大数据时代数据犯罪的制裁思路_于志刚

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、

预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

从大数据到大分析

从大数据到大分析 From Big Data to HPA
Dr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China Sunstone.Zhang@https://www.wendangku.net/doc/4411677705.html,
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大数据与高性能分析 电信网络分析与优化 成功案例
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您是否曾经……
? 分析受到数据量的限制，不能充分利用所有数据？ ? 受限于分析能力而无法获得复杂问题的答案？ ? 因为时限要求而不得不采用某项简单的建模技术？ ? 对模型精度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭 代？
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大数据时代已经来临
VOLUME VARIETY
数据量
数据量 多样性 价值
VELOCITY 增长速度 VALUE
现在
未来
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SAS? 高性能 分析 大数据上的大分析
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大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

兖矿集团大数据平台建设

兖矿集团大数据平台建设 完成单位：兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年，1976年7月成立兖州矿务局，1996年3月整体改制为国有独资公司，1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来，兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型，信息化是重要支撑，加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持，因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设，以兖矿集团改建国有投资公司

战略发展规划为指导，首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化，针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化，在此基础上，建设大数据软件平台，利用大数据技术对重点流程进行分析，为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展，各业务应用系统已经基本建设完成，具备了良好的数据基础。针对数据没有整合，业务流程没有优化这些需求，兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型，存在哪些问题，并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主，对18个集团总部部

R语言时间序列函数整理_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/4411677705.html, R语言时间序列函数整理_光环大数据培训 【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 【基本函数】 数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

https://www.wendangku.net/doc/4411677705.html, #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。

数据中心建设方案

施耐德：数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题；数据中心最初被称为计算中心，在科技发展越来越大的现代社会，数据中心建设起着至关重要的地位，施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施，作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心，承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份，以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案； 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发，可以分为以下组成部分： 1.数据中心发展现状及趋势； 2.数据中心可持续发展能力； 3.数据中心规划； 4.数据中心的节能； 5.数据中心建设管理； 6.数据中心专业化运维； 7.数据中心成本分析； 8.数据中心建设模式分析； 9.数据中心与信息系统灾难恢复； 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中，那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题，例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局

部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性，大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题，通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面： 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差，缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足，严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低，系统可靠性差，不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑，日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量，易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系，为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案，不断提升建设与管理水平，从而有效加强数据中心置运行支撑能力，施耐德对此作出了数据中心建设方案，解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求，提出了数据建设中的价值建议和方案。

横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据

横截面数据、时间序列数据、面板数据 横截面数据：（时间固定） 横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如： 时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y) 在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如： 面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z) 是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例： 如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为： 北京市分别为8、9、10、11、12； 上海市分别为9、10、11、12、13； 天津市分别为5、6、7、8、9； 重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。 这就是面板数据。 关于面板数据的统计分析

启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables （左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。

互联网+大数据中心机房建设方案

数据中心机房建设方案

目录 第一章概述 (5) 1.1机房建设需求概况 (5) 1.2引用标准 (5) 第二章机房装修 (6) 2.1设计内容 (6) 2.2顶棚装修工程 (6) 2.2.1净空 (6) 2.2.2天花材料 (7) 2.3地面装修工程 (7) 2.3.1各功能区地面装修要求 (7) 2.3.2活动地板的选用 (7) 2.3.3活动地板的安装 (8) 2.4墙面装修工程 (8) 2.5隔断工程 (8) 2.6门窗工程 (8) 第三章机房配电系统 (9) 3.1电源方案 (9) 3.2系统实施 (10) 3.3配电线路 (10) 3.4配电设备及材料 (10) 3.4.1 UPS设备 (10) 3.4.2 配电柜及开关 (10) 3.4.3 插座 (11) 3.4.4 配电线缆 (11) 3.4.5 线路敷设 (12) 3.5照明系统 (12) 3.5.1 市电照明系统 (12) 3.5.2 应急照明系统 (13)

第四章机房防雷接地系统 (13) 4.1概述 (13) 4.2雷电入侵电器设备的形式 (13) 4.3影响计算机系统的是感应雷 (14) 4.4防雷措施 (14) 4.4.1 机房接地系统 (14) 4.4.2 机房等电位连接 (15) 第五章机房空调系统 (16) 5.1机房空调 (16) 5.1.1设计思路 (16) 5.1.2空调配置 (17) 5.1.3送风方式 (17) 5.1.4设备安装 (18) 5.2新风系统 (18) 5.3排烟系统 (18) 5.3.1设计思路 (18) 5.3.2 产品特点 (19) 第六章综合布线系统 (19) 6.1概述 (19) 6.2布线系统技术方案 (20) 6.2.1机房布线系统建设内容 (20) 6.2.2产品选用 (20) 6.2.3机房布线实施 (20) 6.2.4系统组成 (20) 6.2.5工作区子系统设计 (21) 6.2.6水平子系统设计 (21) 6.2.7管理子系统设计 (21) 6.2.8线缆路由 (22) 第七章机房监控系统 (22)

大型企业数据中心建设方案

目录 第1章总述 (4) 1.1XXX公司数据中心网络建设需求 (4) 1.1.1 传统架构存在的问题 (4) 1.1.2 XXX公司数据中心目标架构 (5) 1.2XXX公司数据中心设计目标 (6) 1.3XXX公司数据中心技术需求 (7) 1.3.1 整合能力 (7) 1.3.2 虚拟化能力 (7) 1.3.3 自动化能力 (8) 1.3.4 绿色数据中心要求 (8) 第2章XXX公司数据中心技术实现 (9) 2.1整合能力 (9) 2.1.1 一体化交换技术 (9) 2.1.2 无丢弃以太网技术 (10) 2.1.3 性能支撑能力 (11) 2.1.4 智能服务的整合能力 (11) 2.2虚拟化能力 (12) 2.2.1 虚拟交换技术 (12) 2.2.2 网络服务虚拟化 (14) 2.2.3 服务器虚拟化 (14) 2.3自动化 (15) 2.4绿色数据中心 (16) 第3章XXX公司数据中心网络设计 (17) 3.1总体网络结构 (17) 3.1.1 层次化结构的优势 (17) 3.1.2 标准的网络分层结构 (17) 3.1.3 XXX公司的网络结构 (18) 3.2全网核心层设计 (19) 3.3数据中心分布层设计 (20) 3.3.1 数据中心分布层虚拟交换机 (20) 3.3.2 数据中心分布层智能服务机箱 (21) 3.4数据中心接入层设计 (22) 3.5数据中心地址路由设计 (25) 3.5.1 核心层 (25) 3.5.2 分布汇聚层和接入层 (25) 3.5.3 VLAN/VSAN和地址规划 (26) 第4章应用服务控制与负载均衡设计 (27) 4.1功能介绍 (27) 4.1.1 基本功能 (27)

政府数据中心建设方案

政府数据中心建设方案

目录 第一章概述 (4) 1.1背景 (4) 1.2目的 (4) 1.3意义 (5) 第二章业务状况分析 (5) 2.1现状分析 (5) 2.1.1电子政务建设现状 (5) 2.1.2综合信息平台建设现状 (6) 2.2问题分析 (9) 2.2.1电子政务建设存在的问题 (9) 2.2.2综合信息平台存在的问题 (10) 2.3趋势分析 (11) 2.4需求分析 (12) 2.4.1综合信息平台所承载的主要业务 (12) 2.4.2政务外网的网络功能需求 (17) 2.4.3服务器应用需求 (20) 2.4.4安全保障体系需求 (21) 2.5角色分析 (23) 2.5.1角色模型 (23) 2.5.2角色职责表 (25) 第三章目标、指导思想和原则 (26) 3.1目标 (26) 3.2指导思想 (26) 3.3建设原则 (26) 第四章建设内容 (27) 4.1总体架构 (27) 4.2网络建设 (28) 4.2.1总体目标 (28) 4.2.2网络设计 (28) 4.2.2.1核心层（XX省政府数据中心） (29) 4.2.2.2汇聚层 (30) 4.2.2.3接入层（单位接入节点） (30) 4.2.3联网部门不同接入方式 (30) 4.2.3.1与省电子政务外网平台的连接 (31) 4.2.3.2与13个县市区网络平台的连接 (31) 4.2.3.3与市直部门的连接 (31) 4.2.3.4其他部门局域网接入 (31) 4.2.4路由协议规划 (32) 4.2.5 MPLS VPN设计 (32) 4.2.6 IP地址规划要求 (33) 4.2.7核心设备选型 (33) 4.2.7.1选型原则 (33) 4.2.7.2核心路由器的选型 (34) 4.2.7.3核心交换机的选型 (35) 4.3平台建设 (35) 4.3.1平台组成 (35) 4.3.2平台功能 (37) 4.3.2.1主机和基础软件 (37) 4.3.2.2信息交换 (40) 4.3.2.3数据存储备份 (41)

大数据分析的流程浅析

数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100平方米的葡萄园的平均温度为例。小数据时代，由于成本的原因，葡萄园主只能在葡萄园的中央设置一个温度计用来计算温度，而且每一小时观测一次，这样一天就只有24个数据。而在大数据时代，在空间维度上，可以设置100个温度计，即每个1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。 mapredce分布式计算则就实现让6000台计算机一起协同工作起来，hadoop 在设计mapredce时，最基本的思想就是让分析师不用操心程序设计问题，这些问题需要和最底层的程序打交道的，且只有优秀的程序员才能解决的，而是让大数据分析师专注于业务流程进行简单的mapredce程序编写，也就是说大数据分

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 4、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。GG（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务 信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

大数据中心建设方案

大数据中心建设方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦小编为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料，希望能帮到你。 大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高，不允许业务中断，一般按照国标A级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作，核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统 是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域，主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等，为主机房提供服务的空

间。此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供维护保障功能。 二、供配电系统 是机房安全运行的动力保证。计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称为“设备供配电系统”，其供电质量要求非常高，应采用UPS不间断电源供电来保证供电的稳定性和可靠性。辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助供配电系统”，其供电由市电直接供电。机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。插座应分为市电、UPS及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统 是运行环境的保障。由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。同时，机房密闭后仅有空

太阳黑子数时间序列分析资料报告大数据

Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数： 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0

1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8

数据中心建设方案

数据中心网络建设方案

目录 第一章数据中心现状分析 (5) 第二章数据中心网络技术分析 (5) 2.1 路由与交换 (5) 2.2 EOR 与TOR (6) 2.3网络虚拟化 (7) 2.3.1 网络多虚一技术 (7) 2.3.2网络一虚多技术 (9) 2.4 VM互访技术（VEPA） (9) 2.5 虚拟机迁移网络技术 (14) 第三章方案设计 (17) 3.1网络总体规划 (17) 3.2省级数据中心网络设计 (20) 3.3市级数据中心网络设计 (21) 3.4区县级数据中心网络设计 (22) 3.5省、市、区/县数据中心互联设计 (23) 3.5.1省、市数据中心互联 (23) 3.5.2市、区/县数据中心互联 (24) 3.5.3数据中心安全解决方案 (25) 第四章方案的新技术特点 (27) 4.1量身定制的数据中心网络平台 (27) 4.1.1最先进的万兆以太网技术 (27)

4.1.2硬件全线速处理技术 (28) 4.1.3 Extreme Direct Attach技术 (30) 4.1.5 帮助虚机无缝迁移的XNV技术 (38) 4.1.5环保节能的网络建设 (43) 4.2 最稳定可靠的网络平台 (44) 4.2.1 独有的模块化操作系统设计 (44) 4.2.2超强的QOS服务质量保证 (46) 4.3先进的网络安全设计 (49) 4.3.1 设备安全特性 (50) 4.3.2用户的安全接入 (51) 4.3.3智能化的安全防御措施 (53) 4.3.4常用安全策略建议 (54) 附录方案产品资料 (59) 1. 核心交换机BD 8800 (59) 2. SummitX670系列产品 (66) 3. 三层千兆交换机Summit X460 (78) 4. 核心路由器MP7500 (86) 5. 汇聚路由器MP7200 (96) 6. 接入路由器MP3840 (105) 7. 接入路由器MP2824 (113) 8. MSG4000综合安全网关 (121)

数据中心网络安全建设的思路

由于数据中心承载着用户的核心业务和机密数据，同时为内部、外部以及合作伙伴等客户提供业务交互和数据交换，因此在新一代的数据中心建设过程中，安全体系建设成为重点的主题。 数据中心安全围绕数据为核心，从数据的访问、使用、破坏、修改、丢失、泄漏等多方面维度展开，一般来说包括以下几个方面： 物理安全：主要指数据中心机房的安全，包括机房的选址，机房场地安全，防电磁辐射泄漏，防静电，防火等内容； 网络安全：指数据中心网络自身的设计、构建和使用以及基于网络的各种安全相关的技术和手段，如防火墙，IPS，安全审计等； 系统安全：包括服务器操作系统，数据库，中间件等在内的系统安全，以及为提高这些系统的安全性而使用安全评估管理工具所进行的系统安全分析和加固； 数据安全：数据的保存以及备份和恢复设计； 信息安全：完整的用户身份认证以及安全日志审计跟踪，以及对安全日志和事件的统一分析和记录； 抛开物理安全的考虑，网络是数据中心所有系统的基础平台，网络安全从而成为数据中心安全的基础支持。因此合理的网络安全体系设计、构建安全可靠的数据中心基础网络平台是进行数据中心安全建设的基本内容。 数据中心网络安全建设原则 网络是数据传输的载体，数据中心网络安全建设一般要考虑以下三个方面： 合理规划网络的安全区域以及不同区域之间的访问权限，保证针对用户或客户机进行通信提供正确的授权许可，防止非法的访问以及恶性的攻击入侵和破坏； 建立高可靠的网络平台，为数据在网络中传输提供高可用的传输通道，避免数据的丢失，并且提供相关的安全技术防止数据在传输过程中被读取和改变； 提供对网络平台支撑平台自身的安全保护，保证网络平台能够持续的高可靠运行； 综合以上几点，数据中心的网络安全建设可以参考以下原则： ●整体性原则：“木桶原理”，单纯一种安全手段不可能解决全部安全问题； ●多重保护原则：不把整个系统的安全寄托在单一安全措施或安全产品上； ●性能保障原则：安全产品的性能不能成为影响整个网络传输的瓶颈； ●平衡性原则：制定规范措施，实现保护成本与被保护信息的价值平衡； ●可管理、易操作原则：尽量采用最新的安全技术，实现安全管理的自动化，以减轻安全管理的负担， 同时减小因为管理上的疏漏而对系统安全造成的威胁； ●适应性、灵活性原则：充分考虑今后业务和网络安全协调发展的需求，避免因只满足了系统安全要 求，而给业务发展带来障碍的情况发生； ●高可用原则：安全方案、安全产品也要遵循网络高可用性原则； ●技术与管理并重原则：“三分技术，七分管理”，从技术角度出发的安全方案的设计必须有与之 相适应的管理制度同步制定，并从管理的角度评估安全设计方案的可操作性 ●投资保护原则：要充分发挥现有设备的潜能，避免投资的浪费； 数据中心网络安全体系设计 ?模块化功能分区 为了进行合理的网络安全设计，首先要求对数据中心的基础网络，采用模块化的设计方法，根据数据中心服务器上所部署的应用的用户访问特性和应用的核心功能，将数据中心划分为不同的功能区域。 采用模块化的架构设计方法可以在数据中心中清晰区分不同的功能区域，并针对不同功能区域的安全

大大数据建模和算法特征

零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据应用案例分析报告

在如今这个大数据地时代里，人人都希望能够借助大数据地力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户地消费需求，实现更为精准地营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者地意图，实现主动、超前地安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽地挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起地难度. 大数据应用最为典型地案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据地分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服地优惠券，而少女地家人在此前对少女怀孕地事情一无所知.大数据地威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足地开始搜集整理自己用户地各类数据资料.但与之相比极度落后地数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要地数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好地，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”地欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击地方法了. 扰动安全地大数据 年在“未来全球安全行业地展望报告”中指出，预计到年信息安全市场规模将达到亿美元.与此同时，安全威胁地不断变化、交付模式地多样性、复杂性以及数据量地剧增，针对信息安全地传统以控制为中心地方法将站不住脚.预计到年，地企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础地快速检测和响应地产品上.b5E2R。 瀚思()联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式.“你不能保护你所不知道地”已经成为安全圈地一句名言，即使部署再多地安全防御设备仍然会产生“不为人知”地信息，在各种不同设备产生地海量日志中发现安全事件地蛛丝马迹非常困难.而大数据技术能将不同设备产生地海量日志进行集中存储，通过数据格式地统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单.同时通过丰富地可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见.p1Ean。 爱加密高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生地安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题地分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本地存在.所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原本单一攻防分析转为基于大数据地预防和安全策略.大数据地意义在于提供了一种新

数据中心建设方案详细

XX核心机房改造方案2017年4月

目录 目录 (2) 一、方案概述 (3) （一）现状及业务状况分析 (3) （二）数据中心和核心建设是什么 (3) （三）综合运维平台建设 (4) （四）数据信息安全建设 (4) （五）平台迁移 (5) （六）方案综述 (5) 二、数据中心机房建设 (6) （一）基本信息 (6) （二）配电系统 (7) （三）空调系统 (8) （四）机房环境监控系统 (9) （五）方案介绍 (9) （六）机柜系统 (10) （七）防雷系统 (11) （八）接地处理方案 (11) （九）消防系统 (12) （十）安防门禁 (12) 三、综合运维平台建设 (13) （一）网络拓扑 (13) （二）业务健康程度 (14) （三）机房管理 (14) （四）用户管理 (18) 四、信息数据安全建设 (19) （一）开放兼容收集海量日志构建安全大数据仓库 (19) （二）大数据分析精准定位全网核心风险 (20) （三）构建安全知识库降低运维技术门槛 (20) （四）安全合规自查等保自评轻松实现 (21) 五、平台迁移 (22) （一）现有业务搬迁 (22) （二）设备扩容 (22)

一、方案概述 结合X市X局现有数据中心的现状，本次建设的分为四个部分进行建设（一）现状及业务状况分析 现X市X局数据中心机房在市X局的二级单位-X市X学院4楼平台。 平台历经和X的合作，后期逐渐组建自己的网络中心维护管理着数据中心的业务，平台的几个重要功能分析如下: 做为X市X局及其各个区县X局的总出口来确保下属各个区县的互联网访问，提供市X局相关工作要求的上传下达。处理基于X查询、X管理等重要的业务平台。历经了X年的XM到XM的扩容。但是随着各个区县对于互联网资源的爆炸式需求，各个区县独立业务的上线。普遍放映出来的问题是“慢”，如何解决“慢”问题是重中之重。 X年9月份，市X局下发了各个区县X局独立利用各个区县的财政资金来解决本区域内的物联网带宽的资源问题，很好的解决了各个区县“慢”的问题。 但是，X市X局数据中心无论是设备还是结构都出现的严重的老化，无法更好的保证X市X资源的分发和访问。 建立一个高可用、高安全的数据中心势在必行 （二）数据中心和核心建设是什么 数据中心顾名思义，第一是中心，其次是数据。那么建设一个什么样子的中心尤为重要。 中心承载着各种信息数据的基础设备如互联网出口设备、核心数据交换设备、各种数据安全防护设备，数据存储平台设备。 结合现状建议把数据中心建设分为几个阶段 第一阶段：数据中心基础设施建设 一个标准数据中心机房的硬件建设应包含： 基础装修、门禁、安防、UPS、精密空调、机柜容量、防雷接地、消防、网络、服务器等组件，只有建设一个强大且先进的平台，才能确保在5-8年采购的信息化支持设备能力全