大數據共享網路

1. 大數據的數據整合和資源共享技術有哪些

1. 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
   
   簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
   Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
   
   跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
   Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
   
   並行計算(MPP Computing)
   Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
   
   列存儲 (Column-Based)
   Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
   
   內存計算
   得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

2. 大數據的時代，合作共享才能多贏

大數據的生命在共享，要實現大數據共享，規則是基礎，制度是保證。擔心安全是不少企業不願實現數據共享的一個主要原因，有關方面應當加強數據共享的規則制定和制度建設，在此基礎上推動大數據共享，實現社會資源配置和使用效率最大化。

6月2日晚，國家郵政局召集菜鳥網路和順豐速運高層來京，就雙方關閉互通數據介面問題進行協調。雙方表示將從講政治顧大局的高度出發，積極尋求解決問題的最大公約數，共同維護市場秩序和消費者合法權益，並同意從6月3日12時起，全面恢復業務合作和數據傳輸。（相關報道見07版）

在國家郵政局的協調下，菜鳥、順豐雙方能夠同意擱置分歧，共同維護市場秩序和消費者合法權益，恢復合作和數據傳送，應該說都顯示了一定的誠意。雙方如果繼續爭斗下去，受傷害的不只有市場和消費者，企業自身也是受害者。據悉，此事導致順豐股價下跌，順豐創始人王衛的身家蒸發近20億元。

雖然菜鳥和順豐的矛盾在有關方面的協調下得到初步化解，雙方也重新進入合作的通道，但是，由於雙方的矛盾點並沒有解決，引發矛盾的「基因」還在，如何才能消除產生矛盾的「基因」，把雙方從矛盾的格局中拉出來，才是解決問題的根本辦法。

過去這些年，中國的電商業與快遞業能夠快速發展，除了自身的努力外，與其他方面的精誠合作密不可分。其中，電商業和快遞業兩者之間的合作，就是最重要的方面之一。如果沒有兩者的合作，雙方的業務范圍會少了一個重要組成部分，給經濟社會發展帶來的益處也會少很多，尤其在社會資源的配置和使用效率方面，會受到很大的影響。

從此次雙方的矛盾來看，雖然焦點不在數據，但導火索則是數據無疑。如果不是因為數據介面被關閉，導致消費者和商家無法通過數據獲得最有效、最快捷的服務，雙方的矛盾也不會公開化，也不會引起公眾的擔憂和輿論沸騰。

大數據時代，合作是最有效的方式，是最大限度提高資源配置效率和水平的根本手段。如果手握大數據卻不能共享，不能把大數據有效運用到經濟社會發展之中，讓更多社會組織、企業、消費者加入到大數據運用中來，並運用大數據為他人服務，自己也從中受益，那麼大數據的意義何在？社會組織和企業掌握大數據的目的又是什麼？對企業來說，效益和效率永遠是追求的目標，開發大數據，目的就是要通過大數據，把企業的效益和效率提高，並將開發出來的大數據通過共享實現價值最大化。換言之，如果不能實現共享，大數據就不能稱為大數據，充其量只是企業的內部數據，只能帶來微觀利益，而不能產生宏觀效益。只有被多方共享，大數據的生命力才能不斷增強，大數據的社會價值和經濟價值才能不斷提高。

大數據的生命在共享，對陷入紛爭的菜鳥和順豐來說，應當更加清楚大數據共享的重要性和緊迫性，清楚合作對雙方都是利大於弊的好事。矛盾暫時化解後，雙方應當重新坐到一起，就進一步合作加強溝通與交流，而不是身懷芥蒂，讓矛盾繼續存在下去。即便不願再繼續合作，也要冷靜而理智地處理好雙方的關系，不要讓市場和消費者受到傷害。至於其他企業，此時也應當以良好的心態看待和評判雙方的矛盾，而不應乘人之危，利用雙方的矛盾從中牟利。如果此時橫插一杠子，或許能夠獲得一時之利，但從長遠來看，只會是損人不利己。

要實現大數據共享，規則是基礎，制度是保證。如果沒有規則和制度，而任憑企業隨意佔用他人數據，且不遵守市場規則，問題將會變得非常嚴重，並可能會引發數據安全危機。應該說，擔心安全是不少企業不願實現數據共享的一個主要原因，有鑒於此，有關方面應當加強數據共享的規則制定和制度建設，在此基礎上推動大數據共享，實現社會資源配置和使用效率最大化。

3. 那些耳熟能詳的互聯網新詞「共享」、「雲計算」、「大數據」背後有哪些我們未知的淵源

物聯網，雲計算，大數據，人工智慧是近兩年科技、產業界的熱門話題。分別什麼意思?彼此之間又有什麼關系呢?
一
物聯網

1、什麼是物聯網?
物聯網在之前被定義為通過射頻識別(RFID)、紅外線感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等信息感測設備按約定的協議把任何物品與互聯網連接起來進行信息交換，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路，簡言之物聯網就是「物物相連的互聯網」。
後來被重新定義為當下幾乎所有技術與計算機、互聯網技術的結合，實現物體與物體之間：環境以及狀態信息實時的實時共享以及智能化的收集、傳遞、處理、執行。廣義上說，當下涉及的信息技術的應用，都可以納入物聯網的范疇。
2、物聯網的關鍵技術
嵌入式系統技術：是綜合了計算機軟硬體、感測器技術、集成電路技術、電子應用技術為一體的復雜技術。經過幾十年的演變，以嵌入式系統為特徵的智能終端產品隨處可見;小到人們身邊的MP3，大到航天航空的衛星系統。嵌入式系統正在改變著人們的生活，推動著工業生產以及國防工業的發展。如果把物聯網用人體做一個簡單比喻，感測器相當於人的眼睛、鼻子、皮膚等感官，網路就是神經系統用來傳遞信息，嵌入式系統則是人的大腦，在接收到信息後要進行分類處理。這個例子很形象的描述了感測器、嵌入式系統在物聯網中的位置與作用。
感測器技術：這也是計算機應用中的關鍵技術。大家都知道，到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字信號。自從有計算機以來就需要感測器把模擬信號轉換成數字信號計算機才能處理。
RFID標簽：也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景。
二
雲計算

1、什麼是雲計算?
雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務)，這些資源能夠快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務商進行很少的交互。
2、物聯網和雲計算的關系
雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
目前物聯網的伺服器部署在雲端，通過雲計算提供應用層的各項服務。雲計算可以提供以下幾個層析的服務：
IaaS：基礎設施即服務
消費者通過internet可以從完善的計算機設施獲得服務。例如：硬體伺服器租用。
PaaS：平台即服務
PaaS實際上是指軟體研發的平台作為一種服務，以SaaS的模式提交給用戶。因此，PaaS也是SaaS模式的一種應用。但是PaaS的出現可以加快SaaS應用的開發速度，如：軟體的個性化定製開發。
SaaS：軟體即服務
它是一種通過internet提供軟體的模式，用戶無需購買軟體，而是向提供商租用基於Web的軟體，來管理企業經營活動，如：亞馬遜。
三
大數據

1、什麼是大數據?
大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。如果將大數據比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
2、大數據和雲計算的關系
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
四
人工智慧

1、什麼是人工智慧?
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分枝，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。它是對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
通過上述觀點我們可以簡單的得出一個結論： 物聯網的正常運行是通過大數據傳輸信息給雲計算平台處理，然後人工智慧提取雲計算平台存儲的數據進行活動。