大数据和虚拟化环境 数据保护解决方案

大数据和虚拟化环境

数据保护解决方案与案例面向未来的备份

Disruptive / Opportunistic IT Trends Mobile Cloud Big Data Social

T R U S T

Our Focus

Mobile Cloud Big Data Social T R U S T

我们的与众不同之处

灵活 效率

控制 选择

全新优化与深度整合

为应用程序所有者和系统管理员提供控制和可视性的权限?虚拟环境的全新优化

–恢复速度比竞争产品快30倍

–针对vSphere的本地集成

?本地的可视性和控制

–针对企业应用的保护

–给予所有者访问数据和备份的权限

?深度整合

–针对保护存储和主存储

–基于光纤通道的DD Boost

CLOUD 数据保护

EMC – Cloud 数据保护的领导者

?只需不到 2 分钟时间即可即时访问虚拟机

?可从 vSphere Web Client 运行 Avamar

?新虚拟机会自动继承策略

?Hyper-V：快速、可扩展的数据保护

–基于 CSV 的虚拟代理可以提高吞吐量

Cloud 数据保护亮点

?即时访问 VM

?vSphere Web Client

?自助恢复

?动态策略

?多数据流传输至代理

?Avamar Virtual Edition 4 TB

?支持 Hyper-V 2012

VM

VM

VM

VM

VM

在 Data Domain 系统上即时访问虚拟机

?关键时刻访问

?通过 VMware Storage vMotion 快速恢复

虚拟基础架构

. . .

1. Data Domain 系

统通过 NFS 提供为

VMware 数据存储区

内存

存储CPU

3.在 VM 运行期间，

可以通过 Storage

vMotion 将其移回生

产存储

消耗现有 ESX CPU 和内存

资源

2.通过从 NFS 数据存

储区启动即时访问 VM VM

从 vSphere Web Client 运行 Avamar

?易于使用

?管理备份

?自助文件级恢复

轻轻松松，四步完成

选择要备份的 VM

设置备份计划

定义保留期

为备份作业命名

自助恢复

?直观的 Web 门户，支持简单、快速的恢复?减少备份管理员的开销

VM3

动态策略

?将备份策略应用到文件夹、ESX 服务器或整个群集 –在每个组中添加的虚拟机将自动继承备份策略 ESX_Cluster_1

ESX_Cluster_2

ESX_Server_1

ESX_Server_2

市场营销

HR

。

工程 VM1

VM2 备份 策略 ?备份分配速度大幅加快 ?在 VM 组之间保持一致 ?确保所有 VM 始终处于受保护状态

增强的 VMware 代理

多线程

每个代理同时可执行多达 8 个备份/恢复

?减少了需要管理的代理的数量 ?设置更加快速，部署时间缩短 ?管理更加简单，开销减少 VM 代理 VM . . .

VM VM

VM 代理

VM 代理 VM 代理 VM 代理 VM 代理 VM 代理 VM 代理 VM . . . VM VM VM 代理

全面支持Hyper-V

?提高了 Hyper-V CSV （群集共享卷）的

性能

–代理节点

–消除了 I/O 重定向

–并发备份

?来宾系统内备份增强功能

–拷贝（无日志截断）或完整备份 ?从备份中排除 VM ?客户端配置向导

好处 ?备份速度更快

?备份期间不会影响 Hyper-V 服务器

?简化了配置和管理 ?提高了操作灵活性

?支持所有 Hyper-V 工作负载

云和 MSP

?Internet 客户端可寻址性

–通过 Internet 提供 BaaS

–不使用 VPN，简化了部署

?IPv6 支持

–扩展了 Internet 客户端寻址

?与 IPv4 向后兼容

–双堆栈客户端

?扩展了针对不完整导入的保留支持

–从磁带更加快速地恢复部分数据集

复制的备份服务

远程备份服务

本地备份

服务

备份即服务

部署模式选项

服务提供商已经管理现有应用程序和数据

本地备份服务

服务提供商数据中心

利用

Avamar Data Store 或

Data Domain 系统，

并且在各个租户之间共享

应用程序计算

VM/物理机

应用程序计算

VM/物理机

托管

云服务

应用程序计算

VM/物理机

复制的备份服务

服务提供商只管理复制和 DR 系统（通过 WAN 异地拷贝）

租户 1

租户 2

租户 3

服务提供商数据中心

利用的系统，

并且在各个租户之间共享客户内部

内部备份

内部备份

内部备份

专用系统

WAN/VPN

复

制

远程备份服务

服务提供商直接从每个租户接收备份数据流

利用

Avamar Data Store，

并且在各个租户之间共享租户 1

租户 2

租户 3

客户内部

服务提供商

数据中心

数据备份

WAN/VPN

环境保护大数据建设方案样本

环境信息大数据分析平台( 项目建议书)

目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)

1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交, 以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果, 开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究, 并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台, 进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下: (1)建立空气质量相关信息的360度视图, 支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息, 以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合, 形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询, 并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据, 经过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段, 使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析, 产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型, 结合大气污染源排放清单, 根据污染控制措施的需求, 制作空气污染决策服务产品, 向环境管理部门提供决策支持, 制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型, 结合

重点污染源排放清单和综合观测数据, 提供工业园区之间污染来源和去向追踪, 给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术, 将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析, 应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其它关键数据结合起来, 让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑, 用数据说话, 为管理者决策提供依据。 2建设内容 本项目的建设内容包括: (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1 基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络, 构建环境信息数据库, 开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块, 实现数据一体化的统一加

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

大数据及环境保护大数据的应用意义浅述

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/fd8429058.html, 大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 作者：谭静仪 来源：《电子技术与软件工程》2018年第11期 摘要随着信息化的到来，我们逐渐进入到了大数据、互联网的时代。大数据环境可以让人们更简单、快捷，也更准确地获得自己想要的信息。大数据与互联网技术、云计算等都有着非常密切的关系。目前，由于各种原因，自然环境受到严重破坏，我们可以通过大量的数据分析，进行更准确地判断，并及时采取有效的措施，对环境进行保护。本文通过对大数据在环境保护领域的应用的探讨，为更有效的治理环境提出了建设性建议。 [关键词]大数据环境保护大数据应用 在科学和经济高速发展的今天，环境问题成了我国面临的一大难题，环境治理工作如果单靠政府的努力是不行的，还需要各行各业的团结协作，同时，科学可靠的数据采集和处理也是非常重要的。在大数据环境下，政府以及各个相关部门可以依靠准确有力的数据，对环境进行更好的保护管理，也可以让人民通过数据，了解到当下环境情况，提升对环境的保护意识。 1 大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析，大数据的价值主要体现在各种技术协同作用中。为了加强数据管理，数据库系统通常建立在文件系统上，借助于索引，为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。最后，利用数据分析技术从数据库中的大数据中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速发展，环保部门已经开展了多处环境质量监测、环境调查和污染源管理等工作，收集了大量的专业数据，通过对这些精准有效的数据的分析，政府及相关部门可以对症下药。比如，通过对污染源大数据的分析调查，可以预判出主要的污染源，政府及相关部门也可及时采取措施，解决污染源，保护环境。 2 大数据的实际应用 （1）首先利用互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析是非常重要的。其次，只有进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露水平，才有利于实现大数据应用的创新。将数据分析结果完整地显示在公众中，这样，不仅可以增强公众对环境的保护意识，让更多的人了解都当下生态环境面临的问题，都积极参与到对环境的自觉保护中。其次，环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心，间接地使公众成为工作的有力监督者，更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外，公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献，进一步丰富了环境数据，更有利于相关部门对数据的分析应用。

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

大数据与环保

大数据与环保 现在国内大数据叫得很响，但是空谈比较多。我不喜欢空谈大数据，我想看到大数据的应用实例。2014/4/16 IEEE Spectrum Alert发表一篇文章，介绍将大数据用于环境保护。开发了一个新的森林映射工具，当大片森林被砍伐、被破坏时，对监视者发出声响警告。 当森林中一颗树倒了，不但有一声响，而且，计算机发出一个警告，送给关心人士、研究人员和环境政策制定者。这事可不易，要从杂乱无章的特殊格式的卫星数据里找到那块特定的森林，从图像上识别刚倒塌的那颗树，又要实时地送给相关人士以警告。技术难点很多。一个在线工具把大数据处理技术应用于卫星图像，发现森林采伐和受损的情况。这工具叫Global ForestWatch（全球森林监视），是由世界资源研究所开发的。用户可以探索全球地图，发现自2000年以来森林的变化趋势，而且考察森林情况，精度达到30米。该地图的热带区域每16天更新一次。用户可以选择警报，即当系统诊察到非法采伐或者森林火灾的时候对你发出警报。 该网站由谷歌地图引擎提供技术支持，由美国NASA和美国地质调查局的几颗卫星提供图像数据。谷歌开发一个平台即集中千万亿字节的地球科学数据，并给研究人员简单直接的方式来使用这些数据。谷歌地球引擎高级开发人员David Thau说：用户只要登录、取出这些数据、运行他们自己的算法就可以了。谷歌地球引擎现在已经有几千研究伙伴。 谷歌森林监视是一连串项目的研究成果。世界资源研究所的数据实验室早就有一个热点地区森林警报系统，基于NASA两个卫星Terra和Aqua上的中等分辨率的分光辐射度计所测量的数据。美国马里兰大学一位地理科学教授Matthew Hansen与谷歌地球引擎合作，用NASA和美国地质勘探局的几个美国地球资源卫星，用于全球森林监视。前者提供较好的时间分辨率，而后者提供很好的空间分辨率。 研究人员的算法用卫星的可见光和红外数据画出某一个地点的森林丢失情况的地图。每一个卫星图像的像素记下它的颜色和红外信号特征，算法比较这些像素随时间的变化。一个表示灯从绿变成棕色，就是一个坏消息。但是如果天上有云，就需要设法去噪。2008年地球资源卫星数据可以自由使用了，Hansen对每30米一个像素点，要考虑1430亿个像素点。每月每年跟踪这些点，根据季节的不同，特征会有正常的变化，而且要区别农作物和林地。合作者去年11月发表了对刚果一块森林的2000-2012年丢失150万平方公里森林的报告，他们在10000台计算机上计算了1百万CPU核小时。在云计算中，研究人员要考虑计算任务在整个网络中的分布，而地球引擎的研究者只要用一个程序接口进入他们的问题，就自动地并行化了。为了建造公用的全球森林监视网站，世界资源研究所

大数据在环境保护中的应用研究

大数据在环境保护中的应用研究 摘要：随着经济的持续发展，我国的生态环境保护问题变得越发复杂。大数据 技术的出现，正好适应了生态环境保护问题的发展现状。本文从分析生态环境相 关数据入手，对大数据技术在生态环境保护领域的应用架构及关键技术展开论述。 关键词：大数据 Hadoop；生态系统；生态环境保护 1 引言 生态环境的保护问题，具有复杂性和时变性，涉及多部门、多地区和多领域，需要处理海量的各类数据，这为问题的解决增加了不小的难度[1]。本文从分析生 态环境相关数据入手，对利用大数据技术，整合各类生态环境相关的数据资源， 建立生态环境大数据平台的架构及关键技术展开论述。 2 生态环境相关数据的现状分析 目前，应用于生态环境保护领域的数据资源主要包括三类： 地面监测数据：此类数据主要来源于各地的生态环境在线监测系统。由于各 系统开发时期不同，技术手段各异，数据格式多样，各系统之间很难形成信息共享。 遥感监测数据：此类数据主要来源于卫星遥感数据和航空遥感数据。 地理信息数据：此类数据的来源主要有野外采集、地图数字化和航天遥感采集、摄影测量等。 目前，传统的信息化技术在环境数据整合工作中仍占据主导地位，而利用大 数据技术，实现上述三类数据的统一存储、协调工作，真正建立起实用价值大， 适用性广泛的生态环境大数据平台，还没有相关的工作开展。 3 大数据技术概述 大数据技术是近年来兴起的一种综合性信息技术[2]，对于处理超出传统数据 库系统存储、管理和分析处理能力的多来源的、海量的数据集群，具备天然的技 术优势。大数据技术的主流应用框架是Hadoop生态系统。它以HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算框架为核心，可以对大数据进行高效的分布式处理。 4 大数据平台的构建 生态环境问题涉及大气、土壤、水、生物圈、气候等方方面面。为此，我们 在推进大数据技术与生态环境保护工作相互结合的过程中，采取了以点带面，逐 步推进的策略。 在本文中，我们选取对环境影响比较突出的大气污染问题作为研究的切入点，利用Hadoop生态系统中的HDFS技术，建立起秦皇岛地区的大气污染防治大数据平台。未来，通过建立基于此平台的大气业务应用系统，我们可以对秦皇岛地区 的大气污染物来源情况进行准确有效的分析。这一应用模式的探索，也将为未来 更广泛生态环境数据的综合性分析与应用，打下良好的基础。 平台所采用的地面监测数据包括：工业企业污染排放情况、火电企业污染排 放情况、钢铁冶炼企业污染排放情况、水泥企业污染排放情况等。 平台所采用的遥感气象数据主要是用美国国家环境预报中心（NCEP）发布的Final Operational Global Analysis（FNL）资料[3]。我们不直接使用FNL的原始数据，而是采用经过NOAA-Air Resources Laboratory（ARL）预处理模块转化后的数据。 基于FNL资料，可以计算在某一时段内抵达秦皇岛地区的后向气流轨迹，从而有 助于配合地面监测数据揭示秦皇岛地区大气污染的可能来源。 纳入平台的地理信息数据主要有两类：（1）图形数据：此部分数据以矢量图

智慧环保大数据平台整体解决方案

智慧环保大数据平台建设方案2018版 智慧环保大数据平台 建 设 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2智慧环保大数据一体化管理平台 (18) 2.1智慧环保大数据一体化平台结构图 (18) 2.2智慧环保大数据一体化管理平台架构图 (20) 2.3智慧环保大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案）20 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21 2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32)

2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49) 3智慧环保大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51)

3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64) 3.3.3评价模型 (64) 3.3.4感知终端 (65)

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案(天空地一体化解决方案)

智慧环保大数据一体化管理平台 建 设 方 案 I

目录 第1章前言 (8) 1.1、建设背景 (9) 1.1.1、相关政策 (9) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (10) 1.2、环境面临问题 (10) 1.2.1、全球十大环境问题 (10) 1.2.2、国内面临环境问题 (11) 1.3、智慧环保发展需求 (11) 1.4、建设目标 (12) 1.4.1、业务协同化 (12) 1.4.2、监控一体化 (13) 1.4.3、资源共享化 (13) 1.4.4、决策智能化 (13) 1.4.5、信息透明化 (14) 第2章智慧环保大数据一体化管理平台 (15) 2.1、智慧环保大数据一体化平台结构图 (15) 2.2、智慧环保大数据一体化管理平台架构图 (17) 2.3、智慧环保大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (17) 2.3.1、一张图：“天空地”一体化地理信息平台 (18) 2.3.1.1、领导驾驶舱一张图统一展示 (19) I

2.3.1.2、一张图监测 (20) 2.3.1.3、一张图应急 (23) 2.3.1.4、基于一张图的放射源在线监控管理系统 (25) 2.3.2、两个中心 (25) 2.3.2.1、大数据中心 (25) 2.3.2.2、云计算中心 (26) 2.3.3、三个体系 (27) 2.3.3.1、标准和规范体系 (27) 2.3.3.2、安全及运维体系 (27) 2.3.3.3、组织和管理体系 (27) 2.3.4、七大平台 (27) 2.3.4.1、环境政务管理平台 (27) 2.3.4.2、环境监测管理平台 (29) 2.3.4.3、环境监察管理平台 (31) 2.3.4.4、环境风险防控平台 (33) 2.3.4.5、辅助决策支持平台 (34) 2.3.4.6、环境监管平台 (36) 2.3.4.7、公众服务平台 (43) 第3章智慧环保大数据一体化管理平台功能特点 (45) 3.1、管理平台业务特点 (45) 3.1.1、开启一证式管理，创新工作模式 (45) II

大数据及环境保护大数据的应用意义浅述

大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 发表时间：2019-06-13T16:08:41.370Z 来源：《防护工程》2019年第5期作者：张海荣梁红宝 [导读] 政府和相关部门可以依靠准确、强大的数据来更好地保护和管理环境，也可以通过数据让人们了解当前的环境状况，从而增强环境保护意识。 乌海市环境监控中心内蒙古乌海市 016000;乌海市环境监测中心站内蒙古乌海市 016000 摘要：随着信息技术的出现，我们逐渐进入大数据和互联网时代。大数据环境可以使人们获得他们想要的信息更加简单、快速和准确。大数据与互联网技术、云计算等有着非常密切的关系。目前，由于各种原因，自然环境遭到严重破坏。我们可以通过大量的数据分析做出更准确的判断，并采取及时有效的措施保护环境。本文论述了大数据在环境保护领域的应用，并对更有效的环境治理提出了建设性建议。 关键词：大数据；环境保护；大数据应用 一、大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析，大数据的价值主要体现在各种技术协同作用中。为了加强数据管理，数据库系统通常建立在文件系统上，借助于索引，为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。最后，利用数据分析技术从数据库中的大数据中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速发展，环保部门已经开展了多处环境质量监测、环境调查和污染源管理等工作，收集了大量的专业数据，通过对这些精准有效的数据的分析，政府及相关部门可以对症下药。比如，通过对污染源大数据的分析调查，可以预判出主要的污染源，政府及相关部门也可及时采取措施，解决污染源，保护环境。 二、利用大数据服务于环境保护工作 （一）要解决的是数据来源问题。近年来，污染源和环境质量的自动监控建设逐步趋于成熟，在很大程度上弥补了人工监测频次低，人为因素大的缺点。同时，随着社会第三方监测的发展，解决了各地监测站人力不足的问题。因此，在大数据建设时，除了沿用监测站人工监测和环境统计等传统的环境数据外，我们更应该将重点放在污染源自动监控、污染源中控、环境质量自动监控、第三方监测和网络舆情等各种新型环境数据上。但即使这样，仍然存在数据覆盖面不足，代表性不强，偶然性较大，人为因素较多等诸多问题。 （二）要解决数据冲突问题。随着物联网的发展，自动监控有逐步取代人工监测的趋势，但自动监控投入较大、监测范围较窄、准确度较差等问题突出，人工监测在以后很长一段时间仍然无法被取代，自动监控数据与人工监测数据冲突的问题也会在很长一段时间内存在。比如，当某企业人工监测超标被处罚时，企业往往以自动监控数据正常为由规避处罚。虽然后来环保部门明确规定了，在人工数据与自动监控数据冲突时，以人工监测数据为准，解决了上述例子中存在的问题，但数据深度挖掘时由此产生的冲突仍然无法有效解决。 （三）要解决数据造假问题。众所周知，不论人工监测数据还是自动监控数据，都会受到外部环境等因素的影响，因此，数据存在人工修正是必要的。但是，实际工作中，为了各种绩效考核的需要，数据造假现象普遍存在。可以想象，在此种数据基础上进行数据挖掘和行政决策会带来何种严重的后果。因此，任何数据入库前，都必须对其来源的真实性进行判别，进行严格的数据清洗；任何数据在人工修正时，都必须经过最严格的必要性审查；当发生数据冲突时，要对数据进行真实性判断，并对抛弃数据进行标记。 （四）要解决数据安全问题。大数据解决了数据共享问题，但相对的数据安全问题就更显突出。环保大数据要面向环保各部门、政府各单位、各种被管理对象、各种社会团体，以及广大网民开放相关服务。面对如此众多的数据分享用户，如何解决数据安全问题亟待解决。目前，通过数据等级保护，用户等级管理等手段，可以有效进行数据访问安全控制，但随着科技的不断进步，安全漏洞的不断发现，解决数据安全问题的工作一直在路上。 三、大数据的实际应用 （一）首先利用互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析是非常重要的。其次，只有进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露水平，才有利于实现大数据应用的创新。将据分析结果完整地显示在公众中，这样，不仅可以增强公众对环境的保护意识，让更多的人了解都当下生态环境面临的问题，都积极参与到对环境的自觉保护中。其次，环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心，间接地使公众成为工作的有力监督者，更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外，公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献，进一步丰富了环境数据，更有利于相关部门对数据的分析应用。 （二）我们还可以大量采用气象资料的数据，进行空气质量的自动监测，并通过对污染源的自动监测获得的数据进行相关性分析，达到空气质量预警和预报的目的。通过对环境大数据的整理分析，相关部门可以对如何构建和谐美好的生态环境进行探索规划，为中国的发展提出建设性建议。在我们利用大数据技术进行空气质量预警预报时，还有利于警示现代人对环境保护的重要性，进一步普及环保知识，为人类的长期生存以及生态化建起到一定作用，使全社会的力量集中在环境保护上，促进重大社会问题的治理，促进人类社会和谐发展。 （三）相关部门可以通过环境大数据的采集和整理，再结合各种环境指标的讯息和污染源排放数据进行有效的分析。通过科学准确地分析，可以合理客观的对污染源的范围、污染源的分布、主要污染源以及污染源对周围环境所能造成的各种影响进行预判。从而使政府及相关部门更有针对性的对环境问题采取保护措施及有效管理。相关部门应该实时监测环境的变化数据，随时进行更新与公布，并及时做出分析及采取行动。大数据技术是重要的采集分析工具，它可以使人们更客观、准确、直接的了解世界，并对未来做出相对合理的预判，及时采取更有效可行的保护防范措施，也为未来的环境问题拟写出合理可行的治理方案。环境大数据在环境保护方面的应用能有效地提高在中国的环境保护水平，生态建设水平，才能为综合国力的提高做出有力的支持。 四、环境大数据的作用 对于政府及相关部门来说，大数据不仅可以帮助他们更快捷全面地掌握数据信息，为制定环境政策提供更科学、更准确地数据导向。还可以对环境问题进行实时监测，及时做出治理措施。所以，各部门应该加强互联网的互通，紧密合作，将大数据公开发布，提高各部门的工作效率。通过大数据在各个环节、生产设施和环境设施中提供实时的能源消耗和污染排放的调查，可以帮助相关企业降低生产成本，并加强污染控制，提高企业的社会责任。对于广大公众来说，大数据可以帮助公众准确地了解周围环境，比如了解空气质量、水资源质量等，让公众在采取一定防范保护措施的同时，能更关注我国的生态环境保护问题。生态文明的可持续发展问题一直是我国重点关注的问

环境保护大数据建设方案

环境信息大数据分析平台 （项目建议书）

目录 1建设目标 3... 2建设内容 4... 3功能模块详细描述 4... 3.1基础数据采集与整合 4.. 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析.............................. 5. 3.3重污染预警与决策支持 6.. 3.4工业园区污染来源解析 7.. 3.5区域异常污染自动监管系统 7..

1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交，以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果，开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究，并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台，进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下： (1)建立空气质量相关信息的360 度视图，支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息，以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合，形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询，并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据，通过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段，使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析，产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型，结合大气污染源排放清单，根据污染控制措施的需求，制作空气污染决策服务产品，向环境管理部门提供决策支持，制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型，结合重点污染源排放清单和综合观测数据，提供工业园区之间污染来源和去向追踪，给 出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源 比例

媒体行业大数据解决方案

媒体行业大数据解决方案 行业痛点 目前媒体网站已不再是单一的内容为王时代，在大数据时代，用户体验是各网站制胜的重点。如何提供更好的用户体验，提升用户粘性，增加用户回访，以及提升媒体价值，成为媒体网站的重要命题。 大数据时代，媒体网站面临三大挑战。其一，如何进行引流？比如说，流量来源于哪，不同渠道的用户特征，如何评估渠道流量的价值等等。其二，如何实现用户增值？比如说，不同用户的需求是什么，如何分析用户价值，如何降低高价值用户流失，如何增强用户的互动等等。其三，如何提升广告投放ROI？比如说，如何将非黄金位变现，如何准确定位用户，如何提升广告投放精准度等等。 解决方案 针对媒体行业的具体情况，百分点提出了“引流、增值和投放三步走”的大数据解决方案。 其一，对渠道价值进行分析，寻找最佳引流渠道。通过用户来源及各渠道价值的分析，为引流策略提供数据依据。具体说，用户来自哪些渠道，每个来源引流的历史趋势如何，这些用户的特征是如何呈现的，为什么不同来源、不同特征的

用户到达网站后粘度不同？通过对流量来源的监控以及对 用户的多维深层分析，找到最佳引流渠道，节省引流成本。其二，内容、用户深度洞察基础上的个性化运营，增加用户粘度，提升媒体价值。比如说，百分点个性化着陆页通过将用户搜索关键词与用户全网偏好的结合，及时为用户推荐与搜索关键词相关的内容，让用户第一时间找到自己感兴趣的内容。 再比如说，百分点个性化推荐基于全网用户偏好、用户浏览行为，并与文章相关属性相关联。利用多种规则和算法，结合用户应用场景，为用户展示个性化推荐结果，提升用户体验。同时还可以调节网站流量结构，增加网站内文章曝光，减轻媒体网站人工编辑成本。 其三，提升广告投放精准度，增强媒体变现能力。通过对用户精细化分群，以平台化的方式将目标用户进行筛选与管理，对不同的用户群进行个性化的广告投放，从而提升整体广告转化率，加大广告主对媒体价值的认可度，最终增强媒体的表现能力。 方案价值 通过百分点大数据解决方案，不仅帮助网站找到最佳引流渠道，节省引流成本。而且提升用户在网站的停留时间，优化

电信行业的大数据解决方案

行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。 商业机会 改善用户体验 ?分析用户行为，改进产品设计； ?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀； 优化网络质量 ?分析流量、流量变化，调整资源配置； ?分析网络日志，进行网络优化和故障定位； ?合理给各类业务分配带宽及优先级等； 助力市场决策 ?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段； 业务创新 ?在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，帮助企业盈利； ?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导； 面临问题 系统分散建设，难以实现资源和应用共享 ?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重 复开发、各类专家资源无法共享等情况； 数据分散存储，标准化程度低

?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难； ?统一管理难度较高； 以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求 ?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高； ?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理； ?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求； 大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用 ?如何建立商业模式？ ?如何解决用户隐私保护问题？ 方案架构 针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 应用层 模型层 数据层 物理层

证券行业大数据解决方案

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

大数据及环境保护大数据的应用意义浅述

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 211【关键词】大数据 环境保护 大数据应用 在科学和经济高速发展的今天，环境问 题成了我国面临的一大难题，环境治理工作如 果单靠政府的努力是不行的，还需要各行各业 的团结协作，同时，科学可靠的数据采集和处 理也是非常重要的。在大数据环境下，政府以 及各个相关部门可以依靠准确有力的数据，对 环境进行更好的保护管理，也可以让人民通过 数据，了解到当下环境情况，提升对环境的保 护意识。 1 大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、 人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统 计、整合以及分析，大数据的价值主要体现在 各种技术协同作用中。为了加强数据管理，数 据库系统通常建立在文件系统上，借助于索引， 为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。 最后，利用数据分析技术从数据库中的大数据 中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速 发展，环保部门已经开展了多处环境质量监测、 环境调查和污染源管理等工作，收集了大量的 专业数据，通过对这些精准有效的数据的分析， 政府及相关部门可以对症下药。比如，通过对 污染源大数据的分析调查，可以预判出主要的 污染源，政府及相关部门也可及时采取措施， 解决污染源，保护环境。 2 大数据的实际应用 （1）首先利用互联网技术、云计算技术、 人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统 计、整合以及分析是非常重要的。其次，只有 进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露 水平，才有利于实现大数据应用的创新。将数大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 文/谭静仪 据分析结果完整地显示在公众中，这样，不仅可以增强公众对环境的保护意识，让更多的人了解都当下生态环境面临的问题，都积极参与到对环境的自觉保护中。其次，环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心，间接地使公众成为工作的有力监督者，更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外，公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献，进一步丰富了环境数据，更有利于相关部门对数据的分析应用。（2）我们还可以大量采用气象资料的数据，进行空气质量的自动监测，并通过对污染源的自动监测获得的数据进行相关性分析，达到空气质量预警和预报的目的。通过对环境大数据的整理分析，相关部门可以对如何构建和谐美好的生态环境进行探索规划，为中国的发展提出建设性建议。在我们利用大数据技术进行空气质量预警预报时，还有利于警示现代人对环境保护的重要性，进一步普及环保知识，为人类的长期生存以及生态化建起到一定作用，使全社会的力量集中在环境保护上，促进重大社会问题的治理，促进人类社会和谐发展。（3）相关部门可以通过环境大数据的采集和整理，再结合各种环境指标的讯息和污染源排放数据进行有效的分析。通过科学准确地分析，可以合理客观的对污染源的范围、污染源的分布、主要污染源以及污染源对周围环境所能造成的各种影响进行预判。从而使政府及相关部门更有针对性的对环境问题采取保护措施及有效管理。相关部门应该实时监测环境的变化数据，随时进行更新与公布，并及时做出分析及采取行动。大数据技术是重要的采集分析工具，它可以使人们更客观、准确、直接的了解世界，并对未来做出相对合理的预判，及时采取更有效可行的保护防范措施，也为未来的环境问题拟写出合理可行的治理方案。环境大数据在环境保护方面的应用能有效地提高在中国的环境保护水平，生态建设水平，才能为综合国力的提高做出有力的支持。3 环境大数据的作用对于政府及相关部门来说，大数据不仅可以帮助他们更快捷全面地掌握数据信息，为制定环境政策提供更科学、更准确地数据导向。还可以对环境问题进行实时监测，及时做出治理措施。所以，各部门应该加强互联网的互通，紧密合作，将大数据公开发布，提高各部门的工作效率。通过大数据在各个环节、生产设施和环境设施中提供实时的能源消耗和污染排放的调查，可以帮助相关企业降低生产成本，并加强污染控制，提高企业的社会责任。对于广大公众来说，大数据可以帮助公众准确地了解周围环境，比如了解空气质量、水资源质量等，让公众在采取一定防范保护措施的同时，能更关注我国的生态环境保护问题。生态文明的可持续发展问题一直是我国重点关注的问题，在环境大数据下，我们可以清楚了解当前生态文明建设存在的问题，并对未来生态文明可能存在的问题进行合理预判，它有助于我们分析未来，未雨绸缪，非常适合可持续性和生态文明问题的特征。大数据也可用于环境质量的早期预警，高精度数据可以为环境管理人员提供科学有效的依据，提高环境管理的精细化水平。预测分析是大数据分析的一个非常重要的应用领域。环境可预报性分析常用于空气和水的质量预测，数值预报结合了区域地形地貌特征、气象观测资料、空气质量监测数据、污染源数据等具体数据，对空气质量以及水资源质量做出预报。4 结束语在大数据技术的发展和应用下，政府及相关部门在对环境的治理问题上，显得更有理有据，也可以采取更准确科学的防范保护措施，为人类建设良好的生态文明做出了贡献。所以，对于环境保护者来说，不仅要积极促进大数据技术在环境保护领域的合理应用，更要在大数据的指引下，找出引发环境问题的根源，并通过对环境大数据的整理分析，对影响生态文明的根源问题做出合理解决。参考文献[1]孟小峰.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,2(01):63-66. [2]李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2012,7(06):322-325. [3]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯,2012,1(09):8-15. [4]何凌云.我国环保投资对环保产业发展的影响研究——基于全国和区域样本数据的经验分析[J].软科学,2013,2(01):16-19,22.作者简介谭静仪，现为中山大学新华学院资讯管理系讲师。作者单位中山大学新华学院 广东省广州市 510520