15焦点 大二层技术对比分析-李蔚

大二层技术对比分析

文/袁欣如前文所述，传统的数据中心汇聚交换机作为网关，为了提高HA性能，基本都采用双机冗余建设模式。随着数据中心进入虚拟化时代，接入服务器的规模飞速增加，虚拟服务器的规模出现级数增加。同时，更多的客户要求在同一个二层网络内，任意两台虚拟服务器之间要做无阻塞的快速交换。这就导致作为网关的汇聚交换机出现容量不足而降低整网性能，因此需要采用新得技术有效的增加汇聚交换机的容量，同时还必须采用有效的技术提高接入到汇聚交换机之间的带宽利用率。前面几篇文章介绍了各种可用于的数据中心二层网络扩展的技术，本文将就这几类技术做一下对比。

1 传统STP技术应用分析

STP是IEEE 802.1D中定义的一个应用于以太网交换机的标准，这个标准为交换机定义了一组规则用于探知链路层拓扑，并对交换机的链路层转发行为进行控制。如果STP发现网络中存在环路，它会在环路上选择一个恰当的位置阻塞链路上的端口——阻止端口转发或接收以太网帧，通过这种方式消除二层网络中可能产生的广播风暴。然而在实际部署中，为确保网络的高可用性，无论是数据中心网络还是园区网络，通常都会采用具有环路的物理拓扑，并采用STP阻塞部分端口的转发。对于被阻塞端口，只有在处于转发状态的端口及链路发生故障时，才可能被STP加入到二层数据帧的转发树中。

图1STP引起的带宽利用率不足的问题

STP的这种机制导致了二层链路利用率不足，尤其是在网络设备具有全连接拓扑关系时，这种缺陷尤为突出。如图1所示，当采用全网STP二层设计时，STP将阻塞大多数链路，使接入到汇聚间带宽降至1/4，汇聚至核心间带宽降至1/8。这种缺陷造成越接近树根的交换机，端口拥塞越严重，造成的带宽资源浪费就越可观。

可见，STP可以很好地支持传统的小规模范围的二层网络，但在一些规模部署虚拟化应用的数据中心内（或数据中心之间），会出现大范围的二层网络，STP在这样的网络中应用存在严重的不足。主要表现为以下问题（如图2所示）。

图2 STP的低效路径问题示意图

1. 低效路径

●流量绕行N-1跳

●路由网络只需N/2跳甚至更短

2. 带宽利用率低

●阻断环路，中断链路

●大量带宽闲置

●流量容易拥塞

3. 可靠性低

●秒级故障切换

●对设备的消耗较大

4. 维护难度大

●链路引起拓扑变化复杂

●容易引发广播风暴

●配置、管理难度随着规模增加剧增

由于STP存在以上种种不足，其难以胜任大规模二层网络的管理控制。

2 IRF技术应用分析

H3C IRF（Intelligent Resilient Framework）是N:1网络虚拟化技术。IRF可将多台网络设备（成员设备）虚拟化为一台网络设备（虚拟设备），并将这些设备作为单一设备管理和使用。

IRF虚拟化技术不仅使多台物理设备简化成一台逻辑设备，同时网络各层之间的多条链路连接也将变成两台逻辑设备之间的直连，因此可以将多条物理链路进行跨设备的链路聚合，从而变成了一条逻辑链路，增加带宽的同时也避免了由多条物理链路引起的环路问题。如图3所示，将接入、汇聚与核心交换机两两虚拟化，层与层之间采用跨设备链路捆绑方式互联，整网物理拓扑没有变化，但逻辑拓扑上变成了树状结构，以太帧延拓扑树转发，不存在二层环路，且带宽利用率最高。

图3 基于IRF构建二层网络

简单来说，利用IRF构建二层网络的好处包括：

●简化组网拓扑结构，简化管理

●减少了设备数量，减少管理工作量

●多台设备合并后可以有效的提高性能

●多台设备之间可以实现无缝切换，有效提高网络HA性能

目前，IRF技术实现框式交换机堆叠的窬量最大为四台，也就是说使用IRF构建二层网络时，汇聚交换机最多可达4台。举例来说，汇聚层部署16业务槽的框式交换机（4块上行，12块下行），配置业界最先进的48端口线速万兆单板。考虑保证上下行1:4的收敛比，汇聚交换机下行的万兆端口数量48*12=576。接入交换机部署4万兆上行，48千兆下行的盒式交换机。4台IRF后的汇聚交换机可以在二层无阻塞的前提下接入13824台双网卡的千兆服务器，可满足国内绝大部分客户的二层组网需求。

少部分客户期望其服务器资源池可以有效扩充到2万台甚至更大。这样，就需要其他技术提供更大的网络容量。

3 TRILL技术应用分析

图4 数据中心Trill大二层组网架构示意图

采用TRILL技术构建的数据中心大二层网络如图4所示，网络分为核心层(相当于传统数据中心汇聚层)、接入层。接入层是TRILL网络与传统以太网的边界；核心层RBridge不提供主机接入，只负责TRILL帧的高速转发。每个接入层RBridge通过多个高速端口分别接入到多台核心层RBridge上。准确的说，TRILL最大可以支持16台核心层RBridge。这样也就对接入层交换机提出了更高的要求：支持16端口万兆上行，160千兆下行。目前的主流千兆交换机都是4万兆上行、48千兆下行。最高密度可以支持到10万兆上行，96千兆下行。如果与前面IRF组网采用相同的汇聚（TRILL核心）设备和收敛比，TRILL目前最大可以支持10核心组网，其最大能力可以无阻塞的接入27648台双网卡千兆服务器。可以直观的看到，随着汇聚交换机数量的增加，二层网络服务器的接入规模直线上升。这是目前TRILL相对于IRF 最明显的优势。

虽然TRILL成功扩展了虚拟机资源池的规模，但是目前大规模的二层网络缺乏运维经验，这意味着运维成本会大幅度提升，同时给业务系统带来巨大的风险。同时，TRILL技术目前在芯片实现上存在客观缺陷：核心层不能支持三层终结，也就是说TRILL的核心层不能做网关设备。必须要在核心层上再增加一层设备来做网关（如图5所示）。这导致网络结构变得复杂，管理难度增加，网络建设、运维成本都会增加。

图5 数据中心Trill组网网关设计架构示意图

4 SPB技术应用分析

SPB的组网方案和TRILL基本相同（图4所示）。同样最大可以扩展16台汇聚交换机增加二层网络接入规模；同样对接入交换机的接入密度提出更高的要求；同样存在网关与SPB核心必须分离的芯片缺陷（图5所示），导致网络层次增加，管理、运维成本增加。

相对于TRILL，SPB最大的优势在于能够方便的支持VLAN扩展功能，正是这一点吸引了很多需要支持多租户业务的运营商以及有规模运营需求的企业的关注。

5 EVI技术应用分析

由于大规模的二层网络缺乏成功的运维经验，所以最合理的虚拟化网络应该是L3+L2网络模型。如前文所述，由于EVI特性可以通过汇聚层和核心层之间的IP网络实现二层互通，所以通过EVI扩展多个二层域的时候不需要更改布线或是设备，仅仅需要在汇聚设备上启用EVI特性即可。这样可以平滑的扩展二层网络的规模。

目前L3路由+L2 IRF+EVI是最适合云计算虚拟化数据中心网络的模型。其主要的优点包括：

●技术成熟，架构稳定

●丰富的运维经验，便于维护

●平滑的扩容能力，能够支持大规模二层网络

6 技术应用对比

7 结束语

虚拟化数据中心内通常采用服务器二层接入方案，以实现灵活扩展资源池能力。随着企业对计算资源灵活调度能力要求的不断提升，必然将面临大规模二层网络问题。本文列出五种不同实现技术，各有特点。技术没有最好的，只有最适合的。希望通过本文的阐述与分析，给读者一些帮助与启发，以便未来实现数据中心大规模二层网络时选择最适合的技术方案。

其他大二层组网技术简介

?Fabricpath

Fabricpath是由Cisco提出，和TRILL非常相似的一种技术。Fabricpath和TRILL对比来看，主要在于封装更加精简，支持多拓扑能力，在控制管理层面上精耕细作，成熟度要好一些。?Qfabric

是Juniper提出的技术，将交换机的控制软件拉到外部的服务器上运行，整个网络采用集中控制集中管理的方式。缺点是：扩展性不好，部署案例少，成熟度待检验。

?VXLAN/NVGRE

业界最近出现了一种通过在vSwitch上支持L2oIP的技术，有VXlAN（Virtual eXtensible LAN）和NVGRE（Network Virtual GRE），前者是由VMware和思科提出的标准，使用了

L2oUDP的封装方式，支持16M的tenant ID；后者是由HP和微软提出的标准，使用了L2oGRE 封装方式，也支持16M的tenant ID。这两种技术的主要特点是隧道的起点和终点主要在vswitch上，而不是物理交换机上。隧道的封装在服务器内部的vswitch就已经打好，然后将

物理网络当作大的IP背板加以穿透，大二层范围可以跨DC。以期达到快速部署，灵活创建虚拟化网络的目的。

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

焦点解决短期治疗的理论述评及其技术流程

·应用心理·焦点解决短期治疗的理论述评及其技术流程 南京政治学院上海分院（200433）高宇 焦点解决短期治疗（solution-focused brief therapy，SFBT）技术是近20年来逐步发展起来的一种新兴的心理治疗模式，因其方法独特、简便快捷、效果明显而得到了广泛的应用[1，2]。本研究对SFBT产生的背景、流程、技术规范做了理论上的述评，并对这种治疗方法的技术流程进行了分析与阐述。 1SFBT产生的背景 SFBT是把重点放在问题的解决上而不是纠缠于问题本身，咨询的中心任务在于帮助来访者考虑此时此刻应该做些什么可以使问题不再困扰自己，而不是追根溯源的去寻找问题产生的历史源头是什么[3-5]。SFBT的突出优点就是省时省力，使得整个的心理治疗过程得到大大的缩短，而且方法简单易操作，其积极向上的治疗理念能极大的鼓舞来访者的信心和意志，因此在短短的20年的时间内，SFBT得到了快速的发展，被广泛的运用到家庭服务、心理康复、儿童福利、社区公共服务、学校和医院当中。 2SFBT的基本理念和咨询技巧 SFBT的基本理念是：用正向的、朝向未来的积极观点，来促使改变的发生，避免局限于探求原因或是问题取向的讨论，也就是咨询的焦点放在朝向目标导向的谈话，而非问题导向的谈话。SFBT采取的是一种“解决—建构”的方法，它在一开始评估可能的解决方案，也就是先呈现当事人期待与渴望的解决方案。在评估阶段里，治疗师可以学习许多关于当事人的才能和技巧以及每个人如何发展自己的规划。治疗师通过这些学习，才能了解如何运用当事人的能力。接下来治疗师开始协助当事人重复过去与现在的成功经验，一直到满意为止。 2.1把抱怨转化为目标：当来访者带着问题或者困难进行心理咨询，并且一再叙述他的困难时，似乎情况是糟透了。但是如果咨询师能引导他去思考“希望情况有何改变”时，来访者就不再陷于抱怨，而能比较明确的去澄清自己的期待，并且思考改变的可能及寻找自己的着力点，也就是说，来访者开始为解决问题的目标做准备。所以SFBT把焦点放在问题的解决上，而不是局限于问题情境中。在心理咨询中，咨询师的责任就是要将个案对问题的抱怨，引至正想解决问题及未来导向的谈话。 2.2转变问句：SFBT主要是以“可以做什么让问题不再继续下去”这样的问句，取代“问题发生时的原因是什么”，即以探究此时此刻可以做些什么的问句。由于SFBT专注于问题解决的历程，而非探索原因的历程，所以有可能在不探究问题原因的情形下，就成功的解决了问题。“了解原因”在焦点解决短期治疗过程中不一定是必要的，重要的是“解决”的历程。 2.3例外问句：SFBT相信任何问题都有例外，来访者有能力解决自己的问题，咨询师要协助来访者找出例外，让来访者看到以自己的能力和资源，获得解决问题的可能。当来访者叙述其整日沉溺于忧郁的情绪无法自拔时，咨询师经由来访者的叙述发现，其内在精神是找到例外的可能，也就是“何时忧郁不会发生”或是“何时忧郁会少一点”。通过研究来访者做了什么而使例外情境发生，并加强例外情境的发生，使这些小小的例外情境成为改变的开始，逐步发展成更多的改变。 2.4奇迹问句：SFBT经常会使用一些奇迹式问句，鼓励来访者发现问题解决的方向，比如咨询师会使用假设问句：“如果有一天，你醒来后有一个奇迹发生了，问题解决了，是否会有什么事情变得不一样？”或者使用水晶球式的问句：“如果在你面前有一个水晶球，可以看到你美好的未来，你猜你会看到了什么？”这些方面的言谈技巧，可以帮助来访者找寻适合自己的解决方法。 2.5刻度问句：刻度问句是协助来访者将抽象的概念以比较具体的方式加以描述，在焦点解决短期心理疗法中最常用的刻度问句是0~10的刻度量表，10代表所有的目标都实现，而0代表最坏的可能性。借由刻度问句帮助来访者看到自己已经做了什么？下一步怎么做？目标在哪里？ 3SFBT技术流程 SFBT的技术流程分为3个阶段，一次完整的会谈大约需要60min：第1个阶段是建构解决的对话阶段，也是这3个阶段的重点，它又可以大致分为3个区块，设定目标会谈区块，它的主要任务是引导来访者设定积极可行的具体目标；第2个区块是寻找例外会谈区块，它的任务是引导来访者看到过去问题不发生时的成功经验；第3个区块是正向回馈阶段，它的任务是引导来访者想象未来问题已经解决的远景，鼓舞来访者拥有希望并从中找到现在就可以开始做的步骤。 SFBT有独特优势，但其自身也存在局限，如缺乏丰厚的心理学理论基础；引导性非常强，咨询过程中咨询员的主导角色尤为突出，这与大多数咨询模式中的来访者中心有许多冲突；SFBT过于关注问题的解决，忽视了给与来访者倾诉的机会，对于急切需要倾诉的来访者显得过于理性，缺乏深入的共鸣。针对其不足，笔者认为，第一，在运用SFBT时应尽量整合其他咨询理论与技术，以扩大其应用范围，增强其适用性；第二，在未来的研究中，需要在实践探索以及相关方法论研究上多下功夫从而为SFBT的更好在社会中的运用而做出贡献。 参考文献

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

焦点解决短程治疗

焦点解决短程治疗 首先，我们来了解一下，什么是焦点解决短程治疗？焦点解决短程治疗(Solution-focused Brief Therapy, SFBT)是指以寻找解决问题的方法为核心的短程心理治疗技术，是1980年代初期由Steve de Shazer和妻子Inn Berg Kim以及一群有多元训练背景（包括心理、社工、教育、哲学、医学等）的工作小组成员创立的。 SFBT的产生,深受后现代主义(Post-modernism)特别是后现代建构主义(Postmodern constructiv-ism)的影响。后现代主义反对现代主义的认识论,认为“真理”存在于语言、意义和文化,是人们创造出来的,并不是通过精细的求知技术而发掘出来的。作为后现代主义思潮主要流派的建构主义强调:“现实”并不是一个存在于人意识之外的世界,而是作为观察者的人的精神产品;个人建构的现实也不完全是个人的产品,而深受其所处的语言系统影响,人们透过语言的过程建构个人的真实,个人的知识会驱使人们对自己的经历去建构、创造、支配及赋予意义。受上述思想的影响,后现代的心理治疗强调个人正向能力的思考和学习,扬弃病理模式的分析;强调系统模式的影响力,不以问题解决为目的,不设定个案对真实诠释的主观性及公平性,不将“真理”和“客观性”强加在个案的身上;鼓励个案从叙事(narrative)的过程发现自我的存在,审视所述故事是如何影响自己的生活方式,使个案改变对问题的看法,并赋予个案力量重新述说有正向意义的故事。SFBT认为个案的问题并非是独立的客观事实,而是通过与个案的交谈,在言谈间逐渐呈现出来,这个建构出来的互为主观的现实才是重要的。 SFBT还受到催眠心理治疗大师米尔顿.埃里克森(Milton H. Erickson)和心智研究社 (Mental Research Institute,简称MRI)系统观的影响。主要体现在两个方面:一方面,他们相信人本身已拥有解决问题的能力,当寻求协助时,往往为眼前的问题所困扰,在以往无效的方法里不断打转,因此要善用个案已有的潜能,并且加以发挥。另一方面,他们把治疗的焦点放在探讨问题不发生时的状况。如系统中有“黑”(问题发生的互动)、有“白”(问题不发生时的互动),MRI传统的作法是从黑的部份修改,但SFBT的作法却是从白的部分扩展,由于整个系统是固定平衡的,一旦白的部分扩大一些,黑的部分就减少一些;白的部分一点点增加,整个系统的改变就发生了。 SFBT的产生也同心理咨询与治疗本身所存在的一些问题有关。首先是来自对心理咨询与治疗理论依附的迷思。其次,是来自对咨询与治疗效果的迷思。SFBT则是面对这些困境,试图摆脱心理学对西方主流文化单一依赖,探索出符合时代要求和实际需要的心理咨询与治疗的理论与技术。 一．课程介绍 人们习惯为生命的困顿努力找个安心的解答--想知道到底我们怎么了？ 但是：往往原因即使找到了，困扰却依旧继续存在着

焦点解决短期心理治疗的会谈技巧!!!(精华版)

焦点解决短期心理治疗的会谈技巧！！！（精华版）焦点解决短期心理治疗(SFBT)是近30年形成的一种短期治疗的学派，目前仍然不断地在发展，并且已经受到了广泛的注意与热烈的肯定。大家都知道在咨询中不管哪个学派会谈阶段很重要，SFBT也不例外，今天京师博仁小编给大家讲讲推展SFBT的会谈阶段，需要运用一些基本的会谈技巧。例如：（1）倾听：以“建构解决之道的耳朵”倾听来访者说出的故事，也倾听来访者未说出的部分——那些有能量、有意义的部分。 （2）非口语的态度：以身体、声音、表情等媒介，表现尊重、温暖、专注的态度，而这非常影响治疗能否建立一个支持性的气氛。 （3）回应来访者的关键用字：在来访者叙述自己的问题时，对于重要的关键字予以特别强调或澄清其含义。所谓的关键字指的是，能反映来访者思考架构的重要字词。 （4）开放式问句：对于这部分博仁小编是这样想的：治疗师以一种好奇、需要来访者多说一点的态度，邀请来访者说明一些相关的资料，包括来访者的背景、对事情的评估、对相关人事物的喜好等。当使用未限制性的问句时，容易引发来访者主动诉说对他重要的资料，而能同时提高尊重来访者的效果及增加来访者自我决定的能力。 （5）摘要：在来访者诉说一个段落后，治疗师汇整一下来访者的想法、行为与感觉，使来访者有机会修改治疗师的知觉，也促进来访者的反思。 （6）复述：重复来访者话中的重点，让来访者有阐述的机会，但不像摘要那样会打断来访者的思绪。经验丰富的SFBT治疗师，会比经验较少者使用更多的复述技巧，而少用摘要的方式。 （7）运用沉默：忍受来访者的沉默，也运用沉默的方式提供来访者思考的机会，催化他们为自己回答问题。 （8）注意来访者的非口语信息：治疗师需时时观察来访者的非口语信息，然后再选择是否探究其非口语信息的意义，因为非口语信息含有个人独特的意义及文化差异的意义，并且它也是一种自我呈现的方式。 （9）自我暴露：不建议治疗师多做自我暴露，尤其是个人过去惨痛的经历，或直接建议来访者的故事，但是也不表示治疗师不能揭露自己，而比较希望治疗师多去回应自己当下的状态，以催化来访者能面对自己的挣扎，愿意继续往解决导向的路线前进。 （10）注意过程：沟通包含内容与过程两个要素：内容指来访者所说的平面资料，过程指来访者诉说内容的方式、立场与态度。治疗师可选择对来访者的困难与情绪里。治疗师的同理，并不与来访者的改变绝对相关，但却影响治疗关系的发展，所以治疗师需要通过前述的基本技巧，展现对来访者的同理，尤其，

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

焦点解决短期治疗案例

焦点解决短期治疗案例 焦点解决短期治疗案例来访者与咨询师问答 咨询师：你今天来咨询，想收获些什么呢？（帮助来访者明确目标） 来访者：我最近和室友闹翻了，现在有点后悔，不知道该怎么办？ 咨询师：假设现在有奇迹发生，你希望和你的室友之间会有怎么样的变化？（奇迹询问，进一步明确目标）来访者：我希望我们能够和好如初，最起码不要像现在一样见面都不说话，这样很尴尬。 咨询师：你为了缓和你们之间的关系，曾经做过哪些努力呢？（咨询前改变询问，寻找已有的积极资源）来访者：室友们在一起交流的时候，尤其他在场的时候，我曾经有意识的参与进去，希望与他有个间接地交流，但是效果似乎不好，单独碰面的时候还是形同陌路。有时候想当面道歉，但似乎鼓不起勇气，怕道歉也没用。 咨询师：嗯，的确，道歉是需要勇气的，我相信很多人在面临这个问题的时候也会有顾虑，尤其是中国人讲究面子，更是如此。不过，我觉得至少你又道歉的想法，这已经很了不起了，你愿意具体描述一下你们发生冲突的情景吗？（赞许性技术） 来访者：描述案例的发生经过 咨询师：听起来，这次矛盾的发生，也是一次意外，你对此有点后悔。 来访者：是的，这个同学平时也蛮好的，虽然性格比较内向，会不多，但家庭不好，身体也不太好…… 咨询师：你觉得你吵醒了他，而且还对他发火，很不应该，你觉得很内疚？ 来访者：是的，我很内疚，很想缓和现在的关系。 咨询师：运用刻度技术，10分代表很内疚，1分代表不内疚。 来访者：大概8分的样子 备注：刻度化询问，也称为评分技术，这类技术利用数值（1-10），将问题具体化，使行动具备有操作性，可以协助当事人以直接表达他们过去经验的观察，并评量未来的可能性 咨询师：如果要让这个8分减低为7分，你想第一个做出的改变是什么？（改变最先出现的迹象，小的改变是成功的一半，引发他的思考。小变变大变） 来访者：我能主动为缓和我们之间的关系，但又怕他说我是窝囊废。 咨询师：你觉得可能可以做哪些事情缓和关系而不会被他看成是孬种呢？ 来访者：也许我可以主动和她点个头，表达善意，或者找机会跟他说话，比如提醒他交作业之类的。 咨询师：哇，你能想到这些真是太棒了，你打算什么时候去实施呢？（振奋性鼓舞，加强他继续积极行动的动力） 来访者：过几天刚好有一门作业要交，可以借机提醒，但是如果他没有感觉，不能意识到我的善意怎么办？而且会不会让人感觉很奇怪，很久不说话了，怎么突然提醒他交作业？

(心理学)焦点解决短期治疗

焦点解决短期治疗 焦点解决短期治疗(Solution-focused Brief Therapy, SFBT)是指以寻找解决问题的方法为核心的 短程心理治疗技术,是1980年代初期由Steve de Shazer和妻子Inn Berg Kim以及一群有多元训练背景(包括心理、社工、教育、哲学、医学等)的工作小组成员,在美国威斯康星州米华基(Milwaukee)的短期家庭治疗中心(Brief Family Therapy Center, BFTC)共同发展起来的[1]。在这二十多年的发展中,SFBT已逐步发展成熟,并广泛地应用于家庭服务、心理康复、公众社会服务、儿童福利、监狱、社区治疗中心、学校和医院等领域[2],并得到积极的肯定。 SFBT产生背景 SFBT的产生,深受后现代主义(Post-modernism)特别是后现代建构主义(Postmodern constructiv-ism)的影响。后现代主义反对现代主义的认识论,认为“真理”存在于语言、意义和文化,是人们创造出来的,并不是通过精细的求知技术而发掘出来的[3]。作为后现代主义思潮主要流派的建构主义强调:“现实”并不是一个存在于人意识之外的世界,而是作为观察者的人的精神产品;个人建构的现实也不完全是个人的产品,而深受其所处的语言系统影响,人们透过语言的过程建构个人的真实,个人的知识会驱使人们对自己的经历去建构、创造、支配及赋予意义。受上述思想的影响,后现代的心理治疗强调个人正向能力的思考和学习,扬弃病理模式的分析;强调系统模式的影响力,不以问题解决为目的,不设定个案对真实诠释的主观性及公平性,不将“真理”和“客观性”强加在个案的身上;鼓励个案从叙事(narrative)的过程发现自我的存在,审视所述故事是如何影响自己的生活方式,使个案改变对问题的看法,并赋予个案力量重新述说有正向意义的故事。SFBT认为个案的问题并非是独立的客观事实,而是通过与个案的交谈,在言谈间逐渐呈现出来,这个建构出来的互为主观的现实才是重要的。SFBT还受到催眠心理治疗大师米尔顿.埃里克森(Milton H. Erickson)和心智研究社(Mental Research Institute,简称MRI)系统观的影响。主要体现在两个方面:一方面,他们相信人本身已拥有解决问题的能力,当寻求协助时,往往为眼前的问题所困扰,在以往无效的方法里不断打转,因此要善用个案已有的潜能,并且加以发挥。另一方面,他们把治疗的焦点放在探讨问题不发生时的状况。如系统中有“黑”(问题发生的互动)、有“白”(问题不发生时的互动),MRI传统的作法是从黑的部份修改,但SFBT的作法却是从白的部分扩展,由于整个系统是固定平衡的,一旦白的部分扩大一些,黑的部分就减少一些;白的部分一点点增加,整个系统的改变就发生了。SFBT的产生也同心理咨询与治疗本身所存在的一些问题有关。首先是来自对心理咨询与治疗理论依附的迷思。其次,是来自对咨询与治疗效果的迷思。SFBT则是面对这些困境,试图摆脱心理学对西方主流文化单一依赖,探索出符合时代要求和实际需要的心理咨 询与治疗的理论与技术。 SFBT基本理念 SFBT的基本精神是:强调如何解决问题,而非发现问题原因;以正向的、朝向未来的、朝向目标的积极态度促使改变的发生。具体精神可以从以下几方面得以体现:

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

焦点解决短期心理治疗课程笔记(全)

焦点解决短期心理治疗课程笔记 焦点解决短期心理治疗（SFBT ）是一种心理治疗派别的转移，以“正 向为 焦点的思考”、“例外带来解决之道”、“改变永远在发生”等治疗信念， 以及目标架构、例外架构、假设解决架构和丰富的问句技术，使 SFBT 成 为后现代独特且盛行的心理治疗学派。 SFBT 的技术：第一节概述 焦点解决短期咨询的阶段： 1、建构解决的对话阶段，包括：目标架构、例外架构、假设解决架 构。 2、 休息阶段。 3、 正向回馈的阶段，包括：赞美、信息提供、家庭作业 技术列表： 开场时对会谈程序的介绍 咨询师需要向来访者说明会谈的程序 已有研究表明：来访者来咨询前，对咨询有着各种各样的预期。如 果真实 发生的咨询与来访者的预期一致，则对咨询结果有积极的影响；如 果不一致，则对咨询结果有消极的影响。因此，在正式开始咨询前，调整 来访者对咨询的预期 是十分必要的。 咨：我会先和你谈40分钟左右，内容是有关你的个人情况以及你想 要实 现的目标。40分钟后，我们会暂停几分钟，在这个时候，我会离开咨 询室一下，仔细思考你给我讲的事情，然后我会回来。再回来的时候，我 会告诉你我的一些想法，也会给你一些反馈和建议。 说明：如果有其他咨询师在桌面讲后观察与协助，要在此时向来访 者说明。 在向来访者说明时，要注意两点：一是为什么会有人观察，如： 是在观摩学习，还是在进行现场督导，还是在为咨询提供辅助；二是说明 这样做对来访者的好处是什么？如能够为来访者面对的问题提供另外的视 角，或者能够帮助咨询师更好的帮助来访者等。 目标架构一一1、正向引导 如果一位咨询师一开始就问：“你的问题是什么？” ，那么，在这个 提 问中，就会隐含如下假设： A 、 来访者有问题。 B 、 来访者必须把这个问题描述出来。 C 、 来访者无力解决自己的问题，咨询师是解决问题的专家。 这样问，隐含的假设是 A 、B ，这样来访者通常就会滔滔不绝的抱怨 他的 困扰、挫折与失败。这暗示着在咨询过程中，来访者谈他的问题本身， 比问题解决还要重要。另外，也暗示着 C o 目标架构一一2、考量来访者的类型 1、 游客型：因为其他人建议或带他来，才来做咨询的人。一一没有明 确的咨 询动机 2、 抱怨型：认为别人需要改变，而不是自己需要改变。 （老师、家 长） ――认为咨询师来教育或修正他人才是解决问题的唯一方法。 3、 消费型：能够描述情境，能形成及说出咨询的目标，并且能够对特 点的问题主动探索。愿意开始做一点不一样的，使情况好转的行动。 如何应对游客型来访者 当遇到一个游客型的来访者，应该站在他的一边，从他感兴趣的话题谈 起。游客型的来访者由于没有咨询动机，因此很难开始真正的咨询。有的咨询 师试图告诉来访者接受咨询的重要性，但是可能造成一方努力说服，另一方坚 持不需要的状况，这必定在双方间产生隔阂。 遇到游客型来访者时，咨询师可以： 1） 辨认出游客型来访者 2） 尽可能的尊重、亲和及同来访者 3） 永远站在来访者一边 4） 就来访者的语题开始引导 5） 给予许多的赞美与鼓励 6） 肯定来访者的到来 7 ）会谈后不留作业 注意：咨询师与游客型来访者关系的建立不可能是第一次见面就完成 ， 需要一个过程。 如何应对抱怨型来访者 抱怨型来访者一心认为只有别人改变，问题才能解决。他们哭泣、控诉, 看不 到自己本身的行动更可能有助于情况的改变。 作为咨询师，你要： 1） 了解来访者会抱怨，说明他对问题的解决抱有期待。 2） 肯定抱怨的细微观察。 3） 提供观察型或思考型的作业，引导来访者从负面的抱怨转向懂得欣 赏生活 中正向、值得肯定的部分。 注意： 第二节 开场与目标架构

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

焦点解决短期治疗(SFBT)-简介

焦点解决短期治疗(SFBT)-简介

焦点解决短期治疗(SFBT) 简介 一、SFBT 产生背景 焦点解决短期治疗( Solution -fo2 cused Brief Therapy SFBT) 是指以寻找解决问题的方法为核心的短程心理治疗技术。它是近二十年逐步发展成熟的心理治疗模式, 是在二十世纪八十年代由美国威斯康星州米华基(Milwaukee) 的短期家庭治疗中心(Brief Family Therapy Center) 的创办者Steve de Shazer 及其韩国裔夫人Inn Berg Kim 共同发展起来的。 传统心理治疗深受分析学派和行为学派的影响, 习惯把人的行为切割成许多部分再赋予一个新的意义, 心理治疗者期待从这样的过程中协助个案产生洞察或自我觉察, 进而能采取新的行为而获得“治疗。同时, 传统的心理治疗通常认为人的行为存在着“因--果”的直线关系, 只要找出一个人行为的病理因素, 并且让他们认知自己的病理, 人便有改善自我的可能。但是, 这种从旧经验中寻找自我存在的根据, 这种发现问题取向的治疗策略, 很难使个案有能力响应相对的、变动的环境, 从而不但使个案无法脱离自我的限制, 也使他们在现实环境中无法找到改善自己的行动能量。而后现代哲学思维的出现, 为这种发现问题取向的治疗策略的转变开辟了一条新的途径。后现代思维认为剔除或修正个人对自我歪曲的认知或调整个人的情绪经验并不能达到治疗的目的, 人必须经由自我的创造与环境的互动才能建构真实的主体经验。正如要回答建构主义所提出人的存在意义是如何被建构的?”这

个问题时, 人不能单纯地被视为环境中的被动反应者, 人要有能力把自己视为主动创造者, 从主体经验中超越内外自我的限制。这正是后现代社会的主体精神与价值。焦点解决短期治疗正是受到后现代思维影响而产生的一种新的治疗模式, 认为个案的问题并非是独立的客观事实, 而是通过与个案的交谈, 在言谈间逐渐呈现出来, 这个建构出来的互为主观的现实才是重要的。 此外, de Shazer 及Berg 等人创建的焦点解决短期治疗模式还受到催眠心理治疗大师Milton Erickson 及心智研究社(Mental Research I nstitute , 简称MRI) 系统观的影响, 主要体现在两个方面: 一方面, 他们相信人本身已拥有解决问题的能力, 当寻求协助时, 往往为眼前的问题所困扰, 在以往无效的方法里不断打转, 故此要善用个案已有的潜能, 并且加以发挥。另一方面, 他们把治疗的焦点放在探讨问题不发生时的状况。如系统中有黑”(问题发生的互动), 有白”(问题不发生时的互动) , MRI 传统的作法是从黑的部份修改, 但SFBT 的作法却是从白的部分扩展, 由于整个系统是固定平衡的, 一旦白的部分扩大一些, 黑的部分就减少一些; 白的部分增加一点点, 整个系统的改变就发生了。 再者, 随着西方心理治疗费用的上升, 以及心理治疗渐渐成为精神健康保险制度的范围之一, 治疗师们就力图寻求一种更短、更快速、有效地解决模式, 这也促成了焦点解决短期治疗模式在西方社会的普及化与广泛应用。 二、SFBT 基本理念

焦点解决短期治疗技术在社会工作实务中的应用(何凡)

焦点解决短期治疗技术在社会工作实务中的应用 摘要:焦点解决短期治疗，简称SFBT，是目前在心理咨询界广泛应用的心理治疗技术中的一种。近年来也得到了社会工作者的亲睐，从而成为社会工作实务方法中最常用的技术之一。本文意在通过对焦点解决短期治疗技术在社会工作实务中应用的介绍，以期能将此后现代的社会工作实务方法介绍给大众，让更多社会工作者了解学习，以便在开展社会工作时又多一门得心应手的利器。 关键词:焦点解决短期治疗；社会工作实务；社会工作者 焦点解决短期治疗，简称SFBT，是目前在心理咨询界广泛应用的心理治疗技术之一，最近十年来也得到社会工作界越来越多的重视。焦点解决短期治疗技术是20世纪80年代由Steve de Shazer和Insoo Kim Berg以及与他们一起工作的小组成员，在美国密尔沃斯短期家庭治疗中心发展出来的。SFBT发展至今不过30余年，但其已在社区矫治中心、学校、监狱、医院、公众服务等领域得到广泛的应用，也越来越受到使用者的喜爱与亲睐。 一、焦点解决短期治疗的基本理念 焦点解决短期治疗在社会工作实务应用中聚焦案主，相信案主是解决自己问题的专家，有能力做自我改变，建立健康积极的生活。它的很多理念与社会工作价值观相同，所以社会工作者学习、理解与应用起来也就更方便了。 1.以问题解决为中心 焦点解决短期治疗所关心的是案主的问题如何解决，它的观点认为并非事出都有因，案主问题的形成通常有一个较复杂的演变过程，与其耗时寻找原因，不如直指解决问题的方法。 2.相信案主是解决自身问题的专家 SFBT认为案主有能力解决自己的问题。在它的基本理念中，相信案主本身具备改变现状的正向资源，社会工作者与案主的关系仅仅是协助与合作的关系，社会工作者要做的是提供机会让案主去积极发现自身资源与改变的线索，以帮助促进问题的解决。 3．问题本身也具有正向功能

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决

策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

焦点解决短期治疗SFBT简介

. 简介焦点解决短期治疗(SFBT) 一、SFBT 产生背景 焦点解决短期治疗( Solution -fo2 cused Brief Therapy SFBT) 是指以寻 找解决问题的方法为核心的短程心理治疗技术。它是近二十年逐步发展成熟的心理治疗模式, 是在二十世纪八十年代由美国威斯康星州 米华基(Milwaukee) 的短期家庭治疗中心(Brief Family Therapy Center) 的创办者Steve de Shazer 及其韩国裔夫人Inn Berg Kim 共同发展起 来的。 传统心理治疗深受分析学派和行为学派的影响, 习惯把人的行为切 割成许多部分再赋予一个新的意义, 心理治疗者期待从这样的过程 中协助个案产生洞察或自我觉察, 进而能采取新的行为而获得“治疗。同时, 传统的心理治疗通常认为人的行为存在着“因--果”的直线关系, 只要找出一个人行为的病理因素, 并且让他们认知自己的病理, 人便有改善自我的可能。但是, 这种从旧经验中寻找自我存在的根据, 这种发现问题取向的治疗策略, 很难使个案有能力响应相对的、变动的环境, 从而不但使个案无法脱离自我的限制, 也使他们在现实环境中无法找到改善自己的行动能量。而后现代哲学思维的出现, 为这种发现问题取向的治疗策略的转变开辟了一条新的途径。后现代思维认为剔除或修正个人对自我歪曲的认知或调整个人的情绪经验并不能 达到治疗的目的, 人必须经由自我的创造与环境的互动才能建构真

实的主体经验。正如要回答建构主义所提出人的存在意义是如何被建构的?”这个问题时, 人不能单纯地被视为环境中的被动反应者, 人要有能力把自己视为主动创造者, 从主体经验中超越内外自我的限制。这正是后现代. . 焦点解决短期治疗正是受到后现代思维影响而产生社会的主体精神 与价值。而是通过认为个案的问题并非是独立的客观事实, 的一种新的治疗模式, 这个建构出来的互为主观的现实, 与个案的交谈, 在言谈间逐渐呈现出来才是重要的。等人创建的焦点解决短期治疗模式还受到催Berg 此外, de Shazer 及(Mental Research Instit及心智研究社眠心理治疗大师Milton Erickson 他们相信, : 一方面简称MRI) 系统观的影响, 主要体现在两个方面ute , ,往往为眼前的问题所困扰当寻求协助时, 人本身已拥有解决问题的能力, 并且加以发故此要善用个案已有的潜能, 在以往无效的方法里不断打转, 他们把治疗的焦点放在探讨问题不发生时的状况。如系统中挥。另一方面, 传统的问题不发生时的互动) , MRI ), 有白”(有黑”(问题发生的互

大数据架构与关键技术

4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行