大数据中心初期建设需要哪些

㈠ 云计算数据中心建设需融合哪些技术

云计算中可用的服务种类是很多的，不过主要可以分为以下几类：

SaaS

这种类型的公有云在互联网上通过浏览器对应用程序进行交付。最受欢迎的商务级SaaS应用程序有谷歌的GSuite和微软的Office365；而在企业级应用中，Salesforce独占鳌头。但是几乎所有的企业级应用，包括从Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。通常，SaaS应用可提供广泛的配置选项以及开发环境，使客户能够自己对代码进行修改和添加。？IaaS（asaservice，基础设施即服务）

在基础层面上，IaaS公有云供应商提供存储和计算服务。但所有主要公有云供应商提供的服务都是惊人的：高可伸缩数据库、虚拟专用网络、大数据分析、开发工具、机器学习、应用程序监控等等。AWS是第一个IaaS供应商，且目前仍是领袖，紧随其后的是微软Azure、谷歌云平台和IBMCloud.

PaaS

PaaS所提供的服务和工作流专门针对开发人员，他们可以使用共享工具、流程和API来加速开发、测试和部署应用程序。Saleforce的Salesforce的Heroku和Force是非常受欢迎的公共云PaaS产品；Pivotal的CloudFoundry和红帽的OpenShift可以在本地部署或通过一些主要的公有云来访问。对于企业来说，PaaS可以确保开发人员对已就绪的资源的访问，遵循一定的流老基程和只使用一个特定的系列服务，运营商则维护底层基础设施。

值得一提的是，专为移动端开发人员使用的各种PaaS一般被称作MBaaS（移动后端即服务），或者只是败则BaaS（后端即服务）。

FaaS

FaaS，无服务器计算的云实例化，为PaaS增加了另一个抽象层，以便开发人员在堆栈中完全隔绝一切优先级低于他们代码的东西。不是去搞虚拟服务器、容器和应用运行时间，而是上传功能代码块，让它们被某个事件触发（例如表单提交或上传文件）。所有主要云都会在IaaS之上提供FaaS.FaaS应用的一个特殊的好处是侍枯谨，在事件发生之前不会使用IaaS资源，可通过降低资源使用率来减少费用。

㈡ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2

㈢ 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

城市现状图、市域城镇体系规划图、道路交通规划图、各项专业规划图及近期建设规划图

㈣ 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

企业内控建设实务 企业内控建设应当以经营的效率与效果为主导目标，以财务报告可靠、资产安全与经营合规为三个保障目标，在此基础上，建设实务将围绕内控组织的设置与内控建设的五要素。 （1）内部控制组织 组织是体系运行的基本保障。通常的内控组织包括董事会与经营层两个层面，强调内部控制的建设与实施是董事会的责任，并且下设审计（风险）管理专门委员会加强管理。此外，内控组织的设置特别强调经理层是企业内控建设的具体实施者与责任人，各经营管理部门按照职能归口进行内部控制的建设与实施。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种： 方式一：单独设置内控部门。优点是有利于提高内控建设的初期推动效率，缺点是内控部门与经营管理部门割裂，未能很好地体现内部控制责任与经营管理责任的融合。此方式在金融类企业普遍应用，对于实体经济体，通常不设置专职的内控部门。 方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。优点是待体系初建完成且运行平稳后，内部审计作为内控的监督部门，可以立足于公司整体牵头协调各部门定期进行内部控制的自我评价，并且持续完善内控体系的建设。缺点是国内企业内审部门往往人才匮乏，在内控建设的初期独立当此重任可能力不从心。 方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。此方式的优点是可以集中各部门力量完成内部控制的体系化建设，待体系平稳运行后，相关人员回到经营管理部门的骨干岗位上，有利于促进各经营部门对内部控制体系的理解，有利于内控与经营管理的融合。实践表明，对于管理基础弱的实体经济企业，采取方式三的内控推行效果较佳。 当然，组织的设置没有一定之规，企业应当依据自身的特点设置内部控组织，明确相关的管理责任。 （2）内部环境的诊断与完善 内部环境是企业内部控制建设与运行的载体，企业在建设内部控制机制时，首先要诊断与完善内部环境。一方面，内部环境的完善可以为控制活动的设计与运行奠定基础，另一方面，内部环境的诊断可以加强控制活动与内部环境的匹配性，有利于控制活动的顺畅运行。 通常，内部环境的诊断与完善包括六个方面的内容：治理结构、机构设置、权责分配、内部审计、人力资源政策、企业文化。其中，机构设置、权责分配与内部审计的定位三个方面必须先行完善，后续的控制活动设计与运行才会顺畅。治理结构、人力资源政策与企业文化三个方面，可以伴随控制活动的运行同步完善。 （3）动态的风险评估 风险评估是内部控制体系化建设的重要表现，是后续内控措施设计的重要依据。根据成本效益原则，企业应当针对评估的重要风险强化内部控制措施，有效降低风险。对于次要风险，企业应当简化控制活动与流程设计，承担相关的风险，体现经营的效率与效果为主导目标的内控建设理念。 风险评估包括风险辨识与风险评估两个阶段。在风险辨识阶段，企业应当围绕内部控制目标识别影响目标实现的不确定性因素，辨别企业风险并进行分类，形成企业的风险管理库。通常，企业的风险可以划分为战略风险、市场风险、运营风险、财务风险与法律风险五类，并在此基础上进一步细分。在风险评估阶段，企业应当运用二维风险评估坐标图，从破坏性与发生频率两个维度评估风险，并将风险点界定为重大风险、中风险与低风险。企业应当依据行业特点与目标设置等确定风险评估的标准，评估标准应当注意定量与定性标准相结合。 在实务中我们强调，处于不同行业的企业，或是同一行业的不同企业，或是同一企业处于不同的发展阶段，其风险评估结果各不相同。为此，企业应当至少每年评估一次风险，及时发现新环境、新业务带来的新风险，动态地调整风险评估结果，进而动态地调整控制活动规范，让原本静止的内控制度动起来，始终踏上企业发展的节奏。 （4）控制活动的设计 控制活动是内控体系实施的核心要素，企业在规范控制活动的过程中，应当形成内部控制政策与程序手册（下简称内控手册）。 企业在设计控制活动时，应当树立与经营管理活动相融合的设计理念，首先界定企业的控制活动循环，然后将内部控制措施嵌入控制活动中，完善经营管理活动的制度流程设计，形成企业的内控手册。内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容： 第一，管理目标。围绕内部控制的目标，企业在设计内控手册时，首先应当明确控制活动的管理目标。例如采购付款循环，其管理目标应当包括保障物资供应、提高采购效率、降低资金占用、控制采购成本、保证核算准确等。 第二，管理机构及职责。该部分将控制活动涉及的组织及职责清晰界定，以确保后续流程运行的顺畅性。 第三，授权审批矩阵。该部分应当明确控制活动涉及的所有权限在董事会、经理层与各职能部门间的划分，并且明确各级审批责任。 第四，控制活动要求。该部分一般以制度文本的形式书写，明确控制活动各控制环节的内控要求，作为相关经营管理流程设计的基础。 第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。 在内控手册的设计过程中，特别强调与企业现有的经营管理活动相融合的设计理念，切忌脱离原有制度流程设计孤立的内控手册，以避免实务中业务部门仍参照原有流程、内控手册则束之高搁的现象。 （5）信息与沟通贯穿始终 信息与沟通是指在内控建设中，保证在恰当的时机让恰当的岗位获取适当的信息。信息与沟通的设计应当贯穿于内部环境、风险评估与控制活动的始终，例如风险评估报告的报告程序，控制活动中的控制文档设计，都体现了信息与沟通要素的建立与健全。 （6）内部监督手段。 内部监督置于五要素之末，是内控管理闭环的体现。为此，内部监督也可以视为五要素之首，是内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通要素持续完善的基础。内部监督手段包括风险预警、内部评价与绩效考核，三者缺一不可。 风险预警是较新的管理工具，通过预警指标的报告与跟踪，可以突破企业传统的内部审计在时间与空间上的限制，运用现代企业高效的信息集合手段，帮助管理层从浩如烟海的数据中提炼关键信息，捕捉企业易于忽略或是下级管理者企图隐瞒的临界数据，及时发现并采取措施防范风险。风险预警系统的设计包括选择指标项、设定临界值、跟踪分析报告与修正临界数据四项工作。企业应当结合自身的行业特点与管理重点设定风险预警指标，并且逐步积累临界值。 内部控制的自我评价是基本规范的要求，也是管理审计的重要组成部分。内部评价手段完善的关键是建立评价标准与评价流程，明确内控缺陷的认定标准，规范评价报告。 此外，绩效考核强调将内部控制建设与运行的有效性纳入企业的绩效考核， 以促进内控体系的实施。

㈤ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业内大数据创新应用，促进行容业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(5)大数据中心初期建设需要哪些扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

㈥ 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

（1）内部控制组织
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

㈦ 大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

大数据平台的搭建步骤：

1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
2、分布式计算平台/组件安装
国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。

大数据平台搭建中的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

㈧ 大数据规划的五个步骤

大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”，从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。

㈨ 大数据平台建设的基础有哪些

首先要有大数据方面的专业知识，从最基础的java，linux，mysql开始学起，在就是Hadoop等大数据的工具了，去搭建大数据的平台。导入数据，进行分析和挖掘，大数据培训柠檬学院。

㈩ 数据平台建设的方案有哪几种

1、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

2、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

3、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

4、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

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