大數據中心初期建設需要哪些

㈠ 雲計算數據中心建設需融合哪些技術

雲計算中可用的服務種類是很多的，不過主要可以分為以下幾類：

SaaS

這種類型的公有雲在互聯網上通過瀏覽器對應用程序進行交付。最受歡迎的商務級SaaS應用程序有谷歌的GSuite和微軟的Office365；而在企業級應用中，Salesforce獨占鰲頭。但是幾乎所有的企業級應用，包括從Oracle到SAP的ERP套件，都採用SaaS模型。通常，SaaS應用可提供廣泛的配置選項以及開發環境，使客戶能夠自己對代碼進行修改和添加。？IaaS（asaservice，基礎設施即服務）

在基礎層面上，IaaS公有雲供應商提供存儲和計算服務。但所有主要公有雲供應商提供的服務都是驚人的：高可伸縮資料庫、虛擬專用網路、大數據分析、開發工具、機器學習、應用程序監控等等。AWS是第一個IaaS供應商，且目前仍是領袖，緊隨其後的是微軟Azure、谷歌雲平台和IBMCloud.

PaaS

PaaS所提供的服務和工作流專門針對開發人員，他們可以使用共享工具、流程和API來加速開發、測試和部署應用程序。Saleforce的Salesforce的Heroku和Force是非常受歡迎的公共雲PaaS產品；Pivotal的CloudFoundry和紅帽的OpenShift可以在本地部署或通過一些主要的公有雲來訪問。對於企業來說，PaaS可以確保開發人員對已就緒的資源的訪問，遵循一定的流老基程和只使用一個特定的系列服務，運營商則維護底層基礎設施。

值得一提的是，專為移動端開發人員使用的各種PaaS一般被稱作MBaaS（移動後端即服務），或者只是敗則BaaS（後端即服務）。

FaaS

FaaS，無伺服器計算的雲實例化，為PaaS增加了另一個抽象層，以便開發人員在堆棧中完全隔絕一切優先順序低於他們代碼的東西。不是去搞虛擬伺服器、容器和應用運行時間，而是上傳功能代碼塊，讓它們被某個事件觸發（例如表單提交或上傳文件）。所有主要雲都會在IaaS之上提供FaaS.FaaS應用的一個特殊的好處是侍枯謹，在事件發生之前不會使用IaaS資源，可通過降低資源使用率來減少費用。

㈡ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2

㈢ 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

城市現狀圖、市域城鎮體系規劃圖、道路交通規劃圖、各項專業規劃圖及近期建設規劃圖

㈣ 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

企業內控建設實務 企業內控建設應當以經營的效率與效果為主導目標，以財務報告可靠、資產安全與經營合規為三個保障目標，在此基礎上，建設實務將圍繞內控組織的設置與內控建設的五要素。 （1）內部控制組織 組織是體系運行的基本保障。通常的內控組織包括董事會與經營層兩個層面，強調內部控制的建設與實施是董事會的責任，並且下設審計（風險）管理專門委員會加強管理。此外，內控組織的設置特別強調經理層是企業內控建設的具體實施者與責任人，各經營管理部門按照職能歸口進行內部控制的建設與實施。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種： 方式一：單獨設置內控部門。優點是有利於提高內控建設的初期推動效率，缺點是內控部門與經營管理部門割裂，未能很好地體現內部控制責任與經營管理責任的融合。此方式在金融類企業普遍應用，對於實體經濟體，通常不設置專職的內控部門。 方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。優點是待體系初建完成且運行平穩後，內部審計作為內控的監督部門，可以立足於公司整體牽頭協調各部門定期進行內部控制的自我評價，並且持續完善內控體系的建設。缺點是國內企業內審部門往往人才匱乏，在內控建設的初期獨立當此重任可能力不從心。 方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。此方式的優點是可以集中各部門力量完成內部控制的體系化建設，待體系平穩運行後，相關人員回到經營管理部門的骨幹崗位上，有利於促進各經營部門對內部控制體系的理解，有利於內控與經營管理的融合。實踐表明，對於管理基礎弱的實體經濟企業，採取方式三的內控推行效果較佳。 當然，組織的設置沒有一定之規，企業應當依據自身的特點設置內部控組織，明確相關的管理責任。 （2）內部環境的診斷與完善 內部環境是企業內部控制建設與運行的載體，企業在建設內部控制機制時，首先要診斷與完善內部環境。一方面，內部環境的完善可以為控制活動的設計與運行奠定基礎，另一方面，內部環境的診斷可以加強控制活動與內部環境的匹配性，有利於控制活動的順暢運行。 通常，內部環境的診斷與完善包括六個方面的內容：治理結構、機構設置、權責分配、內部審計、人力資源政策、企業文化。其中，機構設置、權責分配與內部審計的定位三個方面必須先行完善，後續的控制活動設計與運行才會順暢。治理結構、人力資源政策與企業文化三個方面，可以伴隨控制活動的運行同步完善。 （3）動態的風險評估 風險評估是內部控制體系化建設的重要表現，是後續內控措施設計的重要依據。根據成本效益原則，企業應當針對評估的重要風險強化內部控制措施，有效降低風險。對於次要風險，企業應當簡化控制活動與流程設計，承擔相關的風險，體現經營的效率與效果為主導目標的內控建設理念。 風險評估包括風險辨識與風險評估兩個階段。在風險辨識階段，企業應當圍繞內部控制目標識別影響目標實現的不確定性因素，辨別企業風險並進行分類，形成企業的風險管理庫。通常，企業的風險可以劃分為戰略風險、市場風險、運營風險、財務風險與法律風險五類，並在此基礎上進一步細分。在風險評估階段，企業應當運用二維風險評估坐標圖，從破壞性與發生頻率兩個維度評估風險，並將風險點界定為重大風險、中風險與低風險。企業應當依據行業特點與目標設置等確定風險評估的標准，評估標准應當注意定量與定性標准相結合。 在實務中我們強調，處於不同行業的企業，或是同一行業的不同企業，或是同一企業處於不同的發展階段，其風險評估結果各不相同。為此，企業應當至少每年評估一次風險，及時發現新環境、新業務帶來的新風險，動態地調整風險評估結果，進而動態地調整控制活動規范，讓原本靜止的內控制度動起來，始終踏上企業發展的節奏。 （4）控制活動的設計 控制活動是內控體系實施的核心要素，企業在規范控制活動的過程中，應當形成內部控制政策與程序手冊（下簡稱內控手冊）。 企業在設計控制活動時，應當樹立與經營管理活動相融合的設計理念，首先界定企業的控制活動循環，然後將內部控制措施嵌入控制活動中，完善經營管理活動的制度流程設計，形成企業的內控手冊。內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容： 第一，管理目標。圍繞內部控制的目標，企業在設計內控手冊時，首先應當明確控制活動的管理目標。例如采購付款循環，其管理目標應當包括保障物資供應、提高采購效率、降低資金佔用、控制采購成本、保證核算準確等。 第二，管理機構及職責。該部分將控制活動涉及的組織及職責清晰界定，以確保後續流程運行的順暢性。 第三，授權審批矩陣。該部分應當明確控制活動涉及的所有許可權在董事會、經理層與各職能部門間的劃分，並且明確各級審批責任。 第四，控制活動要求。該部分一般以制度文本的形式書寫，明確控制活動各控制環節的內控要求，作為相關經營管理流程設計的基礎。 第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。 在內控手冊的設計過程中，特別強調與企業現有的經營管理活動相融合的設計理念，切忌脫離原有制度流程設計孤立的內控手冊，以避免實務中業務部門仍參照原有流程、內控手冊則束之高擱的現象。 （5）信息與溝通貫穿始終 信息與溝通是指在內控建設中，保證在恰當的時機讓恰當的崗位獲取適當的信息。信息與溝通的設計應當貫穿於內部環境、風險評估與控制活動的始終，例如風險評估報告的報告程序，控制活動中的控制文檔設計，都體現了信息與溝通要素的建立與健全。 （6）內部監督手段。 內部監督置於五要素之末，是內控管理閉環的體現。為此，內部監督也可以視為五要素之首，是內部環境、風險評估、控制活動、信息與溝通要素持續完善的基礎。內部監督手段包括風險預警、內部評價與績效考核，三者缺一不可。 風險預警是較新的管理工具，通過預警指標的報告與跟蹤，可以突破企業傳統的內部審計在時間與空間上的限制，運用現代企業高效的信息集合手段，幫助管理層從浩如煙海的數據中提煉關鍵信息，捕捉企業易於忽略或是下級管理者企圖隱瞞的臨界數據，及時發現並採取措施防範風險。風險預警系統的設計包括選擇指標項、設定臨界值、跟蹤分析報告與修正臨界數據四項工作。企業應當結合自身的行業特點與管理重點設定風險預警指標，並且逐步積累臨界值。 內部控制的自我評價是基本規范的要求，也是管理審計的重要組成部分。內部評價手段完善的關鍵是建立評價標准與評價流程，明確內控缺陷的認定標准，規范評價報告。 此外，績效考核強調將內部控制建設與運行的有效性納入企業的績效考核， 以促進內控體系的實施。

㈤ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業內大數據創新應用，促進行容業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(5)大數據中心初期建設需要哪些擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。

㈥ 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

（1）內部控制組織
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

㈦ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

㈧ 大數據規劃的五個步驟

大數據規劃的五個步驟
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」，從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」，從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。

㈨ 大數據平台建設的基礎有哪些

首先要有大數據方面的專業知識，從最基礎的java，linux，mysql開始學起，在就是Hadoop等大數據的工具了，去搭建大數據的平台。導入數據，進行分析和挖掘，大數據培訓檸檬學院。

㈩ 數據平台建設的方案有哪幾種

1、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

2、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

3、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

4、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

關於數據平台建設的方案有哪幾種，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。