乌兰察布市发展云计算、大数据产业成效显著

乌兰察布市发展云计算、大数据产业成效显著

近年来，乌兰察布市大力引进和重点支持推进新一代信息基础设施建设，强化信息资源综合开发利用，建立健全机构机制等为抓手，积极优化产业发展环境。

一、完善配套环境，积极建设信息产业园

乌兰察布市与北京中关村合作共建园区，在察哈尔经济技术开发区规划建设了13平方公里的乌兰察布中关村科技产业园。该园区距离市中心仅15公里，便捷的交通以及周边完善的配套服务有助于吸引更多知名企业落户乌兰察布市。同时，乌兰察布市与中关村发展投资有限公司，以及国内14家地方政府和金融机构共同发起100亿元的中关村协同创新投资基金，以加快推动乌兰察布市信息化建设和信息产业发展。

二、加快云数据中心建设，打造产业集聚地

依托乌兰察布市区位优越、交通便捷、气候冷凉适宜、电力资源充足、地质板块稳定等独特优势，市政府与华为软件技术有限公司合作建设乌兰察布华为云数据中心。该项目总投资16亿元，占地面积50亩，建筑面积2.4万平方米，可承载1500多个机柜，近2万台服务器。该数据中心作为华为企业云服务全国重要节点、成本中心和华为云数据中心全球样板点，承载华北地区乃至全国的云服务。2016年7月8日，乌兰察布华为云数据中心正式投入运营。

以云计算数据中心为有力抓手，吸引更多数据中心以及上下游企业入驻乌兰察布市成效显著。目前，乌兰察布市已与新华网、京东集团、支付宝、中国通信建设集团等公司签署了战略合作协议。同时，积极培育具有领先水平的应用示范，加快推进乌兰察布市信息产业发展，着力将乌兰察布市打造成为面向华北、服务京津冀、辐射俄蒙的国家级大型云计算产业园区，京津大数据处理中心，京津数据灾备中心，京蒙电子商贸服务中心。

三、深化网络布局，推进网络全覆盖

（一）推进京蒙“信息高速公路”建设

建设从乌兰察布市云计算产业园直联北京市城域网节点的144芯集宁-北京直通光缆，实现点对点网络传输服务，满足京津地区部委、金融、集团总部等大客户的使用需求。充分发挥乌兰察布市通信管道和云计算资源的优势，吸引更多京津地区企业来乌兰察布市投资建设。

为保障集宁-北京传输系统工程全线路安全稳定运行，形成光缆回路，乌兰察布市采用PPP模式建设“集宁-北京”直通光缆的第二路由项目，该项目已完成立项，预计6月中旬开工建设。

（二）完善城市“信息通道”建设

乌兰察布市正在积极开展无线城市建设工作，大力推进全市中心城区公共场所以及周边旅游景点等重点区域的免费WiFi覆盖，构建起多层次、广覆盖、多热点的全市无线宽带网络；加快第四代移动通信（4G）网络建设，实现4G网络城乡全覆盖。

（三）促进农村“信息公路”建设

乌兰察布市先后被列入国家首批电信普遍服务试点和第二批电信普遍服务试点，有利于乌兰察布市“宽带乡村”的建设。目前，正积极开展电信普遍服务试点网络建设工作，加快农村牧区网络建设进度，年底前预计两批试点工程建设完工，全市1320个行政村（嘎查）将全部实现光纤通达。

四、完善管理机构和相关政策，加快信息化建设步伐

（一）管理机构

乌兰察布市成立了以市委书记牵头的云计算产业发展推进工作领导小组，开展全市云化迁移。为统筹指导全市信息化建设，组建了大数据管理局，负责全市政府机关和企事业单位的信息采集、整理、共享和应用，并落实云办工作。

同时，为有效解决国有信息资产保值增值、信息化项目融资、大数据资源开发与利用等诸多问题，组建了国有独资的乌兰察布市华创信息产业投资发展有限责任公司，协助政府构建城市信息资产建设与产业管理，促进信息基础设施建设与大数据创新开发应用，助力政务、行业、企业等各领域数据资源开放与资产化。

（二）相关政策

为加速推进云计算、大数据及其相关产业发展，乌兰察布市在深入贯彻落实自治区政策的基础上，结合乌兰察布市发展实际，相继出台了《发展云计算产业招商优惠政策》、《乌兰察布市电子政务（外网）政务云中心资源及服务申请标准规范（试行）》、《关于做好承接非首都功能疏解和产业转移的若干政策意见》等一系列政策措施，全力为云计算、大数据及相关产业发展创造条件。同时，为促进呼叫中心及服务外包产业发展，乌兰察布市制订了《乌兰察布市促进呼叫中心及服务外包产业发展优惠政策》。

五、依托基础建设，创新应用发展

（一）民生领域

为切实提升公众生活水平，提高社会满意度，进一步发挥信息化对保障和改善民生的支撑性和带动性作用。乌兰察布市在卫生、医疗、食药品安全、社会管理等领域，通过建设食品药品在线监控平台、智慧城市管理信息系统、新农合管理等应用系统，不断创新社会管理服务模式，增强民生领域信息服务能力，提升公众公共服务均等普惠水平。

（二）政务领域

依托乌兰察布市云数据中心，建设了乌兰察布电子政务云中心，整合全市各单位的信息化应用系统。云中心集约化的建设模式，实现资源的科学管理，大量避免新的重复建设和资源浪费。截至目前，全市已累计完成45家单位65个业务系统的云化迁移。

同时，乌兰察布市积极打造全市协同办公系统、行政审批系统、卡口整合和图像侦查平台、大数据服务平台等政务应用系统。确保公众能够及时、准确地找到政府的权威信息和公共服务，增强社会综合治理能力，实现政府管理与用户体验相互促进的良性循环。

（三）其他领域

依托电子政务云平台，乌兰察布市还搭建了市中小企业公共服务平台、内蒙古工业能源管理公共服务平台，实时、准确地把握重点行业、重点企业及关键工序的能耗及产品单耗，及时了解企业需求，实现企业的精细化管理，是企业与政府沟通交流的桥梁。同时，还建设党建网站联盟、党建直通车视频学习平台，及时发布更新党建知识、开展党员培训、夯实党建工作，不断提升党员自身建设水平和服务群众能力。

同时，我们与软通合作建设乐业空间（创新创业学院），重点培育一批专精特中小型企业以及大数据人才、高新技术人员、创新创业人员等。

按照《内蒙古国家大数据综合实验区建设实施方案》文件精神。未来，乌兰察布市将充分发挥发展云计算、大数据产业的独特优势，积极开展招商引资工作。吸引国内外知名的云计算、大数据企业和上下游关联企业集聚乌兰察布市，培育具有领先水平的应用示范，着力把乌兰察布打造成承接首都产业转移的示范区、产业升级的助力区、产业发展的拓展区、创业创新的孵化区。

贵州省大数据产业发展规划纲要(2014-2020年).

如对你有帮助，请购买下载打赏，谢谢！ 《贵州省大数据产业发展规划纲要》 序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以数据挖掘分析服务为核心,包含数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对人类的生产与生活产生巨大影响,对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快贵州新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共贵州省委贵州省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《贵州省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定,旨在为贵州省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一发展机遇 1.国家和贵州省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见,国家35个部委相继出台支持贵州发展的政策文件或与贵州签署合作协议,对贵州省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区,在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策,为贵州省经济发展注入了强劲动力,对产业和

大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

云计算与大数据处理 -4

考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

贵州省大数据产业发展规划纲要(2014-2020年).

《贵州省大数据产业发展规划纲要》 序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以数据挖掘分析服务为核心,包含数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对人类的生产与生活产生巨大影响,对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快贵州新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共贵州省委贵州省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《贵州省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定,旨在为贵州省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一发展机遇 1.国家和贵州省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见,国家35个部委相继出台支持贵州发展的政策文件或与贵州签署合作协议,对贵州省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区,在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策,为贵州省经济发展注入了强劲动力,对产业和

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)

大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

大数据产业发展规划2016_2020

大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快

速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。 大数据应用推进势头良好。大数据在互联网服务中得到广泛应用，大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等服务

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)

前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 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。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 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。 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，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

大数据产业发展规划运营方案

大数据产业发展规划运营方案下载后可修改编辑套用

序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合，以数据挖掘分析服务为核心，包含数据中心、宽带网络等基础设施服务，数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务，智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造，以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后，大数据正成为信息技术的新热点，产业发展的新方向，将对人类的生产与生活产生巨大影响，对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向，推动大数据开发应用，发展大数据服务产业，是推进某某省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手，对推动某某工业结构调整、加快某某新型工业化和城镇化进程、打造某某经济社会发展升级版，具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进某某经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十

二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共某某省委某某省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《某某省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定，旨在为某某省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一)发展机遇 1.国家和某某省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见，国家35个部委相继出台支持某某发展的政策文件或与某某签署合作协议，对某某省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区，在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策，为某某省经济发展注入了强劲动力，对产业和人才、资金、数据资源的吸引力显著增强。各类政策叠加效应日益显现，为某某省大数据产业发展带来难得机遇。某某省委、省政府对大数据发展高度重视，将大数据作为某某省的战略重点之一，为加快招商引资、加速资源集聚、推动大数据产业发展提供了保障。 2.某某省重视电子信息产业为大数据产业发展提供产业基础

大数据下医疗信息化研究文献综述

研究生课程论文《大数据下医疗信息化研究文献综述》 课程名称中国特色社会主义理论与实践研究 姓名陈瑜 学号1400203003 专业机械制造及其自动化 任课教师朱银端教授 开课时间2014-2015学年 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：2014年 1 月16 日

大数据下医疗信息化研究文献综述 作者：陈瑜 学院：机电学院年级：2014级学号：1400203003 摘要：医疗信息化是大数据时代下医疗卫生行业发展的总体趋势。但是，医疗信息化的发展目前处于起步阶段，发展中存在一些潜在问题，但是云计算和物联网等技术的发展为医疗信息化提供新的契机与发展空间。本文拟分析目前医疗信息化的发展现状、发展的问题与挑战并分析发展的机遇，提出医疗信息化发展的建议。 关键词：大数据医疗信息化研究综述 一、医疗信息化发展现状 对中国的医疗卫生信息化建设而言，2012年是一个值得纪念的年份。这一年，医疗信息化投入成倍增加，电子病历评级全面展开，医院等级评审重新启动，移动医疗、区域医疗、物联网持续升温，云计算、大数据崭露头角，信息安全得到更多重视，医院信息规范和标准化进一步加强，一些新的企业进军医疗IT市场医疗信息化的热潮扑面而来，让每一个行业从业者都切实感受到了它的热度。2012年国务院发布的《中国医疗卫生事业白皮书》中明确指出:“健康是促进人的全面发展的必然要求，……在中国这个有着13亿多人口的发展中大国，医疗卫生关系亿万人民健康，是一个重大民生问题。”医疗信息化则是医疗卫生事业能否更好服务于公众的重要保障。近年来信息技术飞速发展，实现物物相联的物联网和使IT资源按需分配的云计算等技术使得医疗卫生信息化日新月异，2013年成为大数据元年。医疗卫生信息平台、业务系统、数字化医疗仪器与设备在医疗卫生机构迅速普及开来，与之同时产生了大量的医疗信息资源。如何让利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、医院的诊疗、科研和教学服务，已经越来越成为人们所关注的热点。与此同时，医疗数据的隐私性、安全性问题也随之而来，特别是当这些数据需要发布在网上供二次使用的时候。近些年来，随着政府对医疗卫生信息化建设重视程度的加深和政府投人的增多，我国医疗卫生信息化建设已经初见成效，但从整体上看还是存在着明显的不足:一是信息化缺乏合理的规划，主要表现在各卫生医疗和保健单位常独自进行信息化建设，相互间未能实现资源整合和共享；二是信息化的程度也参差不错，总的来说城市高于农村，大型医疗机构高于基层医疗单位；三是虽然对信息化建设的投人逐年增大，但相对还是不足，无法短期内实现我国医疗卫生事业的高度信息化；四是信息化建设初具雏形，正由先期硬件建设向软件和外包服务转变，但还未能最大程度的体现信息化带来的优势。 （一）医疗大数据的定义 张振[1]等人认为医疗行业中产生的数据，它的来源主要包括4类。（1）制药企业/生命科学：药物研发是密集型的过程，对于中小型的企业产生的数据也在TB以上。在生命科学领域，随着计算能力和基因预测能力逐渐增强，美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森·鲍比认为，到2015年将会有5000万个人拥有个人基因图谱，而一个基因组序列文件大

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

大数据产业发展规划(2016-2020年)

工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020 年）的通知 工信部规[2016]412号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工 业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局， 有关中央企业，部直属单位： 为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》，加快实 施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，我部编 制了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》。现印发你 们，请结合实际贯彻落实。 工业和信息化部 2016年12月18日

大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。

大数据云计算文献综述

大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。

近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。

大数据与云计算论文

大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不

云计算与几种常见计算的区别

云计算与几种常见计算的区别 集群计算(Cluster Computing) 计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。 分布式计算(Distributed Computing） 分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。 并行计算（Parallel Computing） 并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 网格计算（Grid Computing） 网格计算是通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算的设计目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样，网格计算就提供了一个多用户环境。它的第二个目标就是：更好的利用可用计算力，迎合大型的计算练习的断断续续的需求