中间件技术的发展趋势分析

中间件技术的发展趋势分析
中间件技术的发展趋势分析

中间件技术的发展趋势分析

金蝶中间件有限公司奉继承博士

中间件是伴随着网络应用的发展而逐渐成长起来的技术体系。最初的中间件发展驱动力是需要有一个公共的标准的应用开发平台来屏蔽不同操作系统之间的环境和API差异,也就是所谓操作系统与应用程序之间“中间”的这一层叫中间件。但随着网络应用的需求,解决不同系统之间的网络通信、安全、事务的性能、传输的可靠性、语义的解析、数据和应用的整合这些问题,变成中间件的更重要的驱动因素。因此,相继出现了解决网络应用的交易中间件、消息中间件、集成中间件等各种功能性的中间件技术和产品。

现在,中间件已经成为网络应用系统开发、集成、部署、运行和管理必不可少的工具。由于中间件技术涉及网络应用的各个层面,涵盖从基础通讯、数据访问到应用集成等众多的环节,因此,中间件技术呈现出多样化的发展特点。

传统中间件在支持相对封闭、静态、稳定、易控的企业网络环境中的企业计算和信息资源共享方面取得了巨大成功,但在新时期以开放、动态、多变的互联网(Internet)为代表的网络技术冲击下,还是显露出了它的固有局限性,如功能较为专一化,产品和技术之间存在着较大的异构性,跨互联网的集成和协同工作能力不足,僵化的基础设施缺乏随需应变能力等等,在互联网计算带来的巨大挑战面前显得力不从心,时代要求新的技术变革。

中间件技术的发展方向,将聚焦于消除信息孤岛,推动无边界信息流,支撑开放、动态、多变的互联网环境中的复杂应用系统,实现对分布于互联网之上的各种自治信息资源(计算资源、数据资源、服务资源、软件资源)的简单、标准、快速、灵活、可信、高效能及低成本的集成、协同和综合利用,提高组织的IT 基础设施的业务敏捷性,降低总体运维成本,促进IT与业务之间的匹配。中间件技术正在呈现出业务化、服务化、一体化、虚拟化等诸多新的重要发展趋势。

1. 业务化:中间件正在“变厚变宽”

中间件的本质特征是对计算环境的抽象和对应用共性的凝炼。十年来,中间件的发展多在计算环境的抽象上。目前的中间件可以在不同操作系统、不同网络环境下提供各种应用服务。

抽取分布系统构造中的共性问题,封装这些共性问题的解决机制,对外提供简单统一的接口,从而减少开发人员在解决这些共性问题时的难度和工作量。因此,其显著特点之一就是自底向上的技术导向,它典型地是对操作系统、网络、编程语言等基础软件能力的抽象和封装,其关注主要聚焦于分布式应用构建的技术细节。

中间件变宽变厚

越来越多的网络应用将被抽象形成标准的平台服务,加入到中间件之中,成为重要的技术特征。

业务化代表了中间件对复杂业务支持方面的发展趋势,即,从自底向上技术驱动转变为更多自顶向下的应用层的业务驱动,凝练更多的应用和业务模式,支持复杂业务的开放式多方协同和按需集成能力。

众所周知,对组织而言,通过IT对信息进行有效的管理及利用是其业务成功的关键因素,IT是要为业务服务的。中间件技术作为企业计算的核心基础设施之一,仅仅关注技术本身是不够的,尤其是在当今全球化趋势之中谋求生存和发展,IT信息系统及其基础设施对战略和业务的有效支持是至关重要的。因此,作为共性的凝练,中间件不仅要从底层的技术入手,将共性技术的特征抽象进中间层,还要更多地把目光投向到业务层面上来,根据业务的需要,驱动自身能力的不断演进,即,不断出现的新的业务需要驱动了应用模式和信息系统能力的不断演进,进而要求中间件不断地凝练更多的业务共性,提供针对性支撑机制。近年来,这一需求趋势愈发明显,越来越多的业务和应用模式被不断地抽象进入中间件的层次,如业务流程流、业务模型、业务规则、交互应用等等,其结果是中间件凝练的共性功能越来越多,形象的看,中间件的发展趋势之一就是变得越来越“厚”。

此外,在以互联网为代表的新技术推动下,伴随全球化的脚步以及国民经济和国家信息化建设的高速发展,企业/政府的业务合作和资源共享的广度、深度和频度都在不断的拓展,企业竞争本身已经从单纯的个体间行为演变为产业链层面上的激烈竞争,而电子商务的建设也呈现出从边沿向纵深的发展趋势。企业信

息化在ERP打破企业内部界限,形成企业内部无边界信息流的情况下,全程电子商务将实现企业、伙伴、供应商和客户的互联互通,打破企业间的界限,形成跨行业/组织/部门之间无边界信息流,复杂业务协同往往需要将原本零散、片段的业务流程(人工/自动)和信息优化进一个集成的环境,多个业务实体在互联网提供的广泛连通性基础之上进行开放、灵活、可信的信息交换和互操作,实现企业间的业务协同,及时响应变化并有效的支持业务战略的交付,从而快速形成新的竞争力优势。因此,从支持基于互联网广泛连通性的复杂业务协同和集成的角度来看,形象地说,中间件的另一发展趋势是变得越来越“宽”。

2. 服务化:中间件将面向服务,易于集成

服务化代表了中间件在提升IT基础设施的业务敏捷性方面的发展趋势,即支持对基于互联网的数据存储、软件和服务资源进行标准化的抽象和能力提供,桥接不同业务平台之间的技术异构性,并提供业务按需灵活组织的能力,让IT与业务密切匹配,提升组织的业务敏捷性。

企业最根本的痛点在于其易变的业务和僵化的IT基础设施之间的尖锐矛盾。业务的易变性是企业试图通过业务差异化而谋求利益最大化的必然结果,是激烈的市场竞争的产物。问题在于,企业常常发现:业务需要改变,但IT却不能迅速地加以响应。为什么?根本原因就在于目前最重要的软件开发技术上存在着严重问题未能解决。

解决这些问题,技术的本质是复用、松耦合、互操作(标准)等软件技术的内在机制。软件复用,即软件的重用,也叫再用,是指同一事物不作修改或稍加改动就多次重复使用。从软件复用技术的发展来看,就是不断提升抽象级别,扩大复用范围。最早的复用技术是子程序,人们发明子程序,就可以在不同系统之间进行复用了。但是,子程序是最原始的复用,因为这种复用范围是一个可执行程序内复用,静态开发期复用,如果子程序修改,意味着所有调用这个子程序的程序必须重新编译、测试和发布。

为了解决这个问题,发明了组件(或者叫控件),如MS操作系统下的DLL 组件。组件将复用提升了一个层次,因为组件可以在一个系统内复用(同一种操作系统),而且是动态、运行期复用。这样组件可以单独发展,组件与组件调用者之间的耦合度降低。

为解决分布式网络计算之间的组件复用,人们发明了企业对象组件,如(Com+,.NET,EJB等),或者叫分布式组件。通过远程对象代理,来实现企业网络内复用,不同系统之间复用。

传统中间件的核心是组件对象的管理。但分布式组件也是严重依赖其受控环境,由于构件实现和运行支撑技术之间存在着较大的异构性,不同技术设计和实现的构件之间无法直接组装式复用。

而现代中间件的发展重要趋势就是以服务为核心,如WebService,SCA/SDO 等。通过服务,或者服务组件来实现更高层次的复用、解耦和互操作,即SOA 架构中间件。

因为服务是通过标准封装,服务组件之间的组装、编排和重组,来实现服务的复用。而且这种复用,可以在不同企业之间,全球复用,达到复用的最高级别,并且是动态可配臵的复用。

SOA架构在松耦合,将中间件的解耦过程也发展到了最后的境界。传统软件将软件之中核心三部分网络连接、数据转换、业务逻辑全部耦合在一个整体之中,形成“铁板一块”的软件,“牵一发而动全身”,软件就难以适应变化。分布式对象技术将连接逻辑进行分离,消息中间件将连接逻辑进行异步处理,增加了更大的灵活性。消息代理和一些分布式对象中间件将数据转换也进行了分离。而SOA 架构,通过服务的封装,实现了业务逻辑与网络连接、数据转换等进行完全的解耦。

软件技术的不断解耦的过程

软件互操作技术也存在问题。互联网前所未有的开放性意味着各节点可采用不同的中间件技术,对技术细节进行了私有化的约束,构件模型和架构没有统一

标准,从而导致中间件平台自身在构件描述、发布、发现、调用、互操作协议及数据传输等方面呈现出巨大的异构性。各种不良技术约束的结果是软件系统跨互联网进行交互变得困难重重,最终导致了跨企业/部门的业务集成和重组难以灵活快速的进行。

在软件的互操作方面,传统中间件只是实现了访问互操作,即通过标准化的API实现了同类系统之间的互操作,而连接互操作还是依赖于特定的访问协议,如JAVA使用RMI,CORBA使用IIOP等。而SOA通过标准的、支持Internet、与操作系统无关的SOAP协议实现了连接互操作。而且,服务的封装是采用XML 协议,具有自解析和自定义的特性,这样,基于SOA的中间件还可以实现语义互操作。

基于服务的中间件

因此,下一代的中间件将在软件的模型、结构、互操作以及开发方法等四个方面进行优化:

模型:构件模型弹性粒度化,即通过抽象层度更高的构件模型,实现具备更高结构独立性、内容自包含性和业务完整性的可复用构件,即服务。并且在细粒度服务基础上,提供了更粗粒度的服务封装方式,即业务层面的封装,形成业务组件,就可以实现从组件模型到业务模型的全生命周期企业建模的能力。

结构:结构松散化,即,将完整分离服务描述和服务功能实现以及服务的使用者和提供者,从而避免分布式应用系统构建和集成时常见的技术、组织、时间等不良约束。

互操作:交互过程标准化,即,将与互操作相关的内容进行标准化定义,如服务封装、描述、发布、发现、调用等契约,通信协议以及数据交换格式等等。最终实现访问互操作、连接互操作和语义互操作。

开发集成方法:应用系统的构建方式由代码编写转为主要通过服务间的快捷组合及编排,完成更为复杂的业务逻辑的按需提供和改善,从而大大简化和加速应用系统的搭建及重构过程。

总之,服务化体现的是中间件在完整业务复用、灵活业务组织方面的发展趋势,其核心目标是提升IT基础设施的业务敏捷性。因此,中间件将成为SOA的主要实现平台。

3. 一体化:易于平台演化、易于开发、易于管理

一体化代表了种类繁多、功能相对单一的中间件产品趋向集成和整合,形成统一的互联网计算平台的发展趋势。

传统的中间件产品以各自问题域为核心形成了多种专门的中间件产品,如事务(交易)中间件、应用服务器、消息中间件、集成中间件等。伴随着信息技术的发展,不同种类和厂商的中间件产品同时运行在Internet之上,共同组成了大规模关键网络应用系统的基础设施。这些核心关键业务应用,涉及的功能需求广泛,功能单一的中间件产品已不足以完全满足全部需求。客户需要一种开放的集成化中间件平台,更好的适应互联网计算环境的开放、动态、多变的特性。因此,种类繁多的中间件产品不可避免的需要走向整合。

在一体化的趋势中,未来集成化的统一中间件平台所包含的各类中间件子产品共同组成了一个相互关联的有机整体,这种“集成化”,绝非简单拼凑,而是一种深度整合,具体体现在以下几个方面:

3.1. 统一内核的产品体系结构,易于演化

集成化的统一中间件平台必须具备良好的可扩展性和更加有效的应用环境。而使用微内核设计是构建中间件产品可灵活插拔的统一中间件平台的重要基础。

集成统一中间件平台需要整合多种中间件产品,因此其内部功能必然庞大而复杂,为了减少复杂性和提高可扩展性,其内部结构的微内核化将是必然趋势,微内核负责协调多个中间件产品的功能,通过微内核体系可以减少平台内部接口的复杂性,实现更加健壮的结构,并提供更加稳定高效的运行期表现。使用灵活的微内核设计,新的中间件产品加入以及旧的中间件产品的废弃,都可以非常方便的进行,而无需对整个平台系统进行根本性的变动。

统一中间件微内核

微内核将提供中间件最核心的线程服务、通信服务、资源服务和事务服务,微内核的可动态组件化的中间件结构,对于中间件的整合和发展是非常重要的技术路线。

目前许多传统的传统的中间件还是基于C语言开发的中间件和Java语言的中间件在整合的阶段。部分厂商(如BEA/Oracle和金蝶APUSIC)在JAVA平台上已经实现了统一微内核的中间件产品结构体系,这将是未来中间件产品形态上的重要趋势。

3.2. 统一的系统管理框架,易于管理

首先,集成化的统一中间件平台的管理必须具备全局的、系统化的。在一个大型网络应用中,往往会同时存在多种中间件以及同一中间件的多个实例,此时,平台的管理具有典型的系统化特性,那些仅针对单个中间件实例或类型的管理,其效果可能不明显甚至产生严重的负面影响。而只有全局考察系统,统筹分析和规划,才能制定出合理有效的管理方案。同时,平台的管理还必须兼顾中间件产品之间存在的开放、异构、动态等特性。开放性意味着不同业务需求导致各种各样中间件产品运行在开放的互联网之上,需要提供有效手段使得这些中间件产品被有效地管理起来,形成一个有机整体。异构性意味着不能指望平台中所有的中间件都是同类型的产品实例,需要一些方法来平滑地桥接异构性,降低异构性控制的复杂度和难度。动态性意味着平台中的中间件可以在任何时候被人为地增删,或者在任何时候由于意外原因而变得不可用,这就要求管理机制必须足够灵活以应对被管理的中间件及其实例的快速、持续的变化性。

中间件的一体化管理也是通过将管理模型服务化,通过服务封装来统一管理的对象、行为和反馈,通过服务的编排来实现管理的对象可动态进行自适应。

中间件的内部管理,也将在集成一体化的环境下,实现动态的调度,并实现对资源的虚拟化后,实现可自适应和自感知,并能够实现自我优化。

统一中间件管理模型

3.3. 统一的编程模型,易于开发

众所周知,不同种类的中间件产品所提供构件模型是不同的,它们的部署机制也各有差异。这种构件模型的差异性,将会增加开发难度,提高学习与维护成本,给用户带来巨大的困扰。因此,有必要提供一种统一的编程模型来完成用户的业务逻辑,而这种统一的编程模型能够根据不同中间件种类,发布成符合该中间件要求的格式,并具备一致的部署机制;并且,这种发布与转换对用户来说应该是透明的,这将给用户带来巨大的价值。

统一中间件编程模型

目前不同类型的中间件产品一般都有各自不同的开发环境,而当今大规模网络应用大都需要多种中间件产品的共同支撑,因此,开发环境的差异性导致了用户开发、管理、监控的难度大大加深。中间件在为用户提供统一运行支撑平台的

同时,也需要为用户提供统一的集成开发环境。这种集成开发环境显然不能仅仅是各类中间件开发管理工具的简单拼凑,而应该是概念统一,功能互通的有机整体。基于服务,面向SOA的中间件提供了采用服务模型来实现统一编程模型的可行性。

3.4. 统一的互操作协议

现今,越来越多的企业应用呈现出互联网化。Internet正在完成从一个信息发布与访问平台到应用计算基础支撑平台的转变。传统中间件基于Intranet或私有协议的通信方式变得难以适应Internet开放、动态、易变的环境。因此,运行于互联网环境上的各种中间件产品应提供基于http协议的,安全可信的,具有自适应能力的统一互操作协议。而中间件产品本身的管理、监控等互操作API,以及部署在其上的企业应用的业务接口,则以标准服务形式基于这种统一互操作协议发布,使多个运算节点得以在互联网上形成有机整体,实现更大范围的互联互通,随需应变。

简言之,一体化代表了中间件从单一功能性产品到互联网统一平台的重要发展趋势。

4. 虚拟化:支持云计算,易于应用交付

虚拟化是实现资源整合的一种非常重要的技术手段。早期小型机和大型机通过硬件和操作系统的分区技术(Partition)实现了资源的有效利用,优化调度和分配。通过集群技术(Cluster)实现了多台服务器虚拟为一台服务器,来实现负载的均衡和高可用性,以及解决性能的可伸缩性问题。

云计算代表网络计算价值的一个新的临界点,它提供更高的效率、更好的可扩展性和更容易的应用交付模式。云计算不仅实现硬件资源的虚拟化,还通过服务平台实现服务的虚拟化,数据的虚拟化,以及软件交付模式的虚拟化。

伴随互联网及现代服务业的发展,IT基础能力以服务的形式提供已成为一种新的趋势,SaaS、PaaS、MaaS等新业务模式不断涌现。然而,支撑这些XaaS 业务模式的核心技术最终均离不开云计算。云计算平台作为一种实现计算能力动态分配的新技术平台,将构成未来数据中心大规模应用的基础,是中间件技术发展的重要趋势。

云计算需要实现软硬件资源的虚拟化管理,支持应用计算资源的动态加载和管理,提供不同应用间的实例级隔离,并且能够实现大规模应用集群及大规模事务处理。虚拟化是适用于所有云架构的一种基础性设计技术。在云计算中,它主要指平台虚拟化,或者是从使用资源的人和应用程序对物理 IT 资源的抽象作用。虚拟化允许将服务器、存储设备和其他硬件视为一个资源池,而不是离散系统,这样就可以根据需要来分配这些资源。因此,作为云计算平台的中间件,其应用的目标将是有效的统一后端的服务器的软/硬件资源。

在新一代中间件技术发展的理念中,虚拟化和服务化相结合是非常重要的特征。二者相辅相成,相互促进,结合使用,能够在组织的IT架构和业务转型的过程中发挥最大的优势。服务化关注的是业务驱动的IT基础设施的综合应用,注重业务流程的灵活性;虚拟化关注的是运行时部署的效率,注重能力提供的方便性和合理性。虚拟化有助于更快地显示部署基础设施的投资回报率(ROI)。从服务化的角度来看,虚拟化是一种把 IT 资源当作服务来提供的手段。几乎所有 IT 资源都可以作为虚拟的云服务来提供:应用程序、计算能力、存储容量、联网、编程工具,以至于通信服务和协作工具。虚拟化的基础设施能够更有效的支持大量的现有服务和资产,从而促使组织更为深刻和广泛的进行服务化转型和改造。即,虚拟化可以提高服务部署环境的使用率,降低服务部署的总成本,继而通过关联效应,降低服务化建设的总成本。它提供更高的效率、巨大的可扩展性和更快、更容易的软件开发。

同时,虚拟化自身也会带来很多的具体的优势,通过计算资源的动态分配,能够更加有效地利用组织的软/硬件资源,优化组织的资源模型,实现灵活敏捷的资源部署,促进计算资源的整合,提高其利用率,节约空间和能源,并为灾难恢复解决方案提供新的选项。

云计算中间件

简言之,虚拟化着眼于计算资源运行时部署的效率,其有效利用和成本控制,注重资源提供的方便性和合理性,代表了今后相当长的一段时间内中间件技术发展的重要趋势。

5. 后端平台深度融合

未来的中间件将是Internet时代网络计算的核心基础平台,它贴近并直接服务于应用系统,提供完整而强大的基础设施支撑能力,屏蔽了极端开放、动态、多变互联网环境中底层操作系统、编程语言、数据库系统、网络通信的多样性和差异性,凝练更多业务/应用模式的共性,桥接跨互联网的巨大技术异构性,真正建立起基于互联网的空前广泛的连通性,并实现基础设施提供方式的动态化、标准化、弹性化和最优化。

一个大胆的设想是未来五年,浏览器将统一前端,而后端平台(中间件、操作系统、数据库)走向深度融合。

综上所述,中间件是互联网时代的IT基础设施,提供业务的灵活性,消除信息孤岛,提高IT的研发和运营效率。作为网络计算的核心基础设施,中间件正在呈现出服务化、自治化、业务化、一体化等诸多新的发展趋势,中间件将进入2.0时代,将极大提升互联网统一计算平台的“敏、睿、融、和”能力。

年大数据行业现状及发展趋势分析24

中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告 (2015-2020年) 报告编号:1579399

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/bb18596824.html,基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称:中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告(2015-2020年) 报告编号:1579399 ←咨询时,请说明此编号。 优惠价:¥6750 元可开具增值税专用发票 网上阅读:https://www.360docs.net/doc/bb18596824.html,/R_QiTaHangYe/99/DaShuJuDeXianZhuangHeFaZhanQuShi.html 温馨提示:如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系。 二、内容介绍 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门。众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去,商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此,当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎。全

工业大数据分析技术与前沿技术趋势

工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点,这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析,通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强,这样才能满足日常工业生产需要,而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型,以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析,从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此,工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展,工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器,如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等,这些传感器在不断产生海量的时序数据,提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析,可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中,只有挖掘出背后的结构模式,才能构建一个效果稳定的数据模型。

工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面:时间序列的预测算法如ARIMA,GARCH 等;时间序列的异常变动模式检测算法,包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等;时间序列的分类算法,包括SAX 算法、基于相似度的方法等;时间序列的分解算法,包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等;时间序列的频繁模式挖掘,典型时序模式智能匹配算法(精准匹配、保形匹配、仿射匹配等),包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等;时 间序列的切片算法,包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断,其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术,针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类:振动数据的时域分析算法,主要提取设备振动的时域特征,如峭度、斜度、峰度系数等;振动数据的频域分析算法,主要从频域的角度提取设备的振动特征,包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等;振动数据的时频分析算法,综合时域信息和频域信息一种分析手段,对设备的故障模型有较好的提取效果,主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本,如维修工单、工艺流程文件、故障记录等,此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验,利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取(故障类型抽取)、事件线索抽取(故障现象、征兆、排查路线、结果分析),通过专家知

未来十互联网十大发展趋势分析P

世界已被互联网占领,互联网未来10年将如何变化与发展? 1.互联网全球普及 根据国际电信联盟最近统计,全球互联网用户总数已经达到20亿人;而联合国公布的最新统计数字显示,世界人口在2011年底突破70亿大关。所以到2020年毫无疑问会有更多的人使用互联网。据国家科学基金会(National Science Foundation)预测,2020年前全球互联网用户将增加到50亿。联合国估计2020年世界人口将为75亿,大部分人将使用互联网。 2.互联网将成为物联网 到2020年,互联网预计将成为一个设备网络而不再只是一个计算机网络。根据CIA World Factbook 2009的统计,今天的互联网拥有大约5.75亿台主机电脑。而美国国家科学基金会则预计未来会有数十亿个传感器连接到互联网。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结。学校班车将接入互联网,父母可实时了解孩子上学或放学途中的情况。 3.互联网将成为无线网络 目前移动宽带网的用户已经呈现出爆发式增长的迹象,据Informa公司统计,2009年第二季度,全球移动宽带的用户数突破了2.57亿人。这表明3G,WiMAX等高速无线网络的普及率已经比去年同期增长了85%左右。近年来,亚洲地区是无线宽带网用户最多的地区,不过用户增长率最强劲的地区则是在拉丁美洲地区。按Informa预计,到2014年,全球无线宽带网的用户数量将提升到25亿人左右。 4.社交网络的巅峰 基于Web2.0技术的社交网络是万维网技术的最新应用,很大程度上改变了社会生态。Facebook自2004年2月4日上线以来,用户数量已经超过了已经超过了8亿,至今并未呈现出减缓的迹象,Facebook、LinkedIn、Twitter、Instagram以及Google+还会继续增长。美国新媒体公司Wetpaint联合创始人兼CEO本·埃洛维茨(Ben Elowitz)在TechCrunch撰文称,未来十年内,社交网络将与搜索引擎全面整合,成为一位不知疲倦的个人助理,为用户规划日常生活,提高决策效率。 5.SoLoMo将主导互联网 2010年,中国手机用户数量达到了7.38亿,全球手机用户数量已经超过了50亿。2011年5亿Facebook用户中有2亿为移动用户,活跃度比远高于台式机用户。未来十年内随着智能手机和平板电脑等移动终端的普及,进入移动互联网时代。 随着社交网络和移动互联网的兴起,Social(社交的)、Local(本地的)、Mobile(移动的)三概念的结合,也称社交本地移动,代表着未来互联网发展的趋势。LBS已经成为连接真实世界与虚拟网络的一道桥梁,SoLoMo将引领未来十年移动互联网走势。 6.互联网变得越来越轻 互联网正在变得越来越轻,意味着轻量、轻松、轻快、轻简、傻瓜化、碎片化,主要有四个方面。 智能手机、平板电脑等种种手持移动终端轻量化,人人都可随身携带一个图书馆。 微博(micro blogging)、轻博(light blogging)等新媒体的兴起,展示形式更加简洁、便捷,网络表达方式在变轻。 轻游戏崛起,网络娱乐方式轻简化,风靡全球的轻度社交类游戏《愤怒的小鸟》《偷菜》《抢车位》是多么的简单、轻松。 软件应用更轻了,从各种应用市场(App Store)里可以直接下载各种应用,不像以前那样需要拷贝光盘或软盘,还有许多是基于云服务的在线应用。 7.大数据时代 未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多和快。 互联网上的数据流量,尤其是高清图像和高清视频流量,迅猛增长。2012年华为报告指出未来十年网络容量提升千倍,每个移动终端也会达到Gb级的连接速度。思科预计,到2012年,互联网每个月的流量将会增加44艾字节(exabyte,109GB),仅每月的增量就是今天互联网流量的一倍多。 8.云计算大行其道 2009年,市场调研公司ABI Research在一份名为《移动云计算》的报告中提出,云计算不久将成为移动世界中的一股爆破力量,最终会成为移动应用的主导运行方式。根据Gartner的调查,到2015年,将有超过40%的CIO期望将其大部分IT运行在云中。 物联网也离不开云计算,物联网中的网络传输和管理服务就会利用到云计算。一位美国专家曾经预测说,全球只要5台计算机就可以满足人们的日常生活需要了。 9.语义网的春天 从20世纪80年代万维网之父蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)提出万维网(WWW)构想以来,互联网进入飞速发展阶段。网络信息的沟通方式,从“人际交流”延伸至“人机交流”,语言科学与计算机科学结合的语义网,将是对目前互联网的一种扩展。 2010年Google收购了一家语义技术领先公司Metaweb。Metaweb运营着一个开放的语义信息数据库Freebase。Freebase和维基百科类似,不同的是,它完全专注于结构化数据及个人用户可行性操作。 2010年Facebook也公布了一个大规模的新平台Open Graph(开放图谱),让Facebook里的每个物件都拥有独特的ID。通过Open Graph把其他社交网站建构的网络给连接起来,将创造一个更聪明、更与社交连接、更个人化也更具语意意识的网络。 10.虚拟世界脱胎换骨 作为将来的网络系统,林登实验室于2003年推出的第二生命(second life)得到了很多主流媒体的关注。Second Life是一个基于因特网的虚拟世界,2011年美国虚拟社区Second Life年收入达1亿美元。 第二人生在一个巨大的Debian服务器阵列上模拟了一个平面的,类似地球的世界,被称为Grid。平台只提供土地,土地上的一切由人自己决定,网民可以像建主页一样建设自己的“世界”,并能与其他人的“世界”相连,最终形成一个巨型的“虚拟世界”,全世界各 地的玩家可以相互交流。未来10年,虚拟世界将会得我们的现实生活更加数字化。 未来十年,将是移动互联网普及应用、云计算技术大行其道、SoLoMo占主导、虚拟世界脱胎换骨的十年。除了以上的变化,未来还有三网合一、网络电视、富媒体应用、电商社区化、带宽提速、实时搜索、3D互联网、5G技术、人工智能等各种趋势和突破。

现代通信技术及发展前景

现代通信技术及发展前景 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。 信息技术能够延长或扩展人的信息功能。信息技术可能是机械的,也可能是激光的;可能是电子的,也可能是生物的。 信息技术主要包括传感技术,通信技术,计算机技术和缩微技术等。 传感技术的任务是延长人的感觉器官收集信息的功能;通信技术的任务是延长人的神经系统传递信息的功能;计算机技术则是延长人的思维器官处理信息和决策的功能;缩微技术是延长人的记忆器官存贮信息的功能。当然,这种划分只是相对的、大致的,没有截然的界限。如传感系统里也有信息的处理和收集,而计算机系统里既有信息传递,也有信息收集的问题。 目前,传感技术已经发展了一大批敏感元件,除了普通的照像机能够收集可见光波的信息、微音器能够收集声波信息之外,现在已经有了红外、紫外等光波波段的敏感元件,帮助人们提取那些人眼所见不到重要信息。还有超声和次声传感器,可以帮助人们获得那些人耳听不到的信息。不仅如此,人们还制造了各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏以及一些综合敏感元件。这样,还可以把那些人类感觉器官收集不到的各种有用信息提取出来,从而延长和扩展人类收集信息的功能。 通信技术的发展速度之快是惊人的。从传统的电话,电报,收音机,电视到如今的移动电话,传真,卫星通信,这些新的、人人可用的现代通信方式使数据和信息的传递效率得到很大的提高,从而使过去必须由专业的电信部门来完成的工作,可由行政、业务部门办公室的工作人员直接方便地来完成。通信技术成为办公自动化的支撑技术。 计算机技术与现代通信技术一起构成了信息技术的核心内容。计算机技术同样取得了飞

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现,如图4所示。因而与传统的OLAP相比较,基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程(1)迭代性:由于用于优化问题通常没有闭式解,因而对模型参数确定并非一次能够完成,需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。(2)容错性:机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在,同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误,模型的最终收敛不受影响。(3)参数收敛的非均匀性:模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变,而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同,直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析,很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI(message passing interface,信息传递接口)[25]虽然编程接口灵活功能强大,但由于编程接口复杂且对容错性支持不高,无法支撑在大规模数据上的复杂操作,研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法,以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作,从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象,而且不支持循环迭代,因而对复杂的机器学习算法支持较差,基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作,通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中,大量的训练时间被用于磁盘的读写操作,训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题,Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势,在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来,随着待分析数据规模的迅速扩

互联网时代旅游产业发展趋势分析5000字

互联网时代旅游产业发展趋势分析【摘要】“互联网+”时代产业革命的来临为传统旅游业的发展带来全新的机遇,在此背景下,辽宁省旅游产业应深入认识自身发展存在的优势与问题,寻找相应解决对策,以谋求辽宁“互联网+旅游业”的创新发展。 【关键词】互联网+;旅游产业;信息化 2015年3月5日,李克强总理在十二届全国人大三次会议上首次提出“互联网+”行动计划,我国“互联网+”时代的产业革命正式到来。通俗来讲,“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”,其含义是让互联网和传统行业通过利用互联网平台及现代信息通信技术进行深度融合,创造出一种新的发展业态。传统的旅游模式由于受到时间、距离等因素的影响,不能将信息快速准确地传递给游客,而互联网的特点是信息传播点对点,巧妙的解决了这一难题。随着世界已全面进入信息化时代,“互联网+旅游业”的模式成为必然趋势。对于传统旅游业来讲,走“互联网+”的发展道路其实是充分发挥旅游业的综合优势和带动作用,积极运用互联网推动旅游业发展模式的变革、服务效能的提高,促进旅游业的转型升级。 1“互联网+”与辽宁旅游的发展优势 在2015年的“两会”上,“互联网+”成为国家战略,由此互联网与传统产业的嫁接履行成为各产业发展的关键,这为旅游业的变革带来了良好的机遇。在此背景下,辽宁省积极利用自身优势,推动“互联网+旅游业”的发展,通过信息化改造传统旅游业运行方式,实现旅游业和互联网的融合,逐步把旅游产业发展为全省国民经济的支柱产业。 1.1政策优势 在“互联网+”背景下,国家出台了一系列政策促进“互联网+旅游业”的发展,实现传统旅游业的升级。2015年8月,国务院办公厅公布《关于进一步促进旅游投资和消费的若干意见》,提出要积极发展“互联网+旅游”。2015年9月,国家旅游局发布了《实施“旅游+互联网”行动计划的通知》,明确了互联网将成为旅游业发展的重要载体。在这些政策的引导下,辽宁省一方面可以通过实际行动改善互联网旅游的环境,另一方面,制定和完善旅游业在互联网中的发展的标准规范和规章制度,保证旅游市场的安全有序。 1.2资源优势 辽宁省历史悠久,自然风光秀丽,少数民族文化多姿多彩,这些构成了其丰富独特的旅游资源。辽宁省的自然旅游资源包括水域和地域两大景观,集中体现在山景、滨海、森林

大数据未来五年发展趋势统计分析报告

大数据未来五年发展趋势统计分析报告 随着大数据技术的飞速发展,大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看,2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势,市场规模达到了234亿元,和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入,未来几年中国大数据规模还将继续增长,但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果,将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面,此外,在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%,32.7%,29.4%,29%。整体来看,大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要,35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据,22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划,仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示,38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习,辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好,在各行业都有应用。其中,金融大数据、政务大数据的应用水平高,同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

网络时代互联网发展趋势分析

随着市场经济的高速发展,中国IT业步入了一个人才稀缺的时代。作为最被看好的互联网行业,其迅猛发展有目共睹,从而导致IT人才的培养速度无法跟上IT行业的发展,每年的人才缺口就达数百万人。为了在激烈的就业竞争中占领一席之地,减少就业压力,拓宽就业渠道,越来越多的青年人选择职业教育,选择如河南新华电脑学院这样知名度高、专业好、就业有保障的职业培训学校学电脑,在填补人才缺口的同时,谋求生存之地,赢得光辉未来。展望2013,移动互联网产业再起高潮,互联网商业价值将进一步凸显,其应用服务市场也将蓬勃发展,比如电子商务、网络游戏、网络视频、微博应用等互联网应用服务领域将会迎来新一轮的高峰,中国正在稳步步入网络化时代。据了解,2011年,电子商务交易规模达7万亿元,网购交易规模达7700亿元;2013年,电子商务交易规模有望突破9万亿元,网购交易规模将达到2万亿元。 河南新华电脑学院网络营销专家指出,“如此乐观的数据,也标识了互联网-电子商务已广泛渗透到中国生产、流通、消费等各个领域,与此同时电商就业形势更是一片大好,技术型人才的需求更为迫切。其中,网站开发、网络技术、网站设计、电子商务流程等这类人才在市场上炙手可热。”另外近年来随着互联网应用服务市场蓬勃发展,应用创新层出不穷。在IT企业里,大量工程化技术人才并不认可高学历人才,相反更喜欢那些动手能力强的职校技能型人才,特别是像河南新华电脑学院这类专注培养IT人才的职业院校培养的学生。而且现在,在各大招聘网站,电子商务、网络营销、网站开发等职业已然成为最热门的招聘职位。 网络时代,互联网发展形势一片大好。技能型人才成为当下“香饽饽”,广大青年学子,来河南新华电脑学院学电脑、赢未来,在中原最大的计算机应用人才和网络人才教育基地学习热门专业,叱咤职场,定能够成为互联网行业创新发展的佼佼者。 (注:素材和资料部分来自网络,供参考。请预览后才下载,期待你的好评与关注!)

详谈数据可视化的现状及发展趋势

现如今,数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来,不过数据可视化并不是一个新技术,虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单,但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。 首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状,其实在外国,数据可视化是一个成熟的技术,他们借助数据可视化技术,有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息,从而 提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等,都是用 数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展,政府 信息公开化,众包模式的兴起,人们获取和解读数据的可能性大大提高,基于数据挖掘、理 解数据基础上的数据新闻可视化,成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。 那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢?其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处 于刚刚起步阶段。这是因为在过去,我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面,通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧,内容 抽象化,语言机关化公文化,流于表面,难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义,揭示 事件发展的方向和趋势。所以说,要想改变这一状态,就需要不破不立。现在有很多的媒体 都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。 那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢?其实在未来数据可视化的发展历程中,数 据的处理能力为核心,交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖,暴露出

传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化,得以感受到传统报道难以 揭示的现象和规律。当然需要注意的是,我们相信数据的力量但不能只靠数据,数据也可能 存在误差,要避免数据偏差和数据失真,就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。 加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高,与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来 技术的进一步发展来提升报道质量,缩短报道时间。另外,尽管主流媒体和新兴媒体在新闻 报道中做了大量数据可视化的尝试,但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。 在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识,具体包括国内外的数据可 视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题,通过这些内容我们可以更好地理解 数据可视化。

我国互联网金融发展现状及趋势分析报告

互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。基于互联网金融行业格局,其业务模式和细分为网络融资平台(以P2P和众筹两种模式为代表)、网络征信、互联网支付、网络第三方代销等多个子行业领域。互联网金融产业发展潜力巨大,2015年7月18日十部委《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》的出台,第一次从中央政策的角度肯定了基于互联网的金融创新,政策落地将成为行业爆发的催化剂。但同时互联网金融公司也面临子行业竞争激烈、公司体量较小、市场份额和知名度不高、监管限制等多种尴尬得局面。 1. P2P 网络借贷 P2P 网络借贷(Peer to Peer Lending),是指个体和个体之间通过网络借贷平台实现的直接、小额信用借贷,因此又称为“个体网络借贷”。“个体”包含自然人、法人及其他组织。P2P 网络借贷平台实际上就是专门设置的网络借贷信息中介机构,属于民间借贷畴。 (1)竞争趋向激烈,监管从严,网络借贷平台进入洗牌期 P2P行业自2013年之后经历了爆发式增长,运营平台数量以平均每月100家以上的速度增加,到2015年平台数量已达到5135家。随着《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)》和《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的落地,P2P 平台增长速度放缓,截止到2016年12月,平台数量为5881家。 虽然整个网贷市场还有较大发展潜力,但不可避免各平台间竞争将日趋激烈。P2P网贷平台的投资门槛比较灵活,一般以个人为主,额度通常比较小,相较银行理财产品、信托等门槛均要低;借款人一方采用信用模式的借款,不要求担保或抵押,在获得信贷的难度上较银行等传统金融低。因此,基于P2P网贷平台的特征,其借贷利率较传统融资方式更高。由于P2P的利息比较高,而可承担此高息的优质资产却并不太多,导致P2P对优质资产的抢夺比资金端更加激烈。同时较高的收益也必然需要承担较高的投资风险,P2P网贷平台和投资者仅靠网络信息的汇总分析对客户信息真实性和还款能力进行审核,对借款人的信用状况掌握和风险承担能力不及传统金融机构,部分规模较小,技术差、风控偏弱的P2P公司会出现运营风险的问题,导致最终退出P2P的市场。

未来几年互联网发展趋势分析:产业“互联网 ”时代的到来剖析-共7页

未来几年互联网发展趋势分析:产业“互联网+”时代的到来 在我国互联网飞速发展的二十年中,互联网产业出现了百度、阿里巴巴和腾讯这样的互联网巨头,他们在搜索、电商和社交领域都崭露头角,同时他们也代表消费互联网已达到顶峰状态。 然而从互联网发展的角度看,消费互联网市场已趋于稳定与饱和,而对实体资源有充分把控能力的企业仍有很大探索空间,他们正开始尝试与移动互联网融合,创造全新的价值经济,进而推动互联网行业迈向产业互联网时代。 一、消费互联网 1、消费互联网是一种眼球经济 消费互联网即以满足消费者在互联网中的消费需求应运而生的互联网类型。其具备两个属性,一个是媒体属性,由提供资讯为主的门户网站、自媒体和社交媒体组成,另一个是产

业属性,由为消费者提供生活服务的电子商务及在线旅行等组成。这两个属性的综合运用使以消费为主线的互联网迅速渗透至人们生活的每个领域,影响着人们的生活方式。 消费互联网的商业模式则是以“眼球经济”为主,即通过高质量的内容和有效信息的提供来获得流量,从而通过流量变现的形式吸引投资商,最终形成完整的产业链条。 在消费互联网时代,互联网以消费者为服务中心,以提供个性娱乐为主要方式,虽能在短时间内迅速吸引眼球,但由于其服务范围的局限性,以及未触动消费者本质生活,也易导致其迅速淹没于互联网发展的大浪潮中。 2、消费互联网行业格局出现稳定 依托于强大的信息与数据处理能力,以及多样化的移动终端的发展,消费互联网企业在近几年扩张迅速,并在电子商务、社交网络、搜索引擎等行业出现规模化发展态势,并形成各自的生态圈,奠定了稳定的行业发展格局。 1)百度30亿美元布局四大战略 在2019年,百度围绕移动、O2O和LBS生活服务共投入30亿美元,进行了超过17起投资,百度的主要布局在移动云平台、LBS平台、金融平台及移动搜索平台战略。从去年大手笔收购91无线来看,百度已补齐了移动应用的短板,建立了移动搜索与应用商店相结合的分发模式。 今年百度全资收购糯米全部股份标志百度从本地生活服务平台过度到构建交易闭环的LBS+O2O的模式;百度将爱奇艺与PPS相结合使移动视频的用户覆盖率和月度观看时长将位于行业之首。同时,百度的百度大脑和大数据等项目也帮助百度奠定了搜索行业的龙头老大地位。 2)阿里巴巴布局移动互联与电商产业链

商务智能发展现状及市场发展趋势

商务智能的发展现状及发展趋势 一.总论 在目前信息技术广为普及的条件下,企业虽然可以借助信息技术从各种途径收集各种数据,但如何对浩瀚如海的数据进行快速科学的处理,如何从海量的信息中获取对企业管理最有价值的知识,并结合企业经营者的分析和判断,为企业决策提供支持,仍是亟待解决的事情。商务智能技术的出现则为上述问题提供了新的理论基础和技术选择。所谓商务智能,是明显区别于商业智能的一种数据分析技术,其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今,商务智能已经发展成不仅仅只是软件产品和工具,而是一种整体应用的解决方案,甚至升华为一种管理思想,体现的是一种理性的经营管理决策的能力,即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地存储和管理,并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价,服务质量评价、客户满意度评价、营销效果评价、未来市场需求等,为企业的经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术进行收集、管理和分析结构化的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力。主要由数据仓库环境和分析环境两部分构成。

二.商务智能发展现状 1.商务智能市场规模 从2004年开始,中国商务智能应用市场保持了超过40%以上的年增长率。据IDC最新预测:目前商务智能解决方案在中国的市场价值将达到约4.38亿美元,增幅41%,超过业界平均水平3倍,这说明中国商务智能正处于蓬勃发展的上升期。 2.商务智能市场分布 3/4垂直市场:投入商务智能应用的所有企业中大企业占到50%。 3/4平行市场:目前仍以企事业单位用户中的电信行业、金融、银行、证券行业为主。统计、税务、工商等部门的政府用户对BI应用的需求也比较迫切。 3/4区域市场:七个大区中华北区、华东区、华南区、占到市场份额的90%。 3.商务智能的应用情况 固定报表。目前中国市场上的商务智能应用主要停留在这个层面的利用。OLAP分析:生成OPAL模型,建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构,然后在多维模型中分析,可完成大到多级业务综合分析,小到针对某一个领域的指标多角度分析。 数据挖掘:是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据,发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为

大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据分析报告

国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活:友盟2012年年度数据报告》,通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析,全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有: - 2012年中国移动互联网发展迅猛,活跃用户达到2.45亿人,其中iOS 8500万人、Android 1.6亿人。 -全年应用月启动次数暴涨16倍,月使用时长猛涨12倍。 -一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升,其中视频类应用人均日使用时长增长259%,从9分钟增至31分钟,使用频率也增长了24%,用户开始习惯在移动设备上看长视频。 -系统工具类使用频率下降21%,说明用户都不太爱折腾了;阅读类使用频率上升114%,但使用时长下降了6%,说明用户更喜欢阅读短内容。 -男性是移动用户主导,但并没有比女性多太多,尤其是iOS平台男性只多0.2个百分点,Android 平台上男性则多10.6个百分点。 -男性更偏爱音乐、视频类,以及冒险、棋牌类游戏(70%);女性更偏爱拍摄美化(68-75%)、电商类(60%)和小游戏,尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65%)。 -用户分享内容全天有两个高峰期,一是中午12-14点,二是午夜0点前后,夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间,青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 -男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡,其中男性占54.4%。 -社交成为移动应用重要元素,有社交分享行为的用户粘性更高,活跃度提升3.5-3.8倍。 -设备分布方面,iPhone一直占iOS设备总量的74-82%,其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点;iPad去年年底达到最高的23%,因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市,也扩大了iPad 在国内平板机市场上的份额。 -Android设备中三星和HTC还是大头,分别占21%、11%,不过比去年的28%、25%已经大大

数据分析技术发展趋势预测

随着数据时代的高速发展,庞大复杂的数据量,繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦,企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑,解决数据带来的麻烦。同时,庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合,可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大,下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。 1.数据分析能力不断增强 未来数据的处理量将几何式的增长,现有的处理分析技术可能无法满足数据的及时分析。因此,增强数据分析能力将是未来数据分析技术发展的第一要务。同时,增强分析技术与BI的结合将持续推动着企业的发展。 2.增强数据管理的能力 庞大的数据量必将造成数据管理的欠缺,未来数据分析技术的发展也将全面提升数据管理能力。增强数据管理利用ML功能和AI引擎来制定企业信息管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。相信未来通过添加ML和自动化服务级别管理,手动数据管理任务将大大减少。 3.持续智能化发展 智能化的发展解决了繁琐的运营流程,未来数据分析技术的发展也必将沿袭智能化的发展。持续型智能是一种设计模式,在这种模式中,实时分析集成在业务操作中,处理当前和历史数据,以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。为数据分析处理提供强有力的推动力。 4.区块链模式的引入 区块链的核心理念便是去中心化。主张是在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。数据分析技术的未来发展也需要解决网络中的不信任。通过区块链来提高人与人之间的信任度,对于数据的分享将会是有力的。区块链是一种数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。它会是数据的推动力。 5.持久性的内存储量 新的持久型内存技术将有助于降低采用支持内存计算的体系结构的成本和复杂性。可以为高性能工作负载提供高性价比的大容量内存。它有潜力提高应用程序的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践,同时控制成本。新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能,还要求更大的内存和更快的存储空间。

大数据时代情报分析的需求和发展趋势

大数据时代情报分析的需求和发展趋势什么是大数据,所谓大数据我们可以称之为巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。我们现在所生活的时代,是个数据大爆炸的年代,更多的时候我们依赖的是网络,网络所传输的数据是无比庞大的,所以情报分析和决策都至关重要。 随着大数据时代的到来随着大数据时代的到来,我们对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道,这些数据为我们决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括:互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据,竞争对手的价格与市场表现,以及消费者的评价与偏好等;上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等;政府网站不断公开各类统计数据,包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等;财经媒体不断调研发布商业情报,各类行业动态数据等;各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等… 如何利用大数据提炼出有价值的情报,从而准确决策、抢占先机,是提高竞争力的新课题。传统的决策分析体系内部为信息系统,而非情报系统,决策信息不足;只为了掌握情况,而非预知变化占先机,不利于规避风险获得资源;传统决策分析体系是管理手段,而非竞争手段,不利于跟踪技术与市场前沿的变化,持续创新,正面临着一个重大挑战。 对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言,大数据的理念和技术既带来了机遇,也带来了挑战。一方面,在大数据时代,情报研究工作正在得到空前的重视,

最新 分析大数据时代信息经济发展趋势及应对措施-精品

分析大数据时代信息经济发展趋势及应 对措施 摘要:大数据时代的不断发展,推动着企业经济不断上升。大数据时代的数据处理技术逐渐走向主导地位,隐私信息安全不容忽视,如若泄露,后果不可估计,所以保护信息安全十分关键,但在发展的过程中缺少人才。综上分析大数据时代信息正在带动经济发展,只是存在一些不足,并提出时效性应对措施,为大数据时代信息经济发展趋势提供参考意见。 关键词:大数据时代信息经济发展趋势应对措施 如今早已是信息引导的社会,我们感知这个社会也都是来源数据信息,整个社会的发展,信息数据发挥着不可替代的作用。大数据信息时代对国家经济宏观调控有很大的帮助,价值观以及方法论所产生的科技效果是这场变革的巨大推动力。大数据是占领经济市场的必要因素,也是推动国家经济发展的核心武器。 一、大数据时代的概述 1.大数据的内容 数据现已占领到各行各业,大数据相对于大多数人来说都不太熟悉,这是一个没有定义的抽象词语,目前大数据整个过成就是运用信息技术进行数据分析,把大量混乱复杂的数据进行整理,然后提取有价值信息并展示。 2.大数据的特征 大数据的特征在含义中就能一目了然,主要体现在四大方面:数据信息量大,数据各种各样,数据整理快速,数据规模大。这些都是最显著的特征,这些特征都是在说明现在的大数据正在一步一步的完善,慢慢走向成熟。 3.大数据的影响 伴随着互联网的快速发展,我们迎来了云时代,与此同时大数据也是吸引了众人的眼球。现在的21世纪大数据已经占有绝对的优势,也是涉及到了各个领域,目前就淘宝的应用就是一个实例,淘宝就是属于和物流配送的结合体,阿里巴巴企业利用大数据时代信息不断地发展新型业务。

大数据未来五年的发展趋势分析

如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年,那么2013年大数据将会实现产品部署,早期投资获得回报,一小部分的产业被颠覆。到了2014年,各种大数据项目和系统很可能成为标准配置,到处可见。 今年,大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情,但是被援引的次数太多了,几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率(数据移动得快),体积(数据规模庞大),和种类(非结构化和结构化的信息)三点有关。 大数据真的如人们所描述的那样吗?是的。对我来说,大数据代表了科技和商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯(Holy Grail)——成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说,信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。 显然我们正处在一个追捧大数据的阶段,我认为可以和1990年代末的Linux和2000年代初的开源软件运动相提并论。那时候Linux正要开始改变世界,和微软等厂商一较高下。从许多方面来说,Linux和开源软件(比如安卓)的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软件成了每一个数据中心的标准配置,如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了,我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。 大数据会遵循同样的发展路线。当然,会创造数百万个工作机会,相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着Cloudera这样的创业公司成为新的红帽子(Red Hats),各家厂商的市场座次也逐渐明朗。 如下是我对大数据未来几年的展望。 2013年:2012年的试验项目成品化,每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。 2014年:在2013年成功经验和客户研究案例的基础上,一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上,因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用,但是这段时期不会有什么新进展。 2015年:在制定大数据计划时,公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前,消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注,因为这些技术始终非常重要,慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016年:数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用,避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。 2017年:云和大数据、数据仓库合并起来,成为了一项服务,“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意:2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行,将会于不久涉及到关键的大范围用户群。大数据在IT采购周期上又是怎样的情况呢?大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下: 首席信息官:大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗?”问题。首席财务官:将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。 首席市场官:2012年,首席市场官成了IT采购的红人。不过这有点不太合理,因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。 首席运营官,采购人员:大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。

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