适用于大学，高职学生大数据教学实训
平台功能职业教育
平台层
网络层
设备层
业 管理 智能家居 智能交通 环境监测
应用层 矿业采掘 工业制造 职业教育 城市 石油化工 绿色农
能源管理
价值链网络下的横向集成
端到端的数字化集成网络化制造体系的纵向集成
背景
职业教育
产品服务构架
列1 列2 列3 ……列n
多协议的接入
PDS
图纸
图片 文档 图表
音频 压缩
结构化 半结构化
非结构化
对象存储
大数据平台
CPU =2
M EM =
200
在线分布式计 算引擎Spark 离线分布式 计算引擎 M ap/Reduc e
CPU =4 M EM =400 CPU =6 M EM =1000 CPU =2 M EM =200 R 语言 深度学习算 法框架 Caffe 实时流数据处理引 擎 Storm 实时数据流处理 统计分析 机器学习 算法优化 MATLA B
纯BS方式展示，无插件拖拽方式搭建画面，0编程自适应分辨率，跨平台
xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
大数据工程实验室申请书 1．工程实验室拟突破的技术方向 大数据工程实验室拟突破的技术方向为：R语言与Hadoop分布式计算平台交互技术。 R语言是一种自由免费软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R的源代码可自由下载使用，可在多种平台下运行，包括UNIX,Linux,Windows和MacOS。R主要是以命令行操作为主，同时支持GUI的图形用户界面。R内建多种统计学及数字分析功能，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向功能。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。CRAN 为Comprehensive R Archive Network的简称，它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。全球有超过一百个CRAN镜像站，上万个第三方的软件包。R的行业应用非常广泛，例如：统计分析，应用数学，计量经济，金融分析，财经分析，人文科学，数据挖掘，人工智能，生物信息学，生物制药，全球地理科学，数据可视化。 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用
户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS 放宽了可移植操作系统接口的要求，这样可以以流的形式访问文件系统中的数据。自2006年，Hadoop以MapReduce和HDFS独立发展开始，到今年2013年不过7年时间，Hadoop的家族已经孵化出多个Apache的顶级项目。特别是最近1-2年，发展速度越来越快，并且融入了很多新技术（YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra）。 Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算）成为了可能。R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。所以，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。两种技术放在一起，恰好是取长补短。以计算机开发人员的思路，所有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，“预测的结果”一定是有问题的；以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以R语言与Hadoop的结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。 目前，通常有两种方法将R语言与大数据处理平台相结合使用。
实验室管理系统 第一章：引言 1.1课题背景 计算机技术的进步, 促使现代工业技术在快速发展,随着科研和生产技术的不断发展, 原来的人工管理模式已显得不太适应, 而对于高校实验室, 无论其规模的大小, 每时每刻都会产生例如实验设备信息、实验数据、设备维修等等这样大量的信息, 这些数据、信息不仅是一些测量、分析的数据, 还有许多维持实验室运行的管理型数据。在以往的手工管理、纸袋储存数据的方式下,这些海量般的数据、信息, 使得实验室的管理人员以及使用人员为维护这些数据浪费了大量的物力和时间, 效率低下, 并且经常出错, 更谈不上数据的快速科学分析。 在这一背景下, 实验室信息管理系统( LIMS)开始出现, 并在实际应用中得到了快速发展, 成为一项崭新的实验室管理与应用技术。在当今这样一个网络信息时代, 除了提高实验室自身专业水准, 提高实验室的管理水准已经是唯一的选择。实验室信息管理系统( LIMS) 无疑会把实验室的管理水平提升到信息时代的高水平。 1.2研究目的与意义 高校实验室信息管理系统是一个以实验室信息管理和实验信息管理为主的先进的网络系统，能够为用户提供充足的实验室信息和实验信息的查询手段。传统的人工管理实验室这种古老的方式来进行，已完全不能满足学校对实验室规划的需要，实验室信息管理系统能够极大地提高实验室管理的效率，也是使学校的科学化、正规化管理的重要条件。随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。现代企业的竞争逐渐整合为工作效率的竞争，在信息爆炸的时代，传统教学实验管理面临着诸多挑战。
实验室仪器管理系统-现代智能化实验室 随着物联网技术在智能家居、智能楼宇等方面得到了广泛的应用，为传统的建筑物室内管理带来了新的局面。物联网技术给整个应用环境带来了智能化的改变。因此，将物联网技术在智能家居、智能楼宇等方面的应用与检测实验室建设相结合，探索智能实验室的设计和建设将是未来必然的发展方向。 智能化实验室分为3各层次。实验室仪器管理系统是实现智能化实验室的重要方式。首先是实验室信息层面的智能化，实验室信息管理系统是一个多学科交叉的综合应用技术，是专门应用于分析检测实验室各类信息和管理的网络化系统，在一定程度上实现了实验室资源的信息化管理。该系统在国外的各类实验室得到了一定的应用，有不少科研机构和商业机构对其开展相关研究。北京天健通泰科技有限公司（以下简称天健通泰）是一家专门从事
ISO/IEC17025实验室信息化建设的高科技企业，为国家高新技术企业、中关村高新技术企业。近年来，天健通泰先后承担了航空航天、汽车制造、兵器工业、通讯电子、能源环保、船舶海洋等十余领域检测和试验检验实验室的实验室信息化建设（LIMS）工程，具备丰富的实验室信息化研发、建设、部署和实践经验。 第二个层次是实验室环境层面的智能化，即通过监测终端对于实验室环境参数的实时监控和采集，并通过控制设备进行调节，寻求实验室环境控制与安全、能效的最优化解决方案，该项技术在智能家居、智能楼宇等方面应用较为成熟，但在实验室环境中的应用还属于个案。 第三个层次是基于物联网技术，实现实验室环境和仪器设备的泛在智能感知，数据上传至大数据平台后进行优化与智能决策，该层次为实验室运行层面的智能化，可以使实验室的运行过程具备实验项目与设备自组织、实验顺序与能耗自优化、实验资源自匹配等功能，实现了真正意义上的智能化实验室。 智能化现状
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作
提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
教学实验室管理规定 为加强软件学院教学实验室的安全与管理，参照XX大学实验室管理的相关规定和《XX大学学生违纪处分条例》，特制定本规定： 一、实验者必须严格遵守国家、各级政府部门和XX大学发布的各种法规和规章制度。 二、实验者必须服从管理人员的管理，凭学校有效证件，在指定位置使用实验设备，不得擅自进行调整。未经许可，严禁引导外来人员进入实验室，违者将给予行政警告处分。 三、实验室温度超过28oC,或低于4oC时，由管理人员负责开启空调，其他人员不得随意开启。 四、保持实验室内安静整洁，严禁喧哗、吃零食，乱扔废品杂物和放置私人物品。 五、实验者须负责所使用的实验设备的清洁卫生，若达不到卫生要求，初次将给予口头警告，仍不改正者将取消实验资格，待符合卫生要求后方可继续使用。 六、不得私自带出实验室物品，不得私配实验室钥匙或门卡，违者将给予记过以下处分；情节恶劣者，给予留校察看、开除学籍处分；构成犯罪的，送交公安机关依法追究其刑事责任。 七、爱护实验室设备，不得随意拔插网络线路及设施，不得私自拆卸、搬移设备，损坏设备照价赔偿，如发现异常情况，应及时向管理人员报告。 八、实验室内严禁吸烟和使用明火，实验者不得私自接电源，拉线路，使用自带电器，严禁乱动电闸和消防器材，违者给予行政警告以下处分；造成火灾或者其他严重后果者，给予记过或留校察看处分。 九、严禁在计算机上玩游戏，不得在计算机CMOS中设置密码，违者将给予行政警告处分。 十、严禁攻击网络上的服务器，未经批准，不得私自开设任何网络服务，违者将给予行政警告处分；构成犯罪的，送交公安机关依法追究其刑事责任。 十一、严禁制作和传播计算机病毒等恶意软件，严禁制作、使用和传播黑客工具，违者视情节轻重,给予警告、严重警告、记过或留校察看处分，并承担相应的赔偿责任；
【深度解析】实验室综合管理系统优点 文章内容检索重点：实验室智能管理系统、实验室综合管理系统、实验室管理软件、实验室管理系统、可视化实验室、lims管理系统。 数字化实验室管理系统集成了实验室业务流程管理、设备管理、知识管理、数据采集和数据管理等多功能一体化的系统。为实验室科学提供高质的服务化平台，从而在工作中更加顺利的进行，并更容易找到所需内容，提高工作质量的同时，也会让实验更顺利的进行。 近年来，实验室管理系统的需求在不断提升，大家对其的要求也越来越高。当下很多人都会网上搜寻相关的信息。接下来就让小编带你走进它吧。 随着物联网技术在智能家居、智能楼宇等方面得到了广泛的应用，为传统的建筑物室内管理带来了新的局面。物联网技术给整个应用环境带来了智能化的改变。因此，将物联网技术在智能家居、智能楼宇等方面的应用与检测实验室建设相结合，探索智能实验室的设计和建设将是未来必然的发展方向。
智能化实验室分为3各层次。实验室仪器管理系统是实现智能化实验室的重要方式。首先是实验室信息层面的智能化，实验室信息管理系统是一个多学科交叉的综合应用技术，是专门应用于分析检测实验室各类信息和管理的网络化系统，在一定程度上实现了实验室资源的信息化管理。该系统在国外的各类实验室得到了一定的应用，有不少科研机构和商业机构对其开展相关研究。 第二个层次是实验室环境层面的智能化，即通过监测终端对于实验室环境参数的实时监控和采集，并通过控制设备进行调节，寻求实验室环境控制与安全、能效的最优化解决方案，该项技术在智能家居、智能楼宇等方面应用较为成熟，但在实验室环境中的应用还属于个案。 第三个层次是基于物联网技术，实现实验室环境和仪器设备的泛在智能感知，数据上传至大数据平台后进行优化与智能决策，该层次为实验室运行层面的智能化，可以使实验室的运行过程具备实验项目与设备自组织、实验顺序与能耗自优化、实验资源自匹配等功能，实现了真正意义上的智能化实验室。 智能化现状 物联网作为实验室智能化的基础，通过连接到各种对象来提供围绕人和对象的新服务，将来的实验室建设必须适应与支持这些新服务的连接性和传输的信息。此外，类似于互联网中对Wed地址进行解析的域名解析服务（Domain Name Service,DNS），物联网中为了处理对象是别的问题，引入了设射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术和对象命名服务（Object Name Service ONS）。 考虑到物联网的重要性，发达国家高度重视并迅速发展。近年来，中国也在相关领域的发展上进行了大量的研究与实践，与实验室设计和建设相关的研究主要集中在智能建筑和智能家居。未来的智能建筑能够自主意识到在建筑内发生了什么并根据设定进行自动调节，这将对三个方面产生影响：资源的使用（水的保存和能源的消耗）、安全性和舒适性。目标是
实验室管理系统需求分析
实验室管理系统需求 分析 一、背景 （一）实验室发展状况 实验室作为实践教学中的重要手段，在学习的教学中扮演了重要的角色。正式认识到了实验室教学的重要性，各个学校的实验室也是鳞次栉比的落成。实验室的仪器、耗材、低值品等的需求也越来越大，旧式的登记管理方式已经渐渐显得力不从心。 实验室资源是衡量一所学校的硬件和科研水平的一个重要标准，所以各个学校都会投入大量的人力，物力，财力来更新，优化实验室的教学和设备等，虽然对实验室的硬件设施比较重视，花费也比较多，但实验室的软件却没有跟上。实验室的软件，包括对实验室器材，教学仪器，辅助设备，实验教学等的统筹管理，使之达到对仪器设备的充分利用和保养维护，对实验课堂效率的提高。 （二）什么是实验室管理系统 面对日益增多的实验教学任务，以往人工管理方式和人工预约方式已经不符合需求，简便和规范化的管理需要一套与对应的实验室管理系统。 通过使用实验室管理系统实现高校实验室、实验仪器与实验耗材管理的规范化、信息化；提高实验教学特别是开放实验教学的管理水平与服务水平；为实验室评估、实验室建设及实验教学质量管理等决策提供数据支持；智能生成每学年教育部数据报表，协助完成数据上报工作。运用计算机技术，特别是现代网络技术，为实验室管理、实验教学管理、仪器设备管理、低值品与耗材管理、实验室建设与设备采购、实验室评估与评教、实践管理、数据与报表等相关事务进行网络化的规范管理。
（三）建立实验室管理系统的必要性 若以某个实验室来考虑，我们通常会想到验室里会有很多的仪器设备，包括教学仪器，设备，基础设施等等。实验室管理员在采购，使用，维护时通常都会做些记录，整个过程显得繁琐·效率低下，并且对之后的资料整理工作带来了一定的不便，另外就是在实验室的课程教学中，仪器使用记录，学生考勤，实验报告等都是以纸质的形式记录，占用了学生的实验课实践操作时间。针对以上的问题，我们需要运用科学的的工具与手段来采集信息、进行数据处理，才能全面、综合地利用信息资源，设备管理人员才能及时准确动态地从实物和价值两方面了解各自管辖范围内各类设备的分布情况，掌握设备的新旧程度、使用状态、分布状况，掌握设备内部流动情况，才能以此推动实验室管理技术的进步，改善和加强实验室管理，辅助管理决策，全面提升实验室的管理水平。实现对实验室的信息化管理，提高实验室的管理效率。 二、实验室管理系统建设条件 实验室管理系统的建设条件，换句话说，就是什么情况下需要建设实验室管理系统？ （一）实验室的建设现状需要 目前的很多实验室，处于深化市场机制的过程中，还未采用各种现代化管理手段，作为实验室主管，无法快速、全面、准确地掌控合同状况、试验进度、人员管理等实验室信息；人员和任务分配过程较复杂；检验任务书、试验报告、原始记录等信息需要重复录入，而且查询、生成不方便；实验仪器设备的查询、维修、校准、各种标准文本的发放、查询等管理手续繁琐；从检验任务书的传递、检验，以及检验报告等都由人工处理；虽然各部门都配备了电脑，但是大多数部门的计算机都是独立使用，没有很好地实现资源共享。这种不适应当前 检验工作需要的现状，说明了引入实验室信息管理平台的必要性。 （二）实验室自身业务流程的规范 实验自身已建立了一套较为完善的管理体系。实验室管理清晰的初始化资料，包括实验室人员角色配置和权限配置、实验室仪器设备台帐、检测能力范围、方法标准等保证实验室良好运行的基本资料。 （三）实验室硬件的建设
实验室智能管理系统核心功能介绍 实验室智能管理系统，TDM—Test Data Management试验数据管理系统，是专门为管理企业试验数据而设计的试验业务综合管理平台。主要解决企业试验数据管理和利用效率问题，涉及到与企业试验过程执行、试验辅助资源、数据采集、数据管理、安全控制、企业软件协同方面的管理功能。它填补了产品研制过程中试验环节数据管理空白，是企业产品研制过程中必不可少的信息化试验管理系统。 实验室智能管理系统，神鹰?TDM是由天健通泰科技自主研发，在军工及制造业多年成功案例的累积下不断完善的成熟产品，TDM系统为用户提供业务流程管理；试验过程监控；数据采集、分析、挖掘试验资源、知识、标准管理并提供与其他信息系统接口集成。采用试验数据管理TDM能够提高试验数据利用率、积累试验相关知识与经验、全面提升试验数字化管理水平。 实验室智能管理系统核心功能介绍 试验项目管理
类project的管理方式。试验数据管理平台的项目管理主要是把各种系统、方法和人员结合在一起，在规定的时间、目标范围内完成的各项工作。项目管理从初期的项目制定，到对项目进行审核，审核通过后进入项目执行阶段，可以对项目进行再分配、记录项目进度日志、填写项目任务的完成情况。 项目编制。提供试验项目基础信息的编制、附件上传，提供项目编制模板的调用。提供项目负责人和项目成员的指定。 项目分解。提供试验项目的分解，把试验项目分解为多个组成部分，提供结构树方式的分解。 任务定制。提供在项目的每个组成部分制定试验任务，填写试验任务基础信息、产品信息等、附件上传。 任务执行。提供试验任务中试验表单的填写、数据的导入，试验任务状态的修改，提供试验报告的自动生成。 资源板块 设备管理。建立完整的设备台账信息，提供设备类型多级动态自定义方式进行管理。可创建设备的保养计划、定检计划、期间核查计划，并记录相关的养护记录。随时可查询使用记录、维修记录和设备的统计信息。提供设备报废管理。 样品管理。建立样品库，依据企业样品属性建立管理档案。提供样品接收、出/入库及检验后处理方式全过程管理和记录。 标准物质，耗材。建立档案品库，提供样品接收、出/入库及检验后处理方式全过程管理和记录 人员。试验人员基础的维护、供多资质的管理，自动记录工作、工时。同时也提供针对人员培训记录，包括培训时间、培训内容、培训资料，可是反复学习。
大数据实验室建设方案 【篇一：云计算实验室建设方案】 高校云计算实验室 2014年3月 建设方案 第一部分、关于云计算的相关知识 一、云计算简介 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使 用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚 拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往 用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作 为一种商品通过互联网进行流通。 在过去几年里，云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力，并 且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术，期望 通过改进机器的利用率来降低成本，减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境，比如 存储和保护数据，同时又能够提供服务。 继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次it浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式 和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。 一方面，由于云计算正处在高速发展时期，其相关技术也处在日新 月异，不断推陈出新的过程中，因此需要技术人员不断更新知识与 技能；另一方面，云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次，其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数 据处理等多个领域，如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域，成为云计算人才培养中的重要问题。 二、云计算的五大优点 （1）以服务为基础 （2）可扩展性、弹性 （3）共享
lims实验室管理系统，全智能化管理！ lims实验室管理系统是目前全智能化管理的一款软件，实验室管理是一直处于老式状态的情况，但效率低、速度慢等情况是很多企业存在的问题，要想提高效率，可以使用lims 实验室管理系统，让企业全智能化管理！ 实验室管理软件其实有很多，例如：LIMS管理系统、RG-LIMP管理系统、iLab管理系统、smarterlab管理软件等等。想要在众多实验室管理软件中，挑选适合自己又好用的管理软件十分不容易，在选择软件的同时，对于软件提供支持公司也要有一定的筛选，才能保障软件后期的运用。 lims实验室管理系统，全智能化管理！ LIMS管理系统可保证您实验室数据的完整性、合法性以及可追溯性；减少了实验室管理的人工成本，使得错综复杂的流程管理能够有条不紊的进行。LIMS实验室管理系统满足
ISO/IEC：17025体系的全部要求，对实验室的资源、样品、分析任务、实验结果、质量控制等进行合理有效的科学管理。 LIMS管理系统它以实验室为中心，将实验室的业务流程、环境、人员、仪器设备、标物标液、化学试剂、标准方法、图书资料、文件记录、科研管理、项目管理、客户管理等等影响分析数据的因素有机结合起来，采用先进的计算机网络技术、数据库技术和标准化的实验室管理思想，组成一个全面、规范的管理体系，为实现分析数据网上调度、分析数据自动采集、快速分布、信息共享、分析报告无纸化、质量保证体系顺利实施、成本严格控制、人员量化考核、实验室管理水平整体提高等各方面提供技术支持，是连接实验室、生产车间、质管部门及客户的信息平台，同时引入先进的数理统计技术，如方差分析、相关和回归分析、显著性检验、累积和控制图、抽样检验等，协助职能部门发现和控制影响产品质量的关键因素。 lims实验室管理系统要选择正版软件，系统并适用于企业的管理软件，才称得上是好软件。目前市场上，得到大家认可的就要选择LIMS管理系统。不论是在软件功能上、使用上都是较为便利和强大的。
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
高校实验室云计算大数据建设解决方案
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)
4.2.自身安全 (16) 4.3.业务高可用 (16) 4.4.统一管理与自动化 (17) 4.5.开放接口 (17) 4.6.丰富、清晰的培训教材 (17) 4.7.师资培训新技术交流 (17) 4.8.技术服务保障 (18) 第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19) 5.1.建设目标 (19) 5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19) 5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19) 5.1.3.提高系统资源的利用率 (19) 5.1.4.系统具有良好扩展性 (20) 5.2.建设内容 (20) 5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20) 5.2.2.云计算大数据实验环境学习及搭建 (20) 第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22) 6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22) 6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23) 6.3.云计算大数据实验平台部署 (24) 6.3.1.实验平台基础设施 (25) 6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28) 6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28) 6.4.2.云计算中间件环境部署 (29) 6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30) 6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31) 6.4.5.云安全加固和防护 (31) 第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33) 第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35) 8.1.Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)
万欣高校实验室管理系统方案 概述 一、高校实验室实现智能化综合性管理的需求 实验室是高等学校的重要组成部分，是办好高校的基本条件之一，高校实验室管理是确保高等学校实验教学、科学研究、技术开发、资产管理的一项重要工作。当前我国高校的实验室建设进入了一个崭新的阶段，随着建设速度和投入力度的加大、高校管理变革的逐步推进、实验室建设和管理的进一步规范化、复杂化，使得实验室管理工作变得更加繁重、复杂，实验室的教学、资产和人员等管理给管理带来了巨大的压力和工作强度。如何运用现代计算机信息技术，对高校实验室进行科学的信息化管理、提高工作效率和管理水平，已经成为高校实验室管理工作者亟待解决的重要问题之一。 为加强高校实验室信息化管理，教育部和各省教育厅曾指定使用过多种管理系统软件，一部分高校也已经使用了实验室管理软件，对高校实验室信息化管理确实起到了积极的推动作用，但在使用过程中也不可避免地存在着很多不足，主要表现是：⑴功能不完善，不能覆盖实验室建设和管理的各个方面；⑵单机管理模式；⑶管理模式分级不合理，难以适应不同的实验室管理体制；⑷信息化标准不统一，各系统之间不能有机连接。⑸不利于学分制的实施。基于上述原因，市面上现有的一些实验室管理系统不能得到全面推广应用。 二、实践教学改革的必要性 高等教育的目标就是要培养基础扎实、知识面广、能力强、素质高、全面发展的复合型人才。加强对学生的素质教育和创新能力首先必须改革传统的教、学观念，注重他们的动手能力，加强对学生实践能力的培养。我国高校的一些学科实验教学所占比重较低，远远低于西方的一些发达国家水平，据不完全统计：美国、日本、德国、法国等国家高校的实验教学占总教学时数的比例（因学院及专业的性质而异），理科为17.1%-33.6%,工科为5.6%~12.5%，农科为15.7%~40.3，医科为25.1%~45%。相比之下，面对这种新形势，作为培养人才重要基地的高等学校实验室，实践教学的改革势在必行。主要包括以下几个方面的：1、增加实践教学课时，加强实验教学管理；2、改革实践教学管理体制，完善实验室管理制度；3、强化对实验室的控制及管理；4、优化实验室资源配置，保障开放实验的需求；5、提高实验室利用率，随时查询、统计出实验室的使用状况；6、建设实验技术队伍；7、提升实验教学质量等。充分运用信息网络手段，强化对实验室的控制及管理，以达到立竿见影的实验室改革效果。 三、万欣实验室综合管理系统的设计思路 3.1 总体目标：
高校实验室综合信息管理系统的研制 实验室是高等学校的重要组成部分，是办好高校的基本条件之一，高校实验室管理是确保高等学校实验教学、科学研究、技术开发、资产管理的重要工作。当前我国高校的实验室建设进入了一个新的建设阶段，随着建设速度和投入力度的加大、高校管理变革的逐步推进、高校的工作重点由规模建设转为提高教学质量为核心的建设，必然要求实验室建设和管理的进一步规范化、科学化。实验室管理工作变得更加繁重和复杂，为实验教学、实验室资产及实验人员管理带来了巨大的工作难度和压力。如何运用现代计算机信息技术，对高校实验室进行科学的信息化管理、提高工作效率和管理水平，已经成为高校实验室管理工作者亟待解决的课题之一。而目前大多数高校基本上都建立了完善的校园网，计算机信息技术和网络技术的日趋成熟与完善。《高校实验室综合信息管理系统》采用Microsoft Visual https://www.doczj.com/doc/c8243851.html, 2003开发环境，使用C#及https://www.doczj.com/doc/c8243851.html,技术开发。以Microsoft SQL Server 2000作为后台数据库，https://www.doczj.com/doc/c8243851.html,统一访问后台数据库。本系统与国内同类管理系统相比，有以下特点基于校园网环境下B/S模式开发的《高校实验室综合信息管理系统》的系统设计目标是基于校园网运行，符合教育管理信息化标准，实现高等学校实验室和仪器设备统计数据盘及报表功能，与现行高校实验室管理体制相结合的，结合目前学分制教学改革推行的形势下，实现实验室基础数据信息采集方便、交流快捷、网络共享能力强，系统安全可靠、用户管理权限明确，管理功能强大。本管理系统覆盖实验室运行和管理各个领域，为实验室的科学化、信息化、网络化管理提供良好的解决方案。本系统在参照兄弟高校的实验室相似管理系统的情况下，进行了深入地相关调研，软件的开发采用实验室四级管理模式，即学校－院（系）－实验中心－实验室。在扩展性上，系统预留了相应的接口，定义了大量的数据字典，使各个功能子模块都是活动的，保证了系统的高度灵活性。在技术上，本系统采用基于.NET平台的https://www.doczj.com/doc/c8243851.html,技术以及https://www.doczj.com/doc/c8243851.html,数据访问技术，系统模式采用B/S 结构，后台数据库采用Microsoft SQL Server 2000数据库。采用这样的技术组合相对较合理，既节约了开发成本，提高开发效率，系统对硬件要求又相对较低，更减少了系统的维护成本。本系统在系统设计与开发的过程中严格遵循教育信息标准化。另一方面，系统的管理模式经过详细的论证，默认情况下采用
最新版 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，
实验室管理系统 1．高校实验室管理信息系统主要有以下8 大模块： 1.样品管理：化学生物材料等样品 2.查询：实验成绩，实验类型与分配 3.办公自动化：工作安排，人事管理，经费管理 4.教学科研管理：实验课程，科研立项，科研经费 5.资源管理：人员管理，设备，房间管理 6.试验计划管理：设备计划，科研计划，物资计划 7.客户关系管理：设备客户，对外使用客户等 8.系统管理：初始化，设定权限，数据维护等。 2．各模块的具体设计： 1．样品管理模块实验室的样品包括化学样品、生物标本、材料样品等。样品管理模块是实验室日常运行最为频繁的模块。系统为样品分析提供了支持，样品管理包括样品登录、分样、送检、数据登录、审核、收费、报告打印、争议请求与处理等方面，为了提高样品管理的实用性，除了一般的样品管理流程外，本系统还特别附加了两个运行模式：（1）教学型实验室模式。教学型实验室除了完成上述样品流程外，学生还可以在网上提交实验报告，老师予以评阅后给出评分，并通告学生本人，同时还可上传至学校的学生成绩数据库中，便于统计学生的实验成绩，这样就实现了计算机辅助实验教学（CAEE。）（2）工厂运行模式。部分企业进行正常生产需要不断重复做大量相同的检验、分析项目，每个项目都要重复进行样品登录、分样、送检、数据登录、审核、报告打印等步骤，这将带来许多不必要的重复劳动。而在这一模式的支持下，所有分析、检测流程都是自动进行的。 2．查询模块查询模块一方面按照各类信息的特点进行了分类，每一类形成—个独立的模块，便于从系统中迅速找到所需信息，避免多余信息的出现。另一方面还提供—个通用查询模块，方便工作用户进行特定的、自定义查找。所有查询结果都可以进行排序、分类、统计。而且能查到的信息是与用户在系统中的权限相关的。通过该模块可以查询实验室类型、实验室分配（实验时间、实验地点、实验项目等）、实验成绩、样品种类、样品检验结果等。3．办公自动化模块 高校的实验室种类繁多、实验人员复杂，实行办公自动化很有必要。本系统的办公自动化模块包括杂务、内部通告、人员去向、工作安排、文档处理、奖金分配、公共信息、人事管理和经费管理等方面。 4?教学科研?管理模块加强高校实验室管理的最终目的是满足教学和科研的需要，促进教学质量与科研水平的提高。本系统针对高校学生及科研人员的需要设立了教学科研管理模块，该模块包括实验课程管理、实验项目管理、科研立项、过程监控（文档）、阶段试验（报告）、科研档案管理和项目结题等方面。 5?资源管理模块 实验室是高校的重要资源，本模块管理实验室的各种人力、物力资源和实验室的知识产权等。它包括人员管理、设备管理、房间管理、分析方法管理和质量保证等方面。
易霖博 云计算大数据 实验室建设解决方案
北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月
目录
概述 云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。 第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据 云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据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，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。 目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。 大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技