高速网络InfiniBand加速大数据应用刘通
Mellanox亚太市场开发总监
Mellanox公司概况
股票代码: MLNX ?连接服务器、存储器的高带宽与低延迟网络的领导厂商?FDR 56Gb/s InfiniBand 与万兆/4万兆以太网
?降低应用等待数据时间
?大幅提升数据中心投资回报率
?公司总部:
?美国加州以及以色列双总部
?全球范围内约~1432名员工
?良好财务状况
?2013年销售近3.9亿美元
?现金与投资达3.4亿美元
截至2013年9月
世界领先的端到端网络互连设备提供商
Virtual Protocol Interconnect
存储
前端 / 后端服务器交换机/ 网关
56G IB & FCoIB 56G InfiniBand
10/40/56GbE & FCoE 10/40/56GbE
Virtual Protocol Interconnect
芯片交换机、网关
网卡网线、模块
Metro / WAN
完整的InfiniBand与以太网产品线
?InfiniBand 是高性能应用的首选网络
?采用Mellanox FDR InfiniBand 的系统同比增长1.8倍
?加速63% 的InfiniBand
系统是基于FDR (141 systems out of 225)
超级计算机TOP500中最高占有率
InfiniBand提供不可超越的系统效率
?InfiniBand是实现最高系统效率的关键，平均高于万兆以太网30% ?Mellanox InfiniBand 实现最高效率99.8% 平均效率?InfiniBand: 87% ?Cray: 79%
?10GbE: 67% ?GigE: 40%
InfiniBand技术优势
InfiniBand 技术的优势和特点
?InfiniBand Trade Association (IBTA) 协会制定规范
?开放标准的高带宽、低延迟网络互连技术
?串行高带宽连接
?SDR: 10Gb/s HCA连接
?DDR: 20Gb/s HCA连接
?QDR: 40Gb/s HCA连接–现在
?FDR: 56Gb/s HCA连接– 2011年底
?EDR: 100Gb/s HCA连接– 2014年
?极低的延迟
?低于1 微妙的应用级延迟
?可靠、无损、自主管理的网络
?基于链路层的流控机制
?先进的拥塞控制机制可以防止阻塞
?完全的CPU卸载功能
?基于硬件的传输协议
?可靠的传输
?内核旁路技术?远端内存直接访问
?RDMA-读和RDMA-写
?服务质量控制（QoS）
?在适配器卡级提供多个独立的I/O通道
?在链路层提供多条虚拟通道
?集群可扩展性和灵活性
?一个子网可支持48,000个节点，一个网络可支持2128个节点
?提供多种集群拓扑方式
?简化集群管理
?集中路由管理
?支持带内网络诊断和升级
RDMA (远端内存直接访问技术) – 如何工作
RDMA 运行于InfiniBand 或
Ethernet
内核
硬件
用户
机架1
OS
NIC
Buffer 1 应用程序
1
应用程序
2
OS
Buffer 1
NIC
Buffer 1
TCP/IP
机架2
HCA
HCA
Buffer 1
Buffer 1 Buffer 1
Buffer 1
Buffer 1
Mellanox RDMA 远端内存直接访问技术
零拷贝
远程数据传输
低延迟, 高速数据传输
InfiniBand - 56Gb/s
RoCE* – 40Gb/s
内核旁路 通讯协议卸载
* RDMA over Converged Ethernet
应用程序
应用程序
用户层
内核 硬件
缓存
缓存
加速分布式数据库
迈络思网络加速主流数据库
?Oracle 数据仓库
?提供4倍闪存
?写性能提升20倍
?数据吞吐量提高33%
?降低能耗10% 到 40%
?IBM DB2 Purescale 数据库:
?需要低延迟高带宽的网络，同时满足高可靠性
?RDMA 大大降低CPU负荷
?实现DB2 Purescale 接近线性的可扩展性
?微软 SQL Server 数据仓库
?更高性能，更低成本
?Teradata 数据仓库
?相较以太网，跨机柜SQL查询速度提升2倍
?数据加载性能提升4倍
大幅提升性能与可扩展性，降低成本
河南移动Oracle RAC数据库解决方案
?采用Mellanox InfiniBand交换机作为心跳网络连接设备；
?全线速无阻塞网络；
?采用高可用的冗余连接方式，避免单点故障；
?40Gb/s高通讯带宽、100纳秒超低延迟，全面加速Oracle RAC性能
InfiniBand+PCI-e SSD新架构加速Oracle数据库
生产环境：
处理器：16 CPU Itanium2
1.6GHZ（双核）
内存：192G
数量：3
新架构 RAC节点：
AMD Quad-Core 8380
2.5GHZ 4 CPU (4核)
内存：64G
数量：2 分钟
网络层40/10GbE 交换
机
应用及存储融
合
Oracle RAC Node 1 SDC PC Server
w/ ECS
LSI Nytro
SDS
Oracle RAC Node 2 SDC PC Server w/ ECS LSI Nytro
SDS
Oracle RAC Node n SDC PC Server w/ ECS LSI Nytro
SDS
SDC: ScaleIO 数据客户端
SDS: ScaleIO 数据访问服务端 40/10 GbE
Mellanox 网络交换机
Mellanox 40GbE 交换机+40GbE 网卡实现最佳Oracle 性能与扩展性
Oracle RAC 数据库
Oracle RAC 数据库
SDC: ScaleIO 数据客户端
SDS: ScaleIO 数据访问服务端 40/10 GbE Ethernet
SDS
SDC
SDC
SDS
SDS 网络层 40 GbE 互联
PC Server w/ ECS LSI Nytro
PC Server w/ ECS LSI Nytro
PC Server w/ ECS LSI Nytro
数据库应用层
存储层
Mellanox 网络交换机
Mellanox 40GbE 交换机+40GbE 网卡实现最佳Oracle 性能与扩展性
Mellanox加速分布式Oracle RAC性能
Mellanox 40GbE 交换机+40GbE网卡实现最佳Oracle性能与扩展性
加速大数据
Data Intensive Applications Require Fast, Smart Interconnect
Host/Fabric Software
ICs Switches/Gateways
Adapter Cards Cables/Modules End-to-End & Virtual Network Ready InfiniBand and Ethernet Portfolio
Metro / WAN
Certified Networking Gear
河南移动大数据部署实例
?任意服务器之间进行40Gb/s无阻塞通信,消除节点间I/O瓶颈
?网络采用36口交换机堆叠的Fat-tree架构，最大幅度地降低网络开销，随着节点数量的增加，整体性能线性增加，提供最佳的线性扩展能力
?集群任意节点均与两个交换机互联，实现系统的高可靠性；
?全省上网行为数据每天8TB，大数据处理平台（90台）40秒完成忙时数据装载、5小时内完成日报表处理
TCO大幅降低高达79.6%
网络数据库应用实训报告 日期：2016年3月18日班级：物联1411 一、实训目的和要求 1、掌握采用界面方式创建、修改、删除数据库； 2、掌握采用T-SQL 语句创建、修改、删除数据库； 二、实训所需仪器、设备 硬件：计算机软件：操作系统Windows7、SQLServer2008 三、实训内容 1）在管理平台中管理数据库。 （1）创建数据库“studentsdb”。 （2）查看studentsdb数据库的属性。 （3）修改数据文件大小为2MB，指定“最大文件大小”为5MB。日志文件的大小在每次填满时自动递增5%。 （4）将studentsdb数据库的名称更改为student_db。 2）使用T-SQL 语句管理数据库 （1）使用CREATE DATABASE 创建studb数据库，然后通过系统存储过程sp_helpdb查看系统中的数据库信息。 （2）使用ALTER DATABASE 修改studb数据库的设置，指定数据文件大小为5MB，最大文件大小为20MB，自动递增大小为1MB。（3）
为studb数据库增加一个日志文件，命名为studb_Log2，大小为5MB，最大文件大小为10MB。 （4）将studb数据库的名称更改为my_studb。 （5）使用DROP DATABASE 删除my_studb数据库。 四、实训步骤 （内容说明：1.大致的操作步骤；2.参数设置） 1）在管理平台中管理数据库。 （1）数据库右击→新建数据库→数据库名称“studentsdb”； （2）数据文件→初始大小→2MB （3）数据文件→点击自动增长下的→最大文件大小→限制文件大小→5MB； （4）日志文件→点击自动增长下的→文件增长→按百分比→5% （5） studentsdb右击→属性； （6） studentsdb右击→重命名→student_db； 2）使用T-SQL 语句管理数据库 命令如下： CREATEDATABASE studb on PRIMARY ( NAME='student_db', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA', size=4MB, MAXSIZE=20MB, FILEGROWTH=1 ) log on ( NAME='stusb_log2', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL
构建网络安全防护管理体系 摘要：随着大数据技术的不断发展和应用，对计算机网络安全管理提出了新的挑战，通过对大数据背景下计算机网络安全的分析，介绍了新技术下的网络安全问题，提出了相关的网络安全防范措施，认为在大数据背景下，网络安全管理必须采用多种方法和手段，同时将大数据技术应用于网络安全管理中，构建符合时代需求的网络安全保护管理体系。 关键词：大数据；网络安全；隐私数据；防护策略 1大数据环境下计算机网络问题及危害 1.1计算机软件、硬件等技术问题带来的不良影响 目前计算机技术不论在软件或在硬件方面仍有着不少的缺陷，特别是在当前生产经营要求和网络体验需求不断攀升的情况下，新情况、新问题不断出现。如千禧年来临时期的“千年虫”事件，又如前几年国内爆发的DNS漏洞事件，均对企事业单位生产经营及个人生活带来了极大的困扰。 1.2网络病毒、黑客攻击及其危害
当网络作为一个单纯的信息资料上传和下载渠道，网络病毒的蔓延尚不能对实体经济或者社会稳定带来多大的影响。但当新时期网上生活、网上办公、网上交易、网上信息存储等多功能网络服务的发展，网络病毒及黑客攻击的危害性变得越来越大。部分不法分子通过在用户下载的数据包中加载木马的方式盗取普通用户或政府机关企事业单位等的信息数据、用户上传网络云盘或在本地磁盘中存储的重要资料谋取不法利益。前些年我国各地有超180多个政府网站被不法分子“黑”掉，直接导致一大批重要数据内容遭到篡改，造成了极为恶劣的影响。而近几年出现并广泛传播的熊猫烧香、ANI、ARP、网络大盗、鞋匠、广告泡泡等网络病毒，均在不同程度上给稳定向上持续发展的社会秩序带来了极大的不良影响。 1.3不法网络信息的传递 部分怀有不良动机的不法分子凭借网络信息沟通的便利性和监管追查相对困难的特性进行不法信息的传播，如色情、暴力、毒、赌等。还有部分国内外敌对势力分子紧跟社会矛盾热点，肆意造谣中伤党和政府，有的还根据社会中现实存在的小部分混乱借题发挥，翻江倒海，唯恐天下不乱。这些不法言论严重扰乱了我国国民经济不断发展和社会文明不
李国杰 中国科学院计算技术研究所 大数据研究的科学价值 近年来，“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，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。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。 与大数据的经济价值相比，大数据研究的科学价值似乎还没有引起足够的重视。本文试图对基于大数据的科学研究（包括自然科学、工程科学和社会科学）谈几点粗浅的认识，希望引起有关领域科技人员的争鸣。 推动大数据的动力主要是企业经济效益 数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的经济价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果有效地组织和使用大数据，将对经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。奥莱利（O ’Reilly ）公司断言：“数据是下一个‘Intel inside ’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。” 基因组学、蛋白组学、天体物理学和脑科学等都是以数据为中心的学科。这些领域的基础研究 关键词：大数据 数据科学 第四范式 产生的数据越来越多，例如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1立方毫米大脑的图像数据就超过1PB 。但是，近年来大数据的飙升主要还是来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据IDC 公司统计，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB （1021），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB ）。谷歌公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理的数据量超过400PB ；百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook 注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB 数据；雅虎的总存储容量超过100PB 。传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB 量级的数据。 数据为王的大数据时代已经到来，战略需求也发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真、比较和筛选，大大提高科研
电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0c15606052.html, 计算机网络数据库技术的应用 作者：唐巍 来源：《科学与信息化》2017年第19期 摘要计算机技术离不开数据库，如今无论是基于企业的各种管理系统还是互联网的各种类型的网站都离不开数据库，建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也对于企业或组织来说越来越重要。本文介绍了计算机网络数据库的特点，并对计算机网络数据库技术的应用以及发展进行了分析。 关键词计算机；数据库；特点；应用 引言 计算机如今广泛地应用于各行各业，极大地提升了人们的工作效率，几乎和我们的生活息息相关，在现代各种计算机应用里，几乎都能够看到数据库的影子。比如计算机的存储系统，各种应用软件以及各种互联网网站等应用，如果没有数据库，那么这些应用的便捷性和稳定性和高效性都没有办法保证，随着数据库的不断创新和技术革新，让计算机应用变得更加智能化和便捷化。 1 计算机网络数据库技术的特点 计算机数据库是一项较为庞大的系统，其中也包括了文件、记录的数据集合，通过数据库的应用可以更好地保证数据的应用质量。数据库的主要作用是对数据进行存储，并且通过客户端以及服务端来对所存储的数据进行利用。其中主要特点表现为以下几方面内容：首先，数据库可以更好地进行数据存储的结构化和独立化，数据的应用也会更加方便。其次，计算机网络中数据库也有着共享的作用，数据的共享能够让用户使用更加方便快捷。最后，在计算机网络中，数据里的应用也会相对更加独立，这里的独立主要是指逻辑意义和物理意义上的独立，在应用网络数据时，用户也会单独进行数据的使用。此外，计算机数据库的应用 也会实现独立的管理和控制，通过相应的控制系统，计算机数据库的控制和资源的利用都能够使用户在不同时间、不同的地点来进行数据库资源的管理，从而更好地提高数据的应用效率和质量。网络数据库同时也具有数据的组织性、数据的共享性、数据的独立性以及可控、灵活等多方面的特点，这些特点的存在也是网络数据库应用的必然要求[1]。 2 计算机网络数据库技术的应用[2] 目前，在国际计算机网络技术的研究与发展中，数据库技术的主要应用形式为：面向对象方法与技术逐步融入的数据库；多媒体技术融入的数据库；数据库技术与人工智能的结合等，下面进行具体的介绍与分析。
大数据研究综述 网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。 大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用 以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年
5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及 大数据 智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的 运营支持服务。 1.1 网络空间 态势感知系统 系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块 和通报 预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功 能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能 力，统 筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高 效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理， 定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客 组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息 系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处 置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有 多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比 对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘 分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT
《网络数据库与应用》模拟试卷（B卷） 考试形式：开卷考试时间：90分钟 学习中心：_________ 姓名：_________ 学号：_________ 成绩：_________ 请将答案直接写在试卷上，答题纸仅作草稿纸用！！！ 一.是非题(每题1分共30分，在括号中使用×√答题)) 1.关系型数据库管理系统简称为RDBMS。（） 2.MySQL数据库管理系统只能在Windows操作系统下运行。（） 3.在C/S模式中，客户端不能和服务器端安装在同一台机器上。（） 4.MySQL服务器程序一旦启动后，就不能被关闭，除非重新启动主机。（） 5.SQL语句中的各个关键字可以用半角英文字符或是全角英文字符组 （）成。 6.同一表中，列名不能重复。（） 7.每个表中只能有一个主键的定义。（） 8.结构化查询语言只涉及查询数据的语句，并不包括修改和删除数据的 （）语句。 9.查看jobs表简单结构的语句为DESCRIBE jobs （） 10.字符串“2008-8-15”和整数20080815都可以代表2008年8月15日。（） 11.TIME数据类型中只能保存正的时间值。（） 12.数据类型为tinyint的列只能保存正整数。（） 13.NULL参加任何算术运算，结果也为NULL。（） 14.x between y and z等同于x>y && x 浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。 马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推 计算机网络数据库技术的应用 摘要计算机技术离不开数据库，如今无论是基于企业的各种管理系统还是互联网的各种类型的网站都离不开数据库，建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也对于企业或组织来说越来越重要。本文介绍了计算机网络数据库的特点，并对计算机网络数据库技术的应用以及发展进行了分析。 关键词计算机；数据库；特点；应用 引言 计算机如今广泛地应用于各行各业，极大地提升了人们的工作效率，几乎和我们的生活息息相关，在现代各种计算机应用里，几乎都能够看到数据库的影子。比如计算机的存储系统，各种应用软件以及各种互联网网站等应用，如果没有数据库，那么这些应用的便捷性和稳定性和高效性都没有办法保证，随着数据库的不断创新和技术革新，让计算机应用变得更加智能化和便捷化。 1 计算机网络数据库技术的特点 计算机数據库是一项较为庞大的系统，其中也包括了文件、记录的数据集合，通过数据库的应用可以更好地保证数据的应用质量。数据库的主要作用是对数据进行存储，并且通过客户端以及服务端来对所存储的数据进行利用。其中主要特点表现为以下几方面内容：首先，数据库可以更好地进行数据存储的结构化和独立化，数据的应用也会更加方便。其次，计算机网络中数据库也有着共享的作用，数据的共享能够让用户使用更加方便快捷。最后，在计算机网络中，数据里的应用也会相对更加独立，这里的独立主要是指逻辑意义和物理意义上的独立，在应用网络数据时，用户也会单独进行数据的使用。此外，计算机数据库的应用 也会实现独立的管理和控制，通过相应的控制系统，计算机数据库的控制和资源的利用都能够使用户在不同时间、不同的地点来进行数据库资源的管理，从而更好地提高数据的应用效率和质量。网络数据库同时也具有数据的组织性、数据的共享性、数据的独立性以及可控、灵活等多方面的特点，这些特点的存在也是网络数据库应用的必然要求[1]。 2 计算机网络数据库技术的应用[2] 目前，在国际计算机网络技术的研究与发展中，数据库技术的主要应用形式为：面向对象方法与技术逐步融入的数据库；多媒体技术融入的数据库；数据库技术与人工智能的结合等，下面进行具体的介绍与分析。 2.1 与面向对象的结合 面向对象方法与技术逐步融入的数据库，其主要是为了满足用户的特定应用 网络大数据:现状与展望 1引言 1.1研究与发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变. 一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据. 当前，网络大数据在规模与复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB. IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB 和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据 将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网应用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和应用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作与生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析. 自然辩证法小论文 大数据的应用现状与展 望 指导老师：张立 组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳 资料收集：毕晨光黄一锋 邵炳姜灵轩 董丽华周晴 黄河羚婕JX14014 2015/4/18 大数据的应用现状与展望 摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 一、单项选择题（共10道小题，共分） 1.在下列关于关系的陈述中，错误的是_____。 A.表中任意两行的值不能相同 B.表中任意两列的值不能相同 C.行在表中的顺序无关紧要 D.列在表中的顺序无关紧要 知识点:关系 Relation 学生答 案:[B;] 标准答 案: B; 得分:[10] 试题分 值: 2.已知关系R如下图所示，可以作为关系R主键的属性组是_____。 A.ACD B.ABC C.ABD D.BCD 3.关系数据库中，实现实体之间的联系是通过表与表之间的______。 A.公共索引 B.公共存储 C.公共元组 D.公共属性 4.定义外键实现的是______。 A.实体完整性 B.参照完整性 C.用户定义的完整性 D.实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性 5.有一个关系：学生（学号，姓名，系别），规定学号的值域是8个数字组成的字符串，这一规则 属于_____。 A.实体完整性规则 B.引用完整性约束 C.用户自定义完整性规则 D.关键字完整性约束 6.若两个实体之间的联系是1:m,则实现1:m联系的方法是______。 A.在"m"端实体转换的关系中加入"1"端实体转换关系的码 B.将"m"端实体转换关系的码加入到"1"端的关系中 C.在两个实体转换的关系中，分别加入另一个关系的码 D.将两个实体转换成一个关系 7.ER图是一种直观表示_______的工具。 A.结构数据模型 B.关系数据模型 C.逻辑数据模型 D.层次和网状模型 8.数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的______。 A.数据独立性 B.数据安全性 C.结构规范化 D.操作可行性 网络大数据:现状和展望 1引言 1.1研究和发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT和通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活和工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变. 一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互和融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据. 当前，网络大数据在规模和复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB. IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的 大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网使用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和使用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作和生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析. 网络大数据给学术界也同样带来了巨大的挑战和机遇.网络数据 Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.doczj.com/doc/0c15606052.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.doczj.com/doc/0c15606052.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.doczj.com/doc/0c15606052.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔 一、单项选择题（共10道小题，共100.0分） 1.在下列关于关系的述中，错误的是_____。 A.表中任意两行的值不能相同 B.表中任意两列的值不能相同 C.行在表中的顺序无关紧要 D.列在表中的顺序无关紧要 知识点: 关系 Relation 学生答案: [B;] 标准答 案: B; 得分: [10] 试题分 值: 10.0 2.已知关系R如下图所示，可以作为关系R主键的属性组是_____。 A.ACD B.ABC C.ABD D.BCD 知识点: 码 Key 学生答案: [C;] 标准答 案: C; 得分: [10] 试题分 值: 10.0 3.关系数据库中，实现实体之间的联系是通过表与表之间的______。 A.公共索引 B.公共存储 C.公共元组 D.公共属性 4.定义外键实现的是______。 A.实体完整性 B.参照完整性 C.用户定义的完整性 D.实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性 5.有一个关系：学生（学号，，系别），规定学号的值域是8个数字组成的字符串，这一规则属于 _____。 A.实体完整性规则 B.引用完整性约束 C.用户自定义完整性规则 D.关键字完整性约束 6.若两个实体之间的联系是1:m,则实现1:m联系的方法是______。 A.在"m"端实体转换的关系中加入"1"端实体转换关系的码 B.将"m"端实体转换关系的码加入到"1"端的关系中 C.在两个实体转换的关系中，分别加入另一个关系的码 D.将两个实体转换成一个关系 7.ER图是一种直观表示_______的工具。 A.结构数据模型 B.关系数据模型 C.逻辑数据模型 D.层次和网状模型 8.数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的______。 A.数据独立性 B.数据安全性 C.结构规化 D.操作可行性 9.数据库系统的体系结构分为三个层次，即______。 A.模式、模型、视图 B.外模型、概念模型 C.外模式、逻辑模式、模式 D.关系模型、网状模型、层次模型浅谈大数据发展现状及未来展望
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