A. 芜湖大数据中心建设的区位条件有哪些
芜湖大数据中心建设的区位条件有数据中心机房建设、网络环境建设、网络安全建设、服务器系统建设与设计。据查询可知，一个地区的大数据中心碰哗建设的区位条件主要有4部笑如行分组成分别橡芦是：数据中心机房建设、网络环境建设、网络安全建设、服务器系统建设与设计。
B. 办理大数据建设施工技术资质证书要满足哪些条件
目前国内的大数据工程师证书，工信部和中国管理科学研究院都有颁发。
工信部认证的职业人才技能认证证书，证书分为初、中、高级。其中初级证书面向高校人群，也就是即将毕业的一批人；中高级证书面向企业内部大数据岗位人才，即参加了工作，有了几年经验的大数据人才。
中国管理科学研究院的专业人才技能证书，通过相关技能考试即可获得，作为入行的敲门砖，有一定价值。
大数据开发可以进行大数据工程师认证，数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习，自学或者进行大数据培训都行，最好是先去提供认证的机构进行咨询，看看需要掌握哪些技能。完成相关的培训学习课程，可在加米谷大数据申请大数据工程师、数据分析师认证，证书由中国管理科学研究院学术委员会签发，全国通用。
C. 大数据中心建设需要具备哪些条件
您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。
D. 5G时代，大数据中心建设需要注意什么
中国确定5g网络商用时间表
我国5g网络商用时间表敲定。根据工信部、中国imt-2020(5g)推进组内的工作部署，2016年9月容-2017年9份开展第二阶段测试，2018年，在第三阶段，运营企业开始启动试验，并在此基础上于2019年启动5g网络建设，2020年正式商用5g网络。
E. 在大数据中心需要什么样的技术
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。1. Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型的语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
2. Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！
4. Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5. Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
6. ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Habase的重要组件，是一个分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。7. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，他不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8.phoenix
Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9.Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
10.Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
11.SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和是用方法及相关功能的实现！
13.Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！
14.Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、sparkjob部署与资源分配、SparkshuffleSpark内存管理、Spark广播变量、SparkSQL SparkStreaming以及 Spark ML等相关知识。
15.Azkaban
Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
F. 带你了解鲁南大数据中心
1、地理优势—区位显要
鲁南数据中心位于拥有“江北水乡，运河古城”之美誉的转型新城——枣庄。城市地处京沪交通大动脉的中心节点，交通便捷；京沪高铁、京台高速、京杭大运河和104、206国道穿境而过，到北京、上海仅需两个半小时，位置十分显要。
2、地理优势—地势安全
枣庄市处于丘陵地区，地质结构良好，100年来未发生大的自然灾害，且枣庄具有独特的区位优势，枣庄到北京上海及周边云计算基地均在500公里左右，非常适合开展数据灾备业务。
枣庄—北京：约640公里
枣庄—上海：约650公里
枣庄—郑州：约450公里
枣庄—廊坊：约580公里
枣庄—无锡：约590公里
枣庄—青岛：约500公里
3、地理优势—煤电充足
枣庄市境内已发现矿种57种，有查明资源储量的矿种12种。其中，煤炭保有量171771万吨，占有量居第一。
枣庄市素有“鲁南煤城”之称,是因煤而兴的矿业城市,煤炭业在全市经济发展中起着重要的支柱作用。
辖区内有陶枣、官桥、滕南、滕北、韩台5个煤田,含煤面积1000余平方千米,占全市土地总面积的23% ,现探明储量18. 87亿t。滕南、滕北煤田含煤面积较大,资源储量较丰富,主要煤种为气煤、肥煤和天然焦,是优质动力用煤和炼焦配煤。
鲁南大数据中心基础建设
枣庄鲁南数据中心工程规划总建 筑规模10.15万平方米，其中一期工程29500㎡，二期工程69300㎡。目前在建有两栋数据机房楼（1#、2#），鲁南数据中心一期建成机房总共四层，根据客户发展需求预测，本期工程仅建设1#楼一、二层机房（面积5200平方米），建成后可提供505个机柜.
该工程的建设是为了启用1#IDC机房的一、二层IDC机房，而进行配套的建设，本期工程完成后，可以提供505台标准机柜的托管能力。
鲁南数据中心1#楼共规划标准机柜1447台（不含传输机柜），本期建设一层、二层IDC机房，共计506台标准机柜，每台机柜48个U位，尺寸为600*1200*2200（宽mm*深mm*高mm）每机架提供标准电流20A，设备机架采用前进风，后出风方式，机架与架空地板组成一个正压冷风通道，提高制冷效果。另外在一层预留26台传输机柜位置。
IDC机房(含空调区）对墙面、顶面进行处理，顶棚刷黑色乳胶漆，机房内新增150轻钢龙骨石膏板隔墙与空调间分开，墙上预留空调出风洞及过人门洞，出风洞口安装百叶。
地面铺设800高防静电架空地板，入口处设置台阶及坡道，设不绣钢护栏，踢脚为不锈钢踢脚。
如需实地考察 参观机房联系：山东亿信通阿薇
G. 警务大脑应用平台建设方案-虚拟数据中心建设部分
警务大脑应用平台是在充分考虑安全的前提下，利用大数据、云计算、人工智能等应用技术，以“人工智能赋能公安行业”的新型警务模式为目标，围绕整合和应用两大着力点，通过打造多警合一、高度共享的警务应用平台。
警务大脑应用平台建设包括虚拟数据中心建设部分、警务大脑支撑平台建设部分和一系列警务大脑应用系统建设。本文主要对虚拟数据中心建设部分进行描述。
1、辖区数据全域涵盖。 警务大脑项目数据资源需要做到“数据颗粒最小化”、“重点数据定制化”、“条线数据全接入”、“ 社会 面数据全获取”,实现辖区数据全域覆盖。
2、视图数据深度解析。 公安视频监控将从原先单纯的视频“看、管、存、控”向视频侦察实战业务应用跨越，形成一套全方位、多业务、可视化安防实战应用体系。为各警种提供基于视频监控系统的业务应用，实现公安各警种对治安防控、指挥调度、案件侦查、案件管理与警务督察等业务的综合应用服务。
3、异构多源联网共享。 利用公安警务大脑项目，通过联网共享服务，整合所需的全部第三方平台和信息资源，以实战应用为目的进行大数据挖掘、智能分析，并把挖掘、分析的结构化数据，与所整合的视频资源等非结构化数据，通过联网共享服务，为其他公安网提供综合服务。
4、全域资源服务实战。 公安警务大脑和其用户主要是应用所有接入的资源，利用公安警务大脑的智能化功能产生结构化数据，让其他平台用户能够共享相同的原始信息、平台智能分析的成果和彼此所分析得出的案件线索、嫌疑人轨迹等有价值的图文数据，进行公安办案实战应用，实现利用视频图像的指挥调度功能和视频图像侦破案件功能。
5、规范视图运维体系。 对于已接入、新建的设备设施，本项目可实现设备的自动化诊断，并安排人员定期巡查。
6、警务大脑权限管理。 建立面向全区所有公安干警开放的公安警务大脑，能在权限上对公察樱安警务大脑的使用用户进行按责任、权利大小而细分的角色，使得同一用户能够在全网任意地方统一CA认证，统一单点登录，而其所能查看、使用的图综平台内容范围不会变化，都永远是其所获得的授权访问和使用的范围。
7、网络数据安全保障。 公安警务大脑需要在多个层面上与其他网络和系统进行对接，不同的系统可能处在不同的安全级别和访问区域的网络中。网络之间的安全边界建设需要实现完备的防护建设。
虚拟数据主要服务于数据汇聚、数据规整和数据对接。警务大脑虚拟数据中心建设包括以下具体内容：
1、基础矢量数据建设。 基础矢量数据类型至少应包括：桥梁详细数据、消防栓详细数据、地址数据、重点场所数据、小区信息数据、道路信息数据、路网信息数据、店铺信息数据等。
2、高清无人机影像图建设。 高清无人机影像数据拼接、正射纠偏、影像配准处理，基础影像地图服务发布。
3、重点场所区域三维模型建设。 重点场所区域根据无人机拍摄的影像照片，生成三维模型，并对自动生成异常的部位进行手动校正，对不清晰的部位进行清晰化处理，从而生成清晰准确的重点区域三维模型。
4、数据标准规范建设。 制定城市虚拟数据中心标准规范，生成数据录入、存储、对接的标准机制。按照要求，将发布的数据元标准，应用到虚拟中心库整合中，解决部门间信息壁垒及信息不一致、管纯手理数据颗粒度过大的问题，实现标准工作管理信息化、数据资源管理动态化、数据颗粒度最细化以及数据资源服务标准化。开展全局对内、对外标准化信息共享服务，信息（查询）搜索集成，数据质量监控，数据统计分析，以及通过数据挖掘与分析开展警务预测、警务决策支持服务。
5、做没嫌标准工作管理信息化。 主要包括：建立数据标准规范体系；建立数据标准设计工具；建立数据标准检测工具。
6、数据资源动态化管理。 主要包括实现数据关联和实现数据定制。
7、数据资源服务标准化。 对已汇集的数据资源，要求根据建立的数据元和数据项、代码的关联关系，以数据元为清洗标准，开展清洗转换，形成长度统一、类型一致、命名相对规范的标准资源库，按要素分类存储，并提供标准资源服务，有效提升信息共享数据服务能力。
8、警务数据接入。 包括辖区数据、警员、接处警、案件、监控、卡口、检查站、车辆车牌、人员、地址数据、重点场所和单位、区域和小区数据、巡防数据、道路交通和路网数据的接入与应用。
9、警务数据加工处理。 主要包括：
（1）数据并行计算，编写业务代码，将功能代码打包后通过平台功能页面或开发接口将任务文件发送到计算平台，实现最终的多任务的并行离线计算。
（2）数据实现流处理，对数据服务平台提供的开发接口完成业务中一系列对实时性要求比较高或最近某一段时间内的数据进行计算需求。
（3）交互式查询，通过平台了解所能访问的数据目录权限，并且可以通过数据检索语句直接调用数据仓库的数据，进行应用平台的开发。
（4）数据挖掘，通过平台的功能页面配置所拥有权限下的数据仓库中的数据，并进行一系列的公安行业规则配置实现结构化数据与非结构化数据的深度数据挖掘功能。
10、虚拟数据中心与省市级平台对接。 与上级平台进行数据对接，实现各类信息的汇总应用，便于一键查询所需要的信息，可用于人员轨迹分析、车辆轨迹分析、重点人员监管等。对于各平台新增数据，虚拟中心库可实时监控更新，获取最新资源。
11、服务引擎建设与发布。 主要包括：
（1）地理信息服务引擎。将地理信息资源发布为服务使该资源可供其他用户使用。根据资源类型的不同，资源会被发布成不同类型的服务，各种客户端通过服务实现对GIS资源的访问和管理。
（2）数据服务引擎。数据服务引擎，指的是对数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”。在技术架构上，将数据进行标准的API封装，形成标准化的数据API服务。把数据统一进行封装。对外提供标准化的服务目录。在服务目录中体现数据服务的各种业务元数据，以供数据使用者进行掌握动态的数据资源的现状，并且根据数据资源元数据中的定位信息获取实际的数据。
（3）全文搜索引擎。全文检索引擎是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW的开发接口、二次应用开发接口等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。
（4）视频分析引擎。利用已建视频监控系统，建设视脑平台视频图像分析引擎，运用人工智能分析技术，进行智能化、自动化解析视频图像内容，对视频运动目标进行多模态、全方位的描述，包括如空间、时间、表象、运动行为等特征,在视频大数据基础上，提供多模态视频线索和信息管理、目标快速搜索，实时特定目标、特定行为动态布控，反常行为及目标实时提示等，完成视频图像中车辆、人员、物品等目标类型的检测与特征提取，实现对视频画面的背景图像数据和目标数据进行分析提取，并记录运动物体的特征信息，转发解析数据至视图数据层，进行数据存储。视脑平台需将分析能力进行标准化封装，提供通用、标准的服务接口为各类业务平台、系统进行视频图像分析计算能力的服务，生成分析结果，在各自系统中予以展现和应用。
（5）消息引擎。消息引擎系统为各业务在用户等建立统一的信息交互的平台，提供消息通知、用户点对点通信、多屏交互式消息业务提供了能力支撑，支持文字、音频和视频等消息的即时传输，以及点对点的数据交换。实现即时通信与异地用户的协同工作，并通过消息引擎和过滤性引擎二者的结合实现任务过程跟踪和资源共享，有效控制业务实施过程，着力提升工作效率、决策能力和反应速度。借助于即时消息传输的运用，同时结合内存加速、负载均衡、本地处理，以提供高效的数据分析和挖掘能力。系统需要提供开放的业务集成能力、各类终端接口标准集成能力、 加密传输数据安全能力、高并发的数据处理能力、良好的容灾处理能力、多种类的集群部署能力、适应各种环境部署。
=======================================警务大脑之虚拟数据中心建设部分-end!
H. 关于大数据机房建设中心装潢问题
墙面可以复整体报价，强钢龙制骨、保温在加彩钢板，按平米计量。
地面包括地面平整处理，防尘、保温、地板（包含支腿）按平米计量。
吊顶施工包括防尘、保温、吊顶（微孔板）按平米计量。
最麻烦的是综合单价的怎么算。这个你可以参考图纸，算总量在除吧。