中国移动大数据应用实践21
中国移动云网融合应用场景及解决方案设计
中国移动云网融合应用场景及解决方案设计中国移动云网融合是指将移动通信网和互联网通过虚拟化、软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）等技术手段进行融合，以提供更高的网络连接速度、更强的服务质量和更丰富的应用场景。
本文将分析中国移动云网融合的应用场景，并提出相应的解决方案设计。
一、中国移动云网融合应用场景1.移动办公：移动云网融合可以实现员工随时随地的移动办公，通过云计算和虚拟化技术，实现跨地域、跨平台的办公应用访问和数据共享，提高工作效率和协同办公能力。
2.云视频监控：通过移动云网融合，可以实现远程视频监控，监控数据通过云端存储和处理，用户可以随时通过移动终端进行监控和管理，提供更安全可靠的视频监控解决方案。
3.物联网：通过移动云网融合，可以实现大规模物联网设备的连接和管理，通过云计算和大数据分析，实现对物联网设备的远程监控和控制，提供更智能化的物联网应用。
4.虚拟现实：移动云网融合可以提供更高带宽和更低延迟的网络连接，为虚拟现实应用提供更好的用户体验，包括虚拟现实游戏、虚拟现实培训等。
5.无人驾驶：通过移动云网融合，可以实现无人驾驶车辆与云端的数据交互和远程控制，提供更安全可靠的无人驾驶解决方案。
6.移动支付：通过移动云网融合，可以实现移动支付的安全和高效，通过云端的支付平台和账户体系，提供更方便、快捷、可靠的移动支付应用。
7.物流管理：通过移动云网融合，可以实现物流信息的实时追踪和管理，通过云计算和大数据分析，提供更智能高效的物流管理解决方案。
为了满足以上应用场景的需求，我们提出以下解决方案设计：1.构建高性能网络基础设施：通过增加网络容量、降低网络延迟和提高网络安全性，构建高性能网络基础设施，以支持各种应用场景的需求。
2.采用软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术：通过SDN和NFV技术，将网络控制与数据转发相分离，并将网络功能虚拟化，以提供更灵活、可编程、可管理、可扩展的网络架构，满足不同应用场景的需求。
中国移动省间大数据应用共享模式探究与实践
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案
探索大数据和人工智能参考答案1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？A.大数据分析的革命性方法出现B.大数据与云计算将深度融合C.大数据一体机将陆续发布D.大数据未来可能会被淘汰2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。
A. 首席数据官B. 首席科学家C.首席执行官D.首席架构师3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是A. Spark StreamingB. MllibC. GraphXD. SparkSQL4、MPP是指？A. 大规模并行处理系统B. 受限的分布式计算模型C.集群计算资源管理框架D.分布式计算编程框架5、以下哪个场景可以称为大数据场景？A.故宫游客人数B.故宫门票收入C.美团APP的定位信息D.文章内容6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？A. 美团B. 滴滴C. 高德地图D. Word7、Hadoop是（）年诞生的？A. 1985-1985B. 1995-1996C. 2005-2006D. 2015-20168、HBASE的特点不包括哪些？A. 面向行B.稀疏性C. 多版本D.高可靠性9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？A. ReduceB. HashC. CleanD. Loading10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（）A. MapB. storageC. ShuffleD. Hash11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是A. SparkSQLB. MllibC. GraphXD. Spark Streaming12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？A. 100TB数据中有50TB有效数据B. 1TB数据中有1KB有效数据C. 100PB数据中有100PB有效数据D. 10EB数据中有10EB有效数据13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。
中国移动探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基本（二）人工智能（三）大数据技术简介1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与解决时间是什么关系? OA. 数量越多解决时间越长B.数量越多解决时间越短OC. 数星越小解决时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合旳应用场景是?()A.日记收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式解决1、大数据特性有几种(不涉及IBM提出旳新特性) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.摸索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据旳-部分旳是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具有哪两种特质?V A. 精确性口B. 不拟定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业旳公司运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
重要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯出名旳威尼斯人店开畔旳?口A。
B.◎C.◎D.2.随着闭源软件在数据分析领域旳地盘不断缩小，老牌T厂高正在变化商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情阐明价已度低旳是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音辨认产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM旳深蓝在1997年旳决定胜负旳第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎C.30◎D.283. BP神经网络旳学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提高法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文献存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程解决◎B. 有关联旳行解决。
大数据：技术与应用实践指南
赵刚 博士 北京赛智时代信息技术咨询有限公司（CIOManage ） 总经理
作者简介
赵刚，博士。北京赛智时代信息技术咨询有限公司创始人。 历任国内著名信息化咨询公司赛迪顾问股份有限公司高级副总裁、首 席信息化咨询顾问，国内计算机系统集成一级资质企业北京赛迪时代 信息产业股份有限公司总经理、首席架构师，2012年获得中国电子 信息产业发展研究院十大“赛迪学者”称号，兼任中国信息化推进联 盟专家、中国电子学会高级会员。 近2年，主持和参与过的信息化咨询和集成项目有：国家新 一代信息技术应用战略研究、亚太地区智慧城市指标体系研究、中国 －欧盟信息社会研究、天津市智慧城市规划、国土资源部分布式国土 资源信息共享服务平台、国家图书馆文津馆智能搜索集群平台、公安 部虚拟化数据平台、中海油企业级数据中心和灾备中心规划、国药集 团私有云计算平台规划、北京市物联网应用示范项目初步设计、鄂尔 多斯市人口基础数据库建设等。 在信息化领域耕耘10余年，服务的政府、企业客户超过100 家，发表文章若干篇，著有专著《IT管理体系－战略、管理和服务》， 参与编写《智慧城市：规划、建设和评估》、《信息化基本知识》、 《信息系统审计》等。
社交网络等多方面应用。指出大
数据对于联合国和各国政府来说 是一个历史性的机遇，联合国还
探讨了如何利用包括社交网络在
内大数据资源造福人类。
/sites/default/files/BigDataforDevelopment-GlobalPulseMay2012.pdf
1. Volume 2. Variety
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代， IDC预计到2020 年，全球将总共拥有 35ZB 的数据量。
“大云”进入试点应用阶段
２ ０ ０ ７
记 者 还 了解 到 ， “ 云 ” 非 专 门 为 中 国 移 动 定 制 ， 大 并 承
办该 项 目的中国移 动研 究 院已经联 合产业界 的 多家云计 算 厂商， 着手 打 造面 向公众 服 务 的云计 算 平 台。就 在 即将 召
２０￣３ ０７ 月 确定 “ Ｎ ｏ ｄ Ｂ ＣＩ ” ｕ 研罗方向 ｉ
一
位 北 方省份 无线城 市 的相 关负责 人对 记者 表 示 ， 除
了对 无 线 城 市 业 务 的 全 程 托 管 ， 下一 步 ，“ 云 ” 台还 将 完 大 平 成 对 无 线 城 市 中视 频 监 控 业 务 的部 署工 作 ， 就 是 说 ， 云 也 大 平 台将 实 现 对 无 线城 市 中视 频 监 控 业 务 的远 程 部 署 。
业务。
利 用云计 算产生新商业价值 提供 有力借鉴 。
中国 移 动 研 究 院 业 务 支 撑 所 项 目经 理 周 华 对 此 表 示 ，
从 “ 云 ”整 体 的 技 术 架 构 看 ， 层 是 硬 件 服 务 器 和 网 络 设 大 底 备 ， 层 是 开 源 的 操 作 系 统 和 虚 拟 机 搭 建 的虚 拟 资 源 层 ， 上 基 于 该 层 之 上 才 是 应 用 中 间 件 比 如 文 件 系 统 、 象 系 统 以及 支 对 持 并 行 计 算 系统 ， 最 上面 的 是 应 用 ， 括 数 据 挖 掘 工 具 、 而 包
算 已被 电信 运营商视作 向信息服 务转型 的重要 战略 ， 中， 其 以中国移动 的动 作最 为迅 速。 经 过 近３ 的研 究与筹 备， 年 中国移 动在今 年５ 月正式 发
布 了 “ 云 ”Ｂ ．版 本 ， 宣 布 对 外 开 放 “ 云 ” 台提 供 大 Ｃ１ ０ 并 大 平 试 用 ， 产 品 包 括 并 行 数 据 挖 掘 工 具 、分布 式 海 量 数 据 仓 其 库 、弹 性 计 算 系 统 、 存 储 系 统 、 行 计 算 执 行 环 境 等 五 类 云 并
中国移动探索大数据与人工智能试题
中国移动探索⼤数据与⼈⼯智能试题（⼀）⼤数据基础1、⽝數捋特征育5（不包括】E IV 提出的新持紅）？ O A . 1 O B ,? o C. 3D. 42、吕前电⾔运营筍⼤数握发展仍辻在什么阶啟？@ A. 索 0 E ，应⽤O C 咸懸O D 扩展头下列选项中，不是⼤数堯出⼀部廿皓是？■ A.海昼.⼗隽 ''C.1啡真实性真备邸丙序贯？A.准确性Q c 可信赖度2.电?M 的拴业运三它理⼬⼖⼠」U 于⽐⼝⼆凭I ⼯划盼PiT ：川⽦.咗='⼟巳⼆Li 吒札：苗「主5盼为輕L wocti ■寵⼀⼲託扭:昕ism 序吾名的园⼝斯⼈陶开isenFO 此O G 2DI2運 1 3. 2011C' D. ?DI0⽐北苍1豚：5⼩也5?⼨护锁磁克出和床叽在埠H ⼚却正注的?吭.⽹⽯⼚⼳总⽐？O C-⾎ O D 封邇□ B.不确左性 Z 0粗性k E 咅识*沪品保廡奇⼝郭分，下列伏曲盛之⼀7 O A.涪吉台瑜 O C.曲酣别@ B.佬备砖 ? J D.恒义理餐2、IBM 的深适左1997毎曲決定＞5%旷為六个回合G,弔了⾟少步启快卡斷餐＜歩天⾈⼦认?O A 15 @ B ? 22 O C. 30 O D ? 282. mapreduu 计854兰⽤于挪K 無？ O A 券眈处理 @ C.农理 3 SparkS^CIIentS.在$堆写好spar 媲丰M 進过spark submit 命刽g 交⾄什么地⽅也⾏?O A. HDFS@ a s“y C B. HBASE O D ? Zookeeper 1、養国软件公司Splunk 是第⼀家上市的⼊数据处理公司，它罡在啷⼀年上您的？ O A. 2009 o B- 2011 O D ? 2010@ C. 2012、以"FF是⼤敎花是？O A. 1 O B. 3@ C. 5 O D. 73、电信⾏业的客户关系管理中f肓户⽣命周期管理包括⼏个阶段?1. ⽉?世畀俎齐论以■⼈~⼼怡任）贱念与刃仝⼟4⼱了 g球苗曲怜C ?13?： >??在"⼏?冲刑⼔岀的⾃0遇信找仙BL*?5^Z?Hn.±5.丙3下审椰曲甌颐幵唄覆⼑谄？Q A.昨沁Q B. ?<8wej□ c?⽤户⾏为□ D.数有⾄2、嗤肄乔论坛UTK?瘦矩冬三砸-妾冇"全孩頸加渕⾆⾫1圾）》尼过龙古各⾢師珈越夭蜒$1些⽅乖莖X? 义？Q A. Q 3.改竺吨Q c砂冲吐Q D?恥匪安全I ⼼廖够三王魅I三:禎W匏辭、施.传胡坯為按博穌尿為引虾，外似I琵冬⼆W芜游酣，⼈朴振、聲F奇涓主雒郴F⿃當H3Z峯茫1題刊t妙？A.盘舐0 B?轴率0 csw影0 D? AST52、下列选顶中.不是⽬空i吾⾔处理的解决⽅法的呈?O A.规则⽅法? C週归⽅法O B.统H⽅法O D?深度字号⽅法3、IBM的深蓝在1997年的决定胜负的第六个回合中r⽤了多少步迫使卡斯怕罗夫投⼦认输O A. 15 ? B 22 O C. 30 O D. 281、在晋謝⽎颐領域r⼈⼯彗能可以结台按费告的?E些⽅⾯进^运算？A.财务状况SB.风险侯好C.芟财吕标□D.⾝体状况2,⼔前主许曲記5你異亡⾍苗⼈⼯書能发艇阶段,曲眩在⼘列葺些万tWY寻显善进于/A.進⾳⾅!|B.圉像上理U拧索太空D*叽器駐译2. a^Nd$QliH￡￡S . ￡MttAMMS .更骄了电対SQUMO讹”⽽⽬科霑■^團■倒6迈.⽤切曲⾋帘r Prerto r DrtllE^T （岂植柯⽆皐：卒碎尬晅Wig "就不⼀⼀列￥7■: ,M那只丽*哼IHK*釧孚"忖＜（?制和R+fJucHl=7Tffiqfj FQ A 丸it11!3%语⾳识别常⽒的壹⽤有四个?下列不杲當冃应庄芒罡?O c.导航1 、下列知t中，⽌⼯替⽼壬）基础字零有7c, BPmeas（⼆）⼈⼯智能1.下列谨頊中，不是⼈⼯昔能的基⾯设葩的是？A⼕咖务器 b GPU服务器C.专尽芯⽚i?D.专胃显悵2.总曲祚咗刁弟上更习于匿燦辻是存正⽍昌耙i⼯总￡三⼘⾍它电鎏⽯兰.看EP⽍囲中.狰林屋三种堵构IB?B之⼀？■- c.蚩睾样>i D.令逍M ⼈⼯替能在更疗键辭域应⽤⼴泛,下列不是主妄应⽤圾录养是？O 4虚拟耻理O氐医芋影傑◎C圭⼑机昶O D,宫葬学1.巨前主流哥克仍然集中升昌⼈⼯替蚩⾐展航彦，那么在下列啣些⽅⾯取律昱苜谨歩？E.图像C挥索太空2 监膏学习的回⽈⽅注崗⾆:⼝A炭性回归B c券项武回归Q B.进辑回归D.单⼀回归(三)⼤数据技术介绍1.下列造项中，郡项是疔朽式⽂件存储磁？@ A- HDFS O E Flume'_ " C, Kafka O D. Zookeeper2. uidp educell算慎型运円于鄆种任务？()X塞线程上理C.批则< ROD是⽩多个什么俎成/|：电)A. palition B. computer C* Action D. T r ansfornnatio31. MapReduce⼼质上兵呈个港单悽型.便⽤起集很昱筆坡?那么下列珈些技相tMapReduce的便⽤简单化?X YARN B. OozieQ C? Hive Q D. Presto2、Hive是不适台⽤于卖时要求较⾼的应⽤场黒?有舜些原因？□ A.计莫速度慢Q B.C.计其速⽪快D.淞低1、下列歴项中r正瀚描it Flume刃谿S芳的⽀陆是?O A.只能佼⽤HDFS坯斷O c不就烦⽂昨琢@) B.可以配季据溥O D?不輙⽤⽬2. Spark是在i專⼀年开诗的？0 A. 2011 (§) B? 2010 0 c 2009 O D? 20123、Spark Streaming是什么钦件栈中的流计算?'?) A. Spark O C. Hadoop O B. Storm O D? Rume1、HDFS在骑箜场旦中表現识堂？2 ⽦后?予..mGiYr谆中丰坊监?忡.我们可以盘⼖敷病分帀？⾍島垃芍空汨厅少祢今析丈匪分先龛申*?□A.⼝R 恶Q C. A)& □ D.专逻分祈Q B.?Kgiis^^nT□ D.⽹⼔交咨P理爭核⼆1. 今年.枷盼桁務岀现⽦給住的新⽅法?从处液多d占（理E埋论込喘会产⽣理论駆!的姬商炉刘$5唤￡为刘畑⼖咖忻如⼼按 *? @）A.机砂习O 吐AI??O G KM*7 O 0.習他■2、⽵郁现.利⽤⼤昨优化了什么.从停到柠⾼了枷私古，K?低徇魔6E本的⽬的7O⼈授⽊应⽤@B.擁蚀aO c. 车O D? wrss^3、下列选项中正确说明价砖质低的是7久100万数头｛中肖50万肖效斑；1000万字憨拇中⾃100万⾃O D?10万仪敛35中化1万＜5x5?2JS3MB. lTEJS头;中有1KB⾃。
2022年中国移动网上大学数字赋能数智化转型题库
2022年中国移动网上大学数字赋能数智化转型题库()和5G、智慧中台协同构成“连接+算力+能力”的新基建A.算力网络B.云网融合C.算网融合D.算网一体参考答案: A()是2022年5GtoB发展的第一主题, 要立足战略高度, 抓住时间窗口A.强能力B.占高地C.上规模D.争领先参考答案: C“力量大厦”的着力点是“转型升级: 基于规模的(), 改革创新: 高效协同的组织运营体系”A.价值经营体系B.组织运营体系C.“管战建”协同体系D.运营管理体系参考答案: A“力量大厦”的总体目标是“创世界一流企业, 做网络强国、数字中国、智慧社会()A.建设者B.主力军C.参与者D.领军者参考答案: B“三力”中合力包含分工明确、力出一孔的“管-战-建”()A.组织合力B.文化合力C.生态合力D.发展合力参考答案: A“三力”中合力包含优势互补、互利共赢的()A.组织合力B.文化合力C.生态合力D.发展合力参考答案: C“三力”中合力包含战略统一、凝聚共识的()A.组织合力B.文化合力C.生态合力D.发展合力参考答案: B“三力”中能力包含以创新为第一动力, 增强()A.发展能力B.创新能力C.队伍能力D.技术能力参考答案: B“三力”中能力包含以发展为第一要务, 增强()A.发展能力B.创新能力C.队伍能力D.技术能力参考答案: A“三力”中能力包含以人才为第一资源, 增强()A.发展能力B.创新能力C.队伍能力D.技术能力参考答案: C“十四五”信息通信行业发展规划指出, 到2025年每万人拥有5G基站数()个A.10B.18C.26D.32参考答案: C00M入城后带宽有限、2.6G()未来会存在容量风险。
A.低流量区域B.高流量区域C.弱覆盖区域D.室外区域参考答案: B022年CHN产品要增收()亿?A.150B.180C.200D.250参考答案: ACHBN产品体系全视图主要包括()类型产品A.5B.6C.7D.8参考答案: BCHBN协同要以具体项目促融合, 2022年将以()个项目为抓手, 推动CHN与B的深度融合发展?A.2B.3C.4D.5参考答案: DG网络计划在()年之前完成升级。
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应用
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应用摘要：移动用户中集团客户作为具有强烈社会影响力，能够为运营商带来丰厚利润的大客户，更是这场战斗中的焦点。
同时移动的运营商的运营系统保留了大量的用户信息资料。
这些资料含有丰富的客户信息，通过数据的手段能够有效地分析出用户的需求和对于服务的满意程度。
运营商可以运用这些信息制定出有效的营销策略，从而在战斗中取得胜利。
数据技术是当前非常流行的一种分类预测算法。
关键词：中国移动大数据；市场营销；应用；前言：中国移动的数据分析已经从设备优化向网络优化转变，由营销数据分析、创新应用，达到降低成本增加收入的目的。
未来公司将通过大数据分析实现企业产品和服务创新，实现公司产业链的全面升级。
一、中国移动大数据分析和应用中国移动是最早一批实施大数据分析和应用的企业，优势主要体现在以下三个方面：一是网络配置更科学。
80%的利润来源于那少部分忠实的老用户（存量用户），老用户是企业运营发展的基础，也是最有价值的用户。
通过对老用户的数据分析可以优化网络配置，比如在数据分析后台可以清晰地看到，用户通话和上网高峰期发生的时间以及地点，甚至是运动轨迹。
这些数据的可视化和整合，能给资源投放包括基站优化等工作带来实际的指导意义。
二是客户感知更良好。
基于大量的事实数据，可以按照年龄、职业、学历、收入等维度分析用户的喜好和习惯，给用户设定“标签”，做到比用户更了解自己。
再通过对用户行为和特征数据分析之后，我们对用户群体进行细分，中国移动通过五大厅（手厅、掌厅、微厅、短厅、网厅）提供给客户所需要的消费信息和特定的产品推荐，做到体验更流畅、办理更便捷、消费更透明。
三是营销活动更精准。
哪些用户是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给用户正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、的、应用等技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现。
通过数据的与分析，可以将隐藏于数据汪洋之中的瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，可提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行。
中国移动探索大数据与人工智能试题
口B. Oozie
口C. Hive
V D. Presto
2、Hive是不适合用于实时要求较高的应用场景,有哪些原因?
V A.计算速度慢
口B.延迟大
口C.计算速度快
口D.延迟低
1、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是?
OA.只能使用HDFS数据源
●B.可以配置数据源
O C.不能使用文件系统
（一）大数据基础
（二）人工智能
（三）大数据技术介绍
1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系?
OA.数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短
OC.数星越小处理时间越短
0 D.没什么关系
2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?
()A.日志收集
B.消息系统
1、数据真实性具备哪两种特质?
V A.准确性
口B.不确定性
口C.可信赖度
口D.杂乱性
2.电信行业的企业运营:理中。经营分析和市场监测中。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。主要分为哪些种类?
A日报
口B.周报
C月报
口0.专暨分析
1。EMC World是哪年在拉斯维加聯著名的威尼斯人店开畔的?
1.人工智能在交通领域，有利的点是?
口! A调整红蝟灯问隔
B.缩蛆车辆嚀待时间
V C提升通行率
V D:帮助交警处理事故
2.人工智能可以做到的事情有:
V A图片识别
B.语音识别
C自动解驶
M D.消费金融
1、下列选项中，都项是可以用于数据采集的技术?
A flume
口B.Hive
中国移动手机阅读BI系统Hadoop技术的应用
一
、
Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 概 念
Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 是一个利用整个集 群资源为大 数 据 集 合 提 供 分 布 式 存 储 和 分 布 式 计 算 处 理 能 力的软件框架 。 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 是基 于Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 的 大 数 据 处 理 三 大技术基石Ｇ Ｆ Ｓ 、Ｍ ａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 和Ｂ ｉ ｇ Ｔ ａ ｂ ｌ ｅ 设 计 实现 的， 核心 能 力分 布 式 存储 、 分布 式 计 算 分 别 由Ｈ Ｄ Ｆ Ｓ（ Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ Ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ Ｆ ｉ ｌ ｅ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ）和Ｍ ａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 两大框架提供 。 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 是Ａ ｐ ａ ｃ ｈ ｅ 软 件 基 金 会 下 面 的 一 个 开 源 项 目 ： 目前 Ｙ ａ ｈ ｏ ｏ ！ 是 最 主 要 的贡 献 者 （ 主要社 区成员 、弱化Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 的 影 响 、 核 心
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、
１
的方式 构建 （ ８ 台刀片服务器 ＋ ２ 套Ｅ Ｖ Ａ ），根 据 监 控 数 据 显 示 这 一 架 构 在 峰 值 时 间段 磁 盘 读 写Ｉ Ｏ 己达 到 极 限 ，其 他 时 间 段 也 处 于 较 高 负荷 之下 ，Ｉ Ｏ 成为 瓶颈 随之而 来的就 是Ｃ Ｐ Ｕ 等计算 资源 的等 待和浪 费，这一 问题会 随着 手机 阅读业务量 的增长而 日渐加剧 。分布式 系 统 可 以将 数 据 分 散 存 储 ， 预 先 将 数 据 分 块 直接保 存在各节 点上 ，避 免了频繁 的数 据流 动 ，磁 盘 １ ０ 问题 能得 到 有 效 改 善 。 （ ２ ） 线 性 扩 展 问题 ：Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ Ｒ Ａ Ｃ 本 身 不 是分布 式架构 ，需要人工进 行数据拆解 来进 行并行 计算提 高效率 ，这样 很难做 到真 正的 并行计 算和负载均衡 ；而且Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ Ｒ Ａ Ｃ Ｉ 临时 空 间、存储均 为共享 ，导致 节点 间通信 非常 频繁 ，达到一定 规模之后无 法再进行线 性扩 展 。 分 布 式 计 算 平 台 随 着 数 据 处 理 量 的 增 加 ，可 以很 好 地 实现 线 性扩 展 。 （ ３ ） 契 合业 务发展 ：手机 阅读Ｂ Ｉ 业 务特 点 多为海 量数据 的离线关联 分析计算 ，随着 业 务 量 的 增 长 ， 存 储 和 计 算 压 力 会 迅 速 增 大 （ 数据仓 库有 ７ ０ Ｔ 的 数 据 ， 每 天 以３ ０ ０ Ｇ 、 每 月 以９ Ｔ 左 右 的 速 度 在 增 长 ） ， 分 布 式 计 算 平 台 的批 量处理机 制很好地契 合了这一业 务特 点 ，并 且 提 供 了 非 常 低 廉 的 横 向 扩 展 成 本 ， 所 以引入分布式 计算平 台来 作为手机 阅读Ｂ Ｉ 中海量数 据存储和计 算能力 的支撑平 台是非
大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据应用经典案例TOP50详细剖析1. 梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以与客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其Walmart自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以与一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的X围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
中国移动大云大数据产品及应用
监控和管理工具 Zookeeper、Amabri
5
BC- HugeTable：“大云”大数据仓库系统
各省帐详单云主要采用开源HBase软件；云ETL主要采用开源Hive软件。难以解 决对帐详单做分析，对ETL数据做查询的要求。一般需要建设两套系统，保存 两份数据。BC-HugeTable针对同一份数据提供数据查询和数据分析功能。具有 独特优势。
分析需求
流量清单查询 为用户提供流 量的去向查询等
上用网户日志内协议 业务 访问 终端 上行 下行
容字段
帐号 类型 类型 URL
信息 流量 流量
„„
劣力市场决策
3
中国移动“大云”大数据产品整体规划
大云大数据产品线为中国移劢大数据应用提供三大领域的基础能力：数据采集 和处理、数据挖掘及可视化、运营管理三大领域。
5. 可靠性：所有Hadoop组件没 有单点问题
6. 服务化：提供基于BC-EC弹性 部署方案，支持弹性 MapReduce计算
BC-Hadoop应用，如Hive、BC-HugeTable、BCPDM、BC-SE等数据查询、分析、挖掘系统
HBase 分布式NoSQL数据库 MapReduce/Spark 并行计算框架
SparkSQL等
Vertica等
大数据在线分析
中小型集市分析
6
BC-RDB：“大云”分布式关系数据库
传统OLTP数据库应用系统主要问题是采购和建设成本高、超许可使用，BCRDB是基于X86服务器的、通过集群技术提供高可靠、高可用和高性能的分布 式数据库系统，成为一种去IOE技术方案。
BC-RDB 2.2主要特性
解决方案：以BC-Hadoop、BC-HugeTable为基础，仅保存一份数据，以标准SQL支持对 详单类数据的查询与分析统计，包括支持客服的详单查询、上网日志查询、网络数据查询及 分析等。
中国移动的未来在大数据
119Internet Application互联网+应用一、认清现实，未雨绸缪，中国移动为什么要做大数据1.1认清现实2014年中国铁塔公司成立，国家“网络强国”战略、深化国企改革、促进电信基础设施资源共享的背景下，将中国移动、中国联合、中国电信三大运营商的铁塔、基站机房及配套设备和室内分布系统剥离交给中国铁塔公司运营维护，以减少三大运营商的重复建设，节省国家固定资产的投入。
依据这个思路，下一步很有可能把固网、宽带、传输网也剥离出来成立中国基础网络传输公司，接下来把10086、10010、10000三家寻呼中心也成立为国家呼叫中心，甚至把三家的渠道也独立出来成立中国销售公司。
三大运营商的重资产都剥离走了，瞬间成为轻资产公司。
好比高速公路只有一条，只有一个网络，国家只负责收高速费，三大运营商就成了高速公路上的运输公司，你是搞货运还是客运，你是抢货物还是抢客户竞争，中国移动就成了世界上最大的虚拟运营商，那么它的核心资产剩下什么了？就是9亿多的用户数据、8亿多用户的位置信息、9亿多用户跟谁打了电话、9亿多用户上了什么网等等的大数据。
1.2市场竞争惨烈三大运营商均以全业务为营销方式，产品和服务严重同质化，从最初的网络建设、卖卡放号量、网络终端根据需求定制个性化服务、集团业务、增值服务再到三大运营商比拼互联网业务，每一个阶段都呈现出过度竞争的现象。
截止2020年底，中国移动2020年全年全用户手机上网资费较2014年下降程度过大，高至43%，中国联通数据流量单价同比下降28%，中国电信同比下降31%，中国联通有线宽带单位价格下降49.8%，中国电信同比下降58.8%。
出现这种大幅度下降的现象，虽然有国家提速降费的政策原因，但显然是价格战的结果。
特别在OTT 企业的冲击下，电信行业用户的高增长时代已经成为历史，业务增长也面临严重的挑战，昔日的吸金业务话音和短信的收入持续下滑，唯有靠流量经营在苦苦支撑。
而三大运营商对于4G 网络的数据经营的模式几乎是一致的，拼套餐、拼价格、搞策反、摆地摊来抢用户、抢地盘以保障收益。
探究运营商大数据应用平台—用户标签库
隐私信息是 很重视 的， 运营商怎么才 能保 障这些信 息不泄露 ， 成为 １ ． １ 大数据的概念 。大数据就是传统 常规的数据库无法进行获 了一 个 重 大 的挑 战 。 取、 保存 、 处理 和分享等 大量 的 、 复杂化 的数 据集 合。它是互联 网发 需要全面 的技术去处理种类繁多 的数 据 ： 因为各 系统是 由不 同 展过程 中的一个产 物 ， 需要用新的模式 、 处理流程来 收集 和利用 ， 才 的部门管理 ， 系统建模也不一样 ， 数据类 型 自然多种 多样 ， 原有 的传 能为各行业带来可 观的价值 。 统数据处理 能力无法满足大数据的没结构化处理 。 ４用户标签库的应用 １ ． ２大数据的特征 。数据量极大 ：大数据 的量的单位至少都是 １ ０ ０ ０个 Ｔ Ｂ级别 的。 基 于全景用 户标签分类 体系可 以为运营商 大数据对 外运 营提 数据类型多样化 ： 数据类型包括了照片 、 视频、 短信 、 通话记录 、 供基础 。主要 的数据应用方 向有面 向金融领域的征信服务 、 面向行 上 网浏览 网页信息等多种多样 的数据 。 业 机构的数据支撑服 务以及面 向政企 的商圈规划选址 和运营 指导 快速处 理数据 ： 面对大量 激增 的数据 ， 大 数据能够 快速 的进行 服务等 。 处理和分析 ， 这是它是 传统 数据 不一样 的地方 。 ４ ． １ 运营商。 根据用户是否使用 ４ Ｇ情况 ， 对地方进行勘察 ， 增加 密度低 ： 大数 据面对的是非结构化的数据 ， 是原始的数据 ， 全 面 基站数量 ； 根据地理 位置 ， 如要 推广 ４ Ｇ手机促销 ， 则首先对近期进 的数 据 ， 不是经过抽象 和特定范 围处理过 的数据 。 人手机店频繁的客户开展营销工作 ； 全 面洞悉用户 的移动互联 网行 ２用户标签库 的介绍 为偏好 ， 根据各 个用户的个性化标签 ， 对用 户进行一对一 的精准移 ２ ． １ 什么是标签 。 标 签通 常是人 为规定 的高度精炼 的特征标识 ， 动互联业务 ； 根据年龄用户群 、 时尚用 户群 等基 层特征 ， 以差异化 的 是 观察 、 认 识和描述用户 的重 要方法 ， 如年龄段标 签 ： ２ ５ —３ ５岁 、 地 产 品来 占据不同 的主体用 户 ， 为 每个 细分市场提供业 务设计 、 定制 域标 签 ： 北京 、 品牌偏好 ： 全球通等 。 它们呈现 出了语义化信息 ， 使得 机 、 全套通信费等服务 。 人 能很快速 的从标 签了解 到用户 的基本信息 。 ４ ． ２ 政企角度 。治理交通拥堵 ： 根据打车软件的使用地理位置 以 ２ ． ２用户标签库 的目标 。用户标签库 的 目标是通过大数据分析 及人事 ， 可 以判 断某个 时间段某个地点 的车流量情况 ， 从而适 当加 减少道路拥堵 。 用户 行为 ， 最终 为每个用户打 上标 签 ， 以及针对不 同用户 区分 出标 强城市交通疏 导力度 ， 签 的权重信息 。其 中标签表征 了内容 ， 用户对该 内容有兴趣 、 偏好 、 基础设施 ： 根据用 户标 签可以了解老年人经常坐 车到很 远的公 可 以判断某个 地段基础运动设施情况 ， 从 而增加 响应 的公 需求 等等 ； 而权重则 表征 了指数 ， 用户 的兴趣 、 偏 好指数 ， 也 可能表 园运动 ， 征用户 的需求度或 者偏好概率 。 根据用户标签可 以调整对运营商内 园或者措施等 。 部 的运 营策略 ， 增强在 电信行业 的竞 争力 ； 对 外可 以跟 不 同的行 业 ４ ． ３金融领域 。根据用 户标签库建立运营商信用体系 ， 包括用户 用户信用积分库和企业信用库。 分析用户个 人信用情况 、 企 进行合作 ， 制定非常规 的战略发展 目标 ， 利用 数据创造 出更大 的价 信用库 、 值。 业 的经营情况等 ， 从而为金融 服务商 、 第 三方信用机构 提供精 细的 同时成为银行是否放款给企业的重要依据 。 ２ ． ３全景用户标 签。方 案构建以用户基本信息 、 社会属性特征 、 数据依据 ， 电信业务特征 、 兴趣偏好 ／ 倾 向以及 心理行为特征 五维一体化 的全 ４ ． ４行业机构 。利用多种维度精确 的掌握 某个地 区的人群分 布 景用户标签分类体系 。 全景用户标签分类体系中每一个标签是用 户 特点 和活动范 围变化的规律 ， 为城市选址规划 和商业 活动运 营等大 某 一特征 的符号标示 ， 每一维 度具有若 干标 签 ， 标 签之 间可以是具 型项 目提供专业的数据分析 ， 可行性的咨询项 目数据质量 。用户数 有 关联或者层次关系。该体系利用运营商数据优势 、 整合对管道数 据主要有人 口属性 数据 、 人 口分布数据 、 人 口流动数据等特征数据 。 结 束 语 据的识 别透视能力 ， 对用户互联 网行为进行深度分析。 大数据的应用是 当代信息技术 的重要转 型 ， 无论是 对商业模式 结合运营商大数据的特点 ， 用户 的标 签构建分为静态标签数据 与动态标签数据。 还是我们的生活方式都产生 了重要的影响。电信运营商在大数据方 ２ ． ３ ． １ 静态标签数据 。静态标签数据 主要是用户相 对稳 定的信 面有着很 大的优势 ， 拥有用户各种数据 ， 电信运 营商应该提 升 自身 息， 如用户的姓名 、 年龄 、 星座等基本信息和电信业 务特征等 。 的技术 ， 搭 建更完善 的用 户行为标签库 ， 摸索 出适 合运营商 大数据 创造 出新 的运营模式 ， 利用大数据用 户标签库 给各 行 ２ ． ３ ． ２动态标签数据 。动 态标签数据 主要 是利用移动互联 网用 发展 的道路 ， 户搜索 信息 、网页浏览 内容 以及 Ａ Ｐ Ｐ应用使 用情况等行为类 数据 各业 提供专业 的咨询 ， 推动电信运营商的改革。 相信在不久 的将来 ， 运营商大数据肯定 为分 析依据 ， 动态刻 画智能手机 、 移动互联 网快速发展 带来用户 兴 通过运营商对大数据合理 的创新和战略 的改变 ， 趣偏好 ／ 倾 向以及 行为 ／ 心理特征 变化 的特点信 息 ，以生 活方式 ／ 能创 造出与网络相 同的利润或者更高 的价值 ， 电信运营商不仅是网 个性 ／ 价值 观等深层 标识 ， 来揭 示消费者 的 内在 特性 ， 使得我们 能 络运 营商更是大数据运营商 。 参考文献 够深入探查消费者 的本性 ， 也使得 画像结果有更泛化 的应用价值 。 ３ 建设 用户标签 库存在 的问题 ［ １ 】 丘 小红， 何 玉莹， 高秀银 ， 韦颖． 电信运营 商大数据 应用浅析『 Ｊ １ ． 广西 系统 多且 不集 中 ， 都 是分 散建设 ， 难 以实 现资源 共享 ： 经营 分 通信技 术． ２ ０ １ ５ （ ２ ） ： １ １ — １ ５ ． 析、 网络分析 、 上 网 日志 留存 等系统分专业 、 分省建设 ， 造成重复建 设、 重复 开发 ， 资源无法共享 。【 １ ］ 隐私 问题 ： 运 营商大数据 涉及到用户很 多的 隐私 、 而用户对 于
手机信令大数据分析在智慧交通中的应用
中移（上海）信息通信科技有限公司中国移动通信集团有限公司申报高级工程师（信息通信）论文题目手机信令大数据分析在智慧交通中的应用姓名韩慧婷所在单位中移（上海）信息通信科技有限公司研究方向信令大数据计算及应用日期2023年 04 月 08 日1中国移动通信集团公司2023年申报高工论文目录1 引言2 手机信令大数据在城市智慧交通中的作用2．1 为城市交通的智慧化运行提供数据支持2．2 全面了解城市交通状况，提高城市交通规划工作的效率2．3 为公共交通规划与道路规划提供依据3 手机信令大数据分析在智慧交通中的应用措施3．1 数据的规范化处理3．2 特殊情况的数据处理3．3 数据安全的管理4 结语参考文献1中国移动通信集团公司2023年申报高工论文手机信令大数据分析在智慧交通中的应用中移（上海）信息通信科技有限公司韩慧婷摘要：随着社会经济逐步发展，城市交通体系不断完善,交通出行开始向信息化、智能化的方向逐步推进，云计算、人工智能等诸多技术的演进使交通大数据的运用更加有效。
城市交通大数据由多种数据源组成，其中最重要的组成部分为通过手机收集到的信令大数据。
手机信令大数据可用于分析人群出行特征，进而实现城市交通规划从静态到动态的模式转变，使交通规划能从时空维度上更为全局性地把握实际交通的出行需求情况，手机信令大数据在城市智慧交通中的应用为城市交通建设与发展作出了重大贡献。
关键词：手机信令大数据智慧交通。
Abstract: With the gradual development of social economy, the continuous improvement of urban transportation system, transportation began to gradually advance in the direction of informatization and intelligence, and the evolution of cloud computing, artificial intelligence and many other technologies has made the application of transportation big data more effective.Urban transportation big data consists of a variety of data sources, the most important of which is signaling big data collected through mobile phones.Mobile signaling big data can be used to analyze the travel characteristics of people, and then realize the mode transformation of urban transportation planning from static to dynamic, so that transportation planning can grasp the travel demand of actual traffic from the spatial andtemporal dimension in a more global way, and the application of mobile signaling big data in urban intelligent transportation has made significant contributions to the construction and development of urban transportation.Keywords:Mobile signaling big data smart transportation..1 引言随着信息技术以及通信技术的发展，智能手机在人们的日常生活中具有不可替代的作用。
基于大数据的应用程序分析与改进技术
基于大数据的应用程序分析与改进技术随着时代的进步，数字化、信息化的浪潮已经席卷了整个世界，同时也给互联网和计算机技术的发展带来了一次重大的变革。
作为其中一个重要的分支，大数据分析技术逐渐得到了大家的认可，并在很多领域中得到了广泛的应用。
而基于大数据的应用程序分析与改进技术则是其中的一个重要方向，在本文中，我们将对它做一个简要的介绍和解析。
一、大数据的定义和应用大数据，即指那些数据量比较庞大，难以在常规的技术条件下处理的海量数据。
这些数据包括结构化和非结构化的数据，以及传统格式和新兴格式的数据等等。
但是，不同的机构或个人对于大数据的量化标准并不相同，有的认为50TB就已经算是大数据了，而有些则认为只有PB级别的才是真正的大数据。
无论如何，大数据都是一个庞大的数据集合，其中潜藏着巨大的价值和机会。
大数据分析技术是利用先进的计算机技术，从海量的数据中提炼出有用的信息和规律，并且进行相应的应用和判断。
根据其分析模式和实现技术不同，大数据分析技术可以分为四种类型：描述性分析、探索性分析、预测性分析和决策性分析。
大数据作为一种新型资源和技术，已经在很多领域中得到了广泛的应用。
例如，在商业领域中，大数据分析技术可以帮助企业分析顾客的购买行为，优化营销策略，提高销售额和用户满意度；在医疗领域中，大数据分析技术可以帮助医生诊断疾病、提高医疗效率和质量；在城市管理中，大数据分析技术可以帮助政府制定城市发展规划、提高城市安全和交通效率等等。
可以说，大数据的应用已经覆盖到了人类社会的各个领域。
二、应用程序分析与改进技术的研究意义和方法应用程序是指程序员设计和编写的、用于处理某一特定任务的计算机程序。
现在，由于应用程序数量的爆炸式增长和复杂度的不断提高，如何有效地进行程序分析和优化，已经成为了计算机科学领域面临的一个重大挑战。
此时，基于大数据的应用程序分析与改进技术的出现，为我们提供了一种新的思路。
应用程序分析与改进技术是指通过对应用程序的运行情况、性能指标等数据进行分析，发现程序中存在的瓶颈和问题，并通过改进程序设计和代码实现等技术手段，来提高程序的性能和效率。
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2008年1月，Hadoop 成为Apache顶级项目
2010年7月，云计算 基础软件联盟 OpenStack 成立
行业动态
2006年9月，亚马逊 AWS服务正式上线
2008年4月，Google PAAS服务GAE试商用
2011年7月，阿里云 上线试商用
Google云计算论文：GFS /2003年，MapReduce/2004，BigTable/2006
1 策略研究
标准化 产业推劢
大云
5
方案/规范
4
2
平台研发
应用研发 试验/试点
3
“大云”研发历程
“大云”是中国移动研究院为打造中国移动云计算基础设施而实施的关键技 术研究、现网技术支撑及产品开发计划。项目从2007年3月启动，是国内最 早启动的云计算研发项目之一。
云计算引入策略、规范制定、产品研发、应用试验、产业链培育、标准化
处理时间没有严格要求，通常达 到几个小时，甚至更长时间
需要支持各种并行计算模式，如 MapReduce、BSP等
数据挖掘系统需要较好的用户界 面，用户通常具备业务知识，但 是未必具备开发经验
系统可以和其他系统混合部署
数据具有一定的可靠性和可用性 要求
应用案例1：云化ETL完成了省公司每日近170亿的数据处理
件环境下常常无法部署 • 扩展性达到PB级之上可选厂商较少，易绑定
• 具备结构化/非结构化混合分析的能力,大数据多为非结构化 • 基于消费级硬件，以常态化硬件故障为设计出发点，丌依赖高
性能、高可靠性硬件保障系统性能和可靠性。 • 基于通用硬件，平台兼容性好，可跨代，跨厂商硬件部署 • 扩展性高，业内有上万节点级部署案例，大陆有千节点级部署
2013年9月，大云项目被列为集团战略性 重大项目之一
2009年12月建成国内规模最大的云计算实验 室，服务器节点数超过1300个
“大云”是中国移动为助力移动互联网转型、实现IT支撑系统升 级而实施的云计算创新研发计划
“大云”是中国移动为助力移动互联网转型、实现IT系统架构变革 而实施的云计算创新研发计划。项目研发将满足中国移动IT系统高 性能、低成本、高可扩展、高可靠性的需求，推动IT支撑系统集中 化的实现，增强大数据处理能力，打造移动互联网时代核心竞争能 力
• 大云开源社区期待幵欢迎各方的加入！ • /opensouce
“大云”应用逐年丰富，产品成熟度稳步提高
27 27 21 15
• 大云的商用涵盖公司“两朵云”以及外部 行业云，成功应用于移动IT支撑系统，互 联网业务平台，公众服务云、教育云和电
9 4
子政务云等领域。 • 大云产品已部署了超过3000台服务器，
裸存储容量约15PB。
• 截止12年底，累计为公司创收和节省成本
7000万元以上。
大云实验室设备规模
计算节点1180个，内核总数6432 个，内存18.8TB，存储容量4PB+
网络设备50台，千兆接入端口 1248个，万兆接入端口384个， IB-40Gb接入端口80个
将基于开源Hadoop软件的大云大数据平台BC-Hadoop开源，尝试开源模式！
大云开源社区BC-Hadoop最新进展
• 社区建设：在大云实验室搭建开源站点，选择github作为镜像站点， 并确定了开源组件模块和基线版本
• 开源合作：研究院大云团队和亚联、华为研发人员组成核心团队负 责社区研发的启劢，开源社区迓得到了来自卓望、新大陆、拓维、 东软、宜通、亿阳、斯特奇、北邮和东北大学等公司和院校的支持
2010 2011
81
2001-2012 世界500强排名
2003
2004 2005
2009
77
2008
99
2007 2006
148
180
202
87
2012
2002
224
2001
230 242
287 336
连续四年入选道.琼斯指数DJSI 《金融时报》发布的“全球最强势100品牌”，排名第10位
原始数据 4.6TB
文件
ODS
DWD
DW
级 校验
层库 外存 16储2亿条
层库 外存 149储亿条
数据 转换
层库外 存储
数 据 装
约1.3TB 约800GB
62亿条
载
（经分13.5亿）（经分50GB） 约3.4TB
库内处理
DW层数据
FTP方式获取 上游数据
云计算Hadoop
Traditional DB/DW TB
MPP DW+Hadoop
PB
Distributed architecture EB ZB
电信运营商发挥管道优势，深入挖掘大数据的价值
借助云计算技术和运营商优势，将大数据信息转 化为商业价值，促进业务创新
1. 改善用户体验：智能语音门户通过知识库和语义搜 索技术实现业务知识的机器智能回答
2011年8月，作为副理事长单位发起成立 了中国云计算发展与政策论坛；
2010年5月，加入云计算国际测试床Open Cirrus，成为国内第一个成员单位； 2011年12月，正式发布“彩云”个人云 服务
2012年12月，采用大云产品的国家教育 云正式上线
2013年6月，为了加强云计算和大数据开 发，研究院基于大云团队成立云计算系统部
“大云”2.5产品体系架构
经分 集中化
经分系统 ETL/DM
结算 信令 系统 系统
2.0产品体系 2.5新增产品 2.5功能增强
云计算 资源池系统
PaaS 产品
物联 网应用
移劢互联网 业务平台
IDC服务
…
“大云”产品
IaaS 产品
计算/存储资源池
弹性计算 BC-EC
对象存储 弹性块存储 BC-oNest BC-EBS
仸务统一调度
触发FTP抽取任务，从指定FTP路径 抽取文件，再存入HDFS文件系统
通过Map/Reduce + SQL Loader将DW层数 据加载至数据仓库（Oracle）指定表中
接口机
流程70个 流程16个 流程81个
需先预
处理，
1
2
再进行
3
4
5
文件采 集，从 而提高
效传率输协议
文件 采集 到云 平台
典型的应用场景之三：大数据分析挖掘系统
目标：针对海量结构化、非结构化数据的进行深度挖掘。通常需要根据业务需求设 计模型、训练集幵选择算法（分类、聚类、关联、非结构化）。通常会使用各种分 布式数据挖掘工具和算法
人群1
例图：客户分类识别应用
其它人群
技术要求丼例：
针对海量数据实斲全量数据挖掘， 规模达到10TB-PB规模。
移劢互联网流量激增，2012年底， 移劢互联网应用使用时间激增，是
移劢数据流量占比超过13%
使用通信服务时间的4倍
中国大陆移劢互联网发展有相类似的趋势，截至2013年6月，中国大陆手机网 民已达4.6亿，上半年移劢互联网接入流量同比增长62.6%（CNNIC、工信部）
大数据处理核心基础的转变
传统数据分析处理
DBMS
DW
transaction
ETL
Unstructure
大数据处理
Cluster
Analysis
Stream
Analysis
Multiple data sources (MapReduce)
• 面向结构化数据，非结构化处理效率低 • 基于昂贵硬件（小型机+磁盘阵列）或一体机 • 硬件平台兼容性差：在跨代硬件或跨厂商硬
分析需求
流量清单查询 为用户提供流 量的去向查询等
上容用网字户日段 志内协议 帐号 类型
业务 类型
访问 URL
终端 信息
上行 流量
下行 流量
„„
劣力市场决策
改善用户体验
QOE 客户感知层
KQI 业务质量层
KPI 网络性能层
PI 网元能力层
网络质量和效率分析 网络价值分析
客户感知及行为分析 业务端到端分析
2. 助力市场决策：充分挖掘用户的移动互联网行为特 征，提升对用户消费偏好的精准把握，帮助市场营 销等决策，实现精准营销。
3. 优化网络质量：利用信令数据支撑终端、网络、业 务平台关联分析，优化网络，实现网络价值最大化
流量分析 流量的构成和 大趋势分析等
用户分析 用户兴趣偏好、近 期关注、活动范围 等
大云实验室功耗统计
PUE = 1.504
大云实验室运营运维管理
统一运营管理平台
统一运维管理平台
自服务资源 资源使用监 申请、释放 控和统计
自动化安 自动化故
装部署
障报修
大数据资源池 虚拟化资源池 研发区
测试区
典型的应用场景之一：大数据批处理系统
目标：针对海量结构化、非结构化数据的ETL操作。从各种数据源获取数据，幵进 行清洗、转换、去重、缺值补充等操作。通常采用MapReduce等幵行计算技术。
确定了云计 算研究方向
部 署 Hadoop 系 统进行大数据 研究
发布大 云1.0
在双业 务云部 署
发布 大云 1.5
在公 有云 部署
发布 大云 2.0
在一级 私有云 部署
2003
2006.9 2007.3 2007.7
2006年2月，大数据 基础软件Hadoop诞生
2008.3
2010.5 2011.4 2011.11 2012.6 2012.8 2013.6
中国移劢大数据应用实践
徐萌 中国移动通信研究院 云计算系统部
2013年12月