大数据共享网络

1. 大数据的数据整合和资源共享技术有哪些

1. 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
   
   简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
   Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
   
   跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
   Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
   
   并行计算(MPP Computing)
   Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
   
   列存储 (Column-Based)
   Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
   
   内存计算
   得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

2. 大数据的时代，合作共享才能多赢

大数据的生命在共享，要实现大数据共享，规则是基础，制度是保证。担心安全是不少企业不愿实现数据共享的一个主要原因，有关方面应当加强数据共享的规则制定和制度建设，在此基础上推动大数据共享，实现社会资源配置和使用效率最大化。

6月2日晚，国家邮政局召集菜鸟网络和顺丰速运高层来京，就双方关闭互通数据接口问题进行协调。双方表示将从讲政治顾大局的高度出发，积极寻求解决问题的最大公约数，共同维护市场秩序和消费者合法权益，并同意从6月3日12时起，全面恢复业务合作和数据传输。（相关报道见07版）

在国家邮政局的协调下，菜鸟、顺丰双方能够同意搁置分歧，共同维护市场秩序和消费者合法权益，恢复合作和数据传送，应该说都显示了一定的诚意。双方如果继续争斗下去，受伤害的不只有市场和消费者，企业自身也是受害者。据悉，此事导致顺丰股价下跌，顺丰创始人王卫的身家蒸发近20亿元。

虽然菜鸟和顺丰的矛盾在有关方面的协调下得到初步化解，双方也重新进入合作的通道，但是，由于双方的矛盾点并没有解决，引发矛盾的“基因”还在，如何才能消除产生矛盾的“基因”，把双方从矛盾的格局中拉出来，才是解决问题的根本办法。

过去这些年，中国的电商业与快递业能够快速发展，除了自身的努力外，与其他方面的精诚合作密不可分。其中，电商业和快递业两者之间的合作，就是最重要的方面之一。如果没有两者的合作，双方的业务范围会少了一个重要组成部分，给经济社会发展带来的益处也会少很多，尤其在社会资源的配置和使用效率方面，会受到很大的影响。

从此次双方的矛盾来看，虽然焦点不在数据，但导火索则是数据无疑。如果不是因为数据接口被关闭，导致消费者和商家无法通过数据获得最有效、最快捷的服务，双方的矛盾也不会公开化，也不会引起公众的担忧和舆论沸腾。

大数据时代，合作是最有效的方式，是最大限度提高资源配置效率和水平的根本手段。如果手握大数据却不能共享，不能把大数据有效运用到经济社会发展之中，让更多社会组织、企业、消费者加入到大数据运用中来，并运用大数据为他人服务，自己也从中受益，那么大数据的意义何在？社会组织和企业掌握大数据的目的又是什么？对企业来说，效益和效率永远是追求的目标，开发大数据，目的就是要通过大数据，把企业的效益和效率提高，并将开发出来的大数据通过共享实现价值最大化。换言之，如果不能实现共享，大数据就不能称为大数据，充其量只是企业的内部数据，只能带来微观利益，而不能产生宏观效益。只有被多方共享，大数据的生命力才能不断增强，大数据的社会价值和经济价值才能不断提高。

大数据的生命在共享，对陷入纷争的菜鸟和顺丰来说，应当更加清楚大数据共享的重要性和紧迫性，清楚合作对双方都是利大于弊的好事。矛盾暂时化解后，双方应当重新坐到一起，就进一步合作加强沟通与交流，而不是身怀芥蒂，让矛盾继续存在下去。即便不愿再继续合作，也要冷静而理智地处理好双方的关系，不要让市场和消费者受到伤害。至于其他企业，此时也应当以良好的心态看待和评判双方的矛盾，而不应乘人之危，利用双方的矛盾从中牟利。如果此时横插一杠子，或许能够获得一时之利，但从长远来看，只会是损人不利己。

要实现大数据共享，规则是基础，制度是保证。如果没有规则和制度，而任凭企业随意占用他人数据，且不遵守市场规则，问题将会变得非常严重，并可能会引发数据安全危机。应该说，担心安全是不少企业不愿实现数据共享的一个主要原因，有鉴于此，有关方面应当加强数据共享的规则制定和制度建设，在此基础上推动大数据共享，实现社会资源配置和使用效率最大化。

3. 那些耳熟能详的互联网新词“共享”、“云计算”、“大数据”背后有哪些我们未知的渊源

物联网，云计算，大数据，人工智能是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?彼此之间又有什么关系呢?
一
物联网

1、什么是物联网?
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
二
云计算

1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务
消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务
PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三
大数据

1、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四
人工智能

1、什么是人工智能?
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。