在4、傳統(tǒng)大 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的 架構(gòu)有哪些?各有什么特點(diǎn)?

數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析、云服務(wù)等應(yīng)用的快速普及，對(duì)數(shù)據(jù) center產(chǎn)生了革命性的需求，存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)成為了其中的核心。政府、軍工、科研院所、航空航天、大型商業(yè)連鎖、醫(yī)療、金融、新媒體、廣播電視等領(lǐng)域的新興應(yīng)用層出不窮。數(shù)據(jù)的價(jià)值日益凸顯，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為不可或缺的資產(chǎn)。存儲(chǔ)系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)的載體和驅(qū)動(dòng)力，成為數(shù)據(jù)Foundation架構(gòu)中最關(guān)鍵的核心。

新型大數(shù)據(jù)中心除了傳統(tǒng)的高可靠、高冗余、綠色節(jié)能外，還需要虛擬化、模塊化、彈性擴(kuò)展、自動(dòng)化等一系列特性，以滿足具有大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的應(yīng)用需求。這些前所未有的需求給存儲(chǔ)系統(tǒng)帶來(lái)了前所未有的變化?！皯?yīng)用定義存儲(chǔ)”的概念是基于large 數(shù)據(jù) application的需求提出的。作為數(shù)據(jù) center的核心，存儲(chǔ)系統(tǒng)不再僅僅是傳統(tǒng)的分散的、單一的底層設(shè)備。

本章主要介紹教育大學(xué)的內(nèi)涵、體量、價(jià)值數(shù)據(jù)。1.什么是Big 數(shù)據(jù)2012年，聯(lián)合國(guó)發(fā)布了big 數(shù)據(jù)白皮書(shū)《大數(shù)據(jù)促進(jìn)發(fā)展:挑戰(zhàn)與機(jī)遇》，明確提出Big數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)?！按?1”作為信息技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)，具有海量數(shù)據(jù)量、快速數(shù)據(jù)流通(Vwlocity)、多樣數(shù)據(jù)種類、龐大的特點(diǎn)。

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高胡(甘肅省國(guó)土資源信息中心)為推進(jìn)我國(guó)地質(zhì)資料信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)化，充分發(fā)揮地質(zhì)資料信息的價(jià)值，針對(duì)我國(guó)現(xiàn)有地質(zhì)資料信息集群共享服務(wù)平臺(tái)存在的缺陷和問(wèn)題，在現(xiàn)有系統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了地質(zhì)資料信息存儲(chǔ)數(shù)據(jù)-1，使我國(guó)地質(zhì)資料信息服務(wù)的集群化產(chǎn)業(yè)化能夠適應(yīng)存儲(chǔ)

然而，地質(zhì)資料管理中長(zhǎng)期存在信息分散、綜合研究不夠、數(shù)字化和信息化程度低、服務(wù)渠道不暢、服務(wù)能力不強(qiáng)等問(wèn)題，使得地質(zhì)資料信息的巨大潛在價(jià)值沒(méi)有得到充分發(fā)揮。為進(jìn)一步提高地質(zhì)工作服務(wù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的能力，充分發(fā)揮地質(zhì)資料信息的服務(wù)功能，拓展服務(wù)領(lǐng)域，國(guó)土資源部在借鑒國(guó)內(nèi)外地質(zhì)工作先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，部署全面推進(jìn)地質(zhì)資料信息服務(wù)集群化產(chǎn)業(yè)化。

教育大學(xué)數(shù)據(jù)6樓架構(gòu)是:1。數(shù)據(jù)來(lái)源樓層:包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)圖書(shū)館，數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、爬蟲(chóng)、日志系統(tǒng)等。，是大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)生產(chǎn)機(jī)制。2.數(shù)據(jù)整理層:包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，。

4.數(shù)據(jù)建模與挖掘?qū)?該層實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深加工，根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立了適合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型，建立了大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)處理平臺(tái)。利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等算法，挖掘數(shù)據(jù)集中度的內(nèi)在價(jià)值，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)和決策支持，5.行業(yè)應(yīng)用層:深入分析行業(yè)特點(diǎn)數(shù)據(jù)，梳理行業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求，建立適合不同行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品。