大数据融合基础架构解决方案
大数据平台整体解决方案
大数据平台可以分为数据仓库、数据湖、数据集市等不同类型，每种类型都有其特定的使用场景和优势。
分类
大数据平台的定义
处理大规模数据
大数据平台能够处理大规模的数据，通常可以达到PB级别或更高，同时保证数据处理的高效性和实时性。
大数据平台的特点
多种数据处理功能
大数据平台可以提供多种数据处理功能，包括数据的抽取、转换、加载、清洗、聚合等，能够实现对数据的全面处理和分析。
大数据平台可以帮助企业更好地了解客户需求，优化业务流程，提高决策效率。
解决方案的必要性
技术瓶颈
传统的大数据处理方式已经无法满足海量数据的需求，需要更加高效、稳定、安全的大数据平台解决方案。
大数据平台概述
02
大数据平台是一种用于存储、处理、分析大规模数据的系统或框架，它能够提供数据处理、数据存储、数据查询、数据分析、数据可视化等核心功能。
xx年xx月xx日
大数据平台整体解决方案
CATALOGUE
目录
引言大数据平台概述大数据平台的整体架构大数据平台的关键技术大数据平台的实施与运维案例分析与应用场景总结与展望
引言
01
1
背景介绍
2
3
随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸性增长的趋势。
信息技术发展
大数据平台建设能够实现对数据的深度挖掘，发现数据背后的价值，为企业决策提供科学依据。
详细描述
基于大数据平台实现医疗资源的优化配置和高效利用，为患者提供个性化的诊疗服务。具体而言，通过大数据技术分析病例、药品和医疗设备等数据，为医生提供辅助诊断和治疗建议，提高医疗质量和效率。
案例二：医疗行业的大数据平台应用
智能推荐与精准营销
总结词
社会治理网格化大数据融合服务平台建设综合解决方案
增强决策支持能力
通过大数据挖掘和预测，为决策者 提供更加准确、全面的数据支持。
提升公众服务水平
通过网格化服务，提高公共服务水 平，提升公众满意度。
02
平台架构与功能设计
平台架构
综合解决方案提供了一种创新的平 台架构，该架构利用大数据、云计 算和人工智能等技术，实现了社会 治理网格化的大数据融合服务。
数据处理层
该层负责对社会治理数据进行清洗、分类、整合 、分析等处理，提取有价值的信息，为社会治理 提供有效的数据支持。
数据应用层
该层负责为各类社会治理主体提供个性化的数据 服务，包括但不限于决策支持、风险评估、监测 预警、公共服务等方面，提升社会治理的精细化 和智能化水平。
03
关键技术解决方案
数据采集与处理技术
2023
社会治理网格化大数据融 合服务与目标 • 平台架构与功能设计 • 关键技术解决方案 • 平台应用场景与优势分析 • 平台实施方案与保障措施 • 结论与展望
01
平台建设背景与目标
背景介绍
社会治理面临的挑战
随着社会不断发展，社会治理面临着多元化、复杂化、精细化的挑战。
信息采集与更新
基于网格化管理，建立信息采集 与更新机制，确保数据的实时性 、准确性和完整性。
数据挖掘与分析
运用大数据技术和分析模型，对 融合后的数据进行挖掘、分析和 研判，为社会治理提供科学依据 和决策支持。
平台保障措施
组织协调保障
建立健全社会治理网格化大数据融合 服务平台的组织协调机制，明确责任 单位和配合单位，加强沟通与协作。
技术创新与应用效果
平台在技术上实现了大数据、人工智能等技术的融合应用，并取 得了良好的应用效果。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案在大数据背景下，“两网融合”解决方案是指将传统电信网络和互联网两个独立的网络进行整合，构建统一的通信网络。
这种整合有助于提升信息的传输效率和数据的处理能力，为用户提供更加便捷和高质量的通信服务。
首先，大数据时代对网络的数据传输和处理能力提出了更高要求。
传统电信网络和互联网在数据传输和处理方面存在一定的局限性。
传统电信网络主要用于语音通信，对于大数据的传输和处理能力有限；而互联网虽然具有较高的数据传输速度和处理能力，但在安全性、可靠性等方面存在一些问题。
因此，“两网融合”解决方案可以充分利用传统电信网络的优势，同时又能借助互联网的高速数据传输和处理能力，从而提供更加高效、稳定、安全的通信服务。
其次，“两网融合”解决方案有助于促进信息的整合和共享。
在大数据时代，各行各业都面临着大量的信息和数据的积累，如何有效地整合和利用这些信息成为一个重要的挑战。
通过将传统电信网络和互联网进行融合，可以打破网络之间的壁垒，实现信息的共享和交流。
例如，通过“两网融合”解决方案，可以将传统电信网络中的通话信息与互联网中的社交媒体数据进行整合，为用户提供更加全面和准确的信息。
同时，“两网融合”解决方案还有助于推动数字经济的发展。
在大数据时代，数字经济已经成为推动经济增长的重要驱动力。
通过将传统电信网络和互联网融合起来，可以为数字经济的发展提供更好的支持和推动力。
例如，在大数据背景下，“两网融合”解决方案可以为电子商务、在线教育、智能制造等领域的发展提供更加稳定的网络环境和更大的数据处理能力，从而促进数字经济的蓬勃发展。
综上所述，大数据背景下的“两网融合”解决方案对于提升通信网络的传输效率和数据处理能力，促进信息整合和共享，推动数字经济的发展具有重要意义。
通过充分利用传统电信网络和互联网的优势，实现两者的有机结合，可以为用户提供更加高效、便捷和高质量的通信服务，同时也有助于推动社会经济的快速发展。
大数据解决方案
大数据平台技术解决方案目录第1章技术解决 (4)1.1大数据采集 (4)1.1.1概述 (4)1.1.2数据来源 (4)1.1.3数据现状 (5)1.1.4技术支撑 (6)1.1.5价值体现 (10)1.1.6解决工具 (10)1.2大数据存储 (11)1.2.1概述 (11)1.2.2技术支持--Hadoop概论 (11)1.2.3价值体现 (19)1.3大数据治理 (20)1.3.1概述 (20)1.3.2数据治理现状 (20)1.3.3数据治理概念 (21)1.3.4数据治理主要内容 (22)1.3.5技术实现 (28)1.3.6价值体现 (32)1.3.7解决工具 (34)1.4大数据分析 (34)1.4.1概述 (34)1.4.2大数据分析方法 (35)1.4.3数据分析的类型 (40)1.4.4数据分析步骤 (40)1.4.5价值体现 (41)1.4.6大数据分析应用 (42)1.4.7解决工具 (44)1.5大数据可视化 (44)1.5.1概述 (44)1.5.2大数据可视分析的概念 (45)1.5.3大数据可视化分析的方法 (45)1.5.4价值体现 (48)第1章技术解决1.1大数据采集1.1.1概述随着大数据时代的到来，数据正呈现出爆炸式的增长趋势。
随着IT技术的不断发展，无论是传统的业务系统数据，还是新型的非结构化数据，我们能够利用并转化为有用信息的数据变得越来越多。
表格1-1 传统数据采集与大数据数据采集对比1.1.2数据来源按照数据来源划分，大数据的三大主要来源分为商业数据、互联网数据与物联网数据。
1.商业数据商业数据是指来自企业ERP系统，各种POS终端以及网上支付系统等业务系统的数据，商业数据是现在最主要的数据来源渠道。
2.互联网数据互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据，包括通信记录及QQ、微信、微博等社交媒体产生的数据，其数据复杂且难以被利用。
3.物联网数据物联网是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万物互联的The Internet of Things。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案在大数据背景下，“两网融合”解决方案成为了解决传统信息网络与互联网融合的重要方法。
随着互联网技术的迅猛发展，传统信息网络面临着许多新的挑战和机遇，如何将传统信息网络与互联网有效融合，成为了一个亟待解决的问题。
首先，大数据背景下，“两网融合”解决方案可以使传统信息网络与互联网实现共享资源和信息的目标。
传统信息网络往往采用自建的网络设备和系统，资源相对封闭，互联性较差。
而互联网则具有开放性和自由性的特点，拥有丰富的信息资源和庞大的用户群体。
通过“两网融合”，可以将传统信息网络的资源与互联网相连接，实现资源的共享和信息的交流。
其次，大数据背景下，“两网融合”解决方案可以提高传统信息网络的效率和性能。
传统信息网络通常面临着数据处理速度慢、数据安全性差等问题，而大数据技术则可以对大规模的数据进行高速处理和存储。
通过将大数据技术引入到传统信息网络中，可以提高网络的数据处理速度和存储能力，提升网络的性能。
另外，大数据背景下，“两网融合”解决方案可以帮助传统信息网络实现智能化和个性化的发展。
传统信息网络往往以数据的传输和存储为主，缺乏对数据的深度分析和挖掘。
而大数据技术可以对大规模的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识。
通过将大数据技术引入到传统信息网络中，可以实现对数据的深度分析和挖掘，为用户提供个性化的服务和体验。
最后，大数据背景下，“两网融合”解决方案可以促进传统信息网络与互联网产业的融合发展。
传统信息网络和互联网产业在技术和业务上存在较大差异，而大数据技术具有促进不同领域融合的作用。
通过“两网融合”，可以促进传统信息网络与互联网产业的合作和创新，实现资源的共享和优势互补。
综上所述，大数据背景下，“两网融合”解决方案具有重要的意义和作用。
通过将大数据技术引入到传统信息网络中，可以实现传统信息网络与互联网的融合，提高网络的效率和性能，实现智能化和个性化的发展，促进传统信息网络与互联网产业的融合发展。
大数据云平台建设和运营整体解决方案
大数据云平台建设和运营整体解决方案目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与范围 (5)二、需求分析 (5)2.1 用户需求调研 (6)2.2 行业需求分析 (7)2.3 竞争对手分析 (8)三、平台架构设计 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 数据存储层 (11)3.3 数据处理层 (13)3.4 数据服务层 (14)3.5 应用接口层 (16)四、技术研发 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 技术难点及解决方案 (20)4.3 技术实施计划 (22)五、平台运营 (23)5.1 运营策略 (24)5.2 数据安全与隐私保护 (26)5.3 用户体验优化 (27)5.4 持续迭代与升级 (28)六、项目管理 (30)6.1 项目组织结构 (32)6.2 项目进度管理 (33)6.3 项目质量管理 (34)6.4 项目风险管理 (35)七、成本效益分析 (36)7.1 成本预算 (38)7.2 成本控制 (39)7.3 经济效益评估 (41)7.4 社会效益评估 (42)八、案例展示 (43)8.1 国内外成功案例介绍 (44)8.2 案例对比分析 (46)8.3 案例应用场景探讨 (46)九、总结与展望 (48)9.1 方案总结 (49)9.2 发展前景展望 (50)一、内容概要需求分析：详细分析企业在大数据云平台建设方面的需求，包括数据处理能力、存储需求、弹性扩展能力等方面的具体要求。
架构设计：设计云平台的整体架构，包括前端展示层、应用层、数据层、存储层及基础设施层等，确保平台具备高性能、高可用性、高扩展性。
基础设施建设：规划并建设云平台所需的基础设施，包括服务器、网络、存储设备等硬件资源，以及操作系统、数据库管理系统等软件资源。
平台搭建与部署：依据架构设计，完成云平台的搭建与部署工作，确保各模块功能正常运行，并实现数据的高效处理与存储。
运营维护与数据管理：制定云平台的运营维护策略，包括系统监控、故障排查、性能优化等，并建立完善的数据管理体系，确保数据安全与隐私。
大数据平台整体解决方案
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
大数据融合基础架构解决方案全文
突破性数据流架构
高密度计算
(erasure coding, data scanning)
性能和扩展性
很慢!
很慢!
很慢!
存储和计算的融合
…
减少数据移动
有限的 I/O 和内存容量
We solve 处理效率提升b几ot十h 倍
simultanቤተ መጻሕፍቲ ባይዱousl 并行计算 y
ScaleFlux™, Inc. Proprietary & Confidential
当今闪存技术的问题
闪存或混合阵列
• 成本高昂 • 额外开销及冗余 • 实时分析时延过长
SSD
• 为替换磁盘而有的设计 • 未充分利用闪存的优势 • 无法为应用来定制
数据中心基础设施的局限性
• 当存储I / O是关键的瓶颈的时候， 从硬盘驱动器到 SSD已经为许多应用提供了有意义的性能提升。
• SSD在延迟方面实现几个量级的提升，吞吐量亦达到硬盘 的10到20倍，对数据中心和云基础设施确实产生了深远的 影响。
• 提高存储性能不能解决应用程序对多种密集计算的需 求。
• 对于某一类有明确定义，计算密集型的算法，在现代应用 程序的常规数据流中，更适合由其他类型的计算引擎处理。
• 一些主流的算法有例如压缩，纠删码计算和去重，以及其 他应用程序相关的功能，如搜索，过滤和位级的数据操作 等，能在基于硬件上固化的引擎更有效地执行。
性能和能耗推升对FPGA的需求
F可1以配与有高一达到9八76个G高的端RAXMilin和x4现T场的可NV编M程e门固阵态列硬（盘F协P同GA工）作，。为FP英G特A尔可E用5于26风86险v管4处理理、器模提拟供、可搜编索程和硬机件器，学让习它 应用，或者任何能从经过硬件优化的协同处理器中受益的场景。
大数据平台数据治理规划方案 大数据应用融合规划方案 大数据平台规划方案
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对XXX大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有 助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
外部 大数 据
Page 9
大数据云平台数据治理总体架构——数据交换层NAS存储
Hadoop集群元 数据区
数据平台临时数 据区
存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件 系统元数据
集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在NAS临时数据区 XXX数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时 数据区
❖ 增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现 ❖ 对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量 ❖ 初始数据加载均采用全量模式
Page 8
大数据云平台数据治理总体架构——数据交换层
传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储 库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能
大数据平台数据治理规划方案
目录
2 3 4 5 6
智慧XXX管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
集团已建立面向整个XXX业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向XXX的管理 分析应用；
XXX大数据已开展供应链XXX、人人 贷和保理等多种业务，积累了一定量 的业务数据，同时业务人员也从客户 管理、风险评级和经营规模预测等方 面，提出了大量分析预测需求；
智慧政务大数据共享融合平台解决方案
平台目标与愿景
目标
构建一个集成、高效、安全的政务大 数据共享融合平台，实现政府各部门 数据资源的互联互通和共享利用，推 动政府决策科学化、精准化。
愿景
成为全国智慧政务建设的标杆，引领 政府管理和服务方式的创新发展，提 升政府治理能力和社会服务水平。
平台关键功能
数据整合
通过统一的数据标准和接口， 整合政府各部门的数据资源，
公共服务优化应用场景
01
02
03
服务需求分析
通过分析大量公共服务数 据，平台可以帮助政府更 准确地掌握公众的服务需 求，优化服务资源配置。
服务质量监测
平台可以实时监测公共服 务的质量和效率，及时发 现并改进服务中的不足。
个性化服务推送
基于用户画像和大数据分 析，平台可以为公众提供 个性化的服务推送，提高 服务的针对性和满意度。
融合应用。
04
平台应用场景与案例分析
政府决策支持应用场景
1 2 3
决策数据汇聚
通过大数据共享融合平台，政府可以汇集各部门 的数据，为决策者提供全面、准确的数据基础。
数据分析与挖掘
平台利用大数据分析技术，对数据进行深度挖掘 ，发现数据背后的关联和趋势，为政府决策提供 科学依据。
决策模拟与预测
基于历史数据和模型分析，平台可以为政府提供 决策模拟和预测功能，帮助决策者预见未来，降 低决策风险。
实现数据的共享交换。
数据分析
利用大数据技术和算法，对数 据进行挖掘和分析，为政府决 策提供科学依据。
数据可视化
通过数据可视化技术，将数据 分析结果以图表、地图等形式 展示，直观反映政府管理和服 务情况。
安全保障
采用先进的安全技术和措施， 确保政务数据的安全性和保密
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案
浅谈大数据背景下“两网融合”解决方案在大数据背景下，"两网融合"解决方案成为了一个备受关注和研究的话题。
"两网融合"指的是将互联网和传统通信网进行融合，实现信息、数据和资源的互通互联，形成一个统一、高效、安全的网络体系。
大数据时代以来，互联网和传统通信网发展迅猛，但二者之间的差异和隔阂也变得越来越突出。
互联网的高速发展带来了海量数据和快速的信息传播能力，而传统通信网面临着网络拓扑复杂、资源利用率低下等问题。
为了解决这些问题，"两网融合"成为了发展的必然趋势。
首先，"两网融合"可以实现信息、数据和资源的共享。
互联网拥有丰富的数据资源，而传统通信网具备可靠的通信能力。
通过将两者融合，可以实现数据和资源的共享和交互，提高信息传递的效率和质量。
其次，"两网融合"可以提高网络的安全性和稳定性。
互联网的开放性和自由性使得网络安全面临着诸多挑战，而传统通信网因为其基于专用线路的特点，具备较高的安全性。
通过将两者融合，可以借助传统通信网的安全特性，提升整个网络的安全性和稳定性。
再次，"两网融合"可以促进创新和发展。
互联网的快速发展推动了信息技术的创新，而传统通信网的稳定性和可靠性为创新提供了坚实的基础。
通过将两者融合，可以弥补各自的不足，推动信息技术的创新和发展。
然而，"两网融合"也面临着一些挑战和困难。
首先是技术融合的难题，互联网和传统通信网的技术架构和标准存在差异，需要进行技术融合和统一。
其次是政策和管理的问题，"两网融合"需要相关政策和管理机制的支持和配合，才能顺利进行。
最后是投资和资源的问题，"两网融合"需要大量的投资和资源支持，才能够实现。
综上所述，大数据背景下的"两网融合"解决方案具有重要的意义和价值。
超融合基础架构解决方案
超融合基础架构解决方案目录一、前言 (3)1.1 超融合基础架构解决方案概述 (3)1.2 解决方案的重要性和应用场景 (4)二、超融合基础架构原理 (6)2.1 超融合的定义和特点 (7)2.2 超融合基础架构的组成 (8)2.2.1 虚拟化层 (10)2.2.2 存储层 (11)2.2.3 网络层 (12)2.3 超融合基础架构的优势 (14)2.3.1 高可用性 (15)2.3.2 高扩展性 (16)2.3.3 高性能 (18)三、超融合基础架构解决方案的关键技术 (20)3.1 虚拟化技术 (21)3.2 存储技术 (22)3.3 网络技术 (25)3.4 数据备份和容灾技术 (26)3.5 安全技术 (27)四、超融合基础架构解决方案的应用场景 (29)4.1 教育行业 (30)4.2 医疗行业 (31)4.3 金融行业 (33)4.4 企业办公 (34)4.5 云计算 (36)五、超融合基础架构解决方案的选购和实施 (37)5.1 如何选择合适的超融合基础架构解决方案 (39)5.2 实施超融合基础架构解决方案的步骤 (40)5.2.1 规划和设计 (41)5.2.2 部署和配置 (43)5.2.3 测试和验证 (44)5.2.4 运营和维护 (46)六、超融合基础架构解决方案的挑战和未来发展趋势 (47)6.1 超融合基础架构解决方案面临的挑战 (49)6.2 超融合基础架构解决方案的未来发展趋势 (50)七、结论 (51)7.1 超融合基础架构解决方案的价值和意义 (52)7.2 对超融合基础架构解决方案的未来展望 (53)一、前言随着信息技术的快速发展，企业对于数据处理与存储的需求日益增长，传统的IT架构在面对日益增长的数据规模与复杂的业务需求时，显得捉襟见肘。
在这样的背景下，“超融合基础架构解决方案”其旨在为企业提供一种高效、灵活、可扩展的IT基础设施，以满足企业日益增长的业务需求。
医疗大数据融合解决方案
Active Your data
4
医疗信息化行业现状-思考
如何建设医疗信息平台 （人口健康/区域医疗/康养中心/医联体/医院）
采用什么技术和架构能快速、准确、低成本实现数据融合 如何对数据进行标准化 通过什么手段能监控各业务系统的数据结构的变化并进行跟踪和实时治理 如何让医疗信息平台向各相关业务部门呈现个性化数据
智能算法识别 字典规则识别
人工识别
11
医疗数据融合解决方案-数据融合服务
数据源监控 业务流监控
数据 监控
数据补全 数据验证 数据标准化
数据标 准化
数据融 合/共享
制定融合策略 匹配相似数据模型
数据融 合策略
数据 集成
多类型数据源链接 自动作作业调度 数据集成、分发
大数据 处理
海量结构化数据处理 XML数据处理 图形数据处理
医院以管收理费为为目中的心 医院管理为目的
门诊挂号 住院登记 住院收费 设备管理
CIS
以患者为中心 提高医疗质量和 工作效率为目的
重症临护临床系统
检验系统
护理 影像
检验 手术麻醉
影像存档和传输
麻醉临床系统/手术系 统
当前
GMIS
区域医疗卫生服务 实现医疗资源共享
医院
家庭
信息互联互通
卫生管 理部门
基层医 院
一代信息技术，满足多元服务需求，推动医疗救治向健康服务转变。”
2016年7月12号，卫计委发布《卫生信息共享文档规范》 2016年8月23号，卫计委发布《电子病历共享文档规范》
目标：信息共享互通，提高医护质量和监控力度、优化流程、减少成本、资源融合
2
医疗信息化行业现状－发展
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 无法根据每个服务器需要处理的数据的速度和容量（每个横向扩展服务 器上数百TB级别的数据）进行扩展以满足目前的需求，特别是当工作负 载转移到实时响应级别。
9
重负荷数据移动和计算
应用及分布式文件系统
大量的数据搬移
传统数据计算
重负荷的计算处理
确定性的数据流程
系统资源
融合的云子系统
• • • •
大数据应用的处理 缓存功能 存储功能 网络数据网关功能
软件
特定文件系统和应用程序改变
固件
可编程硬件
整个云存储基D 闪存
大数据应用暴露出现有数据中心体系上的先天不足
突破性数据流架构
• 计算和存储的融合
• 对密集计算，减少数据从存储器到内存的大量传输。 • 在存储级有效地执行特定的计算功能可以消除大量的数据移动。
• 在所有数据工作负载上用专用计算引擎执行预定义的计算，效率上可以比传统处理器有几个数 量级的提高。
闪存和计算引擎的融合
传统服务器架构对扩展带来的限制
云计算和数据中心基础设施的核心趋势
存储
200MB/s HDDs
→
2000MB/s+ SSDs
10x 10x
3D NAND
网络
10Gb/s
→ 100Gb/s+ →
3 GHz
闪存存储将主宰数据中心
闪存将在2018再提升8倍的容量和密度提升
计算
3 GHz
March, 2016
The effort stems from a project launched by Microsoft in 2011 called Catapult that is intended to leverage FPGAs to boost datacenter performance, reduce power consumption and develop new datacenter capabilities…Catapult is Microsoft’s response to the anticipated end of Moore’s Law, the bedrock of current silicon semiconductor design, which a Microsoft researcher predicts is less than one product cycle, “perhaps three years,” from hitting a wall. …the Catapult platform “would allow cloud service performance to keep improving, once the silicon scaling hits a wall, by migrating successively larger portions from software into programmable hardware.”
性能和扩展性
突破性数据流架构
高密度计算
(erasure coding, data scanning)
很慢!
很慢!
很慢!
存储和计算的融合
有限的 I/O 和内存容量
减少数据移动 We solve both 处理效率提升几十倍 simultaneousl y 并行计算
…
ScaleFlux™, Inc. Proprietary & Confidential
当今闪存技术的问题
闪存或混合阵列
SSD
• 成本高昂 • 额外开销及冗余 • 实时分析时延过长
• 为替换磁盘而有的设计 • 未充分利用闪存的优势 • 无法为应用来定制
数据中心基础设施的局限性
• 当存储I / O是关键的瓶颈的时候， 从硬盘驱动器到 SSD已经为许多应用提供了有意义的性能提升。
• SSD在延迟方面实现几个量级的提升，吞吐量亦达到硬盘 的10到20倍，对数据中心和云基础设施确实产生了深远的 影响。
可编程硬件
性能, 成本, 灵活性 2020将有1/3以上的服务器使用FPGA
* Intel Presentation, Dec 2015
性能和能耗推升对FPGA的需求
F1配有一到八个高端Xilinx现场可编程门阵列（FPGA），为英特尔E5 2686 v4处理器提供可编程硬件，让它 可以与高达976G的RAM和4T的NVMe固态硬盘协同工作。FPGA可用于风险管理、模拟、搜索和机器学习 应用，或者任何能从经过硬件优化的协同处理器中受益的场景。
& NVM 技 术
S ca le Out 横向扩展应用的各类算法
领先的 DSP/Error C o r r e c t i o n 数据纠 错技术
计算和存储系统级架构设计能力
PCIe/NVMe 控制器技术
具突破性的各项专利申请
• 提高存储性能不能解决应用程序对多种密集计算的需 求。
• 对于某一类有明确定义，计算密集型的算法，在现代应用 程序的常规数据流中，更适合由其他类型的计算引擎处理。 • 一些主流的算法有例如压缩，纠删码计算和去重，以及其 他应用程序相关的功能，如搜索，过滤和位级的数据操作 等，能在基于硬件上固化的引擎更有效地执行。 • 对这种异构计算模型（多个处理数据的引擎架构）的挑战 是随着各种应用程序的扩展，特定算法会不断变化。因此， 尤为漫长的开发周期使得无法将这些工作负载转移到运行 效果更佳的硬件ASIC上。
大数据融合基础架构解决方案
存储计算融合为大数据添翼
海量增长的大数据需要被大量分析
10x↑
存在问题:
68%↑
• 17x 大数据量需要被分析，数据中心基础设施如何满足需求；
• IT管理人员面临着管理和扩展其基础设施以满足未来未知数据需求的艰巨任务。
数据中心基础设施的局限性
• 传统的“存储-内存-处理器”的服务器显 示出若干局限性。