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“云计算和大数据”重点专项
2017年度项目申报指南
为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》，以及国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等提出的任务，国家重点研发计划启动实施“云计算和大数据”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2017年度项目申报指南。
本重点专项总体目标是：形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规范；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控。
本重点专项按照云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互等4个创新链(技术方向)，共部署31个重点研究任务。专项实施周期为5年（2016-2020年）。
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2016年，本重点专项在4个技术方向已启动实施12个项目。2017年，拟在4个技术方向启动15-30个项目，拟安排国拨经费总概算为5.1亿元。凡企业牵头的项目须自筹配套经费，配套经费总额与国拨经费总额比例不低于1:1。
项目申报统一按指南二级标题(如1.1)的研究方向进行。除特殊说明外，拟支持项目数均为1-2项。项目实施周期不超过4年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部考核指标。项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题参研单位原则上不超过5个。项目设1名项目负责人，项目中每个课题设1名课题负责人。
指南中“拟支持项目数为1-2项”是指：在同一研究方向下，当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不同的情况时，可同时支持这2个项目。2个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完成后将对2个项目执行情况进行评估，根据评估结果确定后续支持方式。
1. 云计算和大数据基础设施
1.1 新一代云计算服务器技术与系统（共性关键技术类）
研究内容：新一代云计算服务器的节点技术，包括大容量混合内存技术，处理器接口的可重构硬件加速器技术，高密度混合存储技术等；新一代云计算服务器的跨节点技术，包括计算、存储等物理资源虚拟化与跨节点共享技术，异构多种加速器的资源池技术，内部互连网络的虚拟化和性能隔
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离技术等；新一代云计算服务器基础软件技术，包括大容量内存计算技术，混合内存支持和优化技术，可重构硬件加速器支持和优化技术，混合存储管理技术，计算、存储、网络等资源池调度和管理技术等；新一代云计算服务器的评价与优化技术，包括性能评价方法与基准测试、性能调优工具、SLA评价与保障技术等。基于以上关键技术，研制新一代云计算服务器系统，在关键行业的云计算环境中开展示范应用。
考核指标：研制至少由256个云服务器节点、1个加速池组成的云计算系统；单节点存储容量不小256TB，其中新型存储器件不小于128TB；支持传统内存与新型内存介质融合管理；支持可重构硬件加速器；单节点支持百万级并发处理。整系统并发处理能力不低于2.5亿，支持存储、加速器等硬件资源跨节点共享。在关键行业的云计算系统中开展示范应用，在典型云计算应用负载下，较现有产品整机服务能力提升一个数量级，整机资源利用率提升50%，整机性能功耗比提升5倍。取得一批本领域的知识产权，形成一组相关规范和国家标准（送审稿）。
1.2 高效能云计算数据中心关键技术与装备（共性关键技术类+示范应用）
研究内容：云计算高密度数据中心的体系结构；面向云计算数据中心的新型网络技术及网络虚拟化技术；多资源复用的细粒度联合感知和分配理论；适用于云计算数据中心的
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模块化计算、存储、网络节点装备，多数据中心的调度技术，实现数据中心分布式实施；基于数据分析的精确能源管理技术，突破基于数据分析的数据中心整体能效提升技术，显著提升云计算资源运行效率；云计算数据中心的能耗评估理论、能耗模型、能耗评估方法及能耗评估工具软件；基于以上技术突破和研制的装备，开展典型示范应用。
考核指标：研制高效能高密度的微/全模块，整机柜数据中心单元的计算密度达到100个微处理器计算节点，物理核数不低于1600个，存储总容量可达到10PB，能效比提升1倍以上。云计算数据中心通过SDN交换机组网，支持40GE 和100GE以太网标准，支持全可编程平台，支持高密度机柜数据中心单元的高密度互联，数据中心节点数不低于1万个，可处理EB级数据。云数据中心虚拟网络向物理网络映射的资源利用率达到90%以上，网络能效比提升1倍以上。云计算数据中心采用有线无线混合的网络架构，增强网络拓扑灵活性，减少通信能耗，数据中心内任意两台服务器之间数据传输率达到100Gbps以上。面向异构资源管理的跨层感知系统软件能有效提高云数据中心的资源利用效率，典型应用的系统能效比提升50%以上，同等条件下PUE达到世界领先水平。在100PB级大数据场景下应用于2-3个典型领域。取得一批本领域的知识产权，形成一组相关规范和国家标准（送审稿）。
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2.基于云模式和数据驱动的新型软件
2.1可持续演化的智能化软件理论、方法和技术（前沿基础类）
研究内容：针对“人-机-物”三元融合模式下智能化软件持续演进的基本需求，研究可持续演化的智能化软件系统架构模型、构造方法、运行机理和服务质量等基础理论；研究准确及时的情境感知技术、智能可信的适应决策技术、高效可靠的在线重构技术、数据驱动的软件自动构造与演化方法等关键技术；研制可持续演化的智能化软件的构造和运行支撑平台，为关键软件系统提供在其所处软硬件环境及所依赖外部资源不断变迁条件下仍能长期生存的能力，并在典型的场景中进行示范应用。
考核指标：提出一种面向可持续演化的智能化软件的基本架构，给出一套相应的基础理论模型与软件开发方法，为上述方法给出相应的关键支撑技术。环境上下文一致性检测修复处理效率在不降低处理质量的前提下，较当前业界主流技术提升一个数量级；软件构件级在线重构能提供系统级的一致性保障，且对正常服务的干扰较既有主流技术降低30-50%以上；工业级服务器程序在线更新的程序停顿时间控制在毫秒级；显著提高开放动态多变环境下软件的自动适应和长期生存能力，并在 2-3 个应用场景中得到验证。申请一批相关领域的知识产权，发表高水平论文或编写高水平专著，
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取得重要的国际影响。
2.2 智能无人系统的软件体系结构和支撑技术（共性关键技术类）
研究内容：研究无人智能系统的多态分布体系结构、软硬件资源管理和智能行为管理，突破支持互操作/互理解/互遵守的软件体系结构、异构资源抽象与封装、自主与协同行为的模型与算法等关键技术；通过构建“前端无人系统+后台支撑系统”的模式，实现后台支撑系统与前端无人系统的互补，提升无人系统的智能化、自主化、协同化程度；研究应用驱动的无人智能系统开发方法，建立应用开发工具链。
考核指标：兼容机器人、无人机等常见智能系统的硬件；知识共享和智能处理后台在主流无线通信模式下响应时间低于0.1秒，支持万台无人系统的并发访问；应用开发环境提供10个以上的无人智能系统特定工具，覆盖需求表达、系统设计、代码生成、系统集成和系统验证等阶段，提高软件复用率50%；至少在2类以上典型的无人智能系统领域进行示范应用；形成一组无人智能系统体系结构和关键技术相关规范和国家标准（建议稿）。
2.3 面向智慧城市的智能化集成化软件互操作平台（共性关键技术类+应用示范类）
研究内容：面向新型智慧城市建设，研究信息孤岛数据和功能的运行时复用与互操作、领域知识建模及模型自增长
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和自演化、模型驱动的软件自适应、开发运行一体化机制等基于云模式和数据驱动的新型软件应用关键技术，研制面向智慧城市的智能化软件互操作平台，并建立示范应用。
考核指标：实现典型信息孤岛业务数据的可读可写、业务功能的实时调用和按需组装，领域知识模型包含1万个知识概念和1000万个知识实例，软件自适应代码生成率超90%，形成规模化智慧城市示范应用（其中百万级常住人口城市不少于10个），牵头制定1项国际标准（草案）和3项国家标准（送审稿）。
3. 大数据分析应用与类人智能
3.1大数据驱动的自然语言理解、问答和翻译（共性关键技术类）
研究内容：研究融合大数据与人类常识的开放域多语言知识图谱构建及关键技术；研究面向自然口语交互的情境化语义理解和多轮对话交互管理技术；研究大数据驱动的多语言（汉语与藏蒙维等少数民族语言之间）文本互译技术；研究基于大数据的多语言开放域智能问答技术。
考核指标：汉语语义理解准确率不低于92%、汉语问答可接受率不低于92%；汉语和世界主要语种以及藏蒙维等少数民族语言互译的翻译准确率达到国际领先水平，并通过翻译实现世界主要语种和少数民族语言的理解。
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3.2 大数据驱动的类人智能感知与情感交互关键技术（共性关键技术类）
研究内容：研究超大规模面向多模态感知的深度神经网络模型、结构及并行学习算法；研究大数据驱动的声音、图像和视频中的目标检测、跟踪、分类以及行为和事件识别机制，融合多通道语境信息的类人智能感知机制；研究多模态融合的特征信息协同分析理解方法，构建基于多模态语义协同分析的计算框架与推理机制；基于上述技术实现具有智能感知和情感交互的智能陪护机器人验证系统。
考核指标：建立多通道的深度神经网络模型，实现百亿级节点的超大规模深度神经网络，模型创新和并行学习算法在国际学术界产生重要影响；建立支撑大数据深度学习的多模态智能感知和情感交互数据库；多模态语义协同分析计算方面，语义理解准确率大于85%，受限人机交互意图正判率大于80%。研制实现智能陪护验证系统，系统能够正确识别并响应超过70%的对话要求。在性能和功能上与国际典型系统具有可比性。
3.3 大数据驱动的中医智能辅助诊断服务系统（示范应用类）
研究内容：研究复杂多模态、异构碎片化中医药大数据的动态采集、高效获取、汇聚和有效存储和共享方法体系，构建中医药大数据信息资源库及平台；研究复杂中医药系统
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中碎片知识的融合归纳与基于传统中医知识体系的重新表达，研究构建中医药本体化知识图谱及其时空演化模型；研究中医意象思维的多尺度认知框架及中医“辨证论治”的分析模型和方法，构建基于中医药大数据的类人认知体系架构和思维机理，研制人机交互的场景化中医临床智能辅助诊断与决策推荐机制；研制构建中医药大数据公共服务和普适医疗咨询服务的示范应用云平台，实现数据的自动更新、自主学习、自我演化的可持续发展机制。
考核指标：建设中医药行业大数据快速采集处理平台，实现中医药古籍文献、病案、科研等信息的数字化和资源化管理以及传统中医“望闻问切”等四种典型诊断方式的数据自动采集、处理和持续更新；建设中医药大数据资源库，其行业数据规模达到PB级别；建立中医药大数据知识图谱，对中医药行业的知识覆盖面达到90%以上；场景化中医临床智能辅助诊断与决策推荐机制对疑难杂症、慢性疾病和重大疾病的智能诊断的准确率超过80%；申请一批本领域的知识产权，构建PB级中医药知识智能咨询云服务平台，面向教学研究、行业应用和公众服务提供大数据研究与知识服务支撑，服务对象超过100万用户。
3.4面向视频内容的大数据处理分析平台及示范应用（示范应用类）
研究内容：围绕互联网、物联网和广电网等多源感知网
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络实时产生的视频大数据，基于视频编码A VS2和视觉特征编码CDVS等最新国际国内标准，研究超高清视频、网络直播视频、广播电视视频、城域实时采集视频等各类视频的大数据处理关键技术，包括支持视频大数据汇聚和分析的超高效编码压缩技术和特征表达技术，大规模视觉对象实时检测、属性识别与精准检索技术，面向多种特定行为分析的深度学习、识别与比对技术等，建立支撑图像视频数据达百亿条规模的视频大数据深度处理与综合利用平台，在面向重大赛事和事件的超高清电视广播、互联网视频直播、广播电视节目实时管理、大中城市视频综合利用等领域开展大规模应用示范。
考核指标：基于A VS2和MPEG CDVS等最新国际国内标准，实现超高效率的视频内容压缩和紧凑特征描述，比最新国际标准H.265压缩效率提升20%以上，面向多种检索识别任务实现万倍率特征压缩；实现大规模视觉对象的属性识别与对象精准检索，在千万规模数据集上平均识别率超90%；实现视频中上百种目标行为的分析识别，平均准确率超过90%，对互联网直播和广播电视节目匹配精度超过95%；建立支撑百亿条规模数据的视频大数据深度分析处理与综合利用平台，支持超高清视频高可靠播出，支持千路以上实时视频的汇聚分析，支持10万路视频的视觉特征汇聚与分析挖掘，超高清电视示范应用实现全球性重大赛事实时转播的可靠率达到99.99%，对千路以上网络直播视频和广播电视节目
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异常分析的处理延迟低于2秒，对万路以上视频节目实现秒级内容查询。
3.5 脑机交互混合智能关键技术、系统及应用（共性关键技术类+应用示范类）
研究内容：构建来自多地域、多用户、多类型采集设备、多范式的脑电、功能核磁共振成像、近红外光学成像、肌电、眼电、视听觉感知等多模态数据集，发展相应数据分析方法；研制用于头部有发区域脑电信号高性能采集的柔性干电极，开发集信号实时去噪、放大、解析于一体的低功耗微型脑机接口芯片；研发基于脑电、功能核磁共振和功能近红外多模态脑信号的解码技术，实现对人类视觉、意图、情感、状态等的智能感知和理解；建立融合脑机交互与智能感知的新型混合智能系统，并完成司机疲劳驾驶检测应用示范；建立脑机协同控制系统，实现对严重脊髓损伤、中风及意识障碍残疾人的功能辅助康复应用示范；建立基于混合脑机交互的高沉浸自适应反馈环境，实现脑与虚拟现实系统交互，支持百平米级虚拟现实多用户漫游互动，并在沉浸式娱乐、残疾人功能康复方面取得应用示范。
考核指标：构建1000人以上的脑电等多模态生理信号与感知信号的数据库；柔性干电极带宽0.5Hz-1KHz，可实现微伏级脑电采集；脑机接口芯片通道数8-16、功耗5-10微瓦/通道；放大器功耗2-5微瓦/通道、输入阻抗大于1G?。新型
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混合交互系统融合3种以上的生理信号，提供控制指令6个以上，指令反应时间1秒以内；基于混合脑机交互的高沉浸自适应反馈平台交互定位误差小于0.1%。建立面向疲劳驾驶、医疗康复以及虚拟现实领域应用的示范系统。
4. 云端融合的感知认知与人机交互
4.1多源数据驱动的智能化高效场景建模与绘制引擎（共性关键技术类）
研究内容：来自实测、仿真、预测、社会、物理的多源异构场景数据的特征分析、语义理解与注册融合；大尺度场景的几何、表观与运动鲁棒重建；语义一致的复杂场景高效编辑合成与动态更新；支持虚实融合和点云、网格等多源几何数据的实时绘制方法；结合云端的城市规模场景高并行全局光照绘制方法；面向大规模场景实时绘制的绘制流水线优化与简化方法；研发云端结合的复杂场景智能建模软件平台和实时绘制引擎，实现应用示范。
考核指标：三维场景重建最大相对几何误差小于 1%；影像、深度和点云等场景多源数据的分割错误率小于5%，识别准确度大于80%；场景绘制支持10亿面片的场景规模，在4k分辨率条件下，达到30fps以上的绘制帧率；形成多源数据驱动的智能化高效场景建模与绘制引擎的方法体系，申请20项以上发明专利，形成具有自主知识产权、云端结合的高效场景重建与建模工具和绘制引擎。
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4.2 复杂时变场景的物理仿真关键技术（共性关键技术类）
研究内容：结合大数据背景下的时变数据分析，为复杂场景的物理仿真建立高动态、可交互的新理论新方法。研究多源数据驱动的动态自然现象的仿真建模计算方法；基于时变数据的实时物理仿真关键技术；大尺度形变及介质动态交互的物理仿真计算方法；多相多态时变模型的物理仿真技术；时变场景物理仿真的可信性度量准则和方法。在上述工作基础上，建立一套复杂时变场景的高效物理仿真理论和计算方法，研制复杂时变场景的物理仿真引擎。
考核指标：形成不少于20种复杂场景中时变模型的物理仿真过程，适应不少于5种的三维模型表示格式；形成多于5种物理仿真计算方法；自然灾害场景或者时变模型物理仿真模拟中，计算模型仿真粒子数不少于100万个，并且仿真显示帧率不少于20fps；时变模型的物理仿真效率达到或者超过国际上主流商业软件；形成复杂场景中自然现象的高效仿真理论方法和评价体系，在物理仿真的度量准则和评价方法等核心算法和关键技术形成系列的专利群；研制一个具有先进水平和自主知识产权的物理仿真引擎，仿真引擎要涵盖形变、碰撞、爆炸、断裂和流固耦合等物理仿真中的主要复杂时变现象；完成自然场景区域不少于10平方公里的灾害实时模拟仿真或者自由度不少于1000个时变模型的动态碰撞模拟仿真两个应用示范。
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4.3大数据多模态交互内容协同感知技术（共性关键技术类）
研究内容：研究多模态交互感知信息的推理和逻辑演化理论框架；实时准确触力觉生成和反馈模型及设备；沉浸式三维听觉感知模型；个性化多模态连续情感识别和交互意图理解模型；基于长历史信息的言语交互、行为交互和情感交互的多模态时空信息深度融合机制和认知感知模型；多感知数据自动配准融合技术；具有环境自适应的增量式交互意图学习机制和智能生长模型。在此基础上，研究并构建具有多传感器融合的强真实感虚实融合人机交互系统。
考核指标：触力觉反馈平均单次时延不超过10ms；三维听觉感知误差不高于12度；多模态信息输入至少支持视听觉、体感、触觉、情感/表情、生理等；多模态信息输出至少支持视听觉、振动、皮肤迁拉、按压、数字虚拟人物等；连续情感识别准确率达到80%；多模态用户意图理解在开放领域的准确率超过80%，在限制领域的准确率超过90%；构建强真实感的多感知虚实融合的多模态人机交互环境及系统，整合“产学研用”资源，支持领域应用单位超过100家实际应用。
4.4面向大数据应用的桌面实时真三维显示技术（共性关键技术类）
研究内容：研究大尺寸高分辨率三维显示海量数据的高速精确处理机制；设计、优化和研制新颖的二维纳米结构，
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复合人工结构，快速响应液晶与微纳结构全息三维显示调制器件，量子点三维实像承接介质和微纳三维发光体；研制基于光场、全息、集成成像等不同机理的高时空带宽积桌面真三维显示设备，支持多人、裸眼、环视、虚实融合、实时交互。
考核指标：桌面真三维显示空间带宽积达到109，显示幅面各维尺寸不小于60cm，刷新速率不低于24帧/秒，水平360度可视，垂直可视角不小于60度，支持手势交互；形成专利池；针对医学、气象、工业、军事、教育、娱乐等领域大数据应用需求，完成不少于3个真三维显示应用示范。
4.5面向工业互联网的智能云端协作关键技术及系统（共性关键技术类）
研究内容：研究面向工业互联网的云端融合体系结构，面向工业生产环境的非传感器场景感知关键技术和音视频等多媒体信息自适应感知技术，面向应用需求感知的大规模异质工业互联网终端高效互联技术，可信、自适应的云端融合架构、数据安全通信与终端识别及认证技术，工业制造虚拟化技术，支持动态传算的工业互联网大数据处理技术，面向柔性工业生产环境的智能决策技术及闭环反馈控制机制等，研制智能云端融合、协同感知的软件系统及支撑云平台，并进行应用示范。
考核指标：场景感知准确率处于国际领先水平；智能云端协作同时提供千级用户和万级终端的瞬时连接；可处理PB
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级融合数据；端到端协同通信最大延迟<秒级；云架构系统与终端移动认证通信延迟<500ms且具防DOS攻击能力；形成专利池，完成相关协议、规范和标准（送审稿），建立云计算模式下人机物融合的工业物联网技术体系。
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云计算数据中心建设运营分析 摘要：通过对现在云计算数据中心的建设成本、市场业务发展和综合管理等方面的详细分析，建立云计算数据中心的建设运营模型，结合现阶段国内外云计算发展情况，给出企业、政府及电信运营商建设运营云计算数据中心的建议和意见。 1 云计算数据中心的定义 1.1 云计算与云计算数据中心 云计算的发展与云计算数据中心的建设发展没有必然的联系，是一种松耦合的关系。这一点目前是业界人士对云计算和云计算数据中心的认识有混淆的地方。云计算技术和业务的发展可以基于传统的数据中心和传统的网络架构上发展，只是在此种基础和架构之上，云计算的发展较为缓慢，并且不能发挥云计算的最大优势。而云计算数据中心实际上是为达到数据中心的最大效能，设计出的符合云计算发展模式的数据中心，是一种后匹配方式。那么，在云计算时代我们怎样看待云计算和云计算数据中心的关系呢？ 这里我们还是先回归到云计算的本质的思考。云计算本质从2个角度来讲，一是资源分配和分布格局的转变的方式。资源包括计算资源、存储资源和带宽资源。二是向客户提供服务的模式的转变。 从技术角度来讲，云计算是资源分配与分布格局转变的方式。传统IT发展模式下，资源(包含计算、存储等资源)分布是独立小系统的。虽然有可能很多IT 设备是在一个数据中心内部，但是他们之间各自用各自的CPU、内存和存储，绝对不会跨域使用资源。而云计算使得大家能共享计算资源，共享的层级可以是对应用系统而言，也可以是对客户而言，甚至在运营商整网而言都存在着共享。对大部分系统而言，共享提高效率是不争的事实。
从客户提供服务的模式角度来看，云计算所提供的是自动化的，高度细化和个性化的服务。这与传统的IT服务的差别也是较大的。传统的IT服务是现成的套餐，除非付出较高的代价，否则无法获得细化及个性化的服务。当然，对于云计算，很多用户会有关于共享的安全性、数据的保密性等顾虑。这里面有一些观念需要大家重新认识，打个简单的比喻，大家都放心把现金存进银行，为什么会不放心把数据存进运营商呢？ 一个企业要做云计算，如果这个企业本身就是信息服务提供者，那么她或许更看重的是在技术层面的云计算的先进性，而如果企业本事是客户服务提供者，那么她更可能看重的是云计算服务本身带给客户的价值。后者就是云服务了。 1.2 云服务与云计算数据中心 云服务的实现比云计算的实现要难很多。事实上，一种新型的服务对服务提供者和被服务者都有一定的要求。也就是说，云服务接受对象必须具备一定的IT 设施或者IT信息化程度基础之上，才能较好接受云服务，其中信息化程度也包括客户对IT信息化的接受程度、依赖程度和认知程度等相关软性要素。 云服务的实现程度决定了提供云服务的运营商建设云计算数据中心的积极性、能力要求和规模等。众所周知，云计算数据中心具有双重发展方向，一个是云服务，一个是企业内部私有云。前者主要面向客户，产生新收入；后者主要面向企业本身，节省原成本。但是，殊途同归，云计算数据中心的建设运营与其发展方向关系并不大。对于承载主要面向企业内部的私有云的云计算数据中心，是否需要有运营可能会被质疑。从宏观层面考虑，或者说从整个企业角度来考虑，内部私有云实际也是在“创造价值”。因此，运营目标是一致的。 从上面的分析我们可以看出，要想真正提供云服务，云计算数据中心是必不可少的基础。 1.3 云计算数据中心定义要素
云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案
目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
云计算数据中心与传统数据中心的区别 云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松耦合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。 传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。 传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。 云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。 自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。
至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。 云计算数据中心的建设成本要素 事实上要建设一个云计算数据中心的成本其实与建设一个传统的数据中心也是有一定 区别的。传统数据中心(以IDC为例，不考虑企业自用数据中心)的建设成本包括以下几个方面： 土地成本：购置土地相关成本，其中要考虑数据中心的位置、交通及周边环境、未来发展等方面。 土建成本：一般数据中心的机房建设标准都是较高等级的，特别是抗震、防火、防水、防风等方面的等级要求是很高的。 电力电源设施：电力引入是数据中心需要考虑的重大因素，也是其位置选择的一个重要参考指标。电力电源设施的购置、建设成本在整个数据中心建设当中只有相当大的比例。 基础网络、网络安全设施建设：网络引入是数据中心(特别是IDC)建设需考虑的非常重要的因素。很多数据中心建设地点一般都选在能最接近各电信运营商的骨干节点附近。这对运营性数据中心来说是其未来市场的一个重要保证。网络安全设施也是机房安全的重要保证。 空调及消防设施建设：空调及消防对于数据中心的持续运营有着重要作用，其效能也影响着数据中心的运营成本。
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。
F5助力云计算数据中心 大家好，我是F5公司的李欣，今天很高兴能跟大家共享一下F5在云计算数据中心里面的经验。 其实我相信，经过去年和今年，云计算的不断宣传。我相信，大家对云计算的基本概念已经有了相当的了解，在这儿，我跟大家一起回顾一下云计算的基本概念。云计算就是一种资源的交付和使用模式，它是通过网络把大量的硬件、平台和软件所构成的资源池中的资源以按需服务的形式交付给用户。其实这个几年听起来有点绕口。为什么这个技术称之为云计算呢？有两方面的原因。一个是云计算的鼻祖亚马逊给自己的云计算平台称之为弹性运，后来云计算就由此得名。第二个，云计算确实是像天空的云一样，自由的伸缩，并不受物理的控制，所以由此称之为云计算。 云计算有自己的特点，它可以是按需服务的模式，并且它具有高度的可控性和高度的虚拟化。 云计算基于它的部署模式和服务模式，有不同的服务平台。基于云计算，如果它部署在整个的互联网，为所有的公众企业和公众用户提供服务的话，称之为公用云。如果放在企业的内网，把自己的信息做整合，作为一个技术平台，就称之为私有云，主要是给企业内部服务的。一个企业部署了私有云之后，业务能力不够，可能会再租用和建设一些私有云，对企业来说就是混合云，既包括了私有云和公有云。 IAS（InforSuite Application Server）就是基础架构服务，企业会把自己企业内部的基础的IT资源，比如说计算资源、存储资源、网络资源，甚至包括软件资源，它把这种资源以按需服务的形式发布出来，提供给用户使用。那么对于使用者来说，他们看到的就是纯粹的裸资源，他们可以按照这些资源区做自己的应用程序，去做自己的部署。这个就是IAS基础架构服务。
云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数
据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
云计算数据中心与智慧城市建设 导读：云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 一、前言 云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 智慧城市是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。多个应用系统之间存在信息共享、交互的需求。各个不同的应用系统需要共同抽取数据综合计算和呈现综合结果。如此众多繁复的系统需要多个强大的信息处理中心进行各种信息的处理。 要从根本上支撑庞大系统的安全运行，需要考虑基于云计算的网络架构，建设智慧城市云计算数据中心。在满足上述需求的同时，云计算数据中心具备传统数据中心、单应用系统建设无法比拟的优势：随需应变的动态伸缩能力（基于云计算基础架构平台，动态添加应用系统）以及极高的性能投资比（相对传统的数据中心，硬件投资至少下降30％以上）。
二、云计算应用于智慧城市的优势 （一）平台层的统一和高效能 通过架构即服务（Iaas）的构建模式，将传统数据中心不同架构、不同品牌、不同型号的服务器进行整合，通过云操作系统的调度，向应用系统提供一个统一的运行支撑平台。 同时，借助于云计算平台的虚拟化基础架构，可以有效地进行资源切割、资源调配和资源整合，按照应用需求来合理分配计算能力和存储资源，实现效能最优化。 （二）大规模基础软硬件管理 基础软硬件管理，主要负责大规模基础软件、硬件资源的监控和管理，为云计算中心操作系统的资源调度等高级应用提供决策信息，是云计算中心操作系统资源管理的基础。基础软件资源，包括单机操作系统、中间件、数据库等。基础硬件资源，则包括网络环境下的三大主要设备：计算（服务器）、存储（存储设备）和网络（交换机、路由器等设备）。基础软硬件管理中心，可以对基础软件、硬件资源进行资产管理；可以实现基础硬件的状态监控和性能监控；能够对异常情况触发报警，提醒用户及时维护问题设备；能够对基础软硬件资源进行长期的统计分析，为高层次的资源调度提供决策依据。 （三）业务/资源调度管理 云计算数据中心的突出特点是具备大量的基础软硬件资源，实现
https://www.doczj.com/doc/6f14469883.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.doczj.com/doc/6f14469883.html, 编制工程师：范兆文
https://www.doczj.com/doc/6f14469883.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
陕西省大数据与云计算产业示范工程 实施方案
陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案 为贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔〕50号），结合《陕西省大数据与云计算产业五年行动计划》（陕政发〔〕22号）要求，制订本实施方案。 一、工作思路和发展目标 （一）工作思路。利用两年时间，经过示范工程带动，探索总结大数据“汇聚、开放、交易”规则，把握大数据产业发展规律，促使我省大数据产业生态体系不断完善。 （二）发展目标。到底，经过四大工程实施，形成具备产业支撑能力的增长点和明晰的发展方向，西咸新区成为国家级大数据与云计算产业基地。引进5家以上国内外有影响力的大数据龙头企业，引进10家以上国家部委数据中心，培育壮大一批产业关键环节骨干企业，其中规模以上企业超100家。 二、四大示范工程 围绕云计算服务、信息融合、大数据应用、产业基地建设等产业链关键环节，组织实施秦云、城市信息融合示范、大数据应
用示范、产业基地示范等四大工程，引导和推动数据汇集、企业云集、产业聚集。 （一）秦云工程。 启动建设“N+1”云工程（N即15朵行业云，1即大数据交换共享平台），建设15朵行业云，引导带动政府部门、企业和社会购买云服务，推动数据公开及社会化开发利用。建设大数据交换共享平台，实现各行业云的数据交换共享，并与省信息化中心互联互通。各行业云按照政府数据开放和共享的要求向社会公众和产业链开放，带动软硬件提供商、运营商及平台服务商等产业链上下游整体发展。到底，带动大数据相关产业实现产值50亿元以上。 1. 工业云。继续推进陕西工业云建设，提供云资源、云智慧、云应用、高性能计算、工业协同设计五大类服务。（省工业和信息化厅负责） 2. 工商云。整合三证合一、法人单位、企业信用信息公示、广告监测等信息平台和系统，建立工商大数据，实现一体化市场准入、市场监管，强化市场主体的服务与监管。（省工商局负责）
* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM
2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:
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
大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不
云计算数据中心建设方案 2020年10月10日
目录 第一章项目概述 (1) 1.1.现状分析 (1) 1.2.工程概述说明 (2) 1.3.建设意义 (2) 第二章总体方案设计 (4) 2.1.建设原则 (4) 2.2.总体框架设计 (6) 2.2.1.总体架构设计 (6) 2.2.2.资源池逻辑架构设计 (6) 2.2.3.资源池分域设计 (8) 2.2.4.资源池分层设计 (8) 2.2.5.资源池模型设计 (10) 第三章机房硬件及服务器建设 (11) 3.1.网络方案 (11) 3.1.1.需求分析 (11) 3.1.2.网络虚拟化技术 (12) 3.1.3.网络设计 (13) 3.2.存储资源规划 (16) 3.2.1.设计需求 (16) 3.2.2.存储池化技术 (16) 3.2.3.存储设计 (20) 3.3.服务器域规划 (22) 3.3.1.服务器虚拟化技术 (23) 3.3.2.物理主机 (26) 3.4.中间件与数据库域设计 (27) 3.4.1.设计需求 (27) 3.4.2.虚拟机模板技术 (27) 3.5.安全服务域设计 (28)
3.5.1.设计需求 (28) 3.5.2.网络安全 (28) 3.5.3.主机安全 (31) 3.5.4.租户和权限隔离 (32) 3.5.5.虚拟机安全 (32) 第四章机房环境建设 (33) 4.1.装饰装修工程 (33) 4.1.1.机房的平面布局和功能室的划分 (33) 4.1.2.装修材料的选择 (33) 4.1.3.机房装饰的特殊处理 (37) 4.2.供配电系统（UPS系统） (38) 4.2.1.供配电系统设计指标 (38) 4.2.2.供配电系统技术说明 (40) 4.2.3.供配电设计 (41) 4.2.4.电池 (42) 4.3.通风系统（新风和排风） (43) 4.3.1.设计依据 (43) 4.3.2.设计目标 (43) 4.3.3.设计范围 (43) 4.3.4.新风系统 (43) 4.3.5.排烟系统 (44) 4.3.6.风幕机系统 (44) 4.4.精密空调系统 (45) 4.4.1.机房设备配置分析 (45) 4.5.防雷接地系统 (46) 4.5.1.需求分析 (46) 4.5.2.系统设计 (46) 4.6.综合布线系统 (48) 4.6.1.系统需求分析 (48)
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)
云计算与几种常见计算的区别 集群计算(Cluster Computing) 计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。 分布式计算(Distributed Computing） 分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。 并行计算（Parallel Computing） 并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 网格计算（Grid Computing） 网格计算是通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算的设计目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样，网格计算就提供了一个多用户环境。它的第二个目标就是：更好的利用可用计算力，迎合大型的计算练习的断断续续的需求
大数据云计算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促进我国大数据云计算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大数据云计算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)