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。总的来说，物联网应用传感器改善了信息获取的实时性和准确性，同时智能终端改变了人们利用和使用信息的习惯。目前存在的主要问题包括应用过于碎片化，缺少满足用户需求的创新型产品/服务，行业间缺乏信息共享和应用协同渠道，以及安全和隐私保护重视不够。
三、建设目标
章鱼大数据物联网大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决
策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
四、建设原则
物联网大数据平台以物联网数据资源为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。
2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤
岛” ，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。
3、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向，以服务为目的，突出重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。
4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。
五、建设方案
为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，章鱼大数据采取如下几种建设方案。
1、数据采集方案。
我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽数
据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高
监测预警的准确性和时效性。
1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。
将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，通
过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来，在本平台上复用。
2、支持外接数据的上传导入处理。可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来，在本平台上复用。
3、支持非结构化数据，即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等等。
2、数据分析方案。
物联网大数据之大并不是难点所在，其真正难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性，而我们所面临的也正是如此。
我们采用批量数据处理系统，借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术，通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。
3、业务整合方案。
在对社会发展相关业务子系统充分调研基础上，结合项目需求，可对其进行整合或嵌入处理（本方案整合公共信用信息服务平台、投资项目信息管理平台等）。
1、整合处理。将原有数据通过上传或导入方式进行采集，原有功能模块整合到本平台中，合二为一，完美的将数
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、
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
XX 大学物联网方向建设方案 1. 背景
物联网是通过信息传感设备，按约定的协议实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络，其主要 特征是通过射频识别、传感器等方式获取物理世界的各种信息，结合互联网、移动通信网等网络进行信 息的传送与交互，采用智能计算技术对信息进行分析处理，从而提高对物质世界的感知能力，实现智能 化的决策和控制。 物联网技术和产业的发展将引发新一轮信息技术革命和产业革命，是信息产业领域未来竞争的制高 点和产业升级的核心驱动力。物联网概念是庞大和丰富的，其中涵盖了大量现有的专业门类和技术体系， 而在其系统集成和应用端，可以说物联网技术将能够应用于工业、农业、服务业、环保、军事、交通、 家居等几乎所有的领域。 随着信息采集与智能计算技术的迅速发展和互联网与移动通信网的广泛应用，大规模发展物联网及 相关产业的时机日趋成熟，欧美等发达国家将物联网作为未来发展的重要领域。美国将物联网技术列为 在经济繁荣和国防安全两方面至关重要的技术，以物联网应用为核心的“智慧地球”计划得到了奥巴马 政府的积极回应和支持；欧盟 2009 年 6 月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和 国际对话在内的物联网领域十四点行动计划。 2009 年 8 月 7 日， 国务院总理温家宝视察中科院无锡高新微纳传感网工程技术研发中心时发表重要 讲话： 提出了“在激烈的国际竞争中， 迅速建立中国的‘传感信息中心’或‘感知中国’中心”的重要指示； 2009 年 11 月 3 日《让科技引领中国可持续发展》的讲话中，温家宝总理再次提出“要着力突破传感网、物联 网关键技术，及早部署后 IP 时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发 动机’”。2010 年两会期间，物联网再次成为热议话题。随着感知中国战略的启动及逐步展开，中国物联 网产业发展面临巨大机遇。 目前物联网技术还属于一个新兴技术，正在快速发展。学习与掌握物联网的技术理论，发展方向及 其行业应用是目前高等教育的核心目标。2010 年最新的教育部通知已将物联网、传感网作为战略性新兴 产业相关专业的重点，开始鼓励各高校申报相关专业。 可以预见，在不久的将来，无线传感网络将给我们的生活带来革命性的变化。
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高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx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，
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
系统设计报告 1．引言 1.1摘要（摘要说明所设计开发系统的名称、目标和功能） 名称： 计算机大棚实验室系统设计 目的: 自动化运行 信息化管理 无纸化办公 功能: 提高实验室工作效率、科研水平、降低运行成本 保证实验室的质量管理在严格控制下运行，从而能使实验室的最终产品即所有的检测或管理数据、信息均符合相关的质量标准或规。 实现自动化监控大棚室温度以及温度的调节。 温湿度监控：实现对温室大棚温湿度参数的实时采集，测量空间的温度和湿度，由单片机对采集的温湿度值进行循环检测、数据处理、显示，实现温湿度的智能检测。 作物生长情况监控：对作物定时进行检查，是否出现生长问题，例如虫害、病害、缺水、温度等之类的影响，并进行相应的管理。 控制处理： 当温度或温湿度越限时报警，并根据报警信号提示采取一定手段控制。 当作物出现病虫害时，进行作物打药。
无线传输：用温湿度传感器将测量的温湿度数据通过无线模块进行传输。 对作物进行测评，看其生长是否正常，并进行相应的措施。 1.2 背景 1）项目的承担者: 项目责任人 2）用户: 实验室管理者 3）本系统和其他系统或机构的关系和联系: 无 1.3 工作条件和限制（包括计算机系统环境限制、保密和安全的限制等） 符合基本计算机网络和程序正常运行即可。 1.4 参考和引用资料 大棚自动化系统百度百科 2．总体设计 2.1模块设计
系统总体结构图（功能模块图） 检测器提取需要的相关信息，导入业务层与数据库相应数据进行比价，给出结论，并依据结论做出相应的措施，进而控制调节器进行调工作，直到检测器信息与数据库信息相匹配为止。 计算机大棚实验室系统 管理员 设备管理信息管理 设备购买设 备 维 护 设 备 控 制 作 物 信 息 实 验 室 信 息 管 理 员 信 息 自动管理 实 验 室 设 备 调 节 实 验 室 数 据 显 示 实 验 室 报 警 系 统 实 验 室 设 备 监 测
物联网实验室建设方案 目前，计算机相关专业学生经过理论教学、课程设计、生产实习及毕业设计等多个环节的培养，最终成为社会所需的应届毕业生。但由于缺乏个性的教育模式、行业实际技能培养环境的脱节、不太健全的人才培养跟踪机制等问题，造成了人才输出与社会需求的脱节。西普科技认为有必要从低年级开始就对学生的能力培养进行全程的管理及定制，在理论教学阶段，通过配套的实验平台改革相关的理论教学模式，利用配套实验动手实践模式扎实理论基础；在课程设计、短学期阶段基于社会岗位需求抽象出公共技能要求，通过企业提供配套的行业实际项目案例，融合知识点教学及职业岗位技能要求进行能力培养；在生产实习及毕业设计阶段，通过校企合作设置的真实工程项目，培养学生的工程技能及职业素养。 基于此思路，北京西普阳光教育科技有限公司作为国内计算机学科实验室解决方案及实训服务提供商，成立十年来先后为上百所高校的网络工程、信息安全及物联网实验室等专业实验教学基地建设提供了网络协议、网络安全、信息安全等多类实验教学设备、实验室整体解决方案及相关人才联合培养计划。目前，全国已有超过500家单位在使用西普科技所提供的产品和服务。西普科技在与各大高校不断探讨的基础上，面向物联网工程专业提出了一套物联网实验室整体解决方案，满足学生专业培养各环节的实践需求，并着力于建设校企联合的师资力量。针对不同高校需求，先后在北京理工大学、北京工商大学、安徽理工大学、重庆邮电大学等进行了个性化的应用推广。 1建设框架 西普科技物联网实验室建设方案参照《高等学校物联网工程专业实践教学体系与规范》等行业标准，从物联网体系架构的感知层、传输层、处理层及应用层等多个层次来搭建，并通过典型的物联网综合应用场景及项目来对学生进行综合提高，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实验体系。 基于实验资源中心的统一规划、模块化建设思路可满足学校的分期建设及个性化培养方案定制，工业级设备及真实项目案例及源码开放可兼顾高校的科研需求；基于“卓越工程师培养计划”模式可开展各类校企合作的人才培养、师资建设及课题开发。
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，
物联网智慧农业实验室建设方案 一、物联网智慧农业实验室主要用途 物联网智慧农业实验室能够满足高校农林专业对物联网技术的应用，以及专业开设的物联网导论、传感器原理及应用、无线单片机原理及应用、无线传感器网络及应用、RFID技术及应用、物联网工程及应用、物联网标准与中间件技术、无线单片机应用课程设计、智慧农业应用系统设计等课程的实践实训教学需要，并为学生或教师的物联网创新应用项目开发提供平台。 使学生通过该实验室的平台，能掌握物联网技术基础理论、物理信息系统标识与感知、计算机网络理论与技术和数据分析与信息处理技术等知识，具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广专业知识，具备一定的物联网农业应用系统的开发、实践能力和科学研究能力。从而为地方经济建设提供物联网行业的人才供给实践、实训的平台。 二、物联网智慧农业实验室设计方案 物联网智慧农业实验室是以光载无线交换机为核心的物联网信息平台构建WiFi无线局域网，覆盖实验室及其周边区域；加上实验室的有线网络交换机、网络路由器，从而建立融合有线网络、无线局域网的物联网关键部分—网络层，农业大棚及各种传感器、嵌入式设备通过WiFi-ZigBee网关、WiFi设备服务器（串口通信RS232或RS485转WiFi无线网络）无线接入物联网工程信息平台，构成全面涵盖物联网三个层次（应用层、网络层、感知层）的一个统一的物联网智慧农业实验平台。同时，其它内置WiFi模块的各种手持设备（笔记本电脑、手机等）也能无线接入该实验平台，成为物联网实验设备的一部分；师生教学、科研实践开发的其它感知模块，通过与标准的WiFi设备服务器连接，也能轻易接入该实验平台，完成测试、验证。 本实验室专门为农林专业高校设计，可以实现物联网智慧农业实验室内模拟的农业大棚内的农业生产环境数据采集、环境控制、人员物资管理、视频监控等功能，以及对农业大棚的远程控制。同时，我们提供该实验室系统的设计原理图，开放足够多的端口和丰富、完善的接口数据以及二次开发包，为教师、学生提供一个开放的平台去学习和研究。 2.1 物联网智慧农业实验室拓扑图： 如图1 物联网智慧农业实验室以光载无线交换机及其配套设备远端射频单元通过单模光纤链路分布无线信号；结合农业大棚及大棚内多种传感器、控制设备PLC、Wifi-ZigBee 网关、WiFi设备服务器、实验平台服务器及系统软件，精准控制农作物的生长过程；并使
2 0 19j 智能制造工业物联网 建设方案，
目录 01 03 04智能制造系统架构与工业物联网 能效&设备管理■一智能工厂工业物联网实践案例
智能制造系统架构一一《国家智能制造标准体系建设指南》 ■工业4.0的三个集成: ■ 纵向整合； ■横向整合 ■端到端整合 ■中国制造2025系统架构三维度： ■系统层级，企业内信息集成 ■ 生命周期，企业间信息集成； ■ 智能功能，从制造到服务的转型，新业 态（B2C-C2B ） 企业 ■工业4.0与中国制造2025,异曲同工; 互.IK 互iffi 控制 佰卩刷:合 新兴业态 智能功能
面向企业内信息集成的架构 企业信息化系统 IT OT 企业层 管理层 MES 工厂工程纽态 协同研发、智能生产、精准物流和智能服务 面向企业的经营管理，包括ERP、PLM、 SCM 和CRM 面向工厂/车间的生产管理，包括MES 操作层 q DC s a ；S SCADA 控制层 Fff l ma : HMI 现场层 工厂或车间的工业环境PLC、SCADA、DCS等过程控制 传感器、仪器仪表、射频识 别、机器、机械和装置 设备 系统层级 协同 企业 车间 智能功能 西门子/工业4.0的数字化工厂架构中国制造2025的企业内信息集成系统层级
“工业物联网”贯穿智能制造体系 三个维度的各个环节 期的所有环节； ■实现系统层级的设备、控制、 工厂、企业和协同五个层级, 以及智能功能的互联互通； ■工业物联网实现了 OT 与IT 的 融合的基础。 工业物联网： ■位于智能制造系统架构生命周 生命周期
检测数据分析和处理程序 1、目的 规范检测报告、原始记录，对检测数据及其计算值的修改、判定作出规定。2、适用范围 适用于检测工作中的检测和检测数据的处理和分析。 3、职责 3.1由质量监督员检查实验室检测人员执行情况。 3.2各检测室负责人监督本部门人员执行。 4、工作程序 4．1 数据修改规则 4.1.1 进舍规则 根据GB8170-2008《数值修改规则》，检测数值或其计算值的进舍可根据概况为如下口诀： 四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶， 五前为偶应舍去，五前为奇则进一。 4．2 修改位数规则 4.2.1 原始记录数值的有效位数至少应比标准规定的极限数值多一位。 4.2.2 检测报告中，检测数值或其计算值要进行修改，修改位数与标准规定的极限数值书定位数一致。 4．3 不许连续修改规则
规定拟修改数值应在确定修改位数后一次修改获得结果，而不得多次按4.1连续修改。 4．4 检测结果规则 4.4.1检测结果数据发出执行DZ/T 0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》。 4.4.2将检测数值或其计算值先进行修改，再加检测不确定度（需要时），然后作最终结果判定。 4．5 检测结果处理 4.5.1 原始数据的审核 (1) 检测条件是否符合标准要求； (2) 选择的数据转化公式，计算方法及其结果是否正确； (3) 数值修改、有效位数是否符合要求； (4) 原始记录填写是否规范，杠改处是否有修改人的证明； (5) 影响检测结果的信息是否有相应的正确描述，如标准规范、样品状态、环境条件，所用仪器设备、检测时间，校准记录等； (6) 原始记录的溯源性、真实性； (7) 计量单位是否正确或能溯源到国际单位制； (8) 属计算机或自动设备采集、处理数据的，投入使用前应经有关部门鉴定，或经数据验证，以确保数据的可靠性； (9) 数据分析人员的签字。 4.5.2 检测数据的审核
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
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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
物联网实验室建设方案 物联网是通过各种传感设备，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，可广泛应用于各行各业，如把各种传感器嵌入或装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，形成物联网，通过无线信息的收发，便于通讯和监管，不用数据线，成本低，使用便利。 1999年美国麻省理工学院（MIT）首次提出物联网的概念，是指把所有物品通过射频识别（RFID）等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理的网络。国际电信联盟（ITU）在2005年的年度报告中对概念的涵义进行了扩展，该报告中指出，信息与通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人，发展到连接任何物品的阶段，而万物的连接就形成了物联网。在这份报告所提到的物联网中，除RFID技术外，更多的新技术，例如：传感器、纳米、嵌入式芯片等技术被广泛应用。 2009年初，美国已将新能源和物联网列为振兴经济的两大武器，世界其它国家、公司、团体都将物联网的发展提升到了战略高度，相关的技术、应用、产品也得到了极大的发展。我国也开始加速推动物联网的进程，我国的物联网发展与世界基本同步，目前传感网标准体系已形成初步框架，向国际标准化组织提交的多项标准提案也被采纳。2009年下半年以来，物联网概念火遍中国，中央、地方、企业都从各自角度展开了一系列行动谋划和进入物联网—2009年10月，科技部同意在无锡太湖国际科技园建立国家（无锡）传感网国际科技合作基地，以加快引进国际领先的传感信息技术，推进国内传感信息产业的发展。
在物联网的产业价值链中，有着众多的参与者，传感器企业、RFID 芯片企业、RFID 读卡器企业是最早被关注的，各种传感器不断翻新；还有各种电子设备制造企业，海尔已经让其冰箱上网了，交通管理系统根据行车的速度和位置随时发布各条道路的交通状况，广告公司利用物联网随时更新其户内和户外电子广告内容，联邦快递可以在每个物流环节更新其递送物品的位置，供其内部管理人员和客户的查询。物联网相关技术的人才的培养需要相关的各种条件，主要包括物质条件、人力资源条件、技术积累等。 物联网可划分为一个由感知层、网络层和应用层组成的三层体系,感知层主要包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器以及M2M终端、传感器网络和传感器网关等，在这一层次要解决的重点问题是感知、识别物体，采集、捕获信息。感知层要突破的方向是具备更敏感、更全面的感知能力，解决低功耗、小型化和低成本的问题。 完备的无处不在的移动通信网络是物联网发展的基础条件,中国移动在物联网的实践与创新是把移动通信能力向下与感知层结合起来，通过在机器内部嵌入GSM/TD通信模块，以无线通信等为接入手段，为客户提供综合的信息化解决方案，以满足客户对监控、指挥调度、数据采集和测量等方面的信息化需求，即M2M应用。目前中国移动在M2M领域已形成一整套拥有自主知识产权的技术标准、解决方案和相关产品，并已面向政府、行业和家庭开展多样化的物联网应用实践。 物联网创新实验系统可实现多种物联网构架，面向各大高校及大专院校的专业教学及创新和竞赛，提供了众多实验例程，便于学生熟悉和掌握物联网的构成及实际应用。
实验室 https://www.doczj.com/doc/e03199497.html, 精品资源 极简方案智能助手 实训无忧大数据智能实验室解决方案
产品概述 锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。 平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。 建设目标 锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。 具体目标是： 深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案； 提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果； 配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用； 借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐； 对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力； 人才岗位
业务应用 用户功能 特色功能 A.人工智能教学与实训 B.大数据教学与实训 C.云计算教学与实训 课程资源管理 | 学生管理 | 教师管理权限管理 | 账号管理 | 教学资源更新 管理员 教师 学生 排课管理 | 课程管理 | 测评管理实验管理 | 过程监控 | 实验报告管理实验督导 | 视频管理 | 学情分析课程自定义 AI实验帮手AI督导助手AI学情分析 实验进度看板与详情 实验进度智能提醒登录状态 | 实验进度 督导提醒 | 学习效率AI测评助手 试题配置 | 测评计划发布 | 成绩管理自动评分（客观题、程序题、实操题）测评训练 | 测评考试 | 成绩查询 学习成绩分析 | 学习行为分析综合能力分析 | 学生画像技能提升路径 课程学习 | 视频学习实验操作 | 实验报告测评考试 | 技能训练成绩跟踪 | 互动交流 教学服务 专业建设服务 实训周服务 系统功能
专业实验室数据管理系统，让数据分析更便捷！ 目前实验室数据管理系统在西方发达国家的应用相对比较成熟，我们国家经过多年发展，很多实验室也开始逐渐认识到信息化在管理中的作用，纷纷开始引入LIMS。实验室数据管理系统也不断在各个行业进行不断的改进和提升。相信随着科技的不断进步，和产品功能的不断完善，实验室信息系统将完全可以实现各种虚拟化在线实验室的可能。 近年来，实验室数据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。 实验室数据管理系统的基本功能包括：业务流程管理、各类资源管理、行政管理以及各类客户需要个性化定义的功能。 实验室数据管理系统神鹰lims系统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。 开发的实验室数据管理系统lims系统充分考虑企业用户的操作习惯，对系统管理的试验数据进行数据导航，并且使用了数据重复利用的结构框架，可以在数据分析处理的过程中调用历史试验数据，使得用户可以方便准确地定位目标数据。同时，多种格式的数据都可以被系统解析并且转换为自定义格式，在数据库中进行统一的保管方便用户的随时调用。此外，系统支持用户自定义格式文件的导入和用户界面的手动输入，可以实现对数据对象的访问控制。 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。
一套构思完整的物联网实验室建设方案 物联网是通过各种传感设备，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，可广泛应用于各行各业，如把各种传感器嵌入或装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，形成物联网，通过无线信息的收发，便于通讯和监管，不用数据线，成本低，使用便利。 1999年美国麻省理工学院（MIT）首次提出物联网的概念，是指把所有物品通过射频识别（RFID）等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理的网络。国际电信联盟（ITU）在2005年的年度报告中对概念的涵义进行了扩展，该报告中指出，信息与通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人，发展到连接任何物品的阶段，而万物的连接就形成了物联网。在这份报告所提到的物联网中，除RFID技术外，更多的新技术，例如：传感器、纳米、嵌入式芯片等技术被广泛应用。 2009年初，美国已将新能源和物联网列为振兴经济的两大武器，世界其它国家、公司、团体都将物联网的发展提升到了战略高度，相关的技术、应用、产品也得到了极大的发展。我国也开始加速推动物联网的进程，我国的物联网发展与世界基本同步，目前传感网标准体系已形成初步框架，向国际标准化组织提交的多项标准提案也被采纳。2009年下半年以来，物联网概念火遍中国，中央、地方、企业都从各自角度展开了一系列行动谋划和进入物联网—2009年10月，科技部同意在无锡太湖国际科技园建立国家（无锡）传感网国际科技合作基地，以加快引进国际领先的传感信息技术，推进国内传感信息产业的发展。 在物联网的产业价值链中，有着众多的参与者，传感器企业、RFID 芯片企业、RFID 读卡器企业是最早被关注的，各种传感器不断翻新；还有各种电子设备制造企业，海尔已经让其冰箱上网了，交通管理系统根据行车的速度和位置随时发布各条道路的交通状况，广告公司利用物联网随时更新其户内和户外电子广告内容，联邦快递可以在每个物流环节更新其递送物品的位置，供其内部管理人员和客户的查询。物联网相关技术的人才的培养需要相关的各种条件，主要包括物质条件、人力资源条件、技术积累等。 物联网可划分为一个由感知层、网络层和应用层组成的三层体系,感知层主要包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器以及M2M终端、传感器网络和传感器网关等，在这一层次要解决的重点问题是感知、识别物体，采集、捕获信息。感知层要突破的方向是具备更敏感、更全面的感知能力，解决低功耗、小型化和低成本的问题。 完备的无处不在的移动通信网络是物联网发展的基础条件,中国移动在物联网的实践与创新是把移动通信能力向下与感知层结合起来，通过在机器内部嵌入GSM/TD通信模块，以无线通信等为接入手段，为客户提供综合的信息化解决方案，以满足客户对监控、指挥调度、数据采集和测量等方面的信息化需求，即M2M应用。目前中国移动在M2M领域已形成一整套拥有自主知识产权的技术标准、解决方案和相关产品，并已面向政府、行业和家庭开展多样化的物联网应用实践。 物联网创新实验系统可实现多种物联网构架，面向各大高校及大专院校的专业教学及创新
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/e03199497.html, 大数据技术实验室建设探索与研究 作者：王振华洪泓陈春丽 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。 关键词：大数据；实验室建设；机器学习 信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。 大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。 大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系 目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念 在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存
青岛市物联网应用和产业发展行动方案 （2011-2015年） 摘要: “十二五”期间，青岛市将在智能交通、数字家庭、食品安全、城市公共管理、现代物流、精准农业、生产制造等七大领域，开展物联网应用示范工程。到2015年，全市物联网技术研发及产业的部分领域走在全国前列，形成“点、线、面”多层次的应用格局。同时，打造国家级物联网应用示范基地和物联网终端产品制造基地。 物联网通过感知、通信和智能信息处理，可实现对物理世界的智能化认知、管理与控制，已成为当今全球信息技术竞争的关键点和制高点，被世界公认为继计算机、互联网和移动通信网之后的新一轮技术革命浪潮。物联网产业被国家正式列为战略性新兴产业。加快推进物联网技术研发应用和产业发展，不仅是优化青岛产业结构、培育新的经济增长点、拉动现代服务业、增强城市综合竞争力、实现科学可持续发展的迫切需要，也是进一步改善民生、构建和谐社会的必然选择。根据国家发展战略和青岛市经济社会发展实际，特制定《青岛市物联网应用和产业发展行动方案（2011-2015）》。 一、发展背景 (一)物联网及产业构成 “物联网”是一个由感知层、网络层、应用层共同构成的庞大的社会信息系统，其感知层通过智能卡、RFID（电子标签）、识别码、传感器等承担着信息采集的功能;其网络层通过无线网、移动网、固网、互联网、广电网等承担信息的传输；其应用层则完成信息的分析处理和控制与决策，以及实现或完成特定的智能化应用和服务任务， —1—
以实现物/物，人/物之间的识别与感知，发挥智能作用。物联网是一个涉及国民经济各行各业、社会与生活各个领域的无所不包的庞大产业链，主要包括围绕整个产业链的硬件、软件、系统集成和运营服务四大领域，由各类传感器、芯片、标签、读写设备、制造装备、通信设备、传输网络、终端产品、数据存储处理、中间件、应用软件、系统集成、信息安全与应用服务等产业组成。物联网的产业链庞大且复杂，并随着行业应用的发展将会创造出更多的技术和产品，为相关产业带来巨大商机。 (二)国内外发展形势 当前，物联网已成为推动全球经济复苏和社会发展的新引擎。美国、欧盟、日本、韩国、新加坡等国家把物联网产业提升到国家发展的战略高度，积极开展物联网技术研究、标准制定，加快推动物联网基础设施建设，着力推进物联网产业发展。美国IBM 公司提出以物联网为基础的“智慧地球”计划得到奥巴马政府积极回应，将物联网列为“2025 年对美国利益潜在影响的关键技术”之一，其在物联网产业上的优势正在加强与扩大。欧盟是物联网技术推广应用的推动者，出台了《欧盟物联网行动计划》，提出了十四项物联网行动计划；2009年10月，欧盟委员会以政策文件的形式对外发布了物联网战略，提出要让欧洲在基于互联网的智能基础设施发展上领先全球。日本在提出的“U-Japan”和“I-Japan”战略中，确定物联网是其发展重点，战略目标是实现无论何时、何地、何物、何人均可连接的“泛在网络”社会，实现以国民为中心的数字安心、活力社会。韩国、新加坡等国家也先后出台了一系列扶持物联网、泛在网络等方面的发展计划和战略规划，目的在于强化产业优势与国家竞争力，抢占物联网产业先机。 我国早在十多年前就开始了物联网相关领域的研究，在一些关键技术领域实现了突破，形成了一定产业规模，并在国际标准的制定工作中争得了一定话语权。2010年 —2—
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，实现数据共享，这对于行业发展至关重要。