大數據我是歌手

㈠ 互聯網大數據現關心的是什麼

樓主您好：

首先，我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
和大數據相關的理論
? 特徵定義
最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界（IBM 最早定義）將大數據的特徵歸納為4個「V」（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
其實這些V並不能真正說清楚大數據的所有特徵，下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。
36大數據
古語雲：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼，什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣；2-關注效率而不是精確度；3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如，
「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
? 價值探討
大數據是什麼？投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。
Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：通過找出一個關聯物並監控它，就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來准確預測顧客的孕期，這就是對數據的二次利用的典型案例。如果，我們通過採集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，並可以及時發佈道路交通提醒；通過採集汽車的GPS位置數據，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析數據適合賣給廣告投放商。
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1- 手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2- 沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1-擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。
Wal-Mart作為零售行業的巨頭，他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析，有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據，在美國的颶風來臨季節，超市的蛋撻和抵禦颶風物品竟然銷量都有大幅增加，於是他們做了一個明智決策，就是將蛋撻的銷售位置移到了颶風物品銷售區域旁邊，看起來是為了方便用戶挑選，但是沒有想到蛋撻的銷量因此又提高了很多。
還有一個有趣的例子，1948年遼沈戰役期間，司令員林彪要求每天要進行例常的「每日軍情匯報」，由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電台報告的當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據：每支部隊殲敵多少、俘虜多少;繳獲的火炮、車輛多少，槍支、物資多少……有一天，參謀照例匯報當日的戰況，林彪突然打斷他：「剛才念的在胡家窩棚那個戰斗的繳獲，你們聽到了嗎?」大家都很茫然，因為如此戰斗每天都有幾十起，不都是差不多一模一樣的枯燥數字嗎?林彪掃視一周，見無人回答，便接連問了三句：「為什麼那裡繳獲的短槍與長槍的比例比其它戰斗略高?」「為什麼那裡繳獲和擊毀的小車與大車的比例比其它戰斗略高?」「為什麼在那裡俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰斗略高?」林彪司令員大步走向掛滿軍用地圖的牆壁，指著地圖上的那個點說：「我猜想，不，我斷定!敵人的指揮所就在這里!」果然，部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘，並取得這場重要戰役的勝利。
這些例子真實的反映在各行各業，探求數據價值取決於把握數據的人，關鍵是人的數據思維；與其說是大數據創造了價值，不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。
? 現在和未來
我們先看看大數據在當下有怎樣的傑出表現：
大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
比如，Amazon的最終期望是：「最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書。」
Google也希望當用戶在搜索時，最好的體驗是搜索結果只包含用戶所需要的內容，而這並不需要用戶給予Google太多的提示。
而當物聯網發展到達一定規模時，藉助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，感測器、可穿戴設備、智能感知、視頻採集、增強現實等技術可實現實時的信息採集和分析，這些數據能夠支撐智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧醫療，智慧環保的理念需要，這些都所謂的智慧將是大數據的採集數據來源和服務范圍。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
政府能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
當然，上面的一切看起來都很美好，但是否是以犧牲了用戶的自由為前提呢？只能說當新鮮事物帶來了革新的同時也同樣帶來了「病菌」。比如，在手機未普及前，大家喜歡聚在一起聊天，自從手機普及後特別是有了互聯網，大家不用聚在一起也可以隨時隨地的聊天，只是「病菌」滋生了另外一種情形，大家慢慢習慣了和手機共渡時光，人與人之間情感交流彷彿永遠隔著一張「網」。
? 大數據隱私
你或許並不敏感，當你在不同的網站上注冊了個人信息後，可能這些信息已經被擴散出去了，當你莫名其妙的接到各種郵件，電話，簡訊的滋擾時，你不會想到自己的電話號碼，郵箱，生日，購買記錄，收入水平，家庭住址，親朋好友等私人信息早就被各種商業機構非法存儲或賤賣給其它任何有需要的企業或個人了。
更可怕的是，這些信息你永遠無法刪除，它們永遠存在於互聯網的某些你不知道的角落。除非你更換掉自己的所有信息，但是這代價太大了。
用戶隱私問題一直是大數據應用難以繞開的一個問題，如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱都涉及侵犯用戶隱私。目前，中國並沒有專門的法律法規來界定用戶隱私，處理相關問題時多採用其他相關法規條例來解釋。但隨著民眾隱私意識的日益增強，合法合規地獲取數據、分析數據和應用數據，是進行大數據分析時必須遵循的原則。
說到隱私被侵犯，愛德華?斯諾登應該占據一席之地，這位前美國中央情報局（CIA）雇員一手引爆了美國「棱鏡計劃」（PRISM）的內幕消息。「棱鏡」項目是一項由美國國家安全局（NSA）自2007年起開始實施的絕密電子監聽計劃，年耗資近2000億美元，用於監聽全美電話通話記錄，據稱還可以使情報人員通過「後門」進入9家主要科技公司的伺服器，包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國在線、Skype、YouTube、蘋果。這個事件引發了人們對政府使用大數據時對公民隱私侵犯的擔心。
再看看我們身邊，當微博，微信，QQ空間這些社交平台肆意的吞噬著數億用戶的各種信息時，你就不要指望你還有隱私權了，就算你在某個地方刪除了，但也許這些信息已經被其他人轉載或保存了，更有可能已經被網路或Google存為快照，早就提供給任意用戶搜索了。
因此在大數據的背景下，很多人都在積極的抵制無底線的數字化，這種大數據和個體之間的博弈還會一直繼續下去……
專家給予了我們一些如何有效保護大數據背景下隱私權的建議：1-減少信息的數字化；2-隱私權立法；3-數字隱私權基礎設施（類似DRM數字版權管理）；4-人類改變認知（接受忽略過去）；5-創造良性的信息生態；6-語境化。
但是這些都很難立即見效或者有實質性的改善。
比如，現在有一種職業叫刪帖人，專門負責幫人到各大網站刪帖，刪除評論。其實這些人就是通過黑客技術侵入各大網站，破獲管理員的密碼然後進行手工定向刪除。只不過他們保護的不是客戶的隱私，而大多是丑聞。還有一種職業叫人肉專家，他們負責從互聯網上找到一個與他們根本就無關系用戶的任意信息。這是很可怕的事情，也就是說，如果有人想找到你，只需要兩個條件：1-你上過網，留下過痕跡；2-你的親朋好友或僅僅是認識你的人上過網，留下過你的痕跡。這兩個條件滿足其一，人肉專家就可以很輕松的找到你，可能還知道你現在正在某個餐廳和誰一起共進晚餐。
當很多互聯網企業意識到隱私對於用戶的重要性時，為了繼續得到用戶的信任，他們採取了很多辦法，比如google承諾僅保留用戶的搜索記錄9個月，瀏覽器廠商提供了無痕沖浪模式，社交網站拒絕公共搜索引擎的爬蟲進入，並將提供出去的數據全部採取匿名方式處理等。
在這種復雜的環境裡面，很多人依然沒有建立對於信息隱私的保護意識，讓自己一直處於被滋擾，被精心設計，被利用，被監視的處境中。可是，我們能做的幾乎微乎其微，因為個人隱私數據已經無法由我們自己掌控了，就像一首詩里說到的：「如果你現在繼續麻木，那就別指望這麻木能抵擋得住被」扒光」那一刻的驚恐和絕望……」
和大數據相關的技術
? 雲技術
大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。
雲計算思想的起源是麥卡錫在上世紀60年代提出的：把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給用戶。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互聯網企業引領下，一種行之有效的模式出現了：雲計算提供基礎架構平台，大數據應用運行在這個平台上。
業內是這么形容兩者的關系：沒有大數據的信息積淀，則雲計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地；沒有雲計算的處理能力，則大數據的信息積淀再豐富，也終究只是鏡花水月。
那麼大數據到底需要哪些雲計算技術呢？
這里暫且列舉一些，比如虛擬化技術，分布式處理技術，海量數據的存儲和管理技術，NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術（類似模式識別以及自然語言理解）等。
雲計算和大數據之間的關系可以用下面的一張圖來說明，兩者之間結合後會產生如下效應：可以提供更多基於海量業務數據的創新型服務；通過雲計算技術的不斷發展降低大數據業務的創新成本。
36大數據
如果將雲計算與大數據進行一些比較，最明顯的區分在兩個方面：
第一，在概念上兩者有所不同，雲計算改變了IT，而大數據則改變了業務。然而大數據必須有雲作為基礎架構，才能得以順暢運營。
第二，大數據和雲計算的目標受眾不同，雲計算是CIO等關心的技術層，是一個進階的IT解決方案。而大數據是CEO關注的、是業務層的產品，而大數據的決策者是業務層。
詳情：http://ke..com/view/9424571.htm

㈡ 大數據中心是什麼

問題一：大數據中心是什麼？中國最大的大數據中心在哪裡？ 你好！大數據中心，是指服務於大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
目前，國內新建了許多大數據中心，規模不一。其中，網路和阿里巴巴的大數據中心名氣較大，此外，羅克佳華在鄂爾多斯和太原建設的大數據中心憑借北部省份的能源優勢，建成5萬平方米的全國單體面積最大的大數據中心，是目前亞洲最大的雲計算中心。

問題二：大數據是什麼意思？目前具體有些什麼應用？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：中國的大數據中心有哪些 沒什麼不同，只能說應用的領域和接觸的長短不同吧。如果還想知道更多的大數據問題，ITjob網有大數據的相關介紹，博客和論壇也有大數據的討論和觀點，你可以去看看。下面給你粘貼下大數據在中國和美國的應用時間和領域。希望能幫到你。
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國 *** 在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始。
而美國 *** 將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月，美國奧巴馬 *** 宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。美國 *** 認為大數據是「未來的新石油與礦產」，將「大數據研究」上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。
Marketsand Markets公布的最新報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。

問題五：什麼是大數據服務中心？ 我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
大數據幫助 *** 實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
*** 能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
目前做大數據分析的產品有多瑞科輿情數據分析站系統，主要是側重對數據搜集和分析整理出報告。

問題六：數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系 數據中心，簡稱機房，就是防止伺服器用的，其中雲計算的母伺服器（物理伺服器）也需要放置到機房。
雲計算，就是虛擬伺服器，也就是在物理伺服器上通過技術手段虛擬出若乾颱伺服器。
大數據，是指手上擁有的海量的數據信息，比如用戶購買記錄，用戶注冊記錄等等。

問題七：現在說的大數據是什麼意思 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。可以被現代先進媒體記錄、採集和開發利用的數據集、數據流和數據體。
數聯網是大數據時代信息技術發展的重要產物，數聯網依託大數據，是大數據的應用模型，通過數聯網，用戶可以通過數聯網獲得全網數據融合的數據價值。

問題八：中國大數據中心在哪個城市 你好，中國數據中心有八大節點：北京、武漢、成都、廣州、上海、沈陽、西安、南京。
這幾個都是大數據中心，其中成都數據中心是中國電信全國8大節點之一，可支配帶寬資源豐富，與Chinanet骨幹網節點帶寬60G，CN2節點帶寬10G。機房內部網路全部採用千兆連接核心層與匯聚層，雙百兆冗餘到接入層的無瓶頸交換式結構，區域網採用千兆與百兆混合交換式可監控網路，中心網路設備確保高可靠性架構，做到無單點故障，分支網路提供冗餘設備及線路，可針對客戶數據傳輸，維護的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多種接入手段，並能提供與國內Chinanet主要節點城市連接的長途專線。
聽說西普網路有這幾個節點的一手資源，希望能夠幫到你

問題九：大數據中心配幾個交換機 一般情況下有兩個核心交換機，然後看你數據中心的規模再添加多台接入交換機 ，接入交換機的數量不確定，對於接入交換機就不需要做主備了。我們一般一排機櫃有一個列頭，裡面放接入交換機。

問題十：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

㈢ 馬雲說「我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能」，那麼「阿里巴巴智能」是什麼

起始於雲計算 面向智能化縱觀阿里整體業務，大致可分為五大板塊：核心商業、支付和金融、雲計算、物流及大文娛。其中，雲計算屬電商之外的「強項」之一，市場份額全球前三。2017年12月20日，在阿里雲雲棲大會·北京峰會上，阿里提出「產業AI」布局，即以阿里雲為基礎，從家居、零售、出行、金融、智能城市、智能工業6大方面展開產業布局，從視覺、語音、演算法到晶元構建立體合作夥伴生態。雲計算是阿里AI布局的基礎，也是起點。創立於2009年的阿里雲，定位於雲計算及人工智慧科技公司，為200多個國家和地區的企業、開發者和政府機構提供服務。其實早在2018年，阿里就確定了「雲計算」和「大數據」戰略，決定自主研發大規模

能ET已經在農業、現代工業、環境、醫療、智慧城市數據領域開展布局並落地，用AI幫助企業走向智能化。除了雲計算的布局，2017年，阿里還宣布成立達摩院，致力於開發基礎科學、顛覆性技術，旗下設5大領域14個實驗室，其中就包括主攻人工智慧技術的機器智能實驗室。