大数据解决方案
基于大数据的能力开放平台解决方案精编版
基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案
大数据实训室建设项目 解决方案 目录
1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28)
5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年9 月5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，实现数据共享，这对于行业发展至关重要。
数据中心双机备份系统解决方案
数据中心双机备份系统解决方案 [导读]与数据库联系密切的共享内存和异步 I/O 专门进行了调整，在此平台之上建立数据库的应用可以得到超乎寻常的性能。 应用摘要 对于企业用户来说，多种服务都是建立在数据库基础之上的，大型www 服务器和邮件服务器都必须通过与数据库的连接来提供更强大的服务，也便于提供高级信息内容管理解决方案，利于实现最有效的信息存储、管理和分享。通过使用数据库可以集中地存储、管理和使用信息内容、把数据整合到几个服务器上以便于及时地发布，同时也可以减少信息技术费用，减低复杂性。选择一个好的操作系统平台和数据库平台是ISP/ICP 能够提供高质量服务的关键。 应用领域 通用 方案内容 基于 Turbolinux 的TurboHA 双机容错解决方案： Turbolinux TDS Server 是面向建立数据库应用而开发的高性能网络操作系统平台，其设计的目标是提供一个高性能、高稳定性的操作系统平台，系统针对数据库平台进行了全面的优化，对核心系统进行了专门的定制开发，所有核心参数的设置都是基于运行数据库系统而进行考虑，使其与Turbolinux Server 6.0 无缝的连接在一起，充分发挥其优越的性能。 与数据库联系密切的共享内存和异步 I/O 专门进行了调整，在此平台之上建立数据库的应用可以得到超乎寻常的性能。TDS 全面捆绑了 Oracle 的数据库产品 Oracle 8i ，使数据库的安装不再成为困难，用户可以在进行操作系统安装时就可以同时进行数据库的安装，用户只需选择是否安装数据库就可以完成复杂的数据库安装工作，减少现场工程师的技术支持费用。整个操作系统和数据库捆绑在一起的费用非常低，而高性能的配置能提升整个系统的性能。 TurboHA 通过装在两个服务器中的双机热备份系统软件，使系统具有在线容错的能力，即当处于工作状态的服务器无法正常工作时，通过双机系统容错软件，使处于守候监护状态的另一台服务器迅速接管不正常服务器上的业务程序及数据资料，使得网络用户的业务交易正常运行，保证交易数据的完整一致性及交易业务的高可靠性。 TurboHA 采用容错软件与磁盘阵列结合的解决方案，达到监控所有的软硬件的资源操作，并且具有自动处理一些错误的功能。 TurboHA 能够管理两台Linux 服务器，并提供两种工作模式。 TurboHA 采用的双服务器采用TCP/IP 网络协议和用户连接。双机后台对于客户─服务器网络用户透明。 TurboHA 提供一个逻辑的IP Address，任一用户上网只需要用到这一地址;当后台有一台服务器出现故障时，另外一台服务器会自动将其网卡的 IP Address 替换为170.200.80.99; 这样，用户一端的网络不会因为一台服务器出现故障而断掉。对于数据库，当有一台服务器出现故障时，另外一台服务器会自动接管数据库engine ;同时激活数据库和应用程序，便用户数据库可以继续操作，对用户而言不受影响。 TurboHA 内部含有SCSI 侦测心跳及网络侦测心跳两条通讯线路，可靠安全。监控的对象资源包括数据库运行状态、应用程序。当系统确认需要切换时，TurboHA 在尽可能短的时间内完成安全切换，并对其切换过程提供动态监测、显示，同时为用户提出排除故障的操作提示。
某大型企业大数据平台整体解决方案
某大型企业数据平台整体解决方案
目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)
2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)
3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)
基于大数据的能力开放平台解决实施方案
基于大数据的能力开放平台解决方案
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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
(电力行业)大型电力企业数据中心解决方案
大型电力企业存储与备份系统 综合解决方案
1.建立综合存储与备份系统的重要性 随着发电企业的各IT子系统（如SIS系统、生产管理系统、OA 等）的逐步建设与完善，各种子系统内的数据也越来越多，但它们基本上是保存在各单位的相应子系统内，这些数据既没有实现纵向的大集中，也很少实现横向的联合；这并不是说数据没必要集中，而是很多单位还没有意识到数据集中的重要性，所以，在刚开始时，对全厂的数据存储与备份，就要做好高性价比的科学规划。 企业为指导和监督企业的生产与经营，保证本单位的生产经营活动的高效运行，就有必要对各部门、各系统的数据，进行数据集中备份，一方面方便对企业数据的管理和监督，同时也便于综合分析各种数据，成为辅助分析和决策的重要信息来源，科学指导生产与经营活动，提高本单位的经济效益；还有，各种天灾和突发性事件偶有发生，为保证各系统的重要数据不丢失，也要求对本单位的各种重要数据进行存储和备份，形成各单位的灾备中心。
2.UISS的数据存储与备份系统的解决方案 UISS作为存储与备份的专业厂商，根据发电企业的特点和需求，有针对性为大型发电企业，提供扩展灵活，安全可靠，性价比高的存储与备份系统的解决方案。 基于IP的网络环境，为发电企业实现IP SAN的存储，实现D TO D TO T的多级备份，可实现LAN FREE和SERVER FREE的多点同步备份，还可扩展为本地冗灾系统或远程冗灾系统。 整个系统的网络拓扑图如下： iSCSI设备 SIS Server iSCSI设备 Ethernet Switch MIS Server 备份盘阵 （可线性扩充） 一体化备份服务器 OA Server 存储盘阵 SCSI/SATA
数据中心机房动力设备与环境集中监控系统解决方案
数据中心机房动力设备及环境集中监控系统解决方案
第一章项目概述 一、工程概述 本次数据中心机房改造项目主要建设内容有：机房装修、机房供配电系统（包括机房内的主设备用电、辅助设备用电）、机房UPS电源及蓄电池系统、机房综合布线及机柜系统、机房监控系统（视频监控、场地环境监控系统和机房消防报警及灭火系统等几部分）。 二、设计依据 本设计依据： 1、以下规范和标准。 GB /T2887-2000《计算站场地技术要求》 GB 9361-88《计算站场地安全要求》 GB 50174-93《电子计算机机房设计规范》 GB6650-86《计算机机房活动地板技术条件》 ST/T30003-93《电子计算机机房工程施工及验收规范》 GB 1838-93《室内装饰工程质量规定》 ITU.TS.K20：1990《电信交换设备耐过电压和过电流能力》 ITU.TS.K21：1998《用户终端耐过电压和过电流能力》 GB 50150-91《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》 GB 50236-98《现场设备、工业管道焊接工程施工及验收规范》 JGJ 73-91《建筑装饰工程施工及验收规范》 GB 50243-97《通风与空调工程施工及验收规范》
GB 50054-95《低压配电设计规范》 三、设计原则 根据数据中心的现状，此次所做的设计必须满足当前单位的各项业务应用需求，尤其是作为行业专业应用，同时又面向未来快速增长的发展需求，因此应是高质量的、灵活的、开放的。设计时考虑避免下列外界因素：电磁场、易燃物、易燃性气体、磁场、爆炸物品、电力杂波、潮气、灰尘等影响。 ?实用性和先进性 采用先进成熟的技术和设备，尽可能采用先进的技术、设备和材料，以适应高速的数据与需要，使整个系统在一段时期内保证技术的先进性，并具有良好的发展潜力，以适应未来业务的发展和技术升级的需要。 ?安全可靠性 为保证各项业务应用，网络必须具有高可靠性，决不能出现单点故障。要对机房布局、结构设计、设备选型、日常维护等各个方面进行高可靠性的设计和建设。在关键设备采用硬件备份、冗余等可靠性技术的基础上，采用相关的软件技术提供较强的管理机制控制手段和事故监控与安全保密等技术措施提高电脑机房的安全可靠性。 ?灵活性与可扩展性 数据中心机房必须具有良好的灵活性与可扩展性，能够根据机房业务不断深入发展的需要，扩大设备容量和提高用户数量和质量的功能。应具备支持多种网络传输，多种物理接口的能力，提供技术升级设备更新的灵活性。 ?标准化 数据中心机房系统整体设计，要基于国际标准和国家颁布的有关标准，包括各种建筑、机房设计标准，电力电气保障标准以及计算机局域网、广域网标准，坚持统一
(完整word版)农村大数据平台解决方案
农村大数据平台解决方案
时间：2018年9月
1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)
农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1
多数据中心解决方案
多数据中心解决方案
Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在200W QPS/s，其中写请求约10W QPS/S，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR(Disaster Recovery)问题；二是提升访问性能，每个数据中心可以读取当前数据中心的数据，无需跨机房读数据。在这样的需求下，XPipe应运而生。 从实现的角度来说，XPipe主要需要解决三个方面的问题，一是数据复制，同时在复制的过程中保证数据的一致性；二是高可用，xpipe本身的高可用和Redis系统的高可用；三是如何在机房异常时，进行DR 切换。 下文将会从这三个方面对问题进行详细阐述。最后，将会对测试结果和系统在生产环境运行情况进行说明。为了方便描述，后面的行文中用DC代表数据中心(Data Center)。 1. 数据复制问题 多数据中心首先要解决的是数据复制问题，即数据如何从一个DC传输到另外一个DC，通常有如下方案：客户端双写 从客户端的角度来解决问题，单个客户端双写两个DC的服务器。初看没有什么问题。但是深入看下去，如果写入一个IDC成功，另外一个IDC失败，那数据可能会不一致，为了保证一致，可能需要先写入一个队列，然后再将队列的数据发送到两个IDC。如果队列是本地队列，那当前服务器挂掉，数据可能会丢失；如果队列是远程队列，又给整体的方案带来了很大的复杂度。 目前的应用一般都是集群部署，会有多个客户端同时操作。在多个客户端的前提下，又带来了新的问题。比如两个客户端ClientA和ClientB:
运营商整体解决方案
运营商整体解决方案 1 运营商网络现状简述 一个典型的运营商的网络拓扑结构大致由3部分组成： 网络连接部分 网络安全部分 网络应用部分 DHCP服务 DNS 认证计费短信网关 在运营商网络中存在很多网络设计上的缺陷， 1.1网络安全防护存在的缺陷 网络安全设备的单点失效性： 单一的网络安全设备存在单点失效性，例如：图中的防火墙和防病毒设备一旦出现问题， 将造成整个网络的瘫痪； 网络安全设备性能的瓶颈： 网络安全设备由于要对进出网络的数据包进行安全性检查，与网络路由器和网络交换机 相比，性能通常会降低很多，例如防病毒设备的网络吞吐量通常只有3- 10Mbps。因此网络 中的安全设备通常都是制约网络传输速度的瓶颈点。 安全体系架构存在漏洞： 防火墙可以基于网络中的 TCP、UDP端口对网络流量进行访问控制，并且可以对基于 状态的协议进行协议状态检查，因此防火墙通常是在网络第四层上对用户的网络进行保护。但是防火墙无法对基于网络七层中的网络攻击进行防护例如： ?蠕虫入侵 ?病毒入侵。 ?后门攻击。 IDS可以对网络中的数据包进行深入的分析，可以检查到资料包中第 7层的信息，它具
备随时对可疑流量进行检查和识别的能力。但是IDS最大的问题是IDS并不能阻止攻击的 入侵，仅仅能发出告警，而此时网络攻击已经进入到网络内部。 目前我们面临着手段各异形式多样的混合式攻击威胁，这些攻击中应用级层的攻击占了 绝大多数，为了抑制这些攻击，Gartner建议“在作出安全方面的决策时除了考虑简单的静 态协议过滤外，还要考虑对应用内容（网络七层中的攻击特征）进行深入的数据包检查，并阻挡该攻击”。 1.2网络应用存在的缺陷 网络应用的可靠性较差： 应用服务器由于服务器硬件的稳定性、流量压力超载、网络攻击等情况经常会出现意外 宕机的情况，从而无法保证网络应用的7x24小时的持续性服务。 网络应用的性能瓶颈： 在网络应用系统中，通常会采用多台服务器同时提供服务的方式。但是由于网络中的流 量并不均衡，因此经常会出现某台服务器由于访问量过大而宕机，造成网络应用性能的不稳 定，从而影响到整个网络应用系统的性能。 网络应用的安全性较差：从上图中可以看出现有网络中的安全性防护机制的特点是： ?现有的安全性防护机制通常是针对来自外网的攻击； ?缺乏针对来自内网的攻击防护机制； *现有的安全性防护机制通常是针对整体网络层面的攻击防护，即针对网络IP层、TCP/UDP层的网络4层以下的攻击防护； *缺乏针对具体的、特定的运营商网络应用的特点而专门制定的符合运营商网络应用的基于网络7层防护的安全性防护机制； 2 Radware解决方案 2.1 Radware解决方案介绍
最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案
大数据实训室建设项目 解决方案
目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28)
4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，实现数据共享，这对于行业发展至关重要。
IDC数据中心系统解决方案
杭州海康威视系统技术有限公司IDC数据中心系统解决方案
目录 第1章概述 (1) 1.1方案背景 (1) 1.2需求分析 (1) 1.3设计原则 (3) 第2章方案总体设计 (5) 2.1设计思路 (5) 2.2总体架构 (6) 2.3系统模块 (7) 2.4综合应用管理说明 (7) 第3章安全防范系统设计 (11) 3.1视频监控系统 (11) 3.1.1 系统组成 (11) 3.1.1.1 系统逻辑结构 (12) 3.1.1.2 系统物理结构 (12) 3.1.2 前端系统设计 (13) 3.1.2.1 前端系统结构设计 (14) 3.1.2.2 IPC功能亮点 (14) 3.1.2.3 SMART IPC特色功能 (18) 3.1.2.4 前端配套措施 (23) 3.1.3 监控中心系统设计 (25) 3.1.3.1 概述 (26) 3.1.3.2 系统结构设计 (26) 3.1.3.3 存储子系统 (26) 3.1.3.4 解码子系统 (33)
3.1.3.6 监控中心及机房配套措施 (40) 3.1.4 方案优势分析 (42) 3.1.4.1 全高清 (42) 3.1.4.2 全网络 (42) 3.1.4.3 高集成化 (43) 3.1.4.4 高智能化 (43) 3.1.4.5 高可靠性 (44) 3.1.4.6 高扩展性 (45) 3.1.4.7 高易用性 (46) 3.1.5 智能技术应用 (46) 3.1.5.1 视频质量诊断技术 (46) 3.1.5.2 行为分析技术 (49) 3.1.5.3 自动跟踪技术 (50) 3.1.6 系统功能 (51) 3.2入侵报警系统 (53) 3.2.1 系统概述 (53) 3.2.2 系统组成 (53) 3.2.3 系统功能 (54) 3.2.4 系统集成设计 (54) 3.2.5 报警系统特点 (54) 3.2.6 主要设备选型 (55) 3.2.6.1 总线网络报警主机 (55) 3.2.6.2 LCD报警键盘 (56) 第4章出入口控制系统设计 (58) 4.1门禁管理系统 (58) 4.1.1 系统概述 (58) 4.1.2 系统组成 (58)
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。
大数据校企合作实施方案改
大数据校企合作实施方案 改 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
校企合作实施方案 随着大数据政策环境和技术手段的不断完善，大数据行业应用持续升温，我国大数据市场进入快速发展时期。为促进大数据发展，加快建设数据强国，国务院正式印发了《关于促进大数据发展的行动纲要》。纲要中提出：“鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。依托社会化教育资源，开展大数据知识普及和教育培训，提高社会整体认知和应用水平。”为贯彻落实文件精神，特制定本实施方案。 一、合作原则 校企双方坚持“挖掘优势资源潜力，发展教育、创新科技，优化配置、提升实力，促进双方事业共同发展”的指导思想，恪守“优势互补，资源共享，互惠双赢，共同发展”的基本原则，建立全面的校企合作。 二、合作目标 校企合作致力于为高校提供大数据教学、科研、实习、实训、竞赛、助学基金等一系列实施方案，同时也为企业人员进修、委培，提高企业核心竞争力等提供有效解决办法。面向地方经济社会和大数据行业的发展，培养实践能力过硬的大数据行业人才，助力大数据相关领域的创新研发。进一步推动大数据领域人才培养与技术研发的纵深发展。 三、实施内容 1、一体化课程 校企双方按照经济社会发展需要和技能人才培养规律，根据大数据行业标准，以综合职业能力为培养目标，通过大数据相关研发任务分析，构建课程体系。企业中技术骨干可承担学校一些实验课和实践课的部分教学工作，并以具体研发任务为学习载体，按照研发过程要求设计和安排教学活动。让理论教学和实践教学融通合一，让专业学习和实习实训学做合一，让能力培养和工作岗位对接合一。根据大数据行业就业方向和企业发展现状与趋势安排所学内容，如：教导如何搭建大数据平台、数据建模等专业课程。 2、大数据竞赛
数据中心布线系统解决方案
1、前言 随着社会、经济的快速发展，信息数据的作用越来越得到重视。目前很多企业已经通过各种信息与通信系统的建设，而拥有了大量的电子信息设施与大规模的信息网络构架。如何对它们进行更好地运用，发挥其最大的作用，使业务不断增长，成为了众多企业最为关心的问题。 因此，建立一个稳定、安全、高效的数据中心，将是针对这类问题最为有效的解决方案。数据中心正在发展成为企业的信息化建设核心，设备、服务和应用的集成使得企业网络真正成熟和高效地运行起来。 近年来，国际数据中心市场发展迅猛，数据存储应用及设备，存储区域网络等方面的重大变化已改变了对数据中心和计算机房的电信基础设施建设的要求。企业及运营商的主机设备及其外围支持设备已逐步被高性能的服务器所替代，这些服务器的运行速率大多已达到G比特等级。数据中心内部多种应用的共存、特定环境下必须考虑的建筑因素，再加上基于主机的服务将转变为基于分布式服务器，这些都为数据中心的设计与实施带来了新的挑战。网络系统和基于互联网的应用也需要更高带宽、更快速度和更安全机制来发挥所有系统设施的潜能。这些增长的需求来自于所有的数据中心设备，从而也使物理基础设施建设变得尤为重要——因为整个网络投资都建立在结构化布线设施之上了。 1.1范围 本解决方案为数据中心的设计和使用提供了最佳的结构化布线规划、设计及实施方法。 本解决方案的设计依据主要为以下内容： GB50311-2007《综合布线系统工程设计规范》 GB50312-2007《综合布线系统工程验收规范》 GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》 GB50057-2005《建筑物防雷设计规范》 GB50343-2004《建筑物电子信息系统防雷技术规范》 ANSI/TIA-942-2005《数据中心电信设施标准》 EN50173-5-2005《信息技术通用布线标准数据中心》 ANSI-BICSI-002《数据中心设计和实施（草案）》 ISO/IEC11801-2002《用户建筑综合布线》 ISO/IEC11801-2008《用户建筑综合布线》修正案一 ANSI/TIA/EIA-568-B-2001《商业建筑电信布线标准》 ANSI/TIA-569-B-2004《商业建筑电信通道和空间标准》 ANSI/TIA/EIA-606-A《商业建筑电信基础设施的管理标准》 ANSI/TIA/EIA-606-A-1《数据中心计算机房的管理标准（草案）》 J-STD-607-A《商业建筑电信接地和联接要求》
大数据中心建设方案
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 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；
2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
电信大数据解决方案及实践
电信大数据解决方案及实践 Telco Big-Data Solution and Experience 李秋静/LI Qiujing 叶云/YE Yun （中兴通讯股份有限公司，广东深圳， 518057） (ZTE Corporation,Shenzhen 518057,China) 结合全球多个实际案例，提出了一个电信大数据的精简方案架构。方案结 合运营商的实际应用场景，挑选合适的组件进行组合，摒弃了通用化的大平台。大数据的发展，一要通过大数据应用提升运营效率，二要通过数据即服务（DAAS）拓展新的服务内容，提供对外服务。在业务实施设过程中，抓取、管理和挖掘电信运营商的核心数据是基础，运营商大数据的快速部署和应用是最终目标，两者需要在效率、成本和时间上取得平衡。大数据；电信网络；精简架构；数据即服务 In this paper,we discuss a number of domestic and international big-data telecommunications architectures and propose our own lean big-data architecture.This new architecture combines the practical application scenarios of operators,and the universal large platform is abandoned.There are two directions in big-data development:improving business efficiency and providing data as a service (DaaS).Capturing,managing,and mining core data of a telecom operator is the basis for service implementation.Rapid deployment and application of big data is the final target.A balance also needs to be struck between in efficiency,cost and time when deploying a big-data architecture. big data;telecommunications network;lean architecture;data as a service 摘要：Key words:关键词：Abstract:收稿日期：2013-04-27 网络出版时间：2013-06-24基金项目：国家高技术研究发展（“863”）计划（2013AA01A210） DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2013.04.007 网络出版地址：https://www.sodocs.net/doc/516261235.html,/kcms/detail/34.1228.TN.20130624.1522.004.html 中图分类号：TN915.03;TP393.03 文献标志码：A 文章编号：1009-6868(2013)04-0039-003 专题 李秋静等 电信大数据解决方案及实践 ZTE TECHNOLOGY JOURNAL 1电信运营商建设大数据 思路及关键技术 运 营商的网络和用户是运营商的核心资产，而其中流动的数据 （包括用户配置基础数据、网络信令数据、网管/日志数据、用户位置数据、终端信息）是运营商的核心数据资产。对于运营商来说，最有价值的数据来自基础电信网络本身，对于基础管道数据的挖掘和分析是运营商大数据挖掘的最重要方向。抓取、管 理和挖掘这些数据是运营商的当务之急[1-2]。运营商基于核心数据的大数据应用可从两个方面入手： （1）通过大数据应用提升自身运营效率。比较典型的应用包括：信令多维分析、网络综合管理及分析、业务和运营支撑系统（BOSS）经营综合分析、精准营销等。 （2）通过数据即服务（DAAS）拓展新的服务内容，提供对外服务。包括个体及群体的位置信息以及用户行为分析等，对于第三方公司（比如零售业或者咨询公司、政府等）都是非常有价值的信息。运营商可以基于这些数据提供对外DAAS 服务，拓展市场空间。 为了构建电信运营的大数据应用，从技术能力的角度可以分为数据收集与存储、信息检索汇聚、知识发现以及智慧4个层面。电信大数据技术层面如图1所示。自下而上数据挖掘深度增加，难度加大，对于系统的智能需求提升。其中关键的技术包括抽取转换装载（ETL）、并行计算框架、分布式数据库、分布式文件系统和数据挖掘、机器学习等。 面对海量的大数据，如何有效进行数据处理是需要解决的迫切问题，分布式并行处理是有效手段。传统关系型数据库多采用共享磁盘 （Sharing-disk）架构，当数据量达到一定程度，将面临处理的“瓶颈”以及扩展的困难，同时成本也偏高。当前有效的做法是采用分布式文件系统/分布式数据库结合做分布并行处理。目前基于开源的Hadoop 平台是业界采用较广泛的一个实现方案。Hadoop [3]的核心思想是基于Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储文件或者基于HBase 数据库（也是基于HDFS），使用分布式并行计算框架MapReduce 来并行执行分发Map 操作以及Reduce 归约操作。在Hadoop 的计算模型中，计算节点与存储节点合一。存储数据的普通PC 服务器可以执行MapReduce 的任务。而在