数据中心互联

数据中心互联（精选12篇）

数据中心互联 篇1

不少企业或者行业对数据中心的互联呈现出比较强的需求, 这刺激了包括SDN在内的一系列新技术去改善数据中心互联问题。

互联网流量急剧增长, 除了对电信网络提出巨大考验, 也使得各种规模的数据中心也在急剧膨胀。单一数据中心规模的膨胀, 业务的过度集中使得单一数据中心的机房空间、供电等设施承担巨大压力, 难以满足要求;另外, 不同数据中心的资源利用率差异大, 总体利用率低;多数据中心的分散管理和维护, 导致业务部署难度大, 维护效率低;在业务需求方面, 云计算的发展, 提出了跨数据中心服务器集群, 跨数据中心虚拟机迁移等要求。

为此, 中兴通讯提出了基于SDN的数据中心互联方案, 并在本届北京国际通信展期间正式发布。该方案特点是充分结合SDN集中控制, 网络IT化、可编程, 网络能力开放化的特点, 实现多数据中心的互联、整合及优化。可满足数据中心互联、备份、资源利用率提升、弹性扩展、运营效率提升等方面的需求。

互联需求渐强

目前国内运营商和互联网企业建设的数据中心规模与数量均很庞大, 不少企业或者行业对数据中心的互联呈现出比较强的需求, 这刺激了包括SDN在内的一系列新技术用于改善数据中心互联问题。

其中, 大型的互联网公司、电信运营商均呈现出非常强烈的数据中心互联需求, 比如腾讯, 阿里巴巴, 中国电信等;主要的业务需求主要集中在多数据中心的资源整合和统一优化、网络流量的优化、业务的灵活疏导和备份、数据中心容灾等方面。

SDN具有集中控制、网络虚拟化和网络开放化的特点, 很好地契合了数据中心互联的需求;集中化的控制, 真正实现了数据中心物理分散、逻辑集中的需求;真正实现了统一的控制和集中的优化;网络虚拟化的特点可以让数据中心互联业务获得更多的网络和服务的创新;网络的开放性方面可以让数据中心互联应用创新更加便捷。

这也正是包括中兴在内的产业链纷纷提出结合SDN技术的数据中心互联方案的原因所在。

数据中心互联的技术要求

从技术上看, 中兴的上述方案采用SDN技术实现光网络、IP网络的统一控制和协同, 并进一步实现了光网络和IP网络的多层多域优化, 满足数据中心互联0/1/2层的统一优化和业务的需求。面对数据备份和容灾等异步、大数据量的备份需求, 一般采用0/1层的光传输网络技术完成, 采用SDN技术实施光网络的按需调度和带宽的提供, 可以实现业务实时、突发的需求, 并可提供全局、端到端的保障。

据中兴通讯承载网产品总工范成法解释, 数据中心更多的业务需求, 如服务器集群、虚拟机迁移等, 需要跨数据中心提供大二层网络环境, 采用SDN实现集中控制的大二层网络, 不仅可以基于SDN开放可编程的架构与上层应用协同, 更好地满足服务器集群和虚拟机迁移的需要, 也可基于统一的控制器, 实现全局的可靠性增强, 和流量优化, 提升网络资源的利用率。尤其针对跨数据中心的流量, 基于SDN架构, 更可实现光网络和IP网络的多层多域联合优化, 真正实现数据中心之间端到端, 全网络的的统一优化。

另外, 该解决方案具有开放可编程的特点, 提供多样化的API。使得更多的用户可以根据自身的需要, 按需定制相应的网络服务和应用。为数据中心互联领域的服务创新和业务创新提供了开放的平台。

端到端的价值

据范成法表示, 当前很多IT厂商提供的数据中心解决方案都是基于软件方式实现, 在业务和部署的灵活性方面有一定的优势, 同时也不受网络设备硬件的局限。在当前阶段有着一定的适应性, 但也存在着性能瓶颈、稳定性不足、维护复杂等问题;在数据中心互联领域, 中兴通讯充分发挥了自身产品和技术优势, 提供了全面端到端的解决方案, 基于SDN统一控制和优化的特点, 采用集中化、层次化的方式, 提供了IP层面和光网络层面的统一控制和多层优化。

正是因为数据中心的SDN演进诉求非常迫切, 各家厂商的方案层出不穷, 但产品兼容性、标准不统一等问题依然存在。

对此, 范成法说, 数据中心向SDN的演进是非常明确的, 数据中心将是SDN应用的主要场景, 也是各厂家当前的主要战略争夺点。究其原因, 是因为数据中心在业务层面和网络运维层面都需要更灵活、更开放、更智能的网络支撑, 有着强烈的引入SDN的需求;并且数据中心运营者对数据中心拥有着全面掌控权, 自己的网络自己做主, 因此在数据中心网络引入SDN的规划、部署、演进等方面更具备可行性。这也使得厂家的差异性、标准不统一等问题并不会对数据中心引入SDN构成太大阻碍。中兴通讯看好数据中心网络市场, 同时中兴通讯拥有深厚的网络技术积累, 精湛的网络设备软硬件设计和开放能力, 我们能在数据中心网络, 数据中心互联网络中为用户提供标准化的、或者定制化的网络产品和解决方案。

在全球范围内, SDN助力数据中心互联已成趋势, 例如Google就已采用了SDN统一的控制和优化的特点, 实现了多数据中心之间网络利用率的大幅提升, 从而大大降低了数据中心互联网络的建设和维护成为。

“这是值得我们借鉴的。”范成法表示, “我们的数据中心互联解决方案也正是充分借鉴了这一点, 采用集中的控制方式实现网络的统一优化, 同时, 我们也更进一步采用层次化的控制方式, 实现了多层网络的协同调度和优化, 实现全面端到端的数据中心互联解决方案。”

“多数据中心的互联和整合将是未来的发展方向, 中兴通讯结合了自身产品和技术优势, 提出基于SDN数据中心互联方案, 可更好提升数据中心的资源利用率和运维效率, 更好地满足云计算、大数据等应用需求, 并具备开放可编程特点, 满足未来数据中心服务和业务创新的需要。”

——中兴通讯承载网产品总工范成法

数据中心互联 篇2

课程背景：

得益于中国的人口红利影响，移动互联网在中国得到了高速发展，在过去的3年，以互联网为代表的“新经济”，开始与中国的“旧经济”分道扬镳，这体现在资本市场上，也体现在实体经济中。大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像物流行业中的公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺！但大数据不会因为人们的使用而折旧和贬值，很多人习惯把物流行业看作是互联网最后一块未开垦的处女地，对大数据的研究还停留在口头上，还没有形成具体的可操作的行动！专注于数据调查的咨询公司麦卡锡则一针见血地指出：“大数据将是堪比石油的重要资源”。

在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，大数据在变革车货匹配、运输线路分析、销售预测与库存、设备修理预测、供应链协同管理等方面发生着潜移默化的作用，逐渐改变和影响着物流人的思维方式。

课程收益：

 理解互联网的本质，提升效率和改善用户体验

 掌握大数据的规律和基本特点

 学会开展数据分析，并找到数据背后的问题  通过大数据开展精准化营销

课程时间：1天；6小时/天

授课对象：高层管理人员、中层管理人员

授课方式：案例分享，示范演练，小组讨论，视频教学，头脑风暴

课程大纲

引言：大数据改变我们的生活，所有人都生活在数据中 例1：啤酒&尿不湿的故事（女儿怀孕）例2：有趣的必胜客的订餐系统 例3：大数据分析股票 例4：大数据相亲

第一章：互联网给物流行业带来的机遇和挑战

一、从两场打赌开始说起

/ 6 1.互联网+概念的提出和推动

案例分析：“互联网+零售”的巨额交易 案例分析：“互联网+交通”的自残式营销 案例分析：“互联网+硬件”的严重冲击 2.互联网+李克强的新工具

案例分析：“互联网+金融”的天量资金 3.马化腾：互联网+下的智慧生活 案例分析：“互联网+消费” 4.BAT：用数据颠覆你的所有 案例分析：互联网+娱乐

讨论：餐饮行业如何进行互联网+什么 ？ 5.互联网带来的机遇和挑战 讨论：互联网是洪水猛兽吗？ 讨论：互联网泡沫的背后思考

二、互联网颠覆传统行业的步骤 1.已被互联网撕碎的传统行业 讨论：你的行业还有多久的时间 2.传统行业的痛点

案例分析：传统行业转型遇到的哪些困难 讨论：你的公司产品有哪些痛点？ 3.从客户到用户的变化

讨论：我们是有客户还是用户？

第二章：互联网的基本理念

一、互联网是一种新的技术 1.新技术带来改变的力量

思考：互联网技术给物流行业带来的变化是什么？

二、互联网是一种新的商业模式 1.如何进行商业模式创新

讨论：传统企业的商业模式和互联网公司的商业模式的不同

案例分享：互联网化不是搞个APP

三、互联网是一种新的思维

/ 6 1.互联网思维的核心

讨论：为什么海底捞的服务有“毒”？ 转换视角，像做产品一样做营销

第三章：大数据的基本理念

一、大数据到底是什么?

二、大数据时代到来的条件 1.时代的沿革：

1）工业革命1.0——机械生产代替手工劳动 2）工业革命2.0——实现了生产的自动化 3）工业革命3.0——开始迈入信息化时代 4）工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕 案例：工业4.0进入C2B的模式的私人订制的时代 2.移动互联网 3.云计算 4.4G网络

三、大数据的条件——大数据VS数据大 1.大数据与传统数据的区别

1）“由业务向数据提出需求”的运营模式向“以数据指导业务”的运营模式转变 2）化“数”为“据”是关键。2.大数据的特点

1）数据体量够大（Volume）2）数据类型够多（Variety）3）数据价值密度低（Value）4）数据具有实效性（Velocity）

四、大数据的类型

1.结构化数据——纯数字化数据 2.半结构化数据——图片、声音、影像

3.非结构化数据——行为数据：归根到底是研究“人” 1）表象数据 2）心理数据 3）性格数据

/ 6 第四章：大数据的商业意义和使用

一、大数据的商业意义

1.挖掘需求：永远不要忽略用户的行为数据和潜在需求

1）大数据的本质：还原（通过行为数据还原用户的真实需求）——为C端精确画像 2）分析用户的特征和行为 3）筛选有价值的用户 4）注重用户体验

2.还原的三个条件：角度、场景、数据 1）角度：企业价值和客户价值。2）场景——推理“活”数据 案例：客户为什么改了送货地址? 案例：“十一黄金周” 3.数据——挖掘

1）表象数据——挖掘用户的潜在需求

A.潜在需求指标：搜索的关键词、浏览过的网页、购物车中待购品 B.对策分析指标：网页停留的时间、购买商品的单价、服务满意度 C.身份识别指标：常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址 2）心理数据——探寻用户的真实感受

A.心理数据一：对比效应——不怕不识货，只怕货比货 B.心理数据二：评估模式——女孩子相信是否要带女伴 C.心理数据三：折中效应——不知是中国喜欢中庸之道 D.心理数据四：沉没成本——人们为什么总停留在过去 E.心理数据五：损失规避——敢不敢冒险，会不会说话 F.心理数据六：禀赋效应——敝帚为什么自珍 G.心理数据七：心理账户——钱和钱是不一样的 H.心理数据八：交易效用——网购为什么疯狂 I.心理数据九：锚定效应——好的起点是成功的一半 3）性格数据——找到用户的行为动机 案例：空城计中诸葛亮对司马懿性格的预测 案例：草船借箭中诸葛亮对曹操性格的预测 4.大数据的基础：经验

案例：打领带、按灯试验、国王与奴隶 5.大数据的关键作用：预测

/ 6 案例：塔兰托海港战役 案例：日俄海战 案例：大庆油田泄密

案例：分析一个女性用或视频网站商城的真实数据 案例：从支付手段推测银行未来发展趋势 6.大数据的根本目的：决策 案例：林彪的大数据思维 案例：普拉达

案例：保险公司出险加保问题

二、精准营销：开展精准化、低成本营销 1.关联推荐 案例：啤酒与尿布 案例：淘宝卖内衣分析 2.广告精准推送

案例：“小时代”电影的广告策略 3.社区营销，建立核心竞争力 案例：邮政的EMS和顺丰竞争

三、内部管理：提高工作效率和服务质量 1.提高工作效率

案例：阿里巴巴征信系统 2.提升服务质量

案例：泰国的东方饭店服务

案例：印象舌尖如何营销天平会计事务所 案例：人性化的关怀 3.实现员工的扁平化管理 案例：用淘宝模式管理员工

四、模式变革：变革商业模式，引领时代潮流 1.思维变革：信息风暴颠覆思维惯例 1）从“样本”到“总体” 2）从“精确性”到“混杂性” 3）从“因果关系”到“相关关系” 2.商业模式的变革与创新 1）企业模式创新

/ 6 2）产业模式创新 3）技术模式创新

五、数据采集的方法 1.试验法（EQ试验）案例：雀巢速溶咖啡 2.访问法

案例：罗永浩的锤子手机、刀削面 案例：脑白金史玉柱的市场调研 3.问卷法

4.平台法（对于后台数据的监测）——微信的三个号

掘金移动互联网大数据 篇3

一、大数据对企业发展的价值

正如舍恩伯格在《大数据时代》所述“这是一个信息爆炸的时代，这是一个数据为主的时代，这是一个充满无限可能的时代。”随着移动互联网用户量激增，手机已数据化、宽带化。数字化时代，每个人每分每秒都在创造数据，在浏览的网站上、在使用的设备中、在各种通信服务系统里，数据都以指数级的速度在数量和类型上快速增长。然而面对数据流量的爆发性增长，运营商收入不仅未改观反而由于数据流量的产生者（第三方替代型业务）的发展，使传统利基收入被不断侵蚀面临沦为管道的尴尬。运营商站在大流量、大数据信息的“金矿”上，树立数据观念、重视对数据的挖掘与利用，意识到数据的占有与利用能力已渐成为新的竞争壁垒。怎样借助云计算技术发挥管道优势、促进业务创新，将大数据信息转化为商业价值是电信运营商发展移动互联网业务亟待解决的问题。

二、大数据改变运营方式和盈利模式

1、精细化运营提升用户体验

运营商有几类数据，首先是用户帐号，利用手机实名制，运营商登记的帐号信息有用户年龄性别等比较真实的最基础的数据。第二是协议类型，如所使用的套餐业务（是使用流量高的还是话音高的、每月消费量）并得到用户消费能力。第三是业务类型，如用户选择游戏类或者阅读类、音乐类，都代表他个人的一些兴趣爱好、特点和取向。第四是访问的URL，用户经常看什么网站、关键词，用户可能哪些产品和相关服务会有兴趣。第五是终端信息，终端信息对运营商自己做业务来说非常重要，因为每个终端的能力不一样，每个终端的特征不一样，就是每个终端适合使用的业务不一样。

通过大量数据分析了解用户需求，找到最适合和满足用户需求的产品特点从而指导产品的设计开发，业务上线后通过持续跟踪分析用户在业务订购、使用等过程中的特点及存在的问题，为业务优化策略的制定提供数据支撑，从而增强业务的实用性和便利性，提高业务质量和客户体验。通过分析用户需求和行为特点筛选目标客户，匹配相应产品确定营销方案和推荐方式。基于用户需求精细化营销，从而加强客户资源管理规范性，只能匹配用户需求和产品特征，提高用户满意度和销售效率。

2、创新商业模式

大数据不仅帮助运营商对内优化业务运营绩效，更重要的是，大数据能为运营商带来了业务创新的机遇，为电信运营商在除了个人和集团客户的通信业务之外，开辟出一个崭新的业务发展空间。

例如美国运营商Verizon推出了“精确市场洞察”服务，它根据用户的互联网访问行为和用户所在位置，结合用户的静态肖像信息进行归类与聚合，更精细的为企业描绘出指定地区的人口结构和组成，帮助企业在选择广告市场投放选择时作出最明智的决定。大数据告诉广告商什么是正确的时间、谁是正确的用户、什么是应该发表的正确内容等，这正好切中广告商的需求。又如西班牙电信集团就已成立了独立大数据事业部，名曰“动态洞察”，并在英国试水类似的匿名人流统计服务，主要针对的客户是政府部分或公共职能企业，帮助他们分析影响人们访问某个地点的各种因素，从而帮助政府与企业制定相应的政策与服务策略。无独有偶，由T-Mobile和Orange合资成立的英国最大移动通信公司EE，也为政府机构及企业客户提供匿名化了的用户出行和交通行为的统计数据报告服务，这些静态报告中还包括用户的社会化分群特征，以帮助读者快速找出目标人群的移动行为习惯与趋势。

由此可见，只要合理控制好用户个人信息和隐私泄露的风险，大数据技术已为移动运营商开启了一扇广阔的新商业模式之门，无论是商业广告还是公共服务领域，都可大有作为。

三、获取数据类型

运营商获取数据的目的是通过掌握用户需求结合产品特征和网络能力从而智能化精确匹配需求和供给，并基于此开拓更多的数据应用方式、拓展收入来源、加强产业链影响力。围绕这一目的运营商应获取的数据主要有：用户数据、产品数据、网络能力数据。

1、用户数据

获取用户数据的目的是把握用户需求、了解用户行为特征。用户数据包括基本信息，如年龄、性别、职业、教育程度、品牌套餐、会员级别；注意力偏好或行为喜好，如浏览内容、次数、关键字、访问时间；消费能力，如支付信息、流量、使用频率；生活轨迹，如使用时间、地点；客户终端业务匹配。

2、产品数据

获取产品数据的目的是准确把握产品特征为适合的用户推广。产品数据包括产品形态（声音、图片、视频）、产品资费、销售渠道和对终端的要求等等。

3、网络能力数据

获取网络能力数据目的是明确自身执行相关策略的能力，相关数据包括网络功能、利用率、效率等。

四、数据获取策略

移动互联网数据量庞大，在为信息的提取带来便利的同时也对数据范围选择和获取方式造成一定困扰。数据的获取应有一定的原则、相应的策略。

1、结构化数据

鉴于结构化数据信息提取的便利性，应尽量获取本身具有良好结构化特性的数据，同时通过时间、空间等关系逻辑促进结构化数据链形成。

2、够用为宜

移动互联网产生无穷尽的数据量，数据的采集要耗费成本。所以运营商获取业务发展必需数据，足以支撑信息获取、策略制定即可。

3、合理共享

引用《BIG DATA》中“有时处于休眠状态的数据价值只能通过与另一个截然不同的数据结合才能释放出来。”数据的丰富程度在共享中互补，价值得到更大的发挥。即使数据用户基本用途的价值会减少，但潜在的价值依然强大。运营商应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间，与第三方分享数据，前提是要保留延展性权利。这样一来由数据再利用产生的任何商业价值，原始数据拥有者都能分到一杯羹。数据收集者、拥有者无法想象数据再利用的所有可能方式，这一点不言而明的。当然分享前提是保证数据安全性及用户隐私。

五、结论

数据已成为运营商开展移动互联网业务的核心优势资产，沉淀更多数据、更好地利用数据，成为运营商提高服务能力，增强产业链影响的重要举措。

参考文献

[1]《BIG DATA》舍恩伯格.

[2]《平台战略》陈威如 余卓轩.

[3]刘旭峰，丁伟，许立群.电信运营商平台化经营探讨[J].电信业，2012（1）.

[4]刘旭峰，耿庆鹏，刘海川.移动互联网背景下运营商盈利模式探讨[J].邮电设计技术，2011（12）.

互联网数据中心产业竞争及提升 篇4

1 IDC发展概述

IDC的发展可以粗略划分为3个阶段, 每一阶段服务形态有所不同, 但都体现出基础设施的特性。

第1阶段主要是场地、电源、网络线路、通信设备等基础电信资源和设施的托管和线路维护服务, 客户包括行业、大型企业等。本阶段被广泛称为外包业务 (hosting service) , 不能满足电子商务蓬勃发展时代的客户需求。

第2阶段是随着互联网的高速发展带动了网站数量的激增之后, 各种互联网设备如服务器、主机、出口带宽等设备和资源的集中放置和维护需求提高, 主机托管、网站托管 (Web hosting service) 是主要业务类型。本阶段比第一阶段有所进步, IDC企业围绕主机托管服务也提供客户需要的增值业务, 本阶段IDC成为企业IT (信息技术) 基础设施的核心。

第3阶段的数据中心概念被扩展, 大型化、虚拟化、综合化数据中心服务是主要特征。尤其是云计算技术引入后, 数据中心更注重数据的存储和计算能力的虚拟化、设备维护管理的综合化。新型数据中心采用高性能基础架构, 实现资源按需提供服务, 并通过规模运营降低能耗。云计算数据中心概念被提出, 由此认为, 云计算数据中心本质上还是在数据中心的物理基础设施上, 采用虚拟化等云计算技术, 提供传统的数据中心业务和各种新型网络应用服务。

当前国内数据中心处于从第2阶段向第3阶段的转型期。电信运营商和社会IDC企业基于数据中心进行升级, 如中国电信于2012年3月专门成立中国电信云计算公司, 推出了私有云资源动态管理系统软件, 2012年营收达到了60亿元[2]。此外, 中国联通、中国移动等均推出云计算数据中心, 多家领先互联网企业则采用新技术建设大规模的新型数据中心, 一方面满足自身业务发展需要, 同时也为第三方提供Iaa S (基础设施即服务) 、Paa S (平台即服务) 等新型网络服务。鉴于业界已有诸多讨论, 这里不再赘述。

2 IDC行业竞争格局

目前对IDC产业链 (见图1) 甚至IDC本身还没有一个权威的定义, 业内普遍认可的IDC产业链主要由配套服务提供方、IDC投资运营方、IDC最终用户3个环节构成, IDC市场快速发展为产业链各个环节带来良好商机。

配套服务提供方和IDC最终用户的现状情况各国际公司和国内企业介绍较多, 不再赘述, 本文重点分析IDC投资运营方竞争现状。

2.1 IDC产业竞争格局现状

IDC运营方竞争现状见图2。

2.1.1 行业主导者:电信运营商

在IDC产业, 电信运营商具备基础网络资源得天独厚的先天优势, 而且其本身的资金能力也非常强大, 不论在机房的建设、服务器的购买、对电力成本的承担能力上, 优势都很明显。此外, 国内三大电信运营商在IDC竞争力方面优势也不一样, 因为现在IDC互联互通中, 网间流量根据《互联网交换中心网间结算办法》 (工信部电[2007]557号) 来单向结算。中国移动用户访问中国电信、中国联通IDC网站或中国电信、中国联通用户访问中国移动IDC机房站点, 均由中国移动向其他两家电信运营商支付费用。而电信和联通之间目前是暂不收结算费, 因中国联通与中国网通合并, 网通与电信之间是对等互联, 暂不进行网间结算。

从目前IDC的市场构成来看, 中国电信和中国联通所占的份额约在60%以上, 是不折不扣的行业主导者;中国移动虽具有网络资源, 但受制于互联互通网间结算, 市场份额远低于中国电信和中国联通。

2.1.2 虎视眈眈者:广电总局

随着三网融合的推进, 广电建IDC已经势在必行, 而且广电拥有基础网络资源, 具有发展IDC业务的先天优势。但目前由于IDC主要建设在中国电信和中国联通的网中, 电信和联通之间通过网间流量互相抵消的办法结算, 广电只有很少的IDC资源, 无法与电信之间的流量进行抵消, 广电需要向电信支付大量的网间结算费用, 同时广电没有国际出口等因素严重制约了广电的宽带的发展, 故目前广电IDC发展受到一定限制。

2.1.3 依附者:社会IDC企业

在国内IDC发展初期, 社会IDC企业作为国内IDC市场的拓荒者, 最早发现机遇, 进行了市场拓展和培育的工作, 一度取得市场优势。但电信运营商很快成为IDC市场的跟进者, 并凭借自身优势迅速超越了民营IDC。目前社会IDC商依附于电信运营商, 需要从电信运营商那里购买带宽和线路开展业务, 直接受到电信运营商发展战略的影响。

2.2 IDC产业竞争格局趋势将形成四大阵营

在未来, 很有可能形成以电信、联通为主的第一阵营, 广电和移动将会形成第二阵营, 以世纪互联、中国万网、网宿科技等为代表的专业IDC运营商企业形成第三阵营, 以及其他社会IDC为主第四阵营的局面。

3 IDC产业目前存在主要问题

1) 价格竞争作为主要竞争手段。

由于国内网络资源的不断完善, CDN (内容分发网) 等技术的出现, 可以解决跨运营商、跨地区、服务器负载能力过低、带宽过少等带来的网站打开速度慢等问题, IDC地域性优势逐渐消失, 达到统一建设标准的两家IDC之间似乎无明显差异。在这种情况下, 价格变成了竞争的主要手段。不仅电信运营商与社会运营商之间进行价格竞争, 在不通电信运营商之间、甚至同一电信运营商内部, 由于不同省份之间的价格竞争引起客户迁移也常常发生。激烈的价格竞争降低了IDC行业的盈利水平。

2) 南北互联:南北互联是中国特有的互联网问题。

在长江以北中国联通具有固网和宽带优势, 长江以南中国电信具有绝对固网和宽带优势。在移动通信业务之间的互通, 目前比较规范, 但固定和宽带业务商并非很规范, 主导运营商在互联网访问上对于不是自己的用户, 隐形地采取了不易察觉的措施, 降低了用户感知。

3) 业务单一:

目前电信运营商的IDC业务主要集中在基础业务商, 如机架出租、VIP机房出租、整机出租、托管服务等, 是在IDC产业链的最底层, 也是最基础的服务。这主要是由于互联网大客户有能力自己做, 不需要电信运营商提供增值服务;政企客户不愿付费使用增值服务。另外, 电信运营商由于内部人员结构老化, 提供的增值服务能力有限。

4) 其他方面:

IDC产品同质化、重硬件轻软件、对非法信息监控不及时等也是制约IDC产业发展的因素。

4 IDC产业提升探讨

要走出IDC产业低价竞争怪圈, 破除产品同质化竞争之谜, 创造IDC产业新的蓝海, 创新是解决之道。但如何创新, 唯有从需求入手, 通过探索IDC客户的需求状况, 了解目前IDC产业有哪些需求未被满足, 才能找到切入点, 被客户和市场所接受。

客户有何需求, 似乎就是租用机架、托管主机或租用虚拟主机, 这样简单看待客户需求自然导致提供给客户的产品同质化。实际上, 客户的需求多元化十分明显, 本文仅针对一些客户共性需求做探讨。

4.1 针对大型客户需求

IDC产业的收入和利润主要来自大型客户, 此类客户有典型的共性特征:自备主机、租用大量带宽、跨地域。

对这些大型客户 (无论是大型门户网站还是游戏提供商) 而言, 目前提供的IDC资源和业务已能满足需对资源求, 他们的需求点集中在体系架构上, 即什么样的网络架构和资源分布能够以合适的成本实现最大的产出和客户感知, 比如“服务器到底应该怎样分配才能实现最快的客户响应?”“现有的节点分布是否还有可优化的空间?”等。换一种通俗的说法, 他们需要体系架构的咨询。

谁能提供这种体系架构的咨询?这要求提供方必须了解全国的网络实时状况, 还有具备对体系架构的优化能力。对网络实时状况有所了解的主题可能是:

1) 电信运营商, 他们具备潜在的可能。之所是说潜在可能, 一是因为这些数据分布在电信运营商各个地市, 没有得到很好的整理分析;二是因为运营商拥有的并非客户真正感知到的端到端的网络数据。

2) 一些提供网络加速等与测速有关的软件提供商, 这些提供商通过搜集客户端的数据, 可以进行全国网络质量分析, 但存在的问题是这些数据并不全面。

总体来看, 目前做到这点还比较困难, 但提供这些服务是蓝海所在。我们认为, 电信运营商应充分利用自身拥有的海量大数据优势, 通过分析挖掘, 尝试为客户提供跨域的咨询服务, 为自身打造一片蓝海。当然, 难度除了咨询能力的提升之外, 对全网数据的整合并非一省之力能及, 关键在电信运营商高层的认识和决心。

4.2 中小型客户需求

中小型客户需求往往被认为繁荣了市场, 但挣不了多少钱。正因为这种片面的认识, 很多社会IDC商先从中小型客户需求做起, 逐步做大, 成为IDC市场上不可小视的重要组成部分。中小型客户需求着重关注以下两个层次的客户需求。

4.2.1 从实体经济到网上经济

此类需求实际就是建站、开展电子商务。目前很多电信运营商做得并不好, 多数实现了对信息的展示, 但却没有真正让网上的信息对客户的实体运营产生辅助效果。相比而言, 社会IDC商做得好一些。这里以一家社会IDC商针对这一层次的需求为例, 提供的解决方案包含主机管理、自动建站、企业邮箱、办公自动化、CRM (客户关系管理) 、ERP (企业资源规划) 、企业论坛、网站推广、网上商店等十几种业务应用, 不仅可以根据客户需求进行组合, 还可以定制其他相应的应用。

4.2.2 网上经济的建立到网上经济的运营

客户需要网络营销, IDC商能否抓住这一商机?实际上, “在我这里建站能够带来多少点击量和商机”往往比“在我这里建站仅需1 000元”这个口号更吸引客户眼球。IDC提供商可以抓住这一资源和渠道, 实现对客户信息的发布和推送功能, 比如免费将客户信息发送到2 000多个大型商贸网站上。

对全网资源、数据和渠道的整合将是电信运营商抓住客户需求过程中必然遇到的一个重要问题。

5 IDC发展趋势总结

随着云计算产业的推进、大数据时代到来, IDC产业发展热点主要有3个:

1) 基于云计算的产品云主机的大规模上市, 部分行内人士甚至预测云主机系统可能会逐步代替传统租用空间等普通业务;

2) 高标准大规模的IDC基地的兴建, 表现出来了IDC行业对市场的信心;

3) 运营商以及主管部门对IDC行业的重视, 工信部以及各地管局都对行业的发展大力支持, 比如说工信部2012年12月下文鼓励民资进入IDC和ISP (服务提供商) 运营范畴, 将大力推进IDC产业快速发展。

摘要：介绍了IDC (互联网数据中心) 产业的发展情况, 对目前竞争格局趋势将形成四大阵营作了分析及预测, 提出了基于客户需求的IDC产业竞争力提升方法, 对IDC发展趋势做了简要总结。

关键词：互联网数据中心,竞争,客户需求

参考文献

[1]]杨伟峰.国内IDC市场规模达210.5亿元增速放缓[EB/OL]. (2013-03-11) [2013-04-08].http://news.idcquan.com/news/45663.shtml.

呼叫中心的互联网思维 篇5

二是要有平等的理念。国家互联网信息办公室副主任彭波指出，移动互联网就是“人”的互联网。在移动互联网上面，特别是移动舆论场上面没有子民，只有用户，而用户是我们的“上帝”。因此，在移动互联网时代应对互联网管理要有平等的意识。首先在主动发声之前，要学会“倾听”，以平等对话的方式，加强与网络民众的交流互通。通过利用微博、微信等网络平台广泛听取民意，强化问题导向和问题意识，更好更快地解决群众反映的各种问题。其次要去除优越感，特别是党委政府各级领导、工作人员在处理网络舆情时，要主动放低身段，加强沟通，确保信息畅通，以理性、平和的态度对待非理性情绪、对待一些特殊情况下的过激行为。在舆情处理时期，要处理好、把握好法治与舆论、民意、情绪的关系。一定要控制好舆情事件，不要轻易将一般舆情事件定性为对抗性矛盾事件，一定不能因为处置不当而使舆情事件发生性质变化，用理性的、非暴力的说服手段对待小范围的暴力冲突。

三是要有服务的意识。随着移动互联网时代的到来，各级党委政府更要有服务意识。要充分运用“三微一端”做好服务，为公众提供各种政策信息、公共服务信息，加强公众之间的沟通理解。可图、文、声并茂，使得宣传更为直观、生动、形象;可将群众的意见和建议即时反馈给管理部门，以便管理部门不断进行修改和完善;还可以用群众喜闻乐见的形式开展思想政治工作，加强沟通和理解，为社会和谐打下坚实的基础。其次，可以充分利用移动互联网拓宽社会公众的诉求渠道，完善诉求表达机制，让群众有苦有地方说，有不满有地方宣泄。对于群众反映的经济民生问题，要反省在制度设计上或工作中的不足，即时加以改正，不断提高群众的满意度。对于群众反映的政务行风问题，要抱着“宁可信其有”的态度，及时查清和处理，并在网上公布处理结果，防止不良影响被不良用心者利用、炒作。只有民意早期受到尊重，才不会演变成为中期的民议，更不会累积成为后期的民怨。就是要充分利用移动互联网时代的快捷透明、便于社会监督的特性，“倒逼”职能部门不仅要承担起自身的职责，而且还要再造行政流程，不断提高服务效率。

信息技术：关注公共数据互联共享 篇6

根据易观智库数据，2014年我国大数据营收规模75.1亿元，环比增长34.7%。预计未来5年，市场营收规模增速将平均保持在36%以上，2018年达到258.6亿元。而根据去年大数据市场行业投资结构来看，医疗和政府行业占比分别为9%和12.7%，未来投资空间较大。而大数据在医疗和政府公共事业的应用同时存在契合度和应用可能性较高，但是成熟度较低的特点，具有很好的发展前景。我们认为此次行动纲要重点在于推动包括医疗在内的政府数据的开放和利用，而加大对企业的政策支持也将有效促成企业业务和公共数据的对接，在企业自身发展上形成推动力。我们继续看好具有优秀成长空间的医疗大数据运营；同时关注优先将自身业务与政府数据对接的公司，随着政府数据的更为开放，产业链公司业绩将得到进一步提升。

组合推荐：万达信息、启明星辰、超图软件、易华录、东土科技、东方国信。

互联网金融企业如何建设数据中心 篇7

互联网金融被人们称为目前“最火的互联网业务”。我们不必细数到底有多少家从事互联网金融的相关公司, 仅从手机应用商店里那琳琅满目的理财APP, 就能感受到该业务的火爆程度。但近期笔者却看到互联网金融出现“冰火两重天”的现象。

“冰火两重天”体现在:一方面互联网金融企业决策者层面的高瞻远瞩, 很多互联网金融企业高层都计划建设数据中心;另一方面, IT基础设施团队存在“选择困难症”。这“冰火两重天”的距离需要拉近。一家互联网金融企业是否要建设数据中心以及如何建设数据中心, 应从以下四大方面考虑。

厘清业务发展需求

选择数据中心的布局, 首先需要清楚业务需求是什么, 其实在这一点的考虑上, 互联网金融公司的出发点与互联网企业没有区别, 都是要保障用户覆盖质量。

那么从用户覆盖质量出发, 其实很容易找到的判断依据就是我们的“眼球”分布在哪里, 把内容追随眼球尽可能放到近的地方。表1是从CNNIC于2016年1月22日发布的《第三十七次中国互联网络发展状况统计报告》中摘录出来的数据, 截至2015年12月, 中国网民规模达6.88亿, 互联网普及率为50.3%, 网民数量省份/直辖市排名如表1所示。

从排序来看, 中东部和沿海地区省份/直辖市的“眼球”规模领先, 按照互联网普及率排名看, 北京、上海、广东、福建、浙江等位居前列, 在规模允许的情况下, 我们就可以在这些地方进行布局。

未来随着移动上网设备的不断普及、“宽带中国”战略的不断推进, 我国互联网发展的地域差异将进一步减小。除了考虑网民规模和普及率高低外, 还要考虑该省份/直辖市的骨干网络能力, 承载宽带用户接入能力、连接骨干网络的能力、覆盖周边乃至全国其他省份的网络能力和质量, 这些数据从何处来?一般看过运营商骨干网扩容规划就可得知。

在中东部和沿海地区建数据中心不环保, 目前数据中心也呈现西迁的趋势。从绿色环保的角度看, 中东部和沿海地区在常年气温带来的自然制冷效益、风能及核能等廉价能源等方面的确不太合适, 但是从近几年的实践经验看, 数据中心西迁的必要条件, 也就是基础网络的建设必须要跟上来, 通过笔者实践观察, 运营商的重视程度仍然需要提高而且还需要时间。

另外, 在数据中心西迁的过程中, 业界应将目标聚焦在BAT之类的大型互联网企业也就是资源需求大户上, 并且互联网企业可以先尝试把容灾或数据计算的业务搬过去, 待西部省市的网络建设跟上了, 再把时延敏感的业务迁移到西部。因此目前来看, 互联网金融企业还是采用“追随眼球”的数据中心布局策略更为合适。

参考互联网同行业数据中心布局历程

数据中心如何布局?我们可以回顾参考一下当前BAT之类的大型互联网公司走过的路。其实互联网公司起步时, 大家的选择都差不多, 无非从一两个机房起逐步扩张, 业务发展得快, 就导致机架和服务器的需求爆发式增长。例如腾讯拥有数万台服务器时, 大部分服务器都位于一个城市, 分散在该城市的数十个机房, 每个机房都只有几十个机架, 这个阶段面临的主要问题就是业务部署在这些零散分布的服务器上, 其间的网络随需建设而复杂无章, 一个业务逻辑可能要穿越好几个机房, 复杂且效率低, 网络细微的变动对业务都会产生显著的关联影响。初期采用的这种部署方式是可以理解的, 谁又能料到一个互联网公司和业务的发展如此迅猛呢?

后来, 一方面, 业务发展仍然带来超高速的机架需求, 同时业界普遍意识到不能把机房全都放在同一个城市, 再加上此时, 得益于云计算战略在各个地方政府的支持下发展, 各地如雨后春笋般闪现出大量的数据中心, 此时腾讯开始尝试一些异地的中等规模机房。该过程面临的问题是, 业务分布到另外一个或几个城市去, 并不是一件容易的事情, 其中一个就是网络问题, 这并不是新迸发出来的问题, 只是比原来在一个城市中时更加严重而已, 而且组网成本飙升。

待腾讯发展到一定规模, 良好的规划性就该发挥作用了, 实施资源集约化, 将原来各地的中小机房陆续裁撤掉, 聚集在全国3或4个大点, 每个点至少20万台服务器, 中间租用运营商资源组网成DCI骨干网, 将网络的接入能力延伸到必要的地区。这个布局让公司真正享受到了集约化带来的运营效率提升、规模化成本优化、业务布局规范性等诸多好处, 更关键是对最关键目标也就是用户覆盖的最高效实现。

那么再往后, 的确是该从绿色环保的角度考虑问题了, 数据中心需考虑能源节约的问题。随着政府的支持和引导、三大运营商的实际投入, 我们也已看到在内蒙古、贵州等地超大数据中心基地的建成, BAT等大型互联网公司也都在尝试如何将合适的业务部署到这些区域。虽然另一个关键点“超强扁平化网络”的实现还需要一段时间。但笔者坚信数据中心布局未来的发展方向将是“从多地/多中心到集约化布局”, 如图所示。

业务自身要具备适应多中心布局能力

腾讯在资源布局“走出XX城市”这一步时, 业务部署面临了比较大的挑战, 这也对互联网金融公司具有参考意义。

在金融界比较流行“CAP理论”, 其中Consistency (一致性) 、Availability (可用性) 、Partition tolerance (可分区性) 三者不可兼得, 所以对于数据一致性要求高的金融业务而言, 在整体系统可用性方面和可跨网络区域方面必然打折。想象一个业务容灾分布到相距近千公里的两个城市数据中心去, 其间网络延迟数毫秒, 如何实现数据强一致性?这就是为什么银行普遍采用“两地三中心”的布局, 即使这样的布局, 可用性方面顶多也就实现《GB/T 20988-2007信息安全技术信息系统灾难恢复规范》中的第5级, 也就是恢复时间/RTO“数分钟至2天”、恢复时间点/RPO“0至30分钟”。

而互联网公司和第三方支付等业务普遍降低了对数据一致性的要求, 通过一些技术手段实现最终一致性, 这时方能在全国多数据中心中布局, 腾讯的QQ空间、即时通信经过较长时间也实现了全国三地部署和灵活切换, 微信业务也实现了“两地六园区”的容灾部署。

运营成本和能力建设是持续投入

全国多中心的布局看上去固然“高大上”, 如果从以上几个因素分析都是有必要的, 那么请互联网金融决策者做好准备, 选择并建设完机房, 还有网络需要建设。一个数据中心间互联网络 (DCI) 规模不够时, 要承担长途专线每G需要每月2~4万元的租赁费用, 并且还要组建团队, 更关键的是长期的运营成本很可能居高不下。所以动手建设数据中心前需要先让IT负责人想明白, 集中运营与属地化管理结合、DCI网络建设和运营、业务和基础设施容灾切换能力建设等一系列问题如何解决。

数据中心互联 篇8

互联网数据中心是基于Internet网络, 为集中式收集、存储、转发数据的设备提供良好运行环境的相关服务。IDC提供的主要业务包括主机托管 (机位、机架、机房的出租) 、虚拟主机业务、系统维护业务、管理服务以及其他业务支撑、运行服务等。传统的国家三大电信运营商利用已有的互联网通信战略、带宽资源建立标准化的电信级机房环境, 为企业、政府及个人提供相关增值服务, 即服务器租用和托管服务。我国石油、石化企业专网拥有同样的机房环境, 在石油、石化企业内部可以实现对三大运营商的服务支撑, 对于降低石油、石化企业集团在信息技术建设上的投资意义重大, 对增加专网通信企业的收入将起到推动作用。

2 石油、石化通讯专网机房现状调查

石油、石化通讯专网机房都是由大企业集团出资建设, 初期建设标准高, 机房面积大, 空调设备、新风设备齐备, 并且配置级别与电信三大运营商相当, 随着软交换的引入和三网融合步伐的加大, 程控交换机已经或部分退出历史的舞台。体积庞大且耗电较高的程控设备被占地面积小、能耗低的软交换设备取代。机房空余出60%~70%的面积, 控制环境温度、湿度的大型风冷设备将有更多的余量为其他设备提供支撑, 为IDC设备的引入提供了物理平台。由于互联网数据中心机房的环境必须满足计算机等各种电子设备和工作人员对温度、湿度、洁净度、电磁场强度、噪声干扰、防漏、电源质量、振动、防雷和接地等方面的要求。所以, 一个合格的现代化通信程控机房, 应该是一个安全可靠、舒适实用、节能高效和具有可扩充性的机房。

3 当前石油、石化企业集团信息化建设情况

石油、石化企业集团, 在石油勘探、开发、炼化及油气储运、销售各个产业环节中, 大量应用信息技术, 提升企业在行业中的科技进步与管理水平, 及时地传递信息、分析数据、监控生产、指挥调度。可以说企业信息化建设在促进企业发展方面起了举足轻重的作用, 同时也带来了企业集团大量的重复投入。比如地方石油、石化局级企业为其数十家二级单位分别投资采购信息化建设的高端服务器, 造成设备成本的大量支出。如何降低石油、石化企业集团信息化建设投入的巨额成本, 提高信息化安全性, 实行统一化平台管理已经摆在石油、石化企业面前, 利用现有石油、石化专网通讯互联网平台, 统一的服务器阵列投入、硬盘资源的合理分配, 系统的共享, 安全性的统一保障能够成功解决企业信息化建设中的上述问题。

4 互联网数据中心在石油、石化企业专网的建设、运营思路

4.1 互联网数据中心提供的企业信息化建设解决方案

以一次性投资建设的高端各类服务器阵列为平台, 可以为企业用户提供虚拟主机服务。石油、石化地方企业集团的各个二级单位不需要采购服务器, 而是由运营专网的高端服务器为其分配硬盘空间和技术支持, 统一的防火墙管理, 专业的技术团队, 保证了各个二级单位数据的安全性, 而且面向用户利用专网通讯的互联网平台提供电子商务等增值业务服务。

IDC机房的建设可以为不具备机房建设条件的二级单位提供主机托管服务, 因为在通信专网机房可以规范化地创建各种型号尺寸的主机机架、机框, 提供主机托管服务。

互联网数据中心机房的阵列高端服务器也可以为通信企业自身提供一个存储、交换平台。比如我们基于软交换和互联网业务的增值项目。IPTV业务的开展, 就可以充分利用高端服务器资源进行建设, 减少通信企业的投资, 还可以利用此平台为生产企业创建IPHONE网络视频电话 (此项技术已经成熟) , 提升生产企业、生产岗位可视化通信、监控等服务, 降低生产企业通信资费, 提升管理的科学化水平。

因为石油、石化专网通信运营企业都与国家公网运营商建立了互联互通体系, 利用数据业务的千兆、万兆出口平台, 通信企业可以申请域名, 建立自己的主页, 提供基于主页的广告服务、电子邮箱服务、网络移动硬盘存储服务, 完成移动办公。为用户提供电信资费查询、欠费催缴等服务, 提供服务的同时扩大了专网通信企业的知名度, 为增加用户、提高运营收入提供了保障。

4.2 互联网数据中心“去电信化”时代的运营

来自互联网的竞争比传统电信竞争更可怕, 从专网运营商基础电信业来看, 话音收入在下降, 非话音收入上升。电信运营商非话业务收入占比近50%, 电信基础业务已经岌岌可危, 转型成为必须。因此, 去电信化被频繁提及。

所谓“去电信化”并不是物理上的去电信化, 电信这个行业不会消失。“我们应从两个层面上理解这一概念。首先是指专网运营商高利润业务不复存在, 逐渐回归普通行业收益水平, 不再是主导者, 而是参与者。另一方面, 从营收来说, 传统语音和数据业务不再是收入的主要来源, 而是互联网增值业务。”虽然专网通信运营商不愿意提及“去电信化”, 但是, 一直以来公网电信运营商都在进行默默的转变, 推进电信增值服务。

对于专网通信运营商“去电信化”后的最终发展方向, 有两个趋势:一个是专网通信运营商基础网络和基础语音将会逐渐转化像供水、供电一样的公共基础服务;另一方面, 专网通信运营商的增值业务逐渐从基础业务中分离出来, 实现网业分离。去电信化, 不是单纯的互联网化, 而是一个专网通信运营商与企业管制机构在通信运营商的转型过程中, 把公用事业化与互联网化作为变革长期趋势, 寻找在普遍服务社会保障与行业发展增长之间的平衡点的过程。

5 结语

专网通信运营商管道化、边缘化、低值化趋势难以逆转, 利用现有程控机房基础设施进行互联网数据中心建设是实现可持续发展的基础。专网通信运营商向互联网业务的探索和转型不会停止, 商业模式转变是成功的关键。专网通信运营商传统的商业模式在互联网业务的冲击下基本失效。

专网通信企业需要最终创建基于互联网平台这一应用环境的新型商业模式, 这是专网通信企业能保持长期生存和发展的关键。

专网通信运营商继续以管道为主, 提供基于互联网数据中心的综合业务平台, 并向信息服务方面延伸, 为数字石油、数字石化建设提供支持。

参考文献

[1]李安民.中国电信IDC业务发展战略研究[M].北京:人民邮电出版社, 2010.

[2]秦华.电信企业收入流失的原因与对策[M].北京:人民邮电出版社, 2012.

互联网大数据改变了什么 篇9

大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸, 它不仅改变了互联网的数据应用模式, 还将深深影响着人们的生产生活。随着大数据时代的到来, 网络数据的增多, 使得个人数据面临着重大的风险和威胁, 因此, 网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。深处在大数据时代中, 人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”, 改变了人们的思维模式, 但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时, 也意味着大数据开始向纵深方向发展。

互联网大数据数据的内涵

近年来, 包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展, 数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇, 因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上, 大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式, 甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上, 大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。

将数据应用到生活生产中, 可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断, 以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据, 并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题, 运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析, 就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中, 数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息, 但是这种数据的分析是“向后分析”, 分析的是已经发生过的事情。而在大数据中, 数据的统计分析是“向前分析”, 它具有预见性。

大数据的可视化既是数据的结构化, 其中包括原始数据中的关系数据库, 其数据就是半结构化的, 譬如我们熟知的文本、图形、图像数据, 同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析, 就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容, 包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术, 其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点:第一, 与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者, 还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二, 数据显示的多维性。在可视化的分析下, 数据将每一维的值分类、排序、组合和显示, 这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三, 最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示, 并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

此外大数据还存在着挖掘算法发展作用, 数据挖掘是指数据库中的知识发现, 其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上, 而第一届知识发现和数据挖掘 (Data Mining, DM) 国际学术会议是1995年加拿大召开的, 会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床, 从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中, 从大量数据中找到有用的、合适的数据, 并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上, 数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤, 但是数据挖掘的定义没有统一的说法, 其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中, 提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上, 该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域, 可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用, 在有效处理海量且无序的数据时, 还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识, 最终为决策服务。从技术这个角度来说, 数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识, 隐藏在数据背后的知识, 可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。

大数据的最明显的作用为预测性分析作用, 大数据的预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析, 可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作, 只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系, 就可以建立科学的数据模型, 通过模型带入新的数据, 从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集, 内存计算效率驱动预测分析, 带来实时分析和洞察力, 使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控, 也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外, 大数据的预测分析能力, 能够帮助企业分析未来的数据信息, 有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后, 无论是个人还是企业, 都可以比之前更好地理解和管理大数据

互联网技术, 包括与之相关的计算机联网和移动通讯网络技术的发展, 正在从产业结构、生产流程、商业组织、客户服务、信息开发和决策思维方式等多方面深刻影响着全球经济和国际经济以及商业关系。当今, 任何对发达国家经济和国际经济关系的研究, 都不能不高度重视互联网经济的影响。事实上, 互联网及其对国际贸易和国际数据流动的影响和有关的国际法和国际管理机制的问题正在得到知识界和政策界的日益重视。而互联网、大数据等与之有关的经济、政治和社会问题也已经在世界经济和政治大国中被迅速提升到国家大战略的高度。在美国, 有关大数据及其相关的战略和政策问题的讨论已经成为新闻媒体的日常热门话题。美国主要商业和政策智库近年来无不连篇累牍发表有关的研究和咨询报告。反映高层主流战略政策意图和思路的刊物《外交》杂志在过去一年中, 几乎每期都刊有与网络经济、网络安全和大数据战略有关的主题论文。总之, 互联网和大数据在美国和全球已经发展到了这样的规模和程度, 而大数据的未来将是数据、计算和网络的融合。PC则是计算和网络的融合, 而计算和数据的融合将允许对EB级原始数据直接进行分析, 并允许对非常大的数据集提出问题。其中最为明显的比较就是匹配人类智力的人工智能将允许我们更简单地提问题和寻找答案, 我们只需要向计算机提出自然的问题即可。目前, 日本科学家已经建立了模仿人类脑细胞网络的超级计算机, 并实现了1%的脑容量。脑细胞网络包含1730亿神经细胞, 通过10.4万亿个突触连接。整个过程花了40分钟, 来模拟1秒钟的神经网络活动。在未来几年, 这些超级计算机将会成为标准。现在, 用户仍然需要知道你想知道的, 但在未来, 这种超级计算机将提供你所有不知道的信息。

真正的优势在于, 当企业不再需要提问题来获得答案, 而是简单地找出他们绝不可能想到的问题的答案。先进的模式发现和模式分类将使算法为企业执行决策过程。另外, 虚拟化将变得越来越重要, 帮助企业理解BB级 (brontobyte) 数据, 所以在未来几十年里, 大数据科学家将非常走俏。然而, 在大数据初创公司领域, 真正的赢家将是那些让大数据易于理解、部署和使用的企业, 这将使企业不再需要大数据科学家。大型企业始终会有大数据科学家, 但更广泛的中小企业则没有钱来聘请昂贵的大数据科学家或专家。因此, 那些能够帮助中小企业解决大数据问题的大数据初创公司, 将会有着巨大的竞争优势;这些大数据初创公司开发的算法将会更加“聪明”, 智能手机将变得更好, 在未来, 每个人的口袋里都会有一个超级计算机, 可以在实时执行复杂的计算任务, 并将其可视化在手中的小屏幕中。并且, 通过物联网和数万亿的传感器, 这些设备需要处理的数据量将会成倍增长。

大数据只会变得更大, BB级数据将会成为企业会议中的常用语, 幸运的是, 数据存储也将越来越广泛以及便宜, 以解决庞大的数据量。BB级数据将会非常普遍, 最终, 大数据术语将会再次消失, 大数据将再次“沦为”数据。然而, 在我们到达这个阶段之前, 企业和政府处理的不断增加的数据将会带来隐私关注。那些坚持道德准则的企业将会存活下来, 其他轻视隐私问题的企业将会消失。关于大数据对消费者隐私的影响的辩论将会越演越烈, 我们必须确保我们最终不会像电影《少数派报告》中那样, 对于大数据的未来, 我们仍然无从知晓, 随着大数据时代开始蔓延, 很显然, 摆在我们前面的变化将会改变企业和设备。大数据并不会消失, 企业将需要适应这个新的范式。企业可能可以推迟其大数据战略, 但我们看到已经有企业部署了大数据战略, 来超越其竞争对手。因此, 如果你想在即将到来的大数据时代提供产品和服务的话, 现在你就应该开始制定自己的大数据战略, 已经没有时间可以浪费。

大数据时代的下的商业模式的改变

互联网因其高速信息传播性在不断的改变当前的商业发展模式, 而且通过互联网能够向亿万用户提供免费的帮助, 这对于商业发展无非是一个巨大的商机。电子商务亦或者是网络营销, 这是当前市场营销中的重要手段, 在互联网时代, 初创公司通过发布免费产品来增加公司的信誉以及知名度, 无可厚非这是一种非常优秀的营销手段, 但是部分评论家就质疑这种公司是否存在发展的可持续性, 例如360免费杀毒、新浪微博等等, 但是针对微博, 其虽然没有明确的商业模式, 但是其中有着巨大的上商机, 比如现在微信营销, 所以商家对于互联网应该要引起足够的重视, 其中存在的巨大的商机。

互联网中看似没有的商机的东西, 也许其拥有着巨大的发展潜力, 如当年雅虎, 这种搜索引擎没有挣钱模式, 又缺乏实际的知名度, 但是正是因谷歌首页上没有花花绿绿的广告使得其受到了众多网友的追捧, 而在脸谱网刚出来的时候, 大公司认为这就是给学生玩的东西, 但是别忘了学生是这个时代的中流力量, 其对互联网技术的认知要远远高于中年人与老年人, 脸谱网是针对未来的消费人群所创立的, 所以某些实际上互联网上成功的公司发展, 基本上都是开始以免费、好用的产品集聚用户的人气, 之后在此基础上再构建商业模式, 因为互联网其中最大的价值在于, 其不仅能向亿万用户提供非常好的免费产品, 还能获得巨额财富, 这是传统的商业世界无法能够办到的。

大数据的分析促进新商业模式的探求, 产品免费只是一种新型的商业模式, 其不是永远的免费, 而是一种阶段性的免费发展, 作为企业运营者需要将目光放在长远的未来, 这样企业才能获取发展的空间, 而盈利只是企业发展中最后的一个环节, 所以企业家应该探讨研究出一种商业模式, 而不是一种盈利模式, 这才能够在互联网时代中获得发展的空间。一个正确的商业模式能够促进企业的发展成长, 但是这个模式并不是能够永久对企业发展起到作用, 企业管理应该要根据时代的发展, 实时的改变商业模式, 这样保持企业能在时代的交替中获得发展, 而不是被时代淘汰。

例如, 美国信用营销分析专家张川表示, 在大数据分析的应用上, 美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前, 美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销:在合适的时间, 通过合适渠道, 把合适的营销信息投送给每个顾客。随着智能电话和电脑网络的普及, 美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存, 再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据, 有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法, 监控和预测个人的行为, 并做出相关决策。

互联网经济对美国的影响, 远不止于对美国经济的量的贡献。更重要的是, 它还推动着美国经济在内涵和结构上的变化, 尤其是最近20年来, 基于电脑技术突飞猛进的推广和普及, 互联网及其相关技术产业的发展从两方面冲击着美国的商业经济结构。首先, 信息技术冲击着美国的传统行业, 在无情淘汰一大批传统行业中的弱者的同时, 迫使传统行业的幸存者纷纷改变经营模式。其中, 新闻的传播、报纸出版业、影像音响服务业、邮电通讯、零售服务等行业受到的冲击尤其明显。电子邮件和电子信息传送深刻改变了美国的邮电通讯技术和平台———信件、电报、传真等已经不再是通讯联络的主要工具。网络教育正在对传统的教学方式和体系形成巨大的压力。电子信息和移动阅读工具则使传统的出版、新闻、广告和印刷业难以为继。网络销售则推动改变着美国的零售业和消费者的销售、消费方式和习惯。总之, 在美国没有一个传统产业得以免受信息产业发展的强大挑战。另一方面, 互联网和相关信息技术和服务正在成为美国经济的一个支柱产业。在改变传统产业的同时, 互联网还创造出不计其数的新的附带产业和服务项目。网络游戏、App的开发、网络安全, 以及数据和信息服务等等在风险投资下层出不穷, 推动着美国信息产业的创业开发、自我更新。美国的信息产业从上世纪90年代以来经过了30年左右的优胜劣汰洗刷, 如今除了小部分的品牌具有20年以上的历史外 (比如IBM、英特尔、苹果、微软等) , 相当一部分品牌的历史不满10年或在10年左右, 比如Google、Yahoo、Facebook、Twitter、Amazon、Ebay等等。在这个优胜劣汰的发展过程中, 美国的信息产业广泛深刻地改变了美国的产业和经济结构。如今, 互联网, 尤其是随着与之相关的云技术和大数据的应用和推广, 从某种意义上说已经在美国经济和社会中起着类似于水、电 (电力和通讯) 、煤或广播电视等关键公共服务设施的作用, 没有互联网行业就没有美国当代的经济和社会生活。

从上述看来, 尽管当前大数据的发展趋势良好, 但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求, 现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此, 科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用, 大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台 (包括计算平台、传输平台、存储平台等) 是网络大数据技术链条中的瓶颈, 特别是网络大数据的高速传输, 需要革命性的新技术。此外, 既然在大数据时代, 任何数据都是有价值的, 那么这些有价值的数据就成为了卖点, 导致争夺和侵害的发生。事实上, 只要有数据, 就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来, 网络数据的增多, 使得个人数据面临着重大的风险和威胁, 因此, 网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

大数据对国家政治的影响

互联网时代最为有名的便是我们都是生活在同一网络中, 而且大数据时代, 最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。不仅商家可以从大数据中“挖出商业金矿”, 像美国这样的超级大国还直接把“大数据战略”形容为“未来的新石油”。对美国情报机构来说, 想监视“心怀不轨的人”, 大数据就是“无价之宝”。但人们最近对大数据的情感可以说是爱恨交织。美国前情报人员斯诺登披露出来的“棱镜”计划, 令人们开始深入思考, 在大数据时代如何兼顾安全与自由、国家利益与个人隐私, 例如在美国“大数据战略”上升为美国最高国策, 美国大数据最为有名的时间“棱镜门”, 便与美国的“大数据战略”有着必然联系, 2012年3月, 奥巴马政府将“大数据战略”上升为最高国策, 认为大数据是“未来的新石油”, 将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心能力。另一方面, 美国以反恐名义, 更希望大数据能有所贡献。

国家创新与发展战略研究会网络空间战略研究中心主任秦安表示, 基于互联网资源和技术优势, 美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划, 缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年, 布什政府通过司法程序, 将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划, 除“棱镜”外, 还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中, “棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等, 不包括电话或邮件等的内容。“棱镜门”事件越闹越大, 欧盟委员会负责司法、人权和公民事务的委员维维亚娜·雷丁19日表示, 美国“棱镜”秘密情报监视项目让欧盟必须尽快通过新的法律来保护欧盟公民的个人数据。欧洲人民党为欧洲议会第一大党团, 该党议员也表示, 支持相关“限制”美国索取欧洲公民个人隐私数据的提案。但欧洲的法案对美国政府情报部门的约束力有限, 有评论认为, 这些“限制”显得苍白无力。

秦安介绍, 我国2012年10月成立了中国通信学会大数据专家委员会。从时间上看似乎并不落后于美国。但大数据应用涉及整个以互联网为核心的产业链, 美国在大数据应用上的领先程度由思科、微软、谷歌等跨国IT公司的实力所决定, 恐怕中国在几十年内难以完全超越;迈克·弗劳尔斯是纽约市打击金融犯罪行动组主管, 他最近被赋予一个新的职务——“纽约市首席分析官”。在弗劳尔斯看来, 大数据在市政管理中的应用带来的好处是有助于优化行政资源的使用, 使公共支出产生最大效益。大数据在纽约市的执法、经济规划、防灾和灾后恢复等方面都有应用。比如, 大数据的应用, 可让执法人员先发制人, 在犯罪行为造成损害之前就采取行动。

大数据时代的下的信息安全防护

自卷入“棱镜门”旋涡的美国国家安全局局长基恩·亚历山大一名副手说, “只有国家安全局20名分析专家和另外两名管理者, 也就是只有这22人有权批准需要进行数据库查询的电话号码”。但人们还是有理由担心, 个人隐私会被特殊机构违规查询。大数据时代刚拉开序幕, 它有很多让人惊叹的地方, 但要“爱”上它, 还需要时日, 因为它呈现给人类未来的是一幅既美丽又可怕的图景;微软研究院首席研究员、麻省理工学院公民媒体中心客座教授凯特·克劳福德的“再思考大数据”一篇文章, 他提醒人们, 那种认为“大数据是匿名的, 它不会侵犯我们的隐私”的想法大错特错。克劳福德认为, 高度个人化的大数据集将成为网络黑客或泄密者觊觎的主要目标。他举例说, 世界上最富有的1%人群的个人信息和普通人的信息一样, 非常容易被人公开, 在大数据时代, 个人在政府和大公司面前, 真的毫无隐私吗?张川讲了一个有趣但又有点可怕的事:有一个朋友的父母要来美国探亲, 国内亲戚两个月前把老人的航班信息发到这个人的GMAIL信箱里。原定航班到达的当天, Google Now (谷歌推出的重量级应用, 可全面分析用户的习惯和正在进行的动作, 并为用户提供相关信息) 居然自动搜寻出这个航班因故取消, 一大早给这个人发出提醒信息。接到提醒信息的人不用白跑一次机场接机, 但也突然发现原来自己的一举一动都被网络巨头监控。

在美国, 人们把控制民众的“独裁机构或人物”称为“Big Brother”, 好像“带头大哥”。“带头大哥”对老百姓的监控, 名义上都是为大家的安全和福祉。因此美国政府也会告诉民众, 要为大局做出一点牺牲。在这个智能手机和网络深入人们生活每个角落的时代, 个人很难逃离这样的监控。有专家表示, 如果想减少被外界监控, 还是有一些简单的方法, 如在注册每个网站和服务的时候, 要确认选择不提供个人信息;每次使用电脑网络的时候, 要删除那些跟踪网络行为的临时文件;手机尽量不要使用涉及个人信息的包月计划, 而是使用充值服务;不要使用实名手机和互联网账户;避免使用信用卡、支付账户等有个人信息的支付手段, 使用现金充值等。实际上, 个人对大数据分析的防护, 主要还是应该着重于保护个人信息不被犯罪分子利用, 平时要注意密码安全, 减少个人隐私信息暴露, 避免在网上分享不必要的信息。

大数据时代, 国家的信息安全尤为重要。网络专家秦安说, 大数据具有4V特点——数据体量巨大 (Volume) 、数据类型繁多 (Variety) 、价值密度低 (Value) 、处理速度快 (Velocity) 。因此, 一方面, 个人难以处理如此庞大的数据, 大型公司和国家等利益集团成为侵犯敏感信息的主体。另一方面, 从大数据中提取的个人敏感信息可能连本人都不完全熟知, 比如个人行为特征、语言风格、社交关系谱等。有鉴于此, 大数据时代敏感信息保护可以从三个层面入手:国际层面, 制定大数据时代敏感信息保护的法规;国家层面, 研发具有自主知识产权的软硬件产业链;个人层面, 采用信息加密在内的多种技术手段提升自我保护能力。肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据:一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一, 他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说, 警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”, 以往要靠线人举报。但今天, 可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析, 可以发现正常的价格变化规律, 如果价格变化持续异常, 就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为, 大数据的价值在于存储后的再使用。不过, 关键的一个问题是, 收集、保存一切信息, 与隐私保护政策是有冲突的, “保存一切信息是必要的, 但是在这么做之前, 我们有必要问自己一个问题, 即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到, 社会有必要就此进行大辩论, 以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

互联网对潜移默化的改变着人们的生活

数据产生方式现在已经被极大地改变, 因为以前数据的生产都是由专业团体、专业人士, 或者是专业公司完成, 而现在数据产生更多是个体行为、是个人, 每个人都可以使用自己所采集的终端来产生大量的数据。数据传统途径也发生了很大的变革, 以前获取信息的来源基本上是报纸等平面媒体, 或者电视、广播等传播媒体;现在很多信息来源通过互联网。互联网已经变成了媒体传播的主要途径, 这个改变对整个社会也产生了非常大的改变。

互联网影响着人们的日常生活, 也改变了人们的行为, 在互联网普及之前, 人们不会用搜索引擎, 只会发问, 而互联网普及之后, 现在人们已经习惯了keyword的搜索方法, 知道要尽量用原文中的词汇描述想搜索的资料, 当然, 搜索引擎也在逐渐的进步, 它正在试图从自然语言、用户行为中理解人们的意图, 从而使用户更为自然地表达自己的意图, 简化操作, 这也是互联网改变人们生活方式的最突出的表现的, 但是互联网作为一把双刃剑, 有利自然有弊, 例如一旦人们认知到数据都存在网上随时可获得, 就会降低人们记忆的兴趣, 人们需要记忆的东西减少, 记性就会变差。比如我, 以前熟读唐诗三百首, 现在连点渣都不剩了;当然, 有人会说, 不用记大段的冗长无聊的资料, 人们可以去记其他的更有意义的事情, 比如解决方案等等;所以你要知道, 很多解决方案或对事情的观点是需要联想的, 一旦人们不记得资料, 很多解决方案都没有办法想出来, 这是一个危险的信号。我给出的建议是, 人们应该善用互联网, 将资料整理成目录索引, 你可以不记得所有的, 但一定要记得最关键的, 并记得如何找到它。

其次, 由于互联网的普及, 使得人们习惯于在屏幕前互相联系, 实际上真正的接触交流反而少了, 由于在网络上并没有真正的面对面, 很多人都会更大胆地袒露自己的野性。网络上很多人都喜欢宣泄自己的情感, 或夸大或虚拟, 会存在很多负面影响因子。即使是真情实感, 仅仅靠网络的虚拟关心是远远不够的, 比如孩子、父母、老人, 他们需要人的关心, 即使什么话都不说, 单单守候在他们身边就会让他们知足。而人们面对面的交流, 或碍于面子或由于某些原因, 总愿意表现出自己良好的一面, 把愉悦的气氛传递给周围的人, 可见面对面的世界会显得更美好。因此, 人们应该走出门去, 积极与人面对面的接触, 这样不仅能了解他人的为人处世, 更能将愉悦带给大家。

社交环境网络化变革, 以前交朋友更多是生活的圈子, 比如说同学、邻居、亲戚, 现在更多的通过是互联网这种虚拟的环境, 而且数据存储习惯发生变化, 以前都是把照片和文件备份到自己的电脑或者软盘上。现在这种观念已经改变, 除非做保密工作, 或者是年纪大一点的另当别论, 大多数人就把它放到网上, 在云中进行存储;

此外随着数据技术的的不断发展, 对于数据处理能力额提高也是尤为重要, 其中最为突出的便是的加强维持社会秩序, 现在整个社会安保, 整个城市里面已经有很多的传感器、摄像头等, 通过它们可以使得社会变得更加安定, 或者说发生案件会快速破案, 这个系统对现在的安保系统会带来非常大的冲击, 2012年图像和视频数据在整个大数据的比例已经占到80%多, 今年图像和视频数据在整个大数据的比例已经接近90%, 真正的大数据核心是如何进行数据处理、如何挖掘数据, 并找到数据的规律。而大数据处理是人们首先要解决的问题。

“在大数据时代兼顾安全与自由”是一个热门话题。为了不让你的隐私轻易被人打探到, 可以给你的数据加密, 但要想把所有数据都加密非常麻烦。如果因为“棱镜门”就让人们谈大数据时代而色变, 那也是大错特错。著名商业分析软件与服务供应商SAS公司大中华区总裁吴辅世表示, 我们需要辩证地看待大数据对人类活动的影响。大数据分析技术的演进不仅给企业创造商业价值, 也为个人生活带去便利。比如通过社交网络的数据对人类行为进行分析, 个人行程将可以预测。商家或组织通过数据分析可以了解个人性格、购买行为偏好来有效处理库存、进行预报处理并合理预测优化商业模型。同时, 个人也从中受益, 减少购买时间、迅速地解决问题, 甚至跟踪健康状况防范疾病。吴辅世还谈到对大数据时代的担心。他说, 如果没有高性能的分析工具, 大数据的价值就得不到释放, 大数据的堆积和极速变化带来的后果将是我们无法掌控的, 它可能会为人类的生存、生活埋下隐患。美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默表示, 大数据是指非常“膨胀”的数据集, 用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征:一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”, 一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说, 大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来, 为我们的决策服务。

综上所述, 通过对互联网大数据时代对于人们的生活, 对国家的政治、经济发展的影响分析, 可见互联网大数据的发展将会是以后人类的发展的重要领域, 而且就当前的互联网情况而言, 大数据已经成为了人们生活的重要组成部分, 而在未来大数据将会的对人类的发展产生重要的影响。

目前, 日本科学家已经建立了模仿人类脑细胞网络的超级计算机, 并实现了1%的脑容量

互联网征信陷“数据孤岛” 篇10

@周治翰 (开鑫贷副总经理) :互联网征信目前仍需要进行多重交叉验证, 即使是征信市场较为完善的美国和德国, 通过多个模型交叉验证数据的真假也是必不可少的环节。

@安丹方 (金信网首席运营官) :用大数据进行信用评估时, 很多数据会涉及个人隐私, 尤其是对个人社交圈和电商交易的数据、通话记录、微博数据的应用。目前国内关于个人隐私方面的保护几乎处于空白, 过快推进大数据征信, 企业将有可能面临法律和道德风险。而国内对失信行为的惩戒制度不够健全, 导致借款人违约成本较低, 难以有效抑制违约风险。民间机构的交易数据形态各异, 对数据的定义不同、业务操作规范不同, 授信标准也不同, 很难形成统一的数据标准供行业共享。而征信企业之间存在竞争, 数据是各家企业的核心资产, 想要实现信息数据的共享难度也比较大。

@叶大清 (融360 CEO) :中国目前的征信体系还不足以支撑银行在线放款。传统银行的劣势是只有线下没有线上, 但现在互联网时代的趋势让用户把时间都花在线上了。线下是一个过去的时代, 线上是一个新的时代, 最好的模式是线上线下结合。而线下要重点做两件事, 风险控制和服务。

大数据营销拥抱移动互联网 篇11

美容消费在经历过上世纪90年代的狂热后逐渐趋于理性，营销重心从“消费者请注意”转变到了“请注意消费者”。面对兴趣转移速度极快的消费者，日益激烈的商业竞争迫使商家不断推出新产品、新概念来迎合消费者。另一方面，微博、手机报、博客、搜索引擎、SNS、新闻网站、即时通信、网上商城等越来越多的信息传播形式改变着信息接收的模式。消费者成了在碎片化海洋中遨游的小鱼，要捕捉这四处游走的小鱼显然并非易事。为了赢得相应的生存空间，各种营销策略百花齐放。

美容行业不仅是时尚的宠儿，也是营销领域的弄潮儿。新兴的移动互联网营销因其随身性、本地化、私密性、惟一性等特点成为美容企业的新宠。移动广告被用户诟病的影响用户体验的生硬广告形式也正在逐渐向趣味化、互动性、创新性、利益化等贴近消费者需求的方向转变，由贴身变得贴心。

移动营销的创新除了结合移动终端自身的优势和消费者的消费体验外，移动广告还抓住了APP的特点，把广告主的宣传要素植入到相应的APP中。以下分享的几个美容移动营销案例或许能为营销进化阶段的美容企业带来些许思路。

码上抢钱——美诺彩妆的移动二维码趣味营销

在2012年的广州网货交易会上，国际专业彩妆品牌美诺彩妆给观众带来了一场精彩刺激的“抢钱”活动。网货交易会是阿里巴巴整合旗下资源联合政府企业发起的从线上走到线下再回到线上的O2O创新展会，是供应商发展网上分销商的重要平台。对于参展的分销商来说，最关心的就是财富——寻找赚钱的项目。深谙分销商心理诉求的美诺彩妆奇思妙想，大胆推出“抢钱”活动，不过，这里抢的可不是人民币，而是独创的美诺财富币。美诺财富币以美诺海外销售的国家和地区的纸币为蓝本，将美诺元素和创意二维码，巧妙地融合到外币设计中，持有美诺财富币不仅可以享受分销支持的优惠，用手机扫描、收藏美诺二维码，即可获取百元美诺彩妆在淘宝天猫商城投放的百元兑换券，还可以在广交会现场登录美诺天猫商城，了解美诺彩妆品牌和产品等详细信息，既方便又快捷。

游戏通关——Dior迪奥的彩妆互动营销

俄罗斯方块、吃豆豆、超级玛丽……串联成了Dior的一款别致趣味的“游戏”广告。在这则广告中，没有大牌明星出镜，也没有时尚香艳的画面支撑，整个广告以活泼生动又被人们熟知的游戏组成，随着通关层层推进，最终迎出Dior的时尚视觉呈现。

广告将多款经典游戏结合迪奥元素进行重组创意，把Dior产品融入各个游戏中。充满玩乐精神的画面，附上动感十足的背景音乐，传递出超自信的Fashion范儿。黑色背景配合各色缤纷的产品，令整个画面充盈着Dior创造的色彩世界，创意十足且充满挑战的趣味以及互动的效果。或许迪奥本就不需要大牌明星的支撑，它已经足够大牌，足够明星。正如迪奥所创造的奇迹一样，本款互动游戏同样展现出迪奥强大的品牌创造力。

创新互动装置——巴西MetaReal减肥美容机构

夏天最难过的莫过于肉嘟嘟的脂肪无处躲藏，而一次次的减肥计划在美食、聚餐、冰箱的破坏下告吹，誓言惨遭瓦解，减肥大业看似遥遥无期。

跟朋友们立下减肥誓言，可一到晚上又忍不住偷偷打开冰箱……怎么办？来自巴西的JWT想出了这么个装置，随时可以监督用户是否打开了冰箱，萌发偷吃食物的念头，并进行善意提醒。和之前大家看过的《提醒你喝水的冰箱》有点类似，这个互动装置连接Facebook账户，下决心的减肥用户只需要上网登记设备，就可以免费领取装置，然后把这个装置放到自家的冰箱上，当用户晚上忍不住饥饿偷偷打开冰箱时，这个装置就会发送消息Facebook，告诉所有好友“你又想偷吃了”，后果可想而知。在朋友们的谴责电话和Twitter铺天盖地的推送消息时，你是否还能顶住压力大吃特吃？

这个互动活动的创新之处就在于它抓住了胖子和瘦子们不同的诉求点，因此获得胖子们和瘦子们的好评。胖子们可以控制食欲，将减肥进行到底；瘦子们则可以满足人性“偷窥”与八卦的欲望，参与者与关注者很快形成网络热潮，这其中，最大的赢家就是MetaReal（据介绍，MetaReal是巴西的一家减肥美容机构）。

派发小样，精准营销——倩碧Vpon LBS

倩碧精华霜小样的派发活动舍弃了在楼宇间无目的派发的形式，而是选择在Vpon LBS移动广告平台推出，它以别出心裁的创意形式和富有吸引力的促销手段迅速在用户间传播。

倩碧精华霜定位于中高端群体，在广告投放上选择了定向和精准投放形式，结合Vpon LBS移动广告的定向、定位功能，有选择的派发产品小样。结合广告活动的属性，Vpon选择了高端财经类App进行广告的定向投放，以匹配目标受众人群，迅速吸引用户的眼眸。活动以in-App形式出现的Banner广告中，广告整合了“查询周边门店”和“分享至微博”的功能，以帮助用户更加快速地参与到此次广告活动中来。

这就是用户要的利益——美甲教程APP

How to do your own Cute Nails？顾名思义，这是一款教你如何美甲的lOS应用。拥有它，你就可以在家自行定护理指甲或轻松地DIY美甲。该应用内嵌超过350个美甲视频教程，有200多个创意想法和美甲技巧，犹如美甲师手把手教你怎样设计并涂出漂亮闪耀的美甲。

这款美甲应用的优点更多：每日更新最新和最有用的美甲视频；不断更新海量创意指甲设计技巧和窍门；所有优雅和美丽都体现在细节处，因此应用还贴心地针对指甲护理进行指导，让你在美甲的同时也不忽略平日的护理，毕竟健康的指甲才是美甲的基础。同时，这款应用也可作为美甲师们的进修教程，美甲也是门学问，要跟国际潮流接轨，不断创新才够专业。这款可爱贴心的美甲应用——How to do your own Cute Nails？在iTunes上售价6元。如果指甲油企业或专业美甲机构发现这款好玩又实用的app，一定有办法让它发挥更大的价值。

趣味、互动、创新、利益、精准是打开移动互联网营销的五大按钮。前段时间我看过一款手机app应用——唱吧，这是一款具备社交和打分功能的K歌程序，通过软件模拟录音棚的效果，可以实现初级录音棚的水平。这个app就具备了前边五大按钮中的前四个，不仅抓住了大部分人乐于展示，喜欢PK的心理，而且程序做得足够专业，普通人通过唱吧能唱出好声音，专业人通过唱吧也能找到感觉，再加上引爆点——美女吸引屌丝男，来试音的真明星吸引屌丝歌手，唱吧平台很快就火起来了，这一点很值得学习。

数据中心互联 篇12

(1) 随着业务的迅速增长, 数据中心各系统中的网络设备种类繁多、并且零散分布, 这种集成度低的网络架构无法提供高度的稳定性和可靠性。

(2) 由于系统种类的多样化, 网络设备的零散的分布, 也使得整体网络缺乏统一的建设和管理, 而且缺乏有效的控制手段, 这样同样给维护人员加大了工作量及工作难度。

(3) 同时由于网络设备的繁多, 也对机房能耗、环境要求、配套要求、设备及线路安装等提出更高的要求。目前各大运营商虽在进一步努力加大对机房建设, 加强对机房规范化管理和质量标准化, 但面对现网已使用的数据中心机房, 仍存在着严重压力。例如机房空间不足、机房局部过热、电源容量饱和等都成为目前普遍存在并难以解决的问题。因此传统的网络结构对数据中心未来建设和发展而言, 也很难打造一个节能、环保的绿色的基础设施系统。

因此通过以上分析可以得出结论:一个合理的、优化的、绿色的网络架构, 一个可靠的、稳定的系统, 不但能够很好的满足客户需求, 同时也节约了资金的投入和维护成本。更加为未来的竞争发展提供了可靠保证。

2 现代数据中心系统对网络的要求

人们对信息的需求是无所不在的。人们把数据存储在数据中心里, 但数据的产生和使用可以在任何地方, 包括Web、移动应用、分支机构、合作伙伴站点或子公司。由于数据无所不在, 因此, 网络就成为数据中心的基础平台。

由于网络具有很多内在的性质, 因而可以作为提供共享数据中心基础设施的基础。它能够触及到数据中心运作的方方面面, 无论是远程还是分布式, 都能以统一、一致的方式提供服务。因此同时无论何种类型的数据中心都必须具备高带宽, 高密度、高管理性和高安全可靠性的基本要求。

目前在数据中心的最新研究方向是虚拟化。未来, 所有的资源都透明地运行在各种各样的物理平台上, 资源的管理都将按逻辑方式进行, 完全实现资源的自动化分配, 而虚拟化技术就是实现它的理想工具。

虚拟化技术相对来说是一种开源技术, 目前很多企业已经掌握服务器运行的虚拟化技术, 供应商正在推广将整个数据中心进行虚拟化的设想。这种设想就是, 通过由新的虚拟化技术构建的数据中心平台, 实现对服务器、存储设备与网络设备进行动态管理。虚拟化技术会成为运营中重要并且无处不在的因素, 因而成为数据中心一种新形式的操作系统;“虚拟化技术颠覆对操作系统的传统看法, 并给我们提供创建未来数据中心操作系统的机会。”

虚拟化技术同时也是一种节能技术, 根据相关的研究显示, 采用虚拟化技术使使用者节省高达70%的硬件投资。因为虚拟化技术可以帮助用户合并多种应用工作负荷, 在单个系统上运行多种操作系统环境;优化应用开发, 在单一系统上进行测试和开发;提高系统可用性, 在系统之间迁移虚拟环境。

3 网络虚拟化技术在数据中心的应用方案3.1网络虚拟化技术的介绍

3.1.1方式一:VDC技术

虚拟化技术的方式一:可以将一台交换机能够提供多个虚拟设备环境 (VDC) 。虚拟设备环境特性能为每个物理设备创建多个虚拟设备实例, 无限制地提供所有服务。硬件资源能在这些设备实例间划分。VDC在每个VDC实例间提供全面故障隔离和管理。每个实例的管理和运行都能独立于系统中的其他实例而进行。如下图 (1) 所示, 一台设备可以虚拟成逻辑上的四台设备, 在组网时两台设备可以实现过去多台设备才能达到的高可靠性和冗余功能。

例如图 (2) 所示:每个虚线框内实际物理上是一台交换机, 通过虚拟设备环境虚拟分区成两台交换机, 做为核心交换机和下面一层的汇聚交换机交叉相连, 从而相当于核心四台交换机与下层交叉互联, 提高了可靠性和冗余性。

3.1.2方式二:VPC技术

虚拟化技术的方式二:在传统的数据中心二层环境中, 上联端口为了避免环路, 需要使用生成树协议来阻断一条链路, 采用VPC (virtual port channel) 技术, 可以无须阻断一条链路, 实现双上联, 增加了带宽。更加详细地说: (VPC) 是种基于堆栈的虚拟端口通道技术, 当使用VPC技术时上端的两个物理交换机对下端交换机而言相当于一台虚拟交换机, 因为其简单化的机制使得原来的两台交换机形成环路的限制都不存在了。VPC使得两台核心交换机与下层交换机的连接链路全部处于激活状态, 而且对两端交换机而言这些连接链路就是一条端口通道, 成倍增加了互联带宽。

如下图所示:左边为传统上联形式, 虽然是交叉上联, 但只有一条链路工作, 另一条为备用。右边为采用VPC技术后的双上联, 实际是将两台交换机逻辑的虚拟成一台交换机, 这样双上联的链路就不会产生环路, 两条链路均可工作, 提供了更大上联带宽。

虚拟交换机技术之二 (VPC) 示例

4 网络虚拟化技术的优势

通过这种虚拟化工作, 我们在数据中心可以实现非常方便的资源调配 (比如端口的调配、处理能力和转发表的调配) , 资源共享 (电源的共享、转发能力的共享) , 提高抗故障能力 (把风险分散到多个物理实体中去) ;甚至可以和服务器配合, 实现按需配置的虚拟数据中心。这也是云计算技术的一个重要发展趋势。

逐步的网络虚拟化技术将是数据中心的重要组成部分。在整合数据中心结构中, 我们会对服务器进行虚拟化、对网络设备进行虚拟化, 以满足应用交付的重构, 还会对数据存储进行虚拟化, 从而实现整体的数据中心虚拟化。未来, 数据中心在虚拟化技术的驱动下, 将会变得更灵活、更易管理、更安全、更低成本

5 网络虚拟化技术的应用案例

本节以某公司的数据中心为例。该公司在数据中心的网络系统部署了虚拟化功能, 核心交换机能够将操作系统和硬件资源划分为模拟虚拟设备的虚拟环境VDC, 利用VDC技术可将汇聚层的核心交换机逻辑化分为两个区Outside VDC和Inside VDC, 这两个区分别通过万兆连接到对应的服务对象。Outside VDC服务对象:低安全区、核心区, Outside VDC流量会强制被引导到外部网络服务区。Inside VDC服务对象:高安全区, 连接到内部的服务器和应用。外部网络服务区:来自Outside的流量通过这个区进行流量安全检测和优化服务。先前需要通过4台交换机实现的功能, 通过虚拟化技术可以通过2台交换机满足业务的需求, 节省了硬件的投资成本。另外, 在上行链路中启用了VPC协议, 可以达到双活的上行链路, 增加了带宽。避免了链路的浪费。整个数据中心通过虚拟化的技术, 比原先节省了投资30%。另外, 虚拟化技术减少了设备数量, 提高了链路的使用效率, 因为减少了在使用成本, 更加节能环保。

结语

综上所述, 图虚4拟.3-化1已成为一种趋势, 通过虚拟化技术, 可以为企业降低硬件的投资成本, 提高现有设备的使用率。在数据中心领域, 通过广泛采用虚拟化技术, 可以大大提高服务器、存储、网络资源的利用率, 降低硬件投资和运营成本, 为企业的发展提供竞争优势。虚拟化技术可以帮助企业打造出了更加高效、可管理性更高、资源配置更灵活的数据中心。不管是数据中心自身的整合与扩容, 还是降低能源消耗, 虚拟化技术在其中都承担了很重要的角色, 使它成为下一代数据中心发展的关键。下一代数据中心将会向着虚拟化的方向进一步发展, 最终做到完全透明的虚拟化, 让企业用户能够根据具体环境进行具体应用。

摘要：本文主要针对互联网数据中心的网络特点、网络架构、网络需求等加以分析和论证, 以及对未来数据中心网络的发展趋势进行展望。针对现有网络的需求发展, 文章提出了一种网络虚拟化技术及该项技术应用方案的介绍, 旨在使得该项技术能与现有网络发展进行应用和融合。为数据中心网络上能提供更多的业务及业务的开展奠定基础。网络虚拟化技术能够帮助企业打造更高效、可管理性更高、资源配置更灵活的数据中心。

关键词：网络虚拟化,互联网数据中心,VDC,VPC

参考文献

[1]BONIFACE M, SURRIDGE M, UPSTILL C.Position paper:Research challenges for the core platform for the future Internet[R].University of Southampton IT Innovation Centre.2010 (1) :1-9.