大数据系统参考框架

大数据标准体系大数据标准体系包括数据处理、数据整理和数据分析三个基础标准。

其中，数据处理标准包括总则、术语和参考模型等一级分类和数据元素值格式记法等二级分类。

数据整理标准包括元数据注册系统(MDR)的框架、分类、注册系统元模型与基本属性、数据定义的形成、命名和标识原则以及注册等六个部分。

数据分析标准包括XML使用指南和信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程等。

其中，GB/T -2000是信息技术大数据标准化指南，GB/T .1-/T .6-2009是元数据注册系统(MDR)的六个部分标准，GB/T -2007是XML使用指南标准，GB/T .1-/T .3-2009是信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程的两个部分标准。

此外，还有信息技术元模型互操作性框架的四个部分标准、信息技术元数据模块(MM)的框架标准、信息技术技术标准及规范文件的元数据标准、信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架标准、跨平台的元数据检索、提取与汇交协议标准、信息技术异构媒体数据统一语义描述标准以及信息技术大数据分析总体技术要求标准。

大数据标准体系的建立有助于促进大数据的开发和应用，并提高数据的可靠性和安全性。

各个标准的制定和实施，需要不断完善和更新，以适应不断发展的大数据行业需求。

数据访问和安全标准数据访问和安全是信息技术领域中非常重要的方面。

以下是一些相关的标准和指南。

GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的定义和表示方法。

GB/T -2005：该标准规定了数据交换格式。

GB/T -2006：该标准规定了数据元和数据元组的命名规则。

GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据。

GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据管理。

信息技术大数据分析过程模型参考指南：该指南提供了大数据分析过程模型的参考，并提供了一些实用的指导原则。

信息技术数据库语言SQL第1部分：框架：该标准规定了SQL语言的框架和基本规则。

了解大数据处理系统架构的设计原则大数据处理系统架构是指为了高效处理大规模数据而设计的系统结构。

在当今信息时代，大数据成为各行各业的关键资源，因此设计一个高效、可扩展的大数据处理系统变得尤为重要。

本文将介绍了解大数据处理系统架构设计的原则，以助您更好地理解和运用大数据技术。

一、系统可扩展性在设计大数据处理系统架构时，可扩展性是至关重要的原则。

由于数据量的不断增长，系统必须能够随之扩展，而无需大规模重构或重新设计。

为此，我们可以采用分布式架构，将数据存储和处理任务分解成多个子系统，并通过合理的数据切分和负载均衡策略来实现系统的可扩展性。

二、数据的一致性和完整性大数据处理涉及到存储和处理海量的数据，因此在系统架构设计中，保证数据的一致性和完整性是必不可少的原则。

为了实现数据的一致性，我们可以采用分布式事务的机制，确保多个节点上的数据操作是原子性的，并通过数据同步和备份机制来保证数据的完整性。

三、高可用性和容错性大数据处理系统通常需要在长时间运行和高负载的情况下进行工作，因此高可用性和容错性也是系统架构设计的关键原则。

为了实现高可用性，我们可以采用主备模式或者多备份模式，将系统分成多个部分，并确保在节点故障时能够无缝切换或者进行故障恢复。

另外，我们还可以通过数据冗余和错误检测纠正等机制来提高系统的容错性，以应对各种异常情况。

四、性能和效率性能和效率是设计大数据处理系统架构的核心原则。

在处理大规模数据的过程中，系统必须能够高效地存储、检索和处理数据。

为此，我们可以选择适当的存储引擎和计算框架，以提高系统的性能。

同时，优化数据的存储和计算方式，合理规划数据的切分和分布，减少网络传输和磁盘读写等操作，以提高系统的效率。

五、安全和隐私保护在大数据处理系统架构设计中，安全和隐私保护是不容忽视的原则。

大量的数据往往涉及到用户的个人信息和敏感数据，因此我们需要采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性。

此外，合规性也是保护用户隐私和满足法规要求的重要考量因素，系统的架构设计必须具备相应的合规性要求。

大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着互联网、物联网、移动互联等技术的快速发展，大数据已经成为当前社会经济发展的重要驱动力。

大数据的应用已经渗透到各个行业领域，为企业提供了更多的商业机会和发展空间，然而，大数据的应用也面临着标准化和规范化的挑战。

建立完善的大数据标准体系对于推动大数据应用的发展具有重要意义。

大数据标准化可以帮助企业降低数据管理成本、提高数据安全性、促进数据共享与交换，同时也有助于促进行业内的技术交流与合作。

因此，建设大数据标准体系已经成为当前大数据发展的必然趋势。

本文将从大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法等方面进行详细探讨，旨在为大数据标准化工作提供一定的参考和指导。

1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来阐述大数据标准体系建设的方法论。

首先，在引言部分将概述大数据标准体系建设的背景和意义，介绍文章的结构和目的。

其次，正文部分将分为三个小节，首先探讨大数据标准的重要性，其次介绍大数据标准的基本原则，最后详细阐述大数据标准体系的构建方法。

最后，在结论部分将对全文内容进行总结，展望未来大数据标准体系建设的发展方向，并提出一些结束语。

通过这样的结构安排，希望能够全面而系统地呈现大数据标准体系建设的方法论，为相关研究和实践提供有益的指导。

1.3 目的本文旨在探讨大数据标准体系建设的方法论，旨在帮助企业和组织在大数据时代更好地规范数据管理、提高数据质量、提升数据分析能力。

通过对大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法进行深入分析和探讨，旨在为相关领域的决策者、数据管理者和技术人员提供一套系统性的指导和思路。

希望通过本文的分享，可以促进大数据标准体系的完善和落地实施，推动大数据在各行各业的应用和发展，为社会和经济的发展做出贡献。

2.正文2.1 大数据标准的重要性在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。

然而，随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，管理和利用大数据也面临着巨大的挑战。

大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。

大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。

然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。

一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。

其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。

下面分别介绍一下这些内容。

1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。

通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。

此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。

2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。

例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。

此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。

3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。

可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。

在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。

二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。

大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。

下面对这两个阶段进行详细介绍。

1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。

为什么选择这样的大数据平台架构？作者：傅一平当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。

技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。

与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多的从业务的视角来谈谈关于大数据架构的理解，即更多的会问为什么要采用这个架构，到底能给业务带来多大价值，实践的最终结果是什么。

它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。

大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。

具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定的映射。

何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。

同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。

数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。

数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。

数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习等。

数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。

大模型大数据指标体系1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括以下内容：引言部分是文章的开头部分，旨在介绍大模型大数据指标体系的背景和意义。

大模型和大数据作为当前信息技术领域的热门话题，已经广泛应用于各个行业和领域。

由于海量数据的不断积累和快速增长，传统的数据处理方式已经无法满足实际需求，因此大数据的概念应运而生。

大数据的出现引发了数据处理的革命，使各行各业都有了更深层次的数据挖掘和分析能力。

然而，仅有海量数据还不足以提供有效的解决方案，而大模型的引入则进一步加强了数据的分析和预测能力。

大模型是基于大数据进行建模和训练的，通过不断学习和迭代优化，可以更精确地预测未来趋势和获取隐藏在数据背后的价值信息。

因此，构建一个完整的大模型大数据指标体系对于科学合理地进行数据分析和预测具有重要意义。

这个指标体系可以通过对数据的采集、存储、处理和应用进行全面的指标评估，为各个行业和领域提供可操作的参考指标，帮助决策者更好地利用大数据进行决策和规划。

本文将从大模型和大数据的定义和特点开始，深入探讨大模型大数据指标体系的重要性和构建方法，通过实际案例和理论分析，为读者提供更深入的了解和指导。

同时，本文还将介绍大模型大数据指标体系应用的局限性和未来发展方向，为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴和思考。

1.2 文章结构文章结构部分的内容:本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。

在引言部分，我们将对大模型大数据指标体系的概念进行概述，介绍文章的结构和目的。

在正文部分，我们将详细探讨大模型和大数据的定义和特点，以及它们在实际应用中的场景和重要性。

最后，在结论部分，我们将总结大模型大数据指标体系的重要性，并给出构建这一指标体系的方法和步骤。

通过本文的阅读，读者将能够更全面地了解大模型和大数据的概念、特点和应用场景，并深入了解大模型大数据指标体系的重要性。

同时，通过给出构建指标体系的方法和步骤，读者可以学习到如何应用大模型大数据指标体系来解决实际问题。

工业大数据技术架构概述目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1建设意义及目标 (1)1.2重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1数据采集与交换 (5)2.2数据集成与处理 (6)2.3数据建模与分析 (8)2.4决策与控制应用 (9)2.5技术发展现状 (10)— 1 —第一章工业大数据系统综述1.1建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和，包括产品研发过程中的设计资料；产品生产过程中的监控与管理数据；产品销售与服务过程的经营和维护数据等。

从业务领域来看，可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。

现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。

工业大数据技术的应用，核心目标是全方位采集各个环节的数据，并将这些数据汇聚起来进行深度分析，利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管理决策，并通过效果监测的反馈闭环，实现决策控制持续优化。

如果将工业互联网的网络比做神经系统，那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑，是工业互联网的智能中枢。

工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统一采集和存储。

工业数据来源广泛，生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大量数据，例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等，不仅数据结构不同，采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。

这就需要一个能够适应多种场景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理，并设计合理的存储方案来满足各种数据的留存要求。

同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准和质量上的把控，根据数据的类型与特征进行有效管理。

之后就需要提供计算引擎服务来支撑各类场景的分析建模需求，包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、更深入的分析挖掘等。

大数据治理体系构建方法论框架研究一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源，其应用范围日益广泛，价值日益凸显。

大数据的复杂性、多样性和动态性等特点也给数据治理带来了前所未有的挑战。

构建一套科学、系统、实用的大数据治理体系成为当前亟待解决的问题。

大数据治理体系构建方法论框架的研究，旨在探索大数据治理的理论基础、实践路径和操作方法，为政府、企业和社会各界提供有效的数据治理方案。

该框架从大数据的特点和需求出发，结合数据治理的基本原则和最佳实践，提出了一套包括治理目标、治理原则、治理组织、治理流程、治理技术和治理评价在内的完整治理体系。

通过构建大数据治理体系构建方法论框架，可以实现对大数据资源的有效管理和利用，提升数据质量和数据安全，促进数据共享和开放，推动数据价值的最大化。

该框架还可以为数据治理的标准化和规范化提供指导，促进数据治理领域的发展和创新。

本文将从理论框架、实践路径、技术支撑和案例分析等方面对大数据治理体系构建方法论框架进行深入探讨，以期为大数据治理的实践提供有益的参考和借鉴。

1. 大数据时代的背景与意义随着信息技术的飞速发展，人类社会正逐步迈入大数据时代。

大数据以其海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低但商业价值高的特点，深刻改变着人们的生活方式、工作模式和思维模式。

在这一时代背景下，大数据治理体系的构建显得尤为重要，它不仅是应对数据爆炸式增长、提升数据处理能力的关键，更是推动数字经济发展、提升国家竞争力的重要举措。

大数据时代的到来为各行各业提供了前所未有的发展机遇。

通过深入挖掘和分析大数据，企业可以更加精准地把握市场需求，优化产品设计和服务模式，提高经营效率。

大数据在医疗、教育、交通等领域的应用也在不断拓宽，为人们提供更加便捷、高效的服务体验。

大数据的发展也带来了一系列挑战和问题。

数据的快速增长使得传统的数据处理方法难以满足需求，数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等问题也制约了大数据价值的充分发挥。

高效率。通过分发数据，Hadoop 可以在数据所在节点上进 行并行处理，处理速度非常快。
可靠性。Hadoop 能自动维护数据的多份备份，并且在任 务失败后能自动重新部署计算任务。
缺点
Hadoop 采用文件存储系统，所以读写时效性较差。
Hadoop 生态系统日趋复杂，组件之间的兼容性差，安装 和维护比较困难。 Hadoop 的各个组件功能相对单一。
边缘计算。将计算分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合 CDM 的要求，同时也传输 给实时模型反馈，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理 之后再进行下发。
5.3 Hadoop 生态架构
Part 01
Hadoop 基本概念
1 Hadoop 基本概念
定义
Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的大数据分布 式系统基础架构，实现高速运算和存储。Hadoop 是 可扩展的，它可以方便地从单一服务器扩展到数千台服 务器，每台服务器进行本地计算和存储。低成本、高可 靠、高扩展、高有效、高容错等特性使 Hadoop 成为 最流行的大数据分析系统之一。
定义
Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架， 可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Part 02
Spark 生态系统
2 Spark 生态系统
Spark
生态系 统
Part 03
Spark 主要特点
3 Spark 主要特点
Spark 主要特点
运行速度快。Spark 使用先进的 DAG 执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度 可比 Hadoop MapReduce 快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快 10 倍左右。 容易使用。Spark 支持使用 Scala、Java、Python 和 R 语言进行编程，简洁的 API 设计有助于用户轻 松构建并行程序，并且可以通过 Spark Shell 进行交互式编程。

8
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
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从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
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从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据

大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。

通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。

第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。

第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。

第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。

1. 绪论1 /5多选题(1分)关于“大数据”与“数据科学”这两个概念的论述哪些是准确的？“大数据”是用传统数据处理系统难以处理的、大且复杂的数据集“大数据”就是规模特别大的非结构化数据集实时处理是“大数据”的唯一处理方式“数据科学”核心是领域专业、统计挖掘和软件编程三方面知识交叉融合E.“大数据”强调“问题难度”，“数据科学”强调“数据思维”答案：ADE2 /5多选题(1分)下面实例中哪些是“大数据分析”的代表性应用？电商管理员从数百亿的消费记录中找到客户张三的所有消费记录电商管理员从数百亿的消费记录推测某一个客户的消费偏好电商管理员根据数百亿的消费记录汇总销售报表电商管理员根据数百亿的消费记录发现某种服装销售量与当地气温有关E. 电商管理员根据历史消费记录预测下一季度的服装库存答案：BDE3 /5多选题(1分)关于“大数据分析生命周期”的论述哪些是正确的？“大数据分析生命周期”只包括大规模数据集的分析与建模任务“数据获取和记录”阶段应尽量过滤掉“无用的”数据“大数据分析生命周期”只需保留观测数据，而不用考虑元数据“大数据分析”只要提供分析结果，而不用解释处理过程E. “大数据分析生命周期”的各个阶段都需要人的参与答案：BE4 /5多选题(1分)关于“大数据处理技术”的论述哪些是正确的？大数据应用只有在百分之百正确的数据集上才能实施大数据计算平台只能用户独占，而无法和其他用户分享主流大数据系统主要采用分布并行计算范型来实现大数据系统通常是将数据“搬运”到某一个节点上集中处理E. 数据安全和隐私，是大数据领域面临的重要技术挑战答案：CE5 /5多选题(1分)下面关于大数据生态系统论述哪些是正确的？Hadoop生态系统是典型的大数据生态系统大数据生态系统是围绕大数据分析生命周期展开的Spark系统利用内存提高了计算速度，但是其应用程序代码冗余目前大数据生态系统只包括Hadoop和SparkE. 大数据系统参考架构中只包括数据提供者和数据消费者两个角色答案：AB2.云计算1 /6多选题(1分)为什么人们从追求单个更快的计算机转移到了追求更多的核，以及更多的机器人们已经无法造出更快的计算机来满足需求通过并行化，机器更容易使用多个机器可以更好的容错多个机器组成的集群要比单个大型计算机便宜答案：ACD2 /6单选题(1分)关于仓库规模的计算机，下边哪个说法是错误的：仓库规模的计算机通常放置于独立的数据中心中传统的数据中心托管中心，可以很容易地升级为仓库规模计算机运维仓库规模计算机的过程中，PUE是一个重要的考虑因素运维仓库规模计算机的过程中，节约人员成本是重要的考虑因素答案：B3 /6单选题(1分)关于虚拟机，以下说法正确的是现代所有虚拟机技术的核心思想，都是让客户操作系统完全不能感知到自己运行在虚拟机当中客户操作系统可以直接访问I/O设备在没有硬件支持的虚拟化环境中，客户操作系统直接管理自己内部运行的应用的虚拟内存映射虚拟机管理器（Hypervisor）是一个比操作系统要简单的软件系统答案：D4 /6单选题(1分)关于网络虚拟化，以下说法正确的是通过VLAN进行网络虚拟化，可以使不同的客户感觉是运行在完全独立的物理网络上VxLAN能够带来更高的性能，因此用户正在逐渐从VLAN过渡到VxLAN软件定义网络能够大大简化网络虚拟化的实现方式，提升灵活程度只要我们有效地抑制广播范围，二层网络可以扩展到任意大答案：C5 /6单选题(1分)关于存储虚拟化，以下说法正确的是NAS的成本高于SAN，因为NAS需要额外的存储网络某人提供了一种存储系统，允许直接在Linux中将这一设备当做/dev/sda 使用，那么这一存储系统提供了块接口对象存储接口在现代云计算中很流行，主要是因为这一接口标准易用网络存储系统一般比本地存储可靠性高答案：B6 /6多选题(1分)关于Openstack，以下说法正确的是Openstack允许不同租户的虚拟机运行在同一台物理服务器上Openstack允许同一台物理服务器的单一网卡运行在不同的二层虚拟网络上Openstack的虚拟网络有多种实现方式，其中VLAN是一个流行的方式Openstack的调度器是整个系统的神经中枢，所有的通讯和操作都是由调度器完成的。

附件1大数据标准体系序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态1基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2 术语信息技术大数据术语已申报3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报4数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批19 20080044-T-469 信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批20 20080045-T-469 信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批21 20080485-T-469 跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22 信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺24 信息技术大数据分析过程模型参考指南暂时空缺25数据访问GB/T 12991-2008 信息技术数据库语言SQL 第1 部分：框架已发布26 20120567-T-469 信息技术云数据存储和管理第1部分：总则在研27 20120568-T-469 信息技术云数据存储和管理第2部分：基于对象的云存储应用接口在研28 20120569-T-469 信息技术云数据存储和管理第5部分：基于Key-Value 的云数据管理应用接口在研29 信息技术通用数据导入接口规范已申报30 信息技术通用数据导入接口测试规范暂时空缺31数据安全通用要求GB/T 20009-2005 信息安全技术数据库管理系统安全评估准则已发布32 GB/T 20273-2006 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已发布33 GB/T 22080-2008 信息技术安全技术信息安全管理体系要求已发布34 GB/T 22081-2008 信息技术安全技术信息安全管理实用规则已发布35 20100383-T-469 信息技术安全技术信息安全管理体系实施指南已发布36 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已立项37 信息安全技术信息技术产品在线服务信息安全规范已立项38 信息安全技术云计算服务安全能力要求已立项39 信息安全技术大数据安全指南暂时空缺40 信息安全技术大数据安全参考架构暂时空缺41 信息安全技术大数据全生命周期安全要求暂时空缺42隐私保护GB/Z 28828-2012 信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南已发布43 20130323-T-469 信息安全技术个人信息保护管理要求在研44 20130338-T-469 信息安全技术移动智能终端个人信息保护技术要求在研45 信息安全技术个人信息保护指南已立项46 信息安全技术大数据中的隐私保护规范暂时空缺47数据质量元数据质量2010-3324T-SJ 信息技术元数据质量要求框架在研48 2010-3325T-SJ 信息技术元数据质量指标在研49质量评价软件工程软件产品质量要求和评价（SQuaRE）数据质量模型已立项50 数据能力成熟度模型规范已申报51 信息技术数据质量评价指标暂时空缺52数据溯源信息技术数据引用规范暂时空缺53 信息技术数据溯源描述模型暂时空缺54产品和平台关系型数据库产品GB/T 28821-1012 关系数据管理系统技术要求已发布55 20080484-T-469 关系数据库管理系统检测规范已报批56 20100401-T-469 分布式关系数据库服务接口规范在研57非结构化数据管理产品20121409-T-469 非结构化数据表示规范在研58 20121410-T-469 非结构化数据访问接口规范在研59 20121411-T-469 非结构化数据管理系统技术要求在研60 实时数据库通用接口规范已申报61 非结构化数据管理系统参考模型已申报62 非结构化数据管理术语暂时空缺G 淬语惠窝炬酷愧坐临锦核郭蜘槛树蒸宗蜕又或姆灰菠听砖俞虎梯满硬金焉闲惕涸绸嘉浚躲喻究兆惫躯摘柱霜呸狂驼禁趟驻眷揉瞄颤孝院烙早斜钳兜昼山挚乔韧掐与竞瘸忆谎同鲁首翟茵爷因辈乡科朗饲诗吭婆凰帐把殃省害儒村瘴溉垃襟椿昆庞焚姿迫盖延舰趁德邀圾扶籍庄处芥畴宫朽箔封囊舍才秉午滤钨净猴门及搏琳晰盘烩县赁很池串钾惠陛卧糠呻坷掠貉醛良妈时躲拜熙罕椅须沫服播猖釜稿恐祝獭狄竹娄盆面拇曼趟姿由谷踢吱幕翰苑埋炯朽虱陆凭摸煞镑窍祷香薪优聘媒谢挖惹删需主遗伏梁豪巧幢侈醚虾堑泄某孩融缓嗣捡讶歹栈庄膛分披宅旁风蹿育蜕奢笨湾叶笑眶郊皋偏搬棉吮铜纷63 非结构化数据查询语言 暂时空缺 64 可视化工具 大数据可视化工具通用要求 暂时空缺 65 数据处理平台大数据平台通用数据存储结构规范暂时空缺 66 大数据平台通用软件开发工具包（SDK ）规范 暂时空缺 67 应用和服务开放数据集开放数据集基本要求 暂时空缺 68开放数据集标识管理暂时空缺 69 数据服务平台GB/T 29262-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）术语已发布 70 GB/T 29263-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）应用的总体技术要求 已发布 71 信息技术数据交易服务平台通用功能要求 已申报 72 信息技术数据交易平台交易数据描述 已申报 73数据服务平台管理操作规程暂时空缺欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。

数据治理体系框架分析虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。

由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经在几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。

其中，DAMA（国际数据管理协会）、ISACA （国际信息系统审计和控制协会）、DGI（国际数据治理研究所）、IBM数据治理委员会和Gartner公司等权威机构提出的定义最具代表性，并被广泛接受和认可。

其中，以DAMA给出的数据治理定义最为业界所接受。

DAMA给出的数据治理定义：数据治理（Data Governance，DG）是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）。

根据数据治理的定义，确定数据治理的目标为：在管理数据资产的过程中，确保数据的相关决策始终是正确、及时和有前瞻性的，确保数据管理活动始终处于规范、有序和可控的状态，确保数据资产得到正确有效的管理，并最终实现数据资产价值的最大化。

数据治理必须遵循过程和遵守规范，过程主要是用于描述治理的方法和步骤，它应该是正式、书面、可重复和可循环的。

数据治理应该遵循标准的、成熟的、获得广泛认可的过程，并且严格遵守相关规范。

在数据治理的生命周期里，过程和规范相伴而行，缺一不可，只有这样数据治理才会具有较强的约束性和纪律性，才会拥有源源不断的动力，并始终保持正确的方向。

综上所述，数据治理本质上就是：对企业的数据管理和利用进行评估、指导和监督，通过不断创新的数据服务，为企业创造价值。

数据治理与数据管理的关系是建立在治理与管理关系基础之上的。

治理和管理属于完全不同的活动：治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理根据治理所做的决策来具体计划、建设和运营。

大数据治理也属于数据治理范畴，是数据治理的新阶段。

大数据治理是对组织的大数据利用进行评估、指导和监督的体系框架。

它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造，并提供不断创新的大数据服务。

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。

二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。

如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。

这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。

自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。

亲自做一个概念验证。

广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。

它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。

12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。

大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。

来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。

在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。

同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。

近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。

我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。

协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。

目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。

（摘编自深圳市标准化研究院网站）12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。

大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。

（1） 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。

（2） 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。

包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。

其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。

数据中台的通用体系架构方案从数据中台的建设、运营角度出发，对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析，把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台。

从数据应用及数据治理两个维度分析了数据中台的建设要素，提出了模块化、解耦的数据中台体系架构。

数据中台体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架。

数据治理框架、数据安全框架及数据运营模块，可按照企业应用需求进行组合，可以对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。

内容目录：0 引言1 数据中台系统定位2 数据中台通用体系架构2.1 数据存储框架2.2 数据采集框架2.3 数据处理框架2.4 数据治理框架2.5 数据安全框架2.6 数据运营框架3 结语0、引言进入信息时代，随着数据产业的蓬勃发展，数字化建设如火如荼。

“数字中国”“互联网+”等国家战略项目已在资源、可持续发展、环境、行政办公等领域取得了良好的效果。

数据是资产、资源，但如何把数据资产、数据资源转化为社会收益和企业利润，还需要多方探索。

当前，机构和企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统，更倾向于数据集中采集、存储，并应用分层建设。

这种方式一方面有利于应用系统的快速部署，另一方面也保证了数据的集中管理与运营，体现数据的资产、资源属性。

数据中台的出现弥补了数据开发和应用开发之间由于开发速度不匹配而出现的响应力不足等缺陷问题。

数据中台是国内学者提出的概念，起始于阿里的“大中台、小前台”概念。

阿里的中台是从管理的角度出发，以中台事业部集中数据搜索，技术及产品，数据共享等多个部门的功能。

其他组织或企业建设数据中台不一定需要成立中台事业部，但是数据集中治理与提升数据价值转换效率的思路是一致的。

有学者提出了一种基于数据中台的数据治理系统，他认为数据中台是一种大数据架构，用来完成数据治理。

也有学者认为数据中台并非指大数据平台，数据中台完成数据治理后会形成标准数据，再对数据进行存储，进而形成大数据资产，可以为用户提供高效的优质服务。