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数据工程与知识工程教育部重点实验室工作简讯2009年第6期（总第6期）重点实验室办公室主办 2009年7月15日本 期 要 目◇重要活动：电子文件管理国家战略国际学术研讨会成功举办第二届“非结构化数据管理研讨会”顺利召开王珊教授团队在惠普中国研究院进行视频数据库研究成果演示◇学术交流：美国麻省大学李晓白副教授在实验室做学科国际前沿学术报告美国南加州大学黄凯教授在实验室做学科国际前沿学术报告重点实验室师生访问微软亚洲研究院毛明博士应邀访问重点实验室◇项目进展：国家863计划目标导向项目“纯XML-关系数据库系统PXRDB研制与应用”项目启动会成功召开北京市教委产学研合作项目“基于内存的联机分析处理系统”顺利通过验收◇论文发表2009年6月份文章发表或被录用情况介绍◇师生新闻：石文昌教授与梁朝晖博士编著的教材《信息系统安全概论》入选法兰克福国际书展 实验室博士生杨婧赴丹麦参加SSTD’09会议◇重要活动电子文件管理国家战略国际学术研讨会成功举办2009年6月20日，“电子文件管理国家战略国际学术研讨会”在中国人民大学逸夫会议中心成功举办，这次研讨会由中国人民大学信息资源管理学院和国家自然科学基金“我国电子文件管理国家战略的基础理论与框架体系研究”项目组共同举办的。
中国人民大学副校长冯惠玲教授，数据工程与知识工程教育部重点实验室副主任赵国俊教授、张斌教授、安小米教授等，以及来自国家局、部分省局、部委、企业的专家学者和高校师生等100多人参加了此次研讨会。
冯惠玲教授、刘越男副教授、钱毅副教授作为中方发言人分别发表了主题演讲。
此次研讨会邀请到了美国、加拿大、澳大利亚和荷兰国家档案馆的专家，以及加拿大安大略湖档案馆主管电子文件的高级管理员。
他们领导和直接参与了当今世界上最有影响力的电子文件管理项目，在这个领域有着卓越的实践和丰富的经验，与会期间，他们分别就他们所在国家和档案馆在电子文件管理方面的成效进行了主题演讲。
数据存储技术面临的趋势、挑战和问题数据存储技术面临的趋势、挑战和问题/2010-12-08 15：05：31/个人分类：数据中心多数环境下，在PCFE的影响因素中，所有IT设备的冷却设施能耗和服务器能耗的影响力居于首位，而外部数据存储器则紧随其后。
这些存储器除了消耗大量电能、占用大范围面积外，它们在环境方面也产生了一定的影响，其数据存储量和数据足迹的规模也在不断扩大。
尽管与过去相比，如今同样大小或更小的物理空间能存储更多的数据，不过，人们现在既要求降低存储器能耗和相应的冷却，又需要必要的数据增长速率来维持业务增长、加强IT服务交付和新的应用程序等，以上种种要求都继续对现有的PCFE资源施加了更多的压力。
现今产生的数据越来越多，数据的存储时间也越来越长，同时还要在多个位置进行数据备份，而这些都是人们对数据存储空间提出增长要求的主要推动因素。
无论何种规模的组织。
其在短期内都会继续朝着扩大数据存储空间的趋势发展。
人们需要利用新型及更具扩展性的存储解决方案来处理非结构化数据，然而富媒体和基于互联网的应用的普遍流行，已经引起了该类数据的爆炸性增长。
另外，诸如视频前后期制作加工、动画渭染、视频和音频点播、社交网站以及手机、PDA和其他资源的数据数字化等具体应用，同样使存储器的性能和容量开始不堪重负。
其中，非结构化数据包括电子数据表、幻灯片、移动平台、AdobePDF文件、微软宇处理文档、网页，也包括几EG、帆仍和MP4格式的视频、音频文件等多种格式的文件数据。
富媒体和互联网应用十分多样化，其范围从具有不同存取模式的小文件到更传统的大型视频流访问一一不等。
因此，为了更加稳定地支持互联网和Web2.0上的应用程序，存储系统需要具备各种各样的性能特点，包括支持元数据或个人文件的小型随机访问以及较大的视频流序列等。
另外，随着产生的数据和数据备份越来越多，数据存储空间越来越大，存储时间越来越长，数据的增长速率也从较低的百分之十几，发展到高一些的百分之几十，甚至超过了百分之百。
微软处理方案- 主数据管理⏹问题和挑战今天大多数企业伴随信息化建设旳逐渐推进，面向不一样业务领域旳应用系统已经得到广泛旳使用，不过企业层面旳系统集成以及系统互相之间旳协调等需求也日趋增多，例如：•ERP系统需要统一人、财、物、客户和供应商等编码•CRM需要统一其销售和客户数据•B2B需要整合供应商和物料数据•流程生产部门需要整合试验室管理信息系统（LIMS）旳数据•质量安全环境保护部门需要整合HSE有关旳数据●企业高层管理人员需要统一全面旳掌握企业业务经营数据规定业务系统提供统一全面旳报表和经营分析，而不是各个系统各自为政旳割裂视图。
这就规定可以整合既有系统，给出整个企业层面旳公共数据视图，并与各应用系统相结合，统一旳进行企业数据分析、管理，防止数据旳片面、冲突。
●企业运行需要多种内部系统间或与外部合作伙伴系统间旳交互协作企业旳业务经营自身也逐渐规定跨过既有系统旳边界，进行多种应用之间旳交互，统一旳为企业内、外部多种客户提供快捷、全面、细致旳服务。
●数据中心和容灾备份旳需要某些IT规模比较大旳企业，由于业务集中和管理等各方面旳规定，开始进行数据中心旳建设，为了集中管理各系统中旳海量数据，迫切规定有统一、规范旳流程和措施处理这些数据，同步，也适应灾备旳规定。
不过既有旳诸多系统从设计、开发、实行、管理和运行旳各个阶段，都是针对应用领域来进行旳，这些应用系统有关数据均有自己旳业务模型、规则和定义，这就导致了应用服务质量旳下降（如：客户关系数据旳质量导致CRM系统旳有效性大幅下降）。
为了实现应用整合和数据整合旳目旳，必须考虑跨越各个系统之上旳主数据管理。
⏹处理方案概述微软旳主数据管理（Master Data Management - MDM）处理方案，提供基于SOA架构旳处理企业中多种应用系统中旳构造化和非构造化数据，并与企业旳业务处理流程相适应旳设计、实行框架，指导和协助企业构建和实行企业旳主数据管理。
技术栈_⼈⼯智能-⼤数据-云计算技术俯瞰云管端A B C-- 数据算法算⼒端管云-ABC终端-Terminal端侧数据采集端侧AI模型边缘--EON-Edge of Network边缘⽹络数据采集和处理以及上传数据通信边缘⽹络和模型云端 --Cloud01.数据结构化数据：⾮结构化数据02. BigData⼤数据技术趋势01.存储和计算分离计算资源与存储资源可以独⽴伸缩，计算资源可以在计算完成后⽴即释放001.存储-对象存储 - 湖仓⼀体002.计算-计算引擎 - 批流⼀体02.资源调度-在线离线混部在线离线混部解决⽅案03.AI模型湖仓⼀体如何利⽤对象存储提供的⽆限存储能⼒，同时⼜⾼效地操作⽂件系统的元数据对象存储Ceph 是对象存储，块存储和⽂件系统开源平台MinIO 是⼀款开源云存储软件OpenIO 是⽤于管理和保护⼤量⾮结构化数据的开源对象存储解决⽅案LakeFS 是⼀个开源数据环境⼯具，可让您管理基于对象存储的数据湖数据湖：ACID 功能，⽀持实时消费增量数据、离线批量更新数据01.开源Apache CarbonData 华为Open Delta Lake Databricks推出的delta Delta Lake存储⼀个事务⽇志，以跟踪对表⽬录所做的所有提交，以提供ACID事务 Apache Hudi Uber的 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals，主要⽀持Upserts、Deletes和增量数据处理Apache Iceberg Netflix02.商业华为FusionInsight 智能数据湖存算分离：OBS实现存储计算解耦阿⾥阿⾥云数据湖构建(Data Lake Formation,DLF)基于对象存储OSS、数据湖构建Data Lake Formation存储的部分叫 JindoFS。
JindoFS 是阿⾥云针对云上存储定制的⾃研⼤数据存储服务Jindo FS 有两种使⽤模式，块存储模式和缓存模式腾讯：数据湖解决⽅案以 COS 为数据湖底座，⽀持多种格式数据海量存储；通过数据湖加速器 GooseFS ⽆缝对接各类计算和机器学习平台，打破数据孤岛ByteLake：字节跳动基于Apache Hudi的实时数据湖平台微软：Azure Data Lake -- Azure Data Lake Store基于 Azure Blob 存储构建的⾼度可缩放的安全 Data Lake 功能AmazonGalaxy数据湖基于Amazon的Simple Storage Service或对象存储服务S3构建批流⼀体Spark Flink混部K8sA ⼈⼯智能 Artificial Intelligence常见的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法Gradient Boost 和 Adaboost 算法深度神经⽹络DNN--- CNN RNN计算机视觉（Computer Vision CV）⼜称为机器视觉（Machine Vision）⾃然语⾔处理（Natural Language Process， NLP）语⾳识别（Speech Recognition）算法应⽤等级开窗即⽤使⽤框架开发和修改框架的B ⼤数据 Big Data存储 HDFS Hbase S3 OBS传输 Kafka计算 Flink Spark Hive Clickhouse资源调度： Yarn Kubernetes 资源调度时间调度依赖调度服务可视化采集C 云计算 Cloud云计算技术- 云原⽣ Cloud Native以资源编排为主体向以应⽤编排为主体转变认证计算机节点管理计算机⽹络管理镜像服务管理 UI服务开源的云基础架构服务 OpenStack 围绕虚拟机构建的IaaS资源管理体系商业的云基础架构服务涉及技术：服务器虚拟化有Citrix Xen VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V 未来：-存储和⽹络虚拟化⽹络技术存储的管理资源应⽤和服务安全是底线Dev（开发⼈员）+Ops（运维⼈员）给⽤户提供三种环境，实验环境、离线任务、在线服务。
使用对象存储保存非结构化数据的方法对象存储（Object Storage）是一种用于保存非结构化数据的方法，它通过将数据存储为对象的形式，而不是传统的文件或块存储。
相比传统的存储方法，对象存储提供了更高的横向扩展性、可靠性和可用性。
本文将详细介绍对象存储的原理、优势、应用场景和一些常见的对象存储服务提供商。
一、对象存储的原理对象存储将数据存储为对象，对象由数据、元数据和唯一的标识符组成。
数据可以是任意格式的二进制文件，元数据用于描述对象的属性，标识符用于唯一标识一个对象。
对象存储通过将数据和元数据组合在一起，构建了一个分布式的存储系统，可以在不同的节点上存储和访问数据。
对象存储系统通常由三个主要组件组成：存储节点、元数据服务和访问接口。
存储节点负责存储和管理具体的数据，元数据服务负责存储和管理对象的元数据，访问接口用于与存储系统进行交互，提供数据的上传、下载和查询等功能。
二、对象存储的优势相比传统的存储方法，对象存储具有以下几个优势：1.高可靠性：对象存储使用分布式存储技术，数据会被复制到多个存储节点上，以提高数据的可靠性。
当一个节点出现故障时，系统可以自动从其他节点中获取数据，确保数据的可用性。
2.高可扩展性：对象存储可以轻松地扩展到大规模的数据集。
由于数据的复制和存储是分布式的，可以轻松地添加新的存储节点来增加存储容量。
这意味着，对象存储可以处理大容量的数据，并提供快速且可靠的访问性能。
3.灵活性：对象存储可以存储任意格式的数据，包括图片、视频、音频、文档等非结构化数据。
对象存储的元数据属性可以根据需求进行自定义，可以为对象添加任意的描述信息。
4.数据安全性：对象存储通过采用多层次的数据保护措施和安全控制来保护数据的安全性。
它可以提供数据加密、访问控制、身份验证和审计等功能，以确保数据不受未经授权的访问和篡改。
三、对象存储的应用场景对象存储广泛应用于以下几个领域：1.大数据分析：对象存储提供了高可扩展性和低成本的存储解决方案，适用于大规模的数据存储和分析。
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
大数据思考与练习一、单选题1.当前大数据技术的基础是由（C ）首先提出的。
A.微软B.百度C.谷歌D.阿里巴巴2.大数据的起源是（C）。
A.金融B.电信C.互联网D.公共管理3.智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。
A.统计报表B.网络爬虫C.API接口D.传感器4.2012年，（ B）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。
A.中国B.美国C.日本D.英国5.大数据的最显著特征是（ A）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（A ）A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.健康档案数据D.公共安全数据8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（D）。
A.1KB＜1MB＜1GBB.基本单位是字节（Byte）C.一个汉字需要一个字节的存储空间D.一个字节能够容纳一个英文字符9.在数据生命周期管理实践中，（B ）是执行方法。
A.数据存储和备份规范B.数据管理和维护C.数据价值发觉和利用D.数据应用开发和管理10.大数据时代，数据使用的关键是（D ）。
A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用11.大数据的本质是（C ）A.联系B.挖掘C.洞察D.搜集12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（A ）。
A.大数据B.贫数据C.富数据D.繁数据13.信息技术的发展非常快，表现在（A ）。
A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍B.信息的存储能力每9个月翻一番C.信息的存储能力每9个月翻一番D.光通讯的速率和容量每年翻一番14.与大数据密切相关的技术是（B ）。
