云数据中心技术机构

云数据中心技术机构（精选11篇）

1.云数据中心技术机构 篇一

第1题

有人说，建立“绿色数据中心”首先从围护结构开始，要加强机房的保温，对这种说法给出评价。

答案:答：通过改善围护结构，可以降低夏季空调冷负荷，从而降低空调系统能耗，但是通过围护结构改善带来的节能效果有限，通常，维护结构传热带来的夏季空调负荷占总空调负荷不到5%。另外，在冬季，如果加强保温反而会使空调负荷比不加保温时要高，所以，机房在维护结构方案应做如下考虑：（1）合理选择机房围护结构保温性能。要求机房围护结构在凉爽、寒冷时段能够充分对外散热，同时最冷天不需要采暖。（2）采用遮阳措施，最大限度降低围护结构的太阳辐射得热。您的答案：通过改善围护结构，可以降低夏季空调冷负荷，从而降低空调系统能耗，但是通过围护结构改善带来 的节能效果有限，通常，维护结构传热带来的夏季空调负荷占总空调负荷不到5%。另外，在冬季，如果加强保温反而会使空调负荷比不加保温时要高，所以，机房在维护结构方案应做如下考虑：（1）合理选择 机房围护结构保温性能。要求机房围护结构在凉爽、寒冷时段能够充分对外散热，同时最冷天不需要采暖。（2）采用遮阳措施，最大限度降低围护结构的太阳辐射得热。

题目分数：20

2.云数据中心技术机构 篇二

经过多年的信息化建设, 海南电网公司IT架构演进为全省大集中的模式, 核心业务及其支撑平台集中部署在省公司。省公司原主要有独立的存储设备及一套Net App Metro Cluster存储设备[1], 承载着营销信息化系统、人力资源系统、财务管理系统等企业级核心应用。

1 云存储概述

云存储将不同类型的存储设备通过集群和虚拟化技术, 集合起来协同工作, 对终端用户或信息系统提供数据存取服务。目前讨论较多的是面向终端用户的云存储[2]。本文着重讨论面向信息系统的云存储, 信息系统要求云存储具备高可用性、高并发性、高安全性、高扩展性以及低成本, 此类云存储应具有以下特征。

1.1 存储资源虚拟化

云存储能够提供存储资源虚拟化, 可以聚合不同存储资源到共享的存储池, 使所有存储设备中的存储容量得以充分利用, 存储虚拟化可以实现数据跨异构孤岛, 在因硬件故障进行数据迁移时, 实现数据的无缝迁移, 并方便管理[3]。

1.2 丰富的数据接口

云存储可以对外提供丰富的接口, 以及可以供大数据分析的HDFS接口。丰富的数据接口可以为应用在存储的连接方面提供更多的选择。

1.3 存储资源池无缝扩展

存储资源池无缝扩展是指随着环境的增长, 能够无缝地向云存储的资源池中添加额外的存储资源, 集群的存储系统由多个紧密协作运行的存储节点组成, 互相之间通过高速网络连接。

1.4 存储资源的统一管理

使用一个管理界面, 实现存储设备的快速接入和统一管理, 同时, 将管理开销降至最低, 降低维护存储架构的成本。

1.5 标准的应用编程接口

能提供标准的应用编程接口, 进行存储配置, 可以满足应用程序和客户所需要的存储资源, 无需人工干涉。

2 云存储的架构设计

基于以上分析, 云存储主要由以下6部分组成:

2.1 存储资源池

存储资源池中涵盖业界主流的存储资源, 这些存储资源为上层进行统一管理和统一调度, 为外部的应用提供存储服务。

2.2 存储资源连接

存储资源连接一般使用高速的FC连接或者SAS连接, 也可以通过SMI-S协议和CDMI协议实现对异构存储设备的访问。

2.3 存储资源管理

本部分功能主要部署在高性能的存储资源管理设备上, 实现对底层资源池的统一管理和分配, 实现数据的交换、去重等相关功能, 将底层存储和上层应用无缝衔接起来, 实现多存储资源池的协同工作。

2.4 应用编程接口

提供标准的编程接口, 供上层应用增加、扩容或删除存储资源, 实现存储资源的半自动化或自动化管理。

2.5 物理接口

提供多样的物理连接接口, 并能够把物理端口虚拟成逻辑端口, 方便端口的切换和转移。

2.6 统一门户管理

提供统一的存储资源管理界面, 实现用户的认证和分级的权限管理, 并保留用户的操作日志。

3 厂商研究现状

目前对针对企业信息系统应用的云存储进行深入研究的公司主要分为以下三类:

3.1 传统存储厂商

以Net App厂家为例, 其通过集群操作系统Data ONTAP对存储资源进行统一管理, 并提供可编程的API, 实现程序自定义和工作流自动化。

3.2 虚拟化解决方案厂商

Vmware更多关注云存储如何为虚拟机使用, 可实现存储使用自动化管理, 使存储的使用像为每个应用或虚拟机指定容量、性能和可用性那样简单。

3.3 数据库解决方案厂商

Oracle通过收购SUN公司, 实现了数据库、存储的统一管理, 云存储技术在海南电网数据中心的应用实践。

4 海南电网目前部署在存储设备上的主要为VMware虚拟机 (应用服务器) 数据和数据库数据

4.1 云存储架构

海南电网已实现裙楼机房3套NETAPP存储与大同路2套NETAPP存储的互联互通, 搭建十个节点的云存储, 这些节点可组合成存储资源池, 形成可无缝扩展的集群。

云存储部署架构如图1所示。

4.2 数据迁移测试

使用图形管理界面, 选择一个卷, 使其从FAS8020系统上的聚合移至同一集群中FAS8040系统上的聚合。

5 海南电网数据中心云存储容灾

随着服务器的虚拟化, 在虚拟化的主机平台上整合了越来越多的应用系统, 这样就会在后端的存储系统上存储越来越多应用系统的业务数据。

5.1 云存储容灾技术

目前常用的数据容错技术主要有基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术两种。

在基于复制的容错技术中, 复制有异步复制、同步复制和半同步复制三种模式:

异步模式:在源卷位置上定期创建卷的Snapshot副本, 只有在上一复制周期后更改或新创建的块才会传输到目标位置。

同步模式:会在源卷发生更新时就将更新内容从源卷位置发送到目标卷位置, 而不是根据预定计划发送。

半同步模式:半同步模式与同步模式采用的复制方式是一样的, 其与同步模式在以下两个方面有所不同:一是同步数据时无需等待目标系统的确认;而是同步时间稍微长一些, 目标系统与源系统的同步时间约为10秒左右。

由于同步模式对存储性能影响比较大, 海南电网采用半同步复制模式。

5.2 云存储容灾架构

受保护的站点为运行应用程序的VMware ESXi主机, 其虚拟机托管在Net App共享存储上。

云存储应用效果:

(1) 统一管理界面

使用一个管理界面, 实现存储设备的快速接入和统一管理, 对存储池中的所有资源实施一致的策略, 最大限度地利用底层存储资源并将管理开销降至最低。

(2) 端口虚拟化

对外提供另外的文件系统接口和块接口, 无需重新线缆连接, 即可进行端口虚拟配置, 使存储对象可以在整个云存储内无中断地移动, 而不影响服务器业务数据的访问。

(3) 存储资源虚拟化

存储资源虚拟化可以聚合不同存储设备资源到一个共享的存储池, 对所有存储设备中的存储容量进行充分利用, 实现数据跨存储孤岛, 数据无缝迁移, 方便管理。

(4) 无缝横向扩展

在不中断业务应用的情况下, 提供存储资源的无缝扩展, 对存储资源池可进行纵向扩展或横向扩展。

(5) 建设成本低

6 结束语

基于云存储和云计算技术, 海南电网公司以云存储技术为抓手, 以云计算平台为基础, 逐步实现由传统单数据中心向多数据中心的转变。对于云存储的运维上, 实现统一、简单管理, 降低维护成本。利用Net App云存储, 可对集中式存储池及端口实施虚拟化, 为共享存储、按需存储服务提供了稳固的基础架构。

参考文献

[1]张铁刚, 马超, 曾智翔, 冯世杰, 吉承文.存储集群容灾技术在海南电网云计算数据中心的应用.电力信息与通信技术, 2015.

[2]周可, 王桦, 李春花.云存储技术及其应用.中兴通讯技术, 2010.

[3]张园, 张云勇, 王志军, 冯伟斌.面向两级数据中心的软件定义存储研究.信息通信技术, 2016.

[4]软件定义存储 (SDS) 的定义及其分类.http://www.csdn.net/article/2015.

[5]刘辉, 王柯.双数据中心架构下的存储网络规划与设计.电信技术, 2010.

3.云计算和云数据管理技术 篇三

【关键词】云计算；云数据；管理技术

近年来随着科技水平的不断提高，信息数据量不断增大，并且具有快速的增长速度，用户对于计算机的存储能力提出了更高的要求。而“三网融合”、“物联网”、“智能电网”等应用的快速发展对于计算和数据管理也带来了新的挑战。云计算作为一种正在兴起中的新型技术，可以改变普通用户操作计算机的模式，可以根据用户的需要来提高计算能力和存储能力，使用户像使用水电一样的方便快捷的使用计算机，降低用户的软件和硬件采购成本。云计算是基于分布式系统和网络计算上提出的新型概念，核心功能的提供海量的数据和存储，并且提供高效率的计算能力，由于开发更多的应用形式。而云计算并不仅仅是做计算，还需要融合更多的技术成果，提出云数据的管理概念。本文通过分析云计算和云数据的管理技术，促进云计算和云数据管理技术的发展和提高，方便今后工作的开展。

一、云计算的概念

（一）云计算的定义

云计算是一种近年来兴起的新型计算模型，是在互联网技术快速发展的基础上发展起来的。由于目前对于云计算还没有统一的标准定义，所以出现了很多云计算的定义版本。而通过对于云计算的分析研究，总体的定义方向都是一致的。具体来说，云计算实际上是一种对于虚拟化技术、网络技术和Web Service等几种不同的新型信息技术的综合应用。云计算所运用的技术几乎包括了所有的互联网和信息技术。可以说云计算是网络计算的必然发展，虚拟化技术又是云计算得以发展的基础和前提，Web Service信心技术为云计算提供了互联网环境的技术支持。随着互联网的发展，计算机用户也越来越专业化，它们对于数据信息的了解和使用越来越熟练，对于数据信息的要求也发生了变化，提出了各种不同的信息数据需求，云计算正是满足了这类用户的需要，也得到了进一步的使用和发展。

（二）云计算的工作原理

云计算在工作环境下不需要使用本地的计算机，通过互联网联接来进行数据的分布和处理，并且优化数据，然后经过互联网的连接来实现分享数据的目的。这种工作模式可以使企业方便的进行资源利用，并且有效的切换有效资源，根据实际工作的具体要求来访问计算机和存储系统，获得相关的信息和数据。云计算作为一项新型的实用性技术，一定程度上提高了计算能力的商业性，通过网络传播和售卖实现了降低售卖成本的目的，同时还充分发挥了实用性，使企业的相关工作得以全面落实。

（三）云计算的体系结构

云计算的体系结构非常庞大，并且具有很强的复杂性，一般以“云”网络为核心，联接到其他网络和服务器，发送出相关的数据信息。同时通过虚拟技术的支持扩展相关服务器的功能，在云计算的平台上实现各种信息资源的整合，达到为用户提供更多更有效数据的目的，提升了计算能力和储存能力。完善的云计算体系结构应包括云端用户、部署工具、服务目录、管理系统这主要的四个部分。

二、云数据管理技术的主要特点

（一）规模大，海量性

随着近年来互联网技术应用的发展和普及，一些互联网技术是通过传感器来进行数据信息的采集来完成相关的工作。而随着应用技术的发展和推广，数据量变得越来越大，并且还在快速的增长。云计算中的“云”具有规模大的特性，以云计算为基础而构建的信息服务或设备也具有大规模的特点，并且应用于处理海量性的信息数据。另外云计算還可以无限扩展，同时处理成百上千的信息节点。这种可以无限扩大和伸缩的特点满足了不同用户的不同需求，在云计算的数据管理技术中也要注重技术和方法的改进，提高信息数据的管理水平和处理水平，重视信息数据的整合、提取和推理，有助于工作决策的完成。

（二）安全可靠性

云计算的技术包括了虚拟化技术、互联网技术及分布式计算等比较成熟的技术手段，为云计算的可靠性提供了有效的保证。并且云计算在安全性方面也具有优势，云计算采用了不同服务器上的信息数据多副容错的方式，计算的信息节点采用了同构互换技术，这些都极大地提高了云数据管理的安全性。

（三）异构性

由于应用云计算技术的领域和行业的不同，云计算的数据采集设备和方式也各不相同，存在着一定的差异性。每个行业中云计算所获取的结构和数据形态也存在着不同的差别，需要根据具体的实际情况，来判断采取不同的传感器，例如二氧化碳浓度传感器、温度传感器和湿度传感器等。不同的传感器在应用的时候，传递信息和获取信息的形式也是不尽相同的，这些差别会带来数据分析、处理和访问等各个环节的差别，另外数据的多源性也会造成数据的类型各不相同，不同类型的数据信息也有不同的格式，从而会出现半结构化数据、非结构化数据和结构化数据同时存在的情况，使信息数据存在异构性的特点。

（四）不确定性

云计算的运行环境中数据信息具有一定的非确定性，主要表现为信息数据本身、数据语义匹配及数据信息的分析查询等方面具有不确定性。而为了达到保证信息数据准确客观的目的，用户在应用云计算时一定要明辨真伪，去其槽粕取其精华，反映真实的需求完成预期的工作目标。

（五）通用性、便捷性

云计算的使用平台在提供各项服务时，用户在使用中不会受到空间上的限制，也不会受到时间的约束。用户只要具有访问验证信息就可以自由的使用云计算平台，享受云计算的服务，不会受到系统和平台的限制，具有极大的通用性和便捷性。

三、云数据管理技术

用户通过云计算来分析处理大量的数据信息，云计算的数据管理技术必须要能够满足用户的需求，高效及时的管理分析海量的数据和信息。云计算分析处理的数据具有海量性、不确定性，这对云计算数据管理技术的开发和发展不断提出新的要求，需要积极的构造高效可用的信息数据管理系统。

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（一）数据信息的组织管理

数据的组织管理可以采用分布式的系统来访问分析海量的分布式数据，例如GFS技术。这种技术可以在差别不大的各种普通硬件上运行，为用户提供了容错功能，并且为用户提供高效可靠的信息数据并行的存储和访问权限。

（二）数据信息的集合管理

数据信息具有海量性、动态性、不确定性等特点，需要采取分布式的数据信息处理技术来进行采集分析，例如Big Table技术可以用于对海量数据信息的处理，提供高效的服务。

（三）数据信息的分析管理

应用云计算的数据管理技术是为了分析和挖掘相关的数据来满足用户的需求。因此需要运用不同技术和布局来从海量的数据中提取挖掘有用的潜在数据，并且理解所挖掘的信息数据同时进行分析，为各种应用提供支持。

（四）数据信息的存储管理

以Dynamo技术为例，这是一个具有高可用度的存储系统，具有DHT和数据库的特征，为AWS提供了基础的技术支持，并不直接展示于外网。Dynamo技术设计的存储架构可以使信息数据在框架内均匀的存储，并且各个存储节点之间可以互通，根据数据的具体操作需求在框架内进行转发，具有较强的自主性，而由于有主控点来进行控制，单个节点之间一般不会出现故障。

Dynamo技术在存储时还具有一些优点，可以通过提供N、R、W这三个参数结合实际情况去调整实例。N即表示副本的个数，R为可完成的数据信息的成功一致个数，W为完成写入的个数。Dynamo技术可以记录、处理不同版本的对象，将对象的不同版本来提供给技术应用，使应用可以对这些数据信息进行合理的整合和利用。在这一过程中并不要求将副本个数N全部的成功完成，只需要成功读取的个数R和成功写入的个数W两者相加，大于副本个数N，这样就可以保证数据的最终一致性。这种读取方式比写入一次进行多次读取的系统要麻烦一些，但是写入方式变得更简单，也充分满足了用户的需要。同时Dynamo技术也具有负载均衡的优势，由于所采用的DHT方式将需要的信息数据都均匀的存储到每个节点，导致每个节点的数据信息访问量和存储量都大致相同，比较均衡。

四、结语

当今社会处于高速发展的信息时代，各种数据信息在全球范围内传递交换，也就需要开发和利用高效可用的信息传播媒介来适应信息时代的发展，云计算和云数据管理技术正是为此而生。作为新型的信息技术，云计算具有广阔的发展空间也面临着不同的挑战。网络互联网技术的快速发展使云计算和云数据管理技术有了更好的机会和支持，也导致了新型应用系统的开发和应用，因此云计算和云数据管理技术要充分把握机会面对挑战，利用本身的优势和时代的发展来实现进一步的提高，解决应用过程中的技术难题，得到长远发展。

参考文献

[1]刘正伟，文中领，张海涛，等.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012，49（z1）：26-31.

[2]罗亚东.云计算和云数据管理技术的思考[J].电子制作，2015，（1）：155-156.

作者簡介：初鲁京（1987-），男，，山东烟台人，中国人民大学在职研究生，研究方向：企业管理。

4.云数据中心技术机构 篇四

摘要：互联网金融不再局限于简单的资金结算，在互联网海量的信息海洋中，如何找到这些数据最有意义的内涵，如何结合金融IC卡的特点引入新的技术。在新的技术特点引导下，区分客户群体，改变商业营销模式，提高零售银行的营销效率。关键字：大数据 云计算 零售银行营销 IC卡业务拓展

互联网金融

互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。互联网金融的发展已经历了网上银行、第三方支付、个人贷款、企业融资等多阶段，并且越来越在融通资金、资金供需双方的匹配等方面深入传统金融业务的核心。

在当代网络信息技术越发成熟，信息安全保障技术越发完善的前提条件下。互联网金融要求以下方面：信息处理，风险评估，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行或券商等中介，完全可以自己解决；超级集中支付系统和个体移动支付的统一；供求方直接交易；产品简单化；金融市场运行完全互联网化，交易成本极少。

金融IC卡的特点

IC卡由于采用了最先进的智能卡技术，具有体积小、容量大、安全性高、可靠性强、寿命长、可脱机使用、支持非接触使用、支付更快捷、可支持多应用的特点。

金融IC卡片内部存储专门的账户信息，消费时无须联机、脱机完成支付，无须签名和密码。卡片使用过程类似公交IC卡，但更为安全、应用渠道更广。特别适合于在小额支付领域，如小型超市、快餐店、药店、交通工具、健身场所等使用。

金融IC卡由于具有安全、多应用的特点，已经成为银行卡的发展趋势。金融IC卡具备的高安全性极大的降低了伪卡的风险，不仅提升了联机交易的安全性，也使卡片可以实现安全的脱机交易，有效的保障了银行和持卡人资金的安全，并拓展了银行卡的支付领域，使银行卡能满足公交、快餐、铁路等众多行业的支付和服务需要，因此许多国家和地区已颁布法令，在其境内必须发行和使用金融IC卡，国际上的银行卡组织和金融机构也在大力推动全球磁条卡向金融IC卡迁移。

为何需要引入大数据技术

目前，大数据已经成为非常重要的技术趋势，是最有潜力颠覆式地改变世界上任何组织使用信息的方式以增强体验以及改变组织的商业模式。大数据技术能够帮助组织在正确的时间、以正确的方式储存，管理和操作海量的数据，以得到这些海量数据最有意义的内涵。

现阶段大部分公司在大数据上还只是迈出了第一步，只是尝试通过技术手段将大量数据收集起来，在其中寻找可能存在的隐藏的模式。随着企业逐渐开始重视新的大数据解决方案，大量新的机会开始涌现。零售商可以实时地监控销售数据，并在执行某项交易时及时根据客户情况调整产品数量。大数据解决方案还可用于医疗行业帮助医生确定某种病情的病因，并对治疗方案提供指导信息。

中国农业银行是国有大型商业银行，作为中国主要的综合性金融服务提供商之一，本行致力于建设面向“三农”、城乡联动、融入国际、服务多元的一流现代商业银行。本行凭借全面的业务组合、庞大的分销网络和领先的技术平台，向广大客户提供各种公司银行和零售银行产品和服务，同时开展自营及代客资金业务，业务范围还涵盖投资银行、基金管理、金融租赁、人寿保险等领域。

我行的客户群体结构复杂，分销网络庞大，产品种类繁多。虽然我行的产品日益完善，但是如何让广大客户了解我行的产品业务，如何针对不同的客户群体进行有效营销，如何准确无误的为结构复杂的客户群体找到适合我行的产品，如何避免有产品而营销迟滞的问题，已经成为我们首要关注的问题。现阶段我行的产品营销策略仍然是依靠前台业务人员甄别优质客户与推荐产品，这样做虽然可以营销产品，但是效率低下，只是针对部分客户介绍了部分产品，造成的是产品出售率不高而且无疑还增加了业务人员的工作量。走出这样的营销盲区，需要我们运用新的技术去改变我们就有的工作模式，从我们已经掌握的信息源中提取有效的客户信息，整合客户信息资源，已经成为在下一个信息技术时代到来前的必要任务。例如，将客户的消费信息，储蓄情况，信誉指数等个别信息，整合成为一个庞大信息流中，再从这些海量的信息流中，通过算法分析，数据自动归集等手段，区分出不同类型的客户，根据各种客户的不同性质，准确的推荐他们所需要的产品和开发产品是当务之急。

银行业可以归集客户的资金动向，产品需求等信息数据，在这样庞大的信息数据处理业务压力下，引入大数据技术，在正确的时间，以正确的方式，管理和操作海量的数据，得到这些数据最有意义的内涵，最有利于我行零售业务的发展。依靠优质的服务平台，发展完善的自助终端服务平台，缩短业务办理时间，有效的进行产品营销，是企业稳步发展的重要因素。

为何需要云计算技术

云的威力在于，当人们想要访问某些计算或存储资源时，可以完全不需要购买额外的硬件或软件。云的关键特征之一就是可伸缩性：用户可以根据实际需求几乎实时地添加或减去资源。

云计算是一种提供一系列可共享资源的方式，这些资源包括应用程序、计算性能、存储、网络、部署平台，甚至业务流程。在底层互联网基础环境中，云计算将传统的，孤立的计算资源变成了一个可共享的资源池。在云计算中，所有的一切：从计算性能到计算基础架构。从应用程序和业务流程到数据和分析，都能作为一种服务提供给用户。在现实的使用过程中，云，必须遵循常规标准化流程并实现自动化。

相比之下，典型的数据中心支持大量不同的应用程序和工作负载，很难被优化。当某个组织正在执行一项复杂的数据分析项目，需要额外的 计算周期来帮助处理任务时，云计算的效率可以非常高。此外，与自行购买存储相比，云上每GB的成本更为低廉。在大数据中，是否选择云的关键在于安全保障及时延是否处于可接受范围内。

大数据中的许多部署和分发的模型都在云端。云计算的可伸缩性，弹性，资源池，自助服务，极低的前期成本，即用即付，容错都使得它成为大数据生态系统中不可或缺的一环。

结合云计算的实时性，可以对金融IC卡发生资金结算业务实时上传至云端，对客户的资金变化做到快速响应，实时对客户资料进行数据整合。

金融IC卡业务拓展

根据前文所讲内容，已经对于大数据技术特点和云计算技术特点做了比较详细的描述。这两种技术在引用到金融IC卡业务后，我行可开展客户信息归集，采用计算机系统提取高质量的客户优质信息，进而改变产品营销策略，增加产品营销模式，从而减轻一线柜员的工作负担，节省营销时间，更加高效的营销产品。也可以进行更加合理的产品设计满足多种类客户的需求。例如：

一、充分利用电视、广播、报纸、网络等渠道,提升客户对金融IC卡的认知度，并积极推广金融IC卡在公共服务领域的应用，利用金融IC卡为载体，进行支付渠道改造，满足各种客户的金融支付需求，将金融IC卡用于公共交通、存取转账、网银、理财等多项民生领域，真正做到“一卡在手，生活无忧”

二、可以根据客户使用金融IC卡的银行结算数据，进行大数据技术处理，根据处理后的信息源，自动对不同种类的客户进行与之相对应的产品配对，再由客户经理对其营销。

三、利用大数据技术和云储存技术手段，加强对于民生设备的投入，如：银医服务（提供用网络银行，手机银行，客服平台的医院挂号预约服务），四、实现一卡多用的功能，如，用于公共交通的充值卡，门禁卡的功能等。

五、结合生活中的结算业务，提供更加便捷的开通渠道，减免开通手续，为客户开展手续费套餐服务，如，代缴燃气费，电视费，电费等。

六、在自助终端（手机银行，网络银行，自动柜员机）上添加柜面业务功能，如产品签约，费用代扣签约，贵金属交易等操作。

七，通过云数据的实时性，及时为客户提供产品信息，市场行情。

总之，在大数据时代，金融IC卡的使用结合云计算技术和大数据技术，将减少银行员工对于业务办理的时间，客户可根据自己的需要定制服务信息，在终端设备上快速办理业务，减少在营业网点的等待时间。并且这样不再局限于营业网点的业务处理能力。业务反馈速度增加，提高金融产品的与时俱进性。

5.云数据中心技术机构 篇五

在这一框架的设计与实现当中，对Hadoop分布式开源计算机框架进行了应用，对其中的HDFS分布式文件系统，以及Map Reduce进行应用，从而对大规模数据处理业务进行处理和协调。在计算节点当中，对放置在Map Reduce任务进行映射，对大规模数据进行划分，使之形成若干子块，并对数据块的数量、规格等参数加以掌握。通过HDFS功能，可以在每一个计算节点当中，对数据块副块进行智能的放置，同时针对各个节点，对具体的角色进行设计。在大规模数据处理的过程当中，需要利用Reduce函数、Map函数、以及相关的程序进行分布化处理。在Hadoop当中，为了对Map Reduce进行运行，提供了一个API进行支持。

3结论

6.云数据中心技术机构 篇六

机房能效指标的基准值是2.0，越接近（）越好。A.0 B.0.5 C.1 D.1.5 答案:C

第2题

一般来说，从下列机房能效指标的指标来看，可以推断为是使用风冷系统的数据中心的是（）A.1.5 B.1.65 C.1.7 D.1.9 答案:D

第3题

作为信息建设的核心基础设施，保证信息系统（）的运行是其第一要务。

A.节能环保 B.安全可靠 C.专业集中 D.绿色智能 答案:B

第4题

《绿色建筑评价标准》(GB/T50378—2006)对建筑环境性能的评价中，不包括（）A.场地、材料 B.能源、水资源 C.室外环境质量 D.创新与性能维护 答案:C

第5题

采用虚拟化技术的好处不包括（）A.整合资源、降低能耗

B.将现有硬件利用率提高到60%-80% C.将能源成本降低20%-40% D.将硬件设备本身功耗降低 答案:D

第6题

机房工程的主要过程包括（）A.规划（诊断）B.设计、施工 C.调试、验收 D.交付、后续服务 答案:A,B,C,D

第7题

机房工程的主要内容中最主要的两个系统是（）A.电气 B.空调新风 C.集中监控 D.综合布线 答案:A,B

第8题

下列对于机房发展趋势的描述，正确的是（）A.大型化、规模化 B.专业化、差异化

C.模块化、机柜化 D.绿色化、智能化 答案:A,B,C,D

第9题

机房能效指标可用于判断（）

A.数据中心的运行效率是否有改善的空间 B.数据中心的经营者是否持续改良相关设计与流程

C.若与类似的数据中心相比，目前的数据中心有哪些优、缺点

D.能否将电力用于新的 IT设备 答案:A,B,C,D

第10题

下列说法中，正确的是（）

A.通常可用性级别越高，PUE值也越大。B.节能与可用性指标成正比关系

C.PUE可用于判断新建数据中心的设计目标 D.机房等级越高越节能 答案:A,C

第11题

提高数据中心的安全是永恒的主题。答案:正确

第12题

工信部发布的《工业节能“十二五”规划》重点推广绿色数据中心，并且针对数据中心提出了明确的节能目标“到2015年，数据中心PUE（数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比）值下降8%。” 答案:正确

第13题

绿色建筑是指在全寿命周期内注重资源节约的建筑。答案:错误

第14题

机房能效指标（PUE）是评价数据中心能源效率的唯一指标。答案:错误

第15题

7.浅谈云计算和云数据管理技术 篇七

关键词：云计算,云数据管理,应用

1 云计算的概念

1.1 工作原理

云计算是一种借着现代信息技术发展而发展起来的一种全新的计算机技术,云计算机无需借助远程服务器就能够将整个运算过程进行有效合理的分布在计算机上,借以实现优化企业运算效率的目的,云计算机的出现使得企业和个人能够根据自身的需求合理选择自己需要的功能,因此云计算机能够对网络资源进行优化,不仅节约使用成本,还能方便个人和企业的选择,所以云计算是现代社会的一项十分重要的新技术。

1.2 体系结构

云计算的体系结构十分复杂和庞大,云计算的整个工作过程是借助“云”形成一个庞大的计算机辅助工作网络,这个网络借由虚拟技术的支持,实现不同服务器之间的串联,然后对这些服务器资源进行整合,然后依据用户需求和选择进行合理分配,为用户提供一个庞大的服务器集群,从而满足用户的计算需求和存储需求,云计算的整个体系结构主要包括:用户、服务项目、管理系统和服务器集群四个主要部分。

1.3 云计算的特点

云计算系统采用的主要是虚拟现实技术,也就是说云计算的工作过程并不是物理状态真实运行的,因此不受硬件质量的影响,因此对于资源利用上要超过传统服务器,同时因为是虚拟机技术,对于应用软件开发的需求也大大降低,整个计算和存储数据过程较之原有的单纯服务器模式有了十分明显的优化,同时对于数据安全也有了一个明确的保障,不会因为单一服务器的物理损坏而造成数据丢失。云计算还能将软件技术和硬件技术两者分割,从而整合计算机资源。

2 云数据管理技术

2.1云数据管理的数据特点

云数据管理就是对于一个海量的数据进行处理和分析,因此云数据管理一个最主要的特点就是海量性,随着互联网的发展和现代多媒体通信技术的不断进步,人们生活中对于计算机等信息采集产品的应用也越来越广泛,因此整个计算机数据量呈现一个爆炸性增长的趋势,云数据管理就需要能够满足对海量的信息进行处理和分析的最基本需求;异构性和非确定性是云数据管理的另外一个主要特点,由于不同设备采样取得的数据千差万别,就算采样的信息内容一样,格式和传播方式也不一样,因此云数据管理本身也具有一个不确定性和不固定性。

2.2 GFS技术

GFS技术是云数据管理的一个主要技术手段,它的全称是Google file system也叫Google文件系统,能够为谷歌云计算提供海量的存储支持,同时借由奇特辅助系统来满足云计算需求,在GFS技术中,文件是以一个库文件的形式存在,GFS为用户提供了专用的程序访问接口,通过这个程序接口用户能够直接读取和调研整个库文件提供一个便捷快速有效的途径,而Master作为GFS的管理节点,逻辑上只存在一个,它负责整个GFS文件系统的管理工作,对整个库文件进行统筹管理。

2.3 BigTable 技术

BigTable是Google新提出来的一种建立在GFS技术之上的一种分布式数据库,BigTable实际上就是一个放大了的表格,它将整个云数据的所有数据都作为对象建立一个巨大的表格,规模巨大,BigTable是一种全新的系统,它存在的主要目的就是为了能够有效管理结构化的数据。用户读取数据时候系统会自动根据服务器负载情况进行合理分配系统资源,从而降低整个服务器的负载,让资源进行有效合理的利用。

3 云计算数据管理技术分析

3.1数据组织管理

云计算数据管理采用的是分布式存储技术,这种技术能够满足大型企业的需求,具有一定的容错功能,为企业用户提供一个坚实可靠的数据存储支持,同时数据管理采用的分部管理技术能够有针对性的应对数据的非确定性和海量性等特点,处理过程简单高效,而且不会出现错误,还具有能对用户人为因素产生的错误进行分析并整理提示的效果。

3.2数据并行处理和分析

用户采用云数据管理的最主要目的是对数据进行存储和分析处理,云计算的数据管理能够对数据进行分析归纳整理,随时根据用户的需求,按照不同的搜索搜索引擎和关键词进行归纳,用户完全能够只提供一定的关键词就能够从大量的数据库文件中查找到自己需求的数据,大大的简化了人们日常的工作量,而企业只需要有固定的人员定期对数据库资料进行更新和维护就能够满足企业的运营需求,简化工作程序,降低了运营成本。

3.3云数据管理展望

云计算和云数据管理是一种全新的计算机技术,在现代社会的高速发展中迎来了一些新的机遇,但是随着云计算的应用范围越来越广泛,从公有领域跨向私人领域,因此在云数据管理方面也会有一些新的考验,比方说数据安全性以及数据透明度等问题,因此云计算和云数据管理在有着极大发展前景的同时还有着很多技术问题需要解决,因此云计算和云数据管理需要不断发展自身技术水平,满足市场竞争需求。

4 结束语

8.云数据中心技术机构 篇八

“我的直观感觉是，2013年基本上算是公有云市场的一个分界线，在此之前关于云计算说得多而做得少，而在此之后情形则反过来，宣传之声少了，而成功案例多了起来。” 华云数据华北&华东区销售副总裁杨戈告诉记者。杨戈是一位资深的云计算业内人士，从2010年正式进入云计算领域，从事云计算相关的销售工作，对于云计算市场的起起伏伏感受更为直接。

来自云计算市场的一些数据也与杨戈的直观感受非常一致。根据IDC预测，中国公有云市场未来几年将保持高速增长，预计到2018年，中国云计算市场将达到20亿美元。在云计算市场快速成长之际，加快产品的研发和新产品的推出成为云服务厂商的当务之急。

在华云数据，这个工作很大程度上落在了CTO郑军头上：郑军不仅要确保推出满足企业需求的高效、安全、可靠的产品，同时还要根据市场的走向做好技术储备，期望做出引领型的创新产品。郑军介绍说，华云数据对公有云和私有云市场都有期许。在公有云市场，重点是深化扩展华云数据的产品线，将云主机等以计算为主的产品和服务，拓展到存储、数据分析以及一些更复杂的产品和服务。而在私有云市场，华云数据则在高性能计算、自动化运维、数据存储等领域面向不同行业推出富有特色的企业级私有云解决方案。

显然，要提供涵盖从底层的虚拟化解决方案到复杂的Web服务，而且是真正企业级服务，挑战是不言而喻的。郑军坦言最大的挑战是在短时间内追上世界最顶尖的云计算技术，这就对人才构成了很大需求，对于华云数据这样快速成长的团队，人才招聘也成为郑军的一个“心病”。

“云计算是软件行业的皇冠，短期之内掌握核心技术，锻造出有竞争力的产品，这是我们最大的挑战。”郑军在接受采访时表示，“对于华云数据而言，我们没有像微软、AWS那样庞大的研发资源，因此，在产品研发上必须做到专而精，从而建立起与行业巨头不对称的技术优势。”

正是基于这些原因，华云数据把突破点选在云服务的行业深度上。特别是在私有云市场，突出行业特色和自己有较多客户积累的行业，比如制造，同时，不断推进产品的升级。采访中郑军透露，2016年1月初华云数据发布了新一代针对私有云市场的解决方案，这也将为华云数据开拓私有云市场提供更有力的“武器”。

这里值得一提的是华云数据之前的IDC服务商的身份，这也成为华云数据开拓IDC这个行业市场的一个独特优势。杨戈介绍说，由于土地、带宽等资源的限制，以及人力成本的不断升高，传统IDC经营越来越困难，IDC的云化是大势所趋。华云数据在转型云服务商之前就是IDC服务商，因此对IDC服务商的痛楚更有体会，在帮助IDC服务商转型云服务商时也更有针对性，成功率更高。

实际上，为了更好地拓展传统IDC市场，华云数据不只是提供云计算相关的技术和解决方案，帮助其运营，还能在资金上给予IDC服务商支持，从而帮助它们顺利转型。

9.云数据中心技术机构 篇九

甘肃广电网络天祝云计算数据中心项目开工

11月27日，全国首家广电系统省级“云计算信息枢纽中心”——甘肃省广电网络天祝云计算数据中心项目在天祝县城北新区正式开工建设。

甘肃广电网络天祝云计算数据中心项目是省广电网络公司统一实施的五大产业之一，项目规划占地150亩，总投资10亿元，分三期完成。一期投资2亿元，建成2000平方米的主机房。项目建成后，预计年产值达8000万元，真正成为我国西北规模最大、功能齐全、技术先进的云计算数据中心。该项目将充分发挥广电网络资源优势、高清互动电视综合信息平台优势及甘肃广电网络天祝云计算数据中心技术优势，为我省乃至我国西北省区提供平安城市、数字城市、智能交通、远程教育、远程医疗、平安社区等多领域的服务，最终打造一个全省乃至西北的科技中心、科普中心、青少年活动中心和信息枢纽。

10.云数据中心技术机构 篇十

日前，浪潮自主研发的云操作系统——云海OS成功通过公安部《信息安全技术云操作系统安全检验要求》认证，成为国内首批通过该规范认证的云操作系统。该规范由公安部和国内领先的云计算企业联合制定实施，是目前国内最为权威的云操作系统安全检验规范。

浪潮云海云数据中心操作系统是云计算后台数据中心的管理运营系统，它构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源平台之上，是IaaS(Infrastructure as a Service 基础设施即服务)的完美解决方案。客户端提供透明的、按需分配、按量计费的计算、存储、网络服务;管理端基于虚拟化技术、分布式文件系统，通过对大规模硬件资源的有效监控、灵活的调度策略，确保用户数据的安全、可靠，实现资源的动态流转与伸缩，提高整个数据中心资源利用率，同时，有效降低整个数据中心能耗、减少数据中心维护成本。

大规模资源管理

浪潮云海云数据中心操作系统通过构建资源池来实现对大规模基础资源有效、统一的管理。大规模基础资源管理主要功能是：

1.对基础硬件资源进行管理;

2.对基础硬件的状态和性能进行监控;

3.对异常情况触发报警，提醒用户维护问题设备;

4.对基础软硬件资源进行长期的统计分析，为高层次的资源调度提供决策依据。

虚拟化

虚拟化功能封装了关于虚拟机的管理和控制逻辑，包含了虚拟机生命周期的管理、虚拟机监控两部分功能。

1.虚拟机的生命周期管理包括创建、删除、启动、停止、暂停、恢复、重启、强制关闭等。

2.虚拟机的监控功能主要是显示虚拟机的相关信息，该部分信息包括虚拟机基础信息，虚拟存储信息、虚拟网络信息，

资源调度

资源调度的设计目标是将虚拟计算资源分布按一定的方式自动分布于物理计算资源上，完成云计算环境下的计算资源整合，实现计算资源的按需分配和资源池动态伸缩。

1.分配与回收资源

1)可通过云端申请与使用计算资源(虚拟机)、存储资源(共享或分布式存储)、网络资源(虚拟局域网、IP资源等);并可实现自动分配

2)云端释放资源时，云计算中心自动回收资源，并进行必要的垃圾清理;

2.调整计算资源

1)系统拥有调度策略与学习机制，自动发现与应用虚拟资源和物理资源间的关联关系;

2)根据物理资源的负载、虚拟度、业务关联度等指标，在业务不中断的前提下自动调整虚拟资源在物理资源上的分布;

3)自动发现设备异常、人为误操作、周围环境变化等信息，并实时作用至调度过程中

1)资源调度结合HA、容错、数据分布存储与备份等技术，使系统具有极高的可靠性。

3.控制系统能耗

1)通过扫描系统负载、虚拟度等信息，自动触发节能请求;

2)自动整合虚拟资源，关闭部分物理资源，以降低系统功耗;

3)系统资源紧张时，自动开启新的物理资源;

存储

存储功能的设计目标是虚拟机及其上应用保存在分布式文件系统之上，采用容错、高并发I/O等机制，保证了存储的高效率、高可靠性及PB级海量存储。

1.采用分布式文件系统整合各种存储设备，形成一个或者多个大型的、一致的存储资源池;

2. 通过池化物理存储设备屏蔽底层差异，简化存储资源的使用;

3. 通过共享下层存储设施，提高数据中心的资源利用效率;

11.云数据中心技术机构 篇十一

关键词：云数据管理系统；查询技术；研究综述

中图分类号：TP311.13

现阶段，诸多行业领域都运用了云计算手段来改善产业发展过程中的经济效益水平，且反馈极佳。在技术的不断升级与革新的过程中，云计算技术的应用越来越普及。从整个云数据管理系统的基础框架来看，在多种技术的支撑下，通过网络平台进行资源的交互利用的过程日趋成熟，云数据管理系统的运作较为稳定。

1 云数据管理系统概述

云数据管理系统的构建是基于云计算模式而来的一种新型互联网运算系统。云计算，指的是凭借互联网平台展开的一种针对虚拟化资源进行数据存取的计算方法。在云计算模式下，能够实现远距离各终端间的信息数据互通、存取的目标，从而解决计算机硬件的存储空间有限的问题[1]。一段时期以来，云数据管理系统的运作靠的是强大的技术支持，其中就包括数据查询技术。

1.1 云数据管理系统的基本框架结构分析

1.1.1 云数据管理系统运行的基本状况

云数据管理系统的运作主要依赖各种技术的支撑，在云计算策略的统一调配下，完成数据的贮存、调用以及检索等过程。云计算是一种基于互联网平台管理的新型网络化服务模式，能够实现信息资源的储存以及资源的共享等目标，而且，为了保障用户在运用云计算模式过程中的数据安全性，可设定用户的访问权限，只有具备一定权限的用户才可以访问或下载相应的资源[2]。

1.1.2 云数据管理系统的核心框架结构分析

从总体来看，云数据管理系统的基本框架结构主要分为四个主要部分的内容：其一，应用接口层，该层面主要是为了接收用户上传到云数据平台上的信息内容，负责移交到云数据管理系统中的查询处理层进行数据的加工处理；其二，查询处理层，从应用接口层接收到用户上传的数据信息以后，根据数据信息的类型及特点对其进行逻辑处理，并将数据进行模式化的归集；其三，数据控制层，该层面的职能作用是四部分内容当中最关键的部分，同时也是最复杂的部分，因其不仅要对原始数据信息进行定位处理，并做好数据的备份以及迁移的准备，而且，还需要对数据信息的处理过程进行智能化的评估，为后期执行信息查询以及调配处理做好准备，云数据管理过程中的查询技术的应用也是在该环节完成的；最后，数据存储层，该层面主要负责信息的储存，并辅助数据控制层进行数据的检索处理，将数据存储层的数据分派到各个节点进行存储，从而实现信息数据的合理化分布[3]。从四个层面的主要职能作用及其特点中可以看到，每个部分的职能作用有所不同，集合个层面的特点来为云数据管理系统服务。

1.2 云数据管理系统中的技术形态

通过研究传统的关系数据库得知，以往的数据管理过程存在一定的局限性，往往受制于较弱的扩展性方面。相对而言，云数据管理系统中的技术形态较为高级，因其已经具备了利用云计算平台来处理海量数据以及数据信息检索的能力。从技术应用的角度来看，云数据管理系统的运作模式较以往有了较大的改进，不仅有效降低了维护系统的资金与人力的成本，而且，能够凭借较为先进的技术来增强系统本身的可扩展行以及容错能力，正是由于云数据管理系统的职能作用较为突显，该系统备受大型网站运营管理的青睐，其应用极为广泛[4]。事实上，云计算是一种基于互联网平台的多元化管理模式，为诸多领域提供信息传递、储存等服务。在当今大数据时代背景下，云计算服务项目得到了更为广阔的发展空间，为现代社会生产建设助力，云数据管理系统中的技术形态，云计算服务的实践价值较为突出，在诸多领域都有所涉及。

2 阐述有关云数据管理系统中的查询技术研究内容

2.1 有关云数据查询处理的目标及其运作特征的研究内容

由于信息时代的到来，大多数人们在生活和工作中都离不开各类电子产品的应用。从现实环境来看，在资源的利用与存储方面，云数据中心及其服务能够满足互联网平台上的用户服务需求。从具体的实践领域来看，现代企业或其它社会组织机构通过各种途径来获取大量的数据信息资源，并利用这些所能查询得到的信息资源来强化系统管理。在信息技术快速发展的当今社会，在很多领域所构建的数据库的规模以及范围都在不断地扩容，但即便是相关技术在不断更新当中，却也无法运用传统技术来满足极快速增长的数据信息量，这便是大型数据集过程的特点所致。从具体来看，云数据查询处理技术具有可扩展行、可用性等目标特点，而且，查询处理技术在异构环境中的运行能力较强，具有较为丰富灵活的用户接口，以便于满足用户的差别化数据查询以及存储的需求。

2.2 云数据管理系统中的查询技术的种类及其操作模式

在以往，大多数人会利用移动硬盘、U盘等设备来进行数据存储，将海量数据进行归档处理，但在有了云数据管理系统以后，便可以凭借云计算及其相关技术来实现数据的储存及查询调用等目标。通过研究云数据管理系统中关键技术的特征及系统的基本框架可知，云数据信息在接受到用户指令进行数据查询的过程中，需要通过诸多关键技术的集合作用来解决实际问题，尤其是需要索引管理、查询处理及优化的过程来辅以操作，才能达到精准查询云数据的目标。从总体情况来看，技术的应用不仅要考虑其可行性和有效性，还要考虑技术应用的经济性，如若技术应用的成本过高，则要考虑该方案的优化管理。对于商用海量数据存储要求来讲，信息记录及存储要进行合理的规划，以便于提升调用系统数据的效率。通常情况下，云数据管理系统中的查询技术主要有两种常见的模式，即BigTable技术与Dynamo技术。二者各具优势，前者BigTable技术；后者Dynamo技术采用了DHT（内网用分布式哈希表）作为技术的基本存储架构，其优势在于它的自我管理能力较强，从而避免了很多数据处理过程中可能发生的单点故障[5]。

3 结束语

从当前互联网平台的实际应用状况来看，云数据管理系统的功能较为强大，该系统中的查询技术不可或缺。鉴于在互联网平台中的云数据较为繁杂，为了能够从系统平台中快速检索到有效信息，为用户所用，则应从索引管理、查询处理以及在线检索等方面对云数据管理系统中的查询技术进行升級，使其符合用户对信息查询精准度的要求。从研究及实践来看，云数据管理系统中的查询技术的实际应用仍在不断地探索当中。

参考文献：

[1]申德荣，王习特，聂铁铮.支持大数据管理的NoSQL系统研究综述[J].软件学报，2013（08）：1798-1803.

[2]王金宝，高宏.云计算系统中查询处理及优化技术研究综述[J].智能计算机与应用，2013（04）：53-54.

[3]吴飞.基于MongoDB的LBS数据管理系统关键技术研究[J].测绘通报，2014（07）：123-124.

[4]丁治明，高需.面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架[J].计算机学报，2012（06）：1175-1176.

[5]霍峥，孟小峰，徐建良.云计算中面向隐私保护的查询处理技术研究[J].计算机科学与探索，2012（05）：388-390.