基于云计算的电子政务大数据管理研究
政务大数据安全规划研究与设计

105Internet Security互联网+安全一、引言电子政务作为一个由专网、内网、外网组成的信息系统,各个网域的服务内容有所不同,外网用于公众之间的信息沟通,内网负责政府内部的专用办公环境,专网负责政府内外网间的数据交换[1]。
随着信息系统逐步趋于复杂,数据的传输、存储等环节存在大量安全隐患。
当前,政务数据管理部门面临着外网及互联网应用向政府自管的电子政务云集聚,数据不断集中的关键时期,持续不断推进公共数据归集、整合共享的工作任务,要综合考虑应用上云和数据归集带来的相关问题,有必要建设政务大数据的安全体系[2]。
针对当前的业务环境和实际情况,构建政务大数据安全体系成为政务信息化建设的重要基础。
二、政务大数据的现状及存在的问题(一)管理对象复杂、覆盖范围广目前,在公共数据方面,省级数据管理部门基本已经实现全市地域、全行业的覆盖,电子政务外网、电子政务云、大数据资源平台、电子政务灾难备份中心等基础设施的市、区两级架构基本实现。
然而,政务大数据依然面临着管理对象复杂、覆盖范围广等难题。
需要关注的是,数据的存储管理系统必须满足政务大数据的存储要求,提升相应的管理系统安全机制。
(二)常规威胁风险长期存在1.数据复杂度风险由于存在大批业务需要贯通,巨量数据需要共享,公共数据体量越来越大,数据的种类越来越多,作为数据的管理部门很难清晰地、系统地认识当前的数据现状,无法为数据的安全管理提出有效且可行的措施保障[3]。
因此,无论在安全层面还是在管理层面都给大数据部门提出了巨大挑战。
2.数据集中存储风险当前数据呈集中化存储趋势,而在数据的存储层政务大数据安全规划研究与设计冯桂安(1981.08-)性别:男,汉族,广西桂平,硕士研究生,高级工程师,研究方向:计算机技术及应用;孟雅韵(1982.10-),女,汉族,浙江绍兴,大学本科,工程师,研究方向:科技管理。
摘要:政务大数据是提升政务实施效能的重要途径,面对不断生成的数据要素,保障政务数据隐私不被泄露成为新的安全需求。
国外电子政务服务研究综述

国外电子政务服务研究综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和全球化趋势的加强,电子政务服务在各国政府中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在对国外电子政务服务进行深入研究,分析其发展现状、特点、挑战及未来趋势,以期为我国的电子政务服务发展提供参考和借鉴。
文章首先界定了电子政务服务的概念和范围,阐述了研究背景和意义。
随后,通过对国外电子政务服务的文献梳理和案例分析,总结了国外电子政务服务的发展历程、主要模式和成功经验。
在此基础上,文章进一步探讨了国外电子政务服务面临的挑战和问题,如信息安全、隐私保护、数字鸿沟等,并提出了相应的解决策略和建议。
文章展望了国外电子政务服务的未来发展趋势,包括智能化、移动化、个性化等方向。
通过本文的综述,我们期望能够全面而深入地了解国外电子政务服务的发展状况,为我国电子政务服务的持续改进和创新发展提供有益的启示。
二、国外电子政务服务的发展历程随着信息技术的飞速发展和互联网的普及,电子政务服务在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
回顾国外电子政务服务的发展历程,可以清晰地看到其经历了从初级阶段到成熟阶段的演变过程。
初期阶段,电子政务服务的重点主要放在政府信息的在线发布上,通过互联网为公众提供基本的政府信息查询服务。
这一阶段的主要目标是提高政府工作的透明度和效率,同时也为后续的电子政务服务发展奠定了基础。
随后,随着技术的不断进步和应用需求的提升,电子政务服务逐渐从信息发布向在线交互和事务处理拓展。
政府开始建立在线服务平台,为公众提供便捷的在线办事服务,如在线申请、在线支付等。
同时,政府还加强了与公众的互动,通过在线调查、民意征集等方式收集公众意见,提高决策的民主性和科学性。
近年来,随着云计算、大数据等新一代信息技术的快速发展,电子政务服务进入了智能化、个性化发展的新阶段。
政府利用大数据技术对公众的需求进行深度挖掘和分析,提供更加精准、个性化的服务。
通过云计算技术实现政务服务的集约化、高效化,提高服务的质量和效率。
云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践

云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践第1章云计算技术概述 (5)1.1 云计算的发展历程 (5)1.1.1 早期摸索(20世纪90年代至21世纪初) (5)1.1.2 云计算概念提出(2006年) (5)1.1.3 云计算快速发展(2006年至今) (6)1.2 云计算的关键技术 (6)1.2.1 虚拟化技术 (6)1.2.2 分布式计算与存储技术 (6)1.2.3 数据中心技术 (6)1.2.4 资源调度与优化技术 (6)1.2.5 安全与隐私保护技术 (6)1.3 云计算的服务模式与部署方式 (6)1.3.1 基础设施即服务(IaaS) (6)1.3.2 平台即服务(PaaS) (6)1.3.3 软件即服务(SaaS) (7)1.3.4 公共云 (7)1.3.5 私有云 (7)第2章云计算在行业的应用 (7)2.1 电子政务云建设 (7)2.1.1 电子政务云建设背景 (7)2.1.2 电子政务云建设方案 (7)2.1.3 电子政务云建设成效 (8)2.2 大数据分析与决策支持 (8)2.2.1 大数据分析背景 (8)2.2.2 大数据分析方案 (8)2.2.3 大数据分析成效 (8)2.3 智慧城市云计算平台 (9)2.3.1 智慧城市云计算平台建设背景 (9)2.3.2 智慧城市云计算平台建设方案 (9)2.3.3 智慧城市云计算平台成效 (9)第3章云计算在金融行业的应用 (10)3.1 金融云服务架构 (10)3.1.1 金融云服务架构的组成 (10)3.1.2 金融云服务架构的优势 (10)3.2 云计算在银行领域的实践 (10)3.2.1 基础设施云化 (10)3.2.2 核心业务系统上云 (10)3.2.3 金融创新产品 (10)3.3 保险业与云计算的结合 (10)3.3.2 优化保险产品创新 (11)3.3.3 提升客户服务水平 (11)3.4 证券行业的云计算应用 (11)3.4.1 高频交易 (11)3.4.2 投资研究 (11)3.4.3 风险管理 (11)第4章云计算在医疗行业的应用 (11)4.1 医疗云计算基础设施建设 (11)4.1.1 医疗云架构设计 (11)4.1.2 关键技术 (12)4.1.3 实施策略 (12)4.2 电子病历与云端存储 (12)4.2.1 电子病历系统架构 (12)4.2.2 云端存储技术 (12)4.2.3 应用实践 (12)4.3 医疗大数据分析与挖掘 (12)4.3.1 医疗大数据来源与特点 (12)4.3.2 数据分析方法 (12)4.3.3 应用实践 (13)4.4 区域医疗信息化与云计算 (13)4.4.1 区域医疗信息化架构 (13)4.4.2 云计算在区域医疗信息化中的应用 (13)4.4.3 应用实践 (13)第5章云计算在教育行业的应用 (13)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (13)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (13)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (13)5.1.3 教育云计算的发展趋势 (13)5.2 云计算在远程教育中的应用 (13)5.2.1 远程教育概述 (13)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (13)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (14)5.3.1 智慧校园的构建理念 (14)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (14)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (14)5.4 教育资源共享与云计算 (14)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (14)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (14)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (14)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (14)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (14)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (14)5.2 云计算在远程教育中的应用 (14)5.2.1 远程教育概述 (14)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (14)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (15)5.3.1 智慧校园的构建理念 (15)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (15)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (15)5.4 教育资源共享与云计算 (15)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (15)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (15)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (15)第6章云计算在制造业的应用 (15)6.1 制造业与云计算的融合 (15)6.1.1 云计算在制造业的技术架构 (15)6.1.2 制造业云计算的关键技术 (15)6.1.3 制造业云计算的商业模式创新 (15)6.2 工业大数据与云计算 (15)6.2.1 工业大数据的概念与特点 (15)6.2.2 云计算在工业大数据处理中的应用 (15)6.2.3 工业大数据在制造业的价值体现 (15)6.3 智能制造与云平台 (15)6.3.1 智能制造的发展趋势与云平台的关系 (16)6.3.2 云计算在智能制造中的应用场景 (16)6.3.3 智能制造云平台的构建与实施 (16)6.4 制造业供应链管理中的云计算应用 (16)6.4.1 供应链管理的挑战与云计算的应对策略 (16)6.4.2 云计算在供应链协同管理中的作用 (16)6.4.3 云计算在供应链风险管理中的应用 (16)6.4.4 云计算在供应链优化与决策支持中的实践案例 (16)第7章云计算在物流行业的应用 (16)7.1 物流云计算基础设施建设 (16)7.1.1 物流云平台架构设计 (16)7.1.2 物流云数据中心布局 (16)7.1.3 云计算在物流信息安全保障中的作用 (16)7.2 云计算在物流仓储管理中的应用 (16)7.2.1 仓储资源调度与优化 (16)7.2.2 仓储物流信息集成与共享 (16)7.2.3 仓储智能化设备与云计算的融合 (16)7.3 物流运输与云计算 (17)7.3.1 运输路径优化 (17)7.3.2 运输车辆监控与调度 (17)7.3.3 货物追踪与查询 (17)7.4.1 供应链协同平台构建 (17)7.4.2 供应链风险管理 (17)7.4.3 供应链优化与决策支持 (17)第8章云计算在零售行业的应用 (17)8.1 零售业云计算的发展趋势 (17)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (17)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (17)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (17)8.2 云计算在电子商务中的应用 (17)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (17)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (17)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (18)8.3 消费者行为分析与云计算 (18)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (18)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (18)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (18)8.4 零售业物流与云计算 (18)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (18)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (18)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (18)8.1 零售业云计算的发展趋势 (18)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (18)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (18)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (18)8.2 云计算在电子商务中的应用 (18)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (18)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (19)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (19)8.3 消费者行为分析与云计算 (19)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (19)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (19)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (19)8.4 零售业物流与云计算 (19)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (19)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (19)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (20)第9章云计算在能源行业的应用 (20)9.1 能源云计算基础设施建设 (20)9.1.1 云计算在能源领域的需求分析 (20)9.1.2 能源云计算基础设施架构设计 (20)9.1.3 能源云计算基础设施的关键技术 (20)9.1.4 能源云计算基础设施的安全保障 (20)9.2 智能电网与云计算 (20)9.2.1 云计算在智能电网中的作用 (20)9.2.2 基于云计算的智能电网数据管理 (20)9.2.3 云计算在智能电网中的应用案例分析 (20)9.2.4 云计算在智能电网中的挑战与应对策略 (20)9.3 新能源管理与云计算 (20)9.3.1 新能源产业发展现状与云计算需求 (20)9.3.2 云计算在新能源管理中的关键应用 (20)9.3.3 基于云计算的新能源发电预测与优化 (20)9.3.4 云计算在新能源并网与调度中的应用 (20)9.4 能源大数据与云计算 (20)9.4.1 能源大数据的概念与挑战 (20)9.4.2 云计算在能源大数据处理中的应用 (20)9.4.3 能源大数据分析与挖掘技术 (20)9.4.4 基于云计算的能源大数据服务平台 (20)第10章云计算在信息安全领域的应用 (21)10.1 云计算安全挑战与对策 (21)10.1.1 安全挑战 (21)10.1.2 对策 (21)10.2 数据安全与隐私保护 (21)10.2.1 数据安全 (21)10.2.2 隐私保护 (21)10.3 云计算安全防护技术 (22)10.3.1 安全隔离技术 (22)10.3.2 入侵检测与防御技术 (22)10.3.3 安全审计与监控技术 (22)10.4 云安全产业生态与发展趋势 (22)10.4.1 产业生态 (22)10.4.2 发展趋势 (22)第1章云计算技术概述1.1 云计算的发展历程云计算作为信息技术的一种新兴形态,起源于20世纪90年代的网格计算和集群计算。
基于云计算的汽车大数据管理平台设计与实现

基于云计算的汽车大数据管理平台设计与实现随着科技的不断发展,汽车行业也在逐渐转型。
传统汽车已经不再是仅仅由机械构造组成的交通工具,而是由众多智能系统和传感器所组成的复杂的电子设备。
这些电子设备不断产生的海量数据对汽车制造商来说,是一个极其有价值的资产。
如何有效地利用这些数据,提升汽车制造业的竞争力,已经成为当前亟需解决的问题之一。
而基于云计算的汽车大数据管理平台应运而生。
一、平台设计云计算是一种基于互联网的技术,它能够将计算能力和存储资源进行有效地管理和利用。
基于云计算的汽车大数据管理平台,主要由两部分组成:数据采集系统和数据分析系统。
其中数据采集系统,主要用来采集汽车从传感器、控制器和其他电子设备所产生的数据;数据分析系统,则主要用来对采集的数据进行处理和分析,提取有价值的信息。
数据采集系统数据采集系统由传感器、数据控制器、域总线和网络传输模块组成。
传感器负责采集汽车的各类数据,包括速度、油量、转速、温度、湿度、压力等;数据控制器则对采集的数据进行处理和分析;域总线用来连接各个控制器和传感器,实现数据的共享和传输;网络传输模块则负责将采集到的数据上传到云端进行后续的处理。
数据分析系统数据分析系统主要由数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表生成模块组成。
数据仓库是一个专门用来存储采集到的数据的数据库,它能够支持多种数据结构和查询方式,方便后续的分析处理;数据挖掘模块则主要用来对数据进行处理和分析,提取出有价值的信息;数据可视化模块则将处理出的数据以图表等方式呈现,便于用户更直观地了解数据分析的结果;报表生成模块则用来生成各类报表,向用户提供具体的数据分析结果。
二、平台实现基于云计算的汽车大数据管理平台,需要通过互联网来实现数据的共享和存储。
因此,其实现的主要流程包括数据采集、传输、存储、处理和展示等。
1. 数据采集数据采集是平台实现的第一步,需要通过域总线和传感器对汽车产生的各类数据进行采集。
采集到的数据传输模块将数据上传到云端进行存储。
电子政务云平台规划设计研究

电子政务云平台规划设计研究作者:武海龙来源:《电脑知识与技术》2020年第14期摘要:随着电子政务和云计算技术的不断发展,电子政务云平台已经成为重要基础设施,在数字政府建设中发挥着越来越重要的作用。
该文通过对政务云总体架构设计、网络结构设计、区域划分、重点建设内容进行研究,探讨如何建设一个规范安全、可管可控的政务云平台。
关键词:电子政务云平台;IaaS平台;PaaS平台;SaaS平台中图分类号:TP3 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2020)14-0278-02电子政务云属于私有云范畴,是用于承载各级政务部门开展公共服务、社会管理的业务信息系统和数据,满足跨部门业务协同、数据共享与交换等需要的电子政务基础设施,因其利用云计算技术,具备节约建设和管理成本、提高资源利用率、缩短业务系统部署周期、统一安全防护等优势,在政府信息化建设中发挥着越来越重要的作用。
政务云一是通过集约化建设计算、网络、存储、安全等基础设施,实现IT资源的按需分配、动态扩展,节约了建设资金,提高资源使用效率;二是通过IT资源的快速交付,缩短了信息系统建设周期,实现了信息系统的快速部署;三是通过建设统一的安全保障体系,提高了云上业务系统的安全防护水平。
但因为云计算技术架构的复杂性,国家相关标准规范缺乏细化指标,各地建设呈现出多样性。
那么如何去规划建设一个可管可用、安全合规的政务云平台成为电子政务管理部门关注的焦点。
1设计目标利用先进的云计算技术,统一建设计算、网络、存储、安全、应用支撑、软件服务等IT 资源,实现资源的池化管理、统一调度、按需分配、动态扩展,将其建设成统一为各级政务部门提供安全可靠、可管可控的IaaS、PaaS和SaaS等云计算服务的政务云平台,降低建设成本,提高资源利用率和信息共享率,为政务部门基础设施统建共用、信息系统开发部署、数据资源汇聚共享、业务应用高效协同提供技术支撑。
2设计原则标准开放。
设计应充分考虑对国家已有的云计算相关标准的基础上,确保平台的开放性和计算机软硬件的兼容性,以适应未来的技术发展。
政务云发展背景及趋势分析

叉
承载需求
社会管理
来源:研究院自主研究及绘制。
2
中国政务信息化发展历程
“十二金”基本结束,政务云成为实现电子政务的核心手段
中国的政务信息化始于20世纪80年代,在“三金工程”的基础上,2002年我国重新规划了电子政务建设工作的重点,初 步确立了“两网一站四库十二金”的基本框架。《国家电子政务“十二五”规划》首次提出“云计算服务优先”模式,鼓 励政务部门业务应用系统向云计算服务模式的电子政务公共服务平台迁移,拉开了中国政务云建设的序幕。 随着云计算的快速落地应用,为落实“十二五”规划,2013年《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》出台,同 年工信部确定北京市、海淀区等18个省级地方及59个市(县、区)作为首批试点示范地区,中国政务云行业由此全面启 动,并在一系列云计算产业政策的推动下步入发展的快车道。
总体战略 规划
资源共享 信息互通
2017年2月,国家发改委《“十三五”国家政务信息化 工程建设规划》要求统筹构建一体整合大平台、共享 共 用大数据、协同联动大系统,推进解决互联互通难、信 息共享难、业务协同难的问题。
2011年12月,《国家电 子政务“十二五”规划》 提出建设完善电子政务公 共平台,并推行“云计算 服务优先”模式
9月,《关于加快推进 “互联网+政务服务” 工作的指导意见》发布
2017年5月,《政 务信息系统整合共 享实施方案》印 发,旨在解决“各 自为政、条块分 割、烟囱林立、信 息孤岛”的问题
中国政务信息化发展节点
国务院先后批准经济、金
5月,《电子政务标
3月,《国家电子政务
融、铁道、电力、民航、
准化指南》出台,标 总体框架》从战略高
统计、财税、海关、气象、 志着电子政务标准化 度明确电子政务发展
电子政务大数据建设方案
电子政务大数据建设方案随着信息技术的发展和电子政务的普及,政府部门逐渐开始意识到大数据在电子政务建设中的重要性。
利用大数据技术,政府部门可以更好地分析和利用海量的政务数据,提高政务服务的效率和质量,为公民和企业提供更好的服务。
一、建设目标1.提高政务服务效率通过建立大数据平台,整合各部门的数据资源,消除信息孤岛,实现多部门数据的共享和互联,提高政务服务的效率。
2.实现政府决策科学化利用大数据技术分析海量的政务数据,为政府决策提供科学依据,减少主观因素的干扰,提高政府决策的准确性和科学性。
3.提升政府部门管理水平通过利用大数据分析技术,对政府部门进行绩效评估和监控,及时发现问题和不足,提升政府管理水平。
二、建设内容1.建立电子政务大数据平台政府部门需要建立一个电子政务大数据平台,用于整合各部门的数据资源,实现数据的共享和互联。
该平台应具备高可用性、高并发性、高安全性的特点,能够处理海量的数据和复杂的数据分析任务。
2.构建政务数据标准化体系政府部门需要制定一套统一的政务数据标准,对各部门的数据进行标准化处理,以便实现数据的集成和分析。
同时,还需要建立元数据管理机制,确保数据的可追溯性和数据质量的可控性。
3.建设政务数据分析平台政府部门需要建立一个政务数据分析平台,用于对政务数据进行深入的分析和挖掘。
该平台应提供丰富的数据分析和挖掘工具,支持多维度的数据分析和交互式的数据可视化。
同时,还需要建立一支专业的数据分析团队,负责对政务数据进行深入的研究和分析。
4.建立政务数据共享机制政府部门需要建立政务数据的共享机制,与其他部门和企业建立数据共享的桥梁,实现政府数据资源的共享和互通。
同时,还需要建立一套数据安全保护机制,确保数据的安全和隐私不受侵犯。
5.推动政务数据开放政府部门需要积极推动政务数据的开放,为公民和企业提供数据接口和开放数据平台,促进社会创新和经济发展。
政府可以与社会组织和企业合作,利用大数据技术对政务数据进行深入挖掘和分析,发现政府服务的问题和优化空间。
云计算与大数据的关键技术及应用
云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面:1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括:云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制;云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等;云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术;应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合;云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等;2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术;3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究:云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术;基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等;计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等;4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务;面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力;二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1.提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求;通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2.更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3.提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4.基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5.保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。
智慧政务(HG)解决方案
智慧政务(HG)解决方案第一章概述 (2)1.1 智慧政务(HG)的定义 (2)1.2 智慧政务(HG)的发展背景 (3)1.3 智慧政务(HG)的意义和价值 (3)第二章智慧政务(HG)技术架构 (3)2.1 技术框架概述 (3)2.2 关键技术介绍 (4)2.3 技术选型与优化 (4)第三章政务信息资源整合 (5)3.1 信息资源整合策略 (5)3.2 数据治理与标准化 (5)3.3 信息资源共享与交换 (6)第四章电子政务服务平台建设 (6)4.1 平台架构设计 (6)4.2 服务平台功能模块 (7)4.3 服务流程优化 (7)第五章智慧政务服务流程优化 (8)5.1 政务流程重构 (8)5.2 业务协同与协作 (8)5.3 政务效能提升 (8)第六章智慧政务(HG)安全保障 (9)6.1 信息安全策略 (9)6.1.1 安全风险管理 (9)6.1.2 安全策略制定 (9)6.1.3 安全管理制度 (9)6.1.4 安全培训与教育 (9)6.2 数据安全保护 (9)6.2.1 数据加密 (9)6.2.2 数据备份与恢复 (9)6.2.3 数据访问控制 (9)6.2.4 数据审计 (9)6.3 网络安全防护 (10)6.3.1 防火墙设置 (10)6.3.2 入侵检测与防御 (10)6.3.3 安全漏洞管理 (10)6.3.4 网络隔离与访问控制 (10)6.3.5 安全事件应急响应 (10)第七章智慧政务(HG)运维管理 (10)7.1 运维管理体系 (10)7.1.1 管理体系构建 (10)7.1.2 管理体系实施 (11)7.2 运维策略与工具 (11)7.2.1 运维策略 (11)7.2.2 运维工具 (11)7.3 运维监控与优化 (11)7.3.1 运维监控 (11)7.3.2 运维优化 (12)第八章智慧政务(HG)应用场景 (12)8.1 政务审批 (12)8.2 政务服务 (12)8.3 政务监管 (13)第九章智慧政务(HG)项目实施与管理 (13)9.1 项目策划与立项 (13)9.1.1 项目背景分析 (13)9.1.2 项目目标设定 (13)9.1.3 项目可行性研究 (13)9.1.4 项目立项审批 (14)9.2 项目实施与控制 (14)9.2.1 项目组织结构 (14)9.2.2 项目进度管理 (14)9.2.3 项目成本控制 (14)9.2.4 项目质量管理 (14)9.2.5 项目风险管理 (14)9.3 项目验收与评估 (14)9.3.1 项目验收标准 (14)9.3.2 项目验收流程 (14)9.3.3 项目验收结果 (14)9.3.4 项目后评估 (14)第十章智慧政务(HG)发展前景与挑战 (14)10.1 智慧政务(HG)发展趋势 (15)10.2 面临的挑战与问题 (15)10.3 发展策略与建议 (15)第一章概述1.1 智慧政务(HG)的定义智慧政务(HG,即Intelligent Government Affairs)是指运用现代信息技术,特别是大数据、云计算、人工智能等手段,对政务信息资源进行整合、优化和深度开发,以提高治理能力、提升政务服务效率和满意度的一种新型政务服务模式。
基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究
基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究作者:张文明来源:《无线互联科技》2021年第19期摘要:在Personal Computer技术的基础上,Hadoop大数据管理平台采用了一种新型的分布式数据集群管理系统,具有网络兼容性好、运行管理效率高、扩展应用能力强等特点,目前已经在很多行业中得到应用。
在此基础上,文章对 Hadoop新型大数据平台的设计基本特征及其实现进行了深入的阐述,并通过实例结合该数据平台的具体工作及设计原理,对 Hadoop大数据服务平台的主要功能及其平台实现应用情况进行了深入的分析研究。
关键词:云计算;Hadoop大数据平台;挖掘算法0 引言Hadoop技术软件是谷歌公司自行研发的一款项目,是现阶段在因特网上较为流行的一种内容编辑和分类工具,它可以很好地解决延展性和扩散性的问题。
例如,对海量文件信息进行字符串搜索和匹配,采用传统方法进行系统处理很可能会花费大量时间,而 Hadoop技术更适合于有效解决与之相关的问题。
它主要包括系统开发功能、数据采集与管理功能、数据存储与管理功能、数据挖掘的可视化及应用,本文重点分析了这些功能在数据挖掘中的实现情况。
1 Hadoop大数据平台设计Hadoop系统结构如图1所示[1]。
此方法在这个软件系统中采用最新的并行计算和数据处理方法,这种新的计算和并行处理方法的速度与对所有数据相关信息的并行处理速度相当,再加上 Hadoop这一技术本身具备高可伸缩性的特点,它还可以对数据信息进行有效的并行处理。
1.1 层级首先,分布式计算处理平台属于管理层,其主要设计目的是实现其在集群处理网络系统中的并行数据存储和综合计算等基本功能,为分布式系统和云系统的并行数据操作提供了一种处理模式,将处理任务从集群网络上顺利地直接传输出来,并将数据发送给集群服务器的各个工作节点。
其次,数据挖掘属于平台架构层,是整个平台架构的重要功能,主要目标是通过数据算法对数据进行并行分析,然后通过编写计算任务,将每项计算任务按实际分配值发送到平台Hadoop,这是数据挖掘平台的一个并行计算层,通过并行计算算法将计算结果发送到平台的任务管理层[2]。
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P a u a S( 平 台 即服务 ) 、s a a s( 软件 即服务 ) 。
( 2 )大数据的内涵 。 目前国 内外 关于大数据并没
有 统 一 的 概 念 ,但 基 本 上 从 以下 三 个 角 度 定 义 大 数 据 。① 大数 据 本 身 的 角 度 。该 种 定 义认 为 大 数 据 是 “ 海量数据”+“ 复 杂 类 型 ” 的数 据 。② 大 数 据 特 点 的 角度 。大 数据 是 具 有 “ 4 V ”特 点 的数 据 ,即种 类 多
表 1 云计 算 和 大数 据 的 区别
云计 算
背景
球 被创 建 和 复 制 的数 据 总 量 为 1 . 8 Z B;2 0 1 3年 ,生 成 这 样 规 模 的信 息量 只 需 1 0 分 钟 ,而 在 如 此 庞 大 的数 据 中 ,只 有 1 0 %的数 据 是 存储 在 数 据 库 中的 结 构化 数
( V a i f e  ̄) 、流 量 大 ( Ve l o c i t y ) 、容 量 大 ( V o l u m e ) 、价
[ 摘 要]云计算为电子政务 大数据 的
有 效 管理提 供 了强有 力的 工 具 。本 文首 先 对
云 计算 和 大数 据 的 内涵以及 它们之 间的 关 系
物理 中的 “ 电子云” ,强 调 说 明计 算 的 弥 漫 性 、无 所
扩 展和 管 理计 算 及 存储 充分挖掘海量数据中的信息 方面的数据能力 对象 r r 数据 、能力和应用 数据 生产 计 算 及存 储 设 备 的 从事数据存储 与处理的软件厂商 推动能力 厂商 、拥 有计 算 及 存储 和拥有大量数据的企业 计算的企业 价值 节省 I T 部署成本 发现数据中的价值
值高 ( V M u e ) 的数 据 。③ 大 数 据 要 素 的 角 度 。大 数 据是 具 有 大分 析 、高 带 宽 和大 内容 要 素 的数 据 。 ( 3 )大 数 据 与 云计 算 的关 系 。大 数据 着 眼于 “ 数 据” ,关 注 实 际 业 务 ,提 供 数 据 采 集 分 析挖 掘 ,看 重 的是 信 息 积 淀 ,即数 据存 储 能 力 。云 计算 着 眼于 “ 计 算” ,关 注 I T 解 决 方 案 ,提 供 I T 基础 架 构 ,看 重 的 是计 算 能 力 ,即数 据 处理 能力 。大数 据 植 根 于云 计 算 技 术 ,利 用 云计 算 强 大 的数 据 处 理 能 力 ,可 以为 挖 掘 大数 据 丰 富 的 信息 数 据 提供 强 有 力 的 工 具 。 当然 ,大 数据 和 云计 算 之 间还 存 在一 定 的 区别 ( 见表 1 ) 。
2 电子 政 务 大数 据 管理 的 意义 电 子政 务 大 数 据是 指 各 种公 务 机 构 通 过 广 泛 应 用
现代 信 息 技 术 ,推 动 政务 活 动 方 式 的 变革 ,提 高行 政 效 率 ,发 展 民 主决 策 进 程 ,向 社 会 提 供 优 质 、规 范 、 透 明的 管理 与服 务 过 程 中所 产 生 的海 量 的 、类 型 复 杂 的数 据 。其 管理 具 有 以下 重要 的意 义 。 ( 1 ) 大 数 据 的包 容 性 将 有 助 于 打 破 政 府 各 部 门
( 软件 即 服务 )等 功 能 。云 计 算 的发 展 经 历 了 网格 计 算 、共用 计 算 、软件 即服 务 和云计 算 四个 阶段 。 云计 算 的基 本 类 型 分 为 I nS ( 基 础 设 施 即服 务 ) 、
据 ,其余的则是 由邮件 、视频 、微博 、页面点击等产
生 的大 量 的半 结 构化 数 据 和非 结 构化 数 据 。
数 据 显 示 ,政 务 部 门集 成 的数 据 占 社 会 总 量 的
大数据
现有 的数据 处理技术不能胜任社
9 0 %以上 。尤 其 是 在 大 数据 时代 ,政 务 部 门数 据 的类 型 已多 样 化 ,包 括 结 构 化 数据 、半 结 构 化数 据 和非 结 构化 数 据 。如何 采 集 、保 存 、维 护 、管 理 、分 析 、共 享正 在 呈 指 数 级增 长 的电 子政 务 大 数 据 是 目前 政 府 和
目的 不 在 的分 布性 和社会 性 特 征 。云 计 算 是 并行 计 算 、分 布式 计 算 和 网格 计 算 的综 合发 展 ,或 者说 是 计 算 机 科 学 概 念 的商业 实 现 ,同时又 提 升 了虚拟 化 、效 用计 算 、
I a a S( 基 础 设 施 即 服 务 )、P a a S( 平 台即服务 ) 、s a a S
进行 了界 定 ,并论 述 了 电子 政 务 大数 据 管 理 的 重要 意 义 ,重 点构 建 了基 于云 计 算的 电子 政 务 大数 据 的 管理 模 式和 管理 策略 。
[ 中 图分 类 号] G 2 5 5 . 7 6;D 6 3 —3 9 [ 文 献标 志 码] A [ 文章 编号 ] 1 0 0 5 —8 2 1 4 ( 2 0 1 3 ) l 2 —0 0 4 9 —0 4 据 中 国互 联 网数 据 中心 的 报告 显 示 ,2 0 1 1年 ,全
信 息 管 理与 信 息 学
图 书馆 理 论 与 实 践
LI BRA RY THEORY AND PRACTI CE
●迪 莉娅 ( 燕 山 大 学文 法 学 院 , 河 北 秦 皇 岛I 3 6 6  ̄)
基于云计算的电子政务大数据管理研究
[ 关键 词 ] 云计 算 ;电子 政务 ;大 数据 ;
社 会 面 临 的挑 战 。 1 云计 算 与 大数 据 内涵 的界定 及 其 关 系 的描 述
基 于互 联 网 的相 关 服务 交 网络和物联 网产生的大量异构 日益丰富和频繁 数据 ,但这些 数据存在很大 的价
值 通过互联 网更好 的调 用 、
( 1 )云 计 算 的 内涵 。云 计 算 的 产 生是 借 用 了量 子