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大數據分析與應用實驗室

     當前,云計算、大數據、物聯網、移動計算等新技術逐步廣泛應用,經濟社會各行業信息化步伐不斷加快,社會整體信息化程度不斷加深,信息技術對教育的革命性影響日趨明顯。黨的十八大以來,特別是中央網絡安全和信息化領導小組成立后,黨中央、國務院對網絡安全和信息化工作的重視程度前所未有,“互聯網+”行動計劃、促進大數據發展行動綱要等有關政策密集出臺,信息化已成為國家戰略,教育信息化正迎來重大歷史發展機遇。“十三五”期間,全面提升教育質量、在更高層次上促進教育公平、加快推進教育現代化進程等重要任務對教育信息化提出了更高要求,也為教育信息化提供了更為廣闊的發展空間。

     隨著大數據技術的廣泛應用,以MapReduce、SPARK等分布式并行處理、NoSQL非關系數據庫以及HDFS分布式文件系統為基本框架的大數據平臺,能夠對結構化、非結構化數據進行實時、半實時或者離線計算,為企業、社會提供市場趨勢預測、用戶行為特點分析以及更為敏銳的市場洞察力等。

     在這樣一個大數據和云計算的背景下,高校的科研團隊也投入了大量的人力和物力來進行大數據方面的基礎設施建設、平臺選型以及對海量數據的存儲和大規模計算研究。但是,為了實現大數據的強大功能,學校的科研團隊需要在數據層和基礎設施層等基礎架構中對數據進行抽象化的工作,傳統大數據平臺建設往往采用物理機模式,難以應對數據規模的不可預見性、計算能力需求的波峰與波谷,往往使得大數據平臺的前期規劃時間過程長,后期大量計算資源閑置浪費,各種問題紛紛凸現出來。

解決問題

1、 滿足學校教師科研工作的要求,為科研人員提供滿足科研工作的軟件硬件環境,并可根據科研工作所處的階段,具備靈活的擴展性;
2、 為學校相關學科全程教學和學生自學提供完整平臺,包括課堂教學、學生上機、公共培訓視頻、課后練習試題庫等;
3、 具備大數據存儲和大規模運算的能力,能夠扮演大數據計算中心的角色,并可承擔大規模計算任務;
4、 系統具備高可靠性,可有效降低運維工作量,提高運效率。

方案整體架構

本方案整體架構采用云服務器+瘦客戶機形式,整個系統集中部署在服務器端,包括數據集中存儲、數據整合、數據運算,數據分析等,客戶端可通過不同的終端設備登錄進行大數據分析和應用。

硬件平臺

本解決方案硬件平臺采用高性能服務器集群+云終端(瘦客戶機)架構,服務器端可根據用戶應用需求,配置一臺或多臺高性能服務器,組成服務器集群,提大數據計算環境和供終端服務;