一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向

欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。

一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室

本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。

现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。

二、研究方向

1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘；

2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良；

3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化；

4.区块链技术及应用。

三、研究成果

本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。

程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。

四、研究意义

左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。

五、研究工作

1. 软件源码分析及应用

1)主要研究内容：

a)大差异的软件源码克隆算法研究

面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。

b)基于克隆的软件分析和代码补全推荐

软件代码的智能生成一直软件工程界的追求和期望，我们已在基于CCAligner工具上的API序列推荐和代码补全推荐上展开工作和研究，目前已取得好于同类工具的初步研究结果。

2)合作研究

a)国外：Roy教授（University of Saskatchewan, Canada）等；

b)国内：华为公司、浙江大学等多位国内同行；

3)毕业学生：张弘硕士（美国弗吉尼亚理工读博），张鑫鑫硕士（杭州阿里），汪

敏硕士（上海华为）等。

4)重要项目：

a)面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究，国家自然

基金面上项目；

b)大数据分析及应用创新团队，科技部项目；

5)重要论文：1篇软件工程顶会ICSE论文，及其他多篇论文。

2. 并行编程框架和并行算法设计

6)主要研究内容：

c)面向信号处理的跨平台并行编程框架研究

设计了一种渐进、非颠覆式的并行编程模型，并在华为项目、南京十四所项目中得到应用。面对复杂计算环境和资源调度，提出的自动性能寻优技术是我们的创新和贡献。

d)新一代并行机及其体系结构上的并行算法设计

在新一代CMP和GPU上的设计和开发重要并行算法和工具环境，一类动态规划矩阵的并行化和LCS与MLCS算法的高效实现，以及图论算法并行化（BFS），其中并行BFS取得性能两倍好于Graph 500中算法。

7)合作研究

a)研究者：尚奕教授（University of Missouri, Columbia）等；

b)单位：华为公司，中电集团十四所、三十八所；

8)毕业学生：张坤鹏硕士（美国西北大学读，美国高校任教），余林彬硕士（美

国读博，Facebook工作），胡自林硕士（上海HP）、邱鹏飞硕士（百度搜索研发部），吴彦钊学士（美国佐治亚理工读博）等。

9)重要项目：

a)并行计算模型和性能优化，国家863重大项目子课题；

b)BWDSP100 C编译器实现，“核高基”科技重大专项；

c)基于龙芯3号的通信与数学库的研制，“核高基”科技重大专项。

10)重要论文：国内科学通报、软件学报、计算机学报论文多篇，并行计算领域顶

级期刊TPDS上1篇，数据挖掘领域顶级期刊TKDE上1篇。

3. 生物信息学算法及文献挖掘应用

1)主要研究内容：

a)生物测序序列比对算法和索引技术

BLAST软件优化和并行化，BitMapper测序序列找全比对算法，BitMapperBS甲基化比对算法，BWT索引技术改造和优化等。

b)大规模的生物文献挖掘研究

实体命名识别，蛋白质相互作用关系提取，以及与疾病关系提取。

2)合作研究

a)国外：尚奕教授（University of Missouri, Columbia），姜涛教授（University

of California, Riverside Riverside）。

b)国内：张强峰研究员（清华大学），薛宇教授（华中科大生命学院）。

3)毕业的学生：张强峰博士（美国读博，青千，清华任教），宋彬硕士（美国Oracle），

张弘硕士（美国弗吉尼亚大学读博），刘娟学士（美国读博，google工作）等。

4)重要项目：2项国家自然基金面上项目和1项国家863项目。

5)重要论文：多篇Bioinformation（影响因子5.0以上），多篇BMC Bioinformatics

（影响因子3.49左右），数篇TCBB。

六、对未来学生的要求

1.具备

良好的专业和英语基础，进取的学习和研究精神，正直的人生和生活态度；

2.期望

成为德才兼备的社会和国家有用之才。

欢迎本科生、推免硕士研究生、硕士研究生和直博研究生的加入！

中石化云计算平台建设总体技术方案

中石化 云计算平台工程技术方案 二O一六年四月

目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17

3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51

4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

高校云平台建设研究与实践

高校云平台建设研究与实践 孟占永 （郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州 451150） 摘要：面对高校信息化管理运维存在的问题，对云计算相关技术进行学习与研究，并通过对高校IT基础架构需求分析，提出了高校私有云平台建设的需求目标，给出了私有云平台的总体架构，并对云平台的规划与设计有关问题进行了比较详细的讨论，给出一个比较合理、适用、可扩展的云平台建设方案。 关键词：云计算；虚拟化；私有云 1 引言 经过多年的信息化建设，各个高校建设的应用系统从几十到几百个不等，使用的虚拟化架构也存在多样化，同时对IT资源的管理和使用效率也比较低下，可用性不高，造成管理运维压力较大。如何更好地支持高校智慧校园建设与发展，保障数据中心实现智能化、自动化、生态化和高可用的运行，并减少管理运维压力、节能减排，是高校IT管理部门亟待解决的问题。随着信息化技术的发展，云计算、大数据和物联网成为未来IT行业发展的新动力。云计算是未来IT发展的重要领域，也是大数据和物联网技术的主要技术支撑[1]。云计算及其相关技术的迅猛发展也为解决上述问题找到了答案。 2高校建设云平台需求分析 2.1学校现状分析 以笔者所在学校郑州大学西亚斯国际学院为例，网络管理中心负责学校的信息化建设与管理运维，建设有比较完善的校园网络、数据中心机房，完成全校各业务部门的业务系统建设，并完成了初步的系统与数据集成。但还没有统一的数据标准，没有完全实现数据共享。计划通过虚拟化技术搭建学校私有云平台，完善智慧校园建设。 2.2需求目标 高校私有云平台建设不但要满足系统应用对底层平台的技术要求，更要服务

教学、管理、科研为中心，要将现有IT资源完成统一平台管理调度和监控，更好地保障应用稳定性并减少运维压力与成本压力。针对高校信息化的管理和运维，云平台设计需达到基本目标如下： （1）构建具备柔性、弹性特征的IT基础设施架构 （2）满足大数据对底层的技术要求 （3）有效降低IT总拥有成本 （4）增强业务可用性 （5）提升业务响应能力 3云平台总体架构规划 3.1 关键技术选择 虚拟化技术是云计算的核心和基础[2]，也是搭建校园云平台的主要技术。通过对前期使用过的主流虚拟化技术产品：VMware VCenter/ESX，Microsoft System Center/Hyper-V，Citrix XenServer/Xen的比较和市场调研。综合其使用和管理成本、后期技术支持、未来技术发展方向、对云服务的支持能力、对大数据平台的支持能力等各个方面考虑，最终选用VMware公司的产品为基础架构配合国内知公司的云计算管理软件搭建校园云平台。 3.2 平台规划区域 管理控制区：负责整个云平台的管理、调度工作，是云平台的核心，通过主备模式部署，充分保证云平台的可靠性。 虚拟计算/分布式存储区：提供云平台的各种计算能力、自动化服务能力。采用计算、存储一体化部署模式，服务器既作为计算节点，同时也作为分布式存储节点使用。每个分布式存储节点建议使用1-2块SSD做数据缓存加速提供更高IOPS。 存储阵列区：云平台计算节点服务器通过光纤交换机与现有SAN设备相连，为云平台提供高性能的共享存储资源。 3.3 逻辑架构设计

云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)

云计算大数据中心项目可行性研究报告(案例分析)

https://www.wendangku.net/doc/1a2775798.html, 云计算大数据中心项目可行性研究报告（用途:发改委甲级资质、立项、审批、备案、申请资金、节能评估等） 版权归属：中国项目工程咨询网 https://www.wendangku.net/doc/1a2775798.html, 编制工程师：范兆文

https://www.wendangku.net/doc/1a2775798.html,/ 【微信公众号】：中国项目工程咨询网或 xmkxxbg 《项目可行性研究报告》简称可研，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。 项目可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》主要是通过对云计算大数据中心项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对云计算大数据中心项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该云计算大数据中心项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为云计算大数据中心项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》是确定建设云计算大数据中心项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建云计算大数据中心项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投资管理中，可行性研究是指对拟建云计算大数据中心项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。 北京国宇祥国际经济信息咨询有限公司是一家专业编写可行性研究报告的投资咨询公司，我们拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格、我单位编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而享有盛誉，已经累计完成6000多个项目可行性

陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案

陕西省大数据与云计算产业示范工程 实施方案

陕西省大数据与云计算产业示范工程实施方案 为贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔〕50号），结合《陕西省大数据与云计算产业五年行动计划》（陕政发〔〕22号）要求，制订本实施方案。 一、工作思路和发展目标 （一）工作思路。利用两年时间，经过示范工程带动，探索总结大数据“汇聚、开放、交易”规则，把握大数据产业发展规律，促使我省大数据产业生态体系不断完善。 （二）发展目标。到底，经过四大工程实施，形成具备产业支撑能力的增长点和明晰的发展方向，西咸新区成为国家级大数据与云计算产业基地。引进5家以上国内外有影响力的大数据龙头企业，引进10家以上国家部委数据中心，培育壮大一批产业关键环节骨干企业，其中规模以上企业超100家。 二、四大示范工程 围绕云计算服务、信息融合、大数据应用、产业基地建设等产业链关键环节，组织实施秦云、城市信息融合示范、大数据应

用示范、产业基地示范等四大工程，引导和推动数据汇集、企业云集、产业聚集。 （一）秦云工程。 启动建设“N+1”云工程（N即15朵行业云，1即大数据交换共享平台），建设15朵行业云，引导带动政府部门、企业和社会购买云服务，推动数据公开及社会化开发利用。建设大数据交换共享平台，实现各行业云的数据交换共享，并与省信息化中心互联互通。各行业云按照政府数据开放和共享的要求向社会公众和产业链开放，带动软硬件提供商、运营商及平台服务商等产业链上下游整体发展。到底，带动大数据相关产业实现产值50亿元以上。 1. 工业云。继续推进陕西工业云建设，提供云资源、云智慧、云应用、高性能计算、工业协同设计五大类服务。（省工业和信息化厅负责） 2. 工商云。整合三证合一、法人单位、企业信用信息公示、广告监测等信息平台和系统，建立工商大数据，实现一体化市场准入、市场监管，强化市场主体的服务与监管。（省工商局负责）

CY大数据云计算中心项目技术方案

CY大数据云计算中心项目技术方案 1.项目概述 1.1.项目背景 随着互联网+的被提出和云计算产业的不断发展，以及各行业信息化建设的推动，随之相关的业务数量呈爆发式增长。现有的IT基础设施越来越不能满足IT运维人员和用户的需要，一方面物理服务器的数量随着用户的需求持续增加，另一方面大量低利用率的设备占据着数据中心宝贵的机柜空间，造成了资源浪费。同时各省市各级单位大量重复建设数据中心，虽然目前基本实现的数据的互联互通，但是在整体范围内并没有实现资源整合和统一调度，无法实现资源的合理利用。 云计算和虚拟化技术的引入，将高效解决当前面临的一系列问题。云计算(cloud computing)改变了传统的IT基础设施交付和使用模式，通过虚拟化和云计算技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展。 云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的信息化平台有着重要的意义，并且将有助于解决上述问题。各个政府单位和企业也迫切需要通过实施虚拟化和云计算技术打造行业内私有云，提高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复投资，同时降低运营成本。可以说，目前行业私有云平台的建设对于信息化的发展影响重要而深远。 1.2.建设目标 1）建设一个基于云计算技术的IaaS平台，提供虚拟机服务，将原来部署到物理机上的业务迁移部署到虚拟机上，并整合多个业务系统 2）通过基础架构云平台，打通底层资源池，将单位或者企业内部的所有的硬件资源、虚拟资源、应用资源进行互通和整合，实现对所有基础架构资源（可包括下级单位或分公司）的统一管理、弹性分配和调度。 3）实现统一的自助式资源服务门户。 4）采用高可用、安全、稳定的虚拟化底层架构；采用成熟先进的理念、技

XXX高校数字化校园数据中心建设方案

XXX高校数字校园数据中心建设 方案建议书 目录 一、项目概述............................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1建设背景............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2建设目标............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3建设原则............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.4云平台技术打造大数据与高性能优势............................................. 错误!未定义书签。 二、需求分析............................................................................................ 错误!未定义书签。 2.1现状分析............................................................................................. 错误!未定义书签。 2.2总体建设............................................................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 三、数据中心总体规划............................................................................ 错误!未定义书签。 四、云数据中心建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.1 资源池规划........................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2 资源池规划内容................................................................................ 错误!未定义书签。 4.3 虚拟化软件选型规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.4 云管理平台建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.5数据中心统一管理平台规划............................................................. 错误!未定义书签。 五、大数据建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 5.1大数据平台规划................................................................................. 错误!未定义书签。 5.2 大数据架构介绍................................................................................ 错误!未定义书签。 5.3新型分布式处理技术基础................................................................. 错误!未定义书签。 5.4 分布式文件系统................................................................................ 错误!未定义书签。 5.5 MapReduce计算框架......................................................................... 错误!未定义书签。 5.6数据管理与分析................................................................................. 错误!未定义书签。 5.7 分布式数据库.................................................................................... 错误!未定义书签。 5.8 Hive数据仓库................................................................................. 错误!未定义书签。 5.9 大数据调优服务................................................................................ 错误!未定义书签。 六、高性能建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 6.1高性能平台建设内容......................................................................... 错误!未定义书签。 6.2高性能平台总体性能要求................................................................. 错误!未定义书签。 6.3节点配置详解..................................................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 6.3.2GPU节点............................................................................. 错误!未定义书签。 6.3.3八路胖节点........................................................................ 错误!未定义书签。

云计算和大数据中心项目可行性研究报告申请报告编写范文

云计算和大数据中心项目可行性研究报告 中咨国联出品

目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

各地云计算中心建设项目可行性研究报告正式版

For the things that have been done in a certain period, the general inspection of the system is also a specific general analysis to find out the shortcomings and deficiencies 各地云计算中心建设项目可行性研究报告正式版

各地云计算中心建设项目可行性研究 报告正式版 下载提示：此报告资料适用于某一时期已经做过的事情，进行一次全面系统的总检查、总评价，同时也是一次具体的总分析、总研究,找出成绩、缺点和不足，并找出可提升点和教训记录成文，为以后遇到同类事项提供借鉴的经验。文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用。 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司 本报告是针对行业投资可行性研究咨询服务的专项研究报告，此报告为个性化定制服务报告，我们将根据不同类型及不同行业的项目提出的具体要求，修订报告目录，并在此目录的基础上重新完善行业数据及分析内容，为企业项目立项、申请资金、融资提供全程指引服务。 可行性研究报告是在招商引资、投资合作、政府立项、银行贷款等领域常用的专业文档，主要对项目实施的可能性、有

效性、如何实施、相关技术方案及财务效果进行具体、深入、细致的技术论证和经济评价，以求确定一个在技术上合理、经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告。 可行性研究是确定建设项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投 资管理中，可行性研究是指对拟建项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。在此基础上，综合论证项目建设的必要性，财务的盈利性，经济上的合理性，技术上的先进性和适应性以及建设条

大数据云计算数据中心项目可行性研究报告

大数据云计算数据中心项目可行性研究报告 中咨国联｜出品

目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国大数据云计算数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5大数据云计算数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

云计算中心建设方案三篇

云计算中心建设方案三篇 篇一：云计算中心网络系统建设方案 1网络系统建设方案 1.1网络系统建设的要求 1)计算中心通过互联网、专线接入和VPN接入提供服务； 2)提供多种网络接入及特定单位的专线接入，满足用户以多种方式远程接入云计算平台的要求； 3)有效隔离计算中心与互联网，防范来自互联网的非授权访问，使计算中心在受控的前提下提供给外部进行访问； 4)为云计算大楼公共服务区（用户服务区、办公区、公共会议室）提供网络连接； 5)子网相对独立，又彼此关联。各入驻单位的计算机网络相互独立，各自构建独立的单位局域网，满足各单位组网需求；同时要考虑其工作的共性需求。在设计中要考虑他们之间的相对隔离又彼此关联的要求，划分不同的区域，区域之间采用物理隔离或逻辑隔离。 6)建立完善的网络安全和管理机制，保证网络系统的安全和正常运转。 1.2网络系统总体设计 1.2.1 网络架构设计

DMZ 区 云计算资源区 云计算中心服务区云计算中心办公区 云计算中心路由交换、安全防护 图1 云计算中心网络系统逻辑结构图 云计算中心网络系统整体逻辑结构如图1所示。整个网络系统包括云计算资源区和服务与管理区，服务与管理区可进一步分为对外服务区、中心办公区、DMZ 区。 ?云计算资源区是超级计算系统所在区域。 ?云计算服务区是计算中心对企业等非政府机构提供超级计算服务的区域。 ?中心办公区是云计算中心工作人员的办公区域。 ?DMZ 区是云计算中心设置Web 服务器和SSL VPN 接入的区域。 上述区域整体上包括云计算中心资源层、核心交换层、功能接入层和互联网接入

/服务层；采用分层结构模块化的设计理念，使网络结构清晰化，便于网络安全策略的实施和网络管理，并提高网络的灵活性和可扩展性。 1）云计算资源区 云计算中心服务结点使用万兆链路直接接入到云计算资源区的高性能接入交换机上。 2）服务与管理区 ?核心交换/访问控制层：主要包括一台的核心交换机，由于现在的核心交换设备一般都支持多个模块，而本项目所需接入的网段也不是太多，可将汇聚交换的功能融入其中，对各子网的访问控制策略采用交换机访问控制技术实现。 ?功能接入层：包括云计算中心办公子网、云计算对外服务子网等； ?互联网接入/服务层：包括1条互联网接入链路、边界防火墙、DMZ区（设置DNS、WWW、SSL VPN接入等服务）等。 1.2.2服务与管理区网络及安全防护部署

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

XX学院数据中心私有云平台建设方案建议书V2 (1)

XXXXX 数据中心私有云平台建设项目 方案建议书 版本：V2.0 文档更新日期：2013-03-11 文档创建日期：2012-12-10

文档目的 VMware是用于构建云计算基础架构的业界领先的虚拟化平台。它使用户能够自信地运行关键业务应用程序，更快速地响应业务需求，并且能够帮助用户进行服务器整合、提高服务器的可靠性和高可用性，以及实现商业连续性的策略等。在同一台物理服务器上安装多个虚拟服务器，并加载操作系统以及应用系统，无论是出于使用还是测试目的，都能够以一种很经济的方式达到商业扩展或者增加服务器资源的目的。VMware加快了现有数据中心向云计算的转变，同时还支持兼容的公共云服务，从而形成了业界唯一的混合云模式的基础。 为了更好的帮助用户了解VMware虚拟架构的技术服务优势以及项目管理方式，特编写了本文档供广西南宁技师学院领导及相关技术人员参考。 文档说明 本文档共包括三大部分。 第一部分是方案设计部分，由1~4章组成，主要是针对用户的当前环境及未来需求的情况，使用VMware的云计算架构产品进行基于X86服务器的私有云建设方案设计，以及方案能带来哪些优势。如何实现云计算虚拟化的安全和全方位的云计算运营管理的详细阐述。同时对桌面云在学院进行了详细的介绍和规划。第二部分是项目实施部分，主要指第5章，主要讨论虚拟化项目管理的方法论，同时讲述了项目实施的规划、进度、风险分析及解决、分工界面等方面内容。 第三部分主要指第6章，针对VMware的技术支持体系进行介绍。 涉及到商务部分的报价等内容，将在另外的文档中单独分列出来，不包含在本文档中。 编制历史

一、前言 (4) 二、云计算虚拟化方案建议 (5) 三、桌面虚拟化解决方案建议 (26) 1.综述 (27) 2.行政办公/科研办公桌面虚拟化解决方案 (28) 3.移动办公桌面虚拟化解决方案 (28) 4.虚拟实验室桌面虚拟化解决方案 (29) 5.培训教室/电子阅览室桌面虚拟化解决方案 (30) 6.瘦客户机推荐配置 (33) 四、推荐配置 (34) 1、硬件配置需求 (34) 2、虚拟化软件配置需求 (34) 五、项目管理 (35) 1、方法论 (36) 2、项目进度管理 (36) 项目准备阶段 (36) 系统分析阶段 (37) 系统设计阶段 (37) 系统实施阶段 (38) 系统验证阶段 (39) 项目收尾阶段 (39) 系统维护阶段 (40) 3、项目角色管理 (40) 客户角色和职责 (40) 最佳做法 (41) 分工界面 (43) 六、支持服务概述 (45) 全球技术支持服务 (45) 自助式技术支持 (47)