思科大数据与分析解决方案
利用思科大数据解决方案赢得竞争优势
当今企业所处的运营环境竞争越来越激烈。要取得成功，企业需要不断寻找能够降低成本、增加收入并提高速度的方式来获得竞争优势。
市场向新兴的万物互联 (IoE) 转型使得人员、流程和事物之间建立了数十亿条连接，而且这其中每一条连接都能够产生数据。万物互联可为从根本上为企业提供更好的接入和更好的数据，提高他们的感知能力、预测能力和灵活性。通过应用大数据和分析而获得的这种智能可以促进企业不断改善：企业能够以新的方式继续分析数据，实现新的创新。那些能够在整个组织内普遍发挥大数据威力的企业，能够创造出多个持续创新的来源，从而形成永久而强大的竞争优势。
思科通过革命性创新，向客户提供领先的基础设施和分析，挖掘他们数据中的信息情报，为企业业务提供可持续的竞争优势。高瞻远瞩：利用理想的基础设施在大数据方面实现长期的成功数据量正在呈指数级增长，这意味着大数据环境最终会变得更加庞大且更加分散，可能会由成百或成千台服务器和交换机组成。因此，IT 部门需要这样一种基础设施：它可以实现具成本效益的管理，具有巨大的可扩展性，确保从数据中心通过网络连接延伸至每台设备的整体安全性，而且需要更低的总拥有成本。此外，由于大数据的使用对于日常决策越来越关键（这在业内也越来越普遍），因此大数据解决方案的高性能和可用性也越来越重要，其有助于确保以可预测的方式更快地将见解交付至关键决策者。
传统基础设施的设计无法满足大数据环境的这些长期要求。然而，思科提供了一种全面的分布式大数据基础设施，此基础设施具有统一的设计、智能和强大的安全性，针对取得长期成功进行了优化。
为确保高效可扩展性和灵活性而设计的分布式基础设施
这一基于交换矩阵的基础设施独特地集成了服务器、网络和存储资源，并使用思科统一计算系统?（思科 UCS?）。这种高效的基础设施使企业可以管理最多 10,000 台思科 UCS 服务器，就像这些服务器是单个资源池一样，因此他们可以支持最大的数据集群。基础设施所采用的集成设计能够实现杰出的性能。
企业需要通过数据中心中的静态数据以及数据中心边缘的实时数据采集
信息情报。借助思科 UCS 解决方案的广泛产品组合，思科提供了在最
有意义的情况下处理数据的灵活性。对于基于 Hadoop 大数据部署的数
据中心核心，思科 UCS C240 M4 机架式服务器系统非常受欢迎。Cisco UCS Mini 是一种一体化的解决方案，非常适用于在网络边缘处理数据，以易于部署、紧凑的外形提供服务器、存储和网络。
? 2014 思科和/或其附属公司。保留所有权利。
ce 加速定制分析解决方案的交付
随着越来越多的企业实施分析解决方案
为可持续竞争优势奠定基础，竞争的节
奏也越来越快。因此分析解决方案的入
市时间非常重要。思科可为企业提供促
进其业务发展和交付正确分析解决方案
所需的软件、经过测试和实践检验的分
析解决方案、完整的合作伙伴生态系统
以及专门技术。
帮助确保轻松访问所有企业数据
数据量的不断增长为数据科学家带来
了很多挑战，他们不仅要确定用于交
付分析见解的正确数据，而且要在数
据分布于整个企业范围的情况下找到
这些数据。思科数据虚拟化解决方案
从多个来源抽象数据并以透明的方式
将其汇聚起来，以友好的数据视图统
一为用户提供所需的数据。此外，由
于企业可以分析位于任何位置的数
据，所以他们就能更快速、更轻松地
做出更明智的业务决策。
加速分析解决方案的交付
思科提供一个强大的解决方案产品组
合，这些解决方案由经过验证的功能性
分析构建单元组成，并充分利用了思科
大数据基础设施，使部署各种大数据解
决方案变得更加快速而且更加简单。例
如，适用于联系中心的 Cisco
Connected Analytics，它包含一系列分
析软件和决策科学服务，可以集成至呼
叫中心，从而改善服务、降低客户流失
率及成本并提高坐席工作效率。思科还
提供一个呼叫中心分析套件、一个网络
分析套件和一个威胁分析套件，均设计
为可实现轻松集成。
在管理自动化和降低总拥有成本方面实现突破
简化和集成的思科 UCS 基础高度可编程，可在管理协调和自动化方面实
现突破，在您的大数据基础设施不断发展的情况下，提高效率和速度。
Cisco UCS Manager 是思科 UCS 跨网络、服务器和存储提供统一管理功
能的核心。物理基础设施的每个元素 - 包含服务器标识（LAN 寻址、I/O
配置、固件版本、启动顺序、QoS 策略等）- 都可以通过软件动态配置。
这种逻辑抽象还简化了大数据 Hadoop 节点的配置并动态地适应不断变化
的工作负载，从而大幅降低运营成本。思科 UCS 中心软件可跨多个域运
行这些功能，从而能够在同一管理窗格内扩展至最多达 10,000 个节点的
大集群。
现在利用 Cisco UCS Director Express for Big Data，物理基础设施层的
这些灵活性优势可扩展至 Hadoop 应用空间。Cisco UCS Director
Express for Big Data 以思科 UCS 为基础，在整个分布式大数据基础设
施上实现基于策略的集成式 Hadoop 基础架构，此基础架构可在大规模
下提供卓越性能，是世界一流的基础架构。Cisco UCS Director Express
for Big Data 可以与主要 Hadoop 供应商提供的产品相集成，提供覆盖整
个 Hadoop 基础架构的集中可视化：IT 部门可以按需调配 Hadoop 集
群，并从一个统一的管理窗格同时管理物理和软件基础设施。
最后，随着企业开始普遍使用大数据，他们需要实施标准运营流程来加速
以可预测的方式实现这些新分析工作负载的价值。管理日常批量作业的基
本工作负载调度程序存在一些局限性，无法适用于处理任务关键型大数据
工作负载。Cisco? Tidal Enterprise Scheduler (TES) 可帮助组织通过企业
级工作负载自动化来执行 Hadoop 解决方案，其中这种自动化可以实现相
关性管理、企业日历排程、错误恢复、SLA 管理、基于角色的访问控制和
提供适用于企业规模的容量。
利用网络智能为大数据工作负载提高性能和灵活性
随着企业大数据工作负载数量日益增加，网络在帮助确保及时安全地以
具成本效益的方式完成工作负载并交付分析见解方面发挥的作用越来越
重要。思科以应用为中心的基础设施 (ACI) 提供了一个基于策略的通用
编程方法，覆盖整个大数据基础设施，从网络开始一直扩展至所连接的
全部终端。
? 2014 思科和/或其附属公司。保留所有权利。
ce 此外，思科还为我们的客户创建了高度战
略化的、定制的行业解决方案，包括我们
的数据虚拟化和分析解决方案以及我们的
数据分析专门技术。思科咨询服务部拥有
分析行业背景和精深的专门技术知识，可
与企业合作，制定定制的大数据和分析战
略。此外，思科高级服务可帮助完美地实
施这些策略，最大程度地降低部署风险并
加速分析产品的交付。
以开放态度迎接创新：轻松地与广泛的
大数据和分析生态系统集成
大型合作伙伴生态系统所实现的创新为形
成新的大数据和分析市场机遇提供了动
力。由于思科的大数据基础设施和分析解
决方案是建立在开放环境的基础上，因此
可用于企业的首选软件、存储空间以及
BI 和分析应用，为企业在构建自己的分
析环境方面提供卓越的灵活性。
?动态优化网络中的集群性能：Cisco ACI 策略可用于各 Cisco Nexus?
9000 系列交换机中嵌入的深度遥感勘测功能，从而监控并适应网络
状况。Cisco ACI 可以使用策略为备用路径上机架的大数据流实现动
态负载均衡。此外，在处理与其他工作负载关联的大数据包之前，
Cisco ACI 还可以应用策略优先处理与计算节点之间移动的大数据流
量关联的小数据包，否则那些工作负载会大幅延迟大数据作业。
?为新工作负载自动重新部署资源，从而提高利用率并降低总拥有成
本：大数据作业在初期可能并不频繁。为了提高利用率并降低总拥有
成本，Cisco ACI 允许使用应用策略配置文件以编程方式调配基础设
施，从 Hadoop 快速向其他突发性工作负载（例如 CRM、电子商
务、ERP）重新部署集群资源。IT 人员可以使用不同的配置文件描
述不同的应用需求，包括 Hadoop 生态系统。此配置文件包含应用的
网络策略，思科应用策略基础设施控制器 (APIC) 使用这些网络策略
来创建完整的网络拓扑。同一配置文件可包含 Cisco UCS Director
Express for Big Data 等其他工具用于调配计算和存储资源的计算和
存储策略。
?帮助确保在资源部署改变时隔离用户和数据：在成熟的大数据环境
中，很多数据源和客户端之间都可能发生 Hadoop 处理。在作业向其
他应用过渡或重新部署的过程中，数据最易受到攻击。Cisco ACI 可
根据预定义策略，通过一个可编程交换矩阵自动隔离整个数据路径。
当数据移动时，可以在整个网络中保留数据仓库的访问策略。即使在
跨物理和虚拟终端的共享生产基础设施中，仍然可以实现这一点。
为万物互联时代提供大数据安全
到 2020 年，在线设备将达到 500 亿台，安全性问题已经变得比以往任
何时候都重要或更具挑战性。思科的大数据基础设施由广泛的安全架构
提供支持，此架构专为应对万物互联时代的具体挑战而设计。我们的安
全解决方案超越了仅力图预防攻击的静态安全防御，形成了涵盖在攻击
前、中、后所需要执行的全部操作的一个模型。
思科高级恶意软件保护 (AMP) 产品可以作为以威胁为导向安全方法的核
心。思科 AMP 提供支持追溯性安全功能的持续分析，这些功能使用户可
以在高级恶意软件躲过了其他防御的情况下检测到系统中的这些高级恶意
软件；跟踪威胁并提醒安全团队注意攻击活动、范围，并分析威胁躲过初
步检测（之后被检测出来）的根本原因；并且在生态系统中对其进行准确
补救，而无须采取“坚壁清野”的方法来消除威胁。
? 2014 思科和/或其附属公司。保留所有权利。
ce 大数据意味着大业务
大数据代表一种强大的工具，可帮助企业提高感知能力、预测能力和灵活性。随着大数据的增长，竞争环境会越来越复杂。企业选择的基础架构，以及定制分析解决方案的实施快慢，都与企业的成败息息相关。从战略到基础设施，从访问到分析，思科可帮助企业充分利用他们的大数据来获得持续的竞争优势。
更多详情
https://www.doczj.com/doc/cd7337759.html,/go/bigdata
? 2014 思科和/或其附属公司。保留所有权利。思科和思科徽标是思科和/或其附属公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。要查看思科商标的列表，请访问此 URL：https://www.doczj.com/doc/cd7337759.html,/go/trademarks。文中提及的第三方商标为其相应所有者的财产。“合作伙伴”一词的使用并不意味着思科和任何其他公司之间存在合作伙伴关系。(1110R) C45-733072-00 10/14
XXX云计算平台项目技术方案V1.0 2013年4月11日
目录 第1章建设云计算平台的重要意义.......................................................................................... - 3 - 1.1传统IT面临的困境 (3) 1.2云计算概述 (5) 1.2.1什么是云计算............................................................................................................. - 5 - 1.2.2云计算的价值............................................................................................................. - 7 -1.3H3C LOUD云计算解决方案特色 (8) 1.3.1 H3Cloud云计算解决方案组件 ................................................................................. - 9 - 1.3.2 H3Cloud云计算解决方案亮点 ............................................................................... - 13 -第2章需求分析........................................................................................................................ - 18 - 2.1项目背景 (18) 2.2需求分析 (18) 2.3建设目标 (19) 2.4建设要求 (19) 第3章总体设计........................................................................................................................ - 21 - 3.1建设目标 (21) 3.2建设内容 (22) 3.3建设原则 (22) 3.4建设思路 (24) 第4章建设方案........................................................................................................................ - 27 - 4.1系统总体架构 (27) 4.2计算资源池 (30) 4.3存储资源池 (48) 4.4网络资源池 (56) 4.4.1网络设计要点........................................................................................................... - 56 - 4.4.2网络资源池设计....................................................................................................... - 59 - 4.4.3虚拟机交换网络....................................................................................................... - 63 - 4.4.4安全设计................................................................................................................... - 67 -4.5云层设计.. (73) 4.5.1自助式云业务工作流............................................................................................... - 74 - 4.5.2详尽的用户分级管理............................................................................................... - 76 - 4.5.3数据的集中保护与审核........................................................................................... - 77 -4.6虚拟桌面部署 (78) 4.7应用系统迁移 (80) 4.7.1应用系统迁移规划................................................................................................... - 80 - 4.7.2物理机虚拟化迁移（P2V）.................................................................................... - 82 -
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
APIC P Cisco Nexus 9000 系列数据中心交换机指南 思科数据中心交换机
最新技术与高性能的统一 支持各种应用模型 业界最高的性能VXLAN 路由支持全方位 SDN 低耗电可扩展性、经济性 可编程网络 APIC IT Cisco Nexus 9000 系列 API Cisco Nexus 9000
什么是Cisco Nexus 系列 ～其产品组合 数据中心交换机的定位 随着数据中心的变化，各种网络问题日益突显…… 从 20 世纪中期起，由于数据中心的服务器的集中化与虚拟化，使得企业在提高服务器使用效率、削减硬件成本的方面获得了很大的成果。但同时伴随着服务器虚拟化的推进，也使得传统的运维模式无法继续维持下去，其运营成本的增加给企业 IT 或数据中心运营商造成很大的负担。数据中心运营面临的较大的问题之一是数据中心网络的管理，现在企业大量增加的应用已经与 10 年前不可同日而语，由于传统的基于 STP 的网络在扩展性和可靠性等都存在严重的问题，已经无法支持企业应用的大规模扩展。另外，由于服务器所虚拟化所实现的虚拟机不依赖于位置的移动性已获得普遍运用，传统型的网络也带来了由孤岛化所引起的运营不便、及资源配置效率低等问题。 新时代的平台 -Cisco Nexus 9000 系列 Cisco Nexus 系列是思科公司为解决这些问题所成功开发的新型网络基础架构平台。最早推出的 Cisco Nexus 7000/5000/2000 系列对问题的解决做出了较大贡献，并在市场上保持压倒性的份额。 Cisco Nexus 9000 系列为了实现下一代自动化数据中心与网络的运营管理而开发，不仅具经过 Cisco Nexus 7000/5000/2000 系列验证的高性能与高密度，而且还以小巧的外形实现了低延迟与高能效。本产品能够广泛地应对客户更专业化的需求，获得了很高的评价，大量的成功案例更加稳固了其在市场上的地位。 Cisco Nexus 拥有非常丰富的系列产品，经过简单的总结可得出以下产品定位：在主干/叶（Spine/Leaf）型的L2/L3 交换矩阵架构下，Cisco Nexus9300-EX/FX 系列做为叶节点交换机，Cisco Nexus 9500 系列做为骨干节点交换机。在使用 vPC 或经典三层组网的情况下，Cisco Nexus9300-EX/FX 系列作为接入层设备，Cisco Nexus 9500 系列作为汇聚层或核心层设备。 这种设计根据环境的规模或条件可能有所不同。例如在需要 DCI 功能（OTV 或 VPLS/MPLS）的情况下，Cisco Nexus 7700 系列更合适。 Cisco Nexus 7700 系列Cisco Nexus 2000 系列Cisco Nexus 3100 系列Cisco Nexus 5600 系列Cisco Nexus 9200 系列Cisco Nexus 9300 系列 Cisco Nexus 9500 系列 模块型 开放 API/开放源代码/应用策略模型 高性能 1/10/25/40/50/100 GE 可扩展的安全分段 Segment ID / VXLAN Cisco Nexus 9300-EX/FX 引导的平台 Cisco Nexus 9500 引导的平台 ● 支持 Cisco ACI & Cisco Tetration Analytics ● 支持DevOps 工具 & 支持 VXLAN & FEX ● 在 vPC 的情况下选择 Cisco Nexus 9200 系列 ● 支持 Cisco ACI & Cisco Tetration Analytics ● 在需要 DCI 技术的情况下选择 Cisco Nexus 7700 系列 固定型
数据分析中常见问题的解决方案及心得体会 论坛君：在数据分析实践中，你遇到过这样的问题吗？你们的标准误差算对了吗？回测过程中的过度拟合问题怎 么解决？聚类分析时的极端值又该怎么处理呢？快来看今 天的文章吧，马上告诉你答案。 你们的标准误差（standarderror）算对了吗？（附程序） 大家都知道，当残余相是独立同分布（iid）时，OLS的标准误差是无偏的（unbiased），但是当残余相与观测值相关时，此标准误差就不再无偏了，需要做相应的调整。 这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授MitchellPeterson在顶级权威刊物ReviewofFinancialStudies 上发表的文章（EstimatingStandardErrorsinFinancePanelDataSets：ComparingApproaches，2009），专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。据他统计，即使是在专业刊物上发表的文章： '42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。 '剩下的58%的文章做了调整。 1.其中，34%用了Fama-MacBeth方法， 2.29%用了虚拟变量（dummyvariable）， 3.7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差
做调整， 4.23%则报告了群集标准误差（clusteredstandarderror） 那么，到底哪种处理方法是正确的呢？本篇文章给出了指导意见。简单来说，在二维的面板数据里包含了'企业固定效应'（firmfixedeffect）和'时间效应'（timeeffect）。 '在只具有'企业固定效应'的面板数据中，OLS和 Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估，建议使用群集标准误差（clusteredstandarderror）。 '在只具有'时间效应'的面板数据中，建议使用Fama-MacBeth 方法。 最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.
数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；
思科数据中心3.0解决方案 图1 目前普通服务器采用分立的局域网和存储连接此时，客户能继续使用其现有基础设施投资。随着他们开始扩展其现有网络交换机数目，Cisco Nexus系列提供大量选项，包括Cisco Nexus 7000系列交换机和Cisco Nexus 2000系列交换矩阵扩展器，来支持与千兆以太网相连的服务器。这种方法使客户能保持与现有Cisco Catalyst系列基础设施的运营和管理一致性，并通过在未来部署万兆以太网、统一交换矩阵和虚拟机感知网络(Cisco VN-Link)的能力，提供前瞻性的投资保护。阶段2: 服务器整合阶段2中，客户使用VMware ESX、Microsoft Hyper-V 或Xen 等服务器虚拟化技术来整合服务器，以降低TCO。将多个一般较少使用的物理机整合为虚拟机，减少物理服务器数目的能力，能为客户带来巨大的成本优势。在此阶段中，虚拟机成为默认应用平台，60-80% 的x86 应用运行在虚拟环境中。 图2 数据中心需从千兆以太网平稳升级到万兆以太网从网络的角度，虚拟机密度的提高鼓励企业升级到万兆以太网，将其作为连接服务器的默认机制，这是因为单一服务器上的多个虚拟机会快速使一条千兆以太网链路饱和，而在超过特定阈值后，多条千兆以太网链路将失去经济高效性(参见图2)。在此阶段中，存储流量仍进行单独传输。Cisco Nexus 7000和5000 系列能够为升级到与万兆以太网相连的服务器提供支持。如使用Cisco Nexus 7000 系列，升级只需添加万兆以太网I/O 模块。Cisco Nexus 2000 系列交换矩阵扩展器支持其余的与千兆以太网相连的服务器，并同时在整个网络中保持一致的运营环境。此时，如果客户运行VMware 的ESX 管理程序，他们也能部署Cisco Nexus 1000V 交换机。该功能为客户提供直至单个虚拟机级别的运行一致性，以及策略便携性，因此，当虚拟机在数据中心内移动时，网络和安全策略也随之移动。Cisco Nexus1000V 能部署在目前运行VMware ESX 的任意地点，与服务器上行链路速度或上游接入交换机无关。阶段3: I/O 整合第三阶段主要是升级到统一数据中心交换矩阵，一般有两个触发因素。第一个因素是企业希望通过简化基础设施和拆除支持独立局域网和存储网络所
教学科研大数据平台 解决方案
目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)
Nexus Configuration Simple Guide 目录 Nexu7000缺省端口配置 (2) CMP连接管理处理器配置 (3) 带外管理VRF (4) 划分Nexus 7010 VDC (5) 基于EthernetChannel的vPC (7) 割裂的vPC：HSRP和STP (11) vPC的细部配置 (12) Nexus的SPAN (13) VDC的MGMT接口 (13) DOWN的VLAN端口 (13) Nexus的路由 (14) Nexus上的NLB (15) 标识一个部件 (15) Nexus7000基本配置汇总 (16) Cisco NX-OS/IOS Configuration Fundamentals Comparison (16) Cisco NX-OS/IOS Interface Comparison (24) Cisco NX-OS/IOS Port-Channel Comparison (30) Cisco NX-OS/IOS HSRP Comparison (35) Cisco NX-OS/IOS STP Comparison (40) Cisco NX-OS/IOS SPAN Comparison (44) Cisco NX-OS/IOS OSPF Comparison (49) Cisco NX-OS/IOS Layer-3 Virtualization Comparison (54) vPC Role and Priority (61) vPC Domain ID (62) vPC Peer Link (62) Configuration for single 10 GigE Card (62) CFSoE (64) vPC Peer Keepalive or FT Link (64) vPC Ports (64) Orphan Ports with non-vPC VLANs (65) HSRP (66) HSRP Configuration and Best Practices for vPC (66) Advertising the Subnet (67) L3 Link Between vPC Peers (67) Cisco NX-OS/IOS TACACS+, RADIUS, and AAA Comparison (68) Nexus5000的配置同步 (73) 初始化Nexus 2000 Fabric Module (75)
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
上海某酒店管理有限公司 ABC连锁酒店前台数据分析系统 解决方案草案 目录 §1需求分析与解决方案 (2) §1.1需求描述 (2) §1.2需求解决方案 (3) §1.2.1酒店前台数据分析模型说明 (3) §1.2.2权限管理 (3) §1.2.3数据仓库与分析模型建立 (4) §1.2.4Flash数字地图 (4) §1.2.5房型营业额分析 (6) §1.2.6节假日营业额分析 (10) §1.2.7协议客户营业额分析 (11) §1.2.8入住率分析 (15) §1.2.9RFM分析 (16) §1.2.10其他样式 (19) §2系统实施 (21) §3奥威智动优势 (21)
需求分析与解决方案 §1.1需求描述 ABC作为法国YG酒店管理集团旗下的经济型酒店品牌，在中国的发展正处于快速发展的初期，为了更好的对酒店前台销售数据的分析，以辅助决策，特提出本需求： 1、数据已经集中在集团总部，数据库为SQL Server。 2、数据范围：前台系统的数据。 经过前期的初步沟通，以及奥威智动专业的经验，特制作本解决方案（草案），以便于上海YG了解Power-BI可以实现哪些分析模型，而这些分析型是不是可以帮助上海YG进行决策分析，同时了解项目大概预算及实施周期。因为时间较为仓促，难免存在许多不足或理解有偏差的地方，还望斧正！
§1.2需求解决方案 §1.2.1酒店前台数据分析模型说明 §1.2.2权限管理 可通过严格灵活的权限管理，让所有的分店与总部一起共享这个分析平台，使信息化价值最大化。
§1.2.3数据仓库与分析模型建立 奥威智动有着丰富的基于SQL Server数据库平台的数据仓库与分析模型构建经验，同时，也有一定的酒店分析模型构建经验，上述分析模型的截图，即是在我们以前的经验基础上，快速搭建的。通过奥威智动现有的数据仓库与分析模型，可以快速的实现从宜必思的前台系统中进行ETL，以实现快速部署，快速应用，快速见效。 §1.2.4Flash数字地图 可通过该地图，轻松看到全国各地的ABC酒店的营业额、预算值及相应的完成情况，如果完成预算，则显示为绿色，否则，显示为红色，未开发地区显示为棕色。
How HSRP Works Hot Standby Routing Protocol is a well-known feature of Cisco IOS. The goal of HSRP is to provide a resilient default-gateway to hosts on a LAN. This is accomplished by configuring two or more routers to share the same IP address and MAC address. Hosts on the LAN are configured with a single default-gateway (either statically or via DHCP ). Upon sending its first packet to another subnet, the host ARP s for the MAC address of the default gateway. It receives an ARP reply with the virtual MAC of the HSRP group. The IP packet is encapsulated in an Ethernet frame with a destination MAC address of the default gateway. If the primary router fails, HSRP keepalives are lost, and the standby HSRP router takes over the virtual IP address and MAC address. The host does not need to know that anything has changed. In the diagram above, the user (10.1.1.100) is configured with a default-gateway of 10.1.1.1. When the user sends its first packet to 10.5.5.5, it ARPs for 10.1.1.1. In my example, Router A is the HSRP primary router, so it sends an ARP reply with the virtual MAC address of 0000.0c07.AC05. The User PC then encapsulates the IP packet
数据分析解决方案案例集 这些数据分析解决方案案例于kaggle网站，网站让参与竞赛的人根据一系列的数据提交预测运算法则，并且将预测结果与实际的历史数据进行对比。假设你想知道价格上涨5%之后会导致多少顾客流失，或者是预测市场对大量抛售股票的反应，又或者是估算一下借款人拖欠还款的可能性，这些都可以通过数据分析建模来寻找最优解决方案。 以下是那些数据分析捣鼓者处理的部分难题。 预测保险索赔情况 好事达保险公司(Allstate)希望能更好地预测与汽车相关的伤害 索赔情况，以便更精确地制定价格。竞争者们根据xx年到xx年的数据(包括具体的汽车情况、以及每辆车相关的赔偿支出次数和数量) 进行建模，并将它们应用到xx年至xx年的数据上。 澳大利亚悉尼的保险精算顾问卡尔(MatthewCarle)使用决策树形 式的运算法则来告诉计算机如何进行学习，借此获得了6,000美元的头等奖。它的精确程度比好事达保险公司的模型要高出340%。 测量医院病人流 根据美国卫生保健研究与质量管理处(AgencyforHealthcareResearchandQuality)的数据，美国医疗保健 体系在可预防的住院医疗上要烧掉300亿美元。 HPN(HeritageProviderNetwork)是一家位于加利福尼亚州的医疗保 健机构，它希望能够帮助医生们更快速地确诊，从而控制成本。
它赞助的竞赛内容是，根据36个月内的一系列数据来预测哪些病人将会需要住院治疗。该项竞赛的头奖金额为300万美元(卡歌网上奖金额最高的项目)。比赛从xx年5月份开始，将在xx年4月份结束。截至目前，已经有1,400支队伍提交了近1万份运算法则。 对旅游业进行预测 航空公司高管、旅馆经营者以及餐馆经营者都迫切想知道他们需要多少燃料、食品和员工才能让顾客们感到满意。xx年，《国际预测杂志》(InternationalJournalofForecasting)赞助了一场竞赛，挑战一个已经发表的基于不同时期和不同地点旅游活动的预测公式。 获胜者是霍华德(JeremyHoward)和贝克(LeeBaker)。他们开发的模型可以精确地考虑到一次性事件的影响，例如恶劣的暴风雨。他们获得了500美元的奖金，以及发表建模结果的机会。霍华德本人之后继续努力，还赢得了卡歌网组织的其他竞赛，如今成为了该公司的总裁兼首席科学家。 对国际象棋手进行排名 所谓的伊诺排名算法(Eloratingsystem)，根据国际象棋手过去的表现来分析对弈两人的实力强弱。卡歌网组织了两场竞赛，旨在对该算法进行改进。其中一场竞赛的赞助人是国际棋联组织(WorldChessFederation，FIDE)和专业咨询服务机构德勤公司(Deloitte)，在这场竞赛中，组织方向参赛者提供5.4万人在11年里近200万局国际象棋比赛的情况，然后将他们的预测模型应用于此后进行的10万局比赛，以验证预测结果的精确性。
思科调整组织架构组建云计算部门 思科的一份内部备忘录显示，思科正在继续对内部组织架构进行调整，将网络管理技术集团与其他两个业务部门合并，组建一个新部门，并由首席信息官雷贝卡·雅克比(Rebecca Jacoby)负责。 这份备忘录来自思科首席技术官及工程高级副总裁派德马斯里·瓦利尔(Padmasree Warrior)，以及服务提供商集团高级副总裁及总经理潘卡·帕特尔(Pankaj Patel)。备忘录称，思科已经组建了云计算及系统管理技术集团，并由雅克比负责。该部门主要从事云计算、基础设施即服务、平台即服务和软件即服务等领域的工程开发和服务。 思科对这一内部重组和备忘录表示确认。新的云计算及系统管理技术集团将包括原有的网络管理技术集团，以及思科的智能自动化服务业务和服务交付平台业务。此前负责网络管理技术集团的高级副总裁杰斯佩·安德森(Jesper Andersen)目前已成为思科服务提供商视频技术集团高级副总裁及总经理。 思科选择雅克比负责这一新部门主要是由于她在跨部门运营方面的经验。她仍将继续担任思科首席信息官。 市场观察家认为，这一重组表明，思科希望成为更全面的IT厂商，而不仅仅是网络基础设备供应商。将网络管理技术集团整合到云计算及系统管理技术集团中将淡化网络管理业务中的“网络”方面。 思科在近20年中进行了约150笔收购，此外思科内部也开发了大量产品。这些产品很复杂，而相互之间往往不兼容，这使得思科的网络管理业务面临巨大挑战。安德森此前主要负责减少思科网络产品之间的不一致性，使网络管理业务更加流畅。 思科去年夏季宣布进行一次大规模重组，以修正此前一些错误的做法。在当时的重组中，思科宣布将裁员1.2万人。
概览 ? 2014 思科和/或其附属公司。版权所有。思科和思科徽标是思科和/或其附属公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。要查看思科商标的列表，请访问此 URL ：https://www.doczj.com/doc/cd7337759.html,/go/trademarks 。文中提及的第三方商标为其相应所有者的财产。“合作伙伴”一词的 使用并不意味着思科和任何其他公司之间存在合作伙伴关系。(1110R) 思科云产品组合 思科云产品组合概述 如果您要迁移到云，为什么不借助行业领先的思科云产品组合的支持，按照自己的方式进行呢？我们不仅有一套全面的云解决方案，还有一个提供 Cisco Powered?（思科支持的）服务和 InterCloud 服务的全球合作伙伴生态系统，可帮助您在 World of Many Clouds?（多云世界）的基础上以最适合您企业的方式进行部署和构建。 借助我们广泛的云基础设施、应用和服务能力，您可以根据需要轻松安全地跨不同的云来组合及迁移工作负载。通过提高采购灵活性，您可以更成功地胜任 IT 服务代理的角色，提高透明性，并使业务和 IT 议程保持一致。 思科云产品组合可提供您所需要的一切，帮助您以自己的方式迁移到云，成功实现您的云计划（图 1）。 图 1. 思科云产品组合 通过思科以应用为中心的基础设施 (ACI)、云管理和自动化软件来构建您自己的云。基础设施可覆盖现有的数据中心、网络和安全域。 平台层（思科称之为云实施平台）使用思科开放式网络环境 (ONE)提供跨应用和基础设施域的协调能力，实现 IT 操作的简化。此外，您也可以选择由任何思科批准的合作伙伴提供的性能经过验证的思科支持的云服务。 其他服务可直接从思科或我们的合作伙伴处获得，包括（但不限于）Cisco WebEx? 网络会议和 Cisco Meraki?。 社区创新正在为云计算创造新的机会。为了构建可大规模扩展的云基础设施，许多组织正转向 OpenStack 软件。思科的统一数据中心基础设施可为 OpenStack 提供底层基础，帮助 IT 部门将其复杂的环境转变为灵活安全的云基础设施，从而减少运营和维护成本。思科一直积极参与 OpenStack 的构建，并作出许多贡献。 通过思科云咨询服务，您可以充分利用我们的云专业知识来推动云项目更快获得投资回报。专家顾问会运用经过验证的方法和行业最佳实践，帮助您分析当前的云使用情况，并提高云的安全性和灵活性。这样一来，您可以获得针对您的业务和 IT 目标量身定制的云环境，实现出色的灵活性和可控性。 提供价值，同时保持灵活性 IT 肩负着规划、构建、管理和持续改善组织基础设施和流程的使命。除此之外，他们还被寄望于帮助组织实现创新、增长并提供独特的客户体验。满足这些期望需要大量的资源和时间。此外，各业务经理越来越多地从 IT 部门外部获取所需的 IT 服务。 思科云产品组合与我们的合作伙伴生态系统相结合，可使 IT 摆脱以运营和管理为重点的 传统做法，转而支持具有战略意义的业务目标，并更好地服务于利益相关者。作为 IT 服务的代理，IT 部门可以提供最佳的云产品以实现广泛的业务目标，同时保持可控性、降低成本、提高业务敏捷性并降低风险。这样一来，IT 和业务部门将能够一同采购和使用 IT 服务，并确保与同时符合 IT 目标和业务目标的战略计划保持一致。 思科云实施平台 服务目录 协调和自动化 基础设施控制器 客户的私有云托管的混合
在数据中心网络市场，思科和H3C是两个重要的参与者，也是最大的竞争对手。当开放逐渐成为IT行业主旋律时，惟有网络技术的很多协议依然是私有的：这一方面是因为两家公司占据了绝大多数的市场份额，即使是私有协议，也几乎成为行业标准；另一方面，传统的数据中心网络多是物理服务器互联的，私有协议不影响整个数据中心内部数据的互联互通。 然而，随着云计算兴起、各种虚拟化技术陆续被采用，数据中心网络逐渐从物理服务器互联转向了虚拟服务器互联。虚拟化给数据中心网络带来了新的挑战：如何实现虚拟服务器的边缘虚拟桥接（Edge Virtual Bridge）？如何实现数据中心内部数据之间的连接和转发?如何实现“云间网”之间的连接？如何对大规模数据中心进行管理？ 思科和H3C两大网络巨头的技术路线开始出现分野。 虚拟机交换： VEB vs. VEPA 实现虚拟机的边缘桥接，目前有软件和硬件方法两种，分别简称为VEB和VEPA。 思科是软交换方法的积极倡导者，与虚拟软件供应商VMWare建立了著名的VCE联盟，积极推动软交换——虚拟边缘桥接(VEB, Virtual Ethernet Bridge)，在物理服务器中采用一个软件虚拟交换机,实现虚拟机的数据交换。思科向用户推荐的重点方案Nexus1000v软交换方案，是用思科的nexus 1000v软交换机代替VMware的vSwitch，嵌入到虚拟化平台中。这样，软件虚拟交换机既具有专业性、具有思科交换机丰富的功能特性，也可以实现和思科物理交换机的统一管理。 H3C采取的是硬件方法，也就是业界著名的VEPA（Virtual Ethernet Port Aggregator）标准，这是HP协同H3C向IEEE提出的新一代数据中心虚拟接入解决方案标准草案，该标准也被称为802.1qbg标准，据悉今年年底将会得到正式通过。其目标是要将虚拟机之间的
思科数据中心3.0解决方案 数据中心一直是重要的企业资产，也是IT用以保护、优化和发展业务的战略性重点机构，但如果您的数据中心出现了服务器、存储资源使用率低下，能源和人员成本占数据中心总运行成本的25%-30%，在IT预算中，70%花费都在维护方面，而不是使企业更具竞争力，这是当前cIo最需要迫切解决的问题。 数据中心转型的需要 当今的许多企业都在努力解决数十年来无计划发展的遗留问题，面对大量变更、管理、集成、安全和备份都成为越来越昂贵和困难的技术孤岛。这些数据中心运营的现实问题，对于寻找创新方式来满足不断提高的企业需求的cIo来说，已成为严重的限制因素。 现在，许多公司都致力于改变数据中心设施的整合和虚拟化。尽管这是优化现有技术、消除运营孤井的正确做法，但这只是起点而已。公司必须拓宽视角，以创新方式来看待数据中心架构，以使IT效率、响应能力和永续性都达到新的高度。 思科数据中心3.0既能解决当前迫切的运营限制问题，而且也能过渡到未来的虚拟数据中心。数据中心3.0改变了目前的数据中心域环境-服务器、存储和网络作为独立孤井
运行的情况，将它们统一到单一架构和一套共享网络服务中。 因为网络是无所不在的，网络的特征就是支持一切，只有网络能在异构环境中提供连接，统一行为，通过开放标准建设和互操作性，与任何厂商、设备或内容无关。 思科数据中心3.0的业务优势 思科数据中心3.0能够战略性地迁移到一个完全不同的基础设施模式：能够根据需要，混合、匹配和配置位于任意物理地点的共享服务的统一架构。这个模式从根本上改变了IT运行其核心资源的方式，在效率和企业响应能力方面获得了突破性的优势。 提高响应能力：因为网络能自动从虚拟化服务器、存储和网络服务池中部署基础设施，所以能按需发现和配置资源，与人工配置方法相比，大大缩短了响应时间，减少了错误率，能将富有经验的IT人员重新分配到更高价值的工作。 提高效率：通过最大限度地使用现有资源，推迟新容量购买，您即能获得更高投资回报，延长您当前数据中心的生命期。成本节约包括减少电源、通风和办公空间开支等。通过提高效率，企业将能把预算从维护转向创新，提高企业竞争力。 提高永续性：将网络原理应用到数据中心，能提高基础设施的可靠性、可用性和安全性，保护其免于干扰和意外停