大數據託管

❶ 如何利用大數據做好信息服務

在數字化時代，企業需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷、信息方面提升用戶的服務體驗，在精細化運營的過程中，大數據起到了非常重要的作用，通過對大數據進行有效的洞察和分析，精準地抓取用戶喜好和興趣，根據所得結果進行的精細化運營，才能提升企業的運營效率和轉化率。
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，與此同時，面對海量的數據，管理及處理信息安全問題是企業遇到的又一大挑戰。為了應對這些問題，中國移動國際推出了數據中心服務，旨在為企業客戶構築安全、高效、開放的互聯網數據中心，能為企業提供多元化，且極具靈活性的託管方案。有了良好的數據託管，企業面臨的各種網路安全問題都將會迎刃而解。

❷ 紫光雲在大數據方面，主要提供哪些服務啊

我可以給你簡單列舉一些，比如說高性能、可伸縮、企業級的雲端託管Hadoop服務，再比如說，基於HDFS的面向列的分謹悔布式李巧海量可伸縮資料庫服務，當然還有其他的，你可以去官網看看。哪晌鍵

❸ 為什麼P2P頻現跑路 而銀行類理財機構卻鮮有發生

為什麼P2P頻現「跑路」，而銀行類理財機構卻鮮有發生？

記者 胡群
「跑路」，已成為近期P2P網貸行業的關鍵詞。當部分P2P網貸平台爆雷前，一些平台負責人第一選擇並非與投資人、借款人主動商談，也非向公安機關報案，而是選擇一跑了之。

作為理財新渠洞灶道——P2P網貸曾為數以百萬計的投資人理財，但也有數十萬投資人遭遇跑路等多種問題平台。相比之下，銀行理財、信託、基金、證券、保險等理財機構為何鮮有「跑路」一說？

這源於監管措施的不完善。銀行理財、信託、基金、證券、保險等理財機構經過十餘年的市場發展，監管已漸趨完善，而P2P網貸作為近年野蠻成長的新型理財方式，監管機構遠未制定出保證行業健康發展的監管政策。

最典型的監管方式即：資產託管與資金存管。

銀行理財、信託、基金、證券、保險等理財機構有著嚴格的資產託管，具備一定資格的商業銀行作為託管人，依據有關法律法規，與委託人簽訂委託資產託管合同，安全保管委託投資的資產，履行託管人相關職責的業務。

監管機構一直要求P2P網貸將交易資金或平台相關備付金、風險金等存放於銀行賬戶。2017年2月22日，銀監會發布的《中國銀監會辦公廳關於印發網路借貸資金存管業務指引的通知》顯示，網路借貸資金存管業務，是指商業銀行作為存管人接受委託人的委託，按照法律法規規定和合同約定，履行網路借貸資金存管專用賬戶的開立與銷戶、資金保管、資金清算、賬務核對、提供信息報告等職責的業務。存管人開展網路借貸資金存管業務，不對網路借貸交易行為提供保證或擔保，不承擔借貸違約責任。

現實情況是，很多銀行的資金存管並沒有義務監督資金流向，平台依舊能夠隨時從第三方提取這些資金，造成了資金的「存而不管」，因此存管並不能有效保障投資者的資金安全，也無法避免平台跑路情況的發生。

「大數據與人工智慧快速發展，將使得資產託管業務的核心競爭力，由最初的渠道銷售能力競爭發展到目前的託管系統功能及託管專業服務的競爭，未來必將向託管數據挖掘和託管增值服務演變。招商銀行率先推出託管大數據平台，將為招行更好適應託管行業競爭加速和服務層次加深提供了強有力的技術支持。」7月13日，招商銀行資產託管部總經理姜然，在招商銀行國內首個託管大數據平台儀式上稱。

作為國內託管資產塌梁規模最大的股份制銀行，招商銀行自2002年起開展資產託管業務，目前託管資產規模超過十二萬億，沉澱和積聚了巨量的交易數據與業務數據。為提供更好的託管服務，履行託管人職責，以金融科技引領業務發展，招行自2016年底即開始進行託管大數據平台的研究，結合本行託管業務經驗和大數據開發技術，制定了招行託管大數據平台開發方案。2017年9月招行行長田惠宇啟動了招商銀行託管大數據平台建設。

2017年田惠宇提出：舉全行「洪荒之力」，推進以「網路化、數據化、智能化」為目標的金融科技戰略，打造金融科技銀行。託管大數據平台是招商銀行將分布式計算方式、實時處理技術、大數據分析等最新金融科技，運用到託管業務領域，自主設計的託管平台，由託管經營分析決策系統、全新風險管理系統及新一代風險績效評估系統等主要應用系統所組成。

對資產託管業務青睞的不止是招行。自2012年以來，中國銀行業資產託管規模增速保持在50%以上。《中國資產託管行業發展報告（2017）》顯示，截至2016年年末，中國銀行業資產託管存量規模達121.92萬億元，6年間的團顫運託管規模年均復合增速高達53.06%。

隨著資管新規草案的發布及資管新規的落地，銀行業託管規模與收入將可能在中低速增長區間運行。

然而，對於行業的領先者，其優勢仍有望保持。截至今年5月，工行已與國內外5000多家資產管理機構開展業務合作，資管市場客戶覆蓋率超過70%，託管規模超16萬億元，穩居國內同業首位。

招商銀行也冀圖通過託管大數據平台在在系統架構、開發模式、解決痛點、客戶體驗等方面具有行業領先優勢。

據經濟觀察網了解，區塊鏈技術將有望應用於資產託管。

由京東金融研究院和工信部下屬中國信通院雲計算和大數據所共同撰寫的《區塊鏈金融應用白皮書》顯示，基於區塊鏈技術的資金託管平台，可以實現資產委託方、資產管理方、資產託管方、投資顧問和審計方之間的信息實時共享，不僅全流程的自動化，而且保證了履約的安全性和交易的真實性。在實際業務中，引入區塊鏈技術有望將原有業務流程縮短60%-80%，使信用交換更為高效。

中國銀行業協會秘書長黃潤中指出，資產託管屬於技術密集型行業，應加大科技投入，特別是大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等高新技術的應用，建設集信息交互、業務處理、板塊間關聯支撐、增值服務等諸多功能於一體的創新型科技化、精細化的綜合託管平台。

但是P2P網貸銀行資金存管目前進展節奏較慢。

零壹財經·零壹智庫發布的《2018年P2P網貸行業半年簡報》顯示，截至2018年上半年末，正式對接銀行存管系統的平台至少有909家。

而截至6月末，國內P2P網貸仍有1800餘家，亦即行業中近一半平台仍未能納入銀行資金存管之中。但是即使已進行銀行資金存管，平台資金就安全嗎？

然而，近期出現風險的P2P網貸平台中，不乏有平台進行了銀行存管。截至2018年6月26日，融360大數據研究院統計數據顯示，6月份共計65家平台出現問題，其中有7家平台上線銀行存管。

「如果網貸機構嚴格按照監管要求，嚴格實施資金銀行存管，將有效規避風險。」中國銀行法學研究會理事肖颯認為，與銀行的資產託管相比，P2P網貸的銀行資金存管仍有一定差距，但監管的創新正在加強，銀行的存管能力也在快速升級，預計未來隨著監管的加強及行業的規范，將能探索出更加有利於行業穩健發展的模式。

❹ 物聯網時代的大數據策略

物聯網時代的大數據策略

互聯網時代，、Pad、智能手機等設備無處不在，數以億計的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產生大量的自媒體數據，電商、新聞類網站、搜索引擎每時每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數據促進了雲計算，分布式技術的發展，而這些技術反過來不僅推動了Web和移動互聯網的革新，也推動了物聯網的飛速前進。現在，我們正逐漸邁入物聯網時代，實現萬物互聯的願景，如果說之前人是信息生產的主體，那麼或許不久的將來設備將成為主角，它們將源源不斷地產生與人相關的衣食住行信息，這些信息會通過雲計算、數據挖掘等技術實現價值的升華從而為用戶提供更優質、貼心的服務。那麼物聯網時代會產生什麼樣的數據，應該採用什麼樣的大數據策略呢？
THINKstrategies 的總經理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當物聯網遇見大數據 》中寫道：
「你不能使用現在的策略，因為可以被捕獲、管理並利用的數據將更加多樣化，同時用例也會更加豐富。附加到各種設備和對象上的感測器會產生各種類型的數據。這些數據將會用於各種響應式的、主動的或者 創造性的目的 。IT部門的任務就是與業務部門一起工作，完全理解物聯網方面的用例，然後尋找滿足業務需求的技術。特別是，IT部門必須識別出最優的分析平台和工具，讓業務用戶能夠獲取到需要的數據，分析數據的含義並快速地做出響應。」
Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認為：
「分布在世界各地的物聯網設備將產生大量的輸入數據，將所有的數據傳送到一個位置進行處理無論從技術上還是從經濟上都是無法實現的。最近的趨勢——將應用程序集中起來以便於降低成本並增強安全性——並不適合物聯網。組織必須將數據集中到多個分布式的小型數據中心中，在此對數據進行初步的處理並發送到一個中心站點進行額外的處理。數據中心管理員需要在這些區域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業務發展的需要。」
Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯網：數據都去了哪裡？ 》中闡述了一個具體的數據策略解決方案。他認為整個過程可以分為三個階段：產生數據並通過Internet傳遞、中央系統收集並組織數據、持續的數據分析與使用。
第一階段需要決定數據創建的標准以及如何通過網路進行傳遞。Patrick McFadin認為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標准協議傳遞數據。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗餘信息，不太適合帶寬比較低的場景。MQTT基於發布/訂閱模型，新的設備或者服務能夠非常容易地連到中央系統上消費消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點是不包含加密標准。CoAP適合於低功耗、低帶寬的場景，與MQTT的訂閱模式相比它更側重於一對一的連接。
第二階段則需要根據設備、網路以及功耗的限制決定是實時地收集數據還是在某個時間批量收集，同時還需要決定如何存儲數據。如果是實時收集，那麼必須要考慮資料庫的寫入速度，這對於傳統的資料庫而言可能是一個挑戰，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL資料庫卻能夠輕松應對。
一旦完成了數據的收集與存儲，接下來就是分析了，這才是整個過程最核心的部分。此時需要考慮需要何時使用分析結果，是否需要立即或近乎實時的分析，還是僅僅需要對歷史數據進行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數據，使用Spark Streaming滿足近乎實時的要求，如果將這些技術與Cassandra這樣的NoSQL資料庫結合在一起使用，那麼開發者就能夠處理並分析大規模、快速移動的數據集。
那麼是不是所有的物聯網廠商都需要自己去構建相關的數據解決方案呢？也不盡然，在雲計算的時代大可以利用雲服務提供商的資源，以降低相關的成本，對小公司或初創公司更是如此。
Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯網將徹底改變你的大數據策略 》中闡述了自己的方案，他認為：
「在物聯網時代，面對PB級的數據，企業將難以以一己之力完成基礎設施的建設。物聯網所產生的大量數據不僅會驅動現在的數據中心發生根本性的變化，同時也會驅動相關企業採用新的大數據策略。由於缺乏相關技能以及持續增長的數據對基礎設施采購的需求，企業將逐步放棄DIY模式，轉而使用PaaS和託管的解決方案，藉助於資料庫即服務（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業級Hadoop）、託管的大數據服務（例如Treasure Data）以及矩陣式的數據中心服務（例如GoGrid）實現自己的物聯網數據分析方案。
總之，物聯網的價值在於數據。企業對數據的分析工作啟動地越快，挖掘出的業務價值就越多。而雲服務提供商的目的就是通過加大相關的投入，消除數據收集、管理的風險以及復雜性，讓客戶能夠專注於分析。」

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❺ 為大數據的三大特性優化基礎設施

為大數據的三大特性優化基礎設施
在一般情況下，對於許多產業來說，大數據的使用依然是處於其早期階段。但在金融服務行業卻早已經與大數據的處理打了多年的交道了。事實上，其早已經深深的嵌入到金融服務行業管理和財務的核心流程。感謝有了先進的大數據處理能力，在過去可能需要花費幾個小時才能完成的工作，現在能夠在短短的幾分鍾內被輕松搞定。大數據處理能力已然被廣泛的應用到了從資本市場投資組合管理到金融風險管理的一切領域。正是基於這樣的技術進步，我們得以從數天前或數周前的數據進行分析，以幫助重新制定戰略，得出第二天的交易方法。而現如今，利用更為復雜的數據分析能力，金融公司能夠縮短數據處理的進程，並根據最新的交易情況實時調整策略。
然而，金融企業所關注的不僅僅是海量數據集不斷增加的問題。他們同時還需要考慮數據高速處理和數據的多樣化的問題。當把不同集群的資料庫中的結構化和非結構化數據放在一起進行分析時，金融公司依靠具有強大的處理速度，特別是鑒於實時的洞察能力已經越來越多成為市場分析和交易策略的一個關鍵戰略因素的情況之下。但我們的金融機構是否配備了適當的基礎設施，以有效地處理大數據的這三大特性（海量、高速處理、多樣化），並進一步的車實時數據分析中獲益呢？
增加實時操作的價值
利用實時數據分析，金融機構能夠更好地管理風險，並實時的向客戶提供預警信息。如果一家金融公司能夠實時的進行風險管理，不僅能夠轉化為更好的交易業績，而且還保證了企業對於相關合規性的遵守。這樣的改進可以從增強消費者信用卡交易監控和預防欺詐的保護措施中看出。但是，對於更大規模的受益於更好的數據分析則可能是著名的雷曼兄弟倒閉事件。
當雷曼兄弟倒閉時，其被稱為美國金融界的珍珠港危機。然而，該行業花了好幾天的時間才完全了解他們自身是如何暴露在這種毀滅性的風險中的。對於每一筆交易而言，金融公司都非常有必要了解其所產生的影響，或者說，在極端的情況下，謹防下一個「雷曼式崩潰」風險的發生。今天，利用先進的大數據分析和數據處理能力，任何交易者進行交易時，金融公司都會通過風險管理部門實時的了解將要發生的情況，當然，前提是這些金融機構具備了合適的基礎設施。
優化現有的基礎設施
金融領域處理大數據的海量、高速處理、多樣化的三大特性的關鍵在於基礎設施。許多金融機構的關鍵系統仍然依賴於傳統的基礎設施。但是，隨著金融機構處理越來越多的實時操作，這些企業需要找到一種方法來擺脫遺留系統，以使得自己更具競爭力，滿足大數據處理的需求。
為了解決這個問題，許多金融機構已經實現了軟體即服務（SaaS）的應用程序的部署，可以通過互聯網訪問。有了這些解決方案，金融企業可以通過遠程服務進行數據收集，無需擔心他們現有的基礎設施超載的問題。除了採用SaaS應用程序之外，還有一些金融公司通過使用開源軟體的方法來解決了他們的基礎設施的問題，允許他們簡單地插入自己的演算法和貿易政策進入系統，讓它來處理他們越來越高的處理要求和數據分析的任務。
在現實中，遷移遺留的基礎設施是一個相當痛苦的過程。要處理這樣一個過程所花費的時間和費用，這意味著其所帶來的價值必須遠遠大於風險。因此，有一個有價值的商業案例可謂是任何大規模的基礎設施遷移的關鍵。然而，在今天，越來越多的金融企業發現大數據分析的動力足以成為一個強大的商業案例，而且採用軟體即服務和開源軟體的解決方案作為墊腳石完全可以幫助他們最終遷移他們的滯後的基礎設施遺產。
整合社會化數據
雖然隨著日常交易和市場波動的變化，大數據的數據量、高速處理、多樣化作為基礎設施遷移和優化的催化劑已經足夠了現在又混入了社會化的數據，使得業務案例變得更加引人注目。
這曾經是一種幻想，但現在，在金融行業使用非結構化的社會數據進行演算法分析已然成為了現實。想像一下，通過Twitter或Facebook跟蹤到的數據進行匹配，以了解市場趨勢。相關聯的關系可以產生巨大的影響，尤其是作為信息的處理，通過特定的儀器來分析股票價格。例如，如果針對某家企業有太多負面的社會情感，讓我們就可以預測這些負面情緒甚至會引發的市場變化。因此，金融機構開始找到一種方式，使得社會數據的因素作為他們的投資組合並管理相關的風險變得越來越重要。
已經有一些公司通過鏈接社交媒體分析服務到他們的分析引擎在這方面做出一些工作進展了。這使得他們能夠監控社會媒體數據，但同時也帶來了越來越多的數據種類和數據發展速度的問題。社會數據不僅是海量的，而且這些數據正以閃電般的速度發展，這些社會數據是廣泛多元的來源收集來的，會造成數據分析並發症，如果沒有適當的基礎設施對其進行處理，仍然無法解決大數據的三大特性問題。
託管如何發揮作用
一家中立的數據中心供應商能夠為金融機構提供一個更有效的方法來分析和處理數據。金融機構不僅不再需要一個大的廣域網（WAN）來轉移數據，同時他們還能夠獲得更好的數據源。諸如金融服務這樣的動態行業，在毫秒之間就可以產生極大的差異，位於市場數據源附近，擁有流動性的場館和互聯網交換中心是保持對快速增長的、越來越多變化的數據進行實時分析所必不可少的。
此外，金融企業可以更容易嵌入實時交易演算法，通過對社會、消費者的洞察更接近主要的金融中心，這增加了一個重要的差異化競爭優勢。藉助多租戶託管的數據中心，金融企業能夠獲得更好的網路拓撲結構的解決方案，這樣他們可以更容易地得出市場數據，並對其進行分析。中立載體的基礎設施有不同的提供者，金融機構可以確保他們享有最優化的連接與最低的延遲。
隨著實時數據分析和社交數據整合逐漸滲透到金融機構的財務策略，以及對大數據需要的延續，越來越多的金融公司意識到需要優化其基本的基礎設施的重要性。依託遺留系統企業只能勉強維持。如果沒有適當的框架，以處理日益增長的數據量，發展速度和各種各樣的財務數據，很多金融企業可能會失去其競爭優勢。但是，藉助中立的運營商託管數據中心設施，金融機構可以在正確的方向上邁出恢復的一步，並逐步設置自己創新的未來。

❻ 範文推薦：運維工作總結範文6篇

本階段的工作結束，但下階段的工作也已經近在眼前。是時候認真的進行這段時間的工作總結了，總結是指單位和個人對某個階段的學習、工作或其完成情況加以回顧和分析，那麼運維工作總結要怎麼寫呢？也許"運維工作總結範文"就是你要找的，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

運維工作總結範文 篇1

本月工作中，運維服務正常，所有電腦設備處於良好狀態。保證服務質量，提高各科室人員對本月IT運維的滿意度。對工作負起責任，任勞任怨，遵紀守法，服櫻盯從管理，體現自我價值，為xxx提供更好的服務。以下是6月所有故障進行總結分析和情況描述。

1、IT運維服務共49次

本月IT運維服務工作中，統計數據如下：

辦公系統故障：6次，出勤：2次，列印機/復印機：9次，電腦故障：9次，中普數據：8次，其他故障：15次。

2、維修及耗材情況

（以上不含復印機耗材及易耗品）

5月份添加列印耗材6次總費用為：2660元5月硬體維修2次總費用為：3130元6月份添加列印耗材1次總費用為180元

3、IT運維服務描述和說明

一、盤點電腦資產，合理分配電腦資源

結合5月份所做的電腦資產盤點中，將年限已到期電腦進行帳上報廢。由於6月份是重新續約，需對單位所有電腦設備進行清點，並分類設備哪些處於保修期內，或保修期外。共清點電腦主機：125台，顯示器：141台，筆記本電腦：61台，列印機：55台。其中保修期內設備共有：142台，保修期外設備共有：252台。在4月份，本單位進新采購電腦30套（清華同方），列印機5台（OKI820B黑白）。為保證各科室日常辦公和xxxxxx需帆頌陵要，對xxxxxx科室增加新列印機5台，目前使用狀態良好。清點在本年報廢年限已到的電腦共有38台，後期將在不影響用戶使用的情況下進行更換。

二、xxxxxx安防設備增加

在接到此任務前，幸好之前有過一些監控工程相關的技術知識。為增加監控需要實地考察當前安防系統設備情況以及線路走線管道。具體難度在於布線方面，其他技術方面基本解決，在這方面沒什麼太大技術含量只要稍微接觸下基本都懂。天花板離地面較高，並且天花維護通道夾窄實施難度較大，由其工程部去完成。在技術方面，了解到攝像頭的清晰度由線數決定，共購買了3個600線的攝像頭，這是目前主流使用的。為了減輕布線工程人員負擔，採用了集中供電器，就是所有攝像頭都在同一個供電器上面供電12V。也就是在布線時不需要再另外從其他地方拉電線接插座。因為所有樓層的供電都是用集中供電的方面，供電器在樓層的某一處。決定錄像質量的不是攝像頭，而是錄像機。錄像機有幾種錄像模式。分別：cif、2cif、dcif、D1，也有更高。目前xxxxxx安防設備有四台，錄像質量全部為CIF，解析度為352x288，保存天數約為48天，其中一台約為18天。

三、復印機、列印機耗材維修

6月份列印機耗材加粉量1台，復印機更換碳粉共有5次。列印機：整體性能穩定，整月來故態戚障基本為零。復印機方面：負責保養公司每兩星期上門進行保養，對復印機零件部位進行清理，其中檢查一科，審理科復印機需要更換零件。檢查一科由於鼓芯老化復印效果出現印痕，影響列印效果必須更換，總費用為840元，目前列印效果良好。審理科復印機損壞兩個部件，經保養公司鑒定均為人為損壞，可能在取出卡紙的時候關側板用力過猛，導致熱敏鼓掛勾和雙面導板斷裂必須更換。此部件需要廠家定購，經兩個星期後重新裝上使用，總費用為：2290元。後續將定期查看是復印機狀態，以確保發揮其最大性能。四、出勤

出勤這工作是一個重要的學習機會，每次接到出勤任務前的一天我都會檢查一次所有工具是否正常。一次在石井的出勤中，企業是一間電子商務企業，企業員工應該有100多人，在財務部門里有多套系統管理軟體運作，就像工廠的整條生產線。售前，售後，發貨，退貨管理等。在系統里查詢到數據有500萬條以上，單導出一個數據表花費30多分鍾，如此大數據量背後支持的伺服器也不簡單，在機房裡有7台伺服器，其中4台為linux系統。在這里才發現自已的知識不足，對linux系統接觸甚少，對於一些命令早已忘記，而且那時已經是下班時期，管理員也沒在場，最後搞到8點才完工。這次工作雖然辛苦，但收益良多，增長了不少見識，同時也發現自已的不足並在以後會不斷努力學習，除了提高自已的技術水平外，更重要的是加強人員溝通。

運維工作總結範文 篇2

XXX崗位為技術運維。近期主要工作為：

1、XXXX賽智能化建設現場勘察和技術支撐，期間擔負現場施工進度推進、系統調試等工作，圓滿完成XX賽智能化建設工作，初步完成XXXX內部維護人員XXXX監控及園區廣播設備使用培訓工作；

2、網路安全方面，配合XXX將XXXXX伺服器系統及防火牆安裝，保障XXXXX系統能抵禦一定程度的網路攻擊，提高系統整體安全性能；

3、分管XXXXXX板塊項目，對照標書羅列功能，將現有板塊進行測試驗證、發現並上報系統BUG、進度和功能性情況；

4、熟悉XXXXX系統，核對XXXX系統中自有機房和在XXX大數據機房中託管的硬體設備數量和型號，並形成台賬，完成日常XXX自有機房及XXX大數據機房託管設備的巡檢，參與XXXX自有辦公網路調整；

5、對XXXX公司采購加裝在後期行業應用中的加密機安裝、培訓進行對接，並形成台賬，參加加密機使用培訓，了解加密機初步使用；

6、XXXX智能化工作，對接施工方，推進施工進度，確定施工技術方案，協調解決綜合管網、土建、綠化等相關單位保障建設工作有序推進；

7、XXXX智能化，對接施工方，結合施工藍圖，編制突擊施工方案並落實施工，完成XXX初步建設，保證十月份開園。開園後對接園區各土建單位，南大門西大門內裝單位，綜合管網單位、綠化單位保證剩餘工作量按計劃有序推進；

8、XXXX室內LED大屏技術支持，形成技術建議文檔；

9、配合XXXX智能化停車場硬體設備確認，並形成台賬；

10、配合XXXX對接XXXXX智能化改造提供技術支持；

11、XXXXX戶外大屏現場維護工作；

12、XXXX智能化項目，視頻監控系統、安防系統、公共廣播系統、綜合布線、網路系統、電子巡更系統、顯示大屏系統技術支持。

運維工作總結範文 篇3

回顧過去的一年，在市縣公司工區領導指導下取得的一些成績，但也有一些不足。現就運行工作總結如下：

一、努力學習新知識，掌握新設備，提高業務技能。

我所工作的單位是一所建設剛2年的變電站，有著配套齊全的辦公設施和生活用具，有著慕煞旁人的生活和學習的條件。自從20xx年4月進入110kV變電站工作以來，在市縣工區領導關懷指導下努力改變以往工作模式與方法。從一個干好自己工作為己任，無關他人的自我態度，通過不斷的學習和鍛煉，逐步轉變為互相幫助，共同完成與提高的協同辦公新模式。記得建站投運之始，依然是每天跟班日出而作，日落而棲學習設備的理論和操作方法。終是初步接觸110千伏變電站設備，在市工區領導平時工作擔心憂郁的語氣中，我常感無形的工作壓力，正吞噬著我；而這，也正深深的激勵著我，更加以自覺學習業務知識。

直到去年的某天，在一派新設備無故障的思想中，幾乎把尚存腦海的業務知識遺忘殆盡的時，突然接到地調110kV624線路配合停電檢修的操作指令，在市工區領導仍然有些擔心的口吻中，我以正確的事故處理方法及操作步驟面對，在默認處理措施後，在長長的電話線那邊，似乎看見領導在稍稍放鬆的神情里，正用贊許的眼光望著我......

二、立足本崗位，發揮黨員模範帶頭作用。

作為變電站一名基層黨員，愛崗敬業、忠貞不渝，在保持黨的純潔性工作和意識形態中，唯有加強變電站平時安全運行意識的養成和既定製度管理的落實，服務好人民群眾，促進變電運維工作的全面發展，才是愛黨、愛國家、愛公司應有的體現。我在過去的一年中主動學習黨的方針政策，加強黨性修養，進一步提高自己的政治覺悟和工作能力，在盡職履責中發揮模範帶頭作用。在公司基層變電站里營造和諧工作氛圍，勇於擔當，充分體現黨員的優秀價值。

新形勢下，多年的基層變電站工作，讓我深深的知道迎峰度夏的工作中，公司和電網發展所面臨的任務。我從本職崗位挑戰出發，時時處處以身作則，用實際行動充分體現黨員的執行力和實踐力。在過去一年的圍繞迎峰度夏保供電工作中，我明確時段、地段、人員和工作要求，落實測溫、特巡等工作，包括設備過熱、線路弧垂下降等原因引起的跳閘，全面開展變電設備狀態巡視和檢測工作。切實防止變電設備巡視維護不到位而引發的設備事件發生，通過努力，「迎峰度夏」保供電工作在兩級工區領導大力指導下，取得了圓滿成績和效果。

三、繼往開來，把一腔工作熱情付諸於無限的為人民服務中去。

作為電力工作者，我們任何時候都應以黨和企業的事業為重；任何時候都應踐行「誠信、責任、創新、奉獻」的核心價值觀，高標准履行國家電網人的職責。在今年政治性用電「國慶」、「十八大」保電工作中，嚴格遵循各項規章制度，嚴防死守，密切配合電力調度，有力的保障了當地人民群眾廣播電視的正常收聽，收看。我來自於基層變電站一名普通的職工，任何時候都應服從整體利益，恪盡職守，在以後的本崗位上，我也將一如既往扎實干好自身工作，干凈幹事，發揮黨員模範帶頭作用，努力為當地經濟的發展值好班、站好崗，向組織交上一份「組織放心，群眾滿意」的答卷。

運維工作總結範文 篇4

本人於xx年x月畢業某某大學電氣工程及其自動化專業，並於xx年7月進入某公司工作，xx年7月轉調入華能某電廠工作。從工作至今，我參加了從入廠教育、軍訓到運維部實習，並參加某電廠設備安裝跟蹤工作。在這個過程中我學到了很多，很多方面都有了較大的收獲和進步，已經從一名在校大學生轉變成為一名合格的國有大型企業員工，並且對現在的工作也有了很深刻的認識。現將過去一年專業技術情況總結如下：

一 安全方面

防止事故發生，保證人身安全是電力部門首要的工作。我在跟隨師傅對設備進行的多次操作及維護工作中，始終堅持貫徹執行"安全第一，預防為主，綜合治理"的方針，嚴格執行電力安全工作規程，認真分析安全工作中各類難點，針對各個工作任務的特點，有意識、有目標、有重點地做好各項安全措施。除此之外，還認真學習班組組織的日常安全學習，細心體會，並認真討論分析安全事故案例，從中吸取經驗教訓，防止安全責任事故的再次發生。

二、學習工作方面

1、基礎理論的提高

在大學裡面，我們所學習的更多的是理論上的東西，而對現實的實物、實例了解較少。理論聯系實際方面做的不夠，理論與實際相脫節，這對深入學習是不利的，是所謂的閉門造車，沒有實踐的指導，理論不會得到很高提升。而來到景洪電廠之後，以前理論的東西得到了實物的指導，使原本模糊的概念變得清晰。突出表現在對發電機轉子、定子、水輪機，勵磁系統、調速系統、水工建築等的結構有很深感性認識。

2、專業技能的提高

在運行期間，我跟隨班組師傅首先從如何巡檢設備開始學習，在巡檢過程中要注意哪些事項及如何使用巡檢儀，在師傅們的帶領下，我們慢慢地開始學習監盤及一些簡單的操作，在監盤過程中需要重點監視的對象、設備的正常運行狀態及如何判斷機組故障及故障處理，在每次運行值守期間，師兄都要對我們提出問題，爭取在每個八小時中學會一項簡單的操作。值班期間，一定要做好事故預想，一定要掌握當前全廠設備的狀況，對存在缺陷的設備要加強監視。

在on-call期間，我們主要學習了如何寫操作票、如何辦理各種工作票，在機組檢修時候，隨同師傅做好檢修機組的安全措施，在檢修工作結束後，學習如何恢復安全措施。這些工作，無一不需要我們認真對待、仔細檢查，只有這樣，才能保證機組的安全穩定運行。運行期間我多次參加了機組的開、停機操作，對開停機的流程及需要檢查注意的事項有了一定程度的認識。

在維護期間，在師傅的指導下我學會了看電氣二次圖，了解了勵磁系統和調速器的基本工作原理，學習了一些電氣控制器與plc基本原理及應用。在5號機組檢修期間，我主要跟隨師傅學習儀表方面的知識，掌握了功率變送器、頻率變送器、壓力表、數字顯示表等測量元件的工作原理和校驗方法;並且掌握了我廠主要油溫、油壓、油位、瓦溫等非電量測量點的布置情況及其整定值。同時掌握了一些實驗設備的使用方法。在熱工儀表方面，了解了其它感測器的工作原理及其作用。除此之外，我還參加了5號機組調速器的檢修工作，通過現場學習，我對調速器系統有了更深的認識，對圖紙上的東西也有了系統的理解。

在檢修工作任務外，我們經常隨同師傅去進行消缺，對有異常的設備進行故障處理。在工作中師傅經常讓我們假定自己是工作負責人面對問題應該如何處理，調動我們面對問題獨自解決的積極性，給了我們很大的思考空間。通過師傅的諄諄教誨，我總結了在處理設備故障時應注意的事項：首先，我們要對設備的結構、原理以及其在系統中的作用很熟悉;然後，我們才可能認識到故障應該出在哪，如何去處理，以及在處理過程中可能會牽涉到其它哪些設備;這樣，我們才可以判斷應該做哪些安全措施避免傷害到自己，傷害到設備。

三、培訓學習

自從進入電廠以來，公司通過各種途徑提供給我們良好的學習環境。從一開始的入職培訓到每周班組安排的專業知識培訓、每月部門考試培訓，在廠家代表來協助工作時候，領導們也是抓住機會，邀請廠家技術人員給我們講各個專業的知識，如plc基礎知識及應用的培訓，調速器基礎知識的培訓，在xx年4月份的時候，電廠還派我們參加"水輪發電機組運行高級值班員"的培訓。在不斷的培訓過程中，我們每個人都收獲到不少東西。我除了參加集體組織的各種培訓工作外，還利用業余時間看一些有關電廠運行維護的書籍，如《水電廠自動裝置》、《水電站運行值班》、《plc原理及應用》以及《電力系統繼電保護》等，以此充實自己的專業知識。

四、存在的不足和今後的努力方向

1、對電廠生產環節的理論知識學習的深度不夠，因為是"運維合一"，相對以前老的生產模式來說，我們知道的稍微廣了一點，但是在專業知識學習方面還不夠深入，以後在學習中，要不斷加強某一方面專業知識的學習，爭取早日達到"一專多

多能"的要求。提高自己的綜合能力，以跟上電廠的發展需要。

2、在平時的工作中，雖然參與了很多的具體工作，但是鑒於檢修期間每個人的分工不同，對整個系統的認識基本還在停留在理論層面，並且對系統的學習還比較零散，缺乏整體的明晰的認識，還不能夠獨立的負責重要復雜設備的故障診斷和檢修任務。這方面的能力的提高也是我在以後的工作學習中的主要任務。

運維工作總結範文 篇5

我於xxxx年x月xx日起到系統支撐部門做運維工程師，不知不覺在公司工作已3個月，試用期已滿，根據公司的規章制度，現申請轉為公司正式員工，從來到公司的第一天開始，我就把自己融入到我們公司和團隊中，我深入體會到了公司的積極氛圍和各部門的巨大魅力，目睹了NOC一步步走向成熟，看到了公司和站里的網路不斷健全和系統不斷完善，並日漸清晰，同時，也看到了運維中心給予運維工程師嚮往的學習平台和和無窮的機遇與挑戰，所以，將這三個月的工作情況總結如下：

一、我的工作內容：在工作中，我勤奮工作，獲得了本部門領導和公司同事的認同。當然，我也出現了一些小的差錯和問題，部門領導以及相關同事也及時給我指出，促進了我的成長。在運維崗位上的這三個月的時間里，工作重點主要集中在：

1.辦公內網的維護；

2.幫助解決同事的電腦問題。雖然這是最基本的功底，但剛開始還是遇到了一些困難，由於公司採用的是英文界面，開始有些不適，工作效率低下，但是慢慢的熟悉起來，一些工作也開始得心應手。在第一個月的時間里，工作還是運維的基本工作，但在這個月，我負責起了公司無紙化辦公的任務，製作公司行政、人事、開發等辦公OA 的表單和流程。由於時間的緊迫，有些小錯誤自己沒有發現，如字體類型、大小及對其方式等。幸好有同事的支持與諒解，使OA更加完善與流暢。第二個月，公司各種監控軟體的應用及各種監控設備的安裝完成，為保障公司的電力及系統的正常工作，我們的運維工作便顯得尤為重要，我們NOC便細分了運維的工作內容，保證公司全天24小時有人值班，便開始白班與晚班每12小時輪流值班，工作內容主要是監控Cacit、Nagios、Cdrtool、Smokeping、Vmare、監控等監控。遇到有報警或其他異常情況，我們會第一時間通知到相應的負責人，在最短的時間內解決，力爭伺服器全年正常運行。第三個月，部門領導又把我安排為正常班，主要負責公司日常運營和基本的設備維護及異常情況的處理。公司新機房的部署建成，我積極參與其中，機房網路布線、網線分布的整理、網路布線點的監測、伺服器電源線的整理分類….從中學到了很多東西。

二、我的工作成果：如果說剛來的那幾天僅僅是從簡介中了解公司，對公司的認識僅僅是皮毛的話，那麼隨著時間的推移，我對公司也有了更為深刻的了解，公司領導嚴格的要求，使我從公司里到了許多往日沒有學到的知識，不僅逐漸提高了技術技能，比如了解電腦各個配件的工作原理、出現問題的一般性處理方法和維修技巧等。而且逐步改掉工作中的不規范操作，進出機房的注意事項、接待人員的流程、日常維護規范操作、施工注意的細節等。讓我領悟到作為運維工程師，保證公司的網路及各種設備運行正常是我們的責任，維護機房各種網線的整潔是我們的義務。

三、我的不足與改進：三個月來，我在經理和公司同事們的熱心幫助下取的了一定的進步，綜合看來，我覺得自己還有以下的缺點和不足：

1、自己還不能更加靈活應用系統網路知識，欠缺處理相關異常故障的經驗;

2、有時候辦事不夠干練，工作主動性發揮的還是不夠，對工作的預見性和創造性不夠，離領導的要求還有一定的距離；

3、業務知識方面特別是區域網方面的知識掌握的還略有欠缺。知恥而後勇，在今後的工作過程中，我會更加嚴格要求自己，1、不斷努力與充實自己，研究網路架構、電腦軟硬體維修的各種知識，使自己處理突發事件的效率提高，以及一些常用的服務搭建。2、在今後的工作里，也會參加相應的證書考核，不斷晉升自己，並緊抓利用業余時間努力學習 IT 知識，搭建各種伺服器、網路知識，同時增進英語水平。

四、對公司的建議：僅在我的工作范疇來看，我來公司的.時間短，需要學習的還很多，一些情況還不熟悉。不過我相信，在領導和同事的支持下，我會增加工作的成熟性，為公司的發展竭盡全力。

我的總結還不全面，希望領導多提寶貴意見。在以後的工作中，我會一如既往，對人：

與人為善，對工作：力求完美，不斷提高自己的技術水平及綜合素質。在此我提出轉正申請，希望自己能成為公司的正式員工，懇請領導予以批准。

運維工作總結範文 篇6

以來的工作，在公司領導的正確領導下，在各位同事的大力支持下，以安全生產為基礎，以提高班組的運維指標為主要任務，以用戶滿意為目標，我的工作表現在主要是以下面幾個方面：

一、機房維護

對分前端機房設備電源、專網設備進行定期除塵，維護保養，保證了機房的正常運行，做到安全無故障傳輸。對傳輸機房空調進行維護、檢修，保證了設備的正常運行，避免了因機房溫度越限告警的發生。對傳輸機房供電和前端機UPS電源定期進行了放電檢測。對機房設備資產的清理，圖紙補充。按照機房值班規定，做好機房值班工作，機房設備運行情況及機房電源情況，按照機房實際情況，如實填寫機房值班日誌，每周測量一次整流櫃、電池組及直流配電櫃的輸出，每周清理設備灰塵及設備防塵網的灰塵，檢修發電機，確保應急供電，半年未發現異常情況。

二、運維服務質量指標

所維修區域有11萬多戶，現在分前端機房有3個：共有300樓房棟，設備（含：光機、EOC、ONU）共4850套，光交接箱18個，因前期網路設計原因，一套設備覆蓋，最多有72戶，最少有32戶，施工電源接頭不統一，老網和新網交叉，每天工單150多張，特別是寬頻問題最突出，從今年2月份開始，針對分前端作了幾次大的調整，配合市公司數據中心、機頂盒廠家、OLT廠家，2月份，4月份，6月份等多次寬頻檢測和擴容，解決用戶重復撥號的問題，網格組但仍按公司要求，做了大量解釋和測試工作。網格服務質量指標，都達到公司要求：返單規范率高於公司規定的：98%，及時率達到95%，服務滿意度達98%。服務指標達到市公司要求。

三、新技能搞升

隨著FTTH的大力發展，網格各機房都新增一台瑞斯康達的OLT，在安裝的時候咨詢安裝同事，虛心請教，撐握部分FTTH知識。同時在網上學習，看群裡面同事的交流，積累了一些經驗，就把學到的知識運用到實際中去，我所在的網格，需要進行IP機頂盒安裝，我帶領大家安裝了200台酒店的IP機頂盒，全組的人對IP機頂盒的新裝工作流程，注意事項，實踐現場學習，現在所有人員，在安裝IP機頂盒及維修時，都達到公司的維修維護要求，把理論運用到實踐，網格組整體技術得到了提升。

四、網路優化

網路優化方面，配合網路公司對3個分前端的IPQAM擴容整改，5月份，對進行思科80GIPQM擴容的工作，6月份，分前端加一台6K交換機，一台烽火OLT，以及機房割線等工作。對未開通的3個8分光的開通工作，參加144芯、96芯等割接工作，花2棟擴容等工作。

首先確保支、干線路的安全輸送，加強對有線電視安全傳輸的管理，維護好網路安全，做到五勤：「勤檢查，勤走訪、勤巡視、勤反映、勤溝通」。對於出現突發事件，第一時間內報告，搶修人員應及時進行維修。確保全區信號的安全輸送，使有線電視信號質量始終處於良好狀態。其次，用戶服務方面：用戶至上，貼心服務，提高維修工作效率。要轉變以前的思想觀念，應立足於現在，認清目前的形勢，面對市場，做好服務，用技術找到用戶，用質量得到用戶，用服務留住用戶，從而用形象鞏固市場。

但個人仍有一些不足，我相信，只有服務做到位了，信號質量提高了，真正和用戶做到了心連心，得到了用戶的信任，和其它同事的努力下，用戶的投訴也會慢慢減少。踏腳實地，狠抓落實，頑強拼搏，為下年的工作，打下基礎，創造條件，圓滿完成公司的各項指標任務。

❼ 大數據和雲計算之間那點兒非同一般的關系

大數據和雲計算之間那點兒非同一般的關系
大數據是一個通用術語，用來指當前業務領域中存在的各種數據。從醫療機構的數字數據和記錄到政府機構的大量文件，人們把這些文件存檔供將來參考，技術為我們提供了一個面向服務的架構來分析這些信息。大數據是永遠不可能被歸檔到在個描述或定義下。關於信息技術的神器之處在於，它始終在不斷發展，並且可供願意接受信息技術的公司使用。另一方面，雲計算的發展使得商業企業更容易獲得可負擔得起的軟體包。雲計算的使用大大降低了存儲公司信息的成本，這也帶來了小型企業可以利用的多個應用程序。
自互聯網誕生以來，隨著雲計算的不斷發展，互聯網上廣泛的信息爆炸式增長。標准用戶和數字營銷人員現在可以每天使用社交媒體營銷平台來生成大量關於消費者的信息。有時，對於機構和企業來說，管理每天生成和存儲的數據量就是一項相當艱巨的任務。例如，每天創建2.5萬億位元組的數據，這可能會給雲計算帶來存儲和排序挑戰。

這正是大數據用來管理海量數據如何通過雲計算存儲的地方。總而言之，這兩種技術形式提供的解決方案既適應業務分析、也適用於大數據。在這篇文章中，將重點介紹如何使用大數據和雲計算來管理政府機構和商業機構日常生成的大量數據。
可購性
對於那些預算計劃比較緊張，但又需要更新技術的企業或機構來說，雲技術可能是解決燃眉之需的一大利器。用於管理大數據的成本資源，即使是小公司，也在預算之內，而且在市場上也很容易找到合適的產品。在雲計算出現之前，商業機構和政府機構花費大筆資金建立信息技術部門來管理數據，甚至花更多的時間來更新這些IT系統。今天，由於技術的進步，企業可以把他們的大數據託管在異地的伺服器上，或者按需支付。
敏捷性
傳統的數據存儲和管理方法正變得越來越難以管理，因為數據存儲和管理非常慢，需要公司花費大量時間從中檢索信息。有時，安裝和運行伺服器可能需要幾周甚至幾個月的時間。雲計算的出現有可能為企業或機構提供所需的全部存儲需求。一個基於雲計算的公司資料庫可以在幾分鍾內完成安裝，並將數據存儲在數千個虛擬伺服器中，在這些伺服器中，只有一台計算機或移動設備和互聯網連接的人可以很輕松訪問它。
數據處理
海量數據的爆炸式增長帶來了管理數據的挑戰。例如，社交媒體會產生大量的數據，這對於在推文、帖子、博客或照片等類別中進行處理來說是具有挑戰性的。對於大數據，有一些分析平台，比如Apache Hadoop，可以在將非結構化數據存儲到雲中之前處理這些數據。

❽ 建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,你認為具體應該怎麼做

建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,認為具體應該築牢數字經濟健康發展底座。
構建國家一體化大數據中心體系有四個方面的重要作用：
一是有利於推動數字經濟健康發展。大數據中心體系不僅是數字設備的託管空間體，更是大數據、雲計算等數字技術的科技承載體，是數字技術自主創新所必需的算力底座。據中國信通院測算，2016年~2020年，我國算力規模平均每增長一個百分點，帶動數字經濟增長0.4個百分點、GDP增長0.2個百分點。可以說，算力「地基」夯實與否，關繫到數字經濟這座「大廈」能否巍然屹立。
二是有利於加快數據要素市場化改革。一體化大數據中心體系建設能夠推動構建國家數據資源體系，提升信息資源國家控制力，打造我國在全球數字經貿中數據資源配置的能力優勢；能夠健全數據治理和流通體系，深化數據要素市場化配置改革，推動數據融合開放，加快釋放數據價值。
三是有利於推動「雙碳」戰略實施。一體化大數據中心體系不僅明確提出PUE和綠電佔比等碳減排指標演進要求，更藉助數據中心集群化、「東數西算」等建設路徑，重點推動算力基礎設施能效優化以及與綠色能源的融合發展，構建低碳綠色的高質量算力服務體系，並進一步釋放體系建設給全社會經濟轉型帶來的綠色價值。
四是有利於加快數據中心產業的轉型發展。一體化大數據中心體系一方面能夠驅動數據中心集約化、綠色化、均衡化發展，另一方面構建了含數據中心、網路、雲、AI、安全等多個要素的基礎設施體系，是傳統數據中心的升級版，是新基建的發展典範。

❾ 廈門建信金科大數據中心怎麼樣

還不錯。
該數據中團腔心提掘好供安全穩定的基礎設施，包括伺服器託管、數據存儲塌散衫、網路連接等服務。
廈門建信金科大數據中心是一家位於廈門的大型數據中心，可以提供一系列的數據中心和雲計算服務。

❿ IDC託管的IDC定義大數據四大特徵

1，IDC託管 -IDC定義大數據四大特徵

07月25日報道：在今天舉辦的英特爾大數據論壇上，IDC中國企業級系統與軟體研究部高級研究經理周震剛表示，IDC定義了大數據的四大特徵——海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。

5，「大數據推動基礎架構向Scale-out發展。因為從比較傳統的數據處理方式和大數據的處理方式來講，我們發現在處理結構化和非結構化數據方面，在對數據進行處理的時候，因為大數據的類型比較復雜，數據量比較大，可以通過分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個節點上，而傳統的數據處理將是運算能力非常強、CPU主頻非常高的一台機器來處理，而不是大數據這種多個節點、多個CPU核數來處理，這代表了大數據時代發展方向從Scale-up轉向Scale-out。」周震剛說。「中國成為全球最重要的大數據市場之一，中國人口數是全球第一，也就造就了全球第一互聯網用戶數和全球第一的移動互聯網用戶數，創造數據的規模遠遠超過全球其他各個國家。大數據給市場帶來的將是更廣泛的機會，對於中國來說這個市場是非常有前景的。另外各行業的客戶和各行業的開發商也應該在大數據市場抓住機會，藉助自己的優勢創造更多的價值。