖锐。

同时,数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战,海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要,充分挖掘海量数据中的有效价值。

这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储管理平台,该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性,同时也需要具备高经济性,只有这样才能更好的为国民经济和生活服务。

国外的大数据发展现状,以GOOGLE/FACEBOOK为代表的
互联网巨头,正以全方位方式影响我们的生活和工作,他们所有的软件及服务都是在线的,免费的,人们在免费使用这些软件及服务后,会把个人的行为和喜好免费送递给这些软件及服务提供商,这些软件及服务提供商用自己创新的大数据处理分析平台,完成用户行为分析,精准的投递广告,从而获取利益,这是正向的循环,GOOGLE/FACEBOOK的软件及服务用户体验越好,使用的人越多,数据越多,分析更精准,在该平台上打广告的公司越多,这些软件及服务提供商盈利越好。

这种方式完全颠覆了以微软为代表的卖软件拷贝的赚钱模式。

而以IBM/微软/Oracle/EMC等等公司,也正在大数据领域全面发力,完善自己的产品线,提供更多的大数据解决方案。

与此同时,2012年,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这个计划可以同美国上世纪90年代初的“信息高速公路”相比拟。

美国政府认为,大数据是“未来的新石油”,并将大数据的研究上升为国家意志。

通过这个计划,以提高美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。

通过提高美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力,加强国家安全,并改变教学研究。

这个计划里,六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的投资,提高从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。

了解更多正在进行的联邦政府的计划,解决所大数据所带来的机遇和挑战,可通过大数据表来了解大数据革命。

美国政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大
数据所创造的机会。

由于中国人口多、市场大、数据量大,所以中国大数据发展的动力非常强劲,大数据的应用需求丝毫不亚于国外。

因为在桌面计算机(PC),技术掌握在英特尔和微软手里,这就形成了它们的事实标准,必须用它们的平台来做,而我们创新的多源异构数据很小。

通信也是这样,2G和3G的无线通信专利掌握在高通为代表的公司手里。

这两个大产业,虽然我国花了很大力气,但在平台上受制于人,创新多源异构数据一直很小。

所以,大数据的发展,代表了新的创新方式,生态方式,盈利方式,机会非常多。

国内的大数据代表性企业是百度、腾讯、阿里巴巴、华为等等,奋起直追,但是还是有不少差距,虽然都使用开源的HADOOP代表的基础平台,但HADOOP的维护和核心代码都由国外的组织在维护更新,国家的数据安全受到严重威胁。

所以开发一套完全自足知识产权、通用的、适用于多源异构的大数据处理服务平台迫在眉睫。

(二)项目对相关产业发展的作用与影响
大数据时代,数据的管理、存储的平台是基础,数据的挖掘和应用是核心。

大数据产业链参与者众多,覆盖面广。

按照产品形态分,分为硬件、基础软件、应用软件。

硬件主要指为数据提供存储和计算服务的基础设备和设施,基础软件主要指对大数据完成管理和提供计算服
务的支撑平台,应用软件指在基础软件基础上构建的分析、挖掘等商业智能应用。

硬件包括有万国、世纪互联、电信、中立等为代表的数据中心基础设施提供商,以华为、H3C、中兴、曙光、浪潮、联想等为代表的提供网络设备、存储设备、服务器、安全设备等提供商;基础软件无代表性,75%以上都是用的HADOOP开源平台;智能应用有用友、金蝶、华神天成、神州数码、中软、东软等为代表的应用提供商,无通用大数据支撑平台,并且他们的应用都跟行业捆绑很紧密,开放性不强。

大数据正在影响与我们生活密切相关的各行各业,这些行业组织和企业,正在被动的,或者主动的改变传统的经营和商务模式,对数据进行有效的分析和优化是提高核心竞争力的有效方式。

同时,同时,围绕如何应用、挖掘数据,已催生出新的商业模式:比如卖数据也已成为直接的盈利手段,这也充分体现了数据的战略资产特性:对数据的洞察力进一步体现在组织和企业的战略和行动上,并形成正反馈,有组于组织和企业改善生产过程,积累竞争优势。

最终要求数据具有有效性,数据的有效性包括:数据质量、可用性、智能性、远程访问、支持移动访问。

而数据的有效性必须要求对数据的挖掘和分析手段多样化、智能化、高效。

具体从大数据的商业用途方面来看,社会和企业的智能分析和商务决策的本质即在改变:越来越实时、多源异构数据、访问不受地点和设备的限制、杠杆式开发客户洞察能力和驱动策略、将数据视之为货币化的资产。

高质量数据应用可以显著的提供组织和企业的服务。

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