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。
考虑到大数据的异质性，可扩展性，实时性，复杂性和保密性，我们将有效地通过在不同层面分析，建模，可视化和预测，进而“开采”数据集，从而揭示其内在的性能以及完善决策。
1.2、大数据的定义和特点
大数据是一个抽象的概念。除了大量的数据，它也有一些其他的功能，这决定本身和“海量数据”或之间的差异“很大的数据。”目前，虽然大的数据的重要性已经成为共识，人们仍然对它的定义有不同意见。一般情况下，大数据是指不能由传统IT和软件/硬件工具在允许的时间内处理察觉，获取，管理的数据集。因为不同的关注点，科技企业，研究学者，数据分析，技术从业人员对大数据有不同的定义。以下定义可以帮助我们有一个在更好地理解大数据在社会，经济里的技术内涵。
2010年，Apache Hadoop将大数据定义为“大数据是指不能由传统IT和软件/硬件工具在允许的时间内处理察觉，获取，管理的数据集。”在这一定义的基础上，在2011年5月，麦肯锡公司，一个全球咨询机构宣布大数据作为下一个前沿创新，竞争和生产力。大数据系也可指可能用经典数据库软件无法获得、存储、管理的数据集，这个定义包括两个含义：一是数据集“卷符合大数据的标准正在发生变化，可随着时间的推移或技术的进步;其次，数据集“卷顺应大标准
在不同的应用数据彼此不同。在目前，大数据一般为几个TB到几PB [10]。从麦肯锡公司的定义，可以看出，一个数据集的体积不是唯一标准大数据。日益增长的数据规模不能由传统的处理，并对其管理数据库技术是接下来的两个关键特性。
事实上，早在2001年，META的分析师（现Gartner公司）道格·莱尼通过3VS 模型将大数据定义为挑战和机遇。即，增加的数据数量，速度和品种，在研究报告中[12]，尽管这种最初不是用模型来定义大数据，未来十年里，Gartner等多家企业，其中包括IBM [13]和微软的[14]研究部门仍然采用的是“3VS”模型来描述大数据。在“3VS”的模式中，数据卷是指，与人民群众的产生和收集数据，数据规模越来越大;速度意味着大数据的时效性，具体而言，数据采集和分析等必须迅速和及时进行的从而为最大限度地利用大数据的商业价值;各种指示各种类型的数据，其中包括半结构化和非结构化数据，例如音频，视频，网页，和文字，以及传统的结构化数据。
然而，其他人有不同的意见，包括IDC，一个在大数据和研究领域最有影响力的领导人之一。2011年，IDC的报告定义大数据为“大数据技术描述了新一代的技术和架构，旨在在经济上提取捕捉，发现，和/或分析非常大量的各种数据的“[1]根据这个定义，大数据的特点可以概括为4 Vs时，即体积（大体积），
品种（各种形式），速度（快速生成），和价值（巨大的价值，但很低密度）。如图2，这类4Vs定义被广泛认可它强调大数据，即意义和必要性，探索隐藏的巨大价值。这个定义说明在大数据中最关键的问题，是如何在一个巨大的规模，各类型和快速生成的数据集中发现价值。至于周帕瑞克，Facebook的副总监工程师说，“如果你不利用所收集的数据，你只能拥有的数据不是大数据，“。[11] 此外，NIST的定义大数据“大数据应其中，平均数据的数据量，采集速度，或数据表示限制使用传统的能力关系的方法来进行有效的分析或数据这可能有重要的水平缩放技术“，其重点是技术得到有效处理大数据方面。它表明，有效的
方法或技术需要开发并用于分析和处理大数据，已经有来自大量讨论。工业界和学术界对大数据[16，17]的定义。除了制定一个适当的定义，大数据如何研究还应该着眼于如何提取它的价值，使用数据，以及如何将“一堆数据”变成“大数据。”
图2、大数据的4Vs模型
1.3大数据的价值
麦肯锡公司观察到大数据创造价值观对美国医疗保健的深入研究后，欧盟公共部门管理，美国零售业、全球制造，和全球个人位置数据。通过对代表全球经济的五大核心产业的研究，麦肯锡的报告指出，大数据可以充分发挥经济职能，我证明了企业和公共部门的生产力和竞争力，为消费者创造了巨大的利益。在[ 10 ]，麦肯锡总结大数据可以创造的价值：如果大数据C将创造性和有效利用来提高效率和质量，美国的医疗行业通过获得的数据可能会超过300美元亿美元的潜在价值，从而减少花费引言美国医疗8%以上；零售商充分利用大数据可以提高超过60%的利润；也可以利用大数据来提高政府的效率，歌剧在欧洲，这样的发达经济体可以节省超过100欧元亿美元（不包括减少欺诈、错误和税收差异影响）。
麦肯锡的报告被视为前瞻性和预测性，而下面的事实可以验证大数据值。2009流感大流行期间，谷歌获得及时的信息，通过分析化大数据，甚至提供比由疾病预防中心提供更多有价值的信息。几乎所有国家所需的医院通知机构，如疾病预防中心流感病例的新类型。然而，患者通常没有立即看医生的时候，感染。同时也花了一些时间从医院到疾病预防的信息中心和疾病预防中心分析总结等信息。因此，当公众意识到新流感的大流行，这种疾病可能已经一到两周的时间，一个滞后的性质。谷歌发现，在流感的传播，作品经常寻求在其搜索引擎将不同于那
些普通的钛MES和参赛作品的使用频率相关的流感传播的时间和地点。谷歌发现45的搜索条目组密切相关的疫情流感和将它们在具体的数学模型来预测流感的传播，甚至预测流感传播的地方。相关研究成果已发表的他在自然[ 18 ]。2008，微软收购了Farecast，美国科技公司Farecast的机票预测系统，预测趋势和上升/下降的机票价格范围。该系统已被纳入微软的必应搜索引擎。到2012时，该系统已节省近50美元每名乘客的门票，与预测精度高达75%。
目前，数据已成为重要的生产因素，可能是与物质资产和人力资本。多媒体、社交媒体、物联网是发展，企业将收集没有更多的信息，领先
指数增长的数据量。大数据将有一个巨大的和不断增加的潜力，为企业和消费者创造价值。
1.4大数据的发展
在上世纪70年代末，出现“数据库机器”的概念，是一种专门用于存储和分析数据的技术。随着数据量的增加，存储和处理能力单一主机系统的一个不充分。在上世纪80年代，人们提出了“无共享，“并行数据库系统，以满足日益增长的数据量需求[ 19 ]。分享没有系统的架构是基于集群的使用，每个机器都有自己的处理器，存储和磁盘。Teradata系统是第一个成功的商业并行数据库系统。苏最近的数据库变得非常流行。1986年6月2日，一个具有里程碑意义的事件发生时，Teradata交付第一并行数据库系统的存储容量1TB凯马特帮助大通用电气规模在北美国的零售公司，以扩大其数据仓库[ 20 ]。在20世纪90年代末，并行数据库的优势在数据库领域得到了广泛的认可。
然而，许多大数据的挑战出现了。随着互联网服务的发展，索引和查询内容的迅速增长。因此，搜索引擎公司不得不面对的挑战处理这些大数据。谷歌创造了GFS [ 21 ]和[ 22 ]编程模型MapReduce处理所带来的数据管理和分析在互联网规模的挑战。此外，内容由用户生成，传感器，和其他无处不在的数据源也要压倒性的数据流，这需要一个根本性的变化，在计算架构和大型数据库加工机理。在一月2007，吉姆灰色，数据库软件的先驱，这种转变称为“第四范式”[ 23 ]。他还认为，应对这种范式的唯一途径是开发新一代的计算工具来管理，可视化和分析质量我的数据。2011年六月，另一个具有里程碑意义的事件发生；EMC / IDC 发表题为从混沌[ 1 ]提取价值的研究报告，其中介绍的概念和对F大数据潜力第一次。本研究报告引发了业界和学术界对大数据的极大兴趣。
在过去的几年中，几乎所有的大公司，包括EMC、Oracle、IBM、微软、谷歌、AMA ZON，和Facebook等已经开始了他们的大数据项目。以IBM为例，自2005，IBM已经投资16美元亿30收购大数据相关。在学术界，大数据也在聚光灯下。在2008，自然发表了一个大数据的特殊问题。2011、科学性在大数据的“数据处理”的关键技术，推出了一个特殊的问题。2012、欧洲信息学与数学研究协会（会）新闻出版大型特刊数据。在2012年初，一份题为“大数据”的大冲击在瑞士达沃斯论坛上发表，宣布大数据已经成为一种新的经济资产，就像货币一样或黄金。一个国际研究机构Gartner，发出炒作周期从2012到2013，其中大数据计算、社会分析、存储数据分析等48个新兴技术值得最关注。
许多国家的政府，如美国也非常重视大数据。月2012日，奥巴马政府宣布了2亿美元的投资，推出“大数据研究和去发展计划，“这是一次重大科技发展计划1993“信息高速公路”的倡议后。七月2012，“轰轰烈烈的日本通信技术”项目发出由日本内政部和交通部表示，大数据的发展应该是一个国家战略和应用技术应该是重点。在七月2012，联合国有限的国家发行的大数据的发展报告，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护他们的人。
1.5大数据的挑战
急剧增长的海量数据在大数据时代，对数据的采集、存储的巨大挑战，管理和分析。传统的数据管理和分析系统的基础上关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，这样的关系数据库管理系统只适用于结构化数据，半结构化或非结构化的数据比其他。此外，越来越多地利用关系数据库管理系统越来越贵的硬件。这是明显地，传统的关系数据库管理系统无法处理大数据量大、异质性大。研究界提出了一些解决方案，从不同的视角。例如，云计算是用来满足对胸骨的要求对于大数据，例如，成本效率，弹性结构，平滑升级/降级。对于大规模无序数据集、分布式文件系统的永久存储和管理解决方案的[ 24 ] [ 25 ]和NoSQL数据库都是不错的选择。这样的程序明框架，在处理集群的任务，特别是对网页排名取得了很大的成功。各种大数据应用可以基于这些创新技术或平台开发。此外，它是不平凡的部署大数据分析系统。
一些文献[ 26，28 ]讨论大数据应用程序开发中的障碍。面临的主要挑战如下：–数据表示：许多数据集具有异质性的类型、结构、语义、组织、粒度一定的水平，和可访问性。数据表示的目的是使数据更有意义计算机分析与用户解释。然而，不适当的数据表示将减少原始数据的价值甚至可能阻碍有效的数据分析。高效数据表示应反映数据结构、类和类型，以及集成技术，以便在不同的数据集上进行高效的操作。
–冗余以及数据压缩：总的来说，有一个高水平的冗余数据。减少冗余和数据压缩是有效的降低企业的间接成本对这些数据的潜在价值不受影响的前提下IRE系统。例如，大多数数据所产生的传感器网络是高度冗余的，可过滤和压缩在奥德震级的。
–数据生命周期管理：与相对缓慢的进步存储系统相比，无处不在的传感和计算在数据速率和规模产生了前所未有的。我们面临有很多紧迫的挑战，其中之一是目前的存储系统不能支持这样的海量数据。一般而言，隐藏在大数据的值依赖于数据的新鲜度。因此，E、数据重要性原理来分析价值相关应决定哪些数据将存储的数据将被丢弃。
——分析机理：大数据分析系统在有限时间内处理大量的数据。然而，传统的关系数据库管理系统，严格的设计与缺乏可扩展性和可扩展性，不能满足性能要求。非关系数据库在非结构化数据处理中显示出其独特的优势。
开始成为主流的大数据分析。即便如此，仍有非关系型数据库的性能问题和一些特定的应用。我们会找到一个妥协的关系型数据库和非关系型数据库之间的解。例如，一些企业利用混合数据库体系结构，集成了数据库类型（例如，Facebook 的优势和淘宝。在内存数据库和基于近似分析的样本数据的基础上，需要进行更多的研究。
数据机密性：目前大多数大数据服务供应商或业主不能有效地维护和分析这些庞大的数据集，因为他们的能力有限。他们必须依靠专业onals或工具来分析这些数据，从而增加了潜在的安全风险。例如，事务性数据集一般包括一组完整的操作数据来驱动关键业务流程专家。这些数据包含了最低的粒度和一些敏感信息，如信用卡号码。因此，大数据的分析，可以提供给三分之一方处理采取适当的预防措施来保护这些敏感数据，以确保其安全。
能源管理：主要框架计算系统的能源消耗，从经济和环境角度都受到了很大的关
注。随着数据量和分析需求的增长而且，处理，存储，和大数据的传输会消耗更多的电能。因此，系统级的功耗控制和管理机制应该是电子建立大数据的可扩展性和可访问性，保证了。
–的可扩充性和可扩展性：大数据分析系统必须支持当前和未来的数据集。解析算法必须能够处理日益扩大和更为复杂的Datasets。
–合作：大数据分析是一个跨学科的研究，这需要不同领域的专家合作，收获大数据的潜力。一个全面的大数据网络结构结构必须建立有助于各种领域的科学家和工程师访问不同类型的数据，充分利用他们的专业知识，以配合完成分析的目的专家。
2、相关技术
为了深入理解大数据，这一秒，将介绍一些基本的技术，是密切相关的大数据，包括云计算，物联网，数据中心，和Hadoop。
2.1、云计算与大数据的关系
云计算与大数据有着密切的关系。云计算的关键组成部分如图3所示。大数据是计算密集型操作的对象和应力的存储电容“云系统。云计算的主要目的是在集中管理利用巨大的计算和存储资源，从而提供大数据应用的细粒度的计算t-ing能力。云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案。另一方面，大数据的出现也加速了云的发展计算。基于云计算的分布式存储技术能够有效的人年龄大的数据；通过云计算的并行计算能力的美德可以提高ACQ效率大数据的采集和分析。
尽管有很多重叠的技术在云计算和大数据，他们在如下两方面的不同。首先，概念在一定程度上是不同的。云计算入门ansforms IT体系结构而影响商业决策的大数据。然而，大数据依赖于云计算作为基础设施的顺利运作。
其次，大数据和云计算有不同的目标客户。云计算是一种技术和产品向首席信息官（CIO）作为一种先进的IT解决方案。大数据是一个产品针对首席执行官（CEO）重点业务。由于决策者可以直接感受到来自市场竞争的压力，他们必须打败商的反对在竞争更加激烈的方式。随着大数据和云计算的发展，这两种技术都是肯定和越来越纠缠对方。云计算，其职能类似于为t计算机和操作系统的软管，提供系统级资源；大数据在云计算支持的上层提供的功能类似于数据库和高效的数据处理能力。电磁兼容的总裁基辛格表示，美联社大数据的应用必须基于云计算。大数据的演变是由快速增长的应用需求和云计算从虚拟化技术发展。因此，云计算不仅提供了计算对大数据的处理，也是一种服务模式。在一定程度上，云计算的进步也促进了大数据的发展，两者相辅相成。
图3 云计算的关键组成部分
2.2物联网与大数据的关系
在物联网的范例中，大量的网络传感器被嵌入到不同的设备和机器中，在现实世界中。这样的传感器部署在不同的领域可能会收集各种类型的ATA，如环境数据、地理数据、天文数据、物流数据。移动设备、交通设施、公用设施、家用电器都是数据采集在物联网方面的设备，如图4所示。
通过物联网大数据具有不同的特点，与一般的大数据相比，由于数据收集的不同类型，其中最典型的特征包括他均质、品种、非结构化特征，噪声和冗余度高。虽然目前物联网数据不占主导地位的大数据，由2030，数量传感器将达到一兆，然后物联网数据将是大数据的最重要的一部分，根据前投。来自英特尔的一份报告指出，大数据在物联网有三大壮举符合大数据模式的特性：
（一）丰富的终端产生大量的数据；（二）物联网所产生的数据通常是半结构化或非结构化的；（三）物联网的数据是有用的，只有当它被分析。
目前，物联网的数据处理能力已经收集到的数据背后，是加速大数据技术的发展推动了我介绍迫在眉睫加班。物联网的许多运营商实现大数据由于物联网的成功是依赖于大数据和云计算的有效整合的重要性。物联网的广泛部署将也带来许多城市进入大数据时代。
有一个令人信服的需要采取大数据的物联网应用，而大数据的发展已经落后于。它已被广泛认可，这两种技术是相互依赖的凹痕应共同开发：一方面，物联网的广泛部署驱动在数量和范畴数据的高增长，从而提供了机会，为应用大数据的发展；另一方面，大数据技术在物联网中的应用也加快了物联网的研究进展和业务模式。
图4物联网数据采集设备的说明
2.3数据中心
在大数据模式，数据中心不仅是一个数据集中存储平台，同时也承担更多的责任，如获取数据、管理数据、组织数据，一利用数据值和函数。数据中心主要关注“数据”而非“中心”。它有大量数据、组织和人的年龄数据根据其核心目的和发展新台币的路径，这比拥有一个好的网站和资源更有价值。大数据的出现带来了良好的发展机遇和巨大挑战的数据中心。大数据是一个新兴数据中心的爆炸式增长，促进了基础设施和相关软件的爆炸性增长。物理数据中心网络是支持大数据的核心，但目前，是最迫切需要的关键基础设施[ 29 ]。
大数据需要数据中心提供强大的后台支持。大数据技术具有非绅士的要求对存储容量和处理能力，以及网络传输容量。企业必须把数据中心的发展纳入考虑，以提高在有限的价格/性能比下快速、有效地处理大数据的能力。这个数据中心应为基础设施提供大量的节点，建立一个高速的内部网络，有效的散热，有效的备份数据。只有当一个高能源效率耳鼻喉、稳定、安全、可扩展，和冗余的数据中心建设，大数据应用的正常运行，可以保证。
大数据应用的增长加速了数据中心的革命和创新。许多大数据应用具有独特的体系结构和直接促进发展数据中心的存储、网络和计算技术的应用。随着结构化和非结构化数据量的持续增长，以及各种来源的分析数据，数据处理和计算能力的数据中心，将大大提高。此外，随着数据中心规模的不断扩大，如何对数据中心进行研究也成为一个重要的课题降低数据中心发展的运营成本。
–大数据赋予更多的功能到数据中心。在大数据模式，数据中心不仅要关注硬件
设施也加强软能力，即能力大数据的获取、处理、组织、分析和应用。数据中心
基于大数据和云计算平台与应用
基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数
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
云计算和大数据基础知识12296
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
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：
大数据与云计算研究报告
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摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘
引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，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。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发
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
云计算大数据中心项目可行性研究报告(案例分析)
https://www.sodocs.net/doc/282935204.html, 云计算大数据中心项目可行性研究报告（用途:发改委甲级资质、立项、审批、备案、申请资金、节能评估等） 版权归属：中国项目工程咨询网 https://www.sodocs.net/doc/282935204.html, 编制工程师：范兆文
https://www.sodocs.net/doc/282935204.html,/ 【微信公众号】：中国项目工程咨询网或 xmkxxbg 《项目可行性研究报告》简称可研，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。 项目可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》主要是通过对云计算大数据中心项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对云计算大数据中心项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该云计算大数据中心项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为云计算大数据中心项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》是确定建设云计算大数据中心项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建云计算大数据中心项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投资管理中，可行性研究是指对拟建云计算大数据中心项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。 北京国宇祥国际经济信息咨询有限公司是一家专业编写可行性研究报告的投资咨询公司，我们拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格、我单位编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而享有盛誉，已经累计完成6000多个项目可行性
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
CY大数据云计算中心项目技术方案
CY大数据云计算中心项目技术方案 1.项目概述 1.1.项目背景 随着互联网+的被提出和云计算产业的不断发展，以及各行业信息化建设的推动，随之相关的业务数量呈爆发式增长。现有的IT基础设施越来越不能满足IT运维人员和用户的需要，一方面物理服务器的数量随着用户的需求持续增加，另一方面大量低利用率的设备占据着数据中心宝贵的机柜空间，造成了资源浪费。同时各省市各级单位大量重复建设数据中心，虽然目前基本实现的数据的互联互通，但是在整体范围内并没有实现资源整合和统一调度，无法实现资源的合理利用。 云计算和虚拟化技术的引入，将高效解决当前面临的一系列问题。云计算(cloud computing)改变了传统的IT基础设施交付和使用模式，通过虚拟化和云计算技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟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。 云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的信息化平台有着重要的意义，并且将有助于解决上述问题。各个政府单位和企业也迫切需要通过实施虚拟化和云计算技术打造行业内私有云，提高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复投资，同时降低运营成本。可以说，目前行业私有云平台的建设对于信息化的发展影响重要而深远。 1.2.建设目标 1）建设一个基于云计算技术的IaaS平台，提供虚拟机服务，将原来部署到物理机上的业务迁移部署到虚拟机上，并整合多个业务系统 2）通过基础架构云平台，打通底层资源池，将单位或者企业内部的所有的硬件资源、虚拟资源、应用资源进行互通和整合，实现对所有基础架构资源（可包括下级单位或分公司）的统一管理、弹性分配和调度。 3）实现统一的自助式资源服务门户。 4）采用高可用、安全、稳定的虚拟化底层架构；采用成熟先进的理念、技
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
云计算研究现状文献综述及外文文献
本文档包括该专题的：外文文献、文献综述 文献标题：An exploratory study on factors affecting the adoption of cloud computing by information professionals 作者：Aharony, Noa 期刊：The Electronic Library, 33(2), 308-328. 年份：2015 一、外文文献 An exploratory study on factors affecting the adoption of cloud computing by information professionals (影响云计算采用与否的一个探索性研究) Aharony, Noa Purpose - The purpose of this study explores what factors may influence information professionals to adopt new technologies, such as cloud computing in their organizations. The objectives of this study are as follows: to what extent does the technology acceptance model (TAM) explain information professionals intentions towards cloud computing, and to what extent do personal characteristics, such as cognitive appraisal and openness to experience, explain information professionals intentions to use cloud computing. Design/methodology/approach - The research was conducted in Israel during the second semester of the 2013 academic year and encompassed two groups of information professionals: librarians and information specialists. Researchers used seven questionnaires to gather the following data: personal details, computer competence, attitudes to cloud computing, behavioral intention, openness to experience, cognitive appraisal and self-efficacy. Findings - The current study found that the behavioral intention to use cloud computing was impacted by several of the TAM variables, personal characteristics and computer competence. Originality/value - The study expands the scope of research about the TAM by applying it to information professionals and cloud computing and highlights the importance of individual traits, such as cognitive appraisal, personal innovativeness, openness to experience and computer competence when considering technology acceptance. Further, the current study proposes that if directors of information organizations assume that novel technologies may improve their organizations' functioning, they should be familiar with both the TAM and the issue of individual differences. These factors may help them choose the most appropriate workers. Keywords: Keywords Cloud computing, TAM, Cognitive appraisal, Information professionals, Openness to experience Introduction One of the innovations that information technology (IT) has recently presented is the
云计算和大数据中心项目可行性研究报告申请报告编写范文
云计算和大数据中心项目可行性研究报告 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)
大数据时代 文献综述
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。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应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早