產(chǎn)品詳情：

中智訊（武漢）科技有限公司
云計算實驗室建設方案


1 實驗室項目建設背景
1.1 項目建設背景
隨著全球數(shù)據(jù)量的爆炸式增長和數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術正在以空前的速度產(chǎn)生和積累，對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的人才需求也快速增加。進入 2014 年，大數(shù)據(jù)（Big Data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。目前，大數(shù)據(jù)正在開啟一次重大的時代轉(zhuǎn)型，其影響力包括傳統(tǒng)的金融、醫(yī)療保健、市場業(yè)、零售業(yè)、制造業(yè)、司法、工程和科學、保險業(yè)等等行業(yè)。
數(shù)據(jù)挖掘致力于從大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱藏知識、未知模式和新規(guī)則，以指尋人們做出正確決策。數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)處理中有獨到的優(yōu)勢，但隨著“大數(shù)據(jù)”旪代的到來，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗受到了嚴重的挑戰(zhàn)，如何從紛繁復雜的海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，變數(shù)據(jù)為財富，挖掘數(shù)據(jù)中的金礦，提升企業(yè)競爭力以及提高企業(yè)風險管理水平，是當前企業(yè)和教育工作的重要課題。

1.2 項目建設內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒炇抑荚谂囵B(yǎng)具備海量數(shù)據(jù)采集、管理、分析與挖掘等方面專業(yè)素養(yǎng)的應用型、復合型、創(chuàng)新型人才，
要求學生具有良好數(shù)學基礎和較強編程能力，掌握信息科學與計算科學的基本理論方法與技能，具備定量分析、科學預測和應用軟件開發(fā)能力，以勝任銀行、零售商、電商、醫(yī)院、供應鏈管理公司和電信公司等多個行業(yè)的相關工作。同時，實驗室又要滿足大數(shù)據(jù)技術及應用、各行業(yè)理論和復雜性等前沿領域研究的需要，將研究成果應用于我國各企業(yè)的發(fā)展與改革的深化，為政府和企業(yè)提供相關決策咨詢和技術支持。實驗室主要的功能如下：
科研實驗：結(jié)合大數(shù)據(jù)技術及應用、應用數(shù)學、統(tǒng)計、經(jīng)濟等領域的研究力量，在中心框架下利用創(chuàng)新實驗室的平臺條件，開展前沿的大數(shù)據(jù)技術及應用方面的統(tǒng)計分析和實證研究，實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟、行業(yè)研究、金融研究、能源研究、通信研究等領域研究水平提升。
培訓教學: 結(jié)合國際流行的數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析工具和專業(yè)精準的數(shù)據(jù)庫，培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)檢驗、程序設計等實踐技能。

1.3 項目建設原則
數(shù)據(jù)分析與挖掘技術實驗室建設遵循以下原則：
1）可靠性：系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠的運行是系統(tǒng)具有實用性的前提。要求系統(tǒng)具有高穩(wěn)定性，當系統(tǒng)出現(xiàn)故障和突發(fā)事件時，具有保障正常運行的措施。
2）易用性：系統(tǒng)應盡可能的減少系統(tǒng)維護人員的工作量。經(jīng)過短期培訓后，一般工作人員可掌握系統(tǒng)使用方法，這是為系統(tǒng)在使用過程中的實際需要考慮的。系統(tǒng)交付使用以后，應該便于各種日常維護工作，能夠方便地進行軟件的重新配置、系統(tǒng)的智能預警監(jiān)測、硬件備品備件的更換和軟件系統(tǒng)的升級。
3）擴展性：擴展能力是云計算應用基礎服務平臺最重要的原則之一，作為云計算行業(yè)應用的基礎服務平臺，平臺應具備充分、靈活的適應能力、可擴展能力和自動升級能力，提供可視化的二次開發(fā)、配置工具，并充分考慮接口的標準化、協(xié)議的標準化。
4）可管理性：系統(tǒng)應具備完整的統(tǒng)計、分析、授權(quán)和預警等功能，并提供打印、短信、郵件、視頻監(jiān)控、GPS定位等通用服務。

2 實驗室項目建設方案
2.1 項目方案介紹
針對目前高校大數(shù)據(jù)分析與挖掘教學與科研現(xiàn)狀，經(jīng)過大量高校教學需求調(diào)研，中智訊推出專業(yè)實用的大數(shù)據(jù)與虛擬化教學平臺，幫助學生熟悉和掌握大數(shù)據(jù)及云計算領域的前沿技術，掌握云計算與大數(shù)據(jù)的開發(fā)方法，學習數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)倉庫等知識。結(jié)合中智訊在物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術的多年積累，提供支持云計算的大量真實物理大數(shù)據(jù)源，通過云計算技術構(gòu)建一套完整的移動互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心中間件系統(tǒng)。

實驗室方案框架說明：

大數(shù)據(jù)與虛擬化教學實驗平臺：該部分作為大數(shù)據(jù)和虛擬化基礎知識的主要學習平臺，是高校主要建設的部分。實驗主機將4臺高配的專業(yè)服務器集中在一臺實驗箱內(nèi)，通過千兆交換機互聯(lián)，學生可通過該平臺做大數(shù)據(jù)和虛擬化的“建”、“管”、“用”等一系列實驗。系統(tǒng)專業(yè)服務器包含：管理主機、計算主機、主存儲主機、二級存儲主機、千兆交換機等硬件構(gòu)成，主機分區(qū)設計，直觀的展示云計算的硬件構(gòu)成及部署。實驗平臺采用一對一服務，每個學生獨享一套硬件資源，方便管理和教學。

虛擬化技術教學資源：該部分主要用于學習云計算虛擬化技術及相關的IAAS自動化管理、部署、監(jiān)控軟件，支持大部分主流虛擬機的學習：KVM、Xen、Vmware、Oracle VM等。教學資源包含：Linux操作系統(tǒng)配置與使用（CentOS）、KVM虛擬化、Xen 虛擬化、Vmware虛擬化、Oracle VM虛擬化、CloudStack安裝部署、CloudStack虛擬機資源管理、CloudStack平臺運維與優(yōu)化等。

大數(shù)據(jù)技術教學資源：該部分主要學習基于Hadoop架構(gòu)的大數(shù)據(jù)教學，涵蓋數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)倉庫等知識。教學資源包含：Hadoop集群的部署/管理/監(jiān)控、分布式文件系統(tǒng)HDFS安裝配置與使用、大數(shù)據(jù)并行計算框架MapReduce安裝配置與調(diào)優(yōu)、基于Eclipse的HDFS/MapReduce程序開發(fā)與調(diào)試、HBase/Hive數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)與使用、基于Hive api的數(shù)據(jù)查詢分析程序開發(fā)、大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)Mahout程序開發(fā)等。

大數(shù)據(jù)教學項目案例：該部分通過構(gòu)建完整的行業(yè)綜合應用實例來輔助教學，提供的項目包含：個人存儲私有云綜合實驗、氣象數(shù)據(jù)分析云綜合實驗、微信人物關系綜合實訓、云圖書館實例綜合實訓。結(jié)合智云硬件庫實時大數(shù)據(jù)源，獨創(chuàng)支持智云物聯(lián)數(shù)據(jù)中間件系統(tǒng)的開發(fā)，涉及物理世界大數(shù)據(jù)的接入、分析、倉儲、挖掘等功能，支持海量最近1小時、最近1天、最近1周、最近1月、最近1年及任意時間段數(shù)據(jù)的快速挖掘及數(shù)據(jù)分析使用，同時配合智云應用API，與上層移動互聯(lián)網(wǎng)應用開發(fā)結(jié)合，構(gòu)建從數(shù)據(jù)源端 -> 大數(shù)據(jù)處理中心 -> 行業(yè)應用完整的一套系統(tǒng)。

智云硬件庫實時大數(shù)據(jù)源：該部分提供真實的物理硬件支撐大數(shù)據(jù)的接入，包含各種商用/工業(yè)感知器、執(zhí)行器、采集器、攝像頭、門禁、顯示屏、電機設備、氣象站、M2M路由、Android網(wǎng)關、Zigbee工業(yè)無線節(jié)點等各種設備，為學生提供行業(yè)真實應用的硬件數(shù)據(jù)源，可以構(gòu)建各種應用場合：環(huán)境霧霾監(jiān)測系統(tǒng)、倉庫溫度火災監(jiān)測系統(tǒng)、公共場合人流密度監(jiān)測系統(tǒng)、工廠無人自動化生產(chǎn)系統(tǒng)、氣象站天氣預測系統(tǒng)等。

中智訊大數(shù)據(jù)源樣本庫：中智訊一直致力于移動互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開發(fā)，并運營獨立的開放數(shù)據(jù)共享平臺“智云物聯(lián)”，能夠為大數(shù)據(jù)科研及教學提供各種長期的數(shù)據(jù)樣本，通過真實的物理數(shù)據(jù)支撐數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的可靠性。


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