產品詳情：

中智訊（武漢）科技有限公司是一家集研發、生產、銷售于一體的高新技術企業，中智訊重新定義教儀產品，立志于轉型為高校教育服務商，從實驗、實訓、創新、工程、科研五大板塊為學科專業建設提供整體解決方案。“大眾創業、萬眾創新”，培養學生由知識“面” 的學習擴展到“點”的突破就是創新，中智訊創新創業類教學創新產品，結合熱點移動互聯網+、物聯網、云計算、大數據、智能硬件等技術，服務高校實驗室升級。
中智訊自主研發的實驗實訓產品，覆蓋：智能交通、智能電網、智能家居、智慧醫療、智慧教室、智能水產等等，所有產品均配有詳細的教材，讓物聯網工程、電子類、計算機類等院系大學生從零基礎學起，助力大學生創新創業。
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1 實驗室項目建設背景
1.1 項目建設背景
隨著全球數據量的爆炸式增長和數據挖掘技術的發展，數據分析與數據挖掘技術正在以空前的速度產生和積累，對數據分析和數據挖掘的人才需求也快速增加。進入 2014 年，大數據（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生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。目前，大數據正在開啟一次重大的時代轉型，其影響力包括傳統的金融、醫療保健、市場業、零售業、制造業、司法、工程和科學、保險業等等行業。
數據挖掘致力于從大型數據庫中發現隱藏知識、未知模式和新規則，以指尋人們做出正確決策。數據挖掘在數據處理中有獨到的優勢，但隨著“大數據”旪代的到來，傳統的數據挖掘經驗受到了嚴重的挑戰，如何從紛繁復雜的海量數據中提取有用的信息，變數據為財富，挖掘數據中的金礦，提升企業競爭力以及提高企業風險管理水平，是當前企業和教育工作的重要課題。

1.2 項目建設內容
數據分析與挖掘實驗室旨在培養具備海量數據采集、管理、分析與挖掘等方面專業素養的應用型、復合型、創新型人才，
要求學生具有良好數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能力，以勝任銀行、零售商、電商、醫院、供應鏈管理公司和電信公司等多個行業的相關工作。同時，實驗室又要滿足大數據技術及應用、各行業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的發展與改革的深化，為政府和企業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：結合大數據技術及應用、應用數學、統計、經濟等領域的研究力量，在中心框架下利用創新實驗室的平臺條件，開展前沿的大數據技術及應用方面的統計分析和實證研究，實現宏觀經濟、行業研究、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: 結合國際流行的數據挖掘、統計分析工具和專業精準的數據庫，培養學生的數據挖掘、數據分析、數據檢驗、程序設計等實踐技能。

1.3 項目建設原則
數據分析與挖掘技術實驗室建設遵循以下原則：
1）可靠性：系統穩定、可靠的運行是系統具有實用性的前提。要求系統具有高穩定性，當系統出現故障和突發事件時，具有保障正常運行的措施。
2）易用性：系統應盡可能的減少系統維護人員的工作量。經過短期培訓后，一般工作人員可掌握系統使用方法，這是為系統在使用過程中的實際需要考慮的。系統交付使用以后，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、系統的智能預警監測、硬件備品備件的更換和軟件系統的升級。
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、配置工具，并充分考慮接口的標準化、協議的標準化。
4）可管理性：系統應具備完整的統計、分析、授權和預警等功能，并提供打印、短信、郵件、視頻監控、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
針對目前高校大數據分析與挖掘教學與科研現狀，經過大量高校教學需求調研，中智訊推出專業實用的大數據與虛擬化教學平臺，幫助學生熟悉和掌握大數據及云計算領域的前沿技術，掌握云計算與大數據的開發方法，學習數據分析、數據挖掘、數據建模、數據倉庫等知識。結合中智訊在物聯網和移動互聯網技術的多年積累，提供支持云計算的大量真實物理大數據源，通過云計算技術構建一套完整的移動互聯物聯網數據中心中間件系統。
本項目方案如下框圖所示：

實驗室方案框架說明：
1)大數據與虛擬化教學實驗平臺：該部分作為大數據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臺高配的專業服務器集中在一臺實驗箱內，通過千兆交換機互聯，學生可通過該平臺做大數據和虛擬化的“建”、“管”、“用”等一系列實驗。系統專業服務器包含：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成，主機分區設計，直觀的展示云計算的硬件構成及部署。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。
2)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平臺運維與優化等。
3)大數據技術教學資源：該部分主要學習基于Hadoop架構的大數據教學，涵蓋數據分析、數據挖掘、數據建模、數據倉庫等知識。教學資源包含：Hadoop集群的部署/管理/監控、分布式文件系統HDFS安裝配置與使用、大數據并行計算框架MapReduce安裝配置與調優、基于Eclipse的HDFS/MapReduce程序開發與調試、HBase/Hive數據庫系統的數據倉庫開發與使用、基于Hive api的數據查詢分析程序開發、大數據挖掘系統Mahout程序開發等。
4)大數據教學項目案例：該部分通過構建完整的行業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、氣象數據分析云綜合實驗、微信人物關系綜合實訓、云圖書館實例綜合實訓。結合智云硬件庫實時大數據源，獨創支持智云物聯數據中間件系統的開發，涉及物理世界大數據的接入、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年及任意時間段數據的快速挖掘及數據分析使用，同時配合智云應用API，與上層移動互聯網應用開發結合，構建從數據源端 -> 大數據處理中心 -> 行業應用完整的一套系統。
5)智云硬件庫實時大數據源：該部分提供真實的物理硬件支撐大數據的接入，包含各種商用/工業感知器、執行器、采集器、攝像頭、門禁、顯示屏、電機設備、氣象站、M2M路由、Android網關、Zigbee工業無線節點等各種設備，為學生提供行業真實應用的硬件數據源，可以構建各種應用場合：環境霧霾監測系統、倉庫溫度火災監測系統、公共場合人流密度監測系統、工廠無人自動化生產系統、氣象站天氣預測系統等。
6)中智訊大數據源樣本庫：中智訊一直致力于移動互聯網物聯網行業開發，并運營獨立的開放數據共享平臺“智云物聯”，能夠為大數據科研及教學提供各種長期的數據樣本，通過真實的物理數據支撐數據分析、數據挖掘的可靠性。

大數據與虛擬化實驗室所構建的實驗：

3 實驗室項目產品介紹
3.1 大數據與虛擬化教學實驗平臺
ZCloudEduSysV1大數據與虛擬化教學實驗平臺提供完整的云計算虛擬化、大數據信息處理教學解決方案，采用獨立工業機柜設計，在教學上每個學生可獨享一套硬件資源，方便教學及云架構的體驗。
ZCloudEduSysV1教學系統包含云計算虛擬化系統、云計算服務管理系統、云計算大數據教學系統、云計算項目案例系統四個部分組成，可完成對虛擬化、大數據、分布式與并行計算等云計算核心技術和理論的理解，提高學生的實踐動手能力和運用云計算技術研發創新能力，作為學校開展云計算技術相關課程的實驗實訓平臺。

云計算虛擬化技術：
ZCloudEduSysV1教學系統支持多種虛擬化技術部署，包含Xen、KVM、VMware ESXi、VirtualBox，提供CentOS操作系統下虛擬機搭建、管理及使用。ZCloudEduSysV1教學系統采用業界知名的云計算平臺CloudStack統一管理網絡資源，存儲資源和計算資源組成的基礎設施，通過使用 CloudStack可以部署，管理，配置于虛擬化平臺。
通過CloudStack可以實現：
1）通過配置、整合一系列軟、硬件設備為客戶構建計算、存儲資源池以及相應服務平臺，使用戶可以按需、彈性獲取計算及存儲資源。
2）通過云平臺管理系統對整個云計算平臺進行集中管理，實現對云平臺的軟、硬件資源進行、行統一分配和管理。
3）構建虛擬服務器，部署各種業務系統。通過云平臺能對應用系統計算資源的動態調配。
CloudStack產品組件框圖如下：
1）CloudStackUI 向管理員和用戶提供基亍 Web 的操作界面。
2）CloudStack是 CloudStackUI 的后端支持系統，對外提供 API。
3）CloudStackView 提供面向虛擬機、物理主機和外部設備的監控服務。
4）其中 CloudStack資源管理模塊作為于管理平臺的核心，提供基于資源池的資源的管理和調度，完成 UI 的后端支持系統，可對外提供 API 供二次開發。
5）CloudPortal 是一個與用的業務/運營支撐系統的（B/OSS）平臺，能使服務提供商能夠迅速迚入市場，搭建在 CloudStack于管理平臺之上。

云計算大數據技術：
ZCloudEduSysV1教學系統提供基于Apache Hadoop架構的大數據系統教學，包含大數據分析處理、大數據倉庫數據庫和大數據挖掘算法三個子系統。
項目一：個人私有存儲云
項目二：氣象數據分析云
項目三：微信人物關系云分析
項目四：圖書館圖書云管理

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