基于大数据技术的公安综合研判应用平台设计_王欣
集团云数据中心基础网络-详细规划设计
集团云数据中心基础网络详细规划设计
目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)
1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9710454480.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9710454480.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9710454480.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9710454480.html,/）
大数据研究的科学价值
李国杰 中国科学院计算技术研究所 大数据研究的科学价值 近年来，“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点。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。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。 与大数据的经济价值相比，大数据研究的科学价值似乎还没有引起足够的重视。本文试图对基于大数据的科学研究（包括自然科学、工程科学和社会科学）谈几点粗浅的认识，希望引起有关领域科技人员的争鸣。 推动大数据的动力主要是企业经济效益 数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的经济价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果有效地组织和使用大数据，将对经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。奥莱利（O ’Reilly ）公司断言：“数据是下一个‘Intel inside ’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。” 基因组学、蛋白组学、天体物理学和脑科学等都是以数据为中心的学科。这些领域的基础研究 关键词：大数据 数据科学 第四范式 产生的数据越来越多，例如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1立方毫米大脑的图像数据就超过1PB 。但是，近年来大数据的飙升主要还是来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据IDC 公司统计，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB （1021），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB ）。谷歌公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理的数据量超过400PB ；百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook 注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB 数据；雅虎的总存储容量超过100PB 。传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB 量级的数据。 数据为王的大数据时代已经到来，战略需求也发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真、比较和筛选，大大提高科研
数据中心网络系统设计方案范本
数据中心网络系统 设计方案
数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路
数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，能够经过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是，一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。
大数据技术及应用题库
大数据技术及应用题库 单选题: 1从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。 a. . 数据挖掘 b. . 人工智能 c. . 数据清洗 d. . 数据仓库 2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。 A、互联网金融打破了传统的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧 3数据仓库的最终目的是（D）。 a. . 收集业务需求 b. . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. . 为用户和业务部门提供决策支持 4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。
a. . 处理速度快（秒级定律） b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. . 更加智能化 5大数据的起源是（C）。 a. . 金融 b. . 电信 c. . 互联网 d. . 公共管理 6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）。 a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性 b. . 被视为人工智能的一部 c. . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。 a. . 感测技术 b. . 微电子技术 c. . 计算机技术 d. . 通信技术
8数据清洗的方法不包括（D）。 a. . 缺失值处理 b. . 噪声数据清除 c. . 一致性检查 d. . 重复数据记录处理 9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）。 a. . 富数据 b. . 贫数据 c. . 繁数据 d. . 大数据 11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. . 新一代信息技术 b. . 新一代服务业态
云数据中心基础环境-详细设计方案
云数据中心基础环境详细设计方案
目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)
1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)
数据中心和网络机房基础设施规划指南
避免数据中心和网络机房基础设施因过度规划造成的资金浪费
典型数据中心和网络机房基础设施最大的、可以避免的成本就是过度规划设计成本。数据中心或 网络机房中的物理和供电基础设施利用率通常在50%-60%左右。未被利用的容量就是一种原本可以避免的投资成本，这还代表着可以避免的维护和能源成本。 本文分为三个部分。首先，介绍与过度规划设计有关的情况和统计数据。接下来，讨论发生这种情况的原因。最后，介绍避免这些成本的新的架构和实现方法。 任何从事信息技术和基础设施产业的人都曾见过未被利用的数据中心空间、功率容量以及数据中心中其他未加利用的基础设施。为了对这种现象进行量化，对讨论中用到的术语进行定义是很重要的。 表1中定义了本文中有关过度规划设计的术语： 建模假设 为了收集并分析过度规划设计的相关数据，施耐德电气对用户进行了调查，并开发了一个简化模型来描述数据中心基础设施容量规划。该模型假设： ?数据中心的设计寿命为 10 年； ?数据中心规划有最终的设计容量要求和估计启动IT 负载要求； ?在数据中心典型生命周期过程中，预期负载从预期的启动负载开始呈线性增长，在预期生命周期一半的时候，达到预期最终容量。 由以上定义的模型得出下面图 1 显示的规划模型。我们假定，它是具有代表性的“一步到位”模式的系统规划模型。 简介有关过度规划设计的情况和统计数据表1 过度规划的相关定义
上图显示了一个典型的规划周期。在传统的设计方案中，供电和冷却设备的安装容量与设计容量相等。换句话说，系统从一开始就完全建成。根据计划，数据中心或网络机房的预期负载将从30% 开始，逐步增加到最终预期负载值。但是，实际启动负载通常小于预期启动负载，并且逐步增长到最终实际负载；最终实际负载有可能大大小于安装容量（注意：由于冗余或用户希望的额定值降低余量，实际安装设备的额定功率容量会大于计划安装容量）。 第143号白皮书《数据中心项目：成长模型》详细讨论了数据中心的规划以及制定一个有效的成长计划战略的关键要素。 实际安装数据收集 为了了解实际安装的情况，施耐德电气从许多客户那里收集了大量数据。这些数据是通过实际安装设备调查和客户访谈获得的。结果发现，预期启动负载通常只有最终设计容量的 30%，预期最终负载只有预期设计容量的80%-90%（留有安全余量）。进一步发现，实际启动负载通常只有最终设计负载的20%，而且实际最终负载通常为设计容量的 60% 左右。图 1 汇总了这些数据。根据设计值，通常的数据中心最终的容量设计比实际需要大 1.5 倍。在刚刚安装或调试过程中，超大规模设计甚至更加显著，通常在 5 倍左右。 与过度规划设计相关的额外成本 与过度规划设计相关的生命周期成本可以分为两个部分：投资成本和运营成本。 图 1 阴影部分指出了与投资相关的额外成本。阴影部分代表平均安装设备中未利用的系统设计容量的部分。额外容量可直接导致额外的投资成本。额外投资成本包括额外供电设备和冷却设备的成本，以及包括布线和管路系统的设计开销和安装成本。 对于一个典型的 100 kW 数据中心，供电和冷却系统有550万人民币（55元人民币/W ）左右的资本成本。分析表明，这个投资的 40% 左右被浪费掉了，相当于 220万人民币。在使用早期，这个浪费甚至更大。算进资金周转的时间成本之后，由于过度规划设计导致的损失几乎等于数据中心50%的投资成本。也就是说，单单原始资本的利息几乎就能够满足实际资本一般的需求。 与过度规划设计有关的额外生命周期成本还包括设施运行的开支。这些成本包括维护合同、消耗品和电力。如果设备按制造商的说明进行维护，年维护费用一般是系统成本（投资成本）的10%左右，因此，数据中心或网络机房的生命周期过程中的维护成本几乎等于投资成本。由于过度规划设计会产生未充分利用的设备，而且这些设备必须加以维护，所以会浪费很大一部分的维护成本。以 100 kW 数据中心为例，系统生命周期过程中浪费的成本约为 950万人民币。 0% 20% 40% 60%80%100%120% 012345678910 容量百分比数据中心运行年份 图1 数据中心生命周期过程中的设计容量和预期负载要 求
大数据技术和应用中的挑战性科学问题-中国自动化学会控制理论专业
大数据技术和应用中的挑战性科学问题 第89期双清论坛论证报告 大数据是人类进入信息化时代的产物和必然结果。“大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望”，而这种渴望又源于人类努力改善自身生存和生活状况的无尽追求。 在人类社会发展进程中，人们观测自然现象、揭示和把握自然规律并进而用于改善自身生存和生活状况的活动从来都没有停止过。人类揭示和运用自然规律是从观测和记录自然现象开始的，而这种观测和记录的结果要么就是数据，要么可以通过某种方法转化为数据。人类把握和运用自然规律的能力越强，社会经济和科学技术就越发展；社会经济和科学技术越发展，人类揭示和运用自然规律的愿望和需求就越强烈，结果是获取和存储的观测数据就会越来越多。伴随着近代传感器、无线通信、计算机与互联网等技术的迅猛发展及在各个领域的广泛应用，人类获取数据的手段和途径越来越多，成本越来越低，速度越来越快，所获数据的种类、层次和尺度也越来越多样化，这就在广度、速度和深度三个方面催生了大数据时代的到来。 一、开展大数据技术和应用研究的意义 粗略地讲，大数据是指在可容忍的时间内无法用现有的信息技术和软硬件工具对其进行传输、存储、计算与应用等的数据集合。与传统意义上的数据概念相比，大数据具有如下几个显著特征：（1）数据
规模（Volume）不断扩大，数据量已从GB（109）、TB（1012）再到PB（1015）字节，甚至已开始以EB（1018）和ZB（1021）字节来计量。“到2013年,世界上存储的数据预计能达到1.2ZB字节。如果把这些数据全部记录在书中，这些书可以覆盖整个美国52次；如果将之存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每一堆都可以伸到月球上。”（2）数据类型（Variety）繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据，甚至包括非完整和错误数据。现代互联网上半结构化和非结构化数据所占比例已达95%以上。（3）产生和增长速度（Velocity）快。美国国际数据公司（IDC）的研究报告称，到2020年全球的数据获取能力将增加50倍，用于数据存储的服务器将增加10倍。当今世界，各种数据采集和存储设备每时每刻都在获取和存储大量新的数据。这些数据有时以高密度流的形式快速演变，具有很强的时效性，只有快速适时处理才可有效利用。（4）数据价值（Value）大，且可整合与多次利用。对于某一特定的、仅需少量数据的应用而言，大数据呈现出价值密度低的特点，但对于众多潜在的应用而言，大数据整体往往蕴藏着巨大的价值。 大数据时代的到来，撼动了世界的方方面面，从商业、科技、医疗卫生到政府、教育以及社会的其他各个领域。大数据技术和应用一方面对社会、经济和科技的发展带来了重要机遇，另一方面也对数据获取、存储、传输、计算以及应用提出了全新的挑战。开展大数据技术与应用研究，是时代发展的必然要求，具有无可估量的社会经济价值和巨大的科学意义。
大数据技术及应用.doc
A:2015 年 8 月 31 日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015 年 12 月 29 日：《“互联网＋”行动的指导意见》C: 2017 年 7 月 8 日：《新一代人工智能发展规划》D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－ 2019 年）》E: 2015 年5 月 8 日：《中国制造2025》 2.【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集 靠技术实现，效率高、采集的数据量大。对错 3.【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概 括成 5 个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A:数据采集B:数据存储C: 数据处理D: 数据分析与挖掘E: 知识应用 4.【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从 传统中央磁盘存储变成分布式云存储。云存储的优点是容量大、 费用低。对错
5.【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录 了对象的属性特征。对错 6.【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。 A: 人工采集B:自动化采集 7.【多选题】大数据有 3 个显著的特征： A:数据规模大B:数据变化快C:数据类型复杂 8.【多选题】大数据时代是（）（）（）（） 4 大技术领域齐 头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。 A:大数据B:人工智能C: 移动互联网（或物联网） 云计算
9.【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中， 以便于大数据的管理、集成和综合分析。对错 10.【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发 展和进步的几个阶段： A: 从信息系统应用的发展来看，80 年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB；B: 90 年度信息技 术用于客户管理，即CRM 系统，数据规模达到GB 级；C: 2000 年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级；D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级
大数据技术与应用专业讲课稿
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。
云数据中心设计方案
云数据中心设计方 案
云数据中心设计方案 李万鸿 -2-25 云计算是大势所趋，选择合适的硬件和软件建立云数据中心是非常重要的，下面是一个非常详细的云数据中心设计方案。 1.云数据中心架构设计 学校云数据中心架构图 云数据中心包括Iaas、Paas、Saas三层服务，云数据中心既是一个企业云，也能够对外提供服务，学校还能够使用别的公有云如阿里云，形成混合云。 1）. SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户能够在各种设备上经过客户端界面访问，如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等等，实现智慧校园产品及学校
现有产品等给用户使用。 2）. PaaS：主要提供应用开发、测试和运行的平台，用户能够基于该平台，进行应用的快速开发、测试和部署运行，它依托于云计算基础架构，把基础架构资源变成平台环境提供给用户和应用。为业务信息系统提供软件开发和测试环境，同时能够将各业务信息系统功能纳入一个集中的SOA平台上，有效地复用和编排组织内部的应用服务构件，以便按需组织这些服务构件。典型的如门户网站平台服务，可为用户提供快速定制开发门户网站提供应用软件平台，用户只需在此平台进行少量的定制开发即可快速部署应用。提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托管环境配置；能够使用Kubernetes、Docker容器完成应用系统的部署和管理。提供统一登录、权限、门户、数据中心、数据库等服务，实现容器管理、自动化部署、自动化迁移、负载均衡、弹性计算、按需分配、应用统计、性能检测、API接口、数据交换等功能。 3）. IaaS：提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。Iaas层是
大型数据中心网络体系规划设计与实现方案
技术与应用 echnology & Application T 53 2009年3 月 ■文/中国建设银行信息技术管理部 戴春辉 窦 彤 数据中心网络设计与实现 数 据集中后，所有银行业务和网点都依赖网络来支持其对数据中心中主机的访问。此外，未来的新型应用， 如网上培训、IP 电话、可视电话等应用也对网络提出高带宽、高服务质量以及支持多点广播等要求。因此，数据中心的网络建设必须能够最大化满足上述要求，适应未来新业务和技术的发展。 一、数据中心网络设计原则 网络的可靠性。银行业务的特点决定了其网络必须有极高的可用性，能最大限度地支持各业务系统正常运行。在网络设计上，合理组织网络架构，做到设备冗余、链路冗余，保证网络具有快速故障自愈能力，实现网络通讯不中断。 网络具有良好的可用性、灵活性。支持国际上各种通用的网络协议和标准，支持大型的动态路由协议及策略路由功能，保证与其他网络(如公共数据网、金融网络等)之间的平滑连接。 网络的可扩展性。根据未来业务的增长和变化，在不变动现有网络架构的前提下，可以平滑地扩展和升级。 网络安全性。制订统一的网络安全策略，整体考虑网络平台的安全性。 网络可集中管理。对网络实行集中监测、分权管理，构建网络管理平台，提供故障自动报警，具有对设备、端口等的管理和流量统计分析功能。 保证网络服务质量。保证对统一的网络带宽资源进行合理调配，当网络拥塞发生时，保障银行关键业务和用户数据的传输。提供对数据传输的服务质量（QoS）和优先级控制等，以保证骨干网上各类业务的QoS。 二、数据中心网络实现 1.网络技术 数据中心网络设计实现的技术基础如下。（1）路由交换技术 目前，在银行的网络设计中，绝大部分网络通信都是基于TCP/IP 协议及相关技术的。路由交换技术是构建IP 网络的基础技术，是网络互联的基础。在数据中心网络中，大面积使用高性能、高可靠的三层交换机，用以构建多个不同的功能分区。分区间相互隔离，通过1G/10G 接口连接高速的核心交换区。 网络互联路由协议主要有OSPF、RIPv2和BGP。在数据中心局域网中主要使用OSPF 路由协议，以达到快速收敛的目的；而在边界或与分支机构广域互联，通常使用BGP 路由协议，以实现对网络的有效管理。 （2）负载均衡技术 负载均衡建立在现有网络结构之上，提供了一种廉价、有效、透明的方法，扩展网络设备和服务器的带宽，增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。负载均衡技术主要有软/硬件负载均衡，本地/全局负载均衡。在数据中心主要使用硬件负载均衡解决方案。 （3）防火墙技术 当前银行网络主要使用状态检测型防火墙，集成了包过滤防火墙、电路层防火墙和应用防火墙三种技术，只有符合安全规则的网络连接和访问才可以通过防火墙，有效隔离各个安全区域，保障核心数据的安全性。 （4）入侵检测技术 入侵检测技术（IDS）从计算机系统或网络中收集、分析信息，检测任何企图破坏计算机资源完整性、机密性和
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术
答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
数据中心建设架构设计
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 1.1 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 1.2 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet 高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。
但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 1.3 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 1.4 数据库区
数据科学与大数据技术 专业建设规划方案
数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设
XXX云平台数据中心设计方案
XXXX云平台数据中心 方案建议书 浪潮集团四川分公司 2015年7月
目录 一、概述 (3) 1.1项目背景简介 (3) 1.2项目需求分析 (3) 1.3总体设计原则 (3) 二、云中心资源池总体设计规划 (4) 2.1总体设计思路 (5) 2.2云平台业务分析 (6) 三、云平台资源规划设计 (7) 3.1 网络资源规划 (8) 3.1.1 云数据中心网络整体规划 (8) 3.1.2 云数据中心网络分层设计 (10) 3.1.3核心交换区规划 (10) 3.2 云服务器资源规划 (20) 3.2.1服务器CPU资源规划 (20) 3.2.2服务器内存资源规划 (23) 3.2.3服务器网络资源规划 (24) 3.3云存储资源规划 (25) 3.3.1存储性能IOPS规划 (26) 3.3.2存储带宽规划 (26) 3.3.3存储容量规划 (27) 3.3.4存储总体规划 (28) 3.4数据备份机制规划 (28) 3.5云管理平台规划设计 (30) 3.5.1 云管理平台架构 (30) 3.5.2 云软件部署架构 (32) 3.5.3 资产管理 (34) 3.5.4 云平台业务管理 (37) 3.5.5 云平台计费管理 (38) 3.5.6 云平台监控管理 (40) 3.5.7 云平台系统管理 (44) 3.6云平台安全规划设计 (48) 3.6.1网络安全设计 (48) 3.6.2主机安全设计 (51) 3.6.3主机安全管理 (52) 3.6.4应用安全设计 (54) 3.6.5等级保护对网络应用安全的实现 (57) 3.6.6数据安全及备份恢复设计 (58) 3.6.7等级保护对数据安全及备份恢复的技术实现 (59) 3.6.8系统运维管理安全设计 (60) 四、配置清单 (62)
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案 2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 专业代码：080907 一、培养目标 本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握数据科学专业方向所需的基本理论、基本方法和基本技术，具有较强的数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力。能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新的应用型数据科学人才。 二、毕业要求 本专业培养掌握大数据科学与技术相关的基本理论和基本知识，系统地掌握数据科学与工程专业知识，具备大数据应用系统设计与开发的能力，以及一定的科研工作能力，达到知识、能力与素质的协调发展。 毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下具体要求： 1.工程知识：能够将数学、自然科学、数据科学与大数据技术基础知识用于解决复杂工程科学技术问题。 2. 问题分析：具有解决数据科学与大数据技术领域复杂工程问题所需的专业知识，具备对复杂工程项目问题进行科学识别和提炼、定义和表达、技术分析和测试及运维管理的能
CloudFabric云数据中心网解决方案-Multi-PoD设计指南
CloudFabric云数据中心网解决方案设计指南（Multi-PoD）
目录 1 多数据中心业务诉求和场景 (1) 1.1 多数据中心业务场景分析 (1) 1.1.1 集群跨DC部署 (1) 1.1.2 虚机跨DC迁移 (2) 1.1.3 网络级主备容灾 (3) 1.2 华为Multi-PoD方案整体架构 (4) 1.2.1 方案整体架构 (4) 1.2.2 部署场景 (7) 1.2.3 方案特点 (9) 1.2.4 与Multi-Site方案的对比和选择 (10) 2 Multi-PoD方案设计 (14) 2.1 Multi-PoD方案部署设计 (14) 2.2 PoD内组网设计 (16) 2.2.1 物理网络架构 (16) 2.2.2 物理网络设计基本原则 (18) 2.2.3 路由协议设计 (19) 2.2.4 故障场景分析 (21) 2.3 Multi-PoD对于IP Network的要求 (22) 2.4 Multi-PoD –管理面方案 (25) 2.5 云平台与VMM对接 (27) 2.6 Multi-PoD - Underlay网络方案 (29) 2.7 Multi-PoD –Overlay网络方案 (30) 2.7.1 Multi-PoD –Overlay控制面方案 (30) 2.7.2 Multi-PoD –Overlay数据面方案 (32) 2.7.3 网络级容灾-主备出口设计 (32)
1 多数据中心业务诉求和场景 1.1 多数据中心业务场景分析 1.2 华为Multi-PoD方案整体架构 1.1 多数据中心业务场景分析 随着业务的发展，越来越多的应用部署在数据中心，单个数据中心的规模有限，不可 能无限扩容，业务规模的不断增长使得单个数据中心的资源很难满足业务增长的需 求，需要多个数据中心来部署业务；同时，数据安全、业务的可靠性和连续性也越来 越被重视，备份和容灾逐渐成为了普遍需求，需要通过建设多个数据中心来解决容灾 备份问题。 1.1.1 集群跨DC部署 对于DB层服务器，以及少量App层服务器，往往采用物理IP直接提供业务，这种模 式仅用于数据类应用（CS模式）。通常以集群方式部署，为了提高业务连续性，集群 也可以跨DC部署，此时，集群服务器分布在不同数据中心，对外提供统一访问接 口，业务IP由VIP取代，服务器集群中间通过DC间互联网络实现协商和状态同步。 由于集群心跳及集群公网通常需要接入同一个二层域，需要跨DC的大二层网络，因 此可采用裸光纤、波分传输、VPLS、EVPN-VXLAN等技术进行二层互联，如图1-1 所示。
浅谈大数据技术及应用教案资料
浅谈大数据技术及应 用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据 采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,