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中智訊（武漢）科技有限公司
云計(jì)算實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案


1 實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目建設(shè)背景
1.1 項(xiàng)目建設(shè)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(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正在以空前的速度產(chǎn)生和積累，對(duì)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的人才需求也快速增加。進(jìn)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(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。目前，大數(shù)據(jù)正在開啟一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，其影響力包括傳統(tǒng)的金融、醫(yī)療保健、市場(chǎng)業(yè)、零售業(yè)、制造業(yè)、司法、工程和科學(xué)、保險(xiǎn)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(shí)、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(dú)到的優(yōu)勢(shì)，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(yàn)受到了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，如何從紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，變數(shù)據(jù)為財(cái)富，挖掘數(shù)據(jù)中的金礦，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力以及提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理水平，是當(dāng)前企業(yè)和教育工作的重要課題。

1.2 項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒?yàn)室旨在培養(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(yīng)用型、復(fù)合型、創(chuàng)新型人才，
要求學(xué)生具有良好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)編程能力，掌握信息科學(xué)與計(jì)算科學(xué)的基本理論方法與技能，具備定量分析、科學(xué)預(yù)測(cè)和應(yīng)用軟件開發(fā)能力，以勝任銀行、零售商、電商、醫(yī)院、供應(yīng)鏈管理公司和電信公司等多個(gè)行業(yè)的相關(guān)工作。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)室又要滿足大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用、各行業(yè)理論和復(fù)雜性等前沿領(lǐng)域研究的需要，將研究成果應(yīng)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(guān)決策咨詢和技術(shù)支持。實(shí)驗(yàn)室主要的功能如下：
科研實(shí)驗(yàn)：結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的研究力量，在中心框架下利用創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的平臺(tái)條件，開展前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用方面的統(tǒng)計(jì)分析和實(shí)證研究，實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)研究、金融研究、能源研究、通信研究等領(lǐng)域研究水平提升。
培訓(xùn)教學(xué): 結(jié)合國際流行的數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析工具和專業(yè)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)檢驗(yàn)、程序設(shè)計(jì)等實(shí)踐技能。

1.3 項(xiàng)目建設(shè)原則
數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)遵循以下原則：
1）可靠性：系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠的運(yùn)行是系統(tǒng)具有實(shí)用性的前提。要求系統(tǒng)具有高穩(wěn)定性，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障和突發(fā)事件時(shí)，具有保障正常運(yùn)行的措施。
2）易用性：系統(tǒng)應(yīng)盡可能的減少系統(tǒng)維護(hù)人員的工作量。經(jīng)過短期培訓(xùn)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(shí)際需要考慮的。系統(tǒng)交付使用以后，應(yīng)該便于各種日常維護(hù)工作，能夠方便地進(jìn)行軟件的重新配置、系統(tǒng)的智能預(yù)警監(jiān)測(cè)、硬件備品備件的更換和軟件系統(tǒng)的升級(jí)。
3）擴(kuò)展性：擴(kuò)展能力是云計(jì)算應(yīng)用基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)最重要的原則之一，作為云計(jì)算行業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)，平臺(tái)應(yīng)具備充分、靈活的適應(yīng)能力、可擴(kuò)展能力和自動(dòng)升級(jí)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(biāo)準(zhǔn)化、協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化。
4）可管理性：系統(tǒng)應(yīng)具備完整的統(tǒng)計(jì)、分析、授權(quán)和預(yù)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(wù)。

2 實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目建設(shè)方案
2.1 項(xiàng)目方案介紹
針對(duì)目前高校大數(shù)據(jù)分析與挖掘教學(xué)與科研現(xiàn)狀，經(jīng)過大量高校教學(xué)需求調(diào)研，中智訊推出專業(yè)實(shí)用的大數(shù)據(jù)與虛擬化教學(xué)平臺(tái)，幫助學(xué)生熟悉和掌握大數(shù)據(jù)及云計(jì)算領(lǐng)域的前沿技術(shù)，掌握云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的開發(fā)方法，學(xué)習(xí)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(shí)。結(jié)合中智訊在物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多年積累，提供支持云計(jì)算的大量真實(shí)物理大數(shù)據(jù)源，通過云計(jì)算技術(shù)構(gòu)建一套完整的移動(dòng)互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心中間件系統(tǒng)。

實(shí)驗(yàn)室方案框架說明：

大數(shù)據(jù)與虛擬化教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：該部分作為大數(shù)據(jù)和虛擬化基礎(chǔ)知識(shí)的主要學(xué)習(xí)平臺(tái)，是高校主要建設(shè)的部分。實(shí)驗(yàn)主機(jī)將4臺(tái)高配的專業(yè)服務(wù)器集中在一臺(tái)實(shí)驗(yàn)箱內(nèi)，通過千兆交換機(jī)互聯(lián)，學(xué)生可通過該平臺(tái)做大數(shù)據(jù)和虛擬化的“建”、“管”、“用”等一系列實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)專業(yè)服務(wù)器包含：管理主機(jī)、計(jì)算主機(jī)、主存儲(chǔ)主機(jī)、二級(jí)存儲(chǔ)主機(jī)、千兆交換機(jī)等硬件構(gòu)成，主機(jī)分區(qū)設(shè)計(jì)，直觀的展示云計(jì)算的硬件構(gòu)成及部署。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用一對(duì)一服務(wù)，每個(gè)學(xué)生獨(dú)享一套硬件資源，方便管理和教學(xué)。

虛擬化技術(shù)教學(xué)資源：該部分主要用于學(xué)習(xí)云計(jì)算虛擬化技術(shù)及相關(guān)的IAAS自動(dòng)化管理、部署、監(jiān)控軟件，支持大部分主流虛擬機(jī)的學(xué)習(xí)：KVM、Xen、Vmware、Oracle VM等。教學(xué)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(jī)資源管理、CloudStack平臺(tái)運(yùn)維與優(yōu)化等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)教學(xué)資源：該部分主要學(xué)習(xí)基于Hadoop架構(gòu)的大數(shù)據(jù)教學(xué)，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(shí)。教學(xué)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(jì)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(xué)項(xiàng)目案例：該部分通過構(gòu)建完整的行業(yè)綜合應(yīng)用實(shí)例來輔助教學(xué)，提供的項(xiàng)目包含：個(gè)人存儲(chǔ)私有云綜合實(shí)驗(yàn)、氣象數(shù)據(jù)分析云綜合實(shí)驗(yàn)、微信人物關(guān)系綜合實(shí)訓(xùn)、云圖書館實(shí)例綜合實(shí)訓(xùn)。結(jié)合智云硬件庫實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)源，獨(dú)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(chǔ)、挖掘等功能，支持海量最近1小時(shí)、最近1天、最近1周、最近1月、最近1年及任意時(shí)間段數(shù)據(jù)的快速挖掘及數(shù)據(jù)分析使用，同時(shí)配合智云應(yīng)用API，與上層移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)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(yīng)用完整的一套系統(tǒng)。

智云硬件庫實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)源：該部分提供真實(shí)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(jī)設(shè)備、氣象站、M2M路由、Android網(wǎng)關(guān)、Zigbee工業(yè)無線節(jié)點(diǎn)等各種設(shè)備，為學(xué)生提供行業(yè)真實(shí)應(yīng)用的硬件數(shù)據(jù)源，可以構(gòu)建各種應(yīng)用場(chǎng)合：環(huán)境霧霾監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、倉庫溫度火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、公共場(chǎng)合人流密度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、工廠無人自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)、氣象站天氣預(yù)測(cè)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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開發(fā)，并運(yùn)營獨(dú)立的開放數(shù)據(jù)共享平臺(tái)“智云物聯(lián)”，能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)科研及教學(xué)提供各種長期的數(shù)據(jù)樣本，通過真實(shí)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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