科学数据共享的理论基础与共享机制_黄鼎成
地理学科开放式教学实践活动
关于地理学科开放式教学实践活动研究摘要：如今，开放式的教学实践活动对地理学科的教育、教学内容与方法进行了全面的改革和整合，构建符合时代要求的学生思想品德、综合知识和能力体系。
关键词：创新精神实践能力开放式教学实践活动地理是一门古老的学科，从古代开始就已经有多名学者对地理进行详细的研究。
如今，随着卫星遥感技术、地球定位技术等现代科学技术的应用及地理信息系统和网络等信息研究平台的建立，使得地理更具有工具性和实用性。
地理学科在高等教育、科学研究、经济建设等多个领域都发挥着至关重要的作用。
现代信息技术的到来，为地理学科的开放式教学实践活动提供了重要的基础。
地理学科的开放式教学实践活动并不是刚出来，而是已经经过一个较长实践的验证之后，确定地理学科更适合开放式的教学，学生在开放式的教学实践活动中更能发挥自身的潜力和才智。
因此，对地理学科开放式教学实践活动进行研究，就显得很有意义。
1综合知识体系对地理教育的要求现代科学研究的巨大挑战是科学研究问题的空前复杂化，其对象已经不是一个简单的孤立系统，而是涵盖了更大范围，因此，跨学科研究已经成为这个时代的必然发展趋势。
由于空间技术的不断发展和升级，使得人类更有能力对地球进行整体观测，特别是卫星遥感技术，提高了对地球整体环境进行长期、立体检测的手段。
随着我国改革开放以来，素质教育已经成为人才培养方向和目标。
学校越来越重视学生的综合素质的提高，小学如此，初中更是如此。
比如北京、上海、武汉、等一些地区已经将化学、生物和地理等立刻课程综合设置为《科学》课程。
这说明了一些大城市已经开始了综合知识体系的建立。
不过，在一些二线城市的初中教学并没有做到综合知识体系的建立，而是还一样将各个学科独立存在和发展，缺乏教学内容的整合以及各学科之间的知识渗透、融合和开放。
地理学科的研究对象是地理环境，是一个包括自然、经济、人文三大环境的符合系统。
现在很多小学也都开设有地理学科、历史学科和生物学科，而去是将三者融合在一起的，形成一本综合性的学科。
主题数据库建设数据资源调查和资源框架设计方法
三、主题数据库建设任务和分工 （一）主题数据库建设总体任务
图 1、主题数据库建设总体任务
（二）任务分工 1、主题数据库建设相关者 主题数据库规划设计涉及到总体组和各数据中心的资源、标准和平台组工作。 2、任务分工 资源组：资源调查和组织框架设计（语义关联性） 标准组：信息标准化（数据元和术语标准） 平台组：获取、加工、存储（数资源框架设计方法
概述 一、基本概念
1、科学数据资源 科学数据资源是指科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本 质、特征、变化规律等的原始基本数据，以及根据不同科技活动需要，进行系统 加工整理的各类数据集，用于支撑科研活动的科学数据的集合。 2、主题 主题为围绕着某一项特定任务或活动进行数据规划和设计时，对其内容进行 的系统归纳和描述。通常数据集主题应具有划分性和层级性，划分性是指主题间 可通过不同的命名，将相同属性的主题归并在一起形成相同的类，将不同属性的 主题区分开形成不同的类；层级性是指主题可被划分成若干子主题或子子主题。 3、主题数据库资源对象 具有特定主题的最小标识单元数据集。 4、主题数据库资源框架 为产生主题数据库资源分类。 5、主题数据库 通过特定资源框架组织的数据集集合。在一定的范围内，各数据集间具有语 义(概念语义层)或语法（物理数据模式）一致性。
获取加工存储数据模式一致性主题数据库主题数据库主题数据库主题数据库资源资源资源资源建设建设建设建设任务分解任务分解任务分解任务分解资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析图3主题数据库资源规划和建设任务资源框架设计资源框架设计资源框架设计资源框架设计图4主题数据库资源框架设计任务主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查和分析和分析和分析和分析方法方法方法方法适用范围适用范围适用范围适用范围根据科技部对科学数据共享术语定义科学数据是指人类在认识世界改造世界的科技活动中所产生的原始性基础性数据以及按照不同需求系统加工的数据产品和相关信息
《数据的共享与保护》课件
社交媒体平台在数据共享与保 护方面面临诸多挑战，需要平 衡用户隐私和数据利用。
社交媒体平台在收集、存储和 使用用户数据时，容易发生用 户隐私泄露的风险，如未经授 权的数据泄露、滥用等。
社交媒体平台需要在保护用户 隐私的前提下，合理利用和共 享数据，以提供更好的服务。 然而，如何在保护用户隐私和 数据利用之间找到平衡点是一 个难题。
数据在共享过程中面临诸多安全 风险，如数据泄露、数据篡改、 数据滥用等，因此需要采取有效 的保护措施。
数据共享与保护的意义
促进数据流通与利用
推动数字经济发展
数据共享能够打破信息孤岛，促进数 据的流通与利用，提高数据资源的价 值。
数据共享与保护是数字经济发展的重 要基础，能够促进数字经济的健康发 展。
保障个人隐私和企业利益
数据保护能够保障个人隐私和企业利 益，避免数据泄露和滥用带来的损失 。
02
CATALOGUE
数据共享
数据共享的定义
数据共享是指将数据提供给其他组织 或个人使用，以实现数据的价值最大 化。
数据共享的目的是促进数据的流动和 利用，提高数据的使用效率和价值。
数据共享可以通过不同的方式实现， 如数据开放、数据交换和数据交易等 。
《数据的共享与保护》 ppt课件
CATALOGUE
目 录
• 引言 • 数据共享 • 数据保护 • 数据的共享与保护的平衡 • 案例分析
01
CATALOGUE
引言
数据共享与保护的背景
信息技术的发展
随着信息技术的迅猛发展，数据 已经成为重要的生产要素，数据 的共享与保护成为社会关注的热 点问题。
数据安全风险
03
选择可靠的技术供应商和服务商
知识共享
知识共享知识共享是当今信息时代的一种重要理念和行动方式。
它提倡将知识和信息共享给所有人，以促进社会的进步和发展。
知识共享推动了科学、技术、文化和艺术的创新，使这些领域的成果能够得到更广泛的传播和应用。
在知识共享的理念下，人们可以充分利用已有的知识和信息来解决问题、创造价值，并为更多的人带来福祉。
知识共享的概念最早出现在1984年的美国，随着信息技术的快速发展，它获得了更广泛的认可和应用。
现如今，知识共享涵盖了许多领域，如开源软件、开放教育资源、科学共享、公共图书馆以及知识产权法的改革等。
这些共享的实践使得知识不再被局限在少数人手中，而是可以被更多人所获取和应用。
在知识共享的背后有着许多积极的动力。
首先，知识共享可以促进创新。
通过将知识和信息共享给更多的人，不同领域的专业人士和爱好者可以相互学习和交流，为解决问题和创造新的价值提供了更多的资源和机会。
其次，知识共享可以提高资源的利用效率。
通过共享已有的知识和信息，避免重复劳动和资源的浪费，实现资源的最大化利用。
再次，知识共享可以促进社会公平和包容。
任何人只要有兴趣和需要，都可以从共享的知识和信息中受益。
这有助于缩小不同社会群体之间的知识差距，推动社会的平等发展。
然而，知识共享也面临着一些挑战和障碍。
首先，知识的共享需要有一定的法律和道德意识来约束，保护知识创造者和知识的使用者的权益。
知识产权制度是保护知识的一种重要方式，但它也限制了知识的自由流动和共享。
这需要在法律框架下寻找平衡，既保护创新的动力，又鼓励知识的共享。
其次，知识共享需要一个高效的平台和机制来实现。
现代科技的进步提供了许多工具和平台来促进知识的共享，但如何使其更加方便和易用，仍然是一个需要探索和解决的问题。
面对这些挑战，我们可以采取一系列的措施来推动知识共享的发展。
首先，加强知识共享的意识和理念宣传。
只有当人们认识到知识共享的重要性和好处，才能更主动地参与其中。
其次，建立和完善相关的法律和政策。
数据生命周期视角下的科研数据管理研究
数据生命周期视角下的科研数据管理研究目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 数据生命周期的概念及重要性 (4)1.3 现有研究现状及不足 (5)2. 数据生命周期阶段 (7)2.1 数据产生阶段 (8)2.2 数据存储阶段 (9)2.3 数据处理阶段 (10)2.4 数据共享阶段 (12)2.5 数据溯源阶段 (13)3. 不同阶段数据管理策略与方法 (15)3.1 数据产生阶段管理策略 (16)3.1.1 研究设计的数据标准化 (18)3.1.2 数据收集与记录规范 (19)3.2 数据存储阶段管理策略 (20)3.2.1 数据格式与 (21)3.2.2 数据存储系统选择与配置 (22)3.2.3 数据备份与灾难恢复机制 (24)3.3 数据处理阶段管理策略 (26)3.3.1 数据清洗与转换策略 (27)3.3.2 数据分析与挖掘技术 (29)3.3.3 知识提取与数据可视化 (30)3.4 数据共享阶段管理策略 (32)3.4.1 数据许可与版权管理 (33)3.4.2 数据公开平台与资源共享 (35)3.4.3 数据安全与隐私保护 (36)3.5 数据溯源阶段管理策略 (38)4. 案例研究 (39)5. 基于数据生命周期视角的科研数据管理体系建设 (41)5.1 建立数据管理规范与标准 (43)5.2 搭建数据平台与服务体系 (44)5.3 加强人才培养与技术支撑 (45)5.4 促进跨领域数据协同 (47)6. 展望与建议 (47)1. 内容描述本研究旨在探讨数据生命周期视角下的科研数据管理问题，以期为科研人员提供一种有效的数据管理方法。
随着科研数据的不断积累和应用领域的拓展，如何对这些数据进行有效、安全、可持续的管理已经成为科研工作者关注的焦点。
数据生命周期管理是一种综合性的数据管理策略，它将数据从创建、存储、使用、共享、归档到销毁的整个过程划分为若干个阶段，并针对每个阶段提出相应的管理措施。
数据共享和成员特性
02
数据共享可以发生在不同层级，如个人、组织、国家乃至全球范围。
数据共享的定义
数据共享的重要性
在公共管理和服务领域，数据共享可以实现信息资源共享，提高公共服务的效率和质量，推动政府数字化转型和治理能力现代化。
提升公共服务和治理水平
通过数据共享，可以避免数据重复采集和存储，降低数据收集和存储的成本，同时提高数据的利用价值和效率。
提高公众数据素养
建立多方参与的治理机制
制定数据共享的伦理准则和操作规范，确保数据使用的合法性和正当性。
加强公众对数据的认识和意识，提高数据素养，以更好地应对数据共享带来的挑战。
鼓励政府、企业和社会各方共同参与数据共享的治理，形成有效的监管和自律机制。
应对数据共享伦理和社会影响的策略
感谢您的观看
THANKS
数据共享和成员特性
目录
数据共享概述 数据共享的成员特性 数据共享的实践和案例 数据共享的未来展望 数据共享的伦理和社会影响
01
数据共享概述
03
数据共享的目的是提高数据资源的利用效率和价值，促进信息交流和知识创新。
01
数据共享是指在不同组织或个体之间，通过数据交换、数据传输、数据整合等方式，实现数据资源的共享和利用。
提高数据资源的利用效率和价值
数据共享可以促进不同组织或个体之间的信息交流和合作，推动知识创新和科技进步。
促进信息交流和知识创新源自数据共享的挑战和解决方案数据安全和隐私保护：数据共享可能涉及个人隐私、商业机密和国家安全等敏感信息，需要采取有效的数据加密、访问控制和隐私保护措施。
02
数据共享的成员特性
政府治理
数据共享在各行业的应用前景
数据隐私和安全保护
数据共享技术定义、原理及应用
EDUCATION高级数据共享技术：数据共享 技术的定义、原理及应用，以 技术的定义 原理及应用 以 及基于数据块的实现演讲人:刘松涛 ADIC高级技术顾问AbstractEDUCATIONAdvanced Data Sharing Technologies – Part 1 The What, Why and How of Data Sharing technologies plus block and filebased approaches for IT Director and Managers, IT/Storage/System Eng., Admins, Architects g g y g and Trainers How to deliver more performance and data accessibility with little to no additional cost? How to take advantage of existing storage infrastructure to provide more value to end-users and the global enterprise? A clear industry end users direction indicates that Data Sharing architectures and technology can be a good way to achieve these objectives. The first session offers a definition of Data Sharing and a discussion of its benefits with examples linked to the SNIA Shared Storage Model We cover the Model. main data sharing approaches and describe how they can improve performance, data accessibility, and manageability. This includes Scale-in and Scale-out methods based on block, file and application technologies such as: Cluster Volume M Cl t V l Managers, SAN File Systems, Cluster File Systems, Parallel Fil S t Cl t Fil S t P ll l NFS (pNFS), Object-based Storage Devices (OSD) and Global/Parallel File System.2SNIA Legal NoticeEDUCATION Th material contained i thi t t i l i copyrighted b The t i l t i d in this tutorial is i ht d by the SNIA Member companies and individuals may use this material in presentations and literature under the following conditions:– Any slide or slides used must be reproduced without modification – The SNIA must be acknowledged as source of any material used in the body of any document containing material from these y y g presentations This presentation is a project of the SNIA Education Committee3AgendaEDUCATION What is Data Sharing ?– Definition Why Data Sharing ?– End User Benefits How is Data shared ?– Block and file-based approaches file based4EDUCATIONWhat is Data Sharing ? Why Data Sharing ?What is Data Sharing ? gDefinition Shared access to same data (value & location) by multiple systems– Read/write: changes to data become visible to all servers – Read-only access via mechanisms that support shared read/write accessEDUCATIONExamples– Read/write access to a s a ed file is data s a g ead/ te shared e s sharing So is read-only access to a shared file– Clone/Snapshots (read-only or read/write) are not data sharing Changes do not affect original data Caching is data sharing when changes propagate– Changes to cached data must become visible to all – Other data changes must become visible via cacheReplication/CDP* is not data sharing because location changes– Potential divergence of data* CDP: Continuous Data Protection6Why Data Sharing ? y gEnd User Benefits Better performance and scalability– Larger server can be expen$$iveEDUCATION Sh i Sharing: apply more servers t same problem l to bl– Scales well for some applications, poorly for others – Can avoid replication or cloning Concurrency and Content access distribution– Use same data for more than one application Administration– Consolidated shared resource has lower TCO – Data Sharing increases the benefits of Storage/Data Consolidation7Storage Consolidation gScale-up by Scale-InEDUCATIONFile ServerNFS/CIFS ServerData Network - LANScale-InStorage NetworkShared Disks8Performance Improvement pScale-up by Scale-OutEDUCATIONApplication ServerApplication DB Engine Cluster Software Shared Storage Software…Scale-outStorage NetworkShared Disks9Why Data Sharing ? y gHow to apply Data Sharing to do useful things Hi h A il bilit Cl t High Availability Clusters (l (local & geographic) l hi ) Scaling applications– Web Servers - Read mostly/load balanced – Databases/OLTP/DW - Mostly use direct I/OEDUCATION Parallel applications and fast failover pp Systems and Applications Consolidation/Migration Off-host processing– Based on shared file system – Can also use by Point-in-Time copy techniques (not related to ou our data s a g de t o ) sharing definition) …address both Performance and Availability with no administration degradation and overhead10Some technologies and products …IBM AFSEDUCATIONWebNFSCisco FileEngineApple XsanVERITAS CFSDistributed, Samba FineGround Oracle OPS/RAC PolyServe Matrix Server ClusterLUSTRE or WebFS EMC HighRoad IBM Storage Tank IBRIX FusionFS SAN File System SGI CXFS CIFS DB2WAFS ONStor STOR-FS STOR-ISO9660CodaDiskSites FilePortRFSHP TruCluster/CFSParallel SUN SAM-FS &Sybase MPP Partitioned IBM SANergy Sanbolic Melio FS ApplicationsSMBADIC StorNext FSRedhat GFSNFSPPFSOpenAFSTacit Networks IsharedOSDPVFSSun QFS Volume WebNFSInformix XPSDFSpNFS11Isilon IQ OneFSNuview StorageXEDUCATIONHow i D t Sh d ? H is Data SharedHow is data shared ?Approaches and methods Several levels are possible– Share at the volume level (block based) – Share at the file or file system level (file block or object* based) (file, – Share at the database or application level (custom)EDUCATION In all cases, all these methods could occur– among like or dissimilar systems (OS), – concurrently or serially, – directly at the storage or in the network* For OSD13How is data shared ?Approaches and methods Traditional/Historical– Block level: Volume Management – File/File System (FS) level: Local FS (serial data sharing) and distributed methods with NAS, Samba, AFP (AppleShare), DFS, AFS/OpenAFS, RFS, Coda… – App./DB level: custom built-in methods (RDBMS, Email systems…) Check out SNIA T Tutorial: i lEDUCATION Advanced/Recent - File/FS level– Distributed: WAFS approach (NAS extension) and Network File Management/Virtualization (NFM), Global FS, SANFS and Cluster FS Storage VirtualizationCheck out SNIA Tutorial: NAS & iSCSI14How is data shared ?The SNIA Shared Storage Model Application li ti A li ti ApplicatioGFS n levelEDUCATIONFile/record layerDatabase (dbms)Shared LVMHost NetworkWAFS NASS rage Stor e dom n mainCluster FSFile system (FS)SAN FSBlock aggregationDeviceStorage devices (disks, …)Block l Bl k layer15Discovery, monitoring Resou urce mgm configuration mt, Security billing y, Redund dancy mg (back gmt kup, …) High a availabilit (fail-ov …) ty ver, C Capacity planning y gServ vicesHow is data shared ?Volume levelLVM LVMEDUCATIONData PathData Layout and OrganizationExamples– – – – – – – EMC PowerPath Volume Manager (PPVM) HP Shared Logical Volume Manager (SLVM) IBM Logical Volume Manager (LVM) MACROIMPACT SANique Cluster Volume Manager (CVM) REDHAT Logical Volume Manager (LVM) SANBOLIC LaScala VERITAS* [Cluster] Volume Manager (CVM/VxVM)* Merged with Symantec, July 200516How is data shared ?Volume levelEDUCATION Volume Managers allow data to be shared at a low level (block) without usually a built-in locking mechanism– Higher level applications control concurrent accesses to the data as needed – Can combine or divide physical resources (e.g., concatenation, mirroring, striping) and share the result – Volume Managers and the VTOC* problem VTOC Every OS has its own VTOC format Every VM has its own Volume Header and Table Definition – Same VM everywhere and y can share raw volume or same FS y you– Byte orders between processor Big Endian: Sparc, PA-Risc, Power – Little Endian: Intel)– Block s e o t e de ce a d b oc bou da y oc size on the device and block boundary could cause troubles – Concurrent or Serial access* Volume Table Of ContentsCheck out SNIA Tutorial:Storage Virtualization17How is data shared ?Volume level In-Band VirtualizationApplication Servers EDUCATION Out-of-Band VirtualizationApplication Servers Volume allocation ll tiIntelligent switch and/or ApplianceStorage Network Appliance Volume creationStorage NetworkShared DisksShared Disks18How is data shared ?Volume levelApplication Servers HPC App. HPC App. HPC App. …Shared Volume Manager - Storage SoftwareEDUCATIONHPC App.Storage S NetworkExample: pHPC* Application- How ? Shared DisksOwn data format on disk Own lock mechanism Increased throughput g p More effective use of servers* High Performance Computing- Benefits19How is data shared ?File/File System levelEDUCATION Share at File or File System (FS) level M lti l approaches & l Multiple h levels of maturity l f t it– Block-based Local (physical) Disk File System* for serial data sharing Disk based Cluster File System SAN File System or SAN File Sharing System– File-based or Distributed File System NFS/CIFS, WAFS and NFM** NFM Global, Parallel and Distributed FS* like UFS, HFS, XFS, JFS, VxFS, NTFS, ext2/3… ** Network File Management (also Network File Virtualization)20File/record layerEDUCATIONApplication A li Application level iF File/reco ord layerHos with LVM st. and software RAID s DHos with LVM st.Cluster FSHostHost LAN Dist. FS1. Direct-attach 2. SN-attach 3. NAS head 4 NAS server 4.SAN FS NAS headCluster FS NAS server Host block-aggregation Network block-aggregationShared LVM SNBlock la ayerDisk arraygg g Device block-aggregation21How is data shared ?File/File System level – Local Disk File System EDUCATIONSerial File System sharing on same or dissimilar OS via common Volume Manager & Physical File System Good for sequential (not concurrent) data processing and data migration If OS is different– Same Volume Manager avoids VTOC incompatibilities – Byte order differences may require meta-data conversion Intel is Little-endian, most others are Big EndianExamples– Homogeneous OS (common case) Most file systems (and volume managers) support this UFS, HFS, XFS, JFS, VxFS, ext2/3… SDS/SVM, LVM, XVM, VxVM… Sanbolic Kayo, DNF Dynamic Share– Heterogeneous OS (need common volume manager) VERITAS* Storage Foundation with Portable Data Container feature* Merged with Symantec, July 200522How is data shared ?File/File System level – Local Disk File SystemEDUCATIONExample: E lDW* ApplicationOS #0 OS #1 OS #2 OS #3- How ? OS #0 server stores d t t data OS #1 server starts batches OS #2 server loads data into the i t th DW OS #3 server backups data No data multiplication Cost effective for Storage More effective use of servers No time wasted in copying data between serversStorage NetworkImport Disk Group Start Volume Mount File System - Benefits Shared DisksDeport Disk Group Stop Volume Umount File System* Data Warehouse23How is data shared ?File/File System level – Cluster File SystemEDUCATION Cluster File System (also called Shared Data Cluster)– – – – A Cluster FS allow a FS and files to be shared All nodes understand Physical (on disk) FS structure (on-disk) The File System is mounted by all the nodes Single FS Image g g Same data view from all nodes– Examples HP CFS (TruCluster) HP/Cal. Soft. Monster FS IBM GPFS MACROIMPACT SANique CFS POLYSERVE Matrix Server REDHAT GFS 1 SANBOLIC MelioFS VERITAS2 CFS1 – Sistina acquired by RedHat 2 – Merged with Symantec, July 200524How is data shared ?File/File System level – Cluster FSWeb Server First HostCluster File System Cluster Volume ManagerEDUCATION Web Server Web Server Second HostHeartBeat Lock ManagementClusterStorage StExample:NetworkWeb Servers Farm How ? Shared VM/FS Load Balancer in front Increased throughput More effective use of servers Failure is transparent SSI/SFSI, High SLAsShared DisksBenefitsOptional Layer25How is data shared ?File/File System level – Cluster File System Asymmetric & Symmetric Implementation– Asymmetric uses master node for logging and lockingEDUCATION L k Mechanism Lock M h i– Distributed or Global Lock Management (DLM/GLM) Different implementation strategies – Granularity varies: file, record, byte… file record byte Cache Coherence – Single File System Image– E er modification is seen b all nodes as soon as a Every by modification in the data sharing domain occurs Usage Consideration: Concurrent vs Serial data access– Concurrent: multiple systems access the data simultaneously – Serial: one system at a time uses and access the data26How is data shared ?Advanced methods – File/FS ApproachesEDUCATION SAN File System– 1 node (Master) or a set of masters Understand, manage and use metadata on disk Use of file system even if portions of it are inaccessible block addresses distributed to nodes (clients) on request– Other nodes (clients) connection to SAN storage Avoid overhead due to Metadata management access to data directly using blocks addresses sent by Master(s)– Designed to support hundreds or thousands of nodes – Mixed role between direct data access with host based thin software and NAS access27How is data shared ?File/File System level – SAN File SystemEDUCATION– Flexibility of network FS at SAN speed y p – Long-term goal for the industry development for Capacity and Performance scaling Scaling hundreds of PetaBytes of capacity and tens of GigaBytes/sec – More recent File Server Generation – Examples p APPLE Xsan ADIC StorNext FS DataPlow SAN FS & Nasan FS EMC Celerra HighRoad, g , MPFS/MPFSi HP DirectNFS – xNFS (Cal. Soft.) – Transoft Fibrenet IBM TotalStorage SAN FS FS, SANergy IBRIX FusionFS SGI CXFS SUN QFS28How is data shared ?File/File System level – SAN FSApp. File Server Data Network - LANMetadata ServerEDUCATIONApp. File RequestApp.NFS/CIFS Server SClient swClient swBlock listData and Control A C l AccessStorage Network Data AccessExample:Shared DisksMultimedia A li ti M lti di Application How ? 1 big server with NFS/CIFS layer Server and Client SAN FS layer Hundreds f li t H d d of clients Increased throughput Consolidate storage, very scalable More effective use of resources M ff ti fBenefits 29How is data shared ?File/File System level – SAN FS H How it works ? k– Asymmetric or Client/Server model – Server controls client access, resolves conflicts – Thin client software layer handles SAN device and server interactionEDUCATION Lock Mechanism– – – – Provided by the server at a central location Various granularity: file, record, byte… g y , , y Some implementations use SMB or NFS semantics The server needs to be protected cause it represents a SPOF Cache Coherency– Some implementations deliver cache coherency with traditional validate/invalidate mechanism, others don’t offer cache at all30How is data shared ?File/File System level – OSD OSD = Object based Storage Device Object-based An object comprises– Application data (e.g., file, record) – Device-managed metadata (e.g., block allocation) – User-accessible attributes (e.g., access times)EDUCATION Objects have file-like methods for access– Open, close, read, write, get/set attributes – Commands are authorized Industry offerings y g– Lustre () – Bull, CFS, Cray, HP, Scali, SUN… – Lustre based – PanasasID x123 Blocks:3,42 Blocks:3 42 Length:512 SNIA OSD Working Group– OSD as a SCSI command set– /tech_activities/workgroups/osd g g pCheck out SNIA T t i l: Tutorial:Object-based Storage Device31How is data shared ?File/File System level – OSDCPUApplicationsSystem Call Interface File System User Component File System Storage Component Object Interface Block Interface File System Storage Component Block I/O Manager g Block I/O ManagerEDUCATIONCPUApplicationsSystem C ll Interface S t Call I t f File System User ComponentStorage DeviceStorage Device32How is data shared ?File/File System level – OSDClientsEDUCATIONEth switch SANSECRET KEYManagersIntelligent Device Space Management g Backup/Recovery QoS via attributes SecuritySECRET KEY SECRET KEYValidate Capability p yObject-based Storage Devices Obj t b d St D i33How is data shared ?File/File System level – Parallel NFS (pNFS)EDUCATIONNowClient Host NetClientpNFS GoalHost NetDataStorage NetNFS ServerStorage NetNFS ServerDataStorage ServersStorage Servers Allow NFS 4 d t t b All NFSv4, data to bypass NFS server– No application changes, similar management modelpNFS extensions to NFSv4 communicate data location to clients– Cli t access d t via Fib Ch Clients data i Fibre Channel, iSCSI OSD or even NFS l iSCSI, OSD,IETF standardization in progress34How is data shared ?File/File System level – SANFS vs CFS Characteristics Ch t i ti & FeaturesTolerance of Distance (between server and clients) # of nodes Heterogeneous OS Dedicated Meta-Data Server(s) Required Physical filesystem y g layout knowledgeEDUCATIONSAN FSImportant Hundreds Yes Yes, usually Metadata server only (clients may understand if same OS)Cluster FSLimited Dozens No No – cluster assigns functions to nodes All nodes (Cluster FS currently requires same OS)35How is data shared ?File/File System level – Parallel File SystemEDUCATION C Concept/Idea: Data is striped b t t/Id D t i t i d between servers (I/O nodes) Features– Cluster-wide consistent name space – User control for file striping across I/O nodes Asymmetric (master + slave servers + clients)– G GoogleFS, PVFS*, IBRIX, P l FS PVFS* IBRIX Panasas ( d) (osd) Symmetric (peer servers + clients)– TerraScale Isilon Exanet NetApp (Spinnaker Networks) TerraScale, Isilon, Exanet,* Parallel Virtual File System36How is data shared ?File/File System level – Parallel File System Asymmetric SymmetricEDUCATION#0 #1 #237EDUCATIONConclusion C l iConclusionVarious ways to Share Data…EDUCATION Many products and philosophy in the industry– – – – OS, disk (local) file system Methods to protect data (locking) Cache coherency mechanisms and semantics Caused by varied objectives and applications y j pp There is no single, simple, efficient data format available on all operating systems !! (sorry)– Server and client software needed for Data Sharing – Remember VTOC and Byte ordering potential issue39Conclusion… to leverage the infrastructureEDUCATION There are a number of things to consider when choosing a file system or server– – – – – Will th application work as d i d? the li ti k desired? Will it perform and scale? Does it have the required data management services? q g Is it secure enough? Is it easy to use and manage? There is no single solution that is superior in all cases BUT these approaches deliver real applications and business benefits– Real measured ROI – Performance Availability and Manageability Performance,40Q&A / FeedbackQ&A/FeedbackEDUCATION •Please send any questions or comments on this presentation to SNIA: track-storage@Many thanks to the following individualsfor their contributions to this tutorial.SNIA Education CommitteeSNIA Ed ti C itt •Symantec(Philippe Nicolas)•ONStor(Jonathan Goldick)•EMC²(David Black)•CA, Cisco, CNT, Crossroads, EvaluatorGroup, HDS, HGAI, Inrange, Knowledge Transfer, Microsoft, NationWide,QLogic, Sandia National Laboratories, Seagate,SolutionTechnology, Sun Microsystems & VERITAS Software41EDUCATIONAdvanced Data Sharing Technologiesversion 9Philippe Nicolas, Symantec, Jonathan Goldick, ONStor。
社区教育数字化学习资源共享:理论基础、内在逻辑与动力因素
社区教育数字化学习资源共享:理论基础、内在逻辑与动力因素【摘要】社区教育数字化学习资源共享是一种新型教育模式，其理论基础包括信息技术、社区教育理论和共享经济理念。
内在逻辑在于提高教学效率和资源利用率，促进社区教育的发展。
动力因素包括政策支持、技术发展和社会需求。
数字化学习资源共享对社区教育的影响体现在教育质量的提升和社会资源的合理配置。
未来研究方向可以深入探讨数字化学习资源共享的实施机制和效果评估，政策建议则包括加强数字化教育基础设施建设和提高教师的数字化教学能力。
社区教育数字化学习资源共享将为教育领域带来新的发展机遇和挑战。
【关键词】社区教育，数字化学习，资源共享，理论基础，内在逻辑，动力因素，影响，总结，展望，未来研究方向，政策建议。
1. 引言1.1 背景介绍社区教育数字化学习资源共享是随着数字化技术的迅猛发展而兴起的一种新型教育模式。
随着互联网的普及和信息技术的进步，人们的学习方式也发生了改变，传统的课堂教学已经不能满足人们对知识获取的需求。
社区教育数字化学习资源共享的出现，为社区教育注入了新的活力，提升了教育教学的效率和质量。
背景介绍中，需要对社区教育、数字化学习资源共享以及二者结合的背景进行阐述。
社区教育是指在社区组织的指导和支持下，以社区为中心进行的教育活动，旨在提高社区居民的综合素质和技能。
而数字化学习资源共享则是指通过互联网和数字技术，将各种优质学习资源进行整合和共享，让更多的人可以便捷地获取学习资源。
1.2 研究目的社区教育数字化学习资源共享的研究目的主要包括以下几个方面：1. 探讨社区教育数字化学习资源共享的概念及其内涵。
通过对社区教育数字化学习资源共享的概念进行深入分析，可以更好地理解其在实践中的意义和作用，为后续的研究奠定基础。
4. 分析社区教育数字化学习资源共享的动力因素。
通过揭示社区教育数字化学习资源共享的动力机制和激励因素，可以为促进社区教育数字化学习资源共享的有效推进提供参考和借鉴。
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的与方法 (4)二、数据要素价值化的理论基础 (5)2.1 数据要素的概念界定 (7)2.2 数据要素的价值形成机制 (8)2.3 数据要素价值化的理论框架 (9)三、数据要素价值化的难点分析 (10)3.1 数据安全与隐私保护 (11)3.2 数据质量与可用性 (13)3.3 数据开放与共享机制 (14)3.4 法律法规与政策环境 (15)四、数据要素价值化的对策探讨 (16)4.1 加强数据安全管理 (17)4.2 提升数据质量与可用性 (18)4.3 构建数据开放与共享机制 (20)4.4 完善法律法规与政策环境 (21)4.5 培育数据驱动的创新生态 (22)五、案例分析 (24)5.1 国内外数据要素价值化实践案例 (25)5.2 案例分析与经验借鉴 (26)六、结论与展望 (27)6.1 研究结论 (28)6.2 研究展望 (28)一、内容概要本文围绕“数据要素价值化”这一主题展开论述，深入探讨了数据要素价值化的理论缘起、面临的难点以及相应的对策。
本文首先对数据要素价值化的概念进行了界定，并分析了其理论基础，即数字经济的兴起和大数据时代背景下数据的重要性。
阐述了数据要素价值化的现实必要性，包括推动经济发展的需求、提升社会治理能力的需求以及改善人民生活的需求。
文章接着指出了数据要素价值化过程中存在的难点，如数据权属界定不清、数据安全保障不足、数据流通共享困难等问题。
针对这些难点，本文提出了相应的对策和建议，包括完善数据权属法律法规、加强数据安全保护、推动数据开放共享、培育数据要素市场以及提升数据要素价值化的技术创新能力等。
本文旨在通过理论分析和策略探讨，为数据要素价值化的实践提供理论支持和操作指导。
1.1 研究背景随着信息技术的迅猛发展，数据已成为推动经济社会发展的重要资源。
科学数据共享标准0
标准颁布施行以后，必须要有测试、认证的标准和相应的工具。某个应用系统遵循相应的标准建成 后，只有通过了一致性测试，才能证明该应用系统符合相应的标准。
一致性测试是推广、落实科学数据共享标准的一个必要手段。而相应的一致性测试工具为应用系统 开发者在使用标准时提供了有效的保障。
（三） 专用标准 专用标准就是根据通用标准制定出来的满足特定领域数据共享需求的标准，重点是反映具体领域数 据特点的数据类标准，如领域元数据内容、领域科学数据分类与编码、领域数据模式、领域数据交换 格式、领域数据元目录和领域数据图示表达规范。
5 科学数据共享标准体系表
5.1 标准体系表
根据科学化数据共享标准体系框架参考模型，得到科学数据共享标准体系表，参见表1。
建设
科学数据中心建设规范 科学数据网建设规范
SDS/T 1001.1—2004
3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
SDS/T 1001.1—2004
气象
测绘
水文
专
地震
用 标
林业
准
农业
医学
海洋
等
元数据内容 数据分类与编码 数据模式 数据交换格式 数据元目录 数据图示表达规范
5.2 各标准概述
5.2.1 指导标准 指导标准阐述了科学数据标准化的总体需求、概念、组成和相互关系，以及使用的基本原则和方法
数据图示表达规则和方法
空间框架数据标准
通
数据元注册与管理
数据发现 目录服务规范
用
数据与服务注册规范
标
服务
数据访问
数据共享综述-概述说明以及解释
数据共享综述-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数据共享方面，随着社会的快速发展，数据的重要性和价值日益凸显。
数据共享作为一种重要的数据利用方式，被广泛应用于各个领域，包括科学研究、商业运营、社会治理等。
数据共享的概念指的是多个组织或个人之间共享其所拥有的数据资源，以实现互惠互利的效果。
数据共享背后的动力主要源于人们追求更好的服务和更高效的决策能力。
通过数据共享，不同组织或个人可以共同利用各自的数据资源，从而获得更全面、准确的信息基础，支持更好的决策与判断。
数据共享的背景是信息化和数字化的时代，无论是政府部门、企业机构还是个人用户，都在日常生活中产生大量的数据。
这些数据蕴藏着宝贵的信息，而通过共享这些信息，可以实现更广泛的价值创造。
然而，尽管数据共享能够带来许多好处，但也存在一些挑战和难点。
对于数据拥有者而言，数据共享涉及到数据隐私、安全性、知识产权等问题，需要解决合规性、安全性等方面的风险。
同时，在数据共享过程中，数据标准、数据集成、共享模式等方面也需要进行深入研究和技术支持。
此外，不同组织之间的合作与协调也是数据共享中的另一个挑战，需要建立起相应的机制与规范，以确保数据共享的顺利进行。
综上所述，数据共享作为一种数据利用方式，具有重要的意义和广阔的前景。
它能够促进资源的充分利用，提升决策的科学性和有效性。
然而，在实现数据共享的过程中，我们也需认识到其中存在的挑战与问题，通过合作与创新，不断解决这些问题，推动数据共享的健康发展。
数据共享不仅是信息化时代的趋势，也是我们实现可持续发展和智慧社会的重要支撑。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将对数据共享的概述进行介绍，简要说明数据共享的背景和意义。
接着，我们会介绍文章的结构，说明每个部分的内容和顺序。
最后，我们将明确本文的目的，也就是我们撰写这篇文章的原因和目标。
在正文部分，我们将探讨数据共享的定义和背景。
区块链背景下的数据安全共享机制研究
区块链背景下的数据安全共享机制研究作者：孟丹来源：《企业科技与发展》2021年第10期【关键词】区块链;数据安全共享机制;计算机网络【中图分类号】TP309 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）10-0052-030 引言网络时代的到来，数据信息呈现出高密度、高价值的属性，如果承载数据信息采集与传输的平台，仍按照原有的运营机制进行处理，就会降低数据信息在固有生命周期内的价值。
当此类现象作用于整个网络安全体系中，极易出现因数据共享导致的一系列安全问题，使用户和企业面临数据损毁或被盗取的风险。
区块链技术的研发与应用，能保证整个数据信息在交互过程中可以对信息本体的价值进行边缘化处理，令数据在网络结构中进行传输时，实现全域跟踪的属性，提高信息传输和共享的安全性。
从整个区块链技术在互联网中所呈现出的应用属性来看，对同一时间节点下的不同数据类型进行多线程处理，同时可以满足海量数据的传输和共享需求，在一定程度上解决了数据冗余性传输的问题，可为用户和企业提供更为全面的保障措施。
本文针对区块链技术支撑下的数据安全共享机制进行探讨，可供相关研究者参考。
1 区块链技术与数据安全共享的相关界定1.1 区块链技术区块链技术可以看成是具有分布式功能的数据存储载体，它依托于各类精密算法、共识技术、传输技术等，构筑基于信息安全性传输的操控系统，在实际应用过程中，是以去中心化的模式将技术进行底层化设计，然后通过密码和各类加密处理，令数据块本身在当前网络结构中所呈现出的价值，是依托于本体信息所包含的各类属性实现精准测量的。
整个技术体系呈现的特性如下。
（1）区块链技术的可追溯特点。
区块链技术是依据信息在整个网络体系中呈现的价值进行全过程跟踪，这样可以将数据在不同网络节点产生的状态进行溯源处理，然后全过程保留数据运行痕迹，这对于整个网络体系而言，区块链技术所产生的数据价值可进一步被不同数据采集进行认证处理，提高数据传输的安全性。
知识管理与共享机制
知识管理与共享机制随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，知识管理和共享机制成为了现代社会不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理和共享知识，已经成为组织和个人在竞争中脱颖而出的关键因素。
本文将探讨知识管理的重要性，以及如何建立有效的共享机制。
知识管理是指组织或个人通过各种手段和方法，对知识进行有效的整理、存储、传递和应用的过程。
知识是一种无形的资产，它可以帮助组织和个人更好地应对挑战和机遇。
通过知识管理，组织可以将分散在各个个体之中的知识整合起来，形成共享的知识库，提高组织的创新能力和竞争力。
在知识管理中，共享机制起着至关重要的作用。
共享机制是指组织或个人为了促进知识的交流和共享而建立的一系列制度和流程。
共享机制可以包括知识分享平台、培训和学习机制、奖励机制等。
通过共享机制，组织和个人可以将自己的知识和经验分享给他人，从而形成良性循环，不断推动组织和个人的发展。
建立有效的共享机制需要考虑多方面的因素。
首先，组织需要创造一个开放、信任和尊重的文化氛围。
只有在这样的氛围下，员工才会愿意分享自己的知识和经验，而不担心被他人抢走或者被评价。
其次，组织需要提供适当的平台和工具，以便员工可以方便地分享和获取知识。
这可以包括内部社交网络、在线协作工具等。
此外，组织还可以通过培训和学习机制，激励员工不断学习和更新知识，从而推动知识的共享和传递。
知识管理和共享机制不仅对组织有益，对个人也是如此。
对于个人来说，知识管理可以帮助他们更好地管理自己的知识和经验，提高自己的专业水平和竞争力。
通过共享机制，个人可以将自己的知识和经验分享给他人，从而获得更多的反馈和学习机会。
此外，通过参与组织的知识管理和共享机制，个人还可以建立更广泛的人际关系网络，提高自己的社交能力和影响力。
然而，知识管理和共享机制也面临一些挑战和难题。
首先，知识的价值和可靠性往往难以评估和量化。
这使得组织在制定奖励机制和激励措施时面临困难。
知识管理与信息共享机制
知识管理与信息共享机制知识是一种非常宝贵的资源，它对于个人和组织的成长和发展至关重要。
在当今信息爆炸的时代，如何有效地管理知识、推动知识的共享已经成为企业、学术界和社会领域的一个重要课题。
本文将探讨知识管理与信息共享机制的重要性以及如何建立和维护这样的机制。
一、知识管理的定义和重要性知识管理是指通过合理的组织、整理、传递和利用知识的手段和方法，提高组织或个人的创新能力和竞争力的管理活动。
知识管理的目标是将分散在个人和团队中的知识集结起来，并加以整合和有效利用。
知识管理对于组织来说具有以下几个重要性。
首先，知识管理涉及到组织内部知识的获取和积累。
在一个组织中，往往有一些知识是分散在不同的个体和部门中的，知识管理可以将这些分散的知识整合起来，形成组织内部的知识库。
其次，知识管理可以提高组织的创新能力。
通过对过往的经验和知识的总结和分析，组织可以更好地发现问题和解决问题的方法，并且在创新过程中减少重复劳动。
最后，知识管理可以提高组织的学习能力。
随着科技的不断发展和市场的不断变化，组织需要面对不断变化的环境和市场需求。
知识管理可以帮助组织及时获取最新的知识和信息，从而更好地适应变化。
二、信息共享机制的建立与运作信息共享机制是指通过合理的途径和方法，将知识和信息共享给有需要的个体和组织。
建立和维护一个有效的信息共享机制，对于组织来说至关重要。
首先，组织应该建立一个完善的信息收集和整理机制。
这包括对内部和外部信息的收集与整理，以及对信息的分类和归档。
通过建立一个信息库，组织可以为员工提供一个快速获取和共享信息的平台。
其次，组织应该建立一个信息传递和交流的平台。
这可以包括定期的会议、讨论以及在线的交流平台。
通过这些平台，员工可以分享自己的经验和知识，并且从他人那里获取到需要的信息。
最后，组织应该鼓励和激励员工进行信息共享。
这可以通过设立奖励制度或者以信息共享作为员工绩效评估的一项指标来实现。
通过这样的措施，员工将会更积极地参与到信息共享的活动中来。
【免费】-》科学数据共享平台之数据联盟模式初探
科学数据共享平台之数据联盟模式初探◆刘润达 赵 辉 李大玲中国科学技术信息研究所,北京100038收稿日期:2010210220 修回日期:201021226联系作者:刘润达,助理研究员,博士,研究方向为科学数据共享,科技资源管理,liurd@istic .ac .cn 。
研究资助:国家科技基础条件平台建设项目(2005DK A32300);国家科技支持计划课题(2008BAK52B03)。
摘 要 数据资源建设是科学数据共享平台建设的重要内容之一,也是其难点之一。
本文比较了我国科学数据共享平台资源建设的三种主要模式,指出数据交换模式更适合于当前目标定位,即建设开放共享的科学数据共享平台;进一步提出了科学数据联盟模式,由此构建的科学数据共享平台可灵活地解决数据资源建设和整合问题,从而提高数据的利用率,提升服务质量;并提出了当前构建科学数据联盟模式的科学数据共享平台的两点建议;最后以地球系统科学数据共享网的建设为例进行了实例说明。
本研究将为我国科学数据共享平台建设提供参考。
关键词:科学数据 数据共享平台 数据联盟中图分类号:G203 文献标识码:A 文章编号:100922412(2010)0620027206DO I :10.3969/j .issn .100922412.2010.06.007一、引 言国际上,科学数据管理和应用的发展趋势是在共同遵守的数据共享原则下建立全球性和区域性的数据共享网络,与此同时集中建立若干数据中心,系统采集、整理和存储数据,使数据源不断增加和完善[1]。
由此而建立的以数据共享网络和数据中心为代表的科学数据共享平台的内部数据资源的建设模式往往体现出多样化的特点。
国内,近年来实施的科学数据共享工程[2]是我国进行科学数据共享的重要举措,也是科技基础条件平台的一部分。
科学数据共享工程结构体系是由主体数据库、科学数据中心或科学数据网、门户网站所构成的三级数据管理与共享服务体系[3],多层体系架构的设计必然要考虑数据资源建设模式的问题。
教育大数据之数据共享系统
教育大数据之数据共享系统作者介绍@奈文摩尔教育公司数据产品经理；擅长数据应用产品、数仓建设；“数据人创作者联盟”成员。
导语时光总是短暂的，数据开发系统告一段落之后，我们终于完成了大数据能力平台的三个主要部分：数据集成系统、数据开发系统和数据资产管理系统。
数据集成系统实现了将分散在各个系统的不同结构的数据汇聚到一起的功能；数据开发系统实现了从业务到数据的功能，经过大数据的整个计算，七零八散的业务最终生成了教育需要的一系列指标，以此来为后续的科学管理提供数据支撑；数据资产管理系统通过可视化的方式，将整个教育场景下所包含的数据呈现在管理者面前，协助教育管理者了解数据、学习数据、使用数据。
客户曾经提过这样的问题：地方为了推动教育信息化，市局、区县、学校各购买了一套云平台系统，三套系统提供相同的功能和服务。
有时为了进行统计分析，学校的系统需要用到区县系统的数据，县系统需要把学校系统的数据采集到区县系统，这时候学校和区县教育管理者就犯难了，不知该如何开展。
基于此问题，了解到数据共享交换平台可解决该问题，下面就和大家一起聊聊教育场景下的大数据共享系统。
一、数据共享1.1 什么是数据共享百度百科对数据共享的定义是：数据共享就是让在不同地方使用不同计算机、不同软件的用户能够读取他人数据并进行各种操作、运算和分析。
随着科技的发展，越来越多单位、公司、人加入互联网这个浪潮中，在使用互联网获取便利的同时，每个个体会产生大量的信息，信息在产品和应用之间进行着各种交流和共用，每个个体都在将自己所拥有的资源与他人进行分享，我们每天也在使用着他人分享的数据，而这一过程就可以看做是数据共享。
1.2 数据共享的价值是什么通过数据共享，提升资源配置的合理性，避免在数据采集、数据存储、数据管理上重复建设，造成资源浪费。
通过数据共享，提升资源利用率，节约社会成本，创造更多的财富。
（1）通过对资源配置合理性的提升，提高资源利用率，减少资源浪费和闲置资源；（2）数据共享促进了社会之间的流通发展，提高了信息的流动性，推动各行各业数字化的进程；（3）数据共享降低了获取数据的成本，加速了社会的发展。