数据共享平台相关技术与应用
数据共享平台的设计与实现
数据共享平台的设计与实现随着信息技术的发展，数据已经成为企业和政府在决策中的重要组成部分。
然而，数据的价值不仅在于获取，更在于共享。
企业之间，政府之间，甚至跨国界的组织之间，数据的共享已经成为提高效率和效益的重要手段。
在这样的前提下，数据共享平台应运而生。
1. 数据共享平台的基本功能数据共享平台是为了让各个组织间可以互相拥有和共享数据而设计的。
其基本功能如下：（1）数据集成：即将来自不同来源的数据进行整合和清洗，形成完整、准确、可用性高的数据。
（2）数据管理：对上述整合和清洗后的数据进行分类、存储、管理和权限设置，防止用户未经许可访问和操作数据。
（3）数据共享：实现数据的共享、分发和调用，以便不同组织能够共同参与分析和决策。
（4）数据分析：提供数据分析工具和技术，方便用户在数据平台上进行数据分析、建模和预测等操作。
2. 下面，我们从技术和安全两个方面来讨论数据共享平台的设计与实现。
（1）技术方面如何设计一个高效、易用且稳定的数据共享平台是制约其发展的主要问题。
为此，我们需要从以下几个方面进行设计：1）平台架构：数据共享平台在设计时需要考虑平台的性能、扩展性、容错性和安全性等。
因此，平台的架构是非常重要的。
可采用类似分布式的架构方式进行设计，比如将平台分成多个独立的模块，并使用REST API来实现各个模块间的通信。
2）数据存储：平台需要能够对大数据进行存储、管理和访问。
因此，可以采用分布式文件系统（比如Hadoop），并建立数据仓库，实现数据的存储和访问。
3）数据加工：数据平台需要能够对数据进行加工，包括ETL和数据清洗等。
为此，可采用Apache Spark等大数据处理工具，以加快数据处理速度和提高数据准确性。
4）数据分析：为了方便用户进行数据分析、建模和预测等操作，数据平台需要提供可视化分析工具。
同时，可使用机器学习或者深度学习等技术，对数据进行模型构建和预测分析。
（2）安全方面随着数据共享平台的应用越来越广泛，越来越多的人开始担心数据的安全性问题。
数据共享交换平台解决方案
数据加密存储
对敏感数据进行加密存储 ，即使数据被非法获取， 也无法被轻易解密和利用 。
数据存储安全
存储设备安全
确保存储设备的安全，对存储设备进行物理 保护，防止未经授权的访问和窃取。
数据备份与恢复
建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据 不会因为意外情况而丢失。
数据存储加密
对存储数据进行加密处理，确保数据在存储 过程中的机密性和完整性。
，提高风控和授信能力。
征信数据共享
02
平台支持各类征信机构的数据共享，促进征信行业的健康发展
。
跨境金融数据交换
03
平台支持跨境金融数据的安全、高效交换，促进国际金融合作
。
其他领域的数据共享交换
01
02
03
医疗数据共享
平台支持医疗机构之间的 数据共享，促进医疗行业 的协同发展。
教育数据共享
平台支持教育机构之间的 数据共享，提升教育教学 的质量和效率。
通过数据共享交换平台，企业各部门可以快速 获取所需数据，提高工作效率。
供应链数据共享
平台支持企业与供应商、客户之间的数据共享 ，提升供应链的协同效率。
数据分析与决策支持
平台提供数据分析工具，帮助企业进行数据驱动的决策。
金融数据共享交换
金融机构之间的数据共享
01
通过数据共享交换平台，金融机构可以获取更全面的金融数据
根据技术架构
可分为基于云计算的数据共享交换平台和基于传统架 构的数据共享交换平台。
03
数据共享交换平台解决方案
解决方案的概述
数据共享交换平台解决方案是一种用于实现不同组织或机构之间数据共享 和交换的系统。
该解决方案旨在提供一种安全、可靠、高效的数据交换方式，以促进跨组 织的数据共享和业务协同。
网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用(十)
网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用随着互联网的迅猛发展，信息时代已经深深影响了我们的生活方式，其中网络数据共享管理技术则成为了信息化的重要组成部分。
在这场信息化浪潮中，数据共享平台的构建成为了一个不可或缺的环节。
而网络数据共享管理技术的应用，则为数据共享平台的构建提供了强有力的支撑。
一、数据共享平台的重要性首先，我们来谈一谈数据共享平台的重要性。
在当今社会，各个领域都需要进行大量的数据共享，比如医疗、金融、教育等。
通过数据共享平台，不同机构和个人可以方便地共享自己的信息和数据，从而实现更高效的资源整合和协同工作。
此外，数据共享平台还可以促进信息共享和互联互通，为社会的发展和进步提供了有力的支持。
二、网络数据共享管理技术的作用网络数据共享管理技术是指利用网络技术对数据进行管理和共享的一种技术手段。
它可以帮助数据共享平台实现数据的安全可控共享，提高数据的利用效率，降低数据处理的成本，同时保护数据的隐私和安全。
在数据共享平台的构建中，网络数据共享管理技术起到了至关重要的作用。
首先，网络数据共享管理技术可以帮助数据共享平台实现数据的安全共享。
通过对数据进行加密、访问控制和审计追踪等手段，可以有效保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。
这对于一些敏感数据的共享来说尤为重要，比如医疗、金融等领域的数据。
其次，网络数据共享管理技术可以提高数据的利用效率。
通过数据共享平台，不同机构和个人可以方便地获取到所需的数据资源，从而避免了重复采集和处理数据的工作，提高了数据的利用效率，降低了数据处理的成本。
另外，网络数据共享管理技术还可以保护数据的隐私和安全。
在数据共享平台中，用户可以根据自己的需求，对数据进行隐私保护和访问控制，从而保护自己的信息安全，防止未经授权的访问和使用。
三、网络数据共享管理技术的应用案例下面我们来看一些网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用案例。
以医疗行业为例，随着信息化的推进，各医疗机构之间需要进行大量的医疗数据共享。
资源共享平台的技术创新与运营模式
资源共享平台的技术创新与运营模式随着信息技术的飞速发展，互联网的普及，资源共享平台已经成为了人们分享、交流信息、知识和技能的最主要方式之一。
资源共享平台可以帮助人们享受更为便捷、快捷的服务，同时也能够让人们更加高效、简单地解决问题。
而在资讯共享平台的构建过程中，技术创新和运营模式则是至关重要的两个方面。
一、技术创新是资源共享平台不可或缺的元素技术创新，是资源共享平台建设的核心要素之一。
当代资源共享平台，应该借鉴先进的技术创新和科技运用，在交流、分享、传播信息的过程中，提高共享效率和体验。
具体而言，技术创新的应用包括但不限于以下几个方面。
1、大数据技术的应用在资源共享平台的设计中，大数据技术的应用起到了至关重要的作用。
大数据平台首先要有一个完善的数据管理和分析的系统，这样可以让平台在运转过程中可以获得大量、高效、准确的数据信息。
利用大数据的分析，可以制定更加科学和合理的规划和政策决策，实现平台的最大利用效益，同时也能够提高公司和用户的决策能力。
2、人工智能的运用近代资源共享平台不仅从不断积累的数据信息中加强了自身技术创新能力，同时不断吸纳了人工智能的发展成果，让平台拥有更加高效的决策能力，并且更加贴近用户的使用需求。
通过在平台建设中应用人工智能的控制，可以有针对性地扩大传播范围，更直接地与用户进行互动和沟通，更加深入地了解用户的决策需求，进一步优化共享服务的品质。
二、运营模式的改进是平台发展的突破口在技术创新之外，平台的运营模式也是资源共享平台不可或缺的元素之一。
新型的平台运营模式，意味着企业创新思路和商业模式的重构，能够挖掘出新的商业机会，更高效的转变管理方式进而实现可持续的发展。
1、智能化运营管理模式智能化运营管理模式，能够实现对用户需求的备忘、存储、分析等工作，为用户提供更加精准、高效的服务。
这样，共享平台就可以更自然、更便捷、更准确地了解用户需求，快速响应用户，提高交互体验，满足用户的需求。
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究随着信息技术的快速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。
大量的数据正在被产生、收集和存储，同时也面临着被滥用、泄露的风险。
在这个背景下，如何实现公共数据的融合与共享成为了摆在我们面前的一道难题。
本文主要介绍公共数据融合与共享平台的构建，以及与之相关的应用研究。
一、公共数据融合与共享平台的构建公共数据融合与共享平台是指基于互联网、云计算等技术手段，建立起一个能够集中管理、统一规范、安全可靠地存储和共享各类公共数据的平台。
这个平台能够集成来自不同行业、不同部门的数据，提供一站式的数据服务，在数据质量保障的基础上，通过数据开放、标准化、互联互通等方式，促进各方数据资源的互联互通、高效利用。
公共数据融合与共享平台的构建需要考虑以下几个方面的因素：1. 数据标准化由于来自不同行业、不同领域的数据具有各自的特点和技术要求，因此需要对这些数据进行统一的标准化处理，包括数据格式、元数据等方面。
只有数据标准化了，才能够实现数据的互联互通、共享利用。
2. 数据安全随着数据的集中存储和管理，数据安全问题也变得尤为重要。
数据加密、权限管理、备份恢复等技术手段需要得到充分的考虑和应用，以确保数据的全面保护。
3. 数据质量公共数据平台的数据质量直接影响到其应用价值和用户信任度。
对于数据的采集、验证、清洗、处理等环节，需要建立完善的检测体系和质量评价机制，严格把关数据的质量。
4. 数据应用构建公共数据平台不是一个目的，而是为了更好地促进数据应用。
平台需要提供数据查询、分析、挖掘、可视化等多种功能，支持多种数据挖掘和分析技术，以满足广泛的数据应用需求。
二、公共数据融合与共享平台的应用研究随着公共数据平台的逐渐完善，其应用研究也在不断深化。
以下是一些典型的应用场景：1. 国土资源信息查询国土资源信息是关系到国家重要利益和民众切身利益的关键信息之一。
公共数据平台可以将国土资源信息进行标准化处理，建立相关的查询接口，以方便广大群众进行在线查询。
气象数据共享平台的构建与应用研究
气象数据共享平台的构建与应用研究在当今数字化和信息化的时代，气象数据的重要性日益凸显。
气象数据不仅对于天气预报、气候研究等专业领域至关重要，还在农业生产、交通运输、能源供应等众多与人们日常生活息息相关的领域发挥着关键作用。
为了更好地利用和管理这些宝贵的数据资源，构建一个高效、便捷、准确的气象数据共享平台成为了必然的需求。
一、气象数据共享平台的需求分析气象数据具有多样性、复杂性和大规模性的特点。
它包括了气温、气压、湿度、风速、风向、降雨量等多种观测数据，以及通过数值模拟和预测生成的各类气象产品。
不同的用户群体，如气象部门、科研机构、企业和普通公众，对气象数据的需求和使用目的也各不相同。
气象部门需要实时、准确的气象数据来进行天气预报和灾害预警，以保障公众的生命财产安全。
科研机构则更关注长时间序列的气象数据，用于气候研究和模型验证。
企业可能会根据气象数据来优化生产计划，例如农业企业根据天气情况安排种植和收获，能源企业根据气象条件调整能源供应策略。
普通公众则希望能够方便地获取与日常生活相关的气象信息，如出行时的天气状况。
因此，气象数据共享平台需要具备以下功能：1、数据整合与管理：能够整合来自不同来源、不同格式的气象数据，并进行有效的管理和存储。
2、数据检索与查询：提供便捷的检索和查询功能，使用户能够快速找到所需的数据。
3、数据处理与分析：具备一定的数据处理和分析能力，帮助用户对数据进行初步的加工和解读。
4、数据可视化：以直观的图表、地图等形式展示气象数据，便于用户理解和使用。
5、用户权限管理：根据用户的身份和需求，设置不同的访问权限和数据使用权限。
6、数据更新与维护：确保数据的及时性和准确性，定期进行数据更新和维护。
二、气象数据共享平台的构建技术1、数据库技术选择合适的数据库管理系统是构建气象数据共享平台的基础。
关系型数据库如 MySQL、Oracle 等常用于存储结构化的气象数据，而NoSQL 数据库如 MongoDB、Cassandra 等则适用于处理大规模的非结构化或半结构化数据。
公共数据共建共享平台平台解决方案
公共数据共建共享平台平台解决方案随着信息技术的发展和数据的爆炸式增长，公共数据共建共享成为一种趋势和需求。
公共数据是指由政府、企业、学术机构等机构或组织产生的与公共利益相关的数据，如交通数据、气象数据、人口数据等。
在传统的数据管理模式下，这些数据往往被各方片面地看作是自己的私有资源，难以实现有效利用和共享。
因此，建立一套公共数据共建共享平台的解决方案就显得尤为重要。
首先，为了建立公共数据共建共享平台，需要支持该平台的基础设施和技术架构。
这包括数据存储和管理系统、数据传输和交换系统以及数据分析和挖掘系统等。
这些系统需要在安全性、可靠性和可扩展性等方面做好设计和实现，确保公共数据的安全性和有效性。
其次，建立公共数据共建共享平台还需要制定一系列政策和法律法规，保障公共数据的合法性和规范性。
这包括数据共享协议、数据授权机制、数据隐私保护等。
政府需要制定相关政策，鼓励和引导各方主动参与到公共数据共建共享平台中，并明确各方的权利和义务。
第四，建立公共数据共建共享平台需要推进数据开放和开放数据的文化建设。
政府和机构需要树立数据开放与共享的理念，鼓励和支持各方参与到数据共建共享平台中。
同时，需要建立相应的奖惩机制，激励和引导各方主动贡献和共享数据。
第五，公共数据共建共享平台还需要建立一个有效的数据治理机制。
这包括数据的采集、清洗、整合、分析和应用等环节。
政府和机构需要制定相应的数据管理规范和流程，确保公共数据的质量和可信度。
第六，为了更好地推进公共数据共建共享平台的建设，需要建立一个统一的数据发布和共享平台。
这个平台可以集中管理和发布公共数据，方便各方获取和使用数据。
同时，还可以提供数据查询、数据分析和数据挖掘等功能，提高数据的利用价值。
最后，为了推动公共数据共建共享平台的建设和发展，需要开展相关的培训和推广活动。
政府和机构可以组织数据的培训和技术交流活动，提高各方对公共数据共建共享平台的认识和理解。
同时，还可以设立相关的奖励机制，鼓励和激励各方参与到公共数据共建共享平台中。
元数据技术在数据共享平台中的应用
随 着 信 息 技 术 的 不 断 发 展 以 及 人 们 对 信 息 共 享 的
迫 切 需 求 ， 数 据 技 术 被 应 用 于 更 多 的领 域 。 为 了 适 应 元
１ 元 数 据 技 术
１ １ 元 数 据 定 义 ．
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标准。
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地 将 企 业 内 部 或 企 业 问 异 构 数 据 进 行 交 换 ， 现 大 范 围 实
元 数 据 是 关 于 数 据 的 组 织 、 数 据 域 以 及 关 系 的 信 息 ， 就பைடு நூலகம்是 “ 于数 据 的数据 ” 也 关 【 。
数据资源整合与融合实现跨部门数据共享与应用
数据资源整合与融合实现跨部门数据共享与应用随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，各个部门和机构都积累了大量的数据资源。
然而，由于数据来源不同、格式不统一、存储方式不一致等原因，这些数据资源往往无法实现有效的整合和融合，导致数据孤岛的存在。
为了实现跨部门数据共享与应用，需要进行数据资源整合与融合的工作。
一、数据资源整合的意义和目标数据资源整合是指将不同部门和机构的数据资源进行整合，使其能够在同一个平台上进行管理和应用。
数据资源整合的意义在于提高数据的利用价值，促进信息共享和协同工作。
数据资源整合的目标包括：1. 实现数据的一体化管理：通过整合数据资源，实现数据的集中存储和管理，提高数据的可靠性和安全性。
2. 提高数据的利用效率：通过整合数据资源，减少数据的冗余和重复，提高数据的利用效率。
3. 实现数据的共享与交流：通过整合数据资源，实现数据的共享和交流，促进不同部门和机构之间的合作和协同工作。
4. 支持决策和管理：通过整合数据资源，提供全面、准确的数据支持，为决策和管理提供科学依据。
二、数据资源整合的方法和技术数据资源整合的方法和技术主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等步骤。
1. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去重、去噪、纠错等处理，以提高数据的质量和准确性。
2. 数据集成：数据集成是指将不同来源的数据进行整合，使其能够在同一个平台上进行管理和应用。
数据集成的方法包括数据仓库、数据湖和数据集市等。
3. 数据转换：数据转换是指将不同格式和结构的数据进行转换，以满足数据整合的需求。
数据转换的技术包括ETL（抽取、转换、加载）、数据映射和数据标准化等。
4. 数据加载：数据加载是指将转换后的数据加载到目标系统中，以实现数据的存储和管理。
数据加载的技术包括批量加载和实时加载等。
三、数据资源融合的意义和方法数据资源融合是指将不同部门和机构的数据资源进行融合，使其能够实现互联互通和共享应用。
数据资源融合的意义在于提高数据的整体利用价值，促进数据的跨部门和跨机构应用。
数据共享平台的建设与实践经验分享
数据共享平台的建设与实践经验分享随着信息化时代的到来，数据成为了当下最重要的资产之一。
数据不仅是企业战略决策的重要依据，还是推动社会发展的重要动力。
因此，如何快速、高效地管理和共享数据，成为了各行各业都需要面对的问题。
数据共享平台就是为了解决这一问题而诞生的。
一、数据共享平台的定义及作用数据共享平台是指为实现数据资源的共享和利用而建设的一种综合管理平台。
在这个平台上，数据的获取、存储、处理、分析和共享等功能被很好地整合起来，可以提供给企业、政府机构和其他组织进行共享和使用。
这样一来，不但能够提高数据的利用效率，减少重复开发和采集，还能加快决策制定的速度和精度，提高服务质量和效率。
二、数据共享平台的建设要点要想建设一套优秀的数据共享平台，需要注意以下几个方面：1、确定统一的数据标准和规范数据标准和规范是数据管理的基础，决定了数据在平台上的站位和运用。
因此，在将各种异构数据集成到平台上之前，需要先定义好统一的数据标准和规范，包括数据的格式、命名、结构、安全性等方面。
2、选择合适的数据存储方式和技术数据量大、形式多样、更新速度快是大多数平台都要面对的问题。
因此，在建设平台时需要选择合适的数据存储方式和技术。
如何进行数据划分、备份、同步等也需要考虑到平台的实际情况，以达到数据快速响应和高效运转的目的。
3、构建完善的数据安全机制数据安全一直是数据共享平台建设的首要问题。
必须建立完善的数据安全机制，包括用户权限控制、数据备份机制和灾备机制等。
任何数据都应该有所保护，确保数据不会因为平台的异常操作或数据泄露而遭到破坏和攻击。
4、提供高效的数据服务数据共享平台的建设并不是简单的数据集成，更重要的是如何向用户提供有效的数据服务。
对于不同角色的用户，需要提供不同的服务。
比如，对于一些需要快速获取数据的应用，可以提供API接口；对于需要使用平台进行数据处理的用户，可以提供数据处理引擎等。
三、数据共享平台的实践案例如今，数据共享平台已经被广泛应用于各个领域。
水文数据共享平台的构建与应用
水文数据共享平台的构建与应用在当今数字化和信息化的时代，水文数据对于水资源管理、水利工程规划、防洪减灾以及生态环境保护等领域具有至关重要的意义。
然而，由于水文数据来源广泛、格式多样且分散存储，导致数据的获取和利用存在诸多困难。
为了解决这一问题，构建水文数据共享平台成为了必然的选择。
本文将详细探讨水文数据共享平台的构建与应用，以期为相关领域的发展提供有益的参考。
一、水文数据共享平台的需求分析（一）数据来源的多样性水文数据的来源包括各级水文站、气象站、水利部门、科研机构等。
这些数据涵盖了降水、蒸发、水位、流量、水质等多个方面，且数据格式和采集频率各不相同。
（二）用户需求的广泛性不同用户对水文数据的需求存在差异。
水利工程设计人员需要详细的历史水文数据进行工程规划和设计；水资源管理部门需要实时数据进行水资源的调配和管理；科研工作者则需要长期的、高精度的数据进行科学研究。
（三）数据质量和安全性的要求水文数据的准确性和可靠性直接影响到决策的科学性和工程的安全性。
因此，在数据共享平台中，需要建立严格的数据质量控制机制，确保数据的准确性和完整性。
同时，要采取有效的安全措施，保护数据的机密性和可用性。
二、水文数据共享平台的构建（一）数据采集与整合通过建立数据接口，实现对不同来源、不同格式水文数据的自动采集和整合。
在数据采集过程中，要进行数据清洗和预处理，去除重复、错误和无效的数据。
（二）数据库设计根据水文数据的特点和用户需求，设计合理的数据库结构。
可以采用关系型数据库或非关系型数据库，如 MySQL、Oracle、MongoDB 等，以满足数据存储和查询的需求。
（三）平台架构采用分层架构设计，包括数据层、服务层和应用层。
数据层负责数据的存储和管理；服务层提供数据访问接口、数据处理服务和安全认证服务等；应用层则为用户提供各种应用功能，如数据查询、数据分析、数据下载等。
（四）技术选型选择合适的技术框架和开发工具，如 Java、Python、Spring Boot、Vuejs 等，以确保平台的稳定性、扩展性和易用性。
大数据安全技术在数据共享中的应用
大数据安全技术在数据共享中的应用随着科技的不断进步，人类社会正在进入一个数据驱动的时代，大数据的应用越来越广泛，数据共享也越来越普遍。
然而，数据安全问题却一直困扰着人们，大数据的共享和安全成为了亟需解决的问题。
大数据安全技术是指为了保障大数据系统安全而开发的一系列技术。
大数据安全技术包括数据密钥管理、数据加密、数据防泄漏、数据备份和恢复等一系列技术。
大数据安全技术的最终目的是保障数据在传输和存储中不被非授权的第三方访问和利用。
在数据共享方面，大数据的安全是首要问题。
大数据共享的本质是共享大量的敏感信息，包括个人隐私、商业机密、国家安全等。
如果这些数据被泄露，将会造成严重的后果。
大数据安全技术在数据共享中的应用可以分为三个方面。
第一，数据传输安全。
数据传输安全是指在数据传输过程中采取各种技术措施，保证数据传输过程中数据不被篡改、窃取或伪造。
大数据传输安全技术包括数字签名认证、数据加密传输、数据通信线路保护等技术。
数字签名认证是一种数字证书和公共密钥基础设施（PKI）相结合的技术。
数字签名认证技术通过数字证书验证数据的来源和完整性，确保数据在传输过程中不被篡改或伪造。
数据加密传输是一种数据传输前对数据进行加密处理的技术。
数据加密传输技术可以有效保护数据不被窃取或篡改，并且只有拥有密钥的授权用户才能进行解密操作。
数据通信线路保护使用各种技术手段，例如虚拟专用网（VPN）、防火墙和入侵检测等技术，来保护网络连接，防止网络攻击和数据窃取。
第二，数据存储安全。
数据存储安全是指在数据存储过程中采取各种技术措施，保证数据存储在安全的地方，并且只有授权用户才能访问数据。
大数据存储安全技术包括数据备份、数据存储加密、访问控制等技术。
数据备份是指将数据存储在多个备份设备中，以保证在数据意外丢失时可以进行数据恢复操作。
数据存储加密是将数据存储在加密的存储设备中，只有拥有密钥的授权用户才能访问和解密数据。
访问控制是一种对数据进行权限控制的技术。
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。
汽车共享电商平台的技术创新与应用
汽车共享电商平台的技术创新与应用在当今数字化时代，汽车共享电商平台如雨后春笋般涌现，为人们的出行带来了全新的选择和便利。
这些平台的成功离不开一系列的技术创新和应用，它们正在重塑着交通运输领域的格局。
汽车共享电商平台的出现，其核心在于满足了人们对于灵活、便捷和经济出行的需求。
传统的汽车拥有模式存在着诸多问题，如车辆闲置率高、资源浪费、维护成本高昂等。
而汽车共享模式则通过优化资源配置，让更多的人能够在需要的时候使用车辆，从而提高了车辆的利用率，降低了出行成本。
在技术创新方面，先进的定位技术是汽车共享电商平台的重要基石。
通过全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统等技术，平台能够实时准确地获取车辆的位置信息。
这不仅方便用户查找附近可用的车辆，还能为平台的运营管理提供有力支持，比如确保车辆的停放符合规定，及时发现车辆的异常移动等。
智能预订和解锁系统也是一大亮点。
用户可以通过手机应用程序，轻松预订心仪的车辆，并在预订时间内使用手机进行解锁。
这种无钥匙进入的方式极大地提高了用户体验，省去了繁琐的钥匙交接过程。
同时，这一系统还能够与车辆的电子控制系统进行集成，实现对车辆功能的远程控制，如提前开启空调、调节座椅等。
车辆状态监测技术在汽车共享中发挥着关键作用。
平台通过安装在车辆上的传感器，可以实时收集车辆的各项数据，包括油量、电量、轮胎压力、车辆故障信息等。
这些数据不仅能够帮助平台及时安排车辆的维护和保养，确保车辆始终处于良好的运行状态，还能为用户提供更准确的车辆信息，让他们在预订时做出更明智的选择。
支付技术的创新也为汽车共享电商平台的发展提供了强大助力。
如今，多样化的支付方式，如在线支付、移动支付、信用支付等，让用户能够轻松完成费用的结算。
同时，基于大数据和人工智能的风险评估模型，能够为用户提供个性化的押金和信用额度，降低了用户的使用门槛，也提高了平台的资金管理效率。
在应用方面，汽车共享电商平台不仅为个人用户提供了便利，也为企业和社会带来了诸多好处。
数据交换与共享平台解决方案
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医疗行业：医疗数据共享，提高诊断和治疗效率
教育行业：教育资源共享，提高教育质量和公平性
交通行业：交通数据共享，提高交通管理和调度效率
零售行业：零售数据共享，提高零售管理和营销效率
金融行业：金融数据共享，提高金融风险管理和投资决策能力
环保行业：环保数据共享，提高环保监管和治理能力
证券公司数据共享：实时更新股票行情，提供投资建议
保险行业数据交换：实时更新保单信息，提高理赔效率
金融监管机构数据共享：实时监控金融市场，防范金融风险
政府机构应用
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政务数据共享：实现政府部门之间的数据共享和协同合作
02
公共服务：提供在线公共服务，提高政府服务效率和质量
03
政策制定：利用大数据分析，为政策制定提供科学依据
降低沟通成本：通过平台实现数据的统一管理和共享，降低沟通成本，提高业务协同效率。
03
提高数据质量：通过平台实现数据的统一管理和共享，提高数据质量，为业务协同提供可靠数据支持。
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促进业务创新：通过平台实现数据的快速传输和共享，促进业务创新，提高业务协同效率。
数据交换与共享平台市场前景与发展趋势
PART FIVE
数据交换与共享平台技术实现
PART THREE
技术架构设计
采用负载均衡技术，提高系统处理能力和响应速度
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采用实时监控和日志分析技术，实现系统运行状态的实时监控和问题排查
06
采用消息队列技术，实现数据交换和异步处理
03
采用数据加密和身份认证技术，保障数据安全和用户隐私
04
采用分布式架构，提高系统可用性和扩展性
隐私保护与数据共享平衡的研究与应用
隐私保护与数据共享平衡的研究与应用一、引言随着互联网技术的快速发展和广泛应用，人们的个人信息得到了日益广泛的收集和利用。
然而，由于信息的广泛共享和利用，个人隐私的泄露也日益成为一个严重的问题。
因此，为了保护个人隐私和实现数据共享之间的平衡，我们需要进行深入研究并应用相应的技术和制度。
二、隐私保护技术的研究与应用1. 匿名和脱敏技术匿名和脱敏技术是常用的保护私人信息的方法。
匿名化处理可以消除个人身份的可识别性，使得数据无法与特定个体相关联。
脱敏技术则通过替换、加密等手段，对敏感数据进行保护。
例如，在医疗健康领域，医院可以使用匿名化技术对患者数据进行处理，以保护患者的隐私。
2. 授权访问控制技术授权访问控制技术可以限制数据的访问范围和行为。
通过合理设置权限和访问规则，可以确保数据仅在授权的范围内被访问和使用。
例如，社交网络平台可以通过设置权限，让用户自行决定自己的个人信息是否对其他用户可见。
三、数据共享的重要性与挑战1. 数据共享的重要性数据共享对于推动科学研究、社会发展以及实现智能化服务具有重要意义。
通过数据共享，可以促进跨领域的合作，加快技术创新的步伐，并为决策者提供重要的参考和依据。
2. 数据共享的挑战然而，数据共享也面临一系列的挑战。
其中之一是隐私保护。
在共享数据的过程中，个人隐私可能会被泄露，引发不必要的风险和问题。
另外，数据的安全性和可信赖性也是共享过程中需要关注的问题。
保障数据共享的安全与可信度，是实现数据共享平衡的重要一环。
四、隐私保护与数据共享的平衡1. 法律和政策保障制定相关的法律和政策是保护隐私和实现数据共享平衡的基础。
国家可以制定隐私保护法规，规范个人信息的收集和使用，并对违反规定的行为进行处罚。
政府还可以推动数据共享的相关政策，为数据参与者提供合理的奖励机制，促进数据共享的积极性。
2. 技术手段的应用隐私保护和数据共享平衡的实现离不开有效的技术手段。
除了前文提到的匿名化和脱敏技术外，还有其他一些有效的手段如加密技术、安全多方计算等。
数据共享交换平台
数据交换标准
统一数据格式
确保不同来源的数据能够被正确解析和整合，需 要制定统一的数据格式标准。
数据交换协议
为了实现不同系统间的数据传输和共享，需要制 定通用的数据交换协议。
数据质量评估
建立数据质量评估标准，以确保共享的数据具有 准确性和完整性。
数据交换技术
ETL技术
用于抽取、转换和加载数据，实现不同系统间数据的整合与共享。
平台架构与组成
架构
包括数据存储层、数据处理层、数据 交换层和数据管理层等多个层次，各 层次之间相互协作，共同实现平台功 能。
组成
主要包括数据存储系统、数据处理系 统、数据交换系统和数据管理系统等 多个组件，各组件之间相互配合，确 保平台的稳定运行和高效处理。
02
CATALOGUE
数据交换标准与技术
API接口技术
通过API接口实现不同系统间的数据交换与共享，提高数据交互的 灵活性和效率。
数据虚拟化技术
通过数据虚拟化技术，用户可以像访问单一数据源一样访问多个数 据源的数据，提高数据访问的便捷性。
数据安全与隐私保护
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数据加密技术
对共享的数据进行加密处 理，确保数据传输和存储 的安全性。
企业数据交换
总结词
促进企业间数据流动，提升业务合作效率。
详细描述
企业数据交换是指企业之间通过数据共享交换平台，实现业务数据的交换和共享，提升企业间的业务合作效率。 通过数据交换，企业可以快速获取合作伙伴的数据，以便更好地了解市场需求、优化产品设计和提升供应链管理 。
科研数据共享
总结词
加速科研成果转化，促进科技创新。
、教育、智能制造等多个领域。
创建开放数据平台的技术和管理原则分享
创建开放数据平台的技术和管理原则分享随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始认识到数据的重要性，逐渐开始加大对数据的投入。
但是各个企业的数据被锁在各自的系统中，数据之间存在着孤岛现象，无法有效地利用。
因此，如何创建开放数据平台成为了很多企业面临的问题。
本文将从技术和管理两个方面分享创建开放数据平台的经验和原则。
一、技术原则1. 构建统一数据标准在进行数据共享之前，需要将各个业务部门的数据整合、修复并统一标准格式。
因为不同业务部门、不同系统处理和存储数据的方式都是不同的，所以需要将这些不同的情况进行修复、整合，使得数据准确、清晰、规范化。
在确定标准格式时，不仅需要考虑数据的格式，还需要考虑数据的质量、安全等因素。
尤其是在与外部机构共享时，数据的质量和安全至关重要。
2. 优化数据存储和处理数据存储和处理是开放数据平台的核心，需要根据不同的数据处理方式进行考虑。
平台中可能有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
对于不同类型的数据，需要选择不同的存储方式、数据处理方法。
一般来说，Hadoop、Spark、Hbase等大数据技术是不错的选择。
在数据处理方面，可以选择SQL、NoSQL、ETL等技术，根据不同的需求进行选择。
同时，也需要考虑到数据的安全性和可扩展性，因为随着数据量的不断增加，系统也需要不断扩容。
3. 实现数据安全保护开放数据平台在提供数据共享和交换服务的同时，也会带来一定的安全风险。
因此，在创建开放数据平台时，需要做好数据安全保护。
具体的措施可以包括身份认证、访问控制、加密、隔离等。
4. 建立数据质量管理体系高质量的数据才能真正意义上为企业带来价值。
因此，数据平台需要建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、数据更新、数据校验等环节，在做好数据质量控制的同时，也需要对数据的维护和更新进行考虑。
二、管理原则1. 建立数据治理机制数据治理是保障数据合规和有效使用的基础，包括监管、审查、纪录、安全等诸多方面。
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究近年来，随着互联网与大数据技术的发展，公共数据的融合与共享成为了一个热门的研究课题。
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究有助于提高政府决策的科学性、提供更好的公共服务，推动智慧城市建设和社会经济的可持续发展。
首先，公共数据融合与共享平台的构建是实现公共数据融合与共享的基础。
这种平台通过整合各级各部门的数据资源，对数据进行清洗和格式标准化，实现数据的一体化管理和开放共享。
该平台可以使用大数据技术，进行数据的存储、计算、分析和可视化展示，方便用户对数据进行查询和利用。
其次，公共数据融合与共享平台的应用研究主要包括两个方面。
一方面是面向政府决策的应用研究，通过对各类公共数据的融合分析，为政府决策提供科学依据。
例如，可以利用大数据技术对经济、环境、交通等领域的数据进行综合分析，并预测未来的发展趋势，为政府制定和调整政策提供决策支持。
另一方面是面向公共服务的应用研究，通过数据的共享和开放，提供更好的公共服务。
例如，可以基于公共数据融合与共享平台，开发智慧城市应用，提供智能交通、智能环保、智能医疗等服务，提升城市生活的质量和便利性。
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究具有重要的意义。
首先，它可以促进政府之间和政府与社会之间的信息共享与合作，提高政府决策的科学性和有效性。
其次，它可以降低公共数据的获取成本和利用门槛，提高数据的利用效率和创新能力。
再次，它可以推动智慧城市建设，提升城市管理和公共服务的水平。
最后，它还可以促进社会经济的可持续发展，推动数据经济的加速发展。
在公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究中，还存在一些问题和挑战。
首先，数据的隐私和安全问题是制约数据共享的重要因素，需要加强对数据的保护和管理。
其次，数据的质量和准确性是影响数据利用效果的关键因素，需要加强对数据质量的监控和控制。
再次，数据共享的机制和模式需要进一步研究和完善，激励各方积极参与共享，并建立合理的激励机制。
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传统数据仓库
低 中 低 高 中 中 高 TB级别 对关系型操作效率中 结构化数据
Hadoop 在处理非结构数据和半结构数据上具备优势，尤其适合海量数据批处理等应 用需求。当然随着Hadoop技术的成熟，基于Hadoop的即席查询技术也逐渐崭露头角。 比如仿照Dremel的开源项目Apache Drill以及Cloudera Impala。 MPP适合替代现有关系数据结构下的大数据处理，具有较高的效率，但其在大规模集 群（超过100个节点）下的可用性还有待试点证实。 MPP数据库场景下经常需要扫描大量的数据，所以对磁盘存储系统的I/O性能要求非 常高，在测试和日常运行中，I/O多大情况下是瓶颈，这点与Hadoop平台可以明显区 分开来。
数据质量管理
新数据源 稽核 数据质量 监控 数据质量 评估 数据质量 配置管理 数据质量 两级联动 数据质量 问题处理 平台管理
数 据 管 理 域
隐私管理 审计追踪
数据处 理域
统一ETL管理 传统技术ETL HadoopETL 流式计算ETL
生命周期管理
入库存储 数据清理 调度管理 监控管理
数据源
结构化数据 客户信息 账务信息
新技术的引入不能影响原有的使用感知，需要按照分阶段逐步引入的方式。可以参考 如下的几个引入原则：
1、先增量后存量。现有的数据处理系统引入大数据处理技术，面临着模型改造、流程改造等一系列的问题， 可以首先在新上线应用引入大数据处理技术。 2、先边缘后核心。对于原有功能的迁移，可以先迁移非关键的应用。这些应用不涉及到关键生产任务，可以 忍受数据处理延迟和故障修复时间较高等可能出现的风险。 3、先简单后复杂。数据处理逻辑较简单的应用也可以首先尝试引入大数据处理技术，降低实施的复杂度，积 累运维经验。 通过在大数据处理技术的规划、实施及运维过程中积累经验及教训，不断提升和完善大数据技术的应用水平， 逐步拓展大数据技术应用领域。
数据目录
元数据管理
透明访问层 数 据 域
数据质量管理
数 据 存 储 层
主数据仓库
深度分析库
Hadoop云平台
安全管理
运维管理
基于高性能平台
基于X86平台 数据预处理
基于X86平台
集群监控/配置
获 取 域
统一调度
统一数据采集接口（结构化数据/非结构化数据）
中国电信Enterprise Data Analysis
目录
企业级数据中心定义
数据中心中的大数据
MPP数据库在数据中心的应用 Hadoop在数据中心的应用 大数据技术与传统数据中心的集成
数据中心BI技术选型描述 数据中心ESB技术研究
传统的数据仓库的架构
OLTP
数据源
抽取、转换、加载
ETL 元数据
企业数据仓库
传统数据仓库在大数据时代面临的挑 战： 成本居高不下，以Scale Up为主 数据量，以GB~TB为主 扩展能力 拥有成本 处理数据的能力 数据共享能力
一级数据 数据 生命 周期 管理
支撑系统的交易级核 心数据
传统RDBMS演进到“新型 RDBMS+一体机技术”
二级数据
海量查询与历史数据
传统RDBMS演进到“MPP RDBMS+分布式数据库”
三级数据
备份和备查数据
分布式文件系统、分布式数据库技 术
一句话总结未来天云数据平台
一句话定位：天云数据平台=“传统”+“现代”数据中心集 大成者。
数据中心相关技术与应用
2013-12-02
智慧物联网-体系结构
数据中心
智慧城市架构
中国移动经营分析系统新一代架构
电脑 智能手机 PAD 监控中心
基础分析应用
应 用 域 开放应用平台
挖掘分析应用 服务组件
自助分析应用 功能组件
实时分析应用 管理组件
管理域
标准化应用开放/测试/部署/运行环境
数据地图 访问接口（API/SQL） 数据联邦 数据互通
大数据在数据中心的应用场景
大数据技术可以应用在以下场景（包括但不限于）：
1、原数据仓库底层结构化数据处理（ETL或ELT）。底层结构化数据处理计算任务重但复杂性不高，不涉及多 表关联，适合引入大数据技术实现高效低成本。例如：对运营商的清单（语音详单、GPRS清单、WLAN清单 等）的清洗、转换、汇总等。 2、半结构和非结构数据处理与分析。例如对上网日志、网络信令、客服语音等数据的处理和分析，这些数据 难以利用传统数据仓库技术进行处理和分析。 3、数据集市。地数据集市应用较为独立，且对可靠性的要求并不是十分严格，适合作为引入大数据技术形成 资源池，以移动运营商为例，可实现各地市、各部门数据集市的云化、池化和虚拟化，最终实现资源动态调 配，达到高效低成本。 4、数据仓库数据分级存储。对低价值的细节数据以及长周期的历史数据（冷数据）访问频率较低，也能容忍 相对较长的响应时间，可以存储在成本更低的平台上。 5、数据挖掘。某些数据挖掘设计长周期的数据，计算时间很长（数天），占用很多数据仓库资源。还有一些 数据挖掘算法超出了关系代数计算范畴，需要抽取数据到独立的计算平台（例如SAS统计分析系统）中进行计 算。这些数据挖掘任务可以迁移到大数据平台之上进行计算。例如交往圈的计算，因其仅涉及单一数据，但 数据量非常大，且需要多次迭代计算。 6、对外查询。数据中心不仅仅是数据处理，也需要将数据处理的结果对外提供查询，而这些查询一部分是海 量的OLAP性质的查询，另外还有一部分OLTP性质的查询，即数量众多但每次查询量较少的。比如数据中心 前端库、与生产系统互动的数据库以及提供流量详单查询的数据库。这些查询任务不能很好地运行在OLAP类 数据库之上，可以迁移到大数据平台上。 针对这些应用场景，可以看到，主要需要引入的是Hadoop和MPP技术，然后逐步考虑NoSQL、流计算和内存计 算等技术的引入。
元数据 应用 元数据 服务封装 元数据 分析展现 元数据 基础管理 元数据 存储 元数据 获取
安全管理
4A认证 安全服务 调用
数据分发同步处理 数据集市A 运行数据库 （RDBMS） 数据集市B 分析挖掘数 据库 (EDW,MPP) 数据集市C 非关系数据库NoSQL 分布式文件系统 ……
分布式 计算框 架
半结构/非结构化数据
网络信息 社会环境信息
流式数据 ……
系统管 理域
接口管理
数据的分级支撑体系
专题目标：通过引入大数据、NoSQL、NewSQL技术，对数据分级支撑的研究和试点， 为业务支撑系统的数据生命周期管理和数据支撑提供技术上的指导和规范。 零级数据 供应用高速直接访问 的数据 内存数据库集群技术 内存网格集群技术
权限管理 综 合 分 析 系 统 综 合 监 控 系 统 信 令 监 测 系 统 日 志 上 层 应 用 备份与恢复 其 他 应 用 设备管理 资源池管理 存储管理 日志管理 数据服务功能 服务管 理 配置类 数据服 务 信息 子层 KPI 数据 聚合 服务 OD WRD B OD WMP P 资料类数据 服务 清单累数据 服务 报表 数据 处理 服务 指标类 数据服 务 日志类 数据服 务 统一 视图 数据 查询 服务 分布式关系数据库 分布式文件系统 ETL调 度 数据交 互、转 换 设备监控指 标 OPEN API
目录
企业级数据中心定义
数据中心中的大数据
MPP数据库在数据中心的应用 Hadoop在数据中心的应用 大数据技术与传统数据中心的集成
数据中心BI技术选型描述 数据中心ESB技术研究
云计算与大数据的关系
云计算 大数据
商业模式驱动
云计算改变了IT，而大数据则改变了业务
应用需求驱动
云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行
Hadoop技术与MPP技术的比较
Hadoop
平台开放性 运维复杂度 扩展能力 拥有成本 系统和数据管理成本 应用开发维护成本 SQL支持 数据规模 计算性能 数据结构 高 高，与运维人员能力相关 高 低 高 高 低 PB级别 对非关系型操作效率高 结构化、半结构化和非结构数据
MPP
低 中 中 中 中 中 高 部分PB 对关系型操作效率高 结构化数据
数据变为企业的核心资产
市场研究机构Gartner最新报告显示，到2017年，数 据业务能力差的企业将失去核心竞争力，25%的企业 可能会被淘汰。 • 数据商业策略创造了一定的价值和资产收入，它 超越了传统的业务模式和客户体验，通过自动化 过程管理改造流程，利用数字系统建立人、地方 和事物的普遍联系。 • 如今，数据业务已迅速成为现代商业模式中的一 个共同关注的、通用的话题，它正在重塑现代企 业的组织形式和企业文化。
业务数据集市
前端分析展现工具
查询工具、应用
新一代数据中心定义
平台管理功能 用户管理 资源池指标 分布式系统 指标 数据库指标 指标汇总 性能预警 调度异常控 制 作业调度管 理 事件自动化 执行引擎 规则配置 北向接口管理 数据采集接口 管理 数据共享配置 通用接口配置
企业数据中心是指建立在数据仓库与数据仓库之上的 决策分析应用，应包括数据源、数据ETL、ODS数据 库、数据仓库、数据集市、商务智能应用、数据管理 等功能。 数据中心应该具备常见数据的处理与管理能力，具备 对结构化、半结构化、非结构化等数据的处理能力， 同时支持RDB、MPP、NoSQL，同时具备数据的通用 管理能力，以数据为中心进行平台建设。 数据中心数据平台在接口层要丰富又简单，可以提供 各种应用所需接口，最大程度匹配已有接口，对应用 改动需求力求最低。
传统=传统数据仓库/RDBMS，是基于传统基于结构化数据处 理的关系型数据(仓)库，以Scale Up为特点 现代=基于关系代数理论的MPP + Hadoop技术，以分布式处 理为基础，以Scale out为特点，可处理海量数据 适用场景：运营商跨域数据融合，智慧城市，智慧省份解决 方案，公安，医疗等。