ceph数据一致性机制浅析
Ceph 数据?一致性浅析
可靠性和?一致性的?矛盾
Ceph简介
Ceph处理?一致性的机制Ceph数据异常处理机制Ceph的scrub机制
CRUSH与?一致性Hash
Ceph的应?用场景
例?高性能架构中Ceph的应?用
可靠、?高效与?一致性的?矛盾
动态 是现阶段云计算平台的共同特征与挑战计算资源动态存储资源动态管理信息动态
动态的需求造成对云的可靠性、?高效、?一致性都有较?高的期望 这些要求是相互制约和?矛盾的
可靠性
?一致性
?高效
可?用性
?一个提供了对象、块以及兼容POSIX?文件访问的分布式统?一存储系统
Files Objects
PGs
OSDs
inode,ono ->Oid
Hash(Oid)&mark ->PGid
CRUSH(PGid) ->osd1,osd2…
Ceph Metadata daemon
Client
Ceph Object Storage Daemon
Disk
Ceph Monitor
OSDs
Monitors
CRUSH Map OSD Map
CRUSH Ruleset
Ceph 处理数据?一致性的机制
? Ceph 的读写操作采?用主-副模型，Client 只向Object 所对应OSD 集合的主OSD 发起读写请求，这保证了数据的强?一致性。
? 由于每个Object 都只有?一个主OSD ，因此对Object 的更新都是顺序的，不存在同步问题。
? 当主OSD 收到写请求时，它负责把数据发送给其他副本，只有这个数据被保存在所有的OSD 上时，主OSD 才确认完成写请求，这保证了副本的?一致性。
Client primary OSD
Secondary OSD
tertiary OSD
1
2
345
6
PGLog
系统断电、重启、??网络故障Monitor
P-OSD R-OSD
R-OSD
R-OSD P-PG R-PG R-OSD
1.异常发?生，Monitor发现并通知对应的PrimaryPG
2.PG标?示为Degraded状态，并增加PGLog记录
3.OSD重新上线，先在Monitor注册，读取PGLog
4.如果该OSD对应的是PrimaryPG，需要发起元数据查询，故障期接替的PG记录了权威的PGLog，该OSD 合并权威PGLog并更新其落后状态
5.如果该OSD对应的是ReplicatePG，上线会被查询元数据，通过PGLog的Missing表格更新元数据
OSD 失效，损坏Back?ll
P-OSD
Monitor
R-OSD
R-OSD
R-OSD
P-OSD
R-OSD
R-OSD
R-OSD
1申请Back?ll
2升级为P-OSD
3恢复数据后回到P-OSD
1有OSD 需要Back?ll
2恢复数据
3恢复?心跳
Ceph 的scrub 机制
Read verify ?方式定时扫描部分对象，副本间的对?比发现?非?一致数据Ceph 会使?用每?一个对象名哈希值的部分作为依据，每次启动scrub 时，对 ?一部分不会受到修改的对象进?行校验。
Monitor
PG PG PG
P-OSD OSD OSD OSD
PG 对应的P-OSD 发起
P-OSD 收集对象集信息
计算校验信息ScrubMap 并对?比不?一致对象信息会发给Monitor 启动PG Repair
CRUSH与?一致性Hash
CRUSH?一致性Hash
存储池内负载平衡Hash(x)%PGs
PG是抽象的存储节点，在PG层
?面，数据是均匀分布的
Hash(x)%N 基本算法
在N的层?面数据平均分布
存储节点变化应对由于PG是抽象的存储节点，不
会随着物理节点变化?而变化
分区变化时，在PG的管理范围
内进?行计算与数据迁移
?一致性Hash通过将数据和存储节点映射到同个Hash空
间减少节点变化的数据迁移
分区变化时，已写?入数据需要重新计算Hash
副本分布?风险控制PG划分了固定分区
副本可以存储在不同的故障隔
离区，确保数据安全
引?入虚拟节点、固定分区等?方法对数据分布做更优化
处理
Dynamo等使?用了CRUSH类似的思想来改进?一致性
Hash
Ceph的应?用场景
存储需求多样化
统?一存储简化开发复杂度，提供多种存储接?口
为VM提供快照、克隆的?高性能块存储
?高可扩展
?支持不同层次的硬件
动态可靠性
可?用性
增量扩展操作性强，维护管理?方便
?无缝迁移，数据可靠性?高
举个例?子，?高性能计算环境应?用Ceph
Openstack Cloud Operation System Nova Glance
CUDA Image A
NV HPC
CUDA Image B
CUDA Image C
Cinder
libvirt
libRBD libRBDOS –volume-type NV HPC
computation Process DATA
SSD pool
computation Product DATA
Pool
CephFS/Btrfs/ext4弹性可靠可?用
?高性能计算环境应?用Ceph
?高性能存储环境从直连本地存储，到分布式，到可扩展统?一存储
?高性能环境的数据存储具有?一定的特殊性，计算过程、计算结果、数据分析都 对应不同的存储场景，Ceph 在此场景中优势明显，但尚待商业的压?力测试。 在该应?用中，Ceph 的开放性及API 的粒度都有助于我们进?行不同层?面的定制化。
云存储领域中，不少企业都直接或间接的使?用了Ceph 或者Ceph 的设计?方法，在数据?一致性和系统可靠性上，获得了?一定的宝贵经验。
Openstack
Ceph ObejctGW
Ceph Block Device
Ceph RADOS
Keystone API
SWIFT API
Cinder API
Glance API
Nova API Hypervisor
谢谢
大数据项目可行性研究报告
大数据项目可行性研究报告（发改立项备案+2013年最新案 例范文）详细编制方案 北京博思远略咨询有限公司投资研究部 二零一三年四月 目录 第一部分博思远略编制大数据项目可研报告思路 (3) 一、大数据项目必要性及可行性研究主要内容 (3) 二、大数据项目可行性研究贯彻国家可持续发展政策的基本要求 (3) 第二部分甲级资质单位编制大数据项目可行性研究报告大纲（2013发改委标准） (5)
第三部分关于大数据项目可研不同用途及编制重点差异的说明 (11) 一、大数据项目可研报告按用途分类构成 (11) 二、用于发改委立项的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (11) 三、用于银行贷款的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (12) 四、用于申请用地的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (13) 五、用于IPO上市募投的大数据项目可研报告编制独特性说明 (15) 第四部分大数据项目可研编制热点问题与专家答疑集锦 (16) 一、企业在项目立项备案过程中需要做哪些工作来提高通过率？ (16) 二、哪些项目可行性研究报告需要具有发改委甲级资质的机构撰写？ (17) 三、大数据项目投资决策分为哪几个阶段，每个阶段博思远略可以提供哪些 服务？ (18) 五、大数据项目可行性研究报告审批流程及各阶段提交材料清单？ (19) 第五部分大数据项目可行性研究方案设计（市场前景+技术可行性+经济可行性） (21) 一、“申报单位及项目概况”部分编写要点说明 (21) 二、“发展规划、产业政策和行业准入分析”部分编写要点说明 (21) 四、“节能方案分析”部分编写要点说明 (22) 五、“建设用地、征地拆迁及移民安置分析”部分编写要点说明 (23) 六、“环境和生态影响分析”部分编写要点说明 (24) 七、“经济影响分析”部分编写要点说明 (25) 八、“社会影响分析”部分编写要点说明 (26) 第六部分大数据项目可行性研究报告范文节选（基于成功案例） (28) 一、项目建设投资估算方案 (28) 二、企业介绍说明（图形数据归纳直观化） (28) 三、项目总平面布置图设计方案（根据要求可做效果图） (29) 四、项目综合能耗方案设计 (30) 五、项目投资构成方案设计 (31) 六、项目设备选型方案设计 (33) 七、项目生产工艺流程方案设计 (35) 八、项目市场前景分析（基于大量数据） (36) 九、项目盈利模式分析 (38) 十、项目盈亏平衡分析 (38) 第七部分博思远略大数据项目可行性研究报告编制服务 (40)
数据中心建设项目可行性研究报告
数据中心建设项目可行性研究报告 数据中心建设项目可行性研究报告
目录 1概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2项目意义 (4) 2建设目标与任务 (4) 3需求分析 (6) 3.1用户需求 (6) 3.2数据需求 (6) 3.2.1数据资源现状 (6) 3.3系统及应用需求分析 (10) 3.3.1节点管理 (12) 3.3.2主题管理 (12) 3.3.3元数据管理 (12) 3.3.4公共代码管理 (12) 3.3.5数据采集 (13) 3.3.6数据整理比对 (13) 3.3.7数据交换 (13) 3.3.8数据访问 (13) 3.3.9数据备份与恢复 (13) 3.3.10标准管理 (13) 3.3.11应用支持 (14) 3.3.12运行管理 (14) 3.4性能需求分析 (14) 3.4.1业务处理量分析 (14) 3.5安全保障体系需求分析 (16) 3.5.1系统安全可靠性需求 (16) 3.5.2数据安全保密性需求 (17) 3.5.3数据完整性需求 (17) 3.5.4实体的可鉴别性需求 (17) 3.5.5不可否认性需求 (17) 3.5.6对象和行为的可授权性需求 (17) 3.5.7统一信任与授权策略需求 (18) 3.5.8数据中心统一安全监管性需求 (18) 3.6保障机制需求分析 (18) 4数据中心设计方案 (19) 4.1设计原则 (19) 4.1.1统一建设 (19) 4.1.2相对独立 (19) 4.1.3共建共享 (19) 4.1.4安全可靠 (19) 4.2数据中心平台设计 (20) 4.2.1平台总体架构 (20)
试举一个数据结构的例子、叙述其逻辑结构、存储结构、运算三个方面的内容。
数据结构复习笔记 作者: 网络转载发布日期: 无 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位，有时一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。如整数这个集合中，10这个数就可称是一个数据元素.又比如在一个数据库(关系式数据库)中，一个记录可称为一个数据元素，而这个元素中的某一字段就是一个数据项。 数据结构的定义虽然没有标准，但是它包括以下三方面内容：逻辑结构、存储结构、和对数据的操作。这一段比较重要，我用自己的语言来说明一下，大家看看是不是这样。 比如一个表(数据库)，我们就称它为一个数据结构，它由很多记录(数据元素)组成，每个元素又包括很多字段(数据项)组成。那么这张表的逻辑结构是怎么样的呢? 我们分析数据结构都是从结点(其实也就是元素、记录、顶点，虽然在各种情况下所用名字不同，但说的是同一个东东)之间的关系来分析的，对于这个表中的任一个记录(结点)，它只有一个直接前趋，只有一个直接后继(前趋后继就是前相邻后相邻的意思)，整个表只有一个开始结点和一个终端结点，那我们知道了这些关系就能明白这个表的逻辑结构了。 而存储结构则是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系。如上面的表，在计算机语言中描述为连续存放在一片内存单元中，还是随机的存放在内存中再用指针把它们链接在一起，这两种表示法就成为两种不同的存储结构。(注意，在本课程里，我们只在高级语言的层次上讨论存储结构。) 第三个概念就是对数据的运算，比如一张表格，我们需要进行查找，增加，修改，删除记录等工作，而怎么样才能进行这样的操作呢? 这也就是数据的运算，它不仅仅是加减乘除这些算术运算了，在数据结构中，这些运算常常涉及算法问题。 弄清了以上三个问题，就可以弄清数据结构这个概念。 -------------------------------------------------------------------------------- 通常我们就将数据的逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分两大类：线性结构和非线性结构(这两个很容易理解) 数据的存储方法有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。-------------------------------------------------------------------------------- 下一个是难点问题，就是算法的描述和分析，主要是算法复杂度的分析方法及其运用。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n)简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。 此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。 常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。 时间复杂度的分析计算请看书本上的例子，然后我们通过做练习加以领会和巩固。 数据结构习题一 --------------------------------------------------------------------------------
数据库实时同步技术解决方案
数据库实时同步技术解决方案 一、前言 随着企业的不断发展，企业信息化的不断深入，企业内部存在着各种各样的异构软、硬件平台，形成了分布式异构数据源。当企业各应用系统间需要进行数据交流时，其效率及准确性、及时性必然受到影响。为了便于信息资源的统一管理及综合利用，保障各业务部门的业务需求及协调工作，常常涉及到相关数据库数据实时同步处理。基于数据库的各类应用系统层出不穷，可能涉及到包括ACCESS、SQLSERVER、ORACLE、DB2、MYSQL等数据库。目前国内外几家大型的数据库厂商提出的异构数据库复制方案主要有：Oracle的透明网关技术，IBM的CCD表（一致变化数据表）方案，微软公司的出版者/订阅等方案。但由于上述系统致力于解决异构数据库间复杂的交互操作，过于大而全而且费用较高，并不符合一些中小企业的实际需求。 本文结合企业的实际应用实践经验，根据不同的应用类型，给出了相应的数据库实时同步应用的具体解决方案，主要包括： (1) SQLSERVER 到SQLSERVER 同步方案 (2) ORACLE 到SQLSERVER 同步方案 (3) ACCESS 到SQLSERVER/ORACLE 同步方案
二、异构数据库 异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库的异构性主要体现在以下几个方面： 1、计算机体系结构的异构 各数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC嵌入式系统中。 2、基础操作系统的异构 各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、Linux等。 3、DMBS本身的异构 可以是同为关系型数据库系统的Oracle、SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。 三、数据库同步技术
2020年数据中心项目可行性研究报告
2020年数据中心项目可行性研究报告 2020年7月
目录 一、项目概况 (3) 二、项目背景和必要性 (3) 1、顺应国家产业政策发展需求 (3) 2、优化公司产业链布局，促进公司在数据信息服务行业下游的延伸发展 (4) 3、增加营业收入，提高公司盈利水平 (4) 三、项目实施的可行性 (4) 1、国家和地方政策为项目提供有力支持 (4) 2、行业发展前景为项目提供市场保障 (5) 3、公司在技术、人员、市场等方面的储备为项目提供坚实基础 (6) （1）技术储备 (6) （2）人员储备 (7) （3）市场拓展能力 (7) 四、项目建设周期 (8) 五、项目投资概算 (8) 六、项目经济效益评价 (8)
一、项目概况 本项目拟建设2,800架标准服务器20A机柜，建成后提供机柜租用及运维服务等IDC基础服务。 二、项目背景和必要性 1、顺应国家产业政策发展需求 受“互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以及移动互联网快速发展的驱动，加强包括数据中心在内的信息基础设施建设已上升为国家战略。2018年工信部印发《全国数据中心应用发展指引（2017）》以来，我国数据中心布局渐趋完善，新建数据中心，尤其是大型、超大型数据中心逐渐向西部以及北上广深周边地区转移。北京、上海、广州、深圳等一线城市数据中心规模增速放缓，其周边地区数据中心规模快速增长，网络质量、建设等级及运维水平进一步提升，逐步承接一线城市应用需求。 南京市地处长三角地区，涌现了一批大、中型互联网公司，近年来许多大型互联网公司也在南京设立区域总部。项目建设地处于南京市江宁开发区南京未来科技城，2018年8月南京市政府与国家信息中心签署战略合作协议，在南京未来科技城合作共建国家大数据（南京）基地，南京未来科技城作为江宁重点建设的科技创新载体和产业发展高地，聚焦网络通信和智能制造两大主导产业。本项目建设符合产业政策发展需要。
能源大数据中心建设方案
大数据实验室建设方案
目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2建设现状 (4) 2总体设计 (5) 2.1总体架构 (5) 2.2分步实施方案 (6) 2.2.1一期：实现大数据教学实验入口，建立稳定可靠的大数据实验平台 (6) 2.2.2二期：基于大数据领域的深入拓展研究 (7) 3详细设计 (9) 3.1一期建设内容 (9) 3.1.1机房装修建议方案 (9) 3.1.2云存储平台 (25) 3.1.3大数据实验平台 (29) 3.1.4桌面虚拟化 (96) 3.1.5教学云盘 (98) 3.2二期建设内容 (106) 3.2.1深度学习平台 (106) 3.2.2数据立方大数据库 (111) 3.2.3数据挖掘平台 (117) 3.2.4数据可视化 (122) 3.2.5物联网智能硬件服务平台 (127) 4建设意义 (132) 5规格配置 (134)
1概述 1.1建设背景 随着移动互联网、云计算、物联网的快速发展，特别是智能手机端博客、社交网络、位置服务（LBS）等信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，全球在2010年正式进入ZB 时代，根据IDC监测，人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番，意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB的数据量，是2010年的近30倍，大数据时代已经来到。 在海量数据面前，大数据人才无疑是其中最关键环节之一，然而，不论国内外，大数据人才却紧缺相当稀缺，在未来5-10年，我国大数据市场规模年均增速将超过30%，而大数据人才缺口将突破150万，目前大数据人才平均月薪达1.5万，在BAT发布的招聘职位中，大数据人才超过60%。我校为顺应新形式的发展，着手建立大数据学院，创建大数据实验室、大数据实验平台，开设大数据教学培训，实现我校教学科研一体化流程，将为我校增加学生就业机会和薪资水平，提高师资水平，逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。 而大数据学科方向是一门交叉专业方向，与不同专业相结合可以发展成特定方向的专业或研究领域。经济金融学、应用数学、统计学、计算机科学等传统专业方向与大数据学科方向相结合表现出多样化的差异特征，包括专业研究方向与社会需求岗位在内。除了课堂学习，通过实验来加深理解和提高实际应用操作能力也是主要途径。调查表明，当前大数据涉及到很多内容，如大数据实验、数据分析、数据挖掘、数据可视化等，其中的很多实验，都无法在我校现有的实验室中完成。因此，我校建设专门的大数据实验室就显得非常重要。
数据结构王红梅 版课后答案
第 1 章绪论 课后习题讲解 1. 填空 ⑴（）是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 【解答】数据元素 ⑵（）是数据的最小单位，（）是讨论数据结构时涉及的最小数据单位。 【解答】数据项，数据元素 【分析】数据结构指的是数据元素以及数据元素之间的关系。 ⑶ 从逻辑关系上讲，数据结构主要分为（）、（）、（）和（）。 【解答】集合，线性结构，树结构，图结构 ⑷ 数据的存储结构主要有（）和（）两种基本方法，不论哪种存储结构，都要存储两方面的内容：（）和（）。 【解答】顺序存储结构，链接存储结构，数据元素，数据元素之间的关系 ⑸ 算法具有五个特性，分别是（）、（）、（）、（）、（）。 【解答】有零个或多个输入，有一个或多个输出，有穷性，确定性，可行性 ⑹ 算法的描述方法通常有（）、（）、（）和（）四种，其中，（）被称为算法语言。 【解答】自然语言，程序设计语言，流程图，伪代码，伪代码 ⑺ 在一般情况下，一个算法的时间复杂度是（）的函数。 【解答】问题规模 ⑻ 设待处理问题的规模为n，若一个算法的时间复杂度为一个常数，则表示成数量级的形式为（），若为n*log25n，则表示成数量级的形式为（）。 【解答】Ο(1)， Ο(nlog2n) 【分析】用大O 记号表示算法的时间复杂度，需要将低次幂去掉，将最高次幂的系数去掉。 2. 选择题 ⑴ 顺序存储结构中数据元素之间的逻辑关系是由（）表示的，链接存储结构中的数据元素之间的逻辑关系是由（）表示的。 A 线性结构 B 非线性结构 C 存储位置 D 指针 【解答】C，D 【分析】顺序存储结构就是用一维数组存储数据结构中的数据元素，其逻辑关系由存储位置（即元素在数组中的下标）表示；链接存储结构中一个数据元素对应链表中的一个结点，元素之间的逻辑关系由结点中的指针表示。 ⑵ 假设有如下遗产继承规则：丈夫和妻子可以相互继承遗产；子女可以继承父亲或母亲的遗产；子女间不能相互继承。则表示该遗产继承关系的最合适的数据结构应该是（）。 A 树 B 图 C 线性表 D 集合
数据业务的数据一致性管理办法
数据业务的数据一致性管理办法 第一章总则 随着数据业务的迅猛发展，数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂，由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作，广东公司数据部特制定本办法。 本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法，各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性，从而保证各渠道的数据一致性。 第二章概况 数据业务的数据不一致性危害非常大，各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性，重视数据一致性管理工作。 、、数据不一致性的成因 数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同，整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因，导致产生不一致数据。 、、数据不一致性的危害性 首先，资费争议，用户有计费而无享受到服务，易引发客户对计 费不满投诉。然后，收入流失风险，用户享受到服务而无计费，易引发
合作伙伴对结算费用质疑。其次，用户服务争议，可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理，引发用户对于服务质量的投诉，影 响业务正常推广。最后，影响深度营销效果，各种营销活动开展涉及的数据不准确，相应营销效果大打折扣。 、、数据一致性的重要意义 数据业务的数据一致性非常重要，此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等，能够促进发现系统中存在的风险与漏洞，及时进行处理避免经济损失。 第三章数据一致性的闭环管理 数据业务的数据涉及维度甚广，包括但不限于系统、业务、营销活动，既有技术问题也有管理问题，任何环节的疏漏和失误都会导致 问题发生，需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作，形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。 、、事前环节，科学防范 1、建立多方沟通协调的常态化工作体系 由于数据业务的数据涉及环节众多，需要建立一个能够顺利进行 多部门间沟通和协调的常态化工作体系，包括各业务部门、地市公司、网管、业务平台厂家、业务负责人、营销活动负责人等等，明确各主体所承担的工作职责，提高各主体重视数据一致性的意识，以便在开展 数据业务一致性工作中沟通协调，并且保证出现数据不一致问题时及
某市数据中心建设项目可行性研究报告
XXX市数据中心可行性研究报告
目录 1概述 (6) 1.1项目背景 (6) 1.2项目意义 (6) 2建设目标与任务 (6) 3需求分析 (8) 3.1用户需求 (8) 3.2数据需求 (9) 3.2.1数据资源现状 (9) 3.3系统及应用需求分析 (12) 3.3.1节点管理 (14) 3.3.2主题管理 (14) 3.3.3元数据管理 (14) 3.3.4公共代码管理 (15) 3.3.5数据采集 (15) 3.3.6数据整理比对 (15) 3.3.7数据交换 (15) 3.3.8数据访问 (16)
3.3.10标准管理 (16) 3.3.11应用支持 (16) 3.3.12运行管理 (16) 3.4性能需求分析 (17) 3.4.1业务处理量分析 (17) 3.5安全保障体系需求分析 (20) 3.5.1系统安全可靠性需求 (20) 3.5.2数据安全保密性需求 (20) 3.5.3数据完整性需求 (20) 3.5.4实体的可鉴别性需求 (20) 3.5.5不可否认性需求 (21) 3.5.6对象和行为的可授权性需求 (21) 3.5.7统一信任与授权策略需求 (21) 3.5.8数据中心统一安全监管性需求 (21) 3.6保障机制需求分析 (22) 4数据中心设计方案 (22) 4.1设计原则 (22) 4.1.1统一建设 (22) 4.1.2相对独立 (23) 4.1.3共建共享 (23) 4.1.4安全可靠 (23)
4.2.1平台总体架构 (23) 4.2.2信息资源 (25) 4.2.3支撑平台 (30) 4.2.4数据共享交换平台 (37) 4.2.5共享数据管理系统 (42) 4.2.6保障机制 (45) 4.2.7标准法规体系 (47) 4.2.8安全保障体系 (47) 4.2.9数据接口系统 (51) 4.2.10运行环境 (52) 4.3数据中心成效应用 (57) 4.3.1综合治税专题共享应用系统 (58) 4.3.2企业基础信息共享系统功能 (61) 4.3.3社会保障信息共享应用 (61) 4.4工程建设分期及规模 (62) 5数据中心预算经费 (62) 5.1总投资概算 (62) 5.2投资概算明细 (64) 6风险分析和控制 (68) 7经济及社会效益 (70)
能源行业大数据安全系统解决方案设计
能源行业数据安全解决方案 一、能源行业行业背景 能源行业是国家的支柱行业，也是政府大力支持的核心产业之一。办公自动化(OA)、生产管理、机械自动化控制、ERP、财务管理等信息化管理手段已在能源行业广泛应用。 信息技术的发展对于能源行业有着革命性的意义，为了完善企业生产、管理，发展更新更好更为先进的专业应用平台，企业需要累积大量的信息数据。能源行业已从基础的生产自动化逐步向管理信息化发展，以提高自身在国内国际的竞争力，从而提高企业效益。信息化的发展极大推动了电力、水利、石油、煤矿产业的发展，信息技术大幅度提高企业的内部管理效率、降低管理所需成本、提高生产效率及价值链竞争效率。 数据资料在各种系统中起到重要决策依据的能源行业，如何确保数据的安全，完善信息化管理也是目前急需解决的问题。 二、需求分析 能源行业主要的数据为历史积累数据、生产控制系统数据、企业管理数据、办公文档及财务管理数据等。 根据能源行业的自身特点，数据多样化、信息量庞大以及计算机分散是其数据安全管理的难点，各部门、各科室、分支机构地域分散，而如何将分散的数据集中备份、集中管理、防止泄漏是我们解决的重点，下图向您展示了能源行业网络结构图。
根据数据的重要性，需要实现对各服务器数据库、数据进行备份，当服务器数据丢失或损坏时能够以最快速度恢复生产和管理，减少生产中断时间。自动备份企业各部门的办公、管理、财务等数据，有效防止数据丢失或损坏。PYD信息防泄漏系统还能够为企业提供了全面的信息防泄漏保护，有效防止因重要管理数据泄漏造成的不可弥补的损失。 三、软件向能源行业提供的全面数据安全解决方案 在信息化管理中还意味着有以下令人堪忧的隐患： 硬件设备损坏、磁盘逻辑错误、应用程序故障，导致关键数据丢失、业务中断； 人为误操作、破坏，导致数据丢失或系统无法正常运行； 病毒破坏、黑客攻击、操作系统故障导致数据丢失或损坏； 没有预防火灾、天灾等不可抗力灾难对系统构成的威胁； 重要管理数据损坏； 重要生产、管理数据被窃取; 数据信息的安全性、可靠性和私密性影响企业的生存能力。 企业需要信息数据安全的可靠保障，软件为您提供全面的数据安全解决方案。强大的数据安全备份解决方案和信息防泄漏保护方案，为企业信息化发展保驾护航： 数据备份 LAN 备份解决方案 NAS存储备份解决方案
微服务架构下的数据一致性
微服务架构下的数据一致性
写在前面 随着微服务架构的推广，越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的，微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时，例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等，也带来一些问题。 例如上手难度变大，运维变得更复杂，模块之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证，等等。但是办法总是比问题多，本篇文章就来介绍一下我们是如何保障微服务架构的数据一致性的。 微服务架构的数据一致性问题 以电商平台为例，当用户下单并支付后，系统需要修改订单的状态并且增加用户积分。由于系统采用的是微服务架构，分离出了支付服务、订单服务和积分服务，每个服务都有独立数据库做数据存储。当用户支付成功后，无论是修改订单状态失败还是增加积分失败，都会造成数据的不一致。 为了解决例子中的数据一致性问题，一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性。那么如何保证数据的强一致性呢？我们从关系型数据库的ACID 理论说起。 ACID 关系型数据库具有解决复杂事务场景的能力，关系型数据库的事务满足ACID 的特性。 ?Atomicity：原子性（要么都做，要么都不做） ?Consistency：一致性（数据库只有一个状态，不存在未确定状态）
?Isolation：隔离性（事务之间互不干扰） ?Durability：永久性（事务一旦提交，数据库记录永久不变） 具有ACID 特性的数据库支持数据的强一致性，保证了数据本身不会出现不一致。 然而微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。 微服务架构的系统本身是一种分布式系统，而本文讨论的问题其实也就是分布式事务之数据一致性的问题，我们来聊聊分布式系统的CAP 理论和BASE 理论。 CAP CAP 是指在一个分布式系统下，包含三个要素：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），并且三者不可得兼。 ?C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。 ?A：Availability，可用性，即在可以接受的时间范围内正确地响应用户请求。 ?P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，系统仍能够提供满足一致性和可用性的服务。 关系型数据库单节点保证了数据强一致性（C）和可用性（A），但是却无法保证分区容错性（P）。 然而在分布式系统下，为了保证模块的分区容错性（P），只能在数据强一致性（C）和可用性（A）之间做平衡。具体表现为在一定时间内，可能模块之间数据是不一致的，但是通过自动或手动补偿后能够达到最终的一致。
大数据中心项目可行性研究报告立项新版
大数据中心项目 可行性研究报告新修版 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (17) 2.1项目提出背景 (17) 2.2本次建设项目发起缘由 (19) 2.3项目建设必要性分析 (19) 2.3.1促进我国大数据中心产业快速发展的需要 (20) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (20) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (21) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (21) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (21) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (22) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (22) 2.4项目可行性分析 (23) 2.4.1政策可行性 (23) 2.4.2市场可行性 (23) 2.4.3技术可行性 (23) 2.4.4管理可行性 (24) 2.4.5财务可行性 (24) 2.5大数据中心项目发展概况 (24) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (25) 2.5.2试验试制工作情况 (25) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (25)
数据中心建设项目可行性研究报告
数据中心建设项目可行性研究报告
目录 1概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2项目意义 (4) 2建设目标与任务 (4) 3需求分析 (6) 3.1用户需求 (6) 3.2数据需求 (6) 3.2.1数据资源现状 (6) 3.3系统及应用需求分析 (10) 3.3.1节点管理 (12) 3.3.2主题管理 (12) 3.3.3元数据管理 (12) 3.3.4公共代码管理 (12) 3.3.5数据采集 (13) 3.3.6数据整理比对 (13) 3.3.7数据交换 (13) 3.3.8数据访问 (13) 3.3.9数据备份与恢复 (13) 3.3.10标准管理 (13) 3.3.11应用支持 (14) 3.3.12运行管理 (14) 3.4性能需求分析 (14) 3.4.1业务处理量分析 (14) 3.5安全保障体系需求分析 (16) 3.5.1系统安全可靠性需求 (16) 3.5.2数据安全保密性需求 (17) 3.5.3数据完整性需求 (17) 3.5.4实体的可鉴别性需求 (17) 3.5.5不可否认性需求 (17) 3.5.6对象和行为的可授权性需求 (17) 3.5.7统一信任与授权策略需求 (18) 3.5.8数据中心统一安全监管性需求 (18) 3.6保障机制需求分析 (18) 4数据中心设计方案 (19) 4.1设计原则 (19) 4.1.1统一建设 (19) 4.1.2相对独立 (19) 4.1.3共建共享 (19) 4.1.4安全可靠 (19) 4.2数据中心平台设计 (20) 4.2.1平台总体架构 (20)
4.2.2信息资源 (21) 4.2.3支撑平台 (25) 4.2.4数据共享交换平台 (30) 4.2.5共享数据管理系统 (35) 4.2.6保障机制 (37) 4.2.7标准法规体系 (39) 4.2.8安全保障体系 (39) 4.2.9数据接口系统 (41) 4.2.10运行环境 (42) 4.3数据中心成效应用 (45) 4.3.1综合治税专题共享应用系统 (45) 4.3.2企业基础信息共享系统功能 (48) 4.3.3社会保障信息共享应用 (48) 4.4工程建设分期及规模 (49) 5数据中心预算经费 (49) 5.1总投资概算 (49) 5.2投资概算明细 (50) 6风险分析和控制 (52) 7经济及社会效益 (54)
数据的存储结构是指
(1)数据的存储结构是指 (A)存储在外存中的数据(B)数据所占的存储空间量 (C)数据在计算机中的顺序存储方式(D)数据的逻辑结构在计算机中的表示 (2)下列关于栈的描述中错误的是 (A)栈是先进后出的先性表 (B)栈只能顺序存储 (C)栈具有记忆作用 (D)对栈的插入和删除操作中，不需要改变栈底指针 (3)对于长度为N的线性表,在最坏的情况下,下列各排序法所对应的比较次数中正确的是 (A)冒泡排序为N/2 (B)冒泡排序为N (C)快速排序为N (D)快速排序为N(N-1)/2 (4)对长度为N的线性表进行顺序查找,在最坏的情况下所需要的比较次数为 (A)log2n (B)n/2 (C)n (D)n+1 (5)数字字符0的ASCII值为48,若有以下程序main() { char a='1',b='2'; printf("%c,",b++); printf("%d\n",b-a); } 程序运行后的输出结果是 (A)3,2 (B)50,2 (C)2,2 (D)2,50 1.D 2.B 3.D 4.C 5.C （1）用二维表数据来表示实体及实体之间联系的数据模型称为＿＿。 （2）在Visual FoxPro中说明数组后，数组的每个元素在未赋值之前的默认值是＿＿。（3）可以在项目管理器的＿＿选项卡下建立命令文件。 （4）在Visual FoxPro中数据库文件的扩展名是＿＿，数据库表文件的扩展名是＿＿。（5）打开数据库设计器的命令是＿＿DA TABASE。 （6）SQL插入记录的命令是INSERT，删除记录的命令是＿＿，修改记录的命令是＿＿。 （7）在SQL的嵌套查询中，量词ANY和＿＿是同义词。在SQL查询时，使用子句指＿＿出的是查询条件。 （8）从职工数据库中计算工资合计的SQL语句是
可行性研究报告大数据
可行性研究报告大数据 篇一：大数据可行性研究报告 大数据项目可行性研究报告 XX年 前言 可行性研究报告是从事一种经济活动（投资）之前，双方要从经济、技术、生产、供销直到社会各种环境、法律等各种因素进行具体调查、研究、分析，确定有利和不利的因素、项目是否可行，估计成功率大小、经济效益和社会效果程度，为决策者和主管机关审批的上报文件。 中商产业研究院每年完成项目数量达数百个，在养老产业、商业地产、产业地产、产业园区、互联网、电子商务、民营银行、民营医院、农业、养殖业、生态旅游、酒店、机械电子等行业积累了丰富的项目案例，可对同行业项目提供具有参考性、建设性意见，为客户设计该项目的建设方案，完成包括市场和销售、规模和产品、厂址及建设工程方案、原辅料供应、工艺技术、设备选择、人员组织、实施计划、投资与成本、效益及风险等的计算和评价；内容详实、严密地论证项目的可行性和投资的必要性。我们策划编制的大数据X项目可行性研究报告在发改委、投资商与金融机构的审慎下处于同行领先水平。
【出版日期】 XX年 【交付方式】 Email电子版/特快专递【价格】订制 大数据项目可行性研究报告 第一章项目总论 一、项目背景 二、项目简介 三、项目可行性与必要性分析 四、主要经济指标说明 五、可行性研究报告编制依据 第二章项目建设单位介绍 一、项目建设单位介绍 二、经营业绩 三、资质证书 第三章大数据市场分析 一、大数据行业发展现状 二、大数据行业市场规模分析与预测
三、大数据市场分析小结 第四章项目总体规划 一、项目定位 二、项目功能 三、主要服务内容 第五章运营管理 一、商业模式 二、运营模式 第六章项目建设条件 一、项目选址 二、地理位置 三、交通条件 四、基础设施 第七章工程建设方案与总图布置 一、工程建设基本原则 二、总图布置方案 三、建设经济指标
数据结构习题-带答案-12-13-2讲解
习题一 一、选择题 1、数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象以及它们之间的（B）和运算的学科。 A．结构B．关系C．运算D．算法 2、在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成（C）。 A．动态结构和静态结构B．紧凑结构和非紧凑结构 C．线性结构和非线性结构D．逻辑结构和存储结构 3、线性表的逻辑顺序和存储顺序总是一致的，这种说法（B）。树形 A．正确B．不正确C．无法确定D．以上答案都不对 4、算法分析的目的是（C）。 A．找出算法的合理性B．研究算法的输人与输出关系 C．分析算法的有效性以求改进D．分析算法的易懂性 二、填空题 1、__数据___是信息的载体，是对客观事物的符号表示，它能够被计算机识别、存储、加工和处理，___数据_____是对能够有效的输人到计算机中并且能够被计算机处理的符号的总称。例如，数学中所用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串等。 2、数据元素是数据的__基本单位_，有些情况下也称为元素、结点、顶点、记录等。 3、__数据项__是数据不可分割的最小单元，是具有独立含义的最小标识单位。例如构成一个数据元素的字段、域、属性等都可称之为__数据项_。 4、简而言之，数据结构是数据之间的__相互关系_，即数据的_组织关系_。 5、数据的逻辑结构是指数据之间的_逻辑关系_。逻辑结构是从_逻辑关系_上描述数据，它与具体存储无关，是独立于计算机的。因此逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的_数学模型_。 6、数据的__存储结构_指数据元素及其关系在计算机存储器内的表示。__存储结构_是逻辑结构在计算机里的实现，也称之为映像。 _数据的运算__是指对数据施加的操作。它定义在数据的逻辑结构之上，每种逻辑结构都有一个__数据的运算___。常用的有：查找、排序、插人、删除、更新等操作。 8、数据逻辑结构可以分为四种基本的类型，_集合_结构中的元素除了仅仅只是同属于一个___集合__，不存在什么关系。 9、数据逻辑结构的四种基本类型中，_线性结构_中的元素是一种一对一的关系，这种结构的特征是：若结构是非空集，则有且只有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点最多只能有一个直接前驱和一个直接后继。 10、数据逻辑结构的四种基本类型中，__树型结构_中的元素是一种一对多的关系。 11、图型结构或图状结构是一种__多对多__的关系。在这种逻辑结构中，所有结点均可以有多个前驱和多个后继。 12、有时也可将树型结构、集合和图型结构称为__非线性结构_，这样数据的逻辑结构就可以分为_线性结构_和__非线性结构__两大类。 13、__顺序存储__方式是指逻辑上相邻的结点被存储到物理上也相邻的存储单元中。这种存储结构只存储结点的数值，不存储结点之间的关系，结点之间的关系是通过存储单元的相邻关系隐含的表示出来的。 14、_链接存储_方式是种存储方法，不要求逻辑上相邻的结点在物理上也相邻，即数据元素可以存储在任意的位置上。 _稠密索引_和__稀疏索引_。若每个结点在索引表中都有
云计算数据中心可行性研究报告
深圳xx科技股份有限公司 xx科技东莞大数据及云计算数据中心产业园项目可行性研究报告
目录第一章总论1 1.1项目概要1 1.1.1项目名称1 1.1.2项目建设单位1 1.1.3项目建设性质1 1.1.4项目建设地点1 1.1.5项目负责人1 1.1.6项目投资规模1 1.1.7项目建设规模2 1.1.8项目资金来源2 1.1.9项目建设期限3 1.2项目企业基本情况3 1.3编制依据3 1.4编制原则4 1.5研究范围5 1.6主要经济技术指标5 1.7综合评价6 第二章项目背景及必要性分析7 2.1项目提出背景7 2.2项目发起缘由8 2.3项目建设必要性分析8 2.3.1加快当地高新技术产业发展的的重要举措8
2.3.2顺应广东大数据产业快速发展的需要9 2.3.3推动东莞“智慧城市”工程建设快速发展的需要9 2.3.4提升企业竞争力水平有利于项目企业做大做强的需要10 2.3.5增加就业带动相关产业链发展的需要11 2.3.6促进项目建设地经济发展进程的的需要11 2.4项目可行性分析11 2.4.1政策可行性11 2.4.2实施条件可行性18 2.4.3技术及业务拓展优势可行性19 2.4.4管理可行性19 2.5分析结论19 第三章行业市场分析21 3.1我国大数据产业市场统计分析21 3.2我国大数据产业发展前景分析分析24 3.3我国云数据中心行业发展统计分析24 3.4广东省云计算大数据产业状况及前景分析27 3.4东莞市云计算大数据产业发展前景分析28 3.5市场分析结论31 第四章项目建设条件33 4.1地理位置选择33 4.2区域投资环境33 4.2.1区域地理位置33 4.2.2区域地形地貌条件34 4.2.3区域自然气候条件34 4.2.4区域交通运输条件35
1数据库原理习题与答案_第3章数据库系统结构
简答题 1．试述数据库系统三级模式结构，这种结构的优点是什么。 答：数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式涉及的是数据的局部逻辑结构，通常是模式的子集。内模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS 管理，使用户能逻辑抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储。 为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换，数据库系统在这三级模式之间提供了两层映像：外模式/模式映像和模式/内模式映像，正是这两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 2．定义并解释以下术语：模式、外模式、内模式、DDL、DML。 答：模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。内模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储方式的描述。 DDL：数据定义语言，用来定义数据库模式、外模式、内模式的语言。 DML：数据操纵语言，用来对数据库中的数据进行查询、插入、删除和修改的语句。 3．什么叫数据与程序的物理独立性？什么叫数据与程序的逻辑独立性？为什么数据库系统具有数据与程序的独立性？ 答：数据与程序的逻辑独立性：当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式//模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。 数据与程序的物理独立性：当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式/
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告
目录 一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)
一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。 二、项目实施的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。 同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。 （1）行业发展与新技术融合的现实需求 云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。