工业大数据平台介绍v2.0
智能制造工业大数据平台建设方案
数据传输
数据分析
将采集到的数据通过互联网或专用网络传 输到数据中心进行处理。
运用大数据分析技术，对采集到的数据进 行处理和分析，提取有价值的信息。
人工智能技术
01
机器学习
通过大量数据的训练和学习，使 机器能够自我学习和改进。
自然语言处理
让机器理解和处理人类语言，实 现智能问答、智能推荐等功能。
03
智能制造工业大 数据平台建设方 案
汇报人：
日期:
目录
• 智能制造工业大数据平台概述 • 智能制造工业大数据平台架构设计 • 智能制造工业大数据平台核心技术 • 智能制造工业大数据平台建设流程
目录
• 智能制造工业大数据平台应用场景与案 例
• 智能制造工业大数据平台未来发展趋势 与挑战
01
智能制造工业大数据平台 概述
测试平台功能和性能
对平台进行全面的测试，确保平台功能完善 、性能稳定。
平台上线与部署阶段
上线前的准备工作
确保平台具备上线条件，包括 数据安全保障、备份恢复策略
等。
部署平台
根据设计方案，部署智能制造工业 大数据平台，同时配置相应的硬件 和软件环境。
上线运行
完成平台的上线运行，正式投入使 用，实现智能制造工业大数据的采 集、处理、分析和可视化等功能。
优化资源配置：通过对企业内部和外部资源的全面分析，能 够实现资源的优化配置，提高资源利用效率。
提升企业竞争力：通过数字化转型和智能化升级，企业能 够更好地适应市场变化，提高产品质量和服务水平，提升 企业竞争力。
平台建设的关键要素
数据采集与存储
建设智能制造工业大数据平台需要解决数据采集和存储的问题。数据采集需要覆盖企业内 部的各个方面，包括生产、管理、销售等；存储需要考虑到数据的规模和安全性，采用合 适的存储方案。
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
工业大数据物联网数据采集项目实施与分工协调函
工业大数据物联网数据采集项目实施与分工协调函
尊敬的用户：
为配合xxx经信委建立全省工业大数据项目建设，涉及到企业能源数据采集，现xxx经信委项目领导已与贵公司企业管理人员沟通协调后将全力配合建立能源管理数据采集项目建设，采集数据包括：水、电、气（汽）、热等各类总能源进行自动数据采集、集中监测和统计、分析，让企业快速、直观、全面的了解自身用能状况，并希望各试点单位全力配合。
经信委为企业免费搭建“企业能源管理系统EMS v2.0”软件系统平台，免费为企业提供安装：水、电、气（汽）、热智能表仪表仪器。
免费搭建“企业能源管理系统EMS v2.0”，此系统将与企业内部生产管理有机结合，应用科学的方法，通过企业生产能源消耗进行评估，通过数据分析帮助企业建立节能诊断依据，实现有效能源管理、节能降耗、节能增效、降低成本，从而提高企业的产品价值的市场竞争力。
企业总能耗物联网数据采项目实施方需要企业和自治区经济和信息委员会信息中心技术人员相互配合，以下就项目实施及分工作详细阐述：一、项目实施基本必备条件：软件、硬件、网络环境、供电环境及分工。
企业需要准备的硬件和网络环境
二、人员要求
1、为更好的协助企业快速掌握EMS能源管理系统v2.0，企业需准备
计算机相关技术人员一名，能源管理人员一名。
2、经信委技术人员免费提供EMS能源管理系统v2.0系统培训，确保
企业能源管理系统上线。
三、企业工作完成时间回执单
使用单位（签章）：
日期：年月日
技术审核签字：。
工业大数据分析平台的设计与实现
工业大数据分析平台的设计与实现随着工业技术的不断发展，工业生产中产生的数据量也越来越庞大。
从传统的手动记录，到现在的自动化生产，我们已经进入了一个大数据时代。
在这个时代里，工业大数据分析平台的设计与实现变得非常重要，这不仅可以提高生产效率，还可以发现潜在的风险问题。
下面，我将介绍如何设计和实现一个工业大数据分析平台。
一、需求分析首先，我们需要对平台的需求进行细致的分析。
根据工业大数据的特点，我们可以归纳出以下几个方面的需求：1.数据收集和存储平台需要实时收集生产过程中产生的数据，并将其存储在数据库中，以便后续的分析和查询。
同时，平台需要支持多种数据源的接入，如机器设备、传感器、仪器等。
2.数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转化等操作，以确保后续的分析结果准确可信。
3.数据分析和挖掘平台需要支持多种数据分析和挖掘算法，如聚类、分类、关联分析等，以便从数据中发现有价值的信息和规律。
4.可视化平台需要提供直观的可视化界面，以便用户快速了解数据分析的结果和趋势。
同时，平台还需要支持多种图表展示方式，如折线图、柱状图、饼状图等。
5.安全和隐私保护平台需要保障数据的安全和隐私，对于涉及商业机密的数据需要进行严格的权限控制和加密保护。
二、架构设计在对需求进行分析之后，我们可以开始进行平台的架构设计。
一个完整的工业大数据分析平台通常由三个层次组成：数据采集层、分析处理层和应用展示层。
1.数据采集层数据采集层主要负责从各种数据源中收集原始数据，并将其存储在数据库中。
数据采集层需要支持多种数据源的接入方式，如JDBC、WebSocket等，同时还需要考虑数据的实时性和可靠性问题。
2.分析处理层分析处理层主要负责对原始数据进行预处理、清洗、转化等操作，并使用各种数据分析和挖掘算法，从数据中发现有价值的信息和规律。
分析处理层还需要支持分布式计算和存储，以便处理大规模的数据集。
工业互联网平台工业大数据应用解决方案
工业互联网平台工业大数据应用解决方案第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台简介 (2)1.2 工业大数据概述 (2)第二章工业大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储与管理 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章工业大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 摸索性分析 (5)3.1.3 预测性分析 (5)3.1.4 诊断性分析 (5)3.2 数据挖掘算法 (5)3.2.1 决策树算法 (5)3.2.2 支持向量机算法 (5)3.2.3 神经网络算法 (6)3.2.4 关联规则算法 (6)3.3 数据可视化 (6)3.3.1 直方图 (6)3.3.2 折线图 (6)3.3.3 散点图 (6)3.3.4 箱型图 (6)第四章工业大数据在设备管理中的应用 (6)4.1 设备状态监测 (6)4.2 预测性维护 (7)4.3 故障诊断与优化 (7)第五章工业大数据在生产优化中的应用 (8)5.1 生产流程优化 (8)5.2 能源管理 (8)5.3 质量控制 (8)第六章工业大数据在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应链协同 (9)6.2 库存优化 (9)6.3 采购与销售预测 (9)第七章工业大数据在产品研发中的应用 (10)7.1 设计优化 (10)7.2 产品功能分析 (10)7.3 市场需求预测 (11)第八章工业大数据在企业管理中的应用 (11)8.1 生产调度 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 应用策略 (11)8.2 人力资源管理 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 应用策略 (12)8.3 财务管理 (12)8.3.1 引言 (12)8.3.2 应用策略 (12)第九章工业大数据在行业解决方案中的应用 (13)9.1 制造业 (13)9.2 能源行业 (13)9.3 交通物流 (14)第十章工业大数据安全与隐私保护 (14)10.1 数据安全策略 (14)10.2 隐私保护技术 (15)10.3 法律法规与合规 (15)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指以云计算、大数据、物联网等新一代信息技术为基础，融合工业生产全要素、全流程、全生命周期数据的综合性服务平台。
SANGFOR_DAS_v2.0.2_报表相关测试实施指导
SANGFOR_DAS_v2.0.2_报表相关测试实施指导深信服科技股份有限公司目录1. 介绍 (4)1.1 总体说明 (4)1.2 文档目的 (4)1.3 缩写和约定 (4)2. 需求背景 (4)3. 实现方式 (4)4. 部署环境 (5)4.1 预期效果 (5)5. 审计日志 (5)5.1 数据库审计 (5)5.1.1 配置步骤 (5)5.1.2 效果展示 (8)5.1.3 注意事项 (9)5.2 WEB审计 (9)5.2.1 配置步骤 (9)5.2.2 效果展示 (10)5.3 三层关联 (10)5.3.1 配置步骤 (11)5.3.2 效果展示 (11)5.3.3 注意事项 (12)5.4 审计白名单 (12)5.4.1 配置步骤 (12)5.4.2 效果展示 (13)6. 风险分析 (14)6.1 配置要求 (14)6.2 效果展示 (14)6.2.1 数据库风险查询 (14)6.2.2 数据库风险排行 (16)6.2.3 风险趋势分析 (16)7. 安全相关 (17)7.1 数据库安全 (17)7.1.1 配置步骤 (17)7.1.2 效果展示 (18)7.2 账号安全 (19)7.2.1 配置步骤 (19)7.2.2 效果展示 (24)7.2.3 注意事项 (25)7.3 数据泄密追溯 (25)7.3.1 配置步骤 (25)7.3.2 效果展示 (26)7.3.3 注意事项 (27)7.4 数据窃取封锁 (27)7.4.1 配置步骤 (27)7.4.2 效果展示 (27)7.5 安全可视分析 (28)7.5.1 配置步骤 (28)7.5.2 效果展示 (28)7.6 安全感知分析 (29)7.6.1 配置步骤 (29)7.6.2 效果展示 (30)8. 报表中心 (31)8.1 数据库行为排行及趋势分析 (31)8.2 新型SQL趋势分析 (32)8.3 SQL响应性能分析 (32)8.4 SQL语句失败分析 (33)8.5 精细化日志查询 (34)8.6 报表订阅 (36)8.7 下钻分析 (36)1.介绍1.1总体说明完成该文档的过程中，不可删除文档结构，但撰写本文档时，可以自行进行内容和结构的扩展。
EPS三维测图系统V2.0说明书
前言EPS三维测图系统V2.0是北京山维科技股份有限公司基于EPS地理信息工作站研发的自主版权产品。
提供基于正射影像（DOM）、实景三维模型（osgb、3ds、obj、dsm等）、点云数据（机载Lidar、车载、地面激光扫描、无人机等）二三维采集编辑工具，可实现基于正射影像DOM 和实景表面模型的垂直摄影三维测图；基于倾斜摄影生成的实景三维模型的倾斜摄影三维测图；基于各种机载Lidar、车载、地面激光扫描、无人机等点云数据的点云三维测图以及基于倾斜摄影生成的实景三维模型的虚拟现实立体测图，系统支持大数据浏览以及高效采编库一体化的三维测图，直接对接不动产、地理国情等专业应用解决方案。
1、系统特点（1）二三维采编建库一体化，实现信息化与动态符号化（2）多数据源多窗口多视角协同作业（3） 支持海量数据快速浏览（4）虚拟现实立体测图（5）网络化生产，数据统一管理（6）可直接对接不动产、常规测绘、三维建模等专业应用项目2、软件的安装和运行2.1 系统组成及运行环境2.1.1系统组成1．安装盘2．加密狗3．说明书2.1.2运行环境1．硬件环境①主机：当前流行的主流微机；②硬件加密锁（软件狗，用USB口）；2．软件环境Windows操作系统（32bit或64bit均可，以下简称Windows）。
2.2 系统/软件安装运行EPS安装程序.exe即可进行安装。
如图2-1：其中：安装单机版加密狗驱动程序：适合单机版用户。
安装网络版加密狗驱动程序、安装网络加密狗监控程序：网络版用户，只在软件狗服务器上安装时选择此项，其它客户端机器不用选任何驱动。
体验使用者，可以不选择加密锁驱动选项。
图 2-1 驱动安装对话框重要提示：在安装EPS前，如果曾经安装过EPS，需先备份数据、模板以及自己的专用台面（desktop目录）并卸载。
新安装后可覆盖回来以保证自己环境恢复。
2.3加密狗安装如果在软件安装过程中没有选择软件锁驱动，则需要专门安装。
工业大数据平台
人员数据
• 基本信息 • 行为信息
物料数据
• 基本信息
• 计量信息 • 位置信息 • 物流信息 • 加工信息 • 装配信息 • 追踪信息
质量数据
• 检验数据 • 随机性 • 概率特征 • 相关性
客户数据
• 需求数据
• 产品数据 • 位置数据 • 竞争对手 • 信用数据 • 业务数据 • Web信息 • 行为信息
u 聚类分析 对建模后时间序列数据的按照时间端特
征进行提取并聚类，聚类的结果对应到采集到的生 产国产数据。 u 关联分析 对于不同分类数据的相关性，通过拉长 时间轴的长度进行分析。 u 行为分析 对采集到的事件和分类数据的进行关联 性分析，并对应到产线运营行为上。
预测与优化
生产过程优化
u 能力平衡 通过分析工序的Cycle time，工序瓶颈以及相应的等 待事件，该出每一步工序所需要能力平衡的建议。
u 异常事件 通过对过程事件的分析发现经常性出现异常事件的原
因，原因：机器、人员、原材料、能源等。 u 缺陷事件 通过分析过程中反馈记录的质量信息， 进行相关因素分析，通过改善相关因素进行质量改
善。
u 按因优化 将挖掘发现的过程事件原因进行进行合 并处理，改出相应的优化方案。
预测与优化
人机协同优化
模型算法- DNN
神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通 过聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真 实世界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。
深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏 层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。
金蝶云苍穹V2.0使用手册
金蝶云苍穹V2.0使用手册目录1为企业成长而生 (4)2金蝶云苍穹整体介绍 (4)2.1金蝶云苍穹整体架构 (4)2.2金蝶云苍穹三大理念 (5)2.3金蝶云苍穹六大特性 (6)2.4金蝶云苍穹生态化PaaS平台 (7)2.5金蝶云苍穹产品总体蓝图 (8)3金蝶云苍穹V2.0速览 (9)3.1金蝶云苍穹V2.0 SaaS服务 (9)3.1.1员工服务云 (9)3.1.2财务云 (10)3.1.3税务云 (16)3.1.4企业绩效云 (16)3.1.5供应链云 (17)3.1.6供应商协同云 (20)3.1.7渠道云 (32)3.1.8地产采购云 (34)3.1.9建筑项目云 (37)3.2金蝶云苍穹V2.0 PaaS服务 (38)3.2.1流程服务云 (38)3.2.2AI大数据服务云 (39)3.2.3集成服务云 (41)3.2.4系统云 (42)3.2.5开发服务云 (44)3.2.6银企服务云 (45)1为企业成长而生过去十年，消费互联网重塑了人们生活方式的每一个细节。
随着人工智能、大数据、云计算等新技术的成熟，传统产业正在进行深度的行业价值链重构，企业的管理模式和核心竞争力都在重塑。
未来十年，产业互联网将成为企业发展的巨大机遇。
产业互联网的企业特点是跨界、跨网，每个企业必须拥抱新时代，通过数字化的技术实现价值创造、实现产业共生。
企业对成长的渴望，就是我们为之奋斗的目标。
金蝶云•苍穹的使命就是要服务企业的成长。
核心理念是生态、人人、体验。
帮助大企业构建共生、共赢的生态，构筑以“人”为中心的企业管理云平台；通过数据赋能，让每位员工在新的大平台里不断成长，构筑以“用户”为中心的产业链云平台；以工匠的精神给用户更好的体验，让用户更有温度、让用户更满意，构筑以“开发者”为中心的企业PaaS平台。
金蝶云•苍穹提供包括员工服务云、财务云、人力云、供应链云、制造云、采购云、营销云、项目云、协同云等完整的SaaS服务以及基于云原生的企业级PaaS服务。
电力行业大数据平台简介
管理与监控跟踪作业状态和性能报告以及趋势信息的各项指标
迁移与同步可以在多种数据库、企业应用、 主机遗留旧文件、文本、XML、 消息队列以及其它源之间，进 行数据的迁移和同步.
17
A BETTER WAY
ETL概述
数 据 源
输 出
数据库 结构化数据 其它数据
机构内部数据
社会数据
互联网数据
数据安全
数据审计
数据标准
元数据管理
主数据管理
数据质量管理
数据治理流程
元数据
基于大数据的应用体系大数据检索 大数据关联
大数据分析
大数据预测
信信 息息
数数 据据
知知识 识
应 用
3
A BETTER WAY
电力大数据概述
发电
输电
配电
售电
特性一：不可存储能源
电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。
远程输电时段地域成本论证用电调度能效评估输电建设资源预测系统
变电站覆盖区域负荷分析重点工业园区用电支撑调度 平台
统一电价及电力营销行为分 析电力巡检模型分析大型活动临时配电调度管理变电站故障及处理平台智能巡检机器人数据管理
用电量与环保关联性分析电量GDP关联分析用电区域分布引导管理
错峰用电定价指导分析异常灾害电力负载应急管理电价舆情分析
A BETTER WAY
电力大数据——城市耗电量分析
通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 的用电量情况，助力“智慧城市”应用的同时， 有效预测用电需求，协助电力相关单位应对用电 高峰期的电力调度和资源确保能力。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
TRS大数据处理平台解决方案20
TRS大数据处理平台解决方案v2.0越来越多的国内外互联网公司和传统企业都已意识到数据资产化和规模化带来的价值，低成本和高效率存储、处理、检索和分析PB乃至EB量级的数据成为极大挑战，向数据要价值使得几乎每个行业都面临着大数据问题。
以IBM、Oracle 和EMC 代表的传统数据处理系统成本高、能耗高、扩展性差，而且将数据的存储、管理和计算孤立开来，难以同时实现大数据的全生命周期处理。
需要研究成本低、能耗低、可扩展性强、存储与处理耦合协同的大数据处理新型体系架构，提高处理性能和效率，实现大数据规模效应下的数据可靠存储和高效处理。
以Hadoop和Spark为代表的一系列开源技术，成为大数据存储、处理和分析的主力军。
互联网企业广泛使用开源软件，但开源软件直接用于企业的大数据处理有很多挑战和困难，其主要原因在于需求、服务、研发和运维体系完全不同，从需求的角度，企业应用中业务逻辑复杂、数据来源和种类多样性、单一的大数据解决方案无法满足企业复杂的业务需求，同时企业信息系统对安全和系统可靠性要求很高。
从成本的角度，企业用户也不可能雇佣大批高水平的研发人员来研发和运维基于开源的大数据应用系统。
标准化的、安全和可靠性极高、满足自身复杂业务需求的大数据技术和产品仍然是企业用户的首要选择。
检索引擎的功能和性能决定了大数据系统的响应能力和可用性，同时很多大数据分析和交互挖掘操作也依赖于底层的实时查询技术，因此在PB级数据规模、多源异构数据（结构化、半结构化、非结构化数据）的场景下，能够获得秒级甚至亚秒级响应成为一个大数据应用系统的关键指标, 只有这样，才能保障复杂大数据的及时有效处理（规模大、变化快、种类杂、价值密度低）。
此外, 文本挖掘是提升非结构化数据分析效果的关键技术, 特别是中文文本挖掘; 大规模互联网信息的精准采集、组织内部异构数据的精准采集等数据获取技术是大数据系统的基石。
以Hadoop和Spark为基础，选择成熟、优异的开源软件, 结合TRS实践积累的检索引擎、文本挖掘、多源异构数据采集和加工等非结构化数据处理技术，构建TRS大数据处理平台(框架)，以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景（数据处理模型），包括Iterative Algorithms，Realtime Queries，MapReduce，Stream Processing等，支撑行业大数据应用的开发和落地。
工业大数据平台
平台目标：夯实工业数据基础，创新智慧工业精益管理
夯实工业大数据基础 健全整个行业、企业用能数据采集能力，做到实时、精细、专业化采集
支撑大数据科学决 策管理
协助政府、企业、第三方服务机构通过大数据深化“监管、调控、考核”能力
实现大数据工业智能
基于平台大数据基础，通过企业自身能源优化诊断，实现企业节能增效工作
数据分析技术，透视分解个体、环节能效，结合全球智库实施能源专家系统。
能源消费平衡及动态跟踪
能源专家系统实施
能源平衡分析
电厂专家系统拓扑图
能源消费情况预测
发电系统能流模型
从众多竞争中胜出，被客户认为是全国大数据市场领导者!
当前光伏行业正迈入一个新的增长期，预计到2030年之前，光伏年新增光伏装机量将达到35吉瓦以上，
1.无/低费用 Low/No Cost (Culture change)
2. 中期投资Investment (6-24 months payback)
3. Blue Sky长期投资
亮点应用三：大数据对标，能耗信息透视，主动预测预警
在线细化分析内容、优化分析角度，通过先进多样的可视化工具，实现在工业能耗管理实时监控、关键能耗指标分析、企业能源流向图、能
互联网、大数据与工业的融合引发新一轮全球工业革命
新一轮全球工业革命：互联网、大数据与工业的融合 工业4.0的核心：万物互联、大数据、高端精益制造
美国：工业互联网
➢ 占据新工业世界翘楚地位 对传统工业进行物联网式的
互联互通 对大数据进行智能分析和智
能管理
德国：工业4.0
➢ 引领全球制造业潮流 强大的机械工业制造基础 嵌入式以及控制设备的先进技
术和能力
中国：中国制造2025
NBU基础介绍V2.0
• 同时Master Server本身具备Media Server和Client的功能
– 安装Master Server的主机无需额外的Media Server和Client Licenses
User Guide.doc
A G E
B G D H
User Guide - REV2.doc
9
Netbackup Enterprise Server体系架构（3层体系）
备份作业控制及调度 介质管理者
二级存储设备控制 备份数据流的接受者
备份数据流的发起者/备份服务的对象
Netbackup Master Server
恢复 文件 1.. VM 文件 2..
VM
备份存储
，不管是 磁盘还是磁带
存储效率 更高
• 删除虚拟和物理环境中的重复数据
VM VM VM
管理程序
• 通过 VMware 数据块级优化功能减少数据存储 量，提高备份速度
26
Netbackup for VMware架构
利用vStorage API进行备份
备份能力 无限扩展
新一代面向服务的备份架构
FT Media Server
SAN Client Zone
Media Server
LAN
系统管理员
NBU 管理员
Master Server
24
数据爆炸式增长需要更快的备份
问题：
数据增长加速，导致备份窗口不够
Accelerator ：
将完全备份的时间和成本减少到了增量备份的级别 ，从而可以满足最严格的 SLA 要求。
_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。
大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。
来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。
同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。
我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。
协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。
（摘编自深圳市标准化研究院网站）12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。
大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
（1） 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
（2） 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。
包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。
其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。
亿云数据分析系统(YEEDas) V2.0
亿云数据分析系统产品策划书2016年11月目录1. 产品背景 (3)1.1. 政策支持 (5)1.2. 痛点分析 (6)1.3. 产品基础 (8)1.4. 产品化分析 (10)1.5. 市场现状 (11)2. 产品定位 (14)2.1. 确定目标用户群......................................................................... 错误！未定义书签。
2.2. 产品定义..................................................................................... 错误！未定义书签。
2.3. 确定产品形态及交付模式......................................................... 错误！未定义书签。
2.4. 产品特色..................................................................................... 错误！未定义书签。
2.5. 盈利模式..................................................................................... 错误！未定义书签。
2.6. 产品定价..................................................................................... 错误！未定义书签。
3. 市场分析 (1)3.1. 竞争分析 (1)3.2. 市场空间 (1)3.3. 推广方式 (2)3.4. 市场目标 (2)4. 财务分析 (4)5. 产品设计 (5)5.1. 产品业务流程 (5)5.2. 关键用户界面 (5)5.3. 产品版本规划 (8)5.4. 产品功能设计 (8)6. 技术分析 (9)6.1. REST风格 (9)6.1.1 技术匹配度分析 (10)6.1.2 技术可靠性分析 (10)6.1.3 技术实践分析 (11)6.2. Spring开源框架 (11)6.2.1 技术匹配度分析 (12)6.2.2 技术可靠性分析 (12)6.2.3 技术实践分析 (13)6.3. Mondrian (13)6.3.1 技术匹配度分析 (13)6.3.2 技术可靠度分析 (14)6.3.3 技术实践分析 (14)6.4. BackBone (14)6.4.1 技术匹配度分析 (15)6.4.2 技术可靠性分析 (16)6.4.3 技术实践分析 (16)6.5. ECharts (16)6.5.1 技术匹配度分析 (17)6.5.2 技术可靠性分析 (17)6.5.3 技术实践分析 (17)6.6. Spring Security (17)6.6.1 技术匹配度分析 (18)6.6.2 技术可靠性分析 (18)6.6.3 技术实践分析 (18)7. 团队建设分析 (19)8. 产品推进计划 (22)1.产品背景随着信息化的深入普及和技术的开放发展，以“解放人力”和“提高办公效率”为目的的基础项目建设时代已经渐渐成为过去，而沉淀下来的数据成为人们的普遍关注点。
TRS大数据处理平台解决方案2.0
TRS大数据处理平台解决方案v2.0越来越多的国内外互联网公司和传统企业都已意识到数据资产化和规模化带来的价值，低成本和高效率存储、处理、检索和分析PB乃至EB量级的数据成为极大挑战，向数据要价值使得几乎每个行业都面临着大数据问题。
以IBM、Oracle 和EMC 代表的传统数据处理系统成本高、能耗高、扩展性差，而且将数据的存储、管理和计算孤立开来，难以同时实现大数据的全生命周期处理。
需要研究成本低、能耗低、可扩展性强、存储与处理耦合协同的大数据处理新型体系架构，提高处理性能和效率，实现大数据规模效应下的数据可靠存储和高效处理。
以Hadoop和Spark为代表的一系列开源技术，成为大数据存储、处理和分析的主力军。
互联网企业广泛使用开源软件，但开源软件直接用于企业的大数据处理有很多挑战和困难，其主要原因在于需求、服务、研发和运维体系完全不同，从需求的角度，企业应用中业务逻辑复杂、数据来源和种类多样性、单一的大数据解决方案无法满足企业复杂的业务需求，同时企业信息系统对安全和系统可靠性要求很高。
从成本的角度，企业用户也不可能雇佣大批高水平的研发人员来研发和运维基于开源的大数据应用系统。
标准化的、安全和可靠性极高、满足自身复杂业务需求的大数据技术和产品仍然是企业用户的首要选择。
检索引擎的功能和性能决定了大数据系统的响应能力和可用性，同时很多大数据分析和交互挖掘操作也依赖于底层的实时查询技术，因此在PB级数据规模、多源异构数据（结构化、半结构化、非结构化数据）的场景下，能够获得秒级甚至亚秒级响应成为一个大数据应用系统的关键指标, 只有这样，才能保障复杂大数据的及时有效处理（规模大、变化快、种类杂、价值密度低）。
此外, 文本挖掘是提升非结构化数据分析效果的关键技术, 特别是中文文本挖掘; 大规模互联网信息的精准采集、组织内部异构数据的精准采集等数据获取技术是大数据系统的基石。
以Hadoop和Spark为基础，选择成熟、优异的开源软件, 结合TRS实践积累的检索引擎、文本挖掘、多源异构数据采集和加工等非结构化数据处理技术，构建TRS大数据处理平台(框架)，以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景（数据处理模型），包括Iterative Algorithms，Realtime Queries，MapReduce，Stream Processing等，支撑行业大数据应用的开发和落地。
工业互联网工业大数据平台建设与应用推广方案
工业互联网工业大数据平台建设与应用推广方案第一章工业互联网工业大数据平台概述 (3)1.1 平台定义 (3)1.2 平台架构 (3)1.3 平台功能 (3)第二章平台建设目标与需求分析 (4)2.1 建设目标 (4)2.1.1 总体目标 (4)2.1.2 具体目标 (4)2.2 需求分析 (5)2.2.1 数据需求 (5)2.2.2 技术需求 (5)2.2.3 业务需求 (5)2.3 需求调研 (5)第三章技术选型与平台架构设计 (6)3.1 技术选型 (6)3.1.1 数据采集与传输技术 (6)3.1.2 数据存储与管理技术 (6)3.1.3 数据处理与分析技术 (6)3.2 平台架构设计 (7)3.3 技术路线 (7)第四章数据采集与集成 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.1.1 概述 (7)4.1.2 传感器技术 (7)4.1.3 网络通信技术 (8)4.1.4 数据存储技术 (8)4.2 数据集成方法 (8)4.2.1 概述 (8)4.2.2 数据联邦 (8)4.2.3 数据仓库 (8)4.2.4 数据湖 (8)4.3 数据清洗与预处理 (9)4.3.1 概述 (9)4.3.2 数据质量评估 (9)4.3.3 数据清洗 (9)4.3.4 数据转换 (9)第五章数据存储与管理 (10)5.1 数据存储技术 (10)5.1.1 分布式存储 (10)5.1.3 分布式文件系统 (10)5.2 数据管理策略 (10)5.2.1 数据分类与规划 (10)5.2.2 数据清洗与整合 (10)5.2.3 数据监控与优化 (11)5.3 数据安全与隐私 (11)5.3.1 数据加密 (11)5.3.2 访问控制 (11)5.3.3 安全审计 (11)5.3.4 数据脱敏 (11)第六章数据分析与挖掘 (11)6.1 数据分析技术 (11)6.1.1 数据清洗 (11)6.1.2 数据预处理 (11)6.1.3 数据分析算法 (12)6.1.4 数据挖掘模型评估与优化 (12)6.2 数据挖掘方法 (12)6.2.1 关联规则挖掘 (12)6.2.2 聚类分析 (12)6.2.3 时序分析 (12)6.2.4 文本挖掘 (12)6.3 数据可视化 (12)6.3.1 条形图 (13)6.3.2 折线图 (13)6.3.3 饼图 (13)6.3.4 散点图 (13)6.3.5 热力图 (13)第七章平台应用场景与解决方案 (13)7.1 生产管理 (13)7.1.1 应用场景 (13)7.1.2 解决方案 (13)7.2 质量控制 (14)7.2.1 应用场景 (14)7.2.2 解决方案 (14)7.3 设备维护 (14)7.3.1 应用场景 (14)7.3.2 解决方案 (15)第八章平台推广与运营 (15)8.1 推广策略 (15)8.2 运营模式 (15)8.3 用户培训与支持 (16)第九章平台评估与优化 (16)9.1 评估指标 (16)9.3 持续改进 (17)第十章未来发展趋势与展望 (18)10.1 发展趋势 (18)10.2 面临的挑战 (18)10.3 发展前景 (18)第一章工业互联网工业大数据平台概述1.1 平台定义工业互联网工业大数据平台是指依托于工业互联网技术，整合各类工业数据资源，以数据驱动为核心，为制造业提供全面、高效、智能的数据分析与服务的平台。
工业大数据平台介绍v2.0
MapReduce
Input HDFS
Split 0 Split 1 Split 2 Split 3 Split 4
map
copy
Sort/merge
Output HDFS
reduce map
reduce map
Part 0
Part 1
11
工业大数据平台
大数据 管理平台
建模、算法 (Noah：Lifelong Machine Learning/Human Computation etc)
大数据
处理技术代表了新一代的技 架构，这种架构通过高速获 取数据并进行分析和挖掘， 从海量形式各异的数据源中 更有效地抽取出富含价值的 信息。
数据加工
大数据
加载：导入海量数据
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
信息交易数据 融合数据 行为记录数据 物联网 互联网 通信网 移动互联网
云计算
智能终端
5
工业大数据平台简介
目录
1
2
什么是大数据及发展趋势 平台简介
2
1 什么是大数据及发展趋势
3
什么是大数据
大数据
指的是所涉及的数据量及数 据范围规模巨大到无法通过 目前主流软件工具，在合理 时间内达到截取、管理、处 理、并整理成为帮助企业经 营决策更积极目的的信息。
4
什么是大数据
深度挖掘
分析：形成决策 处理：数据抽取与集成
展现终端
统一数据中心
数据模型
数据Adaptor
二维业务事件分析
实时多维分析引擎 告警渠道 通知模板
实时数据ETL集成
业务规则引擎
数据集成
CPCE
企业A系统
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有价值的数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分 析的结果也就越接近于真实，意思着企业能够从这些新的数据中获取新 的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。
6
大数据发展历史
大数据
处理技术代表了新一代的技 架构，这种架构通过高速获 取数据并进行分析和挖掘， 从海量形式各异的数据源中 更有效地抽取出富含价值的 信息。
数据加工
大数据
加载：导入海量数据
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
信息交易数据 融合数据 行为记录数据 物联网 互联网 通信网 移动互联网
云计算
智能终端
5
原型创建
完成初形建立
HP收购Vertica
IBM推出大数据系列产品InfoSphere BigInsights、Streams
2003
2005
2006
2008
2010 2011
2012华为集成Hadoop、 流处理、MPP DB、并 推出大数据平台解决方案
EMC收购Greenplnum、 与MapR合作、推出 Greenplnum HD
Native Api 流处理 存储密集类： MVX集中存储与归档
/ SQL
/
App Engine服务封装 结构化处理
非、半结构化处理
计算密集类： 服务器带本地硬盘
12
工业大数据平台-整体技术架构
UI
A.Html B.Html Widget UI框架 Web服务器 展示组件 (图表|图库|仪表盘|交叉表)
工业大数据平台简介
目录
1
2
什么是大数据及发展趋势 平台简介
2
1 什么是大数据及发展趋势
3
什么是大数据
大数据
指的是所涉及的数据量及数 据范围规模巨大到无法通过 目前主流软件工具，在合理 时间内达到截取、管理、处 理、并整理成为帮助企业经 营决策更积极目的的信息。
4
什么是大数据
深度挖掘
分析：形成决策 处理：数据抽取与集成
HDFS
10
Hadoop 并行计算模式
HDFS-Hadoop Distributed File System
HDFS-为了做到可靠性(reliability)创建了多份数据块(data blocks)的复制(replicas)，并将它们放置在服务器群 的计算节点中(compute nodes)，MapReduce.
7
2 平台简介
8
平台的目标构架及定位
精细化管理 市场营销 报表应用 供应链 主题分析 物联网应用 专题分析
应用层
指标应用
数据采集 1、负责源数据采集、清洗、转换、把 原始数据加载到Hadoop平台 2、把加工后的数据加载分布式数据库 和主数据库 主数据仓库 存储指标数据、KPI数 据和度度汇总数据 分布式数据库 存储加工、关联、汇总 后的业务数据，并提供 分布式计算，支撑数据 深度分析和数据挖掘能 力，向主数据仓库输出 KPI和高度汇总数据
MapReduce
Input HDFS
Split 0 Split 1 Split 2 Split 3 Split 4
map
copy
Sort/merge
Output HDFS
reduce map
reduce map
Part 0
Part 1
11
工业大数据平台
大数据 管理平台
建模、算法 (Noah：Lifelong Machine Learning/Human Computation etc)
基础分 析报表
多维度
立方体
数据 挖掘
实时 分析
自助 分析
数据 共享
能力层
数据统一的服务和开发SQL、FTP、WS、MDX、API..
Hadoop 平台 提供并行的计 算和结构化数 据的处理能力， 实现低成本的 存储和低时延、 高并发的查询 能力
明细数据
汇总数据 HBase Hive
数据层
主数据仓库
分布式数据库
TMS MI 从企业生产管理系统中获取数据
EAM
……
WMS
E&A
产品
14
大数据分析
企业能效目标
差异化性能/质量/ 成本
产品多维度标签
大数据分类
传感器/RFID
数据采集
现场 客户端
大数据分析模型
实验模型/算法/迭代
模型价值变现
模型优化/迭代
生产管理数据 企业私有云数据
社会公有云大数据
15
谢谢！
工业大数据平台的核心是大数据， 如果没有行之有效的数据获取方式，那么平台永远都没有价值 获取数据的方式和手段，直接影响到平台的商业模式 所以，政府最好通过第三方购买数据的方式来获得平台应用 而政府建设平台，永远要面对： 企业为什么要提供数据？ 企业提供的数据真实性如何？ 如何分析企业提供数据的质量？ 企业通过平台能够获得哪些利益？ ……
M/R
分布式文件系统HDFS
Hadoop平台
数据源
CPCE
企业A系统
企业B系统
企业C系统
……
结构化数据
数据开放接口 向大数据应用方提供数据接口，给社会 进行使用（实现众创）
9
Hadoop Ecosystem
Pig Hive
Sqoop
......
MapReduce
Zookeeper
Hbase
Avro
展现终端
统一数据中心
数据模型
数据Adaptor
二维业务事件分析
实时多维分析引擎 告警渠道 通知模板
实时数据ETL集成
业务规则引擎
数据集成
CPCE
企业A系统
企业B系统
XXX系统
告警监控 13
生产数据来源
商务 ERP HR FIN
SCM 供应侧
企业设施 运行设施
CRM 客户侧
CAD MES CAM
MPM