大数据体系结构及关键技术

d A l l t h i n g s i n t he i r b e i n大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术 数据是指通过RFID 射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

4大数据参考架构和关键技术4.1大数据参考架构大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。

本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。

图5 大数据参考架构图大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。

“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。

这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。

大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。

它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。

其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。

它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。

从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。

这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。

最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。

大数据体系结构及技术解决方案1. 引言随着互联网的不断发展，海量的数据被生成和积累，传统的存储和处理方式已经无法应对如此庞大的数据量。

为了能够高效地处理和分析大数据，大数据体系结构及技术解决方案应运而生。

本文将介绍大数据体系结构的基本概念以及常见的技术解决方案。

2. 大数据体系结构概述大数据体系结构是指一套包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分的技术体系。

其主要目的是实现对大数据的高效存储、快速处理和准确分析。

大数据体系结构的设计关注以下几个方面：•数据采集：包括数据源的选择和数据的采集方式。

常见的数据源包括传感器数据、日志文件、数据库等，数据采集方式可以通过批量采集、实时流式采集或者增量采集来实现。

•数据存储：主要包括数据的持久化存储和数据的备份。

常见的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

数据的备份方案通常采用数据冗余和数据复制的方式，以保证数据的可靠性和容灾能力。

•数据处理：大数据处理的关键是分布式计算。

通过将大任务拆分为多个小任务，分配给不同的计算节点进行并行计算，从而提高计算效率。

常见的大数据处理框架有Hadoop、Spark等。

•数据分析：大数据分析是大数据应用的核心。

通过对大数据进行统计、挖掘和预测分析，可以为决策提供有力的支持。

常见的大数据分析工具有Hive、Pig、R等。

3. 技术解决方案3.1 采集与存储在大数据体系结构中，采集与存储是数据处理的基础环节。

以下是常见的技术解决方案：•数据采集：常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。

Flume是Apache基金会的开源项目，用于高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据。

Kafka是由LinkedIn开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流水线。

•数据存储：在大数据存储方面，Hadoop是一种常用的解决方案。

Hadoop包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。

SYS SECURITY 系统安全摘要：机构改革后，新成立的市场监管部门综合了原质监、工商、食药监、物价、知识产权等部门的职能，而原各部门由总局建设或自建的信息化系统也面临着技术改革和职能整合的要求。

论文从架构设计、建设原则及关键技术三方面，针对如何通过大数据平台的建设来实现数据融合驱动业务融合、系统融合，从而实现“智慧市场监管”进行了探讨。

关键词：市场监管；大数据平台；架构设计；数据采集；数据融合一、市场监管大数据平台架构在新的大数据驱动方式下，政府职能系统可以实现从原有的业务驱动向数据驱动的转变[1]，原来横向分布在各个处室、各个部门，纵向分布在各个条线、各级机关的分散设计架构，现在可以基于数据驱动转变为包含顶层设计的统一架构，从而满足“横向到边、纵向到底”的融合需求，完成对原始数据的直接采集并进而实现数据的加工、汇总、融合、应用[2]。

各级用户在实时共享数据的同时，也大大提升大数据平台数据融合应用的整体水平。

因机构改革，融合原质监、工商、食药监、物价、知识产权等部门而成立的市场监管部门也面临着职能融合和系统整合的难题[3]。

因而本文将上述系统设计理念应用于市场监管统一系统的构建上来，提出如图1所示市场监管大数据平台的架构设计思路。

图1市场监管大数据平台架构视图市场监管大数据平台整体架构具体可以从以下三个方面落地：一是构建以系统整合和数据共享为基础的市场监管信息化基础设施，实现基础设施集约建设、统一管理；二是构建以监管对象的基本信息库为基础，以汇聚各部门监管信息、互联网涉企信息为辅助的大数据平台，实现各级监管部门之间、监管部门与其他部门之间、监管部门与企业之间的数据资源汇聚和共享；三是构建以保障市场监管五大领域安全，即以社会关注关切为导向，以重点专项检查为补充的风险预警系统，利用大数据技术手段，实现对数据资源的统一管理、分析和利用，探索以信息归集共享为基础、以信息公示为手段、以信用管理为核心的新型监管数据应用模式[4]。

电力设备运行状态大数据标签体系与关键技术摘要：随着大数据分析技术在电网中的快速发展与深度应用，数据标签技术提供了一种新的数据整合思路。

电力设备大数据标签以灵活的方式从海量、离散的数据中实现对有用数据的快速识别和提取，在帮助调控人员实现对电力设备情况作出多维判断的同时，为后续电力数据挖掘建模提供了依据。

围绕电力设备基础信息、运行信息和状态信息3个维度，提出了一种多维度电力设备标签体系的构建方法，并通过聚类、故障概率计算、模糊推理3个层次丰富了数据标签的内涵，为实现电网监控智能化奠定基础。

关键词：大数据分析；电力设备；运行状态；数据标签0引言电力能源作为能源互联网中重要环节，电网已成为多种能源的共享网络。

近年来，国内外发生的多起因设备故障引起电网停电都与缺乏有效设备状态感知有关，主要由各调控机构之间没有信息共享导致的无法高效整合电力系统数据引起。

实现电网的全局协调控制，是智能调度建设的基本要求。

在电力设备状态感知方面，国内外研究机构进行了大量研究，集中于通过设备试验基于“电、声、光、化、热”物理量的监测获取设备状态量，进而对设备状态进行评估。

但通过长期的实践发现此种监测方法存在如下不足：（1）通过试验结果统计的方法有一定的相似性，无法真实反映实际设备故障产生机理，导致状态评估、风险预测等应用的计算准确率低、误差偏大；（2）由于设备状态参量众多，调度员确定有效反映不同设备故障的特征量困难且需要较多人工干预，无法保证设备状态评估结果的准确性；（3）各级调度间、调度中心内部之间无法实现数据实时共享，且存在多源、高维、异构等问题，客观上增加了数据分析工作量。

针对电网数据海量且离散的特点，在能源与电力系统调度优化和控制决策等方面提出引入机器学习算法的应用。

文献应用多元时间序列展开数据挖掘以建立数据时间维度上的关联，但并未探究空间维度上的设备数据关联处理。

因此，亟待建立完整的面向大数据的数据处理方式与体系以提升电网及设备状态监控智能分析的效率，从而实现电网设备监控与管理业务更新与变革。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。

大数据是信息化发展的新阶段。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。

在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。

党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。

在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。

以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。

大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。

在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。

权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。

在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。

大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。

利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。

随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。

在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。

大数据简介技术体系分类整理随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据已经成为当今社会中扮演重要角色的关键词之一。

大数据的出现为各行各业带来了巨大的变革和机遇。

为了更好地理解和应用大数据，我们需要对大数据进行分类和整理，以便更好地利用其潜力和价值。

一、大数据的定义与特点在深入讨论大数据的分类之前，我们先来了解一下大数据的定义和特点。

大数据指的是规模庞大、来源广泛、类型复杂的数据集合。

大数据的特点可以概括为4V，即数据量大(Volume)、数据速度快(Velocity)、数据种类多(Variety)和数据价值高(Value)。

这些特点决定了大数据需要更高级的处理和分析技术。

二、按数据来源进行分类根据大数据的数据来源，可以将其分为内部数据和外部数据。

1. 内部数据：指的是企业或组织内部所产生和积累的数据。

这类数据通常来自于企业的业务系统、金融系统、销售系统等。

企业可以通过对内部数据的分析，了解客户行为、优化业务流程、提升运营效率等。

2. 外部数据：指的是从外部获取的数据，包括社交媒体数据、传感器数据、公共数据等。

外部数据可以帮助企业了解市场趋势、消费者心理、竞争对手动态等，为企业的决策提供更全面的信息支持。

三、按数据类型进行分类大数据中的数据类型非常丰富多样，根据数据类型的不同，可以将大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

1. 结构化数据：指的是按照固定的格式和规则进行组织的数据，如数据库中的表格数据、Excel表格等。

结构化数据便于存储、管理和分析，适合使用传统的数据库管理系统进行处理。

2. 半结构化数据：指的是有一定结构但不符合传统数据库模式的数据，如XML、JSON等。

半结构化数据的特点在于字段和格式不完全固定，适合存储和处理较为灵活的数据。

3. 非结构化数据：指的是没有固定结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。

非结构化数据对传统的数据库系统来说较为难以处理，需要借助文本挖掘、图像识别等技术进行分析。

大数据知识体系结构
大数据知识体系结构是指大数据领域的知识所构成的体系结构，包括了大数据的概念、技术、工具、应用等方面的知识。

大数据知识体系结构主要分为以下几个方面：
1.大数据概述：介绍大数据的定义、特点、发展历程等方面的知识。

2.大数据技术：包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的知识。

数据存储方面主要介绍了大数据的存储结构、存储方式、存储技术等；数据处理方面主要介绍了大数据的处理方式、处理技术等；数据分析方面主要介绍了大数据的分析方法、分析技术等。

3.大数据工具：包括数据采集工具、数据处理工具、数据分析工具等方面的知识。

数据采集工具主要用于采集海量数据，包括网络爬虫、数据抓取等；数据处理工具主要用于对海量数据进行处理，包括Hadoop、Spark等；数据分析工具主要用于对海量数据进行分析，包括R、Python等。

4.大数据应用：包括大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、交通、电商等。

大数据应用涉及到数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的知识。

5.大数据安全：包括大数据的安全问题、安全措施等方面的知识。

大数据安全问题包括数据泄露、数据篡改等；安全措施包括身份认证、数据加密等。

大数据知识体系结构是大数据领域研究和应用的基础，对于学习
和应用大数据具有重要意义。

《运营商级SIP-BOSS体系结构设计和关键技术实现》一、引言随着通信技术的快速发展，运营商级业务支撑系统（BOSS）作为电信行业的重要基础设施，其体系结构设计和关键技术实现显得尤为重要。

本文将重点介绍运营商级SIP-BOSS的体系结构设计及关键技术实现，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。

二、SIP-BOSS体系结构设计1. 整体架构设计SIP-BOSS系统采用分布式、高可用性的架构设计，包括接入层、业务层、数据层和支撑层。

接入层负责与外部系统进行交互；业务层提供各类业务功能；数据层负责数据存储和管理；支撑层则提供系统运行所需的基础设施和服务。

2. 关键模块设计（1）接入模块：采用SIP协议，支持多种接入方式，如语音、视频、数据等，实现与外部系统的无缝连接。

（2）业务模块：根据业务需求，设计多种业务功能模块，如计费、结算、客户关系管理等。

（3）数据存储模块：采用分布式数据库和大数据存储技术，实现海量数据的存储和管理。

（4）安全模块：包括身份认证、访问控制、数据加密等，保障系统的安全性。

三、关键技术实现1. SIP协议应用SIP（Session Initiation Protocol）协议是实现语音、视频等多媒体通信的关键技术。

在SIP-BOSS系统中，通过SIP协议实现与外部系统的交互，支持多种接入方式，保证系统的灵活性和可扩展性。

2. 分布式技术采用分布式技术，将系统划分为多个节点，实现负载均衡和高可用性。

通过分布式数据库和大数据存储技术，实现海量数据的存储和管理。

同时，采用消息队列、缓存等技术，提高系统的处理能力和响应速度。

3. 高可用性技术为保证系统的稳定性和可靠性，采用高可用性技术，包括负载均衡、容错、备份恢复等。

通过这些技术，确保系统在故障发生时仍能正常运行，保障业务的连续性。

4. 安全技术安全是SIP-BOSS系统的核心需求之一。

通过身份认证、访问控制、数据加密等技术，保障系统的安全性。

大数据知识体系结构一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。

大数据的应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展和个人生活的改变产生了重要影响。

为了更好地理解和应用大数据，构建一个完整的大数据知识体系结构是必不可少的。

二、大数据概述2.1 什么是大数据大数据是指规模巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。

它具有三个关键特征：高维度、高速度和高价值密度。

大数据的处理需要运用各种数据分析技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。

2.2 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了许多领域，包括但不限于金融、医疗、交通、电商和社交媒体等。

通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现潜在的商机、改善服务质量、提高效率等。

三、大数据知识体系结构大数据知识体系结构包括数据收集、数据存储、数据分析和数据应用四个主要部分，下面将对每个部分进行详细介绍。

3.1 数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它包括数据源的选择、数据的获取和数据的清洗等环节。

3.1.1 数据源的选择在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源。

数据源可以是传感器、社交媒体、互联网等。

对于不同的领域和应用，选择合适的数据源非常重要。

3.1.2 数据获取数据获取是指从选择的数据源中获取数据。

数据获取可以通过API接口、网络爬虫、传感器等方式进行。

在数据获取过程中，需要注意数据的完整性和准确性。

3.1.3 数据清洗数据清洗是指对获取的原始数据进行预处理，剔除噪声、处理缺失值、去除异常值等。

数据清洗是保证后续分析准确性的重要步骤。

3.2 数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行持久化存储，以供后续的分析和应用使用。

3.2.1 数据库选择在选择数据库时，需要考虑数据的类型、访问速度、安全性、扩展性等因素。

常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。

3.2.2 数据仓库数据仓库是指将不同数据源的数据进行集成和整理，形成一个统一的数据存储。

云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。

大数据体系结构及关键技术随着互联网的发展和智能设备的普及，数据的产生和存储量呈指数级增长。

这些海量的数据不仅包含着巨大的价值，同时也带来了巨大的挑战，即如何高效地管理、处理和分析这些数据。

为了应对这一挑战，大数据体系结构和相关的关键技术应运而生。

1.数据采集与存储层：这一层负责数据的采集和存储。

数据采集可以通过传感器、日志、网络爬虫等方式进行，数据存储可以采用关系数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等方式。

这一层的主要目标是实现高效、可扩展的数据采集和存储。

2.数据处理层：这一层负责数据的处理和分析。

数据处理可以通过数据清洗、预处理、特征提取等方式进行，数据分析可以采用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。

这一层的主要目标是实现高效、可靠的数据处理和分析。

3.数据服务与应用层：这一层负责提供数据服务和应用。

数据服务可以包括数据查询、数据分析、数据可视化等功能，应用可以包括推荐系统、广告投放系统、风控系统等。

这一层的主要目标是实现高效、可用的数据服务和应用。

与大数据体系结构密切相关的关键技术有以下几个方面：1.数据采集和存储技术：包括传感器、日志、网络爬虫等数据采集技术，以及关系数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等数据存储技术。

这些技术可以实现高效、可扩展的数据采集和存储。

2.数据处理和分析技术：包括数据清洗、预处理、特征提取等数据处理技术，以及统计分析、机器学习、数据挖掘等数据分析技术。

这些技术可以实现高效、可靠的数据处理和分析。

3.数据传输和通信技术：包括数据压缩、数据传输、网络通信等技术。

这些技术可以实现高效、可靠的数据传输和通信。

4.数据安全和隐私保护技术：包括数据加密、身份认证、访问控制等技术。

这些技术可以保护数据的安全和隐私。

5.数据可视化和交互技术：包括数据可视化、数据探索、用户界面设计等技术。

这些技术可以实现直观、易用的数据展示和交互。

综上所述，大数据体系结构和相关的关键技术在实现高效、可扩展的数据管理和分析方面起到了重要作用。

大数据技术体系建设一、编制说明大数据技术体系建设包括数据汇聚、大数据框架、大数据存储、大数据分析等内容。

●数据汇聚是组织内的各类数据进行采集并处理的过程。

主要目标要实现对结构化业务数据和非结构化数据的抽取、清洗、转换和存储。

主要关键技术包括传统数据仓库ETL工具，大数据框架平台提供的数据共享，内存级功能和数据API等。

●大数据框架负责对数据系统中的数据进行计算，很多大数据框架已经通过各种组件形成了完整的大数据生态。

自动完成计算任务划分和计算处理，负责处理数据分布存储、数据通信、容错处理等底层技术细节。

主要关键技术包括Storm实时大数据计算，Hadoop离线大数据计算，Spark并行大数据计算，阿里云数据仓库解决方案等。

●大数据存储是将数量巨大、难于收集处理分析的数据持久化到计算机中。

主要目标实现对结构化数据和非结构化海量数据的存储。

主要关键技术包括传统数据仓库，MPP架构的新型数据库集群，基于Hadoop的技术扩展和封装，大数据一体机等。

●大数据分析是指对数据量大、速度快、类型多、价值低的数据进行分析。

主要目标是实现对数据资源的分析和利用。

主要关键技术包括传统BI、OLAP产品,可视化报表，数据挖掘，大数据画像，大数据模型构建和预测等。

●其他相关内容，请补充。

二、编制内容1 建设现状1.1 现状1.1.1总体架构图错误!文档中没有指定样式的文字。

总体架构●行业云平台大数据管理平台建设完成后将按照生态环境大数据建设项目总体要求，部署在行业云平台上。

●数据集成和整合系统数据源包括行业内部数据、外部委数据以及其他互联网数据，统一规范各业务数据接入，实现数据抽取、数据校验及错误处理、数据清洗转换及加载、空间及业务对象关联等数据集成工作，为各业务应用提供高质量的数据应用。

●数据库建设根据数据的特点和共享应用的需求，完成基础数据库、业务主题库、指标库、污染源主数据库以及模型库的设计和建设，建立结构化数据库、NOSQL数据库、时序数据库、分布式文件数据库，支撑行业监管、环评、监测、应急等业务的海量数据存储管理。