联想高教行业大数据解决方案
联想大数据平台整体方案
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联想助力企业打造大数据的关键能力
联想集团依据多年制造领域的经验积累，在不断探索创新的基础上，总结出推动基于数据智能的数据湖
建设四大关键能力。BSDA在强调统一的同时，注重通过智能化的手段完成技术与业务整体的协同。
BD
S
A
Business
统一的 数据应用能力
• 基于业务场景的应用能力提供 • 敏捷灵活的支撑手段与工具 • 高复用性模式，响应快速
360度业务实时决策 汽车车主灵活分析 互联网化市场分析
DMS、客服、CRM 数据集成和管理
10+垂直网站、论 坛汽车数据采集
秒级KPI分析和多维 数据敏捷分析
5大运营领域，30+业 务场景实时监控分析
构建车主标签体系，实 基于AI模型的网络分析， 现车主细分、偏好分析 实时监控车企口碑
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05海马汽车: 工业大数据，数据湖助力全面数字化转型
客户服务
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大数据成为联想数字化转型的引擎
支撑500多个大数据场景优化，全面提升产品研发，生产，供应链，客 服等关键环节的运营效率。
产品研发管理
生产制造优化
供应链管理
销售渠道管理
10s内全球亿级设备的产品追踪和量 化分析能力
用户使用追踪
70%产品个性化定制生产，数万个 配置组合
客户服务优化
供应链预测准确性提升10～20%， 准确性超越行业专家
LeapAI-企业人工智能私有
云平台。集数据处理、算法 模型的开发供给、算力资源 管理和应用服务于一体，覆 盖人工智能的开发、部署、 运行与运维全业务流程。
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LeapAI 产品全景
工作台
联想教育云平台解决方案
教育信息化现状
资源积累
应用创新
搭建基础网络环境
教学应用信息化
业务系统资源整合
教育云服务平台
初步具有教学网络环境 能实现简单的信息查询服务 应用系统较少 应用新体之间不能互联互通
具有较多的数字化资源 应用系统能集成 相关业务能整合 对教学、教研、管理和服
务有一定支持作用
具有丰富的数字化资源 应用系统集成性强 相关业务高度整合 支持软件设施具有开放
性和可扩展性
能较好的支持教学、教 研、管理和服务
能够有效支持教与学 丰富学校的校园文化 真正拓宽学校的时空纬度 以面向服务为基本理念 基于新型网络技术构建业
务流畅、资源共享、智能 灵活的教育教学环境
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教育信息化面临挑战
减少一次性支出，通过横向扩展的互 联网IT基础架构实现可重构的教育信 息化系统，避免重复投入
零维护
通过线上云服务和线下专家服务，降 低信息化系统运维难度
超融合 HCI
易使用ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
为教育信息化平台提供整合解决 方案，实现各信息化模块无缝对 接，应用按需部署、扩展
可移动
课堂、办公室、家庭随时随地登 陆系统，实现移动教学和办公
简单
简单运维 提供简单高效运维，在运维人员较 少的情况高效维护IT资源系统
弹性
业务扩展性 尽量满足业务随时扩展需求，IT 资源横向扩展
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信息孤岛
各应用系统建设上各自为政，缺乏 协调和合作，系统建设重复性高
01
02
信息孤岛
资源率利用低
投资维护成本高
技术标准不一致，兼容性差，给系统扩展、维护留下 了诸多的隐患和障碍，造成系统总体拥有成本升高
利用大数据解决教育产业问题的思路
利用大数据解决教育产业问题的思路随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的技术手段，已经在众多领域得到了广泛的应用。
教育产业作为国家发展的关键支柱，面临着许多挑战与问题。
本文将探讨如何利用大数据技术解决教育产业中存在的问题，为我国教育产业的发展提供新思路。
一、教育产业面临的问题1.教育资源分配不均在我国，教育资源分配存在很大的地域性差异，城市与农村、发达地区与欠发达地区之间的教育资源差距较大。
这导致部分学生无法享受到优质的教育资源，影响了教育公平。
2.教育质量参差不齐由于教师水平、学校设施等方面的差异，我国教育质量存在较大差距。
这使得一部分学生无法获得高质量的教育，影响了他们的未来发展。
3.教育个性化需求难以满足传统的教育模式往往注重统一的教学计划和课程设置，难以满足学生多样化的学习需求。
这导致部分学生对学习失去兴趣，影响了他们的学习成绩。
4.教育管理效率低下教育管理部门在学生管理、课程安排、教育资源调配等方面存在一定的效率问题。
这使得教育资源无法得到最优化配置，影响了教育质量。
二、大数据在教育产业的应用1.优化教育资源分配大数据技术可以通过分析学生、教师、学校的各项数据，对教育资源进行合理调配。
例如，根据学生学习成绩、兴趣等信息，为学生提供个性化的学习资源；根据教师的教学水平、专业背景等信息，优化教师队伍配置；根据学校的硬件设施、地理位置等信息，合理规划学校布局。
2.提高教育质量大数据技术可以对教育过程进行监控与评估，为教育改革提供有力支持。
通过对学生学习成绩、学习行为等数据的分析，可以发现教育教学中的问题，为教师提供有针对性的培训与指导；通过对学校管理水平、教学质量等数据的分析，可以促进学校改进管理模式，提高教育质量。
3.满足个性化学习需求大数据技术可以为学生提供个性化的学习方案。
通过对学生学习兴趣、特长、潜能等数据的挖掘，为学生量身定制学习计划，推荐合适的课程与教学方法，使学生能够在自己感兴趣的领域得到充分发展。
联想云教室解决方案
联想云教室解决方案
联想云教室解决方案是一套面向教育用户的综合教学解决方案，旨在帮助学校和教师更好地利用云计算和在线教育技术，提供高质量的远程教学体验。
该解决方案整合了硬件设备、软件应用和云服务，涵盖了教学内容制作、教学过程管理和学生学习跟踪等方面，便于教师灵活掌握教学进程，提高学生学习效果。
其次，联想云教室解决方案支持多种教学模式。
教师可以通过该解决方案进行同步在线授课，在远程教学过程中，可利用多媒体资源展示知识点，改善线上教学的沟通效果。
同时，解决方案还支持异步教学，学生可以在自己的时间和地点进行学习，并通过在线作业提交和教师的反馈进行交流和学习指导。
第三，联想云教室解决方案具备良好的教学管理功能。
教师可以通过该方案中的教学管理平台，实时监测学生学习情况和学习进度，精确把握每个学生的学习水平，针对性地进行指导和辅导。
此外，解决方案还提供了考试和测评功能，方便教师进行知识测试和学习效果评估，以便于教师针对不同学生的需求进行差异化教学。
第四，联想云教室解决方案提供了安全稳定的云服务。
联想在云计算领域具有丰富的经验和技术实力，可以为教育用户提供稳定可靠的云端基础设施和数据存储，保障教学过程的安全性和可用性。
同时，解决方案还提供了多层次的安全措施，包括用户身份认证、数据加密和内容备份等，保护教育用户的信息安全和隐私权。
总的来说，联想云教室解决方案通过整合教学工具和资源、支持多种教学模式、提供教学管理功能和稳定可靠的云服务，为学校和教师提供了
一套全方位的教学解决方案，帮助教育用户提升在线教学质量，满足不同学生的学习需求，推动教育信息化进程。
联想模块化数据中心解决方案
联想模块化数据中心解决方案在当今数字化快速发展的时代，数据中心已经成为企业运营和创新的核心基础设施。
随着业务的增长和技术的不断演进，传统的数据中心建设和运营模式面临着诸多挑战，如扩展性不足、能耗过高、运维复杂等。
为了应对这些挑战，联想推出了创新的模块化数据中心解决方案，为企业提供了更高效、灵活和可持续的数据中心架构。
联想模块化数据中心解决方案的核心在于其模块化的设计理念。
与传统的一体式数据中心不同，模块化数据中心将整个数据中心分解为多个独立的模块，包括计算模块、存储模块、网络模块、制冷模块等。
每个模块都可以根据实际需求进行灵活配置和扩展，从而实现快速部署和按需增长。
这种模块化设计带来了诸多优势。
首先，它大大缩短了数据中心的建设周期。
传统数据中心的建设往往需要耗费大量的时间和精力，从规划、设计到施工、调试，整个过程可能长达数年。
而联想的模块化数据中心可以在工厂内进行预组装和测试，然后运输到现场进行快速安装，建设周期可以缩短至几个月甚至几周，极大地提高了企业的业务响应速度。
其次，模块化数据中心具有更高的灵活性和可扩展性。
企业的业务需求是不断变化的，数据中心的规模和性能也需要随之调整。
联想的模块化设计使得企业可以根据实际业务增长情况，逐步添加或升级相应的模块，避免了一次性大规模投资带来的风险和浪费。
同时，这种灵活性还体现在模块的更换和升级上，如果某个模块出现故障或需要技术更新，只需单独更换或升级该模块，而不会影响整个数据中心的正常运行。
在能耗管理方面，联想模块化数据中心也有着出色的表现。
随着数据中心规模的不断扩大，能耗问题已经成为企业面临的一个重要挑战。
联想的解决方案采用了一系列先进的节能技术，如智能制冷系统、高效电源管理等，能够有效降低数据中心的能耗，提高能源利用效率。
例如，智能制冷系统可以根据设备的负载和环境温度自动调节制冷量，避免了过度制冷造成的能源浪费。
此外，联想还通过优化模块的布局和气流组织，进一步提高了制冷效率，降低了能耗成本。
联想解决方案与服务方案
联想解决方案与服务方案联想是一家民营全球知名的计算机企业，其业务范围覆盖了电脑、手机、智能设备等元器件与配件的制造和销售，以及云计算、数据中心、IT管理和解决方案等领域的服务与支持。
在联想为其客户提供的，以服务和解决方案为主的业务中，最为突出的将是联想为其全球客户提供的多方面的企业级IT解决方案和完善的售后服务。
一、联想的IT解决方案联想作为从计算机制造商向IT供应商转型的先锋，向全球企业客户提供了多方面的IT解决方案，这些解决方案可以大幅提高客户的业务效率和生产效率。
1.数据中心解决方案以云计算、大数据等新兴技术为核心，联想为企业提供完整的数据中心解决方案。
联想可以为企业客户提供的服务包括：数据的储存管理、数据库管理、网络优化、专有云构建、应用开发和测试、以及企业级安全管理等。
联想数据中心解决方案可使企业客户降低IT成本，同时，协助企业客户实现其长期业务计划。
2.云计算解决方案联想的云计算解决方案可以帮助企业客户，更加有效地利用计算机存储、网络、服务器资源。
联想的云计算解决方案包括：公有云、私有云、混合云的建设与管理，云应用开发、在云环境下的业务流程优化以及云安全等服务。
这可以帮助企业客户节省成本、提高数据可靠性，并改进企业的IT管理。
3.网络解决方案联想提供的网络架构可以分为3类：数据中心网络、企业网络和互联网服务提供商(ISP)网络。
联想的网络解决方案可以帮助企业客户建立更加安全、鲁棒性和高效的IT网络架构。
联想可以提供的服务包括网络规划与设计、网络建设与实施、网络运行与维护等。
4.IT企业级解决方案此解决方案为大型企业客户提供，旨在为企业客户的IT部门提供工作效率。
联想提供的IT企业级解决方案包括：桌面虚拟化(万物互连)、用户计算和移动设备管理、企业级存储、IT 服务管理、以及工作流和业务运行自动化等。
此类企业级解决方案可为IT部门提供下一代业务支持，加强客户的生产效率，提升员工的工作体验。
联想大数据业务整体介绍
2000+部件的全面备件优化，实时 监控产线，优化制程
亿级用户的画像，千种不同用户标 签，细分目标用户
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联想大数据融合平台
联想大数据平台：大规模、全球化，为数字化转型保驾护航。
Calliforlia 2013/Q1
Essen, Ger 2015/Q2
Frankfurt 2015/Q3
Chicago 2015/Q4
LeapIOT-联想物联网平 台，覆盖流程制造、离散 制造以及泛工业相关的智 慧城市、公共事业、楼宇 园区、环保卫生等行业。
LeapAI-企业人工智能私 有云平台。集数据处理、 算法模型的开发供给、算 力资源管理和应用服务于 一体，覆盖人工智能的开
可对广泛设备进行配置连
发、部署、运行与运维全
接、协调管理、边缘分析。
业务流程。
2018 Lenovo. All rights reserved.
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LeapAI 产品全景
工作台
任务管理中心 项目管理中心 记账计费中心
企业AI门户
AI资产管理 数据资产管理
算法库管理
模型库管理
模型生命周期管理
使用者模块
自定义模型开发 自动化模型开发
开发者模块
集成开发环境 知识图谱
AI核心技术
能，优化备库结构。
▪ 准时交货率提升5%，每年节约成本近千万.
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02武汉石化：装置工艺运行大数据分析助力产线智能监测
业务痛点
实施效果
炼化企业的规模大、流程多、集中度高、管理体 系复杂
结构、半结构及非结构生产经营数据庞大
如何发现内在规律，改善操作工艺，优化业务流 程，成为迫切需求
运行数据 实时抽取 和建模
Lenovo典型解决方案—HPC方案讲解
环境气象
HPC领域主要应用分析
现状与趋势:
面临问题:
• HPC需求稳定增长 • Power平台逐渐转向x86 • 从传统的气象海洋行业扩展到环保方面 • 智能化的数值预报
• HPC建设规模与需求不匹配 • 系统建设分散 • 各地应用水平相差巨大
汽车航空
HPC领域主要应用分析
现状与趋势:
• 远程虚拟可视化技术逐渐成熟 • CAD设计与CAE计算统一平台 • 建设规模相对较小 • 渗透到制造业的各个环节
▪ 特点 ➢ 数值模拟 ➢ 并行计算 ➢ Fortran和C语言
高性能计算机系统(IT术语)
多服务器计算机集群系统，支持计算与IO密 集型应用
➢ 由服务器、存储、网络构建一个整合 的计算机系统平台
➢ 有相应的集群系统管理软件实现资源 及应用的统一管理与使用
➢ 除传统的并行计算类应用外，还可以 支持商业计算（如Big Data & Analytics）
关于应用软件的进一步问题可以是： 应用软件是否是商业软件（ISV提供）或开源软件，软件的名称是什么？ 用到哪一种“并行编程”方式，MPI？OpenMP？或者是CUDA？
HPC需求挖掘话术
问题二：客户现有计算机系统的状况
已有计算机系统是由哪个厂商提供的？规模如何（server的数量和存储的容量）？ 如果现有计算机系统由下列厂商提供，并且是由多台server组成的，那就很有可能是HPC系统 SGI或Cray 曙光（Sugon）或浪潮（Inspur） 神威（江南56所）或天河（国防科技大学） 其他厂商（HP，DELL，联想，华为）也有可能提供HPC系统
问题五：排除HPC可能的问题
客户拟建的系统是否只是用来运行数据库？系统中的server是否采用虚拟化技术？ 如果上面问题的答案是“Yes”，那么该项目很有可能就不是HPC项目
关于联想公司人工智能技术和解决方案的介绍
关于联想公司人工智能技术和解决方案的介绍随着人工智能技术的迅猛发展，联想公司一直致力于在人工智能领域的创新和应用。
作为一家全球知名的科技公司，联想公司致力于将人工智能技术与各行业的需求相结合，提供更智能化、高效率的解决方案，推动各行业的数字化转型。
一、联想公司人工智能技术的应用领域联想公司的人工智能技术广泛应用于多个领域，包括但不限于医疗保健、金融、制造业、农业、教育等。
在医疗保健领域，联想公司利用人工智能技术提高诊断准确性、优化医疗资源分配，降低医疗成本，提升医疗服务效率。
在金融领域，联想公司通过人工智能技术提供智能风控、智能客服、智能投顾等解决方案，提升金融机构的运营效率和风险管控能力。
在制造业领域，联想公司将人工智能技术应用于智能制造、智能供应链管理等方面，帮助企业提升生产效率和产品质量。
在农业领域，联想公司利用人工智能技术提供智能农业解决方案，提高农作物的产量和质量。
在教育领域，联想公司通过人工智能技术开发智能教育解决方案，提供个性化、高效率的教学服务。
二、联想公司人工智能技术的核心能力联想公司在人工智能技术领域具有多项核心能力。
联想公司拥有强大的数据处理和分析能力，能够通过对海量数据的分析，提取有价值的信息，为各行业提供智能化的解决方案。
联想公司拥有先进的机器学习和深度学习算法，能够根据不同领域的需求，开发个性化的人工智能解决方案。
联想公司还拥有自主研发的人工智能芯片和硬件设备，能够为客户提供全面的人工智能技术支持。
三、联想公司人工智能解决方案联想公司提供了一系列针对各行业需求的人工智能解决方案。
在医疗保健领域，联想公司提供基于人工智能的辅助诊断系统、病历管理系统、智能医疗影像识别等解决方案。
在金融领域，联想公司提供智能风控系统、智能客服系统、智能投顾系统等解决方案。
在制造业领域，联想公司提供智能制造系统、智能供应链管理系统、智能质量控制系统等解决方案。
在农业领域，联想公司提供智能农业监测系统、智能农作物种植系统等解决方案。
教育行业大数据应用案例分享
教育行业大数据应用案例分享“大数据”这一概念在当今社会已经变得非常普遍，它涵盖了各行各业，其中一项重要而广泛应用的领域就是教育行业。
教育行业大数据的应用不仅能够提高教育质量，更能为决策者提供数据支持。
本文将分享教育行业中的几个典型大数据应用案例。
案例一：智能选课系统在传统的选课过程中，学生往往需要根据自己的兴趣、专业要求和时间表等因素进行选择。
然而，在大学课程繁杂的情况下，学生常常面临选课困难，容易错过适合自己的课程，甚至因为选课不当而浪费时间和金钱。
针对这一问题，一些高校引入了智能选课系统，借助大数据技术，通过分析学生的个人背景、兴趣爱好、成绩记录等信息，可为学生提供个性化的选课推荐，节省学生选课的时间和精力，并提高学生的学习兴趣和成绩。
案例二：学习数据分析与个性化辅导大数据还可以应用于学习过程中的数据分析和个性化辅导。
通过对学生的学习数据进行收集和分析，比如课堂出勤、作业完成情况、考试成绩等，学校和教师可以更好地了解学生的学习状况和需求。
在此基础上，可以采用个性化辅导策略，为学生提供有针对性的学习材料、教学方法和辅导方案，从而提高学生的学习效果和兴趣。
案例三：校园安全监控和预警系统大数据技术在校园安全监控和预警系统中的应用也非常重要。
通过在校园各处设置安全摄像头、门禁系统等设备，收集实时的校园安全信息，并进行数据分析，能够帮助学校及时发现和应对各类安全风险，如校园内的意外事件、人员异常行为等。
此外，通过对历史数据的深入挖掘和分析，还可为学校提供安全预警、风险评估和决策参考。
案例四：学生流失风险预测与干预大数据应用还可以帮助学校预测学生流失的风险，并进行干预措施。
根据学生个人的学习数据、社交活动、行为偏好等信息，可以建立学生流失风险评估模型。
通过分析和比对学生的历史数据和标杆数据，可以及早发现学生的流失倾向，并采取有针对性的干预措施，例如提供专门的辅导、关注学生的心理需求等，以减少学生流失率，提高学生的学习积极性和满意度。
联想智慧教育解决方案联想服务精细化解决方案引风潮
联想智慧教育解决方案联想服务精细化解决方案引风潮运维服务是时下的热门话题之一，随着IT项目建设的不断深入和完善，计算机软硬件系统的运行维护已经受到各行各业企业领导和IT部门普遍关注。
随着企业规模的不断扩大，企业的IT设备也在不断地增加，IT运维人员每天需要面对大量的工作，苦不堪言；一个不争的事实是，目前企业级IT运维与部署工作正在耗费IT团队的大量资源。
如何实现快速、高效同时低成本地进行IT治理，成为目前运维管理者普遍面临的挑战。
IT本土化外包渐成趋势众所周知，经历了若干年IT基础架构建设，中国本土企业已经走向以卓越运营和精益管理创造效益的阶段，越来越多的企业在寻求IT运维外包的协助来完成IT架构体系的平稳运行，可以说在中国，IT外包的价值日益凸显。
IDC报告显示，中国企业中有近50%的需求者会选择国内大型IT服务商来为他们提供IT管理服务，这一结果表明中国的IT本土化外包企业正在崛起。
近日，联想服务在京召开高级镜像服务解决方案研讨会，研讨会期间与会专家就IT本土化外包谈了看法。
北京迪信通商贸股份有限公司副总裁吴欢表示：“要想把企业的信息化建设得更好、更高效，寻求IT外包支持是个很好的选择。
国内的IT服务商了解本土企业文化，可以更好地迎合国内企业的技术需求。
”燕京啤酒集团公司信息中心主任谢广军也深有感触。
IT在燕京啤酒走向集团化的过程中起到了很好的支撑和带动作用，现阶段的任务就是将IT与业务融合。
“在运维管理这一层面上，IT要做的最重要的事就是在维稳的基础上创新。
有些国外的厂商提供了很好的技术，但是有些不适合本土企业，不灵活，或者在实施之后会出现一些问题，重要的一个原因就是他们不了解中国的行业和企业特性。
”专业服务引领IT外包浪潮在IT与业务结合得越来越紧密的今天，CIO们的当务之急，是如何超越单纯技术，融入行业特性和企业发展需求的应用创新，让IT帮助企业应对变化，提高管理效率，改进业务流程，提升客户关系，降低运营成本，适应业务和市场的变革。
开启助推行业数字化转型强力引擎r——联想发布数据中心及行业智慧解决方案
开启助推行业数字化转型强力引擎r——联想发布数据中心及
行业智慧解决方案
郝京
【期刊名称】《中国金融电脑》
【年(卷),期】2017(0)4
【摘要】3月24日,以＂洞悉趋势践证变革＂为主题的联想数据中心及行业智慧解决方案发布会在深圳隆重召开。
在会上,联想发布了包括《联想数据中心解决方案》、《联想智慧城市解决方案》、《联想智能制造解决方案》、《联想政务云解决方案》、《联想基础教育解决方案》以及《联想IT咨询服务》在内的数据中心及行业智慧解决方案。
【总页数】1页(P84)
【作者】郝京
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.中国银行业协会专职副会长潘光伟发挥行业协会平台作用助推银行业数字化转型行稳致远 [J], 高一村
2.“智慧引擎”：助推行业50年：愿做推动交通科技发展的智慧引擎——交通运输部科学研究院院长李作敏专访 [J], 熊燕舞;王楠楠
3.精准供给垂直行业中国联通5G专网打造行业数字化转型新引擎 [J], 范卉青
4.联想发布数据中心及行业智慧解决方案 [J],
5.EMC发布行业解决方案，推动金融数字化转型 [J],
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联想大数据解决方案高教行业目录1背景概述 (4)2需求分析 (5)2.1大数据是什么 (5)2.2深度学习是什么 (6)2.3从数据角度看大数据 (7)2.4从技术角度看大数据 (7)2.5从行业和社会效益角度看看大数据 (8)3联想大数据解决方案 (9)3.1功能架构 (10)3.2技术架构 (12)4联想大数据平台 (14)4.1数据采集 (14)4.1.1数据采集 (14)4.1.2数据抽取 (15)4.1.3数据转换 (15)4.1.4数据加载 (16)4.2数据采集管理 (16)4.2.1数据校验 (17)4.2.2统一调度监控 (18)4.3分布式架构支持 (19)4.4数据计算与存储 (19)4.5数据能力开放 (20)4.5.1数据在线挖掘工具 (21)4.5.2数据挖掘建模 (21)4.5.3多租户管理 (21)4.6数据分析应用套件 (23)4.6.1可视化查询分析 (23)4.6.2数据快速查询 (24)4.7数据资产管理 (25)4.7.1元数据管理 (26)4.7.2数据模型管理 (27)4.7.3数据标准管理 (27)4.7.4数据质量管理 (28)4.7.5数据安全与隐私管理 (30)4.8系统运维管控 (31)4.8.1监控告警 (34)4.8.2监控指标 (34)5联想深度学习平台 (38)5.1主要功能特点 (39)5.2系统架构及运行环境 (40)5.3系统特性 (41)6联想大数据分析应用样例 (44)6.1学生异常行为检测报警系统 (44)6.1.1应用对象及价值 (44)6.1.2应用场景方案 (45)6.1.3异常行为检测报警 (48)6.2大数据智能点名系统 (48)6.2.1应用对象及价值 (48)6.2.2应用场景方案 (48)6.2.3深度学习图像识别 (50)6.3贫困生智能检测系统 (52)6.3.1应用对象及价值 (52)6.3.2应用场景方案 (52)6.3.3贫困等级评价系统 (55)6.4其他分析应用概述 (56)7大数据展现 (57)8硬件平台方案 (58)8.1拓扑结构 (58)8.2配置清单 (59)9联想优势 (61)10案例 (62)1背景概述目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发获得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，很多党政机关、企事业单位和教育教学机构已启动大数据相关工作,并带来很好的社会效益和经济效益。
坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为各行各业信息化发展的内在需要和必然选择。
我国高校信息化始于上个世纪八十年代，前期十多年主要是校园网络、CAI课件和分散独立的管理信息系统建设。
进入二十一世纪，高校数字校园建设得到快速发展，几乎所有的高校在这十多年都经历了一至两轮的数字校园建设，提升了高校信息化的整体水平。
然而，最近两年，以管理信息化为核心的高校数字校园建设遇到了多方面的挑战，随着云计算、物联网、移动互联、大数据、以及知识管理与社交网络等新型信息技术的广泛应用，高校信息化建设和管理也需要通过大数据技术带来新的变革。
高校中汇聚着大量的信息，从学生角度来看，包括联系方式等基本信息，食堂消费、住宿晚归等生活信息，选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息，参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息；从教师角度来看，包含教学任务、课件等教学信息，论文著作、科学研究数据等科研信息；从管理者的角度来看，包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。
同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信等社交信息，各类搜索点击记录信息等。
上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。
这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时间超过了可容忍的时间。
大数据使得查探学生表现和学习途径信息成为可能，学生通过在线学习平台进行学习，其学习行为数据将被记录，系统后台根据不断积累的行为数据对学生进行评估，分析学生的思考习惯和思维模式，创建心理测量图，根据学生的学习进展调整之后的学习内容和重点。
实时记录学生的量化学习过程(上课、读书、记笔记、作业、讨论、考试、考评等)和实验的过程结果等，这些数据将作为课程最后考评的重要参考依据。
通过聚焦于数据分析，教师可以用更有效的方式研究学生学习状况和学习效果。
本着加强学校管理能力和学生管理的目标，联想提供大数据平台、深度学习平台、以及分析应用层面的建设。
利用大数据和深度学习技术，提高学校的教学、科研以及管理水平，并且逐步开展在各学科关联的行业领域的大数据技术、应用层面的研究。
2需求分析2.1大数据是什么什么是大数据？可用3 个特征来定义大数据：数量、种类和速度（如下图所示）。
这些特征相结合，定义了所谓的“大数据”。
它创造了一种需求，那就是使用一类新功能来改善当今的做事方式，提供对我们现有的知识领域和驾驭其能力的更有效控制。
图1 大数据定义的三个特征相对于3个特征维度的技术定义，大数据则是一个更为广泛的概念，并没有一个标准限定多大规模的数据集合才是大数据。
传统的BI（商业智能，Business Intelligence）分析关注单个领域或主题的数据，这造成了各类数据之间强烈的断层。
而大数据分析则是一种总体视角的改变，是一种综合关联性分析，发现具有潜在联系之间的详细。
注重相关性和关联性，并不仅仅局限于因果关系，这也是大数据应用于传统数据仓库和BI技术的关键区别之一。
2.2深度学习是什么深度学习（deep learning）是机器学习的一个分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
表征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。
表达方式类似神经科学的进步，并松散地建立在类似神经系统中的信息处理和通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。
至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。
2.3从数据角度看大数据大数据是指通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备等各种信息获取渠道收集到的，海量的、结构化的、半结构化的、非结构化的，且相互间存在关联关系的业务数据集合。
大数据涵盖了从数据存储、管理、处理、分析到最后提供业务趋势预测、数据价值挖掘服务的全过程，以及这一系列过程中所使用的各项技术和理念。
大数据的特征可以概括为3V。
其中3V分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity）。
体量大（Volume）- 随着企业信息化快速建设和智能系统的全面建成，数据的增长速度将远远超出企业的预期。
类型多（Variety）- 大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
速度快（Velocity）- 主要指对数据采集、处理、分析的速度。
2.4从技术角度看大数据从技术角度，大数据可以包括应用层、工具层、数据管理层和数据层四层结构。
图2 大数据的四层架构大数据是以进一步支撑行业业务发展与创新为目标，利用大数据存储、大数据整合、大数据技术、大数据应用四类核心技术，驱动行业业务应用和技术平台的升级与改造，扩展行业业务应用对业务数据采集的容纳能力，填补行业业务在非结构化数据分析与利用、海量数据挖掘等领域的空白，提升行业业务应用在信息资源价值挖掘方面的整套水平。
2.5从行业和社会效益角度看看大数据数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。
党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。
抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。
“十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。
推动大数据应用，加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，能够为我国经济转型发展提供新动力，为重塑国家竞争优势创造新机遇，为提升政府治理能力开辟新途径，是支撑国家战略的重要抓手。
当前我国正在推进供给侧结构性改革和服务型政府建设，加快实施“互联网+”行动计划和中国制造2025战略，建设公平普惠、便捷高效的服务体系，为大数据产业创造了广阔的市场空间，是我国大数据产业发展的强大内生动力。
3联想大数据解决方案联想大数据解决方案包括大数据平台和深度学习平台。
大数据平台产品包括：数据采集（Euclid）、数据计算与存储（Descartes）、数据能力开放（Gauss）、大数据分析应用套件（Nash）、数据资产管理（Euler）、系统运维管控（Shannon ）等多个产品。
深度学习平台提供了一个多租户的深度学习云平台，透明的支持多租户同时使用。
每个租户有独立的存储空间，并且可以在自己创建的应用之间共享。
每个创建的应用都可以独立使用CPU，GPU资源。
深度学习平台通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。
3.1功能架构从功能架构上分为数据采集、数据计算与存储、数据能力开放、大数据分析应用套件、数据资产管理、系统运维监控。
数据采集：大数据平台提供实时、批量等多种数据采集模式。
具备支持不同系统和设备的开发工具套件，能够根据企业的需求快速扩展，同时联想大数据平台也提供网络爬虫模块，以便快速获取外部网络数据。
数据计算与存储：联想大数据平台基于Hadoop 开源生态系统，引入了多种核心功能和组件，对复杂开源技术进行高度集成和性能优化。