大数据-Inceptor技术白皮书

数据中心交换机buffer需求分析白皮书

数据中心交换机 buffer 需求分析白皮书

目录 1引言 (3) 1.1DC 的网络性能要求 (3) 1.2国内OTT 厂商对设备Buffer 的困惑 (4) 1.3白皮书的目标 (4) 2Buffer 需求的经典理论 (5) 2.11BDP 理论 (5) 2.2Nick Mckeown 理论 (6) 2.3经典理论的适用性 (6) 3基于尾丢弃的buffer 需求 (9) 3.1丢包的影响 (9) 3.1.2丢包对带宽利用率的影响 (9) 3.1.3丢包对FCT 的影响 (12) 3.2大buffer 的作用 (13) 3.2.1吸收突发，减少丢包，保护吞吐 (13) 3.2.2带宽分配均匀 (14) 3.2.3优化FCT (15) 3.3DC 内哪需要大buffer (15) 3.4需要多大buffer (17) 3.5带宽升级后，buffer 需求的变化 (19) 3.6 小结 (19) 4基于ECN 的buffer 需求 (21) 4.1ECN 的作用 (21) 4.2ECN 水线设置 (23) 4.3基于ECN 的buffer 需要多大 (24) 5基于大小流区分调度的buffer 需求 (27) 5.1大小流差异化调度 (27) 5.2大小流差异化调度如何实现大buffer 相当甚至更优的性能 (27) 5.3基于大小流差异化调度的buffer 需要多大 (28) 6 总结 (28) 7 缩略语 (29)

1 引言 1.1DC 的网络性能要求 近几年，大数据、云计算、社交网络、物联网等应用和服务高速发展，DC 已经成为承 载这些服务的重要基础设施。 随着信息化水平的提高，移动互联网产业快速发展，尤其是视频、网络直播、游戏等行业的爆 发式增长，用户对访问体验提出了更高的要求；云计算技术的广泛应用带动数据存储规模、 计算能力以及网络流量的大幅增加；此外，物联网、智慧城市以及人工智能的发展也都对DC 提出了更多的诉求。 为了满足不断增长的网络需求，DC 内的网络性能要求主要体现在： ?低时延。随着深度学习、分布式计算等技术的兴起和发展，人工智能、高性能计算等时延敏感型业务增长迅速。计算机硬件的快速发展，使得这些应用的瓶颈已经逐渐由计 算能力转移到网络，低时延已经成为影响集群计算性能的关键指标。因此，时延敏感型 应用对DC 网络时延提出了更高的要求。目前DC 内，端到端5-10 微秒时延已经成为 主流的目标要求。 ?高带宽高吞吐。数据时代的到来，产生了海量的数据，如图1-1。基于数据的应用（如图像识别）的推广，使得网络数据呈爆发式增长，小带宽已经无法满足应用对传输 速率的需求。部分应用场景下，带宽成为制约用户体验的瓶颈。高带宽高吞吐对于提升大 数据量传输的应用性能有着至关重要的影响。为了应对大数据量传输的 应用需求，目前，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网企业的DC 都已经全面部署100GE 网络，阿里巴巴更是规划2020 年部署400GE 网络。 图1-1 数据中心内存储的实际数据 数据来源：中国IDC 圈

大数据安全保障措施

（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。

数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

社会医疗保险数据中心管理平台技术白皮书(20090730)

社会医疗保险数据中心管理平台 技术白皮书 创智和宇

目录 1简介 (4) 1.1应用背景 (4) 1.2范围 (4) 1.3参考资料 (4) 2系统概述 (5) 2.1医疗保险数据中心管理平台概述 (5) 2.2总体结构图 (5) 2.2.1医疗保险数据中心管理平台的的总体结构 (6) 2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构 (6) 2.2.3医疗保险数据中心管理平台的的网络拓扑结构 (7) 2.3.1数据库内部组成 (7) 2.3.2生产库定义（地市级） (7) 2.3.3交换库定义（地市级） (7) 2.3.4决策分析库（地市级） (8) 2.3.5决策分析库（省级） (8) 2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系 (8) 2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.3与全国联网软件关系 (9) 3业务逻辑的总体设计 (9) 3.1数据抽取建立交换数据库 (9) 3.2数据分析与决策 (9) 3.3数据交换服务 (10) 4系统采用的关键技术 (11) 4.1数据抽取 (11) 4.2增量更新 (11) 4.2.1增量更新实现步骤 (11) 4.2.3 历史数据变化情况记录 (12) 4.3数据展现 (12) 4.4数据传输 (12) 4.4.1数据传输涉及的三大元素及关系 (12) 4.4.2数据传输策略总体设计思路. (12) 4.4.3数据传输策略总体设计方案图 (12) 4.4.4数据传输策略实现概要. (14) 4.4.5打包数据的来源 (14) 4.4.6传输策略的维护 (14) 5系统开发平台和运行平台 (14) 5.1开发平台 (14) 5.2运行平台 (14) 6医疗保险数据中心管理平台功能介绍 (15) 6.1参保情况管理 (16)

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/8418965118.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/8418965118.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/8418965118.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

大数据采集技术概述

智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来

大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等

大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等

数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。

互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。

华为fusionsphere6.0云套件安全技术白皮书(云数据中心)

华为F u s i o n S p h e r e6.0 云套件安全技术白皮书(云 数据中心) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

华为FusionSphere 云套件 安全技术白皮书（云数据中心） 文档版本 发布日期 2016-04-30 华为技术有限公司

华为FusionSphere 云套件安全技术白皮书 (云数据中心) Doc Number:OFFE00019187_PMD966ZH Revision:A 拟制/Prepared by: chenfujun ; 评审/Reviewed by: huangdenghui 00283052;zouxiaowei 00348656;pengzhao jun 00286002;youwenwei 00176512;yanzhongwei 00232184 批准/Approved by: youwenwei 00176512 2015-12-29 Huawei Technologies Co., Ltd. 华为技术有限公司 All rights reserved 版权所有侵权必究

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大数据地面安全管理平台

大数据地面安全管理平台

目录 一、总体设计 (3) 二、工作原理 (3) 三、官兵和车辆管理 (4) （一）官兵管理 (4) 1、定位功能 (4) 2、电子围栏报警 (4) 3、SOS报警 (4) 4、指纹识别 (5) （二）车辆管理 (5) 1、车辆定位 (5) 2、超速报警 (5) 3、故障报警 (5) 4、轨迹回放 (6) （三）大数据平台 (6)

一、总体设计 地面安全管理是部队的日常管理中非常重要的部分，为了避免安全事故的发生，将人员、车辆、违禁场所、警戒区域等纳入体系管理是非常有必要的。因而建立地面安全的大数据中心也是形势所趋，大数据平台通过智能分析、智能预测等高科技手段帮助军队合理管理地面安全。其中人员和车辆管理是最为关键部分，例如：部队贯彻”两个以外“的管理办法遇到了一些难点，比如：时间不连续，难安排；用户不集中，难控制；对规章制度的执行力不够。 为了解决上述问题，通过终端定位设备和信息化手段，对用户和车辆行为轨迹、电子栅栏预警进行统计分析，进而合理管控用户和车辆的活动范围，全面防范各类安全事故。 二、工作原理 终端设备通过主机内的定位芯片接收星群的信号，通过计算之后得到位置、时间、速度等信息。信息加密后，通过主机内置的手机SIM卡模块，利用GSM移动网络把信息传输到移动通信公司的网络中心机房，再经过移动公司网络中心的网络出口，把信息经过固定IP 传输到服务器。 指挥员监控客户端使用互联网访问服务器，经过授权和验证后，可以获取到所有人员和车辆的位置、速度、运动方向等数据，并显示到笔记本电脑或总控大屏。

三、官兵和车辆管理 （一）官兵管理 每个用户配备一款设备，设备绑定用户的基本资料，同时设备可以采集用户的所在的经纬度和行动轨迹，从而达到了对每个用户活动范围的监控。 1、定位功能 设备集成北斗和基站定位，实现了室内室外定位，室外北斗定位误差10米左右，室内基站定位误差100米左右。设备定期（30分钟）会自动发送当前经纬度到数据平台，数据平台将存储海量的轨迹信息。 2、电子围栏报警 总控中心，可根据需要设定违禁区域、重点区域等特殊区域，一旦有携带设备的用户进入此区域或者离开此区域，将向总控中心进行实时报警。 3、SOS报警 每个设备将配备一键SOS报警按钮，如果用户遇到突发状况，可一键触发报警装置，设备会将经纬度信息和报警信息发送到总控中心，有利于快速定位突发状况。

大数据支持京东破译“千人千面”

大数据支持京东：破译“千人千面” 用户画像背后需要有复杂的大数据模型的支撑。高水平的大数据平台，不仅仅在于数据量的积累，更重要的是背后的分析模型。 当京东的客服接线员刚刚拿起电话的时候，他就已经能够掌握到打进电话的用户的情绪状态，性格和心理，能够提前做好准备来应对，为用户更好地服务，这不是在假设，京东正在朝着这样的服务迈进，而帮助京东向此迈进的，是背后强大的大数据平台。 “千人千面”的背后是大数据的支持 “千人千面”是互联网时代到来以后，尤其是大数据催使商家提供个性化定制服务之后，各大电商都在追求的目标。过去的这几年，是3C产品（Computer,Communication, Consumer Electronics）的更新迭代是最频繁的几年，这为曾经专注于3C产品的京东赚足了眼球，也赢得了体量庞大的用户数量。 “基于大数据分析的‘用户画像’技术，一直以来都是京东大数据部门的重点研究方向。”京东大数据事业部总经理王晓介绍说。与其他的平台型电子商务平台区别的是，京东拥有电子商务全过程价值链的用户数据。“这样的全过程价值链数据质量是比较高的。”王晓介绍，所谓全过程价值链的用户数据，是指包括浏览、交易、客服、配送和物流等所有有关数据都可以引入用户画像的建模过程，这样一来可以精确描绘用户的全方位特征。“京东目前已经设立了300多个标签，用来定义用户的特征，覆盖用户基本属性、购买能力、行为特征、社交特征、心理特征、兴趣偏好等多个方面。”王晓说。“‘千人千面’在我的理解中就是在大数据的指导下，网站对用户提供个性化的精准营销的重要方法，京东历来都十分重视用户体验，其实这背后的重点还是用户画像技术。”针对为不同行为习惯和兴趣爱好，在标签定向中已经显示出有明确差异的用户，京东采用的是差异化的投放营销方式。王晓介绍，用户画像使得搜索、推荐、广告等营销系统能更加智能地服务用户，同一个搜索词在不同用户不同时刻搜索时，可能有完全不同的购物意图，针对用户的属性特征、性格特点或行为习惯，结合用户行为的上下文分析，陈列或推荐符合该用户偏好的商品，也能很大程度上提高用户购买转化率和重复购买率。 用户画像背后需要有复杂的大数据模型的支撑。高水平的大数据平台，不仅仅在于数据量的积累，更重要的是背后的分析模型。早在2013年下半年，京东的一位大数据研发高层在接受媒体访问时曾这样说：“符合以下两点要求的数据，才能被称之为大数据：第一就是体量要足够大，一般认为BI(Business Intelligence)无法处理的数据才能叫大数据；第二就是数据

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

互联网数据中心交换网络技术白皮书

互联网数据中心交换网络的设计 1 引言 互联网数据中心(internet data center，IDC)是指拥有包括高速宽带互联网接入、高性能局域网络、提供安全可靠的机房环境的设备系统、专业化管理和完善的应用级服务的服务平台。在这个平台上，IDC服务商为企业、ISP、ICP和ASP等客户提供互联网基础平台服务以及各种增值服务。 作为业务承载与分发的基础网络系统，就成为IDC平台的动脉。随着中国IDC产业不断发展和业务需求多样化，基础网络逐步发展出一套相对比较通用和开放的方案架构。 2 当前主要的IDC基础网络架构 虽然各IDC机房各有度身定制的业务需求，网络设计也有各自的关于带宽、规模、安全和投资的考虑因素，但最基本的关注点仍然集中在高可靠、高性能、高安全和可扩展性上。 2.1 通用的IDC架构 在整体设计上，层次化和模块化是IDC架构的特征，如图1，这种架构设计带来了整体网络安全和服务部署的灵活性，给上层应用系统的部署也提供了良好的支撑。 图1IDC层次化&模块化设计架构 分区结构采用模块化的设计方法，它将数据中心划分为不同的功能区域，用于部署不同的应用，使得整个数据中心的架构具备可伸缩性、灵活性和高可用性。数据中心的服务器根据用户的访问特性和核心应用功能，分成不同组，并部署在不同的区域中。由于整个数据中心的很多服务是统一提供的，例如数据备份和系统管理，因此为保持架构的统一性，避免不必要的资源浪费，功能相似的服务将统一部署在特定的功能区域内，例如与管理相关的服务器将被部署在管理区。 分区结构另一个特点是以IDC的客户群为单位进行划分，将具体客户应用集中在一个物理或逻辑范围内，便于以区域模块为单位，提供管理和其它增值服务。 层次化是将IDC具体功能分布到相应网络层、计算层和存储层，分为数据中心前端网络和后端管理等。网络本身根据不同的IDC规模，可以有接入层、汇聚层和核心层。一般情况下，数据中心网络分成标准的核心层、汇聚层和接入层三层结构。1）核心层：提供多个数据中心汇聚模块互联，并连接园区网核心；要求其具有高交换能力和突发流量适应能力；大型数据中心核心要求多汇聚模块扩展能力，中小型数据中心共用园区核心；当前以10G 接口为主，高性能的将要求4到8个10GE端口捆绑。2）汇聚层：为服务器群（server farm）提供高带宽出口；要求提供大密度GE/10GE 端口，实现接入层互联；具有较多槽位数提供增值业务模块部署。3）接入层：支持高密度千兆接入和万兆接入；接入总带宽和上行带宽存在收敛比和线速两种模式；基于机架考虑，1RU 更具灵活部署能力；支持堆叠，更具扩展能力；上行双链路冗余能力。

大数据标准体系

附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布

11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

数据中心空调系统节能技术白皮书

数据中心空调系统节能技术白皮书目录 1. 自然冷却节能应用 3 概述 3 直接自然冷却 3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: 8间接自然冷却 8 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: 16 2. 机房空调节能设计 17 动态部件 17 压缩机 17 风机 18 节流部件 19 加湿器 19 结构设计 21 冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 21 DX型下送风机组高效后背板设计 22 控制节能 22

主备智能管理 22 EC风机转速控制 23 压差控制管理 23 冷水机组节能控制管理 26 1.自然冷却节能应用 概述 随着数据中心规模的不断扩大，服务器热密度的不断增大，数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%，而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用，可大幅降低制冷能耗。 自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却，直接利用室外低温冷风，作为冷源，引入室内，为数据中心提供免费的冷量；间接自然冷却，利用水（乙二醇水溶液）为媒介，用水泵作为动力，利用水的循环，将数据中心的热量带出到室外侧。 自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。 直接自然冷却 直接自然冷却系统根据风箱的结构，一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。 简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器，过滤器上应装配有压差开关，并可以传递信号至控制器，当过滤器发生阻塞时，开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀，可比例调节风阀开度，调节新风比例。 该系统根据检测到的室外温度、室内温度以及系统设定等控制自然冷却的启动与停止。

中国移动网优大数据安全管理办法

中国移动网优大数据安全管理办法 （征求意见稿） 中国移动通信集团公司网络部 二0—六年八月

应明确网优大数据安全管理职责， “谁主管，谁负责；谁运营，谁负责；谁使用，谁负 责；谁接入，谁负责” 。 一）所有无线优化专业使用的各类数据，均由省网优中心统一负责，地市或其他单 第一条 第二条 第三条 第四条 第五条 第一章 总则 近年来随着集中优化的不断深入，所涉及的 IT 系统不断增多，数据范围不断扩 大，加强无线优化相关数据管理， 防控因为数据外泄给企业带来的可能风险和损 失变得尤为重要。总部网络部参照集团公司相关管理办法制定了本管理办法。 本管理办法适用于中国移动各省、市、自治区网优中心及相关合作单位（以下统 称“各单位”）。 本管理办法所称的网优大数据安全是指对各单位使用网优平台、 资管平台、 话务 网管、主设备厂家OMC 自动路测平台、信令监测平台、大数据应用平台、经分 系统等平台中的工程参数（基站天线高度、经纬度、方向角等位置信息）、网络 参数、性能指标、测试指标及文件、信令数据（ S1_MM 、E S1_U 、 Uu 、 X2 接口的 信令、MR 以及通过关联分析产生的精确位置信息等数据进行安全管控。 各单位应加强网优大数据安全管理，围绕数据采集、传输、存储、使用、共享、 销毁等各个环节， 对可能存在数据外泄风险的环节及相关责任人员， 尤其针对可 能含有用户号码、位置、通话及上网记录等敏感信息的信令 XDR 数据，建立网优 大数据安全责任体系， 健全网优大数据安全管理制度， 完善防护措施和技术手段； 同时对公司内外部人员开展网优大数据安全意识教育， 建立常态化的监督检查机 制，深化落实网优大数据安全责任，确保管理制度及安全防护手段的有效落实。 网优大数据安全管理应遵循如下原则：

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据安全系统管理系统规定43309

实用文档 XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]

1.分发控制 2.文件版本信息 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。

第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配置文件中的数据、配置信息等。

京东大数据的思考和探索

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8418965118.html, 京东大数据的思考和探索 作者：刘彦伟 来源：《软件和集成电路》2018年第08期 京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台，为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务，致力于大幅降低大数据消费门槛，帮助京东大数据业务快速落地，助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。京东在大数据方向上的思考和探索非常多，今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。 我针对京东大数据的业务场景和特点，对实时数仓这个领域大概做了三个分类，即实时应用、实时分析、实时数仓。关于实时应用，比如，实时大屏、京东聊吧等，京东内部用的实时报表，为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统，就是非常典型的实时应用。这些实时应用类业务的技术，在业内发展得比较成熟，比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟，京东基于技术框架再去落地这些应用。这些应用的特点是：门槛高。正因为用了这些比较流行的实时计算框架，京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。 关于实时分析，实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。大家在访问京东App、京东网站时，当你浏览一些商品之后，京东能够根据你的实时浏览行为，为你推荐需要的产品，因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。实时主要是体现在数据时效性上，通过实时OLAP 分析平台，可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性，从而解决实时分析对数据分析场景的支持。实时分析的场景具有不确定性，分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析，也可能基于渠道分析，也可能基于不同时间窗口分析。总之，需求相对不确定。数据相对确定，要么基于订单数据分析，要么基于流量数据分析。实时分析需要研发人员和研发资源的参与，研发人员需要构建OLAP产品底层的模型，研发资源的投入永远不够。京东的业务非常广泛，除了物流、配送、供应链等核心业务之外，还有大量长尾需求。对于长尾需求在实时性上的需求没办法满足，因为没有这么多研发资源投入进来去帮他们构建实时应用或实时OLAP的基础产品。随着实时分析的广泛应用，各个部门对实时计算的需求非常迫切，为了更好地满足客户的需求，我们提出了实时数仓概念。 实时数仓概念是相对于传统数据仓库而言，通过技术手段把传统数据仓库升级为实时数仓，可以达到分钟级时延，实时数仓可以满足有长尾需求的所有用户。实时数仓平台是通用型解决方案，京东的任意一个业务部门可以基于体系内的引擎，通过流式计算引擎的方式，实时写入实时数仓平台中。通过实时数仓的构建，京东所有业务人员的采销、运营都具备了获取实时数据的能力，有了实时数仓的体系之后，业务人员上线业务的第一天，就能看到他实时的数据。所以，我们认为，实时数仓可以改变整个大数据体系的未来。实时数仓通过实时数据总线，将存在数据库里的数据、放在服务器上的日志型数据、结构化数据、非结构化数据等，全部接入流式计算引擎中，流式计算引擎将数据分发到不同存储中。第一类是在线存储，第二类

资源大数据采集技术方案设计要点

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的