大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设

一、指导思想

（一）大数据时代对我们的启示

创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。

大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思

维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。

（二）建设怎样的证卷期货业信息中心

经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们

要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子：刚刚发生的事，年月日，第届世界超级计算机强排名榜

发布，我国的天河二号以峰值每秒亿亿次再次成为运算速度

最快的超级计算机。

回顾一下他的前身天河一号，年月日，天河一号在世界

超级计算机强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世

界冠军的领奖台上。然而，个月以后，日本一台名为“京”的

超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第名。

这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，

与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的倍，计算密度是“泰坦”的倍，体积却比它小了。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了

与客户软件的“无缝对接”。这就是说，所有在英特尔芯片

上使用的软件都能迅速在天河二号上运行，不需要再另外进

数据中心建设必要性

“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，

1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。 （二）建设怎样的证卷期货业信息中心 经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子： 刚刚发生的事，2013年6月17日，第41届世界超级计算机500强排名榜发布，我国的天河二号以峰值每秒5.49亿亿次再次成为运算速度最快的超级计算机。 回顾一下他的前身天河一号，2010年11月16日，天河一号在世界超级计算机500强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世界冠军的领奖台上。然而，8个月以后，日本一台名为“京”的超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第8名。 这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的2倍，计算密度是“泰坦”的2.5倍，体积却比它小了15%。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号CPU结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了与客户软件的“无缝对接”。这就

大数据中心建设方案设计a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况

平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、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。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） 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10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） 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12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） 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 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：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， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小

金融大数据中心建设规划

金融大数据中心建设规划

目录 1、数据中心数据现状 (3) 1.1 数据中心核心信息数据情况 (3) 1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 (4) 1.3数据中心目前的数据存储情况 (4) 2、数据中心系统现状 (5) 2.1 系统架构 (5) 2.2 功能描述 (5) 2.3面临的问题 (6) 3、项目建设目标 (6) 3.1 业务目标 (6) 3.1.1.建立数据模型分析平台，开展持卡人交易行为分析 (6) 3.1.2.建立基于大数据平台的海量数据统计平台 (7) 3.1.3.能满足对海量历史数据进行快速查询的要求 (7) 3.2 技术目标 (7)

1、数据中心数据现状 1.1 数据中心核心信息数据情况 数据中心对外展示功能主要基于业务数据查询平台，其主要功能包括：关键指标展示、多维分析、专题明细查询、常用数据浏览、静态报表下载以及部分业务参数管理和维护。 数据中心保存的数据主要包含三大类：交易流水类数据、商户档案类数据和汇总统计类数据，均为结构化数据。

1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 1.3数据中心目前的数据存储情况 数据中心目前数据量情况为全库18T，其中流水类数据为10T包括综合流水（90亿条记录），新一代增值流水（FJNL）,清分流水。每日增量流水约1200万条记录。 商户信息数据按天保存，商户数约为300万，终端数约为480万。每天数据量约为10G。

2、数据中心系统现状 2.1 系统架构 新一代流水、清分流水、结算流水和BMS商户数据分别以文本和oracle dmp格式通过ftp方式传输到数据中心服务器上，每天定时由批处理服务器通过批量框架（C++）调用批量过程按分支机构并发地将文件或DMP包导入数据库中。并通过调用存储过程完成数据的清洗、关联、数据补齐工作。 批量过程完成元数据加工工作后，按各种业务维度按天、按月汇总交易数交易金额和收益等数据并生成关键指标数据。目前数据中有各种维度的汇总统计表80余张。 完成汇总后，批量框架服务会根据关键指标数据生成cognos cube，并刷新cognos 服务；同时报表生成程序会根据中间汇总表生成预定的报表文件。 终端用户以web访问方式通过查询平台可以查询定制的报表或者通过cognos组

大数据时代对传统数据中心的影响及思考

大数据时代对传统数据中心的影响及思考 摘要大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 关键词大数据；数据中心；海量；价值 目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数據处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 1 大数据的特征 目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。 数据体量巨大（V olume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。 数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。 价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 2 非结构化数据的重要性越来越大 传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重

市大数据中心项目应急灾备中心基本建设方案

省电子政务应急灾备中心 某市分中心 项目建议书

目录 第1章项目概述................................................................................................................ - 4 - 1.1项目名称 (4) 1.2项目概况 (4) 1.3主要结论和建议 (4) 第2章项目建设的必要性 ................................................................................................. - 5 - 2.1某省电子政务外网概述 (5) 2.2某省电子政务灾备系统现状及问题 (5) 2.3项目建设必要性 (6) 第3章项目需求分析 ........................................................................................................ - 7 - 3.1业务承载范围需求 (7) 3.2网络需求 (7) 3.3存储容量需求 (7) 3.4分险防控需求 (7) 3.5容灾系统能力需求 (8) 3.5.1 容灾系统的容灾对象.................................................................................................- 8 - 3.5.2 信息系统灾难恢复目标RPO与RTO ........................................................................- 9 - 3.5.3 标准灾难恢复能力等级体系.....................................................................................- 9 - 3.5.4 信息系统灾难恢复目标与灾难恢复能力等级体系的关系.................................. - 10 - 3.5.5 容灾系统能力需求分析.......................................................................................... - 11 - 第4章总体设计.............................................................................................................. - 12 - 4.1建设思路 (12) 4.2建设原则 (12) 4.3建设目标 (13) 4.3.1 近期目标.................................................................................................................. - 13 - 4.3.2 中远期目标.............................................................................................................. - 13 -4.4总体架构.. (14) 第5章容灾系统解决方案 ............................................................................................... - 15 - 5.1灾备中心架构概述 (15) 5.2灾备云平台建设 (18) 5.2.1 灾备网络建设.......................................................................................................... - 18 - 5.2.2 灾备云平台建设...................................................................................................... - 19 -5.3信息与网络安全建设 (22) 5.3.1管理层面................................................................................................................... - 22 -

数据中心项目建设方案介绍

数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进太原市电子政务的发展。具体目标如下：建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理，保证基础数据的一致性、准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持； (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作；

(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同； （五）为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的一站式服务； (六）根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持； （七）为监督部门提供提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持； （八）为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。

智慧城市运行大数据平台项目概述

智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称：西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位：西安城市一卡通有限责任公司 负责人：马敏 项目责任人：陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位：陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 （1）《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发〔2004〕34号）； （2）《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》（中办发〔2006〕18号）； （3）《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》（国信〔2006〕2号）； （5）《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》；

（8）《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字〔2004〕66号文）； （9）《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》； （10）《信息系统安全等级保护实施指南（征求意见稿）》。 （11）《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》（第7次，2012年7月24日）； （12）《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》（陕工信发〔2012〕339号） （13）《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）（14）《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号） （15）《陕西大数据产业发展战略》 （16）《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 （17）《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 （18）《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果，先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集，

XXX市新区智慧城市大数据中心总体建设方案

XX新区大数据中心项目 建设方案

目录 XX新区大数据中心项目 (1) 第1章项目概况 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目背景 (1) 1.3 建设目标 (1) 1.4 项目建设内容 (2) 1.4.1 大数据硬件支撑平台（IaaS） (2) 1.4.2 大数据软件处理平台（DAAS） (2) 1.4.3 政府智能分析系统（GI） (3) 1.5 总投资及资金来源 (3) 1.6 编制依据 (3) 1.7 主要结论和建议 (4) 第2章建设单位概况 (5) 2.1 建设单位简介 (5) 2.2 建设单位机构职责 (5) 第3章需求分析 (8) 3.1 项目建设要求 (8) 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 (8) 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 (8) 3.1.3 加强产业结构优化，推动经济发展 (9) 3.1.4 提升民生服务质量，保障幸福民生 (9) 3.1.5 建立城市集约管理，加快城市发展 (9) 3.1.6 简化政府行政审批，增强政府透明度 (10) 3.1.7 提升政府决策能力，实现科学化管理 (10) 3.1.8 业务需求分析 (11) 3.1.9 应用层次分析 (13) 3.1.10 数据需求分析 (14) 3.1.11 功能需求分析 (16) 3.1.12 性能需求分析 (22) 3.1.13 信息系统安全需求分析 (29) 3.1.14 运行管理需求分析 (31) 3.1.15 其他需求 (32) 第4章总体设计方案 (33) 4.1 设计原则 (33) 4.2 总体设计目标 (34) 4.2.1 总体目标 (34) 4.2.2 具体目标 (36) 4.2.3 具体成果 (37) 4.3 总体设计方案 (37) 4.3.1 总体框架 (37) 4.3.2 功能架构 (39)

数据中心建设总体要求

数据中心建设总体要求 中信北京国安电气责任有限公司二○一二年四月二十六日

一、建设环境要求 数据中心大楼或具有数据中心功能要求的办公大楼建设位置、周边环境应符合下列要求： 1、电力供给应稳定可靠，交通通信应便捷，自然环境应清洁； 2、应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所； 3、远离水灾火灾隐患区域； 4、远离强振源和强噪声源； 5、避开强电磁场干扰； 6、距离停车场不小于10m； 7、距离铁路或高速公路的距离不小于100m； 8、距离飞机场不小于1600m； 9、距离化学工厂中的危险区域、垃圾填埋场不小于400m； 10、距离军火库不小于1600m； 11、距离核电站的危险区域不小于1600m； 12、有可能发生洪水的地区不应设置机房； 13、地震断层附近或有滑坡危险区域不应设置机房。 当无法满足上述要求时，可采取必要措施加以解决，必要时更换建设地点。

二、数据中心对建筑与结构的要求 1、抗震设防分类不应低于丙类（地震作用和抗震措施均应符合本地区抗震设防烈度的要求）； 2、耐火等级不低于二级； 3、屋面的防水等级Ⅰ； 4、拟确定数据中心建设的区域，可不进行物理分割； 5、根据数据中心的特殊性，考虑到今后机房的扩容和调整，数据中心机房层承载不小于1000公斤/平方米，UPS电池间如设置在楼上，承载要求不小于1600公斤/平方米； 6、拟确定机房建设的区域，地面应做找平处理，地面和顶面应做防水和保温处理； 7、拟确定机房建设的区域，应满足设备进出的要求（走廊、货梯、门的尺寸不小于1500*2100）； 8、拟确定机房建设的区域可做无窗设计； 9、拟确定机房建设区域的核心筒（电梯厅）平面高于本层平面400mm以上，以保证抗静电活动地板铺设后无高差； 10、大楼层高，应保证梁下高度不低于米； 11、建筑物要有空调和新风机室外机安装位置，楼顶应为平顶设计；

我们的大数据时代题目及答案电子版(16年7月)

我们的大数据时代(83分) 红色都是本人自己对照书找过了的。 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）5 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 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）8 A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C）2 A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。52 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。78 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。3 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算

9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人更容易得肺癌。基因和肺癌就是（A因果）关系，而吸烟和肺癌则是（A相关）关系。8 A.因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。35 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。2 A. 1KB<1MB<1GB B. 基本单位是字节（Byte） C. 一个汉字需要一（2）个字节的存储空间 D. 一个字节能够容纳一个英文字符 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。2 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。23 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。7 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。36 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。42 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 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。59 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器

新一代数据中心建设的总体规划设计

新一代数据中心建设的总体规划设计 中国IDC圈4月25日报道：下面我们有请中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员高复先先生发表演讲。他的演讲题目是新一代数据中心建设的总体规划设计。有请高教授！各位下午好！我讲的题目是"新一代数据中心建设的总体规划设计".和上面几位先生讲的不太一样，在数据中心的物理平台支撑之下，作为企业政府也好，特别是电子政务，省市一级的信息内容、信息资源怎么来组织。可以说在信息资源整合和开发方面，利用已有的数据平台的东西。 关于数据中心建设的基本认识，本世纪是信息资源整合的世纪。这是国际上IT界的公认的一个观点。20世纪是计算机表明、普及数据处理应用、数据海量堆积的时代的，21世纪是整合无序数据，深度开发利用信息资源的时代。我国油田企业从20世纪50年代，开始二维地震数据处理到80年代的三维地震数据处理，现在进行着企业资源计划软件推行，还有数字油田建设等等，还有信息化建设取得长足进步，还有问题也出现了，应用系统分散开发，数据标准混乱，矛盾、冗余的数据继续堆积，信息孤岛丛生，管理层和决策层应用开发滞后。这个现象在其他的行业和电子政务方面普遍存在的。要从数据层面，管理层面要做数据中心，是一体化解决问题的一个很重要的方法。

那么不管企业信息化，还有电子政务数据中心建设的误区呢，我们发现调查研究以后，主要在数据中心建设定位，投资方向有问题。基本上停留在物理建设层面，只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题，不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题，同时由于缺乏统筹规划和需求分析，没有发挥业主方的主导作用，将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商，最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用，数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策，数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策，没有发挥数据中心建设的应用。 我们要总体的来看这个问题。第一是基础设施建设，提供远程的委托式的数据中心服务。还有在这个之上，要建立这个行业这个企业这个政府部门，这个数据标准化，而我们的研究对这个标准化不是单一的，是五项的大体系。 还有网上是数据存储，集中存储一些主机的数据仓库，包括空间地理的数据。还有数字数据，管理的源数据。这之上才是业务开发，对企业来讲，有一套。对于公共卫生、社会保障，诚信等等等等，要建设下去。还有可以搞领导决策，数据决策。那么这是数据中心的高层应用。那么这个应用服务要落到实处。那么要协调的完成这些复杂艰巨的建设任务，不但有物理设施，技术资源，要搞统一筹划，要做好统一规划、设计。这是非常自然的现象。非常明显

智慧城市信息化大数据平台整体建设方案

智慧城市建设方案（全系统）V2.0 智慧城市信息化建设系统 技术方案 北京XX科技有限公司 2019年X月

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目录 1.智慧城市系统概述 (10) 1.1前言 (10) 1.2什么是智慧城市？ (10) 1.3智慧城市的总体目标 (11) 1.4智慧城市如何建设 (12) 1.5智慧城市组成和架构 (13) 1.6智慧城市总体功能 (18) 1.6.1 城市运营中心门户 (18) 1.6.2 城市事件管理服务 (20) 1.6.3 城市运维管理服务 (21) 1.6.4 数据挖掘 (22) 1.6.4.1数据挖掘的目标 (23) 1.6.4.2数据挖掘的流程 (23) 1.6.4.3数据挖掘的功能 (26) 1.6.4.4数据挖掘的方法 (28) 1.7智慧城市设计原则 (28) 1.7.1 “平战结合”原则 (28) 1.7.2 横向到边纵向到顶原则 (29) 1.7.3 其它设计原则 (29) 2.城市公共安全系统 (29) 2.1城市公共安全概述 (29) 2.2公共安全应急联动系统 (31) 2.2.1 系统概述 (31) 2.2.2 系统组成 (32)

2.2.3.1业务功能 (33) 2.2.3.2系统功能 (37) 2.3警用地理信息系统 (40) 2.3.1 系统概述 (40) 2.3.2 系统组成 (41) 2.3.2.1全国PGIS平台总体架构 (41) 2.3.2.2各级PGIS平台内部构成 (42) 1、“一个”PGIS平台软件 (43) 2、“两个”基础支撑环境 (43) 2.3.3 系统功能 (44) 2.4联网报警与监控系统 (47) 2.4.1 系统概述 (47) 2.4.2 系统组成 (48) 2.4.2.1总体框架 (48) 2.4.2.2系统结构拓扑 (49) 2.4.3 系统功能 (49) 2.4.3.1多维地理信息平台功能 (49) 2.4.3.2固定点视频监控 (50) 2.4.3.3移动视频监控 (51) 2.4.3.4治安卡口监控 (52) 2.4.3.5警员、警车位置监控 (53) 2.4.3.6视频监控报警管理 (54) 2.4.3.7治安事件预警（视频智能分析） (55) 2.4.3.8指挥调度功能（警视联动） (59) 2.4.3.9资料查询，快速定位 (60) 2.4.3.10三台合一定位联动 (61) 4 / 425

大数据时代试题综合题库

《大数据》题目 一、单选题 1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含 义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。 A.价值密度低 B.处理速度快 C.数据类型繁多 D.数据体 量巨大 2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义 的数据进行（ 5 B ）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理 3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述 大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。DCB 6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce 7: A. Google Mobile B. iGoogle C. Google D. Google Docs 8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度 4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜 进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。B A.932,891,133 B. 228,468 C. 1,457,002 D. 668,054 5)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）C A. 安全问题 B. 成本问题 C. 针对大用户 D. 信息生命周

期管理 6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线 图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。CBA A. 采取行动（Act） B. 获取洞察（Anticipate） C. 掌握信息（Align） D. 应用管理（management） 7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于 （ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。DCB A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光 8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）C A. A/B测试 B. 分类 C. 关联规则挖掘 D. 数据聚类 9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域 （ 18 ）B A.黄色 B.红色 C.绿色 D. 蓝色 10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事 件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对 （ 21 ）。 CBA A. 舆论的本体进行规律性的探索和研究 B.舆论控制研究 C. 互 联网文本挖掘和分析技术 11)物联网是在计算机的（ 22 ）基础上，利用（ 23 ）、 （ 24 ）等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。

智慧城市大数据平台项目建议书

智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月

2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物