大数据在交通行业中的未来发展趋势

大数据在交通行业中的未来发展趋势
大数据在交通行业中的未来发展趋势

大数据在交通行业中的未来发展趋势

近些年,随着互联网的迅速发展,大数据已经应用于各行各业中,由于云计算的出现又一次推动了大数据的发展,现如今,我国已经将大数据应用于交通行业,借助大数据使交通更加智能化,也有利于更好的管理交通秩序,实现高效运作。

1.大数据的概述

随着社会的发展,产生了海量的信息,由此大数据一词走进了我们的生活,目前普遍对大数据的理解是4个V(海量Volume,多样Variety,价值Value,速度 Velocity):第一,数据体量巨大,从TB级别跃升到 PB级至EB级。第二,数据类型繁多,包括文字、视频、图片、地理位置信息、传感器数据等。第三,价值密度低,应用价值高,以视频为例,连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,Velocity 处理速度快,1秒定律。

2.大数据在交通行业现状

随着科技的发展,信息技术的更新,各种传感器、软件,应用而生,为数据的采集提供了可靠的物理保障,使得交通行业积累了大量的数据信息,大型存储设备的出现也为海量数据存储提供了可能,云计算的出现使数据的计算更加高效,交通行业的数据特征基本符合大数据4V特点。

信息采集

目前,我国交通行业信息采集主要是通过人工与自动和半自动化设备记录。人工方面主要是人工填写的各种报表,由于人工在操作过程中有可能导致错,所以信息的可靠度不高,并且人工采集的信息量具有一定限制;自动与半自动设备方面信息的来源主要有基于互联网的公众出行服务数据,如大运输联网、网上售票、城市公交刷卡、公众在线交通路线查询、网购物流数据、银行数据、生活消

费数据等;基于行业运营企业生产监管数据,如货运源头称重数据,货运、危险品运输电子运单数据,客运进出站报班及例检数据,营运车辆维修检测数据,邮政包裹数据等;基于物联网、车联网的终端设备传感器采集数据,包括车辆相关动态数据:GPS位置信息、车辆能耗、车辆技术状况信息,路网监控信息:卡口视频监测、基于传感器的路况监测、路上动态称重设备、桥梁监测GPS等。数据挖掘分析

大数据目前在挖掘分析方面应用到的技术有数据库技术,也就是利用数据库管理系统对数据进行查找,搜索;SQL ON Hadoop技术是直接建立在Hadoop 上的SQL查询,这种技术能将信息管理能有结构化数据延伸到非结构化的数据;传统数据仓库与联机分析处理技术,数据仓库是将不同数据源的数据进行ETL 处理,形成统一的数据仓库,并基于数据仓库进行查询,联机分析处理等。也可以应用一些计算工具或第三方平台对数据进行分析,汇总,形成有用的数据,来为决策提供数据支持。

大数据在交通行业的应用

针对公共服务方面,如武汉元光科技有限公司开发的一款公交车实时定位软件《车来了》,通过《车来了》这款手机软件能够实时查询公交信息,车来了不仅能提供公交车的到站距离、预计到站时间,还能显示整条公交线路的通行状况,让用户不再盲目等待,有效缓解用户候车的不安全感;Lathia N 等通过统计地铁系统中流动性的刷卡数据来判断地铁里面人群在不同站点的通行时间,从而指导乘客选择出行时间、购票方式,最小化乘客的花在公共交通上的时间和精力;Ceapa I 等根据出行数据估计了单个地铁站里面的拥挤状况,从而优化乘客的出行。。对于智慧出行方面,如实时交通数据采集商INRIX-Traffic可以通过实时获取用户的出行数据,然后进行数据分析,最后给用户提供最佳线路,能够让用户躲避拥堵;,Yuan J等设计的T— Drive系统利用出租车的GPS轨迹数据来分析交通流量,并且为驾驶者设计最快行驶路线。关于货运交通,学术界

也利用物联网大数据对货物运输进行实时监控、路线优化。例如,高连周基于物联网采集到的运输车辆的数据,提出了一种远程智能监控系统,实时控制危险物品和车辆;陈丰照基于物联网实现快速采集数据、实时传输并运用改进的Dijkstra算法对配送路线进行优化。

虽然大数据在交通行业已有所应用,但是这只是大数据的冰山一角,有更多的应用方面有待我们去挖掘与开发,在大数据这个领域我们只是前行者,我们要认识到这点,然后脚踏实地的去探索大数据的奥秘。

3.大数据在交通行业存在的问题

数据信息分散化

在我国,由于政府管理体制为“条块结合”,也就是区域化比较严重,大量的数据主要存储在基层,各级政府部门对数据不能及时共享。由于我国管理制度主要是中央统一领导,区域有一定的自治权,各省都在大力的发展自己的经济,组建自己的交通信息网络,导致各个地区交通信息不能共享。信息化建设方面,有国家专项支持,一般由交通管理部门规划发展交通发展方向和项目,地方单位申请项目并承建,然后按着上级单位的要求进行交通信息化的建设,但是在不同的地区由于经济发展的不均衡和在信息化道路交通方面发展没有创新,导致资金不能更有效的利用,同时,一些欠发达的地区,由于资金的限制和创新思维的缺乏,在交通发展方面不能与地方特色很好的结合,只是一味的按照上级规划路线发展,导致信息化建设项目同质化严重,阻碍了当地信息化建设的发展。在信息采集方面,由于各地方规定不同,导致信息采集的标准不一,造成信息分析加深难度。

信息存储困难和成本提高

在信息技术快速发展的今天,虽然大数据已经渗透各行各业,我们用大数据也做了不少的事,但是随着信息技术的不断发展,信息的数量不断的增多,就会需

要硬件设施不断更新,数据存储技术也在不断发展,从业人员就要不断地学习新的技能,对于交通管理部门就要投入大量的资金和技术来维持现有设备的更新与维护。地方政府交通管理部门,对于自建的信息中心维护难度也越来越难,投入会越来越多,就会感觉入不敷出,不愿有更多的投入,导致现有的信息资源浪费。

4.大数据在交通行业的未来发展趋势

商业化模式

服务精准化

大数据在商业领域的应用已经有所体现,如武汉元光科技有限公司开发的一款公交车实时定位软件《车来了》,通过车来了这款手机软件能够实时查询公交信息,车来了不仅能提供公交车的到站距离、预计到站时间,还能显示整条公交线路的通行状况,让用户不再盲目等待,有效缓解用户候车的不安全感。尽管大数据在交通行业已有所应用,但是,目前大数据在交通行业的应用只是处于低层次的应用,我认为以后大数据在交通行业的应用更能体现在精准服务方面。什么是精准服务,精准服务就是运用大数据能够为每一个人的出行提供精准服务,可以精准到你去哪里,几点几分能到哪里,运用什么交通工具更适合你的出行等等一系列的精准服务模式。如何做到精准服务对于精准服务,可以通过对人们出行的数据进行记录,然后对记录的大数据进行精确的分析,利用现有的资源和技术,以及后期有可能出现的新的技术进行合理的应用,分析出大数据中能够为交通出行提供决策的信息,然后其他方面的情况进行对比,结合各方面的资源,最终推算出有利于个体出行的计划。

大数据在交通行业精准服务在未来的发展,将会给服务提供者,带来无限的商机,就如,服务商可以根据大数据分析结果,然后根据特定的消费者的出行计划,然后在消费者可以出现的地方投掷面对个体消费者的广告,还可以通过数据分析,得出消费着的消费习惯为消费者选择喜欢的交通工具,还可以根据消费者到达什么目的地,然后根据大数据分析,对消费者接下来要做的事情提供参考方案。

个性化出行

个性化,顾名思义,就是非一般大众化的东西。在大众化的基础上增加独特、另类、拥有自己特质的需要,独具一格,别开生面的一种说法。打造一种与众不同的效果。而对于个性化出行,可以利用大数据,对出行者日常的出行习惯,购物习惯,生活习惯等一系列要素进行分析。如可以利用大数据分析出行者在什么心情下愿意乘坐什么类型的车,针对这种情况可以为出行者提供特制的服务,还可以根据出行者的人物个性,身体状况,所处的环境进行数据分析,然后为出行者提供独特的出行方式以及出行工具。所以随着科学技术的发展,人们生活中的行为习惯,性格特征等数据都有可能被记录下来,然后利用这些数据进行精确的分析,然后为出行者提供具有与众不同的出行方式及其生活体验。在现在快速的生活方式中如果能有特制的服务方式,不仅能够为出行者提供了不同的出行体验换可以降低出行成本以及在出行时间上得到高效的利用。

非商业化模式

形成高效统一的管理系统

大数据最终的目的是使使用者能够根据大数据实现高效的决策。对于交通而言,交通具有很强的流动性,由于参与要素的不同,会将信息分散在很多地方,存储在不同的行政单位,例如存储在交通局中的,存储在公安局中,还有各种航运公司等这些信息之间的共享性不是很高,大数据有助于在各级行政单位将会把信息共享,信息统一性,实现高效的管理,而将地理区域和行业区域化分成不同的块,这种划分将会有利于,地区和行业的发展,可以利用大数据进行有效的决策。这样一种系统将会有很多优点,比如提高信息的集成率,还可以提供多样化信息,在面对道路交通中拥堵问题可以其前进行分析,然后将分析结果发送给司机,让司机选择最短并有利于自己的通行方案,这样就能够缓解交通拥堵问题,换可以改善交通质量,让出行者切身体会到公共交通的便捷性,也能提高公共交通的服务体验,让出行者有种享受的感觉。

促进全面的交通智能化改革

大数据的特点主要有4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大量性足可以体现出需要获取海量的数据,目前获取数据的通道有城市交通卡、网上购票、货运公司、淘宝购物数据、银行数据、医疗消费数据等,而在交通行业中大数据的获取主要是城市交通卡、网上售票、购物物流、货运公司记录、出租车记录、道路监管网、道路收费信息等通过这些方面获取的信息可以说还不够全面,有一定的制约性,因为目前在技术方面还具有很大的不成熟性,硬件方面也不能支持整个系统,所以这就需要物联网技术通过各种传感设备及系统在这一方面进行布局,建设公路,航空,市场等基础设施,借助这些手段与方法可以在交通行业实现全面交通智能化,为数据的采集提供更多方式,也能够利用这种变革可以使数据具有多样性,经过分析数据,为决策者提供决策依据,也有利于交通智能化与大数据互相促进,实现有利的结合。最终会使交通智能化。

提供交通安全性预测

中国每一分钟就有一人因车祸伤残,每五分钟有一人因车祸死亡,每天平均死亡288人,每年平均死亡105120人,汽车数量占世界%,车祸死亡人数占世界15%,且每年增加%,所以针对交通安全严峻形势,要完成全年事故起数、死亡人数、万车死亡率三下降和特大交通事故起数同比减少的工作目标,全国公安机关交通管理部门将继续深入贯彻4·17会议精神,深化“五整顿”“三加强”工作措施,全面推进“平安畅通县区”活动,继续开展专项整治。对于交通安全国家投入了大量的人力物力,但是效果甚微,不过随着大数据的发展,交通管理部门可以根据交通大数据进行分析,在容易出现交通的路段安装相应设施,做到提前预防,也可以通过对道路运行车辆进行实时数据分析,进行相应的安全指数提醒,和相应的措施阻止交通安全隐患的发生,及时帮助司机排除隐患,构建安全体系。大数据的发现和相应技术的出现,可以说是一种福音,要借助大数据的优点,利用好大数据为交通安全提供一种参考,让大数据发挥相应的作

用,而大数据的实时性和可预测性保证了交通系统对事故的主动预警,以便提前预测事故发生的可能性或在事故时及时采取应急处理措施,利用大数据技术不仅提高交通运输安全,改善人们出行体验满意度,同时也可以帮助物流配送过程提高稳定性与安全性,这将是未来发展的一个趋势。

5.结语

大数据的出现,可以对我们的生活产生深远的影响,但是这种影响将是有利于我们的,在交通行业中,已经产生了大量的数据,虽然现在有些企业已经利用这些数据,也将这些数据应用到我们的生活中,但是这只是对大数据微不足道的应用,而大数据里面存在的信息与价值将成为交通行业管理者和研究者的关注点,大数据时代的到来将带来破解难题的重大机遇,大数据必将在今后会对交通产生巨大的改革。伴随着大数据在交通行业的应用,将会在交通信息统一管理,共享,交通智能化改革,交通安全方面成为未来发展的趋势。

(作者:马有贵)参考文献

[1] 王雅琼,杨云鹏,樊重俊. 智慧交通中的大数据应用研究[J]. 物流技术,2015,37:1-2

[2]Ceapa I,Cepra C S L.Avoiding the Crowds:Understanding Tube Station Congestion Patterns from Trip Data[c].UrbComp,Beijing,2012.

[3]Yuan J,Zheng Y,Zhang C,et a1.T—Drive:Drying Directions Based on Taxi Trajectories[c].SIGSPATIAI,GIS,San Jose,2010.

[4]高连周.基于物联网技术的道路危险货物运输智能监控系统的研究[J].物流工程与管理,2013,03:80—82+68.

[5] 马英杰. 交通大数据的发展现状与思路[J].道路交通与安

全,2014,14:56-59

[6]梁景原.“互联网+”和大数据时代下智慧交通的发展思考[J].信息及系统应用,2016,10:64-65

[7] 刁仁群,莉莉. 大数据背景下智能交通的发展趋势[J].江苏交通科技,2016,03:28-30

[8]海川.大数据时代的智能交通[J].新经济导刊,2016,07:11-16

[9] 李建国. 大数据在智能交通中的应用与发展[J].信息技术2016(73)

[10] 陈德铭. 基于大数据的智能交通体系架构[J].信息技术

2016,81:280-282

数据中心的未来发展趋势

数据中心未来的发展趋势 经历了ISP/ICP飞速发展,.COM公司的风靡后,一种新的服务模式--互联网数据中心(Internet Data Center,缩写为IDC)正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入;国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地,一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等,也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心,它是传统的数据中心与Internet的结合,它除了具有传统的数据中心所具有的特点外,如数据集中、主机运行可靠等,还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地,它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解,IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说,IDC是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:

IDC的建设主要在如下几个方面: 网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务,这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有: - IDC的- AN的建设,包括其- AN的基础结构,- AN的层次,- AN的性能。- IDC的WAN的建设,即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设,即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心,或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护,这需要IDC 为用户提供相应的接入方式,如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库技术最新发展 数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段,对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用,以改善企业生产经营的整体效率,增强企业的竞争力。所以,数据库是企业信息化不可缺少的工具,是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展,三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品,数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示,在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上,Oracle继续领先对手IBM和微软,但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出,整个数据库发展呈现出了三个主要特征: (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中,直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点,号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库,无需重新定义XML数据的格式,或将其置于数据库大型对象的前提下,IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM,Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询,使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争,企业不断增加内部IT及信息系统,使企业的商业数据成几何数量级不断递增,如何能够从这些海量数据中获取更多的信息,以便分析决策将数据转化为商业价值,就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中,纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如:微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件,包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等,并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势,最初IBM和BEA是该理念的主要推动者,后来有越来越多的企业加入,开始宣称支持SOA,其中包括Oracle,而微软开始并不是非常赞同SOA的,但是,随着时间的发展,目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的,包括微软的SQL Server 2005,从微软态度的转变可以看出,未来IT业的发展与融合,SOA正在成长为一个主流的趋势。 本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述,并不具体对一些技术内容进行深入探讨,每一个方向的研究课题都可以充分地展开。

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展 摘要:大数据时代的到来,使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时,遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用,包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等,用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下,世界数据库格局在发生革命性的变化,通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段,通过分析各种大数据,人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼,对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月,EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来,“大数据经济”的影响力愈发显著,谷歌、Facebook竞相超过微软,曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见,大数据时代将引发大量应用创新,比如,城市大数据应用将支撑智慧城市建设,还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词:大数据时代,数据库;系统;创新; 引言:“大数据”( big data)或者称为“海量数据”,这个直白的名词,已经在全球 引起了广泛关注,已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会,大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据( Cloud Meets Big Data)”为主题,着重展现当今两个最重要的技术趋势,正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计,2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB(1ZB=1万亿GB)级别,达到了1.227ZB;而2005年只有130Eb,五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度,到了2020年,我们的数字资源规模将超过40ZB,相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑,我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月,我国工信部发布了物联网“十二五”规划,提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等,都是大数据技术的重要组成部分;另外 3 项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述,大数据时代已经到来,已经对我们的社会产生了重大影响,本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代: 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为,“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为,可以用3个特征相结合来定义大数据:数量(V olume)、种类(Variety)和速度(Velocity),即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为,“大数据不是一个事物,而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构,其被设计用于通过使用高速(V elocity)的采集、发现或分析,从超大容量(V olume)的多样(Variety)数据中经济地提取价值(Value)。” 综合对种不同的见解,本文认为,具备以下特征的就是大数据。

数据库未来发展趋势(更新版)

东华大学 报告名称: 数据库技术最新发展 学院: 专业: 姓名: 学号: 指导老师: 2015-12-10

1.引言 自从计算机问世以后,就有了处理数据、管理数据的需求,由此,计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已 是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有 新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次

数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前,数据库技术已相当成熟,被广泛应用于各行各业中,成为现代信息技术的重要组成部分,是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2.数据库技术的发展历程 在数据库系统出现以前,各个应用拥有自己的专用数据,通常存放在专用文件中,这些数据与其他文件中数据有大量的重复,造成了资源与人力的浪费。随着机器存储数据的日益增多,数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理,这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。 数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS (Information Management System),并作为商品化软件投入市场。数据库的出现,实现了数据资源的整体管理。IMS系统的推出,使得数据库概念得到了普及,也使得人们认识到数据的价值和统一管理的

2020年(发展战略)数据库新技术及其发展方向

(发展战略)数据库新技术及其发展方向

数据库新技术及其发展趋势 数据库技术是计算机科学的重要分支,主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。数据库的研究始于20世纪60年代中期,它的发展有着三大标志性事件。第壹件大事,1969年IBMXX公司研制开发了基于层次模型的数据库管理系统的商品化软件InformationManagementSystem,即IMS系统,是首例成功的数据库管理系统软件。第二件大事,美国数据系统语言协会CODASYL(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)对数据库方法进行系统的研究和讨论后,于20世纪60年代末到70年代初提出了若干方案。DBTG方案确定且建立了数据库系统的许多概念、方法和技术。DBTG所提议的方法是基于网状结构的,它是数据库网状模型的基础和典型代表。第三件大事,1970年IBMXX公司SanJose研究实验室的研究员E.F.Codd 博士发表了题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,提出数据库的关系模型,从而开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究领域,为关系数据库技术奠定了理论基础,E.F.Codd因此于1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系系统。随着计算机系统硬件、Internet和Web技术的发展,数据库系统所管理的数据格式、数据处理方法以及应用环境不断变化,同时人工智能、多媒体技术和其他学科技术的发展,数据库技术面临着前所未有的挑战。 当前数据库技术发展的现状,关系数据库技术仍然是主流

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

数据库未来发展趋势

数据库技术最新发展 数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段,对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用,以改善企业生产经营的整体效率,增强企业的竞争力。所以,数据库是企业信息化不可缺少的工具,是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展,三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品,数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示,在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上,Oracle继续领先对手IBM和微软,但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出,整个数据库发展呈现出了三个主要特征: (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中,直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点,号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML 数据的混合数据库,无需重新定义XML数据的格式,或将其置于数据

库大型对象的前提下,IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一 代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM,Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询,使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争,企业不断增加内部IT及信息系统,使企业的商业数据成几何数量级不断递增,如何能够从这些海量数据中获取更多的信息,以便分析决策将数据转化为商业价值,就成为目前数据库厂商关注的焦点。 各数据库厂商在新推出的产品中,纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如:微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件,包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等,并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势,最初IBM和BEA 是该理念的主要推动者,后来有越来越多的企业加入,开始宣称支持SOA,其中包括Oracle,而微软开始并不是非常赞同SOA的,但是,随着时间的发展,目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的,包括微软的SQL Server 2005,

学习数据库开发将来有哪些就业方向

学习数据库开发将来有哪些就业方向 有很多人看到了计算机专业的发展前景,都来学了。可是学着学着,自己也迷茫起来了,不知道自己能胜任IT行业哪些工作岗位。于是就会有人不断的抛出这样的问题来:学习数据库开发将来有哪些就业方向?今天我就想大家分享一下数据库开发人员将来的就业岗 位有什么。 数据库专业上的职位总共分为是十种。下面提到的前面五种的重点是设计和应用,侧重于软件和数据逻辑层面;后面五种的重点是运营和维护,侧重与硬件和数据物理层面;这些职位没有好与不好之分,每个方向都可以做得很好,并且这些职位不是孤立,反而是互相交叉的,只是侧重点不同。 1、数据库应用开发 除了要了解基本的 SQL 方面的知识,还要对开发流程、软件工程、各种框架和开发工具等等。数据库应用开发这个方向上的机会最多,职位也最多。 2、数据建模专家

负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计。这个方向上在大公司有专门职位,在中小公司则可能由程序员承担。 3、商业智能专家 主要从商业应用,最终用户的角度去从数据中获得有用的信息,需要使用SSRS,crystal report 等报表工具,或者其他一些数据挖掘。 4、ETL开发使用 ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入,导出,转换 5、数据构架师 主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向。这个方向上在大公司有专门职位,或者由开发人员负责。 6、数据库管理员

数据库的安装、配置、调优、备份/恢复、监控、自动化等,协助应用开发。这个方向上的职位相对少一些,但一般有点规模的公司还是会有这样的职位。 7、数据仓库专家 应付超大规模的数据,历史数据的存储,管理和使用,和商业智能关系密切 8、存储工程师 专门负责提供数据存储方案,使用各种存储技术满足数据访问和存储需求。通信,金融,数据中心等公司通常有这种职位。 9、性能优化工程师 专长数据库的性能调试和优化,为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。对数据库性能有严格要求的公司会有这种职位。 10、高级数据库管理员 对性能优化、存储技术、数据库的高可用性技术、大规模数据库

5G时代建筑行业未来发展的5大趋势

5G时代建筑行业未来发展的5大趋势 随着我国市场经济的快速发展和信息化水平的不断提高,作为国民经济重要支柱产业的建筑业也随之开始进行数字化转型升级。但是由于施工环境复杂、露天作业多、人员流动性大等建筑业自身特点,安全事故仍频繁发生。 5G时代的加速到来,具有关键作用的5G凭借其高速率、大带宽、低时延、高可靠等特性应用于建筑业各业务场景,必将会大大降低施工现场安全事故的发生。 5G技术将进一步推动整个建筑施工过程智能化、无人化,为建筑业企业打造数字化新模式,加强产业数字化建设,助力推动建筑业的安全、创新发展。 在2019世界5G大会上,中国联通与华为、广联达联合发布《5G与数字建造白皮书》。2020年6月17日,华为携手广联达,举行了题为“以数字的画笔描绘建筑业转型蓝图——5G助力建筑业转型升级”的线上会议。 5G势不可挡,5G技术与建筑业数字化转型深度融合,将对建筑行业产生深远的影响。以下,我们为大家分享5G时代建筑行业未来发展的5大趋势。 施工现场将大规模组网5G网络

建筑业的数字化发展的核心是对数据的获取和应用,在5G时代,可以结合物联网、移动互联网等技术更好的实现万物互联,更高质量的在工地现场收集建造过程信息。 再结合BIM技术将建造阶段产生的实际数据与进度、成本计划在数字实体做关联,实现现实世界与数字世界的实时对照,更好的利用数字化手段实现建筑业的转型升级。 在此施工过程中,5G技术的应用至关重要,同时也对5G 技术在施工现场的组网搭建提出了更高的要求与挑战。 建筑工程项目时间周期长、场景差异大、环境复杂恶劣、安全性要求高,建造过程是一个从无到有的创造过程,工程物理环境、空间关系随时可能发生变化,导致网络可能也需要频繁做出相应调整。 对于建筑企业是个繁琐的负担,所以我们提出建设“柔性5G网络”的解决方案,用来适配建筑业特殊的场景化诉求。这将有利于施工现场的规模组网。 工程现场多传感器融合的智能感知 建筑业的数字化转型,首先要实现建筑物数据以及管理行为与结果的“数据化”,而实现“数据化”的前提是要先获取精确的数据。 将5G 技术与物联网技术深度融合,可以把所有的物品通过信息传感设备,按约定的协议,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

2011数据库技术发展现状与未来趋势

2011数据库技术发展现状与未来趋势 调查报告, Oracle, 数据库, 软件, 运动数据库, 技术发展, 趋势近几年来,NoSQL运动如火如荼,不断有业内的巨头加入阵营,发布和推广NoSQL的相关产品,开拓应用场景。传统关系型数据库软件厂商也不甘寂寞,新产品、新版本、新特性不断发布,新官司、新收购也频频爆出,即使一向沉静的数据库市场,也被震出了几丝波澜。 就让我们一起来回顾近两年间数据库市场的风云变幻和起伏跌宕,并展望未来几年,数据库市场及相关领域的发展吧。 ORACLE依然拉风 进入2011年,ORACLE继续拉风的强势,据Gartner近期发布的调查报告显示,在RDBMS市场,Oracle的市场份额已经占到48.1%,仍然位居第一位,其市场份额超过了之后的五个竞争对手的总和。 近些年来,ORACLE在资本层面频频发起重量级的并购,先后收购了PeopleSoft、BEA、SUN等知名软件企业,极大增强了自家整体实力。产品线上也是四面出击,现如今的ORACLE早已由一个单纯的数据库软件厂商,蜕变成产品集合涵盖了包括数据库、中间件、操作系统、企业化管理、商业智能、虚拟机、开发工具等,从软件到硬件,可对外提供完整企业解决方案的巨无霸厂商,完成从卖产品到卖服务的重大角色转变。 ORACLE的产品线漫长且数量众多,进入2011年,在笔者看来,下列产品值得着重描述,这些产品未来的发展,也有可能会对整个市场产生重大影响。

1) Exadata 2008年的OOW大会上,ORACLE与HP合作推出了具备划时代意义的数据库一体机Exadata,专攻OLAP市场,该款产品的硬件由HP提供,ORACLE则提供软件支持。完成对SUN的收购后,ORACLE变相拥有了自己的硬件产品 - 来自SUN的硬件系统。 经过资源的整合,ORACLE迅速推出了Exadata V2,硬件方面改用SUN的X86架构产品现在是自家的产品了,数据库系统则升级到最新版本的11gR2,相比上一代产品,Exadata V2变化巨大。 首先是硬件方面的变化,虽说V2的整体架构相比一代产品没有大的改变,不过一方面数据库服务器的主机换成了SUN的硬件,配置有所增强,另外每台 Storage Cell更是配置了384Gb的Flash Cache。在软件设计方面,Exadata首次引入了HCC特性(Hybrid Columnar Compression),中文直译的话应该叫做混合列压缩,这是在传统的行存储方式和数据仓库系统中常被应用的列式存储混合应用的一种变 通方式,HCC 相当于是在Block和Extend之间又引入了一级存储关系,定义为压缩单元(Compress Unix,CU),在一个CU内按照列的方式存储,而每个CU与CU则按照基本行的方式保存,相当于综合了列式存储高压缩比和行式访问的特点。 除此之外,Exadata还有一些Smart的技术,比如说V1中就被引入的Smart Scan技术,以及新增的Storage Index技术等,想必ORACLE也是希望籍着这些"Smart"的技术来表明,Exadata并非仅只是一个配置强豪华的黑匣子。

实时数据库的关键技术及未来发展前景

实时数据库的关键技术及未来发展前景 摘要:作为数据库领域的一个重要分支。实时数据库弱化了关系型数据库的某些功能,通过采用专用的工业实时数据压缩算法以及特殊的历史数据存储索引机制,应对特殊的需求。 实时数据库推动了信息化从传统领域向新的领域扩展,向更高层次发展。这些新的领域包括生产实时监视、电力调度、交通监视及控制、实时仿真、作战指挥自动化等。 展望未来,在物联网领域实时数据库将会发挥更重要的作用。 关键词:实时数据库数据压缩算法信息化关系数据库物联网 中图分类号:TP311.133.2文献标识码:A文章编号:1007-9416(2014)04-0215-02 1引言 1.1实时数据库简介及应用背景 实时数据库作为一种特殊的数据库,早在十多年前就已经在国外的大型流程工业企业部署应用。随着网络、存储及计算技术的飞速发展,实时数据库广泛应用于电力、

钢铁、石油、石化、交通、航空、水利、环保等重要行业和领域,已经是工业领域信息化的核心基础软件,在“信息化与工业化融合”过程中发挥着重要作用。 1.2国内外主流实时数据库介绍 目前国内外市场上主流的实时数据库有:美国OSI公司的PI实时数据库,美国GE公司的IH实时数据库和美国印步公司的eDNA实时数据库。国产的有代表性的实时数据库有:上海麦杰的openPlant,北京中科启信的Agilor。 2实时数据库的主要特点及架构 2.1实时数据库的特点 实时数据库面向的应用领域有如下3个特点: 2.1.1单位时间内响应的数据量大 如:一个的火电厂的SIS系统使用实时数据库存储数据,同时需要处理的测点数超过了一万,这些测点的变化周期通常在1秒钟之内,也就是说,需要将超过一万点的数据在1秒钟之内保存到数据库中。 2.1.2存储数据量大 实时数据库的核心就是对大量的实时信息进行处理,由于成年累月的数据将占据大量的硬盘空间。假设同时处理对于1万点的系统,每1秒钟存储一次,每次单点占用8个字节,那么保存10年的数据量将有 10000*8*10*365*86400=25228800000000字节,接近

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