互联网数据中心精选(九篇)

第1篇：互联网数据中心范文

1.互联网用户高速增长，本地门户日趋成熟

2007年中国互联网用户规模增长率较2006年增长33.8%，预计2008年较2007年增长率将达34.1%。2007年中国互联网用户地区分布中，广东用户比例最高，广东互联网用户占全国互联网用户比例为13.1%。

互联网用户的分布具有两个特征:一是人口较多的省份互联网用户数量较多;二是经济发达地区互联网用户数量较多。互联网应用正在全国范围内加速普及，但是西北、西南等经济不发达地区接入互联网、应用互联网的用户数量和比例依然不足，数字鸿沟问题依然严峻。

2007年本地门户市场营收规模为6.1亿元人民币，较2006年5亿元人民币增长22%。互联网从综合向细分、从全国性市场向地方性市场的快速扩展，以及本地互联网生活与消费群、网络商圈的日益成熟，将促动本地门户不可避免的崛起。从2007年前后开始，本地门户、本地生活资讯服务网站将进入提速发展阶段。预计2008年地方门户营收规模将达7.9亿元人民币，增长率达到29.5%，2009年有望超过10.3亿元人民币。

2.2007年综合门户市场规模达到123.5亿元

2007年中国互联网综合门户市场保持健康增长，市场规模达到123.5亿元人民币，较2006年增长22.3%。受2008年奥运、网络游戏、社区发展等有利因素促动，2008年中国互联网综合门户服务市场增长速度将有所提高，预计年增长率31.1%，市场规模将达161.9亿元。

2007年第一阵营新浪、搜狐、网易和腾讯四者占中国综合门户企业营收额之比例为76%，市场营收的集中度CR4(前4位企业市场份额之和)达76%，市场集中度属于“非常高”。

门户传统内容矩阵服务营收主要来源于广告，而2007年中国综合门户企业收入非广告比例为72.8%，远高于广告收入比例(27.2%)，收入多元化导致门户竞争差异化、市场加剧。

新浪和搜狐处于广告收入高而非广告收入相对较低的阵营，腾讯和网易处于广告收入低而非广告收入高的阵营。未来1～2年，两个阵营之间的互相渗透、深度竞争将加剧。

3.2008年综合门户服务市场趋向

趋向一：传统基于内容资讯服务矩阵的门户模式逐步演变为价值链超长的复杂系统，受技术创新、服务聚合力不足、市场分流等因素影响，用户聚合速度和市场规模增长速度逐步放慢。综合门户在与Web2.0、互联网其他核心应用的深度融合中获得蜕变与新生。了解更多请点击赢销互联网站省略。

趋向二：促动“受众”向“用户”转变，门户从一站式的以资讯互动为中心的网站服务向一体化的完全以用户行为、需求、体验为中心的整合网络服务系统的转变。

用户原创内容在综合门户内容资讯中比例的进一步提高既改变了门户的资讯服务方式，也正在深度改变用户对门户资讯、内容的阅读方式，以及用户与门户之间的参与、互动方式。博客等Web2.0服务、视频等应用对于2008年门户内容和流量，用户的贡献度将超过门户自身编辑制作内容的贡献度。

趋向三：从广泛注意力的售卖转向底层技术、内容、受众的深度整合，实现精准售卖。

门户广告售卖模式2008年将开始有明显变化。依托联盟等广告渠道系统，门户在自身系统之内实现集中采购、分布投放、效果聚合，以此应对市场的分流、竞争。与广告的分发相并行的将可能有另外一种门户扩张轨迹――内容分发，内容从中心平台分散到各个合作平台。2008年，我们甚至将有可能看到两种“分散”结合在一起，导致综合门户市场格局发生剧烈变化的情况发生。

趋向四：各综合门户差异化趋向加剧，继即时通讯之后，电子邮箱的用户锁定效应及价值将开始显现。除了网络广告，网络游戏、网络视频、电子邮箱、广告联盟、互动社区、即时通讯将是2008年门户之间竞争形成分差的关键所在。

趋向五：奥运经济将促进主流门户广告收入、用户规模、流量规模大幅度提升，也将改写门户市场竞争格局。

不同奥运联盟背后的门户图谋2008年将逐一兑现，央视国际等网络奥运实质上的主导者将是市场最大赢家。

4.首次对用户访问网站时长进行调研

2007年中国互联网人均月访问网站时长达716分钟(合11.9小时)。而在2007年中国互联网用户人均月网站访问时长中，以24小时以下比例最多。

5.体育网站

2007年中国体育网站市场营收规模达4.7亿元，由于奥运会的推动，预计2008年中国体育网站市场营收规模将达9.8亿元，增长率达到109%。

2007年体育网站总体竞争格局可分为四大阵营，总体呈现门户派与垂直派相互博弈，而门户派遥遥领先的格局，尤其是在奥运报道战略中，门户派以绝对的技术、资源等优势领先，具体表现为：

第一阵营由门户派系的新浪、搜狐、网易、腾讯等门户组成，市场领导者。

第二阵营由包括新传宽频、华奥星空等领先的专业体育网站组成，市场挑战者。第二阵营往第一阵营发展仍需较大努力。了解更多请点击赢销互联网站省略。

第三阵营由综合门户市场第二、第三梯队网站的体育频道、第一梯队的地方门户体育频道、针对体育爱好者的资讯类专业网站、体彩类网站组成，市场参与者。

第四阵营为市场的补缺者，由第二、第三梯队的地方门户体育频道、中小体育爱好者资讯类网站等组成。

6.财经网站

2007年的牛市对财经类网站营收的发展起到极大的推动作用，2007年底财经类网站市场规模达到9.2亿元人民币，较2006年增长58.6%。预计2008年财经类网站市场规模将达到13.1亿元人民币，增长率为42.4%，2009年将达18.4亿元人民币。

2007年借助牛市崛起，财经类网站价值得到最大体现，财经网站市场份额主要集中在专业的财经网站(如东方财富网、和讯网和金融界等较专业的财经网站)和各大门户网站的财经频道(如搜狐、新浪、网易等的财经频道)。

7.电子商务

1）B2B市场分析

2006年中国B2B电子商务交易规模为9957亿元人民币，2007年增长率高达25.5%，交易规模达到12500亿元人民币。能源、化工、制造、流通等领域大型行业企业对电子商务的深入介入，是市场规模大幅度增长的核心动力。预计未来两年我国B2B电子商务交易规模将继续高速增长，2008年将达到约16200亿元人民币，2009年交易规模有望达21300亿元人民币。

2）C2C市场分析

2007年我国各C2C电子商务网站交易规模为410.4亿元人民币，较2006年增长90%。C2C模式一直是我国网上购物的主要形式，预计未来两年我国C2C电子商务网站的总营收规模将继续迅速增加。2008年C2C电子商务网站交易规模将达到678亿元人民币，增长率为65.2%，2009年交易规模将达到约1023亿元人民币。了解更多请点击赢销互联网站省略。

第2篇：互联网数据中心范文

关键词：数据互联中心 数据建模 数据仓库 管控分析门户

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0087-05

1 运营商网管系统数据现状及问题

随着移动LTE业务的迅速发展，网管数据迅速增长，对网管系统的数据支撑要求也越来越高，急需网管数据能更全面分析用户感知、更深层次挖掘网络隐患、更实时发现故障和质量下降、更准确预测用户投诉行为、更快速解决故障和质量问题。但目前各网管系统仍以功能性场景服务为主，只能解决单一场景的问题，在数据的关联服务能力方面较弱，无法有效支撑面向用户的数据服务支撑能力。目前主要存在以下问题。

（1）在使用方层面，希望能将各类网管数据（告警、性能、资源、工单、工程、拓扑、拨测、投诉）进行集中管理、对地市共享，实现各类网管数据的集中互联、关联、清洗、共享，并希望实现网管数据和信令数据的关联，支持从网管数据到信令详情的追溯。

（2）从应用层面考虑，应用对于数据实时性要求越来越高，目前已有的系统无法满足应用的实时性要求；应用从多个系统获取数据成本较大，不利于上层应用敏捷开发、快速部署的诉求，与互联网新架构的发展趋势不相符。

（3）从数据层面考虑，多个系统形成数据孤岛，缺少统一的接入、清洗、建模的管理，需要统一的数据接入、统一的计算、统一的接口共享来打破数据孤岛；各自独立系统运维、管理面临很大难题，通过数据互联统一运维，提高资源利用率和处理效率；匹配互联网的发展趋势，数据统一互联形成大数据平台成为互联网主流选择。

2 利用大数据技术构建运营商网管数据互联中心的方法

针对目前网管系统数据分散、数据服务能力较弱，无法有效支撑运营商面向用户的网络质量管理要求，该文提出利用大数据技术构建网管数据互联中心，对分散的网管数据进行互联、清洗、关联，并构建灵活统一的数据服务层，有效提高数据服务能力，支撑面向用户的网络质量管理要求，如投诉预警、实时监控、省市共享、挖掘分析等应用。

该文方法主要包括两大阶段：调研分析验证阶段和融合互联实现阶段。

（1）调研分析验证阶段。

该阶段主要是研究需求与数据、探索数据之间的业务联系，可按如下步骤进行。

①调研梳理。

调研梳理各类业务和数据模型分布、用途等信息。

调研梳理各系统数据对外提供共享接口形式、共享机制、更新频率、数据粒度等。

数据资源调研分析示例见表1。

②模型分析。

对各应用需求分类汇总，进行共性分析。

分析各应用需求与数据支撑的差距，了解短板所在。

分析省数据，研究数据关联节点，进行多数据关联模型设计。

建模分析方法示例如下。

需要解决的问题：定位用户投诉原因。

数据建模方法：数据源：信令数据、投诉数据、性能数据、资源数据。关联维度：用户、时间、业务、网元。关联指标：投诉事件、信令事件、网元性能、网元资源。模型价值：实现快速地投诉问题原因溯源定位。

数据融合互联分析模型：多数据源，跨数据维度匹配、指标关联，实现深入分析。

用户投诉无法呼叫。

根据投诉号码时间点关联用户信令事件（是否网络原因）。

根据信令中位置信息关联资源数据。

根据资源数据关联呼叫失败发生的小区接通性能指标。

小区资源不足、小区覆盖质量差、小区设备存在故障等原因定位。

③实施验证。

预采集所需各类数据，包括传统性能数据、工单数据、告警数据、投诉数据等。

关联建模，构建新的数据模型。

搭建数据DEMO，验证模型设计。

（2）融合互联实现阶段。

利用大数据技术构建运营商网管数据互联中心的构建方法，构建网管数据互联中心，主要包括5个步骤：统一数据接入、统一数据建模、集中数据存储、统一数据共享、统一平台管控。

统一数据接入：负责统一的数据接入。可根据业务需求和数据类型提供多种接入方式；数据接入后根据规则对数据进行初次清洗。

统一数据建模：负责对接入数据进行统一建模。对数据做统一的标准化处理，同时也可以根据业务规则对多数据源进行关联。

集中数据存储：负责对建模后数据的统一存储。运用Hadoop分布式技术，对于数据查询时延要求高的可以存储在Hbase上；对于数据需要提供灵活查询方式的可以存储在Hive上。

统一数据共享：负责数据的统一对外共享。统一的数据共享可以有效防止数据泄露，降低上层应用获取数据的成本。可根据业务需求提供多种数据共享方式，整体上分实时获取和非实时获取方式。

统一平台管控：负责对网管数据互联中心进行管理和控制。包括对用户的安全认证、数据获取方的权限管理、互联中心的数据进行质量监控等。

3 具体实现方法

3.1 互联中心建设

3.1.1 总体架构图

网管数据互联中心的架构，主要包括5个核心模块：南向数据接入层、数据关联中心、数据仓库、北向共享接口层、互联中心管控分析门户（见图1）。

3.1.2 功能模块介绍

（1）南向数据接入层。

负责各种网络数据的实时性接入和非实时性接入，实时性要求高的数据通过Kafka方式接入，对实时性无要求的数据则通过Flume方式接入。需接入的数据如下。

①工单：开通、故障、投诉。

②网络变更：工程割接、其他变更操作等。

③网络资源：2/3/4G基站信息、2/3/4G小区信息、BSC、RNC、SGSN、MME等网络资源信息。

④网管性能：从采集平台获取分支进行计算汇总，实时监控需求从采集平台直接送综合监控。

⑤告警：历史告警（补充了很多处理信息）；实时告警（没有工单状态），综合监控目前没有实时的告警的对外共享接口，通过MQ消息送到Kafka总线，经过storm清洗后入Hbase。

⑥拨测：基于探针拨测和仿真测试。

⑦用户投诉：批量投诉、广义投诉等。

⑧其他网络数据，如日志等，后续检视具体应用的数据需求再确定。

⑨无线专业的数据范围待后续结合地市需求和无优中心沟通后细化，比如投诉黑点、MR等。

（2）数据关联中心。

数据关联中心是对南向接入数据进行数据建模、对数据模型化处理，主要分为“资源ODM化”和“多数据源关联”。

①资源信息ODM化：通过加载资源数据后，采用Spark Streaming技术对南向接入的其他数据源，以实时流的方式进行高效资源维度信息规范化处理，回填资源信息，为后续的多数据源关联提供统一标准的资源维度。

②多数据源关联：是依据数据融合模型场景，对实时计算需求场景中使用Spark SQL，在离线计算需求场景中使用Hive，对ODM化输出的各数据源的以资源维度为索引进行数据关联和汇聚的处理。

数据源关联原则（三同一全原则）：同最小维度关联，对最小维度级别相同的数据源进行关联。同网络类型关联，关联的数据源中只存在某种网络类型（2、3、4G）的，则根据网络类型维度分别关联输出模型。同数据量级关联，进行关联的数据源必须在同一数据量级，否则分开模型输出。全字段关联，关联的各数据源中维度外的字段全部输出到模型里。

数据管理中心处理包括实时计算框架和离线计算框架2类。

①实时计算框架：接入流式消息数据，数据从接入系统到计算出结果耗时在1 min内，进程常驻；计算框架为Spark Steaming，对接消息队列Kafka获取消息。

②离线计算框架：接入文件数据，数据从接入系统到计算出结果耗时在5 min以上，按需启动/结束进程；计算框架为Spark和Hive，从HDFS获取输入数据。

（3）数据仓库。

数据仓库负责共享数据的统一存储，包括ODM化后的原始接入数据和关联后的融合模型数据。ODM化后的原始接入数据因其数据量大，存储在Hbase集群以提供高速的海量数据查询响应。关联后的融合模型数据是对多数据源关联汇聚后的统计数据，存储在Hive以提供灵活组合的高效查询。

（4）北向共享接口层。

北向共享接口层是一种分布式接口服务层，负责数据对外开放共享。外部系统可以通过5种方式获取数据。

实时获取Hbase数据。以REST API方式，对外GET（URL）接口，将查询条件封装在URL？para1=xxx&

para2=xxx，以JSON的格式返回查询数据。此方式主要用于查询结果集较小、实时性要求高的场景。

异步获取Hbase数据。以Kafka+FTP方式，查询结果较大时使用此方式，将结果写入文件中，然后上传到FTP服务器上，通过Kafka返回如何获取文件的信息。此方式主要用于查询结果集较大、实时性要求低的场景。

异步获取即系查询数据。以Kafka+FTP方式，查询结果较大时使用此方式，将结果写入文件中，然后上传到FTP服务器上，通过Kafka返回如何获取文件的信息。此方式主要用于查询结果集较大、实时性要求低的场景。与第二种的差别是，第二种方式查询的是Hbase数据、而此方式查询的是Hive数据。

FTP定期获取数据。数据互联中心把使用方需要的数据（Hbase、Hive数据）上传至FTP，使用方定期扫描FTP服务器，发现有新文件t获取下来。考虑到多用户频繁扫描FTP服务器会增加服务器压力，目前未使用该方式。

获取Kafka实时数据。通过Kafka接口，实时传输数据，使用方订阅相应Topic即可获取所需数据。此方式主要用于对数据实时性要求极高的场景。

（5）互联中心管控分析门户。

互联中心管控分析门户用于对互联中心进行可视化管理和控制，分5个子模块：元数据管理、数据质量、接口管理、安全管理、用户权限管理。

元数据管理。对南向接入数据进行可视化管理；对资源数据的管理和对数据源的资源关联规则配置，包括资源列表和资源关联规则两部分；提供在ODM化和数据源关联以后、最终共享给外部系统的模型数据视图；提供接入数据的数据流向图。

数据质量。对互联中心的接入数据的完整性进行统计、给出缺失的文件；统计各模型的资源关联率、关联率低的模型及时告警。

接口管理。管理南向数据接入的种类、接入方式、采集频率等信息；管理北向共享数据的种类、共享方式、时间粒度等信息。

安全管理。对用户行为进行监控、对敏感数据进行脱敏等。

用户权限管理。对每个访问互联中心的账号进行权限管理，按要求进行授权。

3.1.3 数据总体的流向处理

互联中心数据流总体上分2类：实时数据流和非实时数据流。

（1）实时数据流。实时数据流向如图2所示。

（2）非实时数据流。非实时数据流向如图3所示。

3.2 互联中心应用场景介绍

3.2.1 已落地应用

网管数据互联中心目前已接入5类数据，有效支撑智能研判、自研竞赛、地市共享等应用。接入数据及支持的应用情况见表2。

后续将接入话务网性能数据、数通网性能数据、综分系统数据、有线网优等性能指标数据，客响数据，广义投诉，集客、家宽等资源数据，HSS日志数据等数据，丰富网管数据，以便支持更多的网管应用。

3.2.2 典型应用介绍

故障投诉预警系统：通过互联中心北向接口，获取所需要的告警、工单、网络变更、用户投诉等数据。

数据共享方式如图4所示。

对于工单、网络变更、投诉等数据量较小、实时性要求高的数据，故障投诉预警系统可以实时查询Hbase获取数据，即图4中A方式。

对于告警数据，由于数据量大、且实时性要求也较高，故障投诉预警系统可以通过异步查询Hbase，即图4中B方式，在Hbase查询完数据后把数据文件上传至数据共享机，同时会发一条通知消息至Kafka，故障投诉预警系统可以从该消息中获取到文件信息，然后根据获取的文件信息通过FTP方式从数据共享机获取数据文件。

对于投诉历史数据、告警历史数据等，数据量较大、实时性要求较低，故障投诉预警系统可以通过异步查询Hive，即图4中C方式，在Hive查询完数据后把数据文件上传至数据共享机，同时会发一条通知消息至Kafka，故障投诉预警系统可以从该消息中获取到文件信息，然后根据获取的文件信息通过FTP方式从数据共享机获取数据文件。

4 结语

利用成熟的大数据技术，借鉴互联网公司经验，构建统一的网管数据互联中心，统一数据处理，融合多源数据，进行关联分析、挖掘分析，可以建更高效的业务分析模型，满足业务发展要求；通过有效数据融合互联，进行线性回归，溯源分析，实现更精准的端到端分析，可以更好地优化客户体验，提高客户满意度。

该文的意义在于提供一个高效可行的方法，破除网管系统烟囱建设、数据孤岛、支撑力度不足问题，通过集中的网管数据互联中心，提供更强大的数据处理能力，更高效的分析模型，更好地促进业务发展，提高企业综合竞争力。

参考文献

[1] 单绍龙，张西群，刘光富.互联异构数据库系统构建综合数据中心平台的研究[J].计算机光盘软件与应用，2012（11）：155.

第3篇：互联网数据中心范文

互联网化与现实世界

数据化将成为趋势

数据表明，互联网化与现实世界数据化的趋势使得数量和计算量将会呈指数性爆发，而数据存储、计算和应用都更加需要集中化。而进入2015年，互联网已经走到新的拐点 ―― “互联网+”时代，同时也是真正的大数据时代即将来临。作为这一时代来临的标志之一，所有的数据和信息都会存在云端。

与此同时，手机互联网或者移动互联网，尤其物联网、车联网，包括可穿戴设备、各种智能硬件，将会拥有比 PC 互联网更实时、更广阔的数据采集能力。

据中信证券《云计算/IDC 行业专题研究报告 ―― 数据大爆炸，数据中心大发展 ――“互联网+”》报告表明，预计2020，每年新增数据量将会达到 15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率有望达到84%。

然而，数据中心的建设依然受传统模式中多个因素的影响，包括地皮审批、电力设施配置、骨干网络接入等，数据中心的供给仍按传统行业的线性增长。

未来的产权式数据中心是市场的稀缺品

第4篇：互联网数据中心范文

【关键词】物联网；智能化控制

引言

物联网的出现，将极大的改变我们的工作方式，甚至是社会生活习惯。物联网的本质是物理无缝集成到信息网络中，实现真实世界与网络世界的融合。

体系架构

车间物联系统采用物联网域中的最小集成单位，既实现统一融合的物联网络的最小系统，其技术构建可用”DCMC”来概括，即Device（设备）、Connect（连接）、Manage（管理）以及Customer（用户）。其组成如图所示：

车间物联网的数据互联层主要是通过传感器、集成RFID识别等新型技术的物联设备终端、二维码标签以及通信模块等设备通过实现数据采集和信息。作为整个车间物联网的数据传输通道，实现不同的数据传输类型的协议互联。通过数据的互联实现终端设备的组网通信，而不再是单一的信息孤岛，实现对于GSM、3G、RFID、WIFI、蓝牙等技术的互联。

车间物联网的控制管理层，是整个车间物联系统的核心，通过它可以对车间中的终端设备进行控制、管理，以及提供智能的分析处理。并可以实现人与车间物联网络的交互，实现互联世界对物理世界的操作。

车间物联网的人机交互层，是车间物联网的使用者操作手段，既车间内相关工作人员完成工作要求。

车间物联网系统的技术方案主要涉及无线通讯技术、电子技术、计算机技术、网络通信等技术手段，实现车间互联控制、通信以及车间网络的安防的功能，能与其他车间网络互连组网。可以实现远程车间控制、实时数据采集、网络数据互享等功能。

车间物联网系统主要分为三大部分组成：

1、车间信息互联处理中心是车间物联网的联络中心，主要实现车间中不同的设备的互联信息处理以及与外网的数据交流；

2、车间控制管理中心是实现车间物联网的控制中心，处理远程操控命令、采集传感器和标签信息，并兼容车间安防控制系统，可以对局域网的用户设置访问等级等功能；

3、移动互连处理中心是外网数据与车间联网数据的交互平台，主要实现物理局域网内、外数据与家居互联中心的数据交互。

系统构成

车间信息互联处理中心和车间控制管理层的组成包括：物联终端设备、通信网关设备和提供信息管理处理的应用软件，而移动互联中心组成主要为通信网关和网络应用程序组成。

物联终端设备主要为车间物联设备，车间物联终端将是新技术综合的复杂元器件整体。如智能化配件存放架，能自动识别配件，统计数量，并将部件信息通过车间信息互联中心传递至车间控制中心，实现配件管理；当存放架内的配件不够时，会提示给用户，在得到用户的采购命令后，通过联网技术在接入采购部门的进行订单提交。

物联设备终端出现产品故障等问题时，会第一时间通过语音合成技术对用户报警，并将设备故障数据提交给车间设备维护人员指定的手机中。维护服务处理中心得到数据，并从云处理中心得到准确的操作步骤，反馈给用户，并指派工程师去提供维护服务。

通信网关与物联终端基于统一的互联通讯协议（如闪联标准），物联终端和传感采集装置可将整个车间环境中的动静态数据信息通过通信网关与车间控制管理进行数据的交互。当出现异常的数据信息能迅速的将数据上传，并进行车间的告警。每个车间的车间物联网可以对外来访问请求设置相应的等级，最大的保障车间的信息。按照不同访问等级，将访问不同权限的车间联网数据信息。

意义

车间物联网的构筑将实现车间设备等一系列产品的触觉，集成语音合成技术实现了设备的说话能力，在物联终端或者通信网关中集成语音合成芯片（如SYN6288）实现设备开口说话的能力。通过语音的直接交流，才是最为合适的人机交互处理机制。

车间环境中的一些数据信息需要与工厂或者更大规模的物联网络进行集成，通过云处理中心来提供智能的判断能力，提供紧急事件的处理方法，最终实现物理环境与虚拟环境的融合。

结语与展望

第5篇：互联网数据中心范文

【关键词】互联网+；人才大数据；公共服务体系

0引言

人才是促进社会发展的重要因素。大数据通过对海量数据进行分析，发现新商机，创造新价值，“人才大数据”应运而生。浙江省作为一个经济发达的沿海省份，近年来人才需要量巨大。但是目前浙江省人才大数据公共服务体系尚不够完善。“互联网+”时代的来临为浙江省人才大数据公共服务体系的泛互联网化、数字化、智慧化带来了新的生态。用“互联网+人才服务”的方式，通过互联网及其移动终端实现各类人才大数据的整合，从而评价发现高层次人才。因此，如何实现“互联网+”背景下的人才大数据公共服务体系创新优化，是浙江省实现人才服务转型升级，提高浙江省科技自主创新能力的必由之路。

1国内外研究现状

欧美一些国家较早认识到人才大数据在人力资源优化中的作用。例如国际人才交流组织、美国人才服务中心、英国人才服务组织分别在相关人才项目中利用大数据建立人才公共服务体系，以便科学评价人才资源、发现高层次人才。中国国家人才服务中心围绕“互联网+人才服务”需求，在科研管理机构、科技人才创新服务与人才大数据资源共享等领域提出了泛互联网化、数字化、智慧化的人才服务机制，标志着人才大数据服务体系进入了政府统一规划、政企协作的新阶段。新华社公开报道了大数据在人力资源管理服务体系中的“大智慧”实践问题。在此背景下，2016年7月浙江省人民政府在关于《深化人才发展体制机制改革，支持人才创业创新》的意见中指出要更大力度实施两院院士、“千百人计划”、“海外工程师”、“长江学者”“973首席科学家”、“杰青”、“新世纪优秀人才”以及海外科学家、领域专家等领军型创新创业团队引进服务计划。以上研究为本文研究的问题提供了参考依据。

2“互联网+”背景下浙江省人才大数据公共服务体系构建

2.1人才大数据公共服务管理机制创新优化

第一，在浙江省政府层面顶层设计、统筹规划，完善、制定“互联网+”环境下人才大数据公共服务的有关政策、法律，将“互联网+人才”背景下大数据开发利用与服务开放共享纳入法治轨道。

第二，制订切实可行、科学、细致、合理的“互联网+”背景下的浙江省人才大数据公共服务发展规划、体制和智慧管理战略。

第三，依托载体，打造泛互联网化的人才大数据公共服务中心、人才创新创业公共服务中心，建立健全“互联网+”环境下具有综合协调能力的人才大数据服务管理机构。

2.2人才大数据公共服务策略与模式创新

围绕企业用人需求，所有人才服务机构参与“互联网+”环境下人才大数据资源规划与设计，成立人才大数据资源中心，创新有效性、多样性、公益性的人才大数据资源的服务策略。

在此基础上，构建、优化“互联网+”环境下人才引进、培养、服务、发展四位一体的集成式人才大数据公共服务模式。具体概括为“互联网+人才服务”环境下跨部门、跨领域的人才大数据“自助集成”和“参与开放”服务模式，集成人才大数据资源、服务内容、服务质量水平、主要服务手段，让互联网与“人才大数据”进行深度开放融合，改善人才大数据咨询开放服务的参与内容，实现人才服务的自助化。

2.3基于大数据的人才需求预测与评价发现公共服务机制

运用互联网Web of Science聚集索引、积累、聚焦功能以及信息抽取、数据源分页和lucene技术分词器提取关键词，基于降低数据传输量来提高服务响应时间的优势和网络爬虫程序强大的搜索机制，借助互联网的以及大数据关联分析功能从成果来源、人才水平状况及完成单位构成等方面，寻找网页中有关成果级别、进度、获奖、进展、任务目标、社会价值、领域相关性等科研活动大数据，对质量因子指标大数据进行索引、查找、统计、整合、推理、更新、归纳、定量化与规范化清洗，并通过大数据分析处理技术和智慧集成技术整合页面中这些海量的科研活动轨迹关联大数据，将科研成果按照类别分为应用技术成果、基础理论成果和软科学成果，进行面向互联网主题和SQL临时表的人才大数据挖掘融合，获得每一维度上每项科研记录的质量因子关键数据，得出获得应用技术类成果的人才所占比。

3“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台的搭建

依托互联网、大数据企业和用人单位，借助于“互联网+”环境下人才大数据公共服务管理机制、策略、模式、基于大数据的人才需求预测与评价发现公共服务机制及信息共享技术，多方参与，政企协作，共同打造统一的开放式“互联网+”环境下的人才大数据公共服务智慧平台。平台利用运用互联网Web of Science、信息抽取、数据源分页和lucene技术的分词器根据关联规则算法挖掘关联关键词，采用基于相似项策略实现如下的浙江省人才大数据公共服务的在线化、数字化和智慧化。

3.1人才招聘公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化

人才招聘是用人单位人力资源管理部门的首要任务。因此，利用“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台的大数据特征分析和智慧集成技术，能够为浙江省高层次人才需求预测与科学评价发现、人才招聘公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化带来变革。

3.2人才咨询与评估公共服务泛互联网化、数字化、智慧化

为提高浙江省人才咨询与评估公共服务的规范化和效率化，利用“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台，实现包括科技人才科研成果在线咨询、在线协商、科技查新与评估、专利分析、竞争情报、人才综合评估等服务于一体的浙江省人才咨询与评估公共服务在线系y。

3.3人才培公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化

人才培训是保证用人单位人力资源可持续优化的重要组成内容。传统的培训方式花费大量人力、物力和财力，并不能有效地满足不同人才培训的需要。搭建“互联网+”环境下基于人才大数据的泛互联网化、数字化、人才培训智慧服务公共体系，实现了浙江省人才培训过程、实时互动、共享实验培训、数字资源培训、移动泛在学习的泛互联网化。

3.4人才薪酬绩效设计公共服务泛互联网化、智慧化

用人单位薪酬高低是吸引人才加盟的重要指标之一。但目前浙江省很多用人单位人才薪酬绩效设计并不合理，影响了人才的工作积极性。搭建“互联网+”环境下基于人才大数据的人才薪酬绩效设计智慧服务公共体系，使用“互联网+”和大数据处理，分析员工工作量、绩效，计算工资标准，实现浙江省薪酬绩效设计公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化。

3.5人才职业生涯规划公共服务泛互联网化、智慧化

利用“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台，借助大数据分析处理技术获取并在线分析人才职业生涯规划关注数据，开展人才职业生涯规划特性分析，实现浙江省人才职业生涯规划公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化。

3.6人才创新创业公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化

围绕“大众创业，万众创新”目标，利用“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台，深入开展人才创新创业服务实践研究，以创新创业带动就业，实现人才创新创业公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化。

3.7人才量化决策公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化

利用“互联网+”背景下人才大数据公共服务体系平台实现对岗位人员、业务等进行全面关联性分析和进行量化决策，实现浙江省人才量化决策公共服务的泛互联网化、智慧化。

3.8人才成果转让与技术交易公共服务泛互联网化、智慧化

传统的技术转让与成果交易通常缺乏整合信息平台，花费时间和成本相当高。依据“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台，构建泛互联网化、数字化的实体技术交易服务中心，实现浙高层次人才成果研发转让与技术交易智慧服务公共的泛互联网化、智慧化。

3.9人才社会保障公共服务的泛互联网化、数字化、智慧化

实现人才社会保障服务的智慧化，将会深远的影响浙江省人才引进的质量。因此，依据“互联网+”环境下人才大数据公共服务智慧平台，构建泛互联网化、数字化的浙江省人才社会保障智慧服务公共体系，实现人才医疗监护服务、医疗保险支付、异地就医结算服务、养老保险服务的泛互联网化、数字化、智慧化。

4结语

近年来，随着经济的进一步发展，浙江省科技实力稳步发展，人才需求呈现逐年上升趋势，尤其是高层次人才缺口巨大，然而人才服务体系却不够完善。在“互联网+”背景下，根据人才大数据的核心价值，构建人才大数据公共服务体系，是浙江省集中各类人才智慧、最大限度发挥人才资源服务的效用、适应浙江省经济社会发展的根本需要。

参考文献：

[1]Weierson A L.Big databased construction of service system for highlevel scientific talent[J].Journal of talent Studies，2016（1）：2326

[2]余海萍.“互联网+”驱动下大数据在人才公共服务中的应用[J].人力资源管理，2015（12）：158163

[3]姚辉杰.大数据促进人才服务模式的智慧化[J].中国人才管理，2015（23）：173177

[4]周亚飞.基于网页大数据的人才服务推荐系统[J].人力资源管理，2015（6）：221225

[5]杨霞.“互联网+”背景下构建人才人事公共服务体系研究[J].中国人力资源服务，2016，21（5）：163168

第6篇：互联网数据中心范文

据通用电气（GE）估算，到2020年全球工业互联网年产值将达到2250亿美元，大大超越消费物联网1700亿美元的产值，而企业用云数据平台的年产值预计将膨胀到2060亿美元。随着越来越多的工业产品利润来源从硬件转移到软件，很多工业企业都在重新思考自己的软件战略。

工业+互联网，跨界融合、深度互联是基本要素

近日，中国信息通信研究院（下称中国信通院）和美国工业互联网联盟（下称IIC）就工业互联网合作达成协议，并举办工业互联网联盟合作协议签约仪式。工信部信息通信管理局业务资源处处长林啸指出，当前全球工业互联网仍处于发展初期，需要加强研究与国际合作，形成开放发展、互联互通的工业互联网体系，IIC与中国信息通信研究院签署战略合作协议，对中国工业互联网发展有极大的促进作用。

IIC指导委员会主席约翰・图西罗指出，工业物联网发展能够为全球产业带来巨大的机遇，IIC汇集了全球30个国家和地区的250余家企业，今后将进一步加强各方协作，共享各方信息，共同构建工业互联网全球发展体系。

工业互联网产业联盟秘书长余晓辉表示，当前工业互联网主要以制造业为主，但实际上工业互联网包括了制造业、能源、交通、医疗、公共设施等多个领域，可以说是生产领域的“互联网”。

余晓辉认为，工业系统的跨设备、跨厂区、跨企业、跨产业链的全面、深度互联是工业互联网实现的基本要素。

余晓辉举例道，飞机引擎制造商罗罗公司就是一个使用工业互联网技术的典型，这家英国公司通过收集过去20年的引擎数据帮助客户维护设备，设计更符合需求的产品。

中国信通院院长曹淑敏表示，全球第三次工业革命、新产业变革和数字经济浪潮已经显现，美、欧、日等发达经济体高度重视工业和互联网领域的新变革，中国也紧跟时代步伐，通过《中国制造2025》和“互联网+”等文件明确了制造强国战略。

“新产业变革的核心是智能化，而智能化的本质是基于自动化、数字化和单点智能化基础上的系统级智能化，以解决企业痛点、实现产业升级。”曹淑敏认为，工业互联网提供了此次智能化变革所需的技术要素，它将成为全球智能制造和产业智能化变革的技术基础。

曹淑敏表示，工I互联网是一个前所未有的跨界行为，各行各业的工业企业和信息通信企业共同参与、共同推动、共同影响的一个领域。

企业开始“跑马圈地”

“任何一个在线终端的数据，如果超过1个亿，就会改变整个商业结构。”中国科学院教授吕本富说，工业互联网正在重新定义制造业，随时准备引爆全球工业的下一场资本革命。

“机器与智能分析相互结合将带来诸多裨益。”吕本富介绍，工业互联网的技术创新将直接应用于各行各业，并产生32.3万亿美元的经济效益。GE预计到2020年将有高达1000亿美元收入，流入为数不多的几个工业互联网数据平台。这些平台负责收集和汇总各种工业数据，为更高级别的工业互联网应用软件的提供开发基础。

GE、西门子等企业在新的工业和互联网融合的变革中，开始挖掘新的价值、抢占新一轮市场，小米、乐视等互联网企业也在咄咄逼人的侵占原本传统制造企业的市场。

“过去这些企业就一直站在价值链的高端，在传统的生产制造领域，这种格局很难改变。随着工业互联网的发展，这个传统的格局有可能改变，互联网成为调整产业结构的抓手。”吕本富称。

作为大型传统制造企业的代表，海尔集团就有这样切身的体会。面对变革，海尔集团海立方平台核心合伙人杜俊林表示，互联网和工业的结合是大势所趋，但应该是工业在前，互联网在后。而传统行业和传统工业制造型企业，有几十年积累，应该扬自己的基础之长，结合互联网基因避短。

工业互联网效率增长1%，将产生巨大影响。吕本富举例，在商用航空领域，每节省1%的燃料意味着将来15年中能节省300亿美元支出。同样，如果全球燃气电厂运作相率提升1%，将节省660亿美元能耗支出。此外，工业互联网能提高医疗保健流程效率，有益于该行业的发展。医疗保健行业效率每增长一个百分点，将节省630亿美元。世界铁路网交通运输效率，若提高一个百分点，将节省270亿美元能源支出。

“伴随全球一体化不断深化，技术转让迅速发展，工业互联网的益处将惠及全球。”吕本富认为，随着新兴市场大力投资基础设施，尽早采用并快速部署工业互联网技术将成为发展的强劲助推器，新兴市场国家或许不需要沿袭发达国家曾经走过的道路。

5G将成为工业互联网接入网的关键组成部分

据前瞻产业研究院《中国工业大数据产业报告》的分析，目前工业大数据依赖于各类智能设备与互联网，综合了物理与信息两方面的数据，但是在分析方法上，仍存在较大缺陷。多层次、闭环、自比较都是行业发展的痛点，对于体现工业大数据的实际价值也极为不利。而且对于制造设备故障的智能检测、机器健康运行管理水平都较为低下。企业想要入局，还得把握这些核心资源。

“工业是百业之母，但是与其他行业相比，工业领域在大数据利用方面，做得还远远不够，相关厂商还要加速赶超。”余晓辉强调，工业互联网比互联网更强调数据，更强调充分的联接，数据的传输、集成，以及分析和建模。工业互联网解决的不是某一个单点的问题，而是全系统的智能问题。

“在全球上推动工业互联网发展的国家，基本上都把体系架构作为工业互联网或者智能制造发展的重要抓手。”余晓辉表示，工业互联网体系架构顶层是应用，底层由网络、数据、安全三大部分组成，首先网络的互联是基础；其次，数据是核心，以数据为核心形成智能生产控制和智能运营决策优化两大智能化闭环，这两大闭环是基于互联和数据流动所形成的体系，这也是智能工厂的核心；而安全是工业互联网各个领域和环节的重要保障。

第7篇：互联网数据中心范文

摘 要：物联网是继互联网之后，又一个改变人类生活形态的重大产业革命，因其巨大的应用前景而受到广泛重视。本文在传统物联网概念的基础上，重点描述了物联网的体系构成及物联网的关键技术，结合在智能家居上的应用方案，介绍了物联网的典型应用，最后提出了物联网标准化的问题。

关键词：物联网； 智能家居； 关键技术； 标准化

0 引 言

物联网是在已有的互联网、电信网和广电网发展的前期基础上，将互联互通的网络概念进一步扩展到生活当中的各个实体物质当中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到日常生活设计的一切可能物体中，通过这些物体网络连接，形成物联网，从而使得人类社会真正步入智能化和统一化的时代，各种物品之间均可以实现自由的交流，形成一个完全拟人化的智能世界。

世界主要发达国家都从国家战略的高度来大力推动物联网的发展，我国政府也高度重视物联网的发展[1]。我国“十二五”规划中已明确将物联网作为战略性新兴产业来培育发展，将建设物联网应用示范工程列为战略性的新兴产业。

同时物联网为智能家居的发展提供了可靠的技术条件，使智能家居成为可能，表现在：物联网所包括的射频技术、计算机技术、网络通信技术、综合布线技术、信息协议交换使得物品具有数据化的身份标识，借助家庭网关[2]，数据可以在电信网、互联网、广电网上对内和对外流动。如今的智能家居集安全防护、方便时尚和健康生活三大生活家居产品为一体，早已打破仅局限于室内开关遥控的模式，让居室安全和家庭健康也智能起来，智能家居是物联网技术应用生活的具体表现，使一个抽象概念正逐步转变成现实应用。

1 物联网与智能家居

1.1 物联网

目前我国对物联网还没有一个统一的标准定义，但从物联网本质上看，物联网是一个动态的全球网络基础设施，它具有基于标准和互操作通信协议的自组织能力，其中物理的和虚拟的“物”具有身份标识、物理属性、虚拟的特性和智能的接口，并与信息网络无缝整合。物联网将与媒体互联网、服务互联网和企业互联网一起，构成未来互联网。

物联网的本质概括起来主要体现在三个方面：

（1） 互联网特征：对需要联网的物一定要能够实现互联互通的互联网络；

（2） 识别与通信特征：纳入物联网的“物”要具备自动识别及物物通信（M2M）的功能[3]；

（3） 智能化特征：网络系统应具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。

1.2 物联网参考架构模型

中国移动在物联网组网方面的工作进展较快，提出的感知层、网络层和应用层的物联网三层体系架构模型，是构建多应用互联互通、信息共享的基础。在这个体系架构模型中，提出了物联网信息中心和管理中心的概念[4]。

从技术架构上来看，物联网三层结构的组成和功能如下：

（1） 感知层：由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢，它是物联网获取识别物体、采集信息的来源，负责完成感知、识别物体，采集、捕获信息。

（2） 网络层：由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息，具备网络运营和信息运营的能力。

（3） 应用层：物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用[5]，将物联网技术与行业应用相结合，实现广泛智能化应用的解决方案集。

1.3 智能家居应用方案

如今，家庭内部里的许多家用设备形式越来越多样，有些设备本身就具备遥控能力，比如空调、电视机等，有些则不具备这方面能力，比如热水器、微波炉、电饭煲、冰箱等。而这些设备即使可以遥控，对其控制能力、控制范围都是非常有限的。并且这些设备之间都是相互孤立存在的，不能有效实现资源与信息的共享。随着物联网技术的发展，特别是物联网网关技术的日益成熟，智能家居中各家用设备间互联互通的问题也将得到解决[6]，如图1所示。

智能家居集安全防护、方便时尚和健康生活三大生活家居产品为一体，集中在以下应用：

（1） 家庭安防中心：家庭安防设备，如摄像头、红外探测器、烟雾探测器等，一旦接入物联网，主人就可以在任何时刻任何地点了解家里的安全动态。

（2） 家庭医疗中心：家庭若有老人和小孩，可在合适位置安放摄像头，了解他们的状况。家用医疗器械，如血压计等连接物联网，与社区医院联网，方便医生实时了解病人的身体状况，及时做出治疗。

（3） 家庭数据中心：家庭里的大量数据资料，如电影、音乐、游戏等，可以通过物联网，海量存储到网络数据服务器上，方便随时查看。

（4） 常用的家庭信息，如天气预报、咨询信息等可以通过连接入网的家庭终端设备及时了解到。

（5） 家庭商务中心：商务中心可以完成一系列的，如缴费、支付、购物的任务，让主人可以足不出户完成各种琐碎的日常生活。

智能M2M家用网关负责家用设备的各类信息的采集，同时通过无线网络和Internet把信息上行传送到物联网管理中心，各类用户可以通过物联网管理中心的Web应用服务访问到各自关心的家用设备信息。另一方面，用户可以借助物联网管理中心的设备访问应用服务，实现对各类设备进行远程控制的目的，这些控制包括简单的设备开、关、模式及参数调整等，同时还包括了终端设备嵌入式应用的版本升级、设备远程诊断等[7]。

2 关键技术与待解决问题

综合物联网参考模型[4]和智能家居结构（见图2）可以看出，物联网应用的开展需要解决以下技术及问题：

（1） 物体属性标识：属性包括静态和动态的属性，静态属性可以直接存储在标签中，动态属性需要由传感器实时探测；

（2） 物体属性识别：需要识别设备实现对物体属性的读取，并将信息转换为适合网络传输的数据格式；

（3） 物体信息的传输与处理：将物体的信息通过网络传输到信息处理中心（处理中心可能是分布式的，如家里的电脑或者手机，也可能是集中式的，如中国移动的IDC），由处理中心完成物体通信的相关计算。

2.1 感知层技术

数据采集是物联网实现“物物相联，人物互动”的基础。采集设备一般采用嵌入式系统，为了获得各种客观世界的物理量，如温度、湿度、光照度等等，传感器技术也是数据采集技术中的重要一支。因此，物联网的数据采集技术包括传感器技术、嵌入式系统技术、采集设备以及核心芯片。

ECP提供了一套较完善的产品电子代码编码方法，实现对物理对象的惟一标识。RFID作为一种射频自动识别技术[8]，通过物品标签与阅读器之间的配合，可以基于计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享，为物联网中物品的身份标识提供技术支持。ECP标签中存储着数据格式规范的信息即对物品静态信息的描述，通过RFID阅读器将物品的属性信息自动采集到系统中，实现对物品的自动识别并按照一定的要求完成数据格式转换通过无线数据通信网络传递到数据处理中心，便于后续的管理和使用。

智能信号处理将对采集设备获得的各种原始数据进行必要的处理，以获得与目标事物相关的信息。首先获得各种物理量的量测值，即原始信号。之后通过信号提取技术筛选有用信号，通过调理提高信号的信噪比；高信噪比的信号通过各类信号变换，在映射空间上可以进行信号的特征提取。借助于信号分析技术，如特征对比、分类技术，可以将各种特征信号对应到某一类的物理事件。在物联网的信号处理技术中，以多物理量检测、信号提取、信号调理、信号变换、信号分析为核心关键技术。

2.2 网络层技术

为了实现物联网的普适性，终端感知网络需要具有多样性，而这种多样性是通过通用物体通信协议来保证的。由于终端感知节点并不是固定组网，为了完成不同的感知任务，实现各种目标，节点组网技术必不可少。终端感知设备之间的通信不能采用传统设备的通信协议，因此需要自适应优化网络协议。同时终端设备的低处理能力、低功耗等特性，决定了必须采用轻量级和高能效的协议。

智能家居系统的终端网络通信的数据传输量小，无需太大的传输速度，但是要求信息交换实时性强，延时段，同时还要求网络的容量大，以满足家庭中的各种家电设备。ZigBee的技术特点决定了其能很好地满足智能家居网络的上述需求[9]，特别是具备自组织、自愈能力，这样的无线通信技术是智能家居系统理想的通信方式。

物联网以终端感知网络为触角，以运行在大型服务器上的程序为大脑，实现对客观世界的有效感知以及有利控制。其中连接终端感知网络与服务器的桥梁便是各类网络接入技术，包括 GSM、TDSCDMA等蜂窝网络，WLAN、WPAN等专用无线网络，Internet等各种网络。物联网的网络接入是通过网关来完成的。

物联网是在现有计算机互联网的基础上，利用RFID技术实现对物品的电子标识，然后再利用无线通信等技术接人互联网，构造一个覆盖世界上万事万物的网络，并实现网络中物品与物品或人与物品之间的“交流”。因此，因特网技术是物联网的技术基础，或者说，物联网是因特网技术在应用范围上的一个由人及物的拓展，因特网主要解决物联网中传感器节点感知信息的传输与共享问题。

物联网的最终发展形态一定具有“泛在网络 ”的特点，方便人们随时、随地与目标对象进行通信，因此，无线通信技术的应用是必不可少的一种通信技术手段。事实上，目前物联网所涉及的RFID或传感器网络等核心技术中都融合了无线通信技术，也只有无线通信技术的应用，才能将物联网的构想变为现实，同时达到其低成本和易于实现的目标。

2.3 应用层技术

物联网以终端感知网络为触角，深入物理世界的每一个角落，获得客观世界的各种测量数据。同时物联网战略最终是为人服务的，它将获得的各种物理量进行综合、分析，并根据自身智能合理优化人类的生产生活活动。

物联网的支撑设备包括高性能计算平台、海量存储以及管理系统及数据库等。通过这些设施，能够支撑物联网海量信息的处理、存储、管理等工作。

物联网的应用需要智能化信息处理技术的支撑，主要需要针对大量的数据通过深层次的数据挖掘，并结合特定行业的知识和前期科学成果，建立针对各种应用的专家系统、预测模型、内容和人机交互服务。专家系统利用业已成熟的某领域专家知识库，从终端获得数据，比对专家知识，从而解决某类特定的专业问题。预测模型和内容服务等基于物联网提供的对物理世界精确、全面的信息，可以对物理世界的规律（如洪水、地震、蓝藻）进行更加深入的认识和掌握，以做出准确的预测预警，以及应急联动管理。人机交互与服务也体现了物联网 “为人类服务”的宗旨。人机交互提供了人与物理世界的互动接口[10]。物联网能够为人类提供的各种便利也体现在服务之中。

数据智能处理是实现以数据为中心的物联网的核心技术。包括数据汇聚、 存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论和技术。数据汇聚包括实时、非实时物联网业务数据汇总后存放到数据库中，方便后续数据挖掘、专家分析、决策支持和智能处理。

2.4 数据安全与运营管理

由于物联网终端感知网络的私有特性，因此安全也是一个必须面对的问题。物联网中的传感节点通常需要部署在无人值守、不可控制的环境中，除了受到一般无线网络所面临的信息泄露、信息篡改、重放攻击、拒绝服务等多种威胁外，还面临传感节点容易被攻击者获取，通过物理手段获取存储在节点中的所有信息，从而侵入网络、控制网络的威胁。涉及到安全的主要有程序内容、运行使用、信息传输等方面[11]。

从安全技术角度来看，相关技术包括以确保使用者身份安全为核心的认证技术，确保安全传输的密钥建立及分发机制，以及确保数据自身安全的数据加密、数据安全协议等数据安全技术。因此在物联网安全领域，数据安全协议、密钥建立及分发机制、数据加密算法设计以及认证技术是关键部分。

由于终端感知网络的节点众多，因此必须引入节点管理对多个节点进行操作。其中包括以使终端感知网络寿命最大化为目标的能量管理，以确保覆盖性及连通性为目标的拓扑管理，以保证网络服务质量为目标的QoS管理及移动控制，以实现异地管理为目标的远程管理技术，同时包括存储配置参数的数据库管理等。

作为物联网应用不可或缺的组成部分，数据库负责存储由WSN或RFID收集到的感知数据，所用到的数据库管理系统可选择大型分布式数据库管理系统。管理系统能够将已存储的数据进行可视化显示、数据管理（包括数据的添加、修改、删除和查询操作）以及进一步分析和处理（生成决策和数据挖掘等）。

2.5 物联网标准问题

物联网是一个新颖的概念，所涉及的技术和包罗的对象十分丰富。虽然，当前世界上有相当数量的国家和技术力量正在积极地从事着物联网方面的研究工作，但物联网本身还存在着待解决的缺乏完整的标准体系问题，如国内物联网存在的主要问题就包括“关键技术有待突破、研发力量比较分散、体系架构尚未建立、标准不统一”等。只有标准化问题解决好了， 便捷而高效的互

联互通才有可能实现。

3 结 语

目前我国的物联网智能家居并没有完全的实现，也没有大规模的应用到家居的各个环节中，究其原因不但和产品成本较高有关，也和互联网的安全性有关。

物联网的技术推广成为推动智能家居发展的催化剂，智能家居系统逐步朝着网络化、信息化、智能化方向发展，智能终端设备的产品也逐步走向成熟，尤其以ZigBee为代表的先进技术应用，使得物联网通信技术往无线方向发展，也从一定程度上降低了产品的成本，更容易推广和接受。同时加强网络安全机制，保护个人信息，才能真正让互联网技术造福于人类。

参 考 文 献

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[2]白清利，张东来.嵌入式家庭网关功能分析与设计实现[J].微计算机信息，2006（2）：1012.

[3]中国移动通信集团.中国移动通信集团企业标准M2M（U）SIM平台设备规范V1.1.0[M].北京：中国移动通信集团，2007.

[4]传感网国家标准工作组.物联网技术架构与标准体系研究进展报告[EB/OL].[20101021].？from=like.

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[6]吕莉.智能家居及其发展趋势[J].计算机及现代化，2007（11）：5658.

[7]孙红波，陶品，李莉.ARM与嵌入式技术[M].北京：电子工业出版社，2006.

[8]师启娟，于天一.基于RFID的EPC新技术引领供应链发展[J].物流工程与管理，2009，31（2）：7173.

[9]张莉.ZigBee技术在物联网中的应用[J].电信网技术，2010（3）：14.

第8篇：互联网数据中心范文

之前也根据这一研究结果所绘制的“互联网虚拟大脑结构图”对互联网与云计算，大数据，物联网，工业4.0(工业互联网)的关系进行了阐释。

1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统，

因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人机物)融为一体

2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统，

在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。

3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础

随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。

与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。

4.工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽，

互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。

5.互联网+，反映反映互联网从广度、深度发育成成熟的互联网虚拟大脑的过程

第9篇：互联网数据中心范文

关键词：互联网金融；大数据技术；技术应用；金融业

中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）24-0070-02

引言

互联网金融不是互联网和金融的简单叠加，更深层次的变化是改变了金融服务模式，给金融体系带来了变革，融入了更多互联网特有技术，大数据技术就是其中的典型代表，它也被视为推动互联网金融发展的重要驱动力之一，使金融业形成了一种新的业态。金融在现代社会经济活动中处于核心地位，发挥着重要职能，推动着经济发展建设，促进着社会资产流动，是经济增长的新引擎，积极发展互联网金融具有重要意义。通过对大数据技术的应用能够促进互联网金融发展，为互联网金融持续发展创造有利条件。

一、大数据技术与互联网金融的概念

（一）大数据技术

大数据是信息时代提出的全新概念，由美国硅图公司麦肯锡提出，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据[1]。大数据技术，是从各种类型海量数据中快速获得有价值信息，进行高效数据“提纯”，以提升信息数据利用率的一种信息技术。根据大数据处理的生命周期，大数据技术体系通常可分为：大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘、大数据可视化计算及大数据隐私与安全等几个方面。大数据技术的应用优化了数据处理环节，提高了数据处理效率。

（二）互联网金融

互联网的诞生给人类社会带来了质的变化，互联网成为人们获取信息的主要渠道，人类已对互联网产生依赖性，互联网融入社会活动各个领域。自然，金融业也不例外，现代金融模式开始向互联网方向发展，这便催生了互联网金融，给金融体系带来质的改变。互联网金融并不单单是互联网与传统金融的简单融合，更通过以互联网为基础的高新技术实现了资金融通、支付、投资信息化、网络化，以大数据及互联网平台，构建了一种新型金融业务模式和金融服务体系[2]。互联网金融的出现，开拓了融资渠道，提升了金融融通效率，加速了金融经济发展进程，塑造良好互联网金融环境是新时展的需求。

二、大数据技术在互联网金融中的应用

互联网金融模式当前已普遍被人们所接受，市场规模不断扩大。以阿里巴巴小额贷款为例，2015年市场交易额增长40%，累计发放贷款1 953亿元人民币。显然互联网金融在不断成熟，而互联网是大数据的重要产生者，所以将大数据技术融入到互联网金融中将推动互联网金融发展。下面通过几点来分析大数据技术在互联网金融中的应用。

（一）在风险管理中的应用

数据对互联网金融机构的重要性毋庸置疑。例如，用户信用信息、负债信息、业绩报告等。这些信息与信贷业务风险有直接关系，而数据来源不一，且数据类型复杂，数据量庞大，所以传统数据处理技术显得有些束手无策，不能为风险分析提供支持[3]。大数据技术则能解决风控难题，通过采集更全面、更及时、更真实的数据，预测风险，找出数据相关性，挖掘数据背后的风险信息，为风险管理提供依据和导向，提升风险识别能力，互联网金融机构便可有针对性地调整风险管理策略，提高风险管理效率，规避风险。

（二）在金融创新中的应用

通过前文分析可以知道，互联网金融与传统金融存在差异。传统金融对实体商务环境有依赖性，而互联网金融以互联网等高新技术为支持，更多的是依赖海量的数据。而大数据技术的基本特征是海量数据的收集和处理，而这也是互联网金融模式的核心。因此，大数据在互联网金融中的应用，能提升互联网金融机构数据收集与处理能力，有效促进互联网金融创新。在具体应用中，互联网金融结构可利用大数据技术分析有效交易信息，识别市场交易模式，进行市场信息分析，以提升市场敏感度，从而快速、高效投资，及时转变经营策略，适应市场环境，提高金融融通效率，创造更多经济价值。

（三）在资源优化中的应用

金融资源对于互联网金融机构来说非常重要，大数据技术在互联网金融中的应用，优化了金融服务体系，能有效促进资源优化配置，优化金融资源融通与流动机制，简化金融业务流程，有效降低金融成本，提高金融融通效率。如美国的LendingClub公司，通过大数据技术，利用P2P平台，提供贷款业务，便没有利用银行机构，而是通过在线服务模式，提供了一个低成本、高收入的投资渠道，提供金融服务。显然这种金融业态为中小企业融资创造了便利条件，在某种意义上改善了融资环境，有效为中国金融发展注入了活力，为中小企业持续发展创造了条件，为金融市场提供了快速、高效的运营平台，进一步推动了我国经济良性发展。

（四）在信息处理中的应用

金融业务通常开展中通常需要投入大量人力物力进行信息整理与分析。而传统金融机构信息采集、分析、整理具有滞后性，成本高，效率低，信息获取渠道狭窄有限。互联网金融机构可借助自身互联网平台优势快速获取信息，建立新的信息来源途径。但由于来自各网络平台的信息量庞大，信息价值密度将出现下降，传统信息处理技术“提纯”效率低，成本高，耗时费力。而基于大数据技术，通过云计算方式，能大大提升信息处理能力。另外，配合数据库与搜索引擎的应用，能提升信息检索能力，真正打破传统金融信息收集模式，创建成本低、更新更快、精准度高的信息处理平台，提升金融效率。

结语

社会经济发展离不开金融支持，毫无疑问，发展金融业是推动经济持续发展关键所在。现如今，社会已经开始逐步进入互联网时代，构建互联网金融模式是时展的需求，是金融业转型的必然，我国应认清时展趋势。但传统数据处理技术不符合互联网金融发展要求，所以应加强对大数据技术应用，构建一种全新互联网金融发展模式。

参考文献：

[1] 李杰，赵丽芳.互联网金融的网络信任：形成机制、评估与改进――以P2P网络借贷为例[J].西安理工大学学报，2013，（14）：132-136.