比特大数据系列选题2

⑴ 大数据存储与应用特点及技术路线分析

大数据存储与应用特点及技术路线分析

大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

大数据存储与应用的特点分析

“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。

大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性，其数据规模已经从PB级别增长到EB级别，并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容，飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例，根据淘宝网的数据显示，至2011年底，淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人，比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿规模，淘宝网每天产生4亿条产品信息，每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求，更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。

(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。

相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物，网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐，这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词，为商家提供推荐的货物关键字，面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐，否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上，通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息，大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度，最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面，海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统，或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换，虽然这种交换实时性不高可以离线完成，但是由于数据规模的庞大，较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率，而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。

(2)大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。

所谓多样性，一是指数据结构化程度，二是指存储格式，三是存储介质多样性。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储，有的则是网页文件，有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容，大数据应用需要满足不同的响应速度需求，因此其数据管理提倡分层管理机制，例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取，而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上，有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上，而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。

大数据存储技术路线最典型的共有三种：

第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本 PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。

这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。

第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。

第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

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⑵ 比特币最先运用了哪种技术大数据 物联网人工智能 区块链

区块链。以下来是摘自AEX交易所自币网络中关于比特币的详细介绍：
比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪在2009年提出，根据中本聪的思路设计发布的开源软体以及建构其上的P2P网路。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味著一个去中心化的支付系统。与大多数货币不同，比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定演算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网路中众多节点构成的分布式资料库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。P2P的去中心化特性与演算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。基于密码学的设计可以使比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。比特币与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量非常有限，具有极强的稀缺性。该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在2100万个。比特币可以用来兑现，可以兑换成大多数国家的货币。使用者可以用比特币购买一些虚拟物品，比如网路游戏当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。

⑶ 大数据分析一般用什么工具分析_大数据的分析工具主要有哪些

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，HighPerformanceComputingand(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的指槐芦计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣明余。

4、ApacheDrill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。ApacheDrill实现了Google'sDremel.

据Hadoop厂商MapR公司产品经理TomerShiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、PentahoBI

PentahoBI平台不同于传统的BI产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

1、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。

2、这些数据集收集自各种各样的来源：

a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。

b、大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。

c、大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他唯带有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

⑷ 大数据修仙【还我数据】

数字化vs 纸质 英国广播公司（BBC）1986年为了纪念原版《末日审判书》出版900周年，花费了250万英镑，开展了“末日审判项目（Domesday Project）”――一个现代版的《末日审判书》。900年前的《末日审判书》是1086年威廉一世下令对英国土地使用情况进行大规模调查的结果汇编。900年后，为了“末日审判项目”，超过100万英国人贡献了文本、照片和视频资料。考虑到这些资料应当永久保存下去，于是它们被存储在两张定制的光盘上，并使用BBC的特殊计算机阅读显示，以便后人能了解20世纪人们的生活情况。
但仅仅15年后，当有人试图使用同样的计算机来阅读光盘上的资料时，却没有成功。与此同时，那本抄写在羊皮纸上的原版《末日审判书》却还依然保存在英国档案睁裂馆里，900多年后的今天，凡是懂得拉丁文的人都可以翻阅。
同样，那些十几年前把数据存储在5.25英寸软盘上或使用WordStar格式文本的人现在都面临着与BBC“末日审判项目”相似的问题，除非我们采取有效的保护措施，否则，大批已经生成的数字信息极有可能在我们有生之年就无法读出和使用了。
这种情况不能完全归咎于计算机行业越来越快的更新换代，实际上，数字存储技术天生就存在缺陷。2004年11月，美国国家档案记录局电子档案处的处长曾公开承认，将电子资料保存10年以上（更不用说永远保存），“仍然是全球性的难题。各国政府、大公司以至个人，都还解决不了。”

数据劫难

美国加州圣何塞的数据存储顾问Tom Coughlin说，如果把硬盘从电脑上拆下来后放在办公室的架子上，它最终可能将无法使用。他解释说，因为每天的温度有变化，热能跑到存储介质里面去，会慢慢引起存储信息的磁性颗粒出现自发逆转，直到原始数据丢失。不过，一般前10年不会出现数据丢失的问题，但10年后，谁也说不准数据何时就会变得无法使用。
Tom Coughlin说，磁带也面临同样的问题，但一般几十年后才会因热擦除而丢失数据，那是由于磁带的比特密度低于硬盘。但是，磁带也有自己的问题：脱层。当磁性介质与磁带脱离，或者受到霉菌侵蚀时，就会出现脱层。有时候，磁带介质不得不重新经过烘焙工艺，以便能最后一次读取数据，并将其内容迁移到另外的介质上。
USB闪存盘也会受到热擦除的影响，并且还面临着更大的风险，因为它们用的是最廉价的控制器。Tom Coughlin说：“我不会将USB闪存盘用于归档。”如果使用USB闪存盘归档，那就要祈求USB端口在几十年后仍能使用，而谁也不知道笔记本电脑在20年后将会是啥样，更不用说50年后了。
至于DVD和CD，美国国会图书馆的项目经理Bill LeFurgy说，他所在的单位曾用烤箱对DVD和CD做了加速老化试验，结果发现，其盘片之间存在着很大的差异，就连同一品牌的悉局闭盘片之间也有很大差异。他说：“有些寿命可以达到10年，而另外一些的寿命却短得多。5年后，我就要担心可靠性了。”
其他存储专业人士也抱怨，DVD的传输速度太慢，不适合于归档。DVD的传输速度通常不到磁带的1/4；另外，每存储数GB内容，就要更换DVD盘片。
与其他存储介质一样，CD和DVD同样存在其阅读器在几十年后是否还在的问题。

在线存储的生命力

那么在线存储如何呢？在线存储时，当硬件设备启动后，可立即访问。其中的数据不断受到检测，以确保其完整性，并易于复制。但美国斯坦福大学图书馆负责“大量拷贝确保数据安全（LOCKSS）”项目的首席科学家David S.H.Rosenthal却抱怨，在线存储也可能很快遭到损坏，眼下还看不到具有归档所必需的长期可靠性。
Rosenthal调查了让1PB的在线存储数据在100年后仍可使用的可能性达到50%有何要求。他在分析了众多存储服务商发布的有关磁盘维护的数据后发现，要达到1PB数据在100年后仍可使用的目标，在线存储的可靠性必须提高10亿倍。
他指出，就算我们真的有望把在线存储的可靠性提高10亿倍，也根本没有现实的方法来测试这样一种系统，总腊碧不能给它接通电源，然后等上100年吧？
由于数字化数据的存活率如此之低，所生成的数字格式的信息又如此之多，“50年后我们可能会面临数字黑暗时代，将来的学者们将无法了解我们现在的文化。”美国电影艺术与科学学院（奥斯卡颁奖组织）的科学和技术委员会理事Andy Maltz说。

数据保存标准

由于日渐意识到这个问题，众多组织一直在致力于解决归档问题，着重研究如何减小格式过时带来的风险。
防止格式过时通常需要编制元数据词典。元数据是指有关文件的信息，与文件一同存储。那样一来，将来的用户不会像科学家在1999年那样陷入困境：他们无法解读含有美国宇航局在1975年火星探测数据的磁带。最终是科学家找到了一些打印资料，才得以分析出大约1/3的数据。
除了标准外，还有一个更棘手的管理问题。网络存储工业协会（SNIA）的发言人Donald Post，也是总部设在芝加哥的专门从事档案管理的Imerge咨询公司的合伙人，他说：“大多数组织都无法告诉你，某些电子内容要保留多久；只有5%到10%的组织在用足够详细的元数据对内容进行标记”，以便员工知道数据要保留多久。与此同时，在试图保留的数据中有80%是重复数据，但它们并没有花时间来丢弃这些重复数据。95%的组织认为，进行例行备份就是足够有效的保护了。
Donald Post说，企业的IT经理们没有迫切要求用商业解决方案来解决这个问题，因此，厂商们也就不急于提供相应的解决方案。不过，他预计，随着厂商们认识到数字化归档产品的商业潜力，这种情况在今后3年内会有所改变。

为数据注入活力

当然，一些组织成功地应对了数字化归档这一挑战。
美国国家档案馆负责电子档案归档项目的系统工程主管Dyung Le指出：“大多数国家都有数据保存问题。”归档磁带每10年就要重新拷贝，国家档案馆的每份档案至少有3份拷贝，并且至少1份拷贝保存在异地。他估计，档案馆管理的数据量超过400TB。
由于谁也不知道几百年后会使用什么样的计算机应用程序，基于文本的材料通常转换成ASCII的XML格式。各种元数据保存在文件中，包括可用做搜索辅助手段的描述性数据。Dyung Le说，XML文件用保存元数据实施策略（PREMIS）标准的扩展机制来存储元数据，这项数字保存标准同样基于XML和ASCII，由联机计算机图书馆中心（Online Computer Library Center）制定。
Dyung Le说，目前没有用于非文本数据的类似XML的过渡格式。因此，如果企业想归档资料，只能记下该资料采用的格式，并计划最终把它迁移到将来的一种主导性的应用程序格式，但必须在仍有转换原始格式的系统的时候这么做。换句话说，必须对将来会使用什么格式做出最准确的猜想，然后在还能转换的时候转换过去。
他解释说，档案管理员还要能够核实保存的材料是有效拷贝。可以通过为每个文件创建散列键（Hash key）来做到这一点。散列键跟着文件移动。提供拷贝时，档案管理员还必须核实文件特征是否有变化；倘若文件特征发生了变化，资料的意义会随之变化。Dyung Le补充说，由于这个原因，有时候文本必须以原始格式来保存，因为大家认为格式对文本的含义来说必不可少。
其他美国联邦政府机构、州档案馆和图书馆，有时甚至私人图书馆也面临着数字化保存问题。Bill LeFurgy说，按照美国国会的指示，国会图书馆为它们启动了国家数字信息基础设施和保存计划（NDIIPP）。NDIIPP的官员正与约170个利益相关者（包括行业组织和外国政府）合作，它们在DigitalPreservation.gov上发布了一整套工具和服务。
美国国会图书馆本身保存了约167TB的数字内容，包括关于全国大选的网站和关于“卡特里娜”飓风等重大事件的信息。Bill LeFurgy说，与美国国家档案馆一样，国会图书馆也保留了多份拷贝，力求避免格式过时。
美国地质勘探局地球资源观察和科学中心的档案管理员John Faundeen说，由于要存储平时的卫星勘测数据，地质勘探局每月要为其档案增加约50TB的数据量，现在管理着约4.5PB（包括拷贝）的数据量。
该中心实行三份拷贝的存储策略：第一份拷贝是在线拷贝，第二份是近线拷贝，第三份是离线拷贝。这符合信息生命周期管理的存储策略，许多企业的IT部门都采用这种策略。地球资源观察和科学中心每过三、五年就要设法将数据转移到新的存储介质上。John Faundeen解释说，该中心还设法按日期跟踪所用的所有介质，以免出现它使用的某种介质不再得到厂商支持的情况。每隔一年，该中心就会调查离线介质行业，了解市面上的新介质。

电影和图书馆
遭遇困境

数字化数据并非是永久性的这一显然的事实，使电影业大为震惊。据美国电影艺术与科学学院的Maltz称，好莱坞采用数字化技术之前，所依靠的是电影胶片，用这种介质归档的电影保留了一个世纪。该学院在2007年的一项调查发现，用胶片保存一部商业影片的原始版材料的长期成本为每年1059美元；若采用数字格式，成本要高出11倍，每年高达12514美元。
Maltz说，若使用数字化技术，你得每过三、五年就要更换数据格式和存储介质，还要更换技术基础设施，不然你的数据可能恢复不了。
该学院已启动了几个项目试图解决这个问题。比如说，着力开发适用于电影业的图像文件互换格式和元数据标准；还构建了一个实验性的数字保存系统。Maltz如此评述好莱坞的数字化计划：“我可以说，到最后它们比我们当初了解的要复杂得多。”
美国斯坦福大学图书馆的LOCKSS项目负责人Vicky Reich说，数字材料的非永久性对图书馆来说也是个问题。不但资料可能一眨眼工夫就会丢失，捣乱分子也会随意涂改，而且不留下任何证据。她说：“纸质图书馆也经常会受到侵扰。”她介绍，图书馆面临的挑战包括有些人不赞同书籍或杂志文章中的某些观点，于是撕掉了事。但如果是印刷出版物，通常在某个地区的多家图书馆藏有好几份副本，所以有人想彻底清除某一部分材料，不太可能完全得逞。
LOCKSS项目在数字领域采用了同样的分散方法。参与项目的各图书馆（目前有约200家，主要是大学图书馆）先配一台电脑，专门用于该归档项目。这台电脑必须连接互联网，至少有2TB存储空间，并安装开源LOCKSS软件。然后，每家图书馆从大约420家允许对其出版物进行归档的出版商那里选择资料，图书馆获准后也可以自行选择别的来源。然后，这些电脑搜索来源、拷贝材料。图书馆电脑充当原始网站的代理系统，当原始网站无法提供点击查阅服务时，它会提供该服务。
从同一来源选择资料的LOCKSS电脑会对内容进行比较，必要时还能进行修复。Vicky Reich说，根本不用磁带备份，因为这些电脑已经彼此给对方备份了。

不乐观的未来

总而言之，那些负责监管数字化归档的人对于未来似乎都不甚乐观。
Maltz说：“眼下没有办法解决核心技术问题，那就是我们的基础设施没有考虑到长期保存需求。”
美国地质勘探局的John Faundeen说：“关键是保持警惕。归档方面的工作必须坚持不懈。你不能满足于以前的工作，而必须不断往前看。”
美国国家档案馆的Dyung Le说：“这是个永无止境的过程，形势只会变得越来越严峻。”数据格式的数量在不断增加，国家档案馆保存的数据量随时会变得不堪重负。他说，不过，“我们处理的数据会得到妥善保存，对此我很有信心。”
最后听听Tom Coughlin是怎么说的：“如果你想让数据保存永久，绝不能让它静静地待在那里。数据一定要活动起来。你必须维护数据，否则它可能终将丢失。”

制订中的归档标准

网络存储工业协会（SNIA）主席兼EMC公司的高级技术专家Wayne Adams说，该协会已经制订了下列三项标准来解决归档问题：
XAM（可扩展访问方法）：Wayne Adams说，这项标准把应用程序与数据分离开来，“以便你独立管理数据，不用担心以后应用程序的迁移。不然想使用15年以后的数据，就得把整个系统装入到时间胶囊（time capsule）中。”据SNIA声称，XAM含有元数据定义，帮助归档数据实现应用程序的互操作性，并让数据更容易搜索。SNIA的网站列出了13家组织提供的基于XAM的产品或服务。
SIRF（自含式信息保存格式）：这项标准有可能让将来的用户不必使用原始应用程序，就可以查询归档文件。SNIA的资料称它是“定义了适合长期存储数据信息的逻辑容器格式的一项规范。”
CDMI（云数据管理接口）：据 Wayne Adams声称，这项标准定义了元数据及其他存储参数，因而适用于归档。
CommVault与Dell联合推出DL Appliance
CommVault公司日前宣布与戴尔联合推出由CommVault Simpana 8软件驱动的Dell PowerVault DL Backup to Disk Appliance，进一步加强了两家公司稳固的OEM合作伙伴关系。作为Dell PowerVault产品系列的最新成员，该产品将数据管理与可扩展性、云服务支持、更高速的吞吐量、优化的重复数据删除功能整合在一起，同时拥有更小巧的机型，从而获得了更低的成本和更高的运营效率。新的DL Appliance具有独特的优势，非常适合于远程办公以及任何需要向（从）公共或私有存储云环境进行重复数据删除、备份、归档以及恢复数据的业务。它能够在2U的空间内提供高达24TB的内部存储容量，并可扩展至300TB以上，存储扩展功能非常强大。DL Appliance还提供了基于数据块的端到端重复数据删除功能，在执行备份操作时能够实现高达3TB/小时的重复数据删除吞吐率。CommVault针对DL Appliance的嵌入式重复数据删除功能进行了优化，从而可使所需存储空间减少高达95%。

EMC创单节点NAS性能记录
EMC公司日前发布新的NAS性能基准，展现了EMC Celerra存储系统具有卓越的性能及扩展性。此次公布的SPEC sfs2008测试数据用于测量网络文件系统的性能。SPEC sfs2008_nfs.v3的测试结果表明，作为业内首个采用64位Intel Xeon 5600先进处理器实现性能倍增的存储系统，配置单个活动刀片的EMC Celerra VG8 NAS网关，比其他公司配置两个活动NAS机头的最新系统性能更高，能够处理更大的工作负荷。EMC Celerra模块化结构让这一性能可以扩展到多达8个刀片，创造更高的性能与扩展性。

UIT SV1000 M系列
新品亮相
UIT公司日前正式推出了面向中小企业、安防监控、网络存储、视频编辑等多种应用的存储新品UIT SV1000 M系列，这是继BX1200/1600、SV1200/1600系列产品后，UIT发布的第三代应用存储产品。SV1000 M系列采用了高性能的Intel Nehalem架构硬件平台，使系统稳定性显著提升，并可根据应用需求实现性能优化，是一款支持丰富的数据存储和管理功能的入门级IP SAN/NAS存储系统。SV1000 M系列优化了iSCSI、NAS服务，大大增强了稳定性，保证大压力环境下的业务连续性，同时，UIT自主研发的RAID技术，在性能调优和应用维护上相比传统RAID卡更方便，又解决了传统软RAID普遍存在的稳定性问题，并且可明显降低设备成本。由于不同的应用对存储性能有不同的要求，SV1000 M系列产品均可针对不同的应用进行性能调优。另外，SV1000 M还可以嵌入视频监控软件，能够通过流媒体协议从编码器下载录像，并具有编索引存储功能和检索取数据功能。

Infortrend SAS新品提升50%性能
Infortrend近日宣布，其EonStor DS系列新增6Gb/s SAS端到端存储系统，它较之之前的3Gb/s SAS系统，可为音频/视频DAS（直接连接存储）应用提供50％的性能提升。这一性能的增强为媒体公司，其中包括优化内容编辑和同步播放或不同HD（高清晰度）文件重放，都带来显著的业务优势。由于其在保持流畅的数据流的同时，支持在监测网络中添加更多的摄像头，监控公司将切实受益于该系统的卓越性能。新系统可提供高达2500MB/s的读取和1100MB/s的写入性能，从而为复杂的编辑操作提供所需的支持。EonStor DS 6Gb/s SAS存储系统的性能水平同样还支持媒体公司同时播放或重放不同的HD内容。另外，新的EonStor DS机型增强的性能，使监控公司在保持平稳的数据传输的同时，可以添加更多的摄像头到网络中。

⑸ 为什么有人说“炒币不如屯币，买币不如挖矿”

首先强调一句，这是对大多数普通人来说的，而且只针对部分币种（比特币、以太坊）。

先说说为什么炒币不如屯币。很简单，因为对大多数人来说，炒币技术都太烂了，频繁的交易除了养活了交易所，赚不到多少钱，远远不如选择优质币种后拿住来郑大的简单。

再说说为什么买币不如挖币。所谓挖矿，其实可以理解成低成本的买币，买打折的币，所以说，从这个角度看，买币当然不如挖矿。

但上面这仔丛高个说法，也存在一些漏洞。

有些人就是天赋异禀，炒币专家，就是能从炒币赚钱。

而挖矿看似美好，其实对新人来说有很多坑，毕竟大多数人没有条件自建矿场，只能选择托管和云算力，而这都存在乙方不靠谱的可能性。

总之，大家还是要学会变通，选择最适合自己的币圈赚钱办法。

这么跟你说吧，2020年3月份，

一个以太坊86美金，现在最高1800美金

一个比特币3800美金，现在最高48000美金

你自己想想，屯一年，你会赚多少钱

1.风险高：金融行业很早就有句的名言：高收益伴随的是高风险，炒币也一样；

2.前期需要做大量功课：这和购买股票有些类似，你需要了解你投资目标的团队、白皮书、应用场景、背景等等基本信息进行前期深入了解和认知，在此基础上才能更好的做出判断，这可不是刚进场的小白能学的来的。

通过以上炒币与挖矿的对比，挖矿收益远远高于炒币，属于一种进可攻退可守的方式。

现在币价低，有人说买矿机不如直接买币，其实不然，买币必须承担币价下跌的风险，风险与收益并存，而买矿机则是“旱涝保收“、保值上升，作为投资者来说，长远的眼光看矿机生产币；而在没有丰富的市场经验时所作出买币的决定只是投机者的选择！

挖矿的优势：

1.风险小：挖掘比特币的风险远远小于其他币；

2.利润大：只要能够将成本控制好并形成规模，利润是十分客观的；

3.不费心：只要设定好挖矿程序、做好日常维护保障矿机运行，你就坐等BTC入账吧。

囤币的优势：

1.门槛低：几乎和股市一样进入门槛低，交易门槛几乎没有；

2.成本低：和那些单价动辄数万的矿机和大面积的厂房比起来，囤币的那些钱与之相比，就不算什么了，另一方面就是，囤币基本要付出的就是时间；

总结：所以把用挖矿产生的币囤起来未尝不是一种进可攻退可守的方式。

忽悠你委托挖矿的，都是把你的钱投资买币了！古代种粮食的有几个发大财的，都是靠贩卖粮食赚钱！

囤币与炒币

不知道大家都是怎么看的。仁者见仁智者见智。这不是一个单选题，没有人极化到说囤币是最好的或者说炒币是最好的。本来是要对比的策略，却演化成两个都好。曾经的鱼和熊掌不能兼得，如今却是鱼要吃，熊掌更要吃。

不过这个世界上又有多少人又能做大鱼和熊掌兼得，炒币和囤币并不是物品，也不是有或者没有的关系。它们仅仅是一个如果将自身资产放大的策略，只是，结果也许是无限缩小。

我并不知道大家炒币或者囤币到底赚钱如何，这种隐私的事情，很少人会说出来。不过我想大部分人炒币并不怎么赚钱。炒币，炒山寨币，或者主流币，目的无法玩波段，炒作热点。既然是炒作，本身的价值自然是会被扩大，虚无的价格又有谁知道有多少水分。

过于贪婪

我并不想否认炒币的价值，在很多人眼中，炒币是来钱最快的，囤币是收益最稳的。在我的认知当中，很多人追求炒币的风险投资，总是认为自己可以买在低点附近，恰好逃顶。

人有失足，马有失蹄。这种不常见的错误，在炒币关键的时刻往往是经常出现。在我的炒币生涯中，这种错误却是不少。可以说，我炒币时候，在买进的时候，虽然谈不上底部但也是相差不远。可是总是失败，贪婪的人性让我忘却了高点出货，犹豫不决最终造成巨大的亏损。

我想我这样的经历大部分人都是有的，被庄家玩弄得伤痕累累之后，默默选择了念尺定投囤币。毕竟，在币圈的定投，虽然收益相对而言少一些，但是比存在银行还是强上数倍的。

定投的失败，我的经历基本上都是没有出货到位。嘴上喊着别人贪婪我恐惧，结果却是别人贪婪我还要贪。过于贪婪，在山寨币炒作的博弈当中往往是伤害最深的那些。以后倘若炒币，还是降低欲望为好。

缺乏真正的分析

利益的追逐无论合适都不会让人放弃的，明知山有虎，偏向虎山行。毕竟我们需要虎骨虎皮。炒币的利润还是相对难以吃到，于是大家慢慢学习分析，看蜡烛图，学习各种指标的意义。书读多了，仿佛自己也很智慧了，指点币圈，预测走势，仿佛都是那么准确。

在行情当中寻找规律，在规律当中寻找变仓的点位，然后开启自己的骚操作。相信不少人用自己所学的东西去判断未来走势，然后进行交易，通过结果来验证自己判断能力，这的确是一个提升自己分析能力的好方法。

不过，既然被收割了，自然是炒币操作失败。K线的走势，全无规律，所谓的规律不过是陷阱上的诱饵罢了。

当然，币圈也是高级的分析玩家，带领大家奋斗战场。

比如币圈的反指蔡曙，听说很多人喜欢跟着他反向操作。如果一个人失败率如此之高，我是不信的。记得一次线下，有人问过他，结果是他对行情进行了大数据分析。也因此证明了，反指背后，是存在技术的。

我个人对币圈行情的数据分析并不了解，近的来说，在流动性挖矿破灭之前，江卓尔曾经说过自己数学建模预测流动性挖矿的暴富破灭。无论怎样，未来的行情，已然不是一本精通k线分析书可以预测的了。

这种事情就像，王者里面别人已然六神装了，自己却是基础装备。如此毕竟，不被收人头还能做什么唉。炒币，别人开着程序，我们还在看那些不懂的指标。未来，我想，专注于炒币的玩家还是先把数据分析程序搞定。不然的话，又怎能躲过庄家无情的镰刀。虽说炒币门槛仅仅是注册一个账号，但是想要成为炒币中的成功玩家，门槛却是极高了。倘若无法成为镰刀，那何必在炒币世界做一个韭菜呢？

币种选择

炒币，选择的币种也是极其重要的。炒币总是风险的博弈，为了倍数，也许不少人会追求一些瞬间暴涨而且无人问津的币种。这一类项目，火币就有，而且前几天也出现过。面对这样的涨幅，我是看不懂的。自己是买到低点也无法出货的。

个人认为，项目如此拉盘，无法吸引人气顺便收割一波。上面说过，别人都已经使用大数据进行计算了，也许大家的资金东西甚至个人情绪都在计算之内。总之，在庄家的眼里，我们认为的浑浊的币圈也许是极其透明的！我并不知道玩那样的币种能否赚钱，但是到没有听说过那位的骚操作能够在其中盈利到。

曾经有人说，在低点分批买入这类币种，然后等他们拉盘。这样的想法我也是有过，但是也是未曾听闻谁从中盈利了。币圈很可怕，我担心，庄家已然把一切都计算好了，在程序面前，我还是认输吧。

无论选择怎样的币种炒作，吃波段，最重要的还是选对币种，选择那些有价值的项目。起码这样的项目在随着币圈蓬勃发展的时候，会向上走的而不是突然拉盘突然收割。

炒币是最费脑子的事情，人类的计算能力以及感情用事已然无法与计算机得到的结果相抗衡了。炒币盈利的门槛极高极高，囤币的门槛却是极低，买了就放着，不会担心被收割。不过这本质上的，还是能力的差距。匹夫无罪，怀璧其罪。没有能力永远无法保障收益，还是远离这无情博弈吧。

毕竟我们的辛苦，在别人的眼中，是无力的是微小的是脆弱的。

炒币和囤币的区别就是炒股短线和长线的区别。看好了一只股票，长期持有，风险反而比短线小。比特币长期持有，大概率是赚钱的。短期反而风险很大，容易血本无归。

原话是“炒币不如囤币，囤币不如挖矿”，炒币是二级市场短线交易，囤币也是二级市场买现货低吸高抛，挖矿也是自身成本价获取数字货币，属于实体投资！前面两者是纯粹的金融行为，后者是实体+金融。

那为什么有这个说法呢？炒币是属于短线交易，需要投资者对行情的判断有较好的准确觉，较强的仓位控制和止盈止损策略。有的人第一次赚钱，第二次赚钱，第三次亏钱可能就把前面两次赚的钱都亏了。更有甚者去玩合约，加杠杆，风险性就更大了。囤币的玩家是趋于对未来长期性行情的预判，克服中途币价涨跌的恐惧心理而坚定持有。有句话叫“币价下跌只要资产缩水，卖出去了才是真正亏损”，囤币者能较好把握行情趋势，赚取较大利润。挖矿是一次性投入矿机成本，期间支付电费，产出的直接是数字货币。由于是实体投资，首先是收回成本的过程其次才是盈利，大部分的矿工属于被动型囤币。由于成本比购买现货要低，受币价波动的影响较小，稳定的产出，使得矿工抗风险能力更强。由于矿工的产出是每天到账并且能够提现，所以矿工资金的灵活性较好，应对资金需求的时候能够及时解决。只要矿机的产出大于投入，矿工就有源源不断的收益。虽然按天算看着较少，但是架不住每天都有啊。

还有其他方面就不细说了，欢迎讨论！

炒币为什么不如屯币？ 这个很简单，交易市场上有个2/8法则，讲的意思就是市场里面80%的人都是赔钱的或者没有赚到钱的，而剩下的20%的人才是真正赚钱的人，而且很能挣钱。

做交易赚钱看似简单，一买一卖就完成了一次交易。 大家都想着高抛低吸、高抛低吸低买高卖，但最终却变成了追涨杀跌。 每一个人在炒币前都认为自己是那20%里面的，但最后都和那80%的人一样成了"韭菜"。

加密货币市场是7天24小时不间断可以进行交易的，同时交易所提供的杠杆和合约也放大了人性的贪婪，让人觉得币圈就是一个赌场，再加上现在的市场越来越偏向机构化，折让普通人能从机构手中赚到钱的概率几乎为零。 这也是为什么有人说杠杆合约交易，十死无生。靠炒币赚钱的人凤毛麟角。

再说说为什么买币不如挖矿，很多人买币之后，想要一直屯着等涨价，这个想法是不错的，但是实际操作起来是很难的。为什么这么说? 因为 “守币比守寡都难”， 市场跌宕起伏会让很多持币者情绪起伏，看到币价大涨就忍不住想要马上兑现自己手中的利润，看到大跌就马上要止损，真正摆正心态，把握大趋势者可以说是少之又少。

挖矿 是区块链领域最传统的投资方式，目前我们所看到的币圈大佬基本上都是从挖矿起家的，在2019年胡润富豪榜区块链领域的榜单，其中前12名中有9名是因为挖矿而上榜的，可见挖矿才是币圈真正致富的秘籍。

挖矿就像你有一只会下蛋的母鸡，每天都会给你下一两个鸡蛋，而鸡蛋即可以拿去卖钱变现（将挖出来的币卖的），也可以把鸡蛋孵成小鸡（屯币长期持有）。

所以说挖矿是相对最保险的一种投资方式，同时抗波动风险的能力也更强。挖矿同时也是一个长期坚持的过程，短时间的波动对于矿工的心态影响并不大，所以选择挖矿的投资人往往能够把握住市场的大行情。

本文仅代表作者个人观点，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

所谓“炒币”，本质上就是低买高卖，赚取差价，这里的关键点在于把握买和卖的时机，事实上，这一点是很难准确把握的，万一时机没把握好，搞成个低卖搞买，那就得不偿失了。所以，“炒币”的风险很大！

所谓“屯币”，就是把币存起来，静等它增值。这样一来，麻烦事确实省了不少，但是也有他的问题：一是周期长的问题，二是大趋势不好把握的问题。周期长，很多人等不及，现代人很浮躁，没有几个人会愿意慢慢变富。大趋势不好把握，未来他是涨还是跌，谁都不知道，另外还有很多偶然性因素。总而言之，风险也是比较大的，时间成本也会比较高。

所谓“买币”，买来干什么？炒或者屯，在此不赘述。

所谓“挖矿”，就是备好工具（矿机、电脑）去开采币，这是一个从无到有的过程，付出的成本代价（工具损耗、电费）比较小，所以比较划算。

总体来说，挖矿是最划算的！
最后我要科普一下“挖矿”这个事。

比特币等数字货币实际上就是一个很复杂的一个方程的一些特解，此方程理论上有多少个特解，就有多少了币。所谓“挖矿”，也叫开采数字货币，实际上就是用电脑去解方程，不断地去试特解，试出来了就挖到矿了。这就好比我们的面前有一个保险箱，我们不知道密码，我们可以去不停地试，一旦试成功了，里面的东西就归你了，也就是挖到矿了。

屯币有风险

⑹ 比特币涨破10万元，年内价格翻4倍，它是骗局吗

比特币已经上涨的趋势很高，其实比特币是一个骗局，最后终究会泡沫化，吸引的就是一些不知情的人进入其中被资本方割韭菜。

比特币如今不断高涨的势头，也让很多人看到了其中的利益，也就不断的投入这个市场中，大笔的金钱不断涌入。可同样的一旦比特币的市场出现饱和，那么必然的也就无利可图，到时候比特币的市场也会出现极其大的震荡。目前比特币一路变红的趋势，其实仅仅只是短期内的效应，到未来的时候，比特币还会像从前一样陷入泡沫经济之中。

⑺ 大数据与熵 临界分析

大数据与熵：临界分析
大数据的践行者们不仅在思维上进行了转变，在数据处理上同样采取“大数据”的方法：分析全体而不是样本，不追求精确性，“知其然，不知其所以然”（注：第三句是笔者归纳，原文意思是只要知道“是什么”，不必知道“为什么”，或只问相关性，不问因果关系）。同时宣布传统的抽样方法已经过时，不能适应当今互联网信息社会的要求。
上述断言过于武断。如果断言的目的是为了强调面对信息爆炸，人们必须不断地寻找新的方法，包括“大数据方法”，来分析和处理数据，那么如何夸大和渲染，都是可以理解并接受的；但是，如果断言的目的是为了劝导人们放弃传统的抽样理论，转而皈依“大数据思维”，这就值得商榷。
纵观科技史，人们对物体运动规律的研究，牛顿定律曾被认为绝对正确。但随着科学家们对微观粒子世界，高速运动（近似光速）物体的研究，牛顿定律不再适用，而代之以量子力学和相对论。但这并不意味着牛顿定律的死亡，在人们生活所及的物理社会里，仍然是牛顿定律起主导作用。
信息社会也是如此，信息的不断膨胀、变化、繁杂使得传统抽样统计方法显得力不从心，于是所谓的“大数据思维”出现了。但“大数据”究竟是要取代传统方法，还只是传统方法的补充，有待于进一步的观察。
质疑:
对于“大数据思维”的三个转变，可以提出三点质疑：首先，如果通过分析少量的样本数据就可以得到事物的准确性质，是否还有必要花费成本去搜集全体数据？其次，如果能够得到准确数据，还有必要刻意追求不准确吗？最后，如果能够了解到因果关系，会视而不见，只去分析相关吗？
合理的解释是：首先，如果通过分析少量的样本数据无法得到事物的性质，人们不得不花费更多成本去搜集全体数据来分析。其次，如果得不到准确数据，人们不得不接受不那么准确的、差强人意的数据来进行分析。最后，如果不能够了解到因果关系，人们会退而求其次，以分析相关关系来了解事物。
基于上述解释，大数据方法不应该是刻意为之，而应该是不得已而为之。换言之，大数据方法仅在传统的抽样统计方法不起作用的时候有其用武之地。这就像只有当物体的运动速度接近于光速时我们才用相对论取代牛顿定律。
当然，不可否认，在飞速发展的网络空间里，人们的研究对象，即数据，变得越来越庞大，越来越繁杂模糊，越来越非结构化，这一大趋势使人们乐于接受大数据思维。举个不太恰当的例子，当人们不能解释许多自然现象时，更容易接受某种宗教的解释。
在信息爆炸的今天，传统的抽样统计方法不仅不应该被抛弃，而应该通过一系列改进得到加强，成为高效、实时反映事物状态的主要手段之一。同时，我们欢迎并乐意采用新的方法，比如如日中天的“大数据方法”以及可能的“模糊数据方法”等等。
至此，一个关键问题出现了：面对一个具体事物，如何确定应该用传统方法还是大数据方法？当物理学家研究微观粒子之间的作用力时，会采用量子力学；研究一个桥梁受力时，会采用牛顿力学。信息或数据专家们有这样的理论或判别标准吗？本文下一小节将对此展开讨论。
分析：
首先，考察一般意义上的选取样本大小的规则。
定理：设X1,X2…Xn为独立同分布随机变量，分布为p(x), x∈(x1,x2..xn),则一般抽样样本大小S为：
S = λ*2 ^H(X) …………………………(1)
其中：λ是常数，H(X)= -∑p(xi)*log
p(xi),即随机变量X的熵。
例1：了解总体为N个人对某事物的看法，是或否两个选择，其熵约为1，（假设两种回答人数基本相当），则在一定的置信度、置信区间的要求下（本文不做精确的抽样理论推导，仅举例定性说明，以下同），S随着N的增加（比如到10万）逐步趋向为一个常数；400，此时λ=200。 可以证明，当其它条件不变，随着熵增加，S指数增加，λ保持不变。
换一个方式解释λ。
定义1：λ是在一次抽样中，“典型状态”出现的期望值。
定义2：典型状态指该状态出现概率等于或近似等于相同熵值平均分布下各状态出现概率的那个状态。
举例来说，X服从一个8状态平均分布，其熵为3比特，其每个状态都是“典型状态”，其出现概率都是1/8。
如果X服从一个12个状态的分布，其状态分布概率为
p（x1,x2,x3,x4,x5…x12）=(1/3，1/5，1/6，1/7，1/8，1/15…1/50)，H（X） ~=3 比特。其典型状态是 x5, 出现概率为1/8.
基于上述规定，如果λ取1，H（X）=3，则样本大小S =8，在一次抽样中，典型状态（出现概率1/8）出现次数的期望值为1，等于λ。但状态出现是依概率的，尽管期望值为1，但观察值也可能为0，2，3…，这样的估计误差过大。
如果λ取100，H（X）=3，则样本大小S =800，在一次抽样中，典型状态出现的期望值为100，等于λ。其实际观察值在极大概率下落在95-105之间，如果误差可接受，取λ=100，否则，加大λ。
另外一个影响λ的因素是分层。将例1中的总体N分为高收入（20%），中等收入（50%），低收入（30%）3类人来调查对某事物看法。如果采用纯随机抽样，要保证每层的分布得到准确的估计结果，就要使得最少个体的层能够抽到足够数量，因此λ要乘5（20%的倒数）。但事实上，人们更关心总体结果，兼顾分层的结果，因此，为了节约成本，实际的λ修正系数会小一些，比如取3，这时，样本大小约为1200 。这时，不管总体是10万人还是3亿人，对1200人的样本进行的调查结果可以在3%的误差范围内反映出实际情况。
通过以上分析可以看出，λ是一个100-1000之间的常数，具体数值取决于调查方希望在一次抽样中得到多少个典型状态（或分层的）的个体（期望值），并满足误差要求。在确定了λ之后，样本的大小就只和系统熵相关，呈指数增长关系，即公式（1）。
采用传统抽样方法时，研究对象的随机状态和变化有限，或通过人为的分类使之变得有限，导致熵值很小，因此，使用较小的样本就可以准确地估计总体。加之那时的取样成本很高，调查方要花费很大精力设计抽样方案，在不失精度的前提下，使得样本规模尽量缩小。
互联网时代的状况恰恰相反，研究对象是互联网的行为，获取数据非常容易，因为数据已经产生，不管你用不用它，它就在那里。而互联网上许多研究对象的状态无限多，也很难统计归类（比如“长尾现象”），系统熵值很大，导致样本规模巨大或根本无法确定规模。此时，采用总体分析，即大数据方法就具有优势。当然，即使总体数据已经存在，对其整理和运算也相当消耗资源。一些情况下，采用抽样的方法仍然是最佳的选择。
现在，让我们尝试回答上节最后提出的问题：面对一个具体问题如何选取分析方法？
首先，考察研究对象所需的数据是否已经在应用中自动被收集，比如，用户的线上购物行为。如果不是，比如线下购物，需要研究者设计方法去收集数据，此时，应该采用传统抽样方法。
其次，面对互联网已经（或可以实时在线）获得的海量数据，当研究对象熵值小于5，建议仍采用传统抽样方式，可以得到更高效率；当熵值介于5-15之间，总体分析或抽样分析都可以考虑，视具体情况；熵值大于15，建议采用总体分析，即大数据方法。
上述建议仍然很抽象。在下一小节中，我们借用长尾理论的描述方法，将统计研究对象分为4种类型，分别讨论适用的方法。
分类：
第一类：“无尾模型”。此时，研究对象的状态明确且数量有限，出现概率最小的状态仍然具有统计意义。如民主投票，状态有赞成、反对、弃权3个状态，或是有限个被选举人的支持率；再如收视率调查，状态有几十或几百个电视台。统计结果的描述方法通常是分布直方图，即将状态出现的频次从高向低顺序以柱状图的方式表示出来。连接直方图的各个顶点，就得到总体的概率分布曲线。按照相同顺序排列频次累计数并将顶点相连，就得到所谓“帕累托曲线”。两个曲线表现为凹函数，或二阶导数恒为负值（借用连续的分析，实际上是离散的），在曲线尾部没有出现变化。随着状态数的增多，“二八现象”会显著，即少数状态（比如20%）占到了多数频次（比如80%）。
第二类：“翘尾模型”。此时，研究对象的状态较明确且数量较多，出现概率很小的状态相对失去统计意义，在统计上把这些状态统一归类为“其它”状态。绝大多数情况下，由于其它状态是由许多状态构成的，其出现概率的和高于排列在前的某些较小概率状态的概率，因此，总体概率分布曲线及帕累托曲线在尾部会出现上翘，即所谓“翘尾模型”。为了保证统计效果，其它状态总的概率一般不超过5%。这时，二八现象极为显著，便于“ABC分析”和重点管理，因此翘尾模型在企业管理上应用极为广泛。如质量管理（缺陷分析），库存管理（零配件库、商店、卖场，特别是实体书店，可与后面网络书店的长尾现象比较）等。
以上两种模型运用传统的抽样方法均可以取得良好的统计结果。随着对象状态数量增加，并不存在明显界限。以收视率调查为例：选择3万个调查样本户进行收视调查，当有二、三十个电视台台时，收视率最低的电视台也能得到显著的观察值，可以认为是无尾模型。当电视台数量超过100，许多收视率达不到0.3%的电视台在一次抽样中就无法达到可以保证相对精度的观测值，此时，既可以扩大样本范围来满足精度要求，也可以将小于0.3%的状态合并为“其它”，采用“翘尾模型”。
随着三网融合的进展，绝大多数电视机将具有双向功能，总体数据变得唾手可得，此时，抽样方法仍然有效，它可以用来做实时的、频繁的统计，而采用总体的大数据方法可以定时进行校正，毕竟处理几万个样本比处理几亿条总体数据要迅速、便宜得多。
第三类：“长尾模型”。此时，研究对象的状态不够明确且数量很多，出现概率很小、相对失去统计意义的状态众多。但是，这些小概率状态的全部或部分和占到总体状态的30%-40%，甚至更多。反映在概率分布或帕累托图上就形成一个长长的尾巴（渐进于X轴或Y=1的直线）。如果采用翘尾模型，用抽样的办法，会使总体的30%-40%，甚至更多的状态无法描述。从而必须采用全体数据即大数据的方法。
举例来说：一个实体书店的货架上有1000种书籍，经过统计，老板会发现，卖得好的前200种书占到其销售额的80%以上，而卖得不好的后500种书的占比甚至不到5%，统计上可以并为一类。这就是所谓“二八现象”，老板采用抽样统计的方法可以掌握占销售额95%的书籍的分布情况。而一个网络书店的数据库中可能列有20万种书籍，其中热卖的200种占销售额的20%，前2000种共占到40%。而余下的19.8万种书籍构成其余60%的销售额，但每种份额是如此之小，以至于无论如何扩大样本，都不易被显著地观察到。在这种情况下只能采用大数据方法，否则，60%的销售额都不知道从哪里产生的统计还有什么作用。
第四类：“全尾模型”。此时，研究对象的状态很不明确、甚至未知，而数量极多甚至无限，正常情况下，无论如何选择样本都无法在统计意义上显著地得到各个状态的观察值，一旦可以观察到，说明出现异常。其分布曲线是无限接近且平行于X轴的直线。所以我们也可以称之为“平尾”。
典型的例子如关键词搜索，事先无法确定状态，即系统事先不知道用户要搜索什么，且搜索的内容可能无限多，因此无法事先设计抽样模型。采用分析全体的大数据方法，可以在出现异常时即使发现并加以分析。比如，某种疾病或药物的名词在某一地区的搜索量大增，就可以预测这一地区可能流行某种疾病。事实上，谷歌的大数据分析在这方面已经比传统的流行病预测机制和机构做得更好、更有效率。
大数据方法被认为最适于做预警或预测某种人们事先不知道的状态，而抽样统计则一般是根据已知的状态安排抽样规则。
以上四种模型分析与上节基于熵的分析是一致的。其中无尾和翘尾模型的熵值分别为小于6、介于5-15之间；而长尾和全尾模型的熵值分别为大于15、趋于无穷。前二者多采用传统抽样分析，后二者只能采用大数据方法。更为重要的是，随着量变引起质变，大数据方法会带来更多、更新的概念、理论和技术。

⑻ 英科学家认为大数据正在将地球“比特”化，未来可能造成资源枯竭

Live Science

英国朴次茅斯大学物理学家Melvin Vopson对地球的未来忧心忡忡。他认为，虽然信息是无形的，但信息可能是有质量的。“二向箔”毁灭了太阳系，而人类发明的“比特”可能会吃掉地球。

当前全球数字信息的总量大约是10²¹比特，且在迅猛地增长着。这其和团中有90%是最近10年才产生的。假设数字内容每年的增长率为20%，那么350年后，地球上的“比特”总量将比组成地球的原子总量（大约是10⁵⁰）还要多。而为了维持这些信息存在，地球将被逐渐“吃掉”。

1961年，物理学家罗尔夫·兰道尔（Rolf Landauer，也译作朗道）提出过一个观点，认为既然删除“比特”会产生热量，那么在信息和能量之间应该存在着关联。近年来有一些科学家正在试图通过实验，来验证“兰道尔原理”是否正确。而Vopson更进一步，认为信息和质量之间也存在着关联性。

他的这一观点，受到了爱因斯坦质能方程E=mc²的影响。爱因斯坦质能方程认为，能量和质量是可以互相转换的。Vopson因此认为，如果“比特”有能量，那么它也应该是有质量的。换算得到的结果是，1比特的质量，大约相当于1个电子质量的1000万分之一。

当前人类 社会 每年产生的“信息质量”总和其实是微不足道的，大约只相清镇当于一个大肠杆菌。但是假如信息总量以每年20%的速度递增，那么用不了500年，地球质量的一半会变成“比特”。而假如这个速度是50%，那么在公元2245年前，地球质量的一半就会变成“比特”。

Vopson认为这是一个危机。是一个和石油危机、白色污染和森林退化一样的危机。虽然人们今天很可能认识不到这个危机的严重性，但它正在缓慢地，一个“比特”一个“比特”地吞噬这个行星。

Vopson同时还认为，这一结论仍是保守的。根据国际数据公司的报告，唤正橘当前全球数据总量的增长速度实际上达到了每年61%。因此灾难完全有可能提前到来。而解决方案，是需要有新的数据存储技术，能够把信息保存在没有物理实体的介质上。

⑼ 比特云是什么

1、比特云是一个整合多方互联网渠道，通过数据分析，商业工具中腊等形式帮用户实现展示、推广、轮培判运营的综合性营销平台。

2、比特云不但有效整合了web站、wap站、移动app、商信、第三方社交平台、微信等，还提供了有效的运行分析数据、集行业的产、供、销等供应链以及周围相关行业的企业、产品腊改、商机、资讯类信息的聚合平台，通过第三方网络平台进行营销推广，利用大数据进行规划整合。

3、比特云大大弥补了市场上平台产品只有入口，没有推广出口的缺陷，打造出新型营销模式。

⑽ 大数据解决方案_大数据的应用解决方案

目前常用的大数据解决方案包括以下几类

一、Hadoop。Hadoop是颂斗盯一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC，HighPerformanceComputingand(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及野和网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来

四、ApacheDrill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在AndroidMarket上的应用程序数销败据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。