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4K无损AV分布式交互解决方案

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Wyrestorm ThinkNet系统4K无损AV分布

式交互解决案

所有

Wyrestorm ThinkNet系统4K无损AV分布式交互解决案 (1)

1. 概述 (4)

2. 设备亮点 (4)

2.1 超高分辨率提升用户体验 (4)

2.2 IP交换架构降低成本 (4)

2.3 功能丰富、扩展能力强 (5)

3. 技术指标和规 (5)

4. 组网式\应用场景 (6)

5. 控制式 (8)

1.概述

用户对画质的需求不断提高，高达4096*2160的超高清画质给人带来前所未有的视觉冲击。随着4K超高清电视的普及、支持4K分辨率的摄像机、显示屏、高清机顶盒等产品增多、4K容越来丰富，对切换和分配的要求也越来越高。WYRESTORM推出了支持高达4K的无损IP矩阵产品IPUHD100/IPUHD200，可在以太网环境实现高达4K超高清视频的无损传输及分配。这是一款符合HDMI 1.4标准、DC12V供电、外形紧凑的IP矩阵产品。在无中继情况下可将4K分辨率以及此分辨率之下的视频传输至100m距离，配合以太网交换机则可在更远的距离上实现视频传输和矩阵切换。

2.设备亮点

2.1超高分辨率提升用户体验

IPUHD100/IPUHD200支持ITU BT 2020定义的4K UltraHD分辨率（4096 x 2160），像素数量是目前主流Full HD的四倍：

图1分辨率对比

4K分辨率已经与绝大部分商业影院的视频分辨率相当，该产品在无损传输4K视频的同时还提供多达32路高清音频通道，帮助客户完美再现视音频容。端到端时延接近于0毫秒，且支持快速无缝切换（非HDCP），可用于会议演示等交互式场合。

2.2IP交换架构降低成本

不同于以往的数字矩阵，这款产品采用先进的IP交换技术，发送器IPUHD100和接收器IPUHD200可通过10G以太网双绞线交换机（10GBASE-T）互联，借助网络设备实现媒体数据的分配和切换，突破空间距离的限制。交换机作为成熟的货架产品可直接在市场上选购，可利用现存的网络传输线缆，从而极降低系统的部署成本。扩容时也只需线性地增加发送器和接收器，不存在传统数字矩阵产品的整体更换问题，平滑扩容可保护用户的投资，节约全寿命成本。

2.3功能丰富、扩展能力强

IPUHD100和IPUHD200是完全工程化的产品，除HDMI接口外，还可通过SPDIF传输高质量数字音频，独立的立体声线路接口则可用于传输语音或PC音频。除了视音频数据外，这款产品还能同时传输红外控制信号和双向RS232数据，以便对远端设备进行控制，从而完全替代现有的延长器和矩阵产品，后续还将支持电视墙和多画面功能，使得UltraHD技术在更多的视频应用领域落地，为用户创造更大的价值。

3.技术指标和规

图2IPUHD100 IPUHD200

表1 TX物理接口说明

接口标识接口功能概述

POWER 12V 直流电源

HDMI IN HDMI 1.4信号输入接口

RS232 用于RS232数据交换

10GbE 用于和RX连接，或连接10G以太网交换机，进行视频

数据发送

SPDIF 数字音频接口，用于数字音频交换

IR-OUT 用于红外双向交换

IR-IN

10/100/GbE 用于PC控制，或者升级调试

Audio 用于音频输入

表2 RX物理接口说明

接口标识接口功能概述

POWER 12V 直流电源

HDMI OUT HDMI1.4信号输出接口

RS232 用于RS232数据交换

10GbE 用于和RX连接，或连接10G以太网交换机，进行视频

数据接收

SPDIF 数字音频接口，用于数字音频交换

IR-OUT 用于红外双向交换

表3 系统性能

4.组网应用

4K非压缩案适用于以下4种对高清画质有要求的场景

1、家庭或小型会议室应用

Transmitter Receiver

图3点对点应用

对于小型应用场合，可在发送端和接收端采用网线直连的式作点对点应用，采用WYRESTORM 4K无损案的优势：

→超低端到端延时

→布署简单、不需额外的控制操作

→最大应用围100m，如需更长的距离仅需在传输中增加交换机，扩展简单

2、商场、体育馆等广播型应用

图

4点对多点应用

点对多点应用适用于在多个显示端播放同一信号源的场合，采用WYRESTORM 4K

无损案的优势：

→单台10GbE

交换机，实现多个物理位置的信号同源输出（数量取决于交换机端口数）

→超低端到端延时

→布署简单、在线控制与软升级、可视化操作

→最大应用围

200m ，如需更长的距离仅需在传输中增加交换机，扩展简单

3、多点对单点应用

Receiver

10GbE Switch

Transmitter

…

图5多点对单点应用

多点对单点应用适合于多个信号源对应同一显示端的场合，如讨论型教室 →超低延时，端到端时延接近于0毫秒

→布署简单、在线控制与软升级、可视化操作

→最大应用围200m ，如需更长的距离仅需在传输中增加交换机，扩展简单

4、高端会议室、商业环境的多点对多点应用

Receiver

10GbE Switch

Transmitter

…

……

Receiver

图6多点对多点应用

多点对多点应用适用于在多个显示端播放不同信号源的场合，采用WYRESTORM 4K 无损案的优势： →单台10GbE 交换机，实现源端与显示端的矩阵切换，源与显示端的对应关系可随意配置

→超低延时, 端到端时延接近于0毫秒 →快速切换

→布署简单、在线控制与软升级，可视化操作

→最大应用围200m ，如需更长的距离仅需在传输中增加交换机，扩展简单

5. 控制式

IPUHD100和IPUHD200组成的IP 矩阵支持PC 软件控制，可以通过网口与TX/RX 的1GbE 接口进行控制，也可以连接交换机进行控制。

10GbE Switch

Transmitter 0

169.254.1.15

Transmitter 1

169.254.1.16

Receiver 169.254.1.17

Receiver

169.254.1.18

Control PC

图74K IP 矩阵控制

图8控制软件界面

界面简洁

只显示发送端和接收端，中间线路传输及切换操作对最终用户隐藏

操作简单

采用鼠标拖放式瞬间即可完成从源端到显示端的矩阵，符合常用习惯

功能丰富

支持设备状态检测，支持设备信息显示与编辑、支持设备在线升级、支持多种操作式、支持串口和红外远程控制、支持

基于 MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总

基于MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总最近公司推荐了mycat分布式中间件解决数据库分布式方案，今天到mycat官网学了一翻（https://www.wendangku.net/doc/9f1012296.html,），汇总下几个重点： 1、mycat是什么？ mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL 协议的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL 客户端工具和命令进行访问,后端可以用MySQL 原生(Native)协议访问数据库（不限于MYSQL数据库）, 其核心功能是分表分库,即将一个多表水平分割为N 个小表,存储在后端的数据库中。以下是几种通俗的方式介绍MYCAT： 1）对于DBA 来讲: Mycat 就是MySQL Server,而Mycat 后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL 的存储引擎,如InnoDB,MyISAM 等,因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL 上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL 保证的,简单的说,Mycat 就是MySQL 最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL 拥有了能跟Oracle PK 的能力。 2）对于开发来讲:

Mycat 就是一个近似等于MySQL 的数据库服务器,你可以用连接MySQL 的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat 端口是8066 而非MySQL 的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL 语句,因为返样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 3）对于架构师来讲： Mycat 是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat 智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据返些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。 2）双活部署 mycat、zk均采用双中心部署 3、常见的数据库切分优化方案传统数据库存在着先天性的弊端,但是NoSQL 数据库又无法将其替今,NoSQL 只能作为传统数据的补充而不能将其

分布式存储技术及应用介绍

根据did you know(https://www.wendangku.net/doc/9f1012296.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。分布式存储概念与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。具体技术及应用：海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。结构化数据的存储及应用所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。

运营商大数据应用解决方案

目录 1.大数据概述 (9) 1.1.概述 9 1.2.大数据定义 9 1.3.大数据技术发展 11 2.大数据应用 (14) 2.1.大数据应用阐述 14 2.2.大数据应用架构 16 2.3.大数据行业应用 16 2.3.1.医疗行业 16 2.3.2.能源行业 17 2.3.3.通信行业 17

2.3.4.零售业 18 3.大数据解决方案 (19) 3.1.大数据技术组成 19 3.1.1.分析技术 19 3.1.1.1.................. 可视化分析 19 3.1.1.2................. 数据挖掘算法 19 3.1.1.3................. 预测分析能力 19 3.1.1. 4................... 语义引擎 19 3.1.1.5............. 数据质量和数据管理 20 3.1.2.存储数据库 20 3.1.3.分布式计算技术 21 3.2.大数据处理过程 23 3.2.1.采集 23 3.2.2.导入/预处理

24 3.2.3.统计/分析 24 3.2. 4.挖掘 24 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop 25 3.3.1.Hadoop的组成 25 3.3.2.Hadoop的优点： 28 3.3.2.1.................. 高可靠性。 28 3.3.2.2.................. 高扩展性。 28 3.3.2.3................... 高效性。 29 3.3.2. 4.................. 高容错性。 29 3.3.3.Hadoop的不足 29 3.3. 4.主要商业性“大数据”处理方案 29 3.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台 30 3.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc 31

18.应用解决方案管理岗位招聘笔试题目

一、不定项选择题（共20题，每题1.5分，共30分。） 1.现代生活中，手机的普及和应用给人们的生活带来了极大的便利，但在现实生活中，使用手机时也需要注意安全。以下安全问题不是由于手机无线通讯引起的是（AC ） A.在加油站不能打手机 B.坐飞机时不能打手机 C.驾驶机动车时不能打手机 D.在使用医疗器械的病区不能打手机 2.集团客户信息获取渠道有那些（ABCDE） A、与客户接触、深入企业、移动业务系统等多种方式。 B、通过市场调研、网站、报刊、杂志、电视等媒体。 C、公司内部提供的行业分析报告、客户回访资料等途径。 D、从交易会、展览会、商场及批发零售交易市场、集贸市场获得信息。 E、从各类商会、行业协会等民间商业和群众团体获得信息。 3.获取集团客户企业信息的内容主要包括有那些（ABCDE） A、企业基本信息 B、企业信息化应用情况 C、行业信息 D、市场竞争信息 E、集团员工信息（企业通讯录等） F、集团客户财务经营信息 4. 获取集团客户个人信息的内容主要包括有那些(ABCD) A、集团联系人和关键人 B、产品联系人 C、使用人信息 D、兴趣爱好、家庭信息 E、集团重要人物手机密码 5. （ B ）是挖掘需求的最好利器。 A、倾听 B、提问 C、反馈 D、建议 6. 产品推荐的时候，不仅仅要关注产品的特点和优点，而且要根据客户需求强调（B）。 A、客户的满足感 B、客户的利益 C、产品的特征 D、产品的质量 7. 任何客户预约最终目的都是为了改善客户关系、销售产品，但为使客户易于接受，客户经理应仔细考虑每次访问的理由（A B C D E） A．上门服务B．礼品赠送C．礼仪拜访D．业务介绍E．活动邀请 8. 手机上网可以干什么？（A B C D） A．通过手机随时访问互联网浏览信息B．收发电子邮件

大数据应用项目解决方案

目录 1. 大数据概述 (6) 1.1. 概述 (6) 1.2. 大数据定义 (6) 1.3. 大数据技术发展 (8) 2. 大数据应用 (13) 2.1. 大数据应用阐述 (13) 2.2. 大数据应用架构 (15) 2.3. 大数据行业应用 (15) 2.3.1. 医疗行业 (15) 2.3.2. 能源行业 (16) 2.3.3. 通信行业 (17) 2.3.4. 零售业 (17) 3. 大数据解决方案 (19) 3.1. 大数据技术组成 (19) 3.1.1. 分析技术 (19) 3.1.1.1.可视化分析 (19) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (19) 3.1.1.3.预测分析能力 (19) 3.1.1.4.语义引擎 (19) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (20) 3.1.2. 存储数据库 (21) 3.1.3. 分布式计算技术 (22) 3.2. 大数据处理过程 (24) 3.2.1. 采集 (24) 3.2.2. 导入/预处理 (25) 3.2.3. 统计/分析 (25) 3.2.4. 挖掘 (25) 3.3. 大数据处理的核心技术-Hadoop (26) 3.3.1. Hadoop的组成 (26) 3.3.2. Hadoop的优点： (30) 3.3.2.1.高可靠性。 (30) 3.3.2.2.高扩展性。 (30) 3.3.2.3.高效性。 (31) 3.3.2.4.高容错性。 (31) 3.3.3. Hadoop的不足 (31) 3.3.4. 主要商业性“大数据”处理方案 (32) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (32) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (34) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (34) 3.3.2.8.Sybase IQ (34)

产品应用解决方案

U8+ CRM领域解决方案----流通行业

适用行业本文档，主要适用于商贸流通行业中的工业品分销贸易的细分行业；这类企业的主要特点，这类贸易企业的客户，多是最终的工业客户；销售组织主要通过自己建立分公司、办事处构建自己的分销网络；并且经销的工业品无需复杂的后续服务。名词解释线索：指初始的市场信息，往往通过市场活动，电话等手段获取，企业往往将这些线索信息分配给不同的业务员进行后续跟踪。销售机会：又名“商机”，是指企业获取的市场销售机会，商机从发现到最后落单，往往需要经过多个营销阶段，企业需要对商机的整个过程进行管理。行动：又名“活动”，是指企业市场营销和服务活动中，所有与客户、联系人相关的行为，企业往往通过行动对业务员的行为进行管控。管理维度：是权限的一种控制维度，能够对人员的数据权限进行维度细分，还可以通过多个权限，进行交叉以获得更加精细的权限约束。 1、产品概述客户关系管理（CRM ）是一种以客户为中心的客户管理理念，其核心是将企业的客户作为企业最重要的资源，通过完善的客户服务和深入的客户需求分析来满足客户的要求，在向客户不断提供最大价值的同时，实现企业的价值，实现双赢。用友从“市场营销、销售管理、客户关怀、行为管理、服务管理”等方面出发；为企业提供了基于客户价值为中心的组织设置和系统设置；基于业务员管控、商机推进、服务活动的业务流程管理，基于客户/联系人动态信息管理的客户关系管理。

CRM 主要功能销售管理销售订单销售机会报价管理服务管理服务执行服务产品服务计划市场营销线索管理竞争对手市场活动供应链销售管理库存管理平台/权限/基础档案 CRM 系统设置合同管理客户管理联系人客户管理相关影响管理消息预警邮件短信行动管理财务/供应链应收管理网报管理图1 产品结构图 1.1 产品特性 U8CRM 产品主要特性：支持客户、联系人信息的管理支持市场活动、客户问卷、线索、竞争对手等管理支持销售机会、销售阶段、销售报价等销售过程管理支持业务员行动、销售费用、联系邮件、短信等管理支持销售报价、销售订单的管理支持服务计划、客户资产、服务请求、服务工单等管理支持知识库、资源等管理 1.2 产品价值 U8CRM 产品主要价值： 1) 支持全过程的客户关系管理：U8CRM 支持从客户线索收集，潜在客户信息了解，商机挖掘，客户交易等的全过程客户关系管理，并支持向客户提供主动的客户关怀；

大数据应用分析解决方案

大数据应用分析解决方案（此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）

目录第一章大数据分类和架构简介 (3) 1.1概述 (3) 1.2从分类大数据到选择大数据解决方案 (3) 1.3依据大数据类型对业务问题进行分类 (4) 1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6) 1.5结束语和致谢 (8) 第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 (11) 2.1简介 (11) 2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案 (11) 2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性 (12) 2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察 (13) 2.5我当前的环境能否扩展 (17) 2.6扩展我当前的环境的成本是多少 (17) 2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响 (18) 2.8我能否增量地实现大数据解决方案 (19) 2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员 (19) 2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据 (19) 2.11数据复杂性是否在增长 (19) 2.11.1 数据量是否已增长 (19) 2.11.2 数据种类是否已增多 (20) 2.11.3 数据的速度是否已增长或改变 (20) 2.11.4 您的数据是否值得信赖 (20) 2.12是否所有大数据都存在大数据问题 (21) 第三章理解大数据解决方案的架构层 (22) 3.1概述 (22) 3.2大数据解决方案的逻辑层 (22) 3.2.1 大数据来源 (24) 3.2.2 数据改动和存储层 (27) 3.2.3 分析层 (27) 3.2.4 使用层 (27) 3.3垂直层 (29) 3.3.1 信息集成 (29) 3.3.2 大数据治理 (30) 3.3.3 服务质量层 (30) 3.3.4 系统管理 (32) 3.4结束语 (32) 第四章了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 (33) 4.1简介 (33) 4.2原子模式 (34) 4.2.1 数据使用模式 (34) 4.2.2 处理模式 (36) 4.2.3 访问模式 (38)

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。分区表技术让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。分布式分区视图分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。库表散列在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

中科分布式存储系统技术白皮书V2.0

LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书北京领航科技 2014年04

目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)

1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位大数据时代已经来临！面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果

大型工厂访客管理系统应用解决方案.doc

大型工厂访客管理系统应用解决方案1大型工厂访客管理系统应用解决方案需求分析工厂的人员、车辆进出复杂、客流量大，给访客管理带来极大的压力，也给工厂带来的安全隐患。传统的人工来访登记存在安全漏洞多、操作非人性化、服务水平低，管理缺乏精确的数据支持等缺点。更为严重的是采取“人工来访登记”的办法，犯罪份子很容易就能用假身份证或找借口应付门卫登记要求，进入单位进行作案。发案后追查却有可能发现登记的信息一概虚假，无从追查，登记也形同虚设。针对大型工厂访客管理需求，开发一套适合大型工厂使用的访客管理系统成为必要。解决方案工厂访客管理系统取代手写来访登记，创新性的实现了来访登记数字化、信息化的科学管理。工厂访客管理系统是针对制造企业在访客登记方面的现实需求，充分利用现代化信息技术，保证整体运作的安全性，做到人员、车辆、货物、证件、照片三者统一，实现了“进门登记、出门登记、人像一一对应、货物、随身物品登记、分级管理、历史记录查询、报表汇总”等功能，能够高效记录、存储、查询汇总访客的相关信息，成功解决了临时来访人员来访登记管理这一薄弱环节。车辆管理 1.货车管理方法

访客系统平台支持对来访车辆信息的预约功能，事先在系统中登记车辆运送货物信息，门卫可以通过在访客终端设备上查阅车辆及货物信息，在车辆出门的时候对货物进行验证，符合登记记录后对车辆进行放行。同时车辆视频监控系统会对车辆信息就行抓拍。 2.轿车管理方法来访轿车只需登记信息后领取访客卡，出门时卡片投入卡片自动回收箱即可。一门登记多门信息联网，从哪个门都可以进行访客迁离。 3.访客卡的时效可以根据客户需求进行时效设置。

大数据应用及其解决方案

1.1. 概述大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。欢迎加入北大青鸟佳音校区。 1.2. 大数据定义 “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。?数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。?数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

?价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。?处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。 1.3. 大数据技术发展大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据

业务流程管理BPM专项应用解决方案(DOC 10页)

协达业务流程管理BPM应用解决方案一、需求分析 1、流程型扁平化管理组织进入21世纪后，由于管理思想和IT应用的发展，内部管理的核心力量，已经由权力推动型，逐步跨越职能推动型、参与推动型，走向流程推动型。采用流程推动管理的扁平化组织，具有其他科层等级、职能分工、自主参与等组织形式，所不具有的九大优点：强调企业和政府的业务活动中心只是服务于客户价值强调管理者与被管理者的平等内部职责分工不再僵化强调企业是一个有机系统、是一个无边界组织强调打破块块、条条，按照团队形式执行管理企业和政府内部所有活动的目标，明确指向客户价值的满足和内部价值的增殖没有人拥有绝对不变的权力，每个人所服从的是由价值创造和增殖目标主导的流程影响改变人们意志行为的方式主要是社会群体奖励，经济福利奖励主要落在团队集体中不再有庞大的中间管理阶层四种常见的组织形式 2、业务流程再造 20世纪80年代以来，企业和政府都广泛地进行业务流程再造（BPR：Business Process Reengineering，BPR），以提升管理效率，这些需要再造和优化的流程，即包括了行政办公流程，也包括企业和政府的核心业务及服务相关流程管理。以往，应用单位主要以ERP软件为主，辅助业务流程再造。目前，需要管理的业务流程，呈现更大的“融合性”，不仅ERP所涉及的业务流程需要管理，ERP之外的行政、客户、知识等管理领域，也有大量的流程需要再造。 3、流程持续优化一般而言，无论是企业单位，还是政府部门，流程优化和再造不可能在某一个时间点全部完成，而是随着业务发展和工作推进持续优化，因此需要有一套系统能够帮助应用单位

(流程管理)业务流程管理BPM专项应用解决方案

（流程管理）业务流程管理BPM专项应用解决方案

协达业务流程管理BPM应用解决方案壹、需求分析 1、流程型扁平化管理组织进入21世纪后，由于管理思想和IT应用的发展，内部管理的核心力量，已经由权力推动型，逐步跨越职能推动型、参和推动型，走向流程推动型。采用流程推动管理的扁平化组织，具有其他科层等级、职能分工、自主参和等组织形式，所不具有的九大优点：强调企业和政府的业务活动中心只是服务于客户价值强调管理者和被管理者的平等内部职责分工不再僵化强调企业是壹个有机系统、是壹个无边界组织强调打破块块、条条，按照团队形式执行管理企业和政府内部所有活动的目标，明确指向客户价值的满足和内部价值的增殖没有人拥有绝对不变的权力，每个人所服从的是由价值创造和增殖目标主导的流程影响改变人们意志行为的方式主要是社会群体奖励，经济福利奖励主要落于团队集体中不再有庞大的中间管理阶层

四种常见的组织形式 2、业务流程再造 20世纪80年代以来，企业和政府均广泛地进行业务流程再造（BPR：BusinessProcessReengineering，BPR），以提升管理效率，这些需要再造和优化的流程，即包括了行政办公流程，也包括企业和政府的核心业务及服务关联流程管理。以往，应用单位主要以ERP软件为主，辅助业务流程再造。目前，需要管理的业务流程，呈现更大的“融合性”，不仅ERP所涉及的业务流程需要管理，ERP之外的行政、客户、知识等管理领域，也有大量的流程需要再造。 3、流程持续优化壹般而言，无论是企业单位，仍是政府部门，流程优化和再造不可能于某壹个时间点全部完成，而是随着业务发展和工作推进持续优化，因此需要有壹套系统能够帮助应用单位不断优化流程。

MKV高清视频无损分割图文教程

MKV高清视频无损分割教程 2011-08-20 要做到完全无损地分割视频，我们推荐大家使用Mkvtoolnix软件中的MkvmergeGUI程序。MkvmergeGUI支持多种格式的视频、音频文件和字幕文件。分割操作很简单方式要注意首先，在Mkvtoolnix软件的文件夹中找到“mmg.exe”，双击打开MkvmergeGU主界面，点击“添加”按钮，选择要进行分割的视频文件。这样就可以在“输入文件”窗口中看到该视频文件，并在“轨道”窗口中显示出该视频文件包含的所有轨道(如图1所示)。一般来说AVI和RMVB 格式的高清视频文件都只包含一条视频轨道和一条音频轨道。而MKV格式的视频可能会包含多条音频轨道，甚至还会有多条字幕轨道。 “轨道”窗口中显示该视频文件包含的所有轨道然后，打开“输入”旁边的“全局”标签，勾选“允许分割”。在这里，软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式(如图2所示)。按文件尺寸分割很容易理解，直接输入一个文件大小，如“1000MB”，软件就会将视频文件分割成若干个1000MB大小的视频文件，直到最后一个文件不足1000MB时为止;按持续时间和按时间代码这两种分割方式就要分别说明一下了，不然比较容易用错。

软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式按持续时间与按文件尺寸类似，只不过将文件的体积参数换成了时间参数。如输入 “3600s”，软件会在视频每持续播放3600秒时分割一次并以此类推，直到最后一个视频持续播放时间不足3600秒。按时间代码则与前两者不同，输入一个参数，例如“3600s”后，软件只会在视频播放到3600秒时分割一次，便不再做其他操作，整个视频也只会被分为两部分。由此可见，按文件尺寸分割是我们最熟悉的分割方式。例如前面说的要刻录一个6600MB的视频文件，就可以先把它分成一个4480MB和一个2120MB的视频文件，然后把第一个文件刻进一张DVD-5光盘中，第二个文件你可以先留在硬盘里，看看能否和其他高清电影的某部分一起刻录在另外一张光盘中，这样就充分利用了光盘的空间。具体的操作就很简单了，根据不同的分割方式，输入相应的数值，再选择输出文件的保存位置并给分割的文件命名，点击“开始合成”按钮，软件就会自动处理。提示：刻录过程中，大家可以使用Nero等刻录软件的“查看光盘信息”功能，首先确定你使用的光盘最大容量是多少，并根据光盘容量选择视频分割大小。不过建议，最好留下20MB~30MB 的剩余空间，否则容易出现刻录失败或刻录盘产生数据错误的问题。字幕同步分割保证播放质量如果要分割的视频文件带有外挂字幕，只分割视频文件本身，原来的字幕就不能用了。一般的解决办法是用字幕分割软件按照视频分割的时间位置分割外挂字幕。其实不用这么麻烦，MKV 格式支持字幕轨道，我们可以在分割前先用MkvmergeGUI将外挂字幕文件添加进来和视频文件一起分割，以后播放时直接使用内置的字幕轨道即可。添加字幕的方法是在MkvmergeGUI主界面添加好视频文件后再点“添加”，选择外挂字幕文件，在“轨道”窗口中看到多出来的这条字幕轨道后，按照前面的方法继续对视频文件进行分割即可，新生成的视频文件中已经内置了字幕(如图3所示)。新生成的视频文件中内置了字幕音轨最终合成制作自己的高清视频

大数据优秀应用解决方案

大数据优秀应用解决方案(总 6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据优秀应用解决方案申报书企业名称：（加盖单位公章）联系人：电话：邮箱：

填表须知一、申报单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展2019年大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。二、申报书电子版填写后需上传系统,要求提供证明材料处,请在申报书附件处进行补充。其中，附件1为申报单位基本信息填写页面的相关证明补充材料，附件2为申报产品相关证明材料。三、申报书纸质版须加盖公章和骑缝章,复印无效，并与相应纸质证明材料一起交报送单位邮寄。四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。五、申报主体所申报的解决方案需拥有自主知识产权，对提供参评的全部资料的真实性负责，并签署企业责任声明（见附件3）。

大数据优秀应用解决方案申报书工业农业能源营销金融安防电信交通物流医疗教育旅游环保食品安全其他

附件1 申报单位相关证明材料 1.申报单位相关荣誉证明材料；（高新技术企业、企业技术中心、重点实验室等相关证明材料）提示：证明材料中的图片只支持jpg等常用图片格式，不支持WORD直接插入图表,以下同 2.申报单位研发能力证明材料；（获得专利、标准、知识产权等）提示：如果证明材料较多，请将专利号、标准编号等判断依据进行汇总，形成excel汇总表，再将此表转换成jpg等图片格式，然后插入word中。 3.申报单位主营业务收入（2017年）证明材料；（财务会计报表、纳税证明等）提示:1、如果是上市公司、央企等必须进行专门财务审计的企业和公司，需要提交会计事务出具的审计报告，审计报告的内容只需要提交能够证明研发投入和主营业务收入的相关内容即可。如审计报告没有专门的研发投入，可以提交审计报告中的资产负债表、利润表、收入支出表、财政补助等与研发投入相关的内容。如果非上市公司、央企等不需要进行专门财务审计的企业和公司，那么需要出具公司的财务报表，提交主要相关内容。上述材料均需附上审计报告或者财务报表的首尾盖章页，下同。

大数据优秀应用解决方案

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大型分布式数据库应用的案例

大型分布式数据库应用的案例做大型数据库应用的时候，随着数据量越来越大，计算越来越复杂，对于性能的挑战越来越大。我们只能去使用现有的数据库方案：比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多，另外还是解决不了维护的问题，要改一个表或者还原一次数据库都得几个小时或者更长的时间。最根本的办法还是像google那样有成千上万的中小型机器来代替超大型机器，每一次查询都会由几十台上百台机器来负载的分布式计算才是趋势。这里给大家介绍一个类似的数据库上的相关案例 1 背景我们知道数据是一个公司的命脉，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来越复杂，性能，可靠性，可扩展性的需求就会越来越强烈，这个时候一个集中式的数据库显然已经满足不了需求了。对于技术决策者来说有两条路可以走，第一：按照现有的大型数据库的解决方案，比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC 等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多；第二：使用真正能够扩展的分布式数据库，利用中小型服务器甚至是PC机的累加来替代大型的服务器，这也是很多公司希望的，却苦于没有合适产品，现在有了ClusterKiller，用它真正能给您带来：高性能，高可用性，高扩展性，高性价比。 2 方案比较 2.1 SQL SERVER的集群模式这种结构只能说是一种故障转移的机制，当有一个节点出现问题后把负载转移到另一个节点上。在负载能力上和扩展性上没有任何办法，而且还浪费了硬件资源

2.2 Oracle Real Application Clusters (RAC) Oracle Rac最多可支持64个节点，基本上算是解决了性能，扩展性的问题了，但是它在存储上还是一个单点，且不说出现故障怎么办，IO也可能会成为性能瓶颈。我们都知道一个数据库大到一定程度的时候，在物理上分区才能从根本上解决问题，对几十万数据进行查找和几百万上千万的数据进行查找在系统的消耗上以及响应时间上有着几何级的降低。 2.3 Cluster Killer 从图例中可以看出，下面的像网格一样的机器叫数据层，每个机器上存储着数据全集的一个分区，每一行组成一个数据全集，每一列是某个分区的多份相同的数据从而达到查询时负载均衡的效果，同时也是高可用性的保障：某个列的机器出现问题后其他的机器会负载访问。为了不让这样一个复杂的结构暴露给应用程序，在数据层上面又放了一层机器叫中间层，中间层机器的数据库中驻留着的中间件来处理SQL语句，根据SQL语句的类

如何快速从一个视频中分割出多个视频

在我们看视频多的时候不乏会有一些自己喜欢的视频，这些视频中有电影、综艺节目或短视频等不同类型的视频。而遇到这些喜欢的视频时我们难免会有把视频保存下来的冲动，但是视频太长而保存喜欢的只是一个片段保存完整的视频岂不是浪费了内存。在遇到喜欢的视频时我们不妨用迅捷视频转换器把喜欢的片段从一个视频分割出来。 1、首先需要打开软件并选择“视频分割”功能，软件默认的是“视频转换”功能，不要忘记第一步而选择了‘视频转换’功能。 2、选择好“视频分割”功能后把需要分割的视频添加到软件中，添加的时候可以点击左上角的两个按钮（添加文件和添加文件夹）或者直接把视频拖拽到软件中。

3、把文件添加到软件后点击“编辑分割”按钮，随后会弹出一个‘编辑分割’的设置框，我们需要对截取的片段（开始时间和结束时间）进行设置，设置好后点击‘添加到列表’如果需要截取多段视频可以重复此步进行添加，都添加好后点击“确定”。 4、编辑好视频分割的片段后对“输出格式”进行设置，输出格式又分为‘视频格式’和‘视频分辨率’。对输出的视频格式和视频分辨率亏根据自己的需求进行设置，可以设置为软件默认的‘mp4同原文件’格式。

5、设置好“输出格式”后对“输出路径”进行设置。设置时可以在输出路径的输入框中直接预设需要存储到电脑的位置也可以点击输入框右边的‘更改路径’按钮选择需要输出到电脑的路径。 6、把输出路径调整好后可以点击软件的“分割”或者软件右下角的“全部分割”按钮把视频分割出来。当分割的进度条到100%就表示已经把视频分割出来了，此时只需要点击覆盖在‘分割’按钮上的‘打开’按钮就可以打开分割后的视频了。

分布式存储系统技术说明

技术层次图各技术简介 1.1mybatis简介 MyBatis 是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除

了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。每个MyBatis应用程序主要都是使用SqlSessionFactory实例的，一个SqlSessionFactory实例可以通过SqlSessionFactoryBuilder获得。SqlSessionFactoryBuilder可以从一个xml配置文件或者一个预定义的配置类的实例获得。用xml文件构建SqlSessionFactory实例是非常简单的事情。推荐在这个配置中使用类路径资源（classpath resource)，但你可以使用任何Reader实例，包括用文件路径或file://开头的url创建的实例。MyBatis有一个实用类----Resources，它有很多方法，可以方便地从类路径及其它位置加载资源。 1.2webservice简介 Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。 1.3jquery简介

jQuery UI 是以jQuery 为基础的开源JavaScript 网页用户界面代码库。包含底层用户交互、动画、特效和可更换主题的可视控件。我们可以直接用它来构建具有很好交互性的web应用程序。所有插件测试能兼容 jQuery UI包含了许多维持状态的小部件（Widget），因此，它与典型的jQuery 插件使用模式略有不同。所有的jQuery UI 小部件（Widget）使用相同的模式，所以，只要您学会使用其中一个，您就知道如何使用其他的小部件（Widget）。 1.4springmvc简介 Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建Web 应用程序的全功能MVC 模块。使用Spring 可插入的MVC 架构，可以选择是使用内置的Spring Web 框架还可以是Struts 这样的Web 框架。通过策略接口，Spring 框架是高度可配置的，而且包含多种视图技术，例如JavaServer Pages（JSP）技术、Velocity、Tiles、iText 和POI。Spring MVC 框架并不知道使用的视图，所以不会强迫您只使用JSP 技术。Spring MVC 分离了控制器、模型对象、分派器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。 1.5spring简介 Spring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例：FactSet (5) Conotate功能介绍： (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)

来自Connotate的解决方案金融数据聚集每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。自动化Web数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters（路透社）、 Dow Jones（道琼斯）、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate，用Connotate进行数据监控和抽取。金融行业应用信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web 上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。