地质大数据建设思路
地质大数据建设思路
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2）数据的汇集和存储
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3）数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。
4）数据的分析
数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
5）大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。
6）数据的使用
大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。
二、大数据基本架构
基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。
Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：
Hadoop体系架构
（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。
（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。
（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce 来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。
（4）Sqoop是为数据的互操作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。
（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。
（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook 开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。
Hadoop核心设计
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster: 管理用户对表的增删改查操作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table
HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：
应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。
数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这**降低了数据的价值。
三、大数据的目标效果
通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：
1）数据整合
·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；
·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；
·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。
2）数据质量管控
·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；
·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。
3）数据共享
·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；
·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。
4）数据应用
·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；
·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；
·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换
的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI
产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapReduce算法改写。MapReduce目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
2. 面对大数据OLAP大一些问题
OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不
是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。
Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapReduce的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile 的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包
含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapReduce强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显著增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显著影响分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
3. 一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块。
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector 宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
图6中根据JobConf参数进行Map和Reduce类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapReduce Job解决，必须通过多个MapReduce Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapReduce工作流的例
子。
MapReduce的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。
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
大数据平台构思方案
大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、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。
技术向如何设计企业级大数据分析平台
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
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
大数据平台建设方案设计
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、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。 大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、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与服务能，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、用数据决策、用数据创新，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监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，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，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管规范，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、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 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 经济持续健康发展。
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。
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)
常见的大数据平台架构设计思路【最新版】
常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，
只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构
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)
大数据平台方案设计
项目技术方案 大数据平台方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录
数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录
数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对法人库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括法人信息服务、法人专题分析、公共服务等。 1.1. 2.3地理信息库 以国土资源部空间地理数据框架作为基础，采用分布式存储并行计算的技术思路统一搭建地理信息库，再与智慧园区建设涉及的各类专题图层进行融合、关联，实现统一共享，逐渐形成XX高新区权威、丰富的地理信息数据库。要求根据不同信息资源类别，提供数据库表结构设计。 地理信息库维护文件主要提供地图基本操作、地图测量、图层控制、空间分析等信息服务功能。 地理信息库配置一套高性能GIS工具软件，基于高性能云GIS平台搭建，实现空间数据的统一管理，完成空间数据检查、转换、入库、管理、制图显示、服务发布等一系列空间数据分析处理功能。 (1)地理信息库的内容目录
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
北京市政务大大数据平台顶层设计框架及应用方案设计
标准实用文案 文档北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。
这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。 政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点： 体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。
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
《实时大数据平台规划设计方案》
实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓
图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：
在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： ?数据实时化（实时同步和流式处理能力） ?数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） ?数据平民化（可视化和自助配置能力） ?数据协作化（多租户和分工协作能力） ? ?
1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据虚拟化，是指对于用户或用户程序而言，面对的是统一的交互方式和查询语言，而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式（异构系统／异构查询语言）的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作，但其实这是一个虚拟化的数据库，数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力，统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。
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