PB9.0 IDC白皮书
IT数据中心运维服务白皮书
IT服务白皮书鹏博士电信传媒集团股份有限公司IT服务白皮书二零一三年十一月目 录第一章运维服务概述 ...........................................................................1、 ........................................................................................2、 ........................................................................................3、 ........................................................................................第二章监控巡检服务 ...........................................................................1、实时监控 ...............................................................................2、日常监控 ...............................................................................第三章服务器运维管理服务 ....................................................................1、服务器健康检查 ........................................................................2、服务器日常维护 ........................................................................3、服务器配置管理 ........................................................................4、服务器性能管理 ........................................................................第四章网络运维管理服务 .......................................................................1、网络拓扑规划和优化 .....................................................................2、网络设备安装、配置、调试 ................................................................3、网络设备“高可用”配置和维护 ..........................................................4、网络设备性能管理 ......................................................................第五章存储运维管理服务 .......................................................................1、存储设备安装、配置、调试 ................................................................2、存储容量空间管理 ......................................................................3、存储性能管理 ............................................................................第六章数据库管理服务 .........................................................................1、数据库安装、配置、调试 ..................................................................2、数据库性能管理 ........................................................................3、数据库容量空间管理 .....................................................................4、数据库备份和恢复管理 ...................................................................第七章安全管理 ..............................................................................1、服务器安全管理 ........................................................................2、网络安全管理 ............................................................................第八章管理制度、流程 .........................................................................1、服务支持 ...............................................................................2、服务交付 ...............................................................................第九章应急管理 ..............................................................................1、应急预案开发和维护 .....................................................................2、应急演练 ...............................................................................第一章运维服务概述1、2、3、第二章监控巡检服务1、实时监控2、日常监控第三章服务器运维管理服务1、服务器健康检查为了提高系统的可用性，将故障排除在发生之前至关重要。
数据中心基础设施智能运维白皮书
L2 成熟运维
运维流程趋于成熟，运维质量有较好的保障，但运维效率不高，重视运维团队的建设，团队能力通 常有较好的延续性，但无法自主优化；辅助系统较为完备，部分核心子系统具备自动化能力
L3 数字运维
在 L2 的能力基础上，通过信息技术数字化运维活动，管理和驱动运维流程的执行，且基于大数据 分析能持续优化，运维质量可以准确评估，运维效率大幅提升；关键子系统如，配电和制冷实现自 动运维，基础设施资源能够感知 IT 及云业务需求变化并完成闭环管理，AI 等机器智能在节能、故 障预测等特定领域取代人类智能
阶段，以及演进和优化的目标。另一方面，对于 处在传统运维阶段的团队，本白皮书介绍了数据 中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化， 智能化措施，利用这些信息，运维团队能更好地 规范运维管理，制定智能化运维升级的计划，并 能指导运维团队从传统运维向智能运维转型，在 智能化运维工具的帮助下，实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
2
数据中心基础设施智能运维白皮书
五大运维阶段
为了定义清楚传统运维、智能运维的变化和演进，这里划分了 L0~L5 阶段，并详细定义了每个 Level 的典型特征：
人工运维
规范运维
规范运维
数字运维
自动运维
完全自动运维
L0
L1
L2
L3
L4
L5
• 无标准化流程 • 无培训体系 • 个人承担职责 • 运维质量无法
数据中心基础设施智能运维 白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
简IN介TRODUCTION
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的 5 个阶 段，以及每个阶段的典型特征，一 方面，数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的
数据中心白皮书
数据中心白皮书摘要：本白皮书旨在探讨数据中心的重要性、现状和未来发展趋势。
数据中心作为现代社会信息技术的核心基础设施，承载着海量数据的存储、处理和传输任务。
本文将从数据中心的定义、功能、技术要求和可持续发展等方面进行分析和讨论，旨在为相关行业提供参考和指导。
1. 引言数据中心是指用于集中存储、管理和处理大规模数据的设施，它是信息社会的重要基础设施之一。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的需求和重要性日益突出。
2. 数据中心的功能数据中心的主要功能包括数据存储、数据处理和数据传输。
数据存储是指将大量的数据存储在数据中心的服务器和存储设备中，以实现数据的长期保存和备份。
数据处理是指对存储在数据中心的数据进行计算、分析和挖掘，提取有用的信息和知识。
数据传输是指将数据中心中的数据通过网络传输给用户或其他系统。
3. 数据中心的技术要求数据中心的技术要求主要包括可靠性、安全性、可扩展性和高效性。
可靠性是指数据中心的硬件设备和软件系统具有高可靠性和可用性，能够保证数据的连续性和可访问性。
安全性是指数据中心的数据和系统受到有效的保护，防止未经授权的访问和数据泄露。
可扩展性是指数据中心能够根据需求进行灵活的扩展和升级，以适应不断增长的数据量和计算需求。
高效性是指数据中心的能源利用效率高，运行成本低，同时能够提供高性能和低延迟的服务。
4. 数据中心的现状当前，全球范围内的数据中心规模不断扩大，技术水平不断提高。
数据中心的数量和规模呈现出快速增长的趋势，大型互联网企业和云服务提供商是数据中心建设的主要推动力量。
同时，数据中心的能源消耗和碳排放也成为了一个全球性的问题，可持续发展成为了数据中心建设和运营的重要目标。
5. 数据中心的未来发展趋势未来数据中心的发展趋势主要包括模块化设计、软件定义、绿色能源和边缘计算。
模块化设计可以提高数据中心的灵活性和可扩展性，降低建设和运营成本。
软件定义可以实现数据中心的虚拟化和自动化，提高资源利用率和运维效率。
大数据白皮书2024(二)2024
大数据白皮书2024（二）引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。
2024年，大数据的发展将进一步加速，并为各行各业带来更多的机遇和挑战。
本文将以大数据白皮书2024（二）为切入点，从五个大点出发，分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。
正文内容：1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划：- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用：- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台：- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业：- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用：- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策：- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用：- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起：- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用：- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展：- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展：- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用：- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网：- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用：- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展：- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境：- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定：- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展： - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训：- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合：- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用：- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究：- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化：- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展：- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用：- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结：到2024年，大数据将在更多领域发挥重要作用，如社会、经济、科技、教育和医疗等。
大数据标准化白皮书
数据中心可持续发展白皮书
数据中心可持续发展白皮书摘要：本白皮书旨在探讨数据中心的可持续发展问题，介绍可持续发展的概念和重要性，并提出一些解决方案和建议。
数据中心作为现代社会信息技术的核心，其能源消耗和环境影响已引起广泛关注。
通过采取可持续发展的措施，我们可以在降低能源消耗的同时减少环境污染，实现数据中心的可持续发展。
1. 引言数据中心是现代社会信息技术的重要基础设施，承担着存储、处理和传输大量数据的关键任务。
然而，数据中心的能源消耗和环境影响已成为一个严重的问题。
根据统计数据，全球数据中心的能源消耗量与航空业相当，并且这一数字还在不断增长。
因此，数据中心的可持续发展变得尤为重要。
2. 可持续发展的概念和重要性可持续发展是指在满足当前需求的同时不损害子孙后代满足其需求的能力。
在数据中心领域，可持续发展意味着在降低能源消耗的同时减少对环境的负面影响。
实现数据中心的可持续发展具有以下重要性：2.1 节约能源数据中心的能源消耗主要来自于服务器、冷却系统和电力设备。
通过采用高效的硬件设备、优化的冷却系统和智能能源管理技术，可以显著降低能源消耗，提高能源利用效率。
2.2 减少碳排放数据中心的能源消耗不仅会导致能源浪费，还会产生大量的碳排放。
通过采用可再生能源、优化能源供应链和实施碳排放减少措施，可以减少碳排放，降低对气候变化的影响。
2.3 降低资源消耗数据中心的建设和运营需要大量的水、金属和其他资源。
通过采用循环利用、资源共享和废弃物处理技术，可以减少资源消耗，降低环境压力。
3. 解决方案和建议为了实现数据中心的可持续发展，我们提出以下解决方案和建议：3.1 优化能源管理采用智能能源管理系统，实时监测和控制能源消耗，优化能源利用效率。
同时，推广使用高效的服务器和冷却设备，减少能源浪费。
3.2 推广可再生能源加大对可再生能源的投资和应用，如太阳能和风能等。
通过与能源供应商合作，实现数据中心的绿色能源供应，减少对传统能源的依赖。
3.3 优化数据中心设计在数据中心的设计和建设阶段，考虑到能源效率和环境友好性。
数据资产管理技术白皮书
数据资产管理技术白皮书前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。
数据是资产的概念已经成为行业共识。
然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。
首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理实践白皮书》。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。
数据白皮书发布制度
数据白皮书发布制度数据白皮书发布制度是针对组织、机构在数据处理活动过程中，为应对数据安全威胁与监管合规要求，而建立的一套规范和指南。
该制度旨在促进数据资产的开发利用、价值实现与安全保护之间的平衡，并确保组织、机构在数据处理活动中能够履行合规义务。
在数据白皮书的发布过程中，需要明确以下几点：1. 发布的目的和背景：组织、机构需要明确数据白皮书发布的目的和背景，以便读者能够更好地理解白皮书的内容和意义。
2. 发布的内容：数据白皮书应包括组织、机构在数据处理活动中的战略规划、组织架构、流程规范、风险管理等方面的内容。
此外，还应对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节进行详细阐述，并提供相应的解决方案和最佳实践。
3. 发布的范围和受众：组织、机构需要明确数据白皮书的发布范围和受众群体，以便更好地确定发布方式和渠道。
一般来说，数据白皮书适用于组织内部员工、合作伙伴及监管机构等。
4. 发布的时间和频率：组织、机构需要根据实际情况确定数据白皮书的发布时间和频率。
通常来说，数据白皮书应定期发布，以便及时更新数据处理活动的战略规划、组织架构、流程规范等方面的内容。
5. 发布的审批程序：为确保数据白皮书的质量和合规性，组织、机构需要建立相应的审批程序。
审批程序应包括撰写、审核、修改、定稿等环节，并需经过相关部门或专业人士的审核和批准。
6. 发布后的跟踪与评估：数据白皮书发布后，组织、机构需要对其实施情况进行跟踪和评估。
通过收集反馈意见和建议，及时发现和处理问题，不断完善和优化数据处理活动的过程和规范。
7. 宣传和培训：针对新发布的数据白皮书，组织、机构应进行适当的宣传和培训，以确保员工和合作伙伴能够充分了解和遵守其中的规定和要求。
可以通过内部通讯、培训课程、专题讲座等方式进行宣传和培训。
8. 定期更新和维护：数据处理活动是一个动态的过程，因此数据白皮书也需要定期进行更新和维护。
组织、机构应定期审查和修订数据白皮书，以反映数据处理活动的变化和更新。
信息物理系统标准化白皮书
（一） （二） （三）
基本定义................................................................................................................. 4 主要特性................................................................................................................. 7 信息物理系统与物联网、工业 4.0、工业互联网和两化融合的关系 .............10
四. 信息物理系统涉及的关键技术 ............................................................................................. 19
（一） （二） （三） （四） （五） （六） （七） （八......................................................................................................... 19 嵌入式技术........................................................................................................... 20 网络传输通信技术 ............................................................................................... 22 感知技术............................................................................................................... 28 海量数据处理技术 ............................................................................................... 32 控制技术............................................................................................................... 35 协同信息处理技术 ............................................................................................... 46 安全技术............................................................................................................... 49 实时性技术........................................................................................................... 55
2024年数据交易平台发展白皮书
一、引言数据交易平台是指通过互联网技术连接数据提供方和数据需求方，促使双方进行数据交换的平台。
随着信息技术的发展和数据的普及应用，数据交易平台在实现数据资源的有效利用和价值变现方面发挥着重要作用。
本文将对2024年数据交易平台的发展趋势进行描述和分析，以提供参考。
二、背景2024年，全球数据交易市场规模达到XX亿元，数据交易平台的相关企业数量也呈现爆发式增长。
数据交易平台通过数字化技术及算法，为用户提供个性化、高效的数据交换服务，从而加速数据资源的流动和价值的实现。
未来，数据交易平台将进一步扩大应用范围，催生新的商业模式和经济增长点。
三、2024年数据交易平台的发展趋势1.数据安全与隐私保护随着数据交易规模的不断扩大，用户对于数据安全和隐私保护的关注度也越来越高。
未来的数据交易平台将加强数据安全风险识别和防控系统，确保数据交易的合法性和可靠性。
同时，平台将积极引入新的隐私保护技术，例如区块链和加密算法，保护用户个人信息的安全。
2.产业生态整合数据交易平台将积极整合各行业的数据资源，实现跨领域的数据共享和流通。
不同领域的数据交叉应用将催生新的商业模式和产品创新。
例如，智能健康领域的医疗数据可以与智能家居领域的数据结合，实现更智能化的健康监测和服务。
3.数据交易的差异化服务数据交易平台将进一步提供差异化的服务，满足不同用户的需求。
例如，为数据需求方提供定制化的数据产品和分析报告，帮助其更好地理解和利用数据；为数据提供方提供数据清洗、标注和挖掘等增值服务，提升数据的质量和价值。
4.数据伦理和合规管理数据交易平台将加强对数据交易过程的伦理和合规管理，确保数据交易的合法性和合规性。
平台将建立完善的数据使用协议和规范，明确数据交易的权责和限制，并采取技术手段对数据使用进行监控和审核。
5.国际化合作与交流数据交易平台将加强与国际数据交易平台的合作与交流，实现跨境数据流通和价值实现。
通过国际合作，可以吸引更多跨国企业加入平台，扩大数据交易的规模和影响力。
数据中心产业可持续发展白皮书
数据中心产业可持续发展白皮书随着数字化时代的到来，数据中心已经成为了现代社会不可或缺的基础设施之一。
数据中心是一个集中存储、处理和分发数据的物理设施，为人们提供了各种各样的服务，包括云计算、物联网、人工智能等等。
然而，由于数据中心的能耗和碳排放量巨大，这些设施也成为了环境保护的重要挑战之一。
因此，数据中心产业的可持续发展已经成为了全球关注的焦点之一。
为了探讨数据中心产业的可持续发展问题，我们撰写了这份白皮书。
本文将从以下几个方面进行阐述：数据中心能耗问题、数据中心碳排放问题、数据中心节能措施、数据中心可再生能源的应用、数据中心绿色认证和标准化等等。
一、数据中心能耗问题数据中心的能耗问题一直是人们关注的焦点。
数据中心的能耗主要来自于服务器、网络设备、存储设备、制冷设备等等。
据统计，全球数据中心的总能耗已经超过了4000亿千瓦时，相当于全球总用电量的3%左右。
而且这个数字还在不断增长。
数据中心的能耗问题不仅仅是一个经济问题，更是一个环境问题。
因为大量的能源消耗会导致二氧化碳等温室气体的排放，从而加剧全球气候变化。
二、数据中心碳排放问题数据中心的碳排放问题与其能耗问题密切相关。
数据中心的能源主要来自于化石燃料，如煤炭、石油和天然气等等。
这些能源的燃烧会产生大量的二氧化碳和其他温室气体，从而导致全球气候变化。
据估计，全球数据中心的碳排放量已经超过了2%左右。
而且这个数字还在不断增加。
数据中心的碳排放问题已经成为了全球环境保护的重要挑战之一。
三、数据中心节能措施为了解决数据中心的能耗和碳排放问题，各个国家和地区都在积极探索节能措施。
数据中心节能措施主要包括以下几个方面：1. 优化服务器的使用率。
通过虚拟化技术和容器化技术，可以有效地提高服务器的使用率，从而减少能源消耗。
2. 采用高效的制冷系统。
传统的制冷系统通常采用空调和制冷机组等设备，这些设备的能耗和碳排放量都很高。
而采用热回收和自然冷却等技术，可以有效地降低制冷系统的能耗和碳排放量。
升级到PB9.0的10个理由
升级到PB9.0的10个理由1. 全方位的开发，更从容的应付各种信息系统需求2. 强大的Web 开发方式，让你开发网页程序快捷无比，摆脱传统网页开发生产效率低、技术门槛高的问题3. 更强大的项目开发能力，和项目管理能力4. 支持更多更新的数据库及新的连接方式，开发企业级信息系统无往不利5. 完整支持XML，最快速的开发并整合XML与数据库6. 完整支持Web Service，完全可以整合J2EE和.Net两大系统7. 更多新的函数及对象8. 支持最新的操作系统9. 支持中文Double Byte的开发方式，彻底解决过去旧版本中文的问题 10. 新的PBNI接口，开放原生性接口整合C++和Java程序1. 全方位的开发，更从容的应付各种信息系统需求由于现今的应用系统复杂度更胜以往，在一个以三层式架构、Web-based为主的系统中，其中就包含了网页的应用程序以及中间层的组件程序，而且，在实际的案例中，更有客户要求Client/Server架构的应用程序及网页的应用程序并存，所以往往一个项目开发里面，就包含了各种不同类型的程序代码，比如说HTML 网页程序、PowerBuilder前端程序或者是PowerBuilder组件。
对于这样子复杂的需求，PowerBuilder 9.0有了全新的接口，新的接口带来新的开发方式，也就是它提供了Workspace及Target的功能。
一个Workspace就类似一个项目，在这个项目中可以包含各式各样不同类型的程序。
换言之，PowerBuilder 9加强对Internet及分布式架构的支持，PowerBuilder 9.0可以开发传统的Windows应用程序、网页程序及组件程序，由PowerBuilder所写的组件可以部署到应用程序服务器上，也就是程序设计师可以使用PowerBuilder发展分布式架构系统，设计出全方位的企业级信息系统。
而且每一种开发方式都可以使用Web Service 开发系统，让你的系统变成整合专家。
数据中心运维管理技术白皮书
数据中心运维管理技术白皮书1. 引言数据中心是现代企业不可或缺的重要部分，它承载着企业的关键应用、业务数据和信息系统。
数据中心运维管理技术的有效应用，可以提高数据中心的稳定性、可用性和安全性，从而保障企业的业务运营和数据安全。
本白皮书旨在介绍数据中心运维管理技术的相关概念、原则和实践，帮助企业更好地理解和应用这些技术。
2. 数据中心运维管理技术概述数据中心运维管理技术是指通过采用各种管理工具和技术手段，对数据中心资源进行有效监控、管理和维护的一系列操作。
其核心目标是提高数据中心的效率、可靠性和安全性。
数据中心运维管理技术包括但不限于以下几个方面：2.1 基础设施管理技术基础设施管理技术是指对数据中心的物理设备进行管理的技术，包括机房环境监控、设备巡检、机柜管理、电力管理等。
通过对基础设施的有效管理，可以提高数据中心的稳定性和可用性。
2.2 服务器管理技术服务器管理技术是指对数据中心的服务器进行管理的技术，包括服务器监控、性能管理、配置管理、容量规划等。
通过对服务器资源的合理配置和管理，可以提高数据中心的资源利用率和性能。
2.3 网络管理技术网络管理技术是指对数据中心的网络设备进行管理的技术，包括网络拓扑管理、流量监控、带宽管理、安全管理等。
通过对网络的有效管理，可以提高数据中心的网络带宽利用率和安全性。
2.4 存储管理技术存储管理技术是指对数据中心的存储设备进行管理的技术，包括存储管理、备份恢复、存储性能管理等。
通过对存储设备的有效管理，可以提高数据中心的数据备份和恢复能力。
3. 数据中心运维管理技术的原则在应用数据中心运维管理技术时，需要遵循以下几个原则：3.1 自动化数据中心运维管理技术应该借助自动化工具或脚本来实现对数据中心资源的自动化监控和管理。
这样可以减少人工干预和错误，提高运维效率和可靠性。
3.2 统一管理数据中心运维管理技术应该采用统一的管理平台或工具来管理数据中心的各类资源，包括物理设备、服务器、网络设备和存储设备等。
中国数字经济发展白皮书(2020年)
产力角度提出了数字经济“两化”框架，即数字产业化和产业数字化，
认为数字经济已经超越了信息通信产业部门范畴，应充分认识到数字
技术作为一种通用目的技术，广泛应用到经济社会各领域各行业，促
进经济增长和全要素生产率提升，开辟经济增长新空间。在《中国数要素................................... 4
图 2 数字经济的“四化”框架......................................... 5
图 3 我国数字经济增加值规模及占比................................... 8
中国数字经济发展白皮书
（2020 年）
中国信息通信研究院
2020年7月
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转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，
应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本
院将追究其相关法律责任。
前
言
人类经历了农业革命、工业革命，正在经历信息革命。新一轮科
进，数据集成、平台赋能成为推动产业数字化发展的关键。2019 年
我国产业数字化增加值约为 28.8 万亿元，占 GDP 比重为 29.0%。其
中，服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为 37.8%、19.5%和 8.2%。
产业数字化加速增长，成为国民经济发展的重要支撑力量。
数字化治理能力提升。一方面，建设数字政府是实现政府治理从
图 4 2016-2020 年全球 B2C 跨境电商市场规模 ........................... 9
数据中心白皮书(2023年)
内容解读
技术创新
产业现状
发展趋势
《数据中心白皮书（2022年）》是中国信通院云大所数据中心研究团队编写。除此之外，该研究团队还在政 策支撑、技术研究、标准制定、评估测试、咨询服务、培训交流以及平台运作方面开展了很多工作。
一、现状。从规模上来看，全球总量增速有所放缓，我国保持较快增长，大型以上数据中心规模增长迅速。 2021年全球新增服务器总量保持稳定，数据中心总规模增速较之前有所减缓；北美、亚太、西欧三个地区2021年 新增服务器规模占比超过90%，亚太地区成为全球的重要增长极。截止到2021年底，我国在数据中心机架总规模 将达到520万架，近五年年均复合增速超过30%。
一、布局逐步优化，协同一体趋势增强。受市场内生算力需求驱动，及国家相关政策引导，我国数据中心布 局持续优化，协同一体趋势将进一步增强。
市场层面，中西部地区自然环境优越，土地、电力等资源充足。不再仅是进行冷存储的灾备数据中心聚集区， 也将承载更多的应用。东部地区，土地、电力人员等生产要素价格不断升高，数据中心建设和运维成本较高，东 西部协同发展逐渐成为趋势。
政策层面，内蒙、贵州等地推出了电力、土地、税收等优惠政策。有效帮助数据中心降低建设运营成本，数 据中心建设规模不断增长。“东数西算”工程将进入到全面建设期，我国数据中心布局或将得到进一步优化。我 国数据中心产业正在由通用数据中心占主导，演变为多类型数据中心共同发展的新局面。
二、创新驱动持续，技术水平不断提升。作为算力服务中枢，数据中心既是数字经济底座，也是数字技术创 新的高地。早期数据中心建设，从基础设施的维度来看，数据中心是由风火水电构成的建筑设施。早期数据中心 建设主要参考建筑、电力、制冷、通信等行业的基建经验。未专门针对数据中心环境进行创新优化。
数据中心基础设施管理技术白皮书
数据中心基础设施管理技术白皮书数据中心基础设施管理技术白皮书1：引言1.1 目的和范围1.2 术语和定义1.3 背景与重要性2：数据中心基础设施概述2.1 数据中心定义2.2 数据中心基础设施要素2.2.1 机房空间2.2.2 供电系统2.2.3 空调系统2.2.4 网络设备和布线2.2.5 机柜和机架2.2.6 火灾探测和灭火系统2.2.7 安全控制系统2.2.8监控与管理系统2.3 数据中心布局设计2.3.1 数据中心层次结构 2.3.2 线缆管理2.3.3 机柜布局3：数据中心供电系统3.1 供电系统需求3.1.1 冗余与容错3.1.2 可用性和可靠性 3.2 电力分配3.2.1 输电3.2.2 主配电3.2.3 机柜配电3.3 电力监控与管理3.3.1 功率监测3.3.2 故障告警4：数据中心空调系统4.1 温度和湿度控制4.2 空调设备选择4.2.1 制冷剂种类4.2.2 制冷系统类型4.3 空调系统的布置方式4.4 空调系统的运行和维护5：数据中心网络设备和布线5.1 网络设备选择5.1.1 交换机5.1.2 路由器5.1.3 防火墙5.2 网络布线设计5.2.1 网络拓扑5.2.2 网络接口和线缆类型 5.3 网络设备的配置和管理6：数据中心机柜和机架6.1 机柜和机架类型6.2 机柜和机架布置与连接6.3 机柜和机架的维护和管理7：数据中心火灾探测和灭火系统7.1 火灾探测系统类型7.2 灭火系统选择7.2.1 干粉灭火系统7.2.2 气体灭火系统7.2.3 水浸灭火系统7.3 火灾探测和灭火系统的布置和维护8：数据中心安全控制系统8.1 准入控制与身份认证8.2 监控与报警系统8.3 摄像监控和录像存储8.4 安全事件响应与管理9：数据中心监控与管理系统9.1 机房环境监控9.2 电力监控和能源管理9.3 网络设备监控和性能管理9.4 综合监控与管理平台10：附件附件1: 数据中心布局图纸附件2: 供电系统详细设计图纸附件3: 空调系统详细设计图纸：：：11：法律名词及注释11.1 数据隐私法: 保护个人数据不被滥用和泄露的法律 11.2 版权法: 保护原创作品权益的法律11.3 电子商务法: 规范电子商务活动的法律。
2022模型发展白皮书元能力引擎筑基智能底座 -IDC
2022中国大模型发展白皮书⸺元能力引擎筑基智能底座IDC观点前言1.1 大模型发端及内涵1.2 国家政策推动中国大模型加速发展大模型成为AI开发新范式2.1 人工智能发展的挑战与阻碍2.2 大模型带来AI开发新范式大模型加速产业智能化变革3.1 大模型带来AI技术与应用变革潜能被广泛验证3.2“模型+工具平台+生态” 三级协同加速产业智能化3.3 大模型加深度学习平台正在成为产业智能化基座大模型的评估与典型市场参与者4.1 产业生态图谱4.2 大模型评估框架及评估结果4.3 百度文心大模型大模型未来发展趋势5.1 大模型的发展是大势所趋5.2 对行业用户的建议5.3 对大模型供应商的建议01 02 02 0306 06 09 12 12 15 16 19 19 20 22 33 33 34 350102030405 CONTENTS目录随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。
大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。
具体来看：大模型具有良好的通用性、泛化性，显著降低人工智能应用门槛。
预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果，同时“预训练+精调”等开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能应用门槛，成为AI走向工程化应用落地的重要手段。
深度学习平台为预训练大模型的发展保驾护航，两者结合夯实了产业智能化基座。
深度学习平台是推动产业智能化转型升级的核心载体，为大模型的算法开发、训练、部署保驾护航。
大模型加上深度学习平台，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将加速产业智能化升级。
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白皮书PowerBuilder 9.0：打造真正统一的开发环境基础Stephen D. Hendrick Kathleen E. Hendrick2003 5月简介IDE 的五个重要性能人们常需要实践检验自己的理念。
定期的实践检验可以坚定理念、调整行动。
从“.com”的经验中就可以知道当理念和行为偏离实际太远的时候会发生什么。
IDC 定期访问专业开发人员，以便进一步理解他们的理念和行为，在 2002 年夏，我们对美国的开发人员进行了调查，总结他们对集成开发环境（IDE）中哪一方面的感觉最重要。
表 1 所列的是所提到的最重要的 5 个方面：表 1IDE 的五个重要性能特征所占%易用性32.8功能性13.4可靠性或无缺陷10.4与其他供应商软件的兼容性8.5缩短开发时间8其他性能26.9总计100人数 = 201数据来源：IDC, 2003这些统计数据表明，那些基本要求诸如简单易用、功能强大以及缩短开发时间仍然是开发人员的首选。
他们还描绘了对快速应用开发（RAD）工具所期望的性能：最少的开发时间和最简易的使用方法。
这些目标的完成要靠提高开发人员的抽象编码水平来实现。
虽然每一个应用开发工具软件都各有特点，但功能性（functionality）——能够实现抽象的编程构建，是 4GL RAD （第四代语言快速应用开发）工具的一个特别重要的性能。
PowerBuilder DataWindow 就是这样一个抽象结构的经典例子：它能够使开发人员简单的选择、操作或显示数据。
实际上，每个应用开发工具都具有独特的性能，针对企业不同的需求，实现其特有的价值。
开发人员应该根据组织的业务需求和工具的效率，仔细评估工具的功能性。
这就需要一种综合的标准，因为当很多应用开发工具都能够实现企业的需求的时候，效率却可能呈现出戏剧化的差异。
应用开发工具质量（无缺陷）是一项有趣的特性。
多年来我们一直提到开发工具更高的质量，然而对这个性能的重要性却没有落实。
Dilbert 的说法也许是最好的总结，他宣布：“我的新设计将会满足客户现在和未来的全部需求。
”对此，他的经理回答说：“那可不好，他们就不会需要升级版本了。
”目前，工具质量的重要性有部分原因源于应用开发多元化发展，出现了开发环境、开发框架、组件模型、数据标准以及互用性标准等复杂因素。
IDC 将其称为“软件复杂性危机”，这只能靠设计架构来解决，而且必须通过解决这个问题，才能管理复杂性并提高质量。
IDE 下一个重要的性能是与其他软件工具的兼容性（参见表1）。
在关于应用工具质量的简述中已经提到，开发日益多元化和尚未标准化的配置结构造成了软件复杂性危机。
虽然现有的标准如Document Object Model （DOM）、XML、Simple Object Access Protocol （SOAP）以及Web Services Description Language （WSDL）等需要走很长的路才能够消除工具结构复杂性的多元化。
上述每一种标准都需要不断发展，改进其功能以便结合到开发工具的功能集中。
当支持的开发环境平台（例如 Java 和 .NET）也成为其中的因素时，提供与其他供应商软件工具的兼容性无疑变得非常重要，并具有挑战性。
4GL RAD 产品如何发展毋庸置疑，应用服务器和 3GL 技术（Java 和 C#）影响了专业开发人员。
近来基于标准的应用服务器的应用开发出现了一些变革，高级语言不再是唯一的选择，应用服务器技术更加易于实现，并且与4GL 的差距也很小了。
组件模型的开发也改善了应用开发的模式，通过模块开发功能和面向服务的体系架构，使开发人员更容易上手。
这些提高应用开发效率的力量，和历史上形成的种种标准淘汰了大部分的 4GL 产品，只留下了最优秀的产品。
然而，当 3GL 近来的发展占据应用开发舞台中心的时候，4GL 无疑仍然是易用性、功能性领域的领先者，并且能够缩短开发时间。
对于 3GL 市场的进步，4GL 供应商很可能会提供通向重要开发环境平台的桥梁，以便在市场中能够与之和平共处。
我们因此期望 4GL 供应商创造更高水平的产品，以便透明的兼容这些开发环境平台资源。
这种更理想的开发环境具有如下能力：能够透明地使用诸如 .NET 和 Java 开发环境（JDE）等，这能帮助 4GL 真正统一开发环境。
SYBASE POWER BUILDER 发展战略PowerBuilder 为开发人员提供了一个强健迅速的 IDE。
Sybase 将不懈努力，继续提高 PowerBuilder 的品质，并赋予其开发人员所需的相关功能和技术。
使用 PowerBuilder 9.0，用户可以建立客户机/服务器、Java 以及N层应用，并通过众多的向导和工具来加快开发进程。
PowerBuilder 的附加功能令用户能够开发 Web 应用、访问 Web 服务并支持 XML。
这些新功能使PowerBuilder 用户能够开发和部署应用，以便满足业务多方面需求。
当应用服务器和 3GL 技术（Java 和 C#）的新发展正占领市场份额时，Sybase 将继续完善 PowerBuilder ——最成功的 4GL 语言之一。
使 PB 保持成功的关键是：支持市场所认可的标准与技术的；开发可与环境平台互操作的具备抽象功能的独特产品。
PB 过去及将来成功的关键是开发正确的目标功能，使其能建立分布式应用，并且将这种功能提升到更高层次，所带来的引人注目的易用性大大提高了应用开发进程的效率。
PB 提供了一些重要的新功能，如支持 XML DataWindow，增加对 Web 服务的支持以及改进了 C++ 和 Java 的原有界面。
PowerBuilder 9.0 是 Sybase 支持 Microsoft .NET 所迈出的第一步。
尽管 PowerBuilder 9.0 对 .NET 的支持可以通过 Web 服务寻址实现，我们仍然期待在 2003 年及以后能够看到 PowerBuilder 对 .NET 更多、更全面的支持。
Sybase 认为提高对 NET 的支持水平，能使 PowerBuilder 在继续提供高效率的抽象开发环境的同时，更好的应用 Java 和 .NET Camp。
IDC 深信这一重要方案能够赢得统一的开发工具市场。
POWERBUILDER 9 .0 IDE CHANGESRELEASE 9.0 综述如果说 PowerBuilder 9.0 的发布意味着什么的话，那就是 Sybase 将继续增加 PowerBuilder 产品创新的特色和功能，以便使 PowerBuilder 用户保持技术上的领先地位。
PowerBuilder 9.0 最重要的更新集中在互用性和集成功能，这些功能是大多数企业关注的 IT 问题。
PowerBuilder 9.0 为 XML（输入 / 输出）提供广泛的支持，这是获得内部外部数据互用性的关键。
Web 服务与 XML 紧密相关。
JavaServer Pages （JSP） Client 和 Windows Client 都能使用 WSDL 和 SOAP Web 服务标准。
通过其他 PowerBuilder 主机增强 Source Control、DataWindow、PowerScript、Debugger 和 Database Connectivity 等性能，来强化诸如PowerBuilder Native Interfaces，JSP Authoring 以及通过第三方服务器支持EJB 等附加功能。
PowerBuilder 9.0 也标志了支持 .NET 的四阶段战略的初次亮相。
最终PowerBuilder IDE 将可以全面使用 .NET 组件。
XML 性能互用性和集成性效果仍然是企业所关心的焦点。
XML通过提供描述和打包数据的标准化语法扮演了重要的角色。
PowerBuilder 9.0 可以让用户轻松的使用 XML 来输入输出。
Sybase 用简单的思路把对 XML 的支持设计成功能明确、实用有效的 PowerBuilder 组件，包括 DataWindow 和 DataStore 对象等。
XML 支持的关键是映射 XML 数据到 PowerBuilder 或 DataWindow 对象中去。
综合而言，增加 XML 对用户来说很有价值，而且它还允许在 PowerBuilder 应用中支持半结构化数据。
在 PowerBuilder 中 XML 支持已经与 DataWindow 以及 DataStore 对象融为一体。
通过使用 XML 模板将XML 数据映射到 PowerBuilder 中。
虽然不用模板也能输入 XML 数据（假定 DataWindow 对象规格与引入的 XML 的文件类型定义 [DTD] 相匹配）,但是使用模板能够消除潜在的歧义。
因而,在大多数情况下，DataWindow 依据从 XML DTD 输入的数据来映射结构，定义 PowerBuilder XML 模板并且输入 XML。
一旦 DataWindow 元素被映射到 DTD 并建立确认规则, XML 数据就可以在 PowerBuilder 环境中使用了。
要从 XML 中输出数据，也必须定义映射一个 XML 模板，并且象创造物理 XML 数据一样创造 XML DTD。
如果多个应用程序或进程都需要使用所输出的 XML 数据，那么每次使用都会分别创造输出模板。
输入到 PowerBuilder 的 XML 数据由 PowerBuilder 的 PBDOM 进行分析，它是 PowerBuilder 落实工业标准 DOM 的体现。
PBDOM 指令 XML 文件怎样被分析、存取及操作。
尽管 PBDOM 没被设计成容纳某一特定市场词汇表，但它包含了针对 XML 的 Simple API （SAX）解析器。
这是一个重要的特征，因为 SAX 属于 4GL 水平，可以允许用户调用功能而不用编码。
许多用户不喜欢使用 3GL 的编码，这种功能省去了他们的麻烦。
用户用 PBDOM 和 SAX 可以不受逻辑限制，在 PowerBuilder 环境下使用文件，并且不用学习任何新语言就能从文件中获取数据库或 DataWindow 所需的信息。
基于 PowerBuilder XML 功能的 Apache Xerces XML解析器使跨系统的移植成为可能（如Windows 和 Unix）。
XML 的这些性能为 PowerBuilder 开发人员提供了更高水平的灵活性和控制性能，确保他们处在软件互用性领域的前沿地位。
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