大数据应用解决方案范文

大数据应用解决方案篇1

关键词：Sql Server数据库；Mysql数据库；统一管理

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）23-5203-03

在信息爆炸的如今，数据作为信息的形式化表示以它特定的方式存在着我们生活的各个领域。数据库作为数据存储和管理工具也在发挥着巨大的作用。

由于现代企业的复杂性以及企业中各行各业应用系统的多样性，使得不同数据库的管理变得非常的麻烦， Sql Server、Mysql数据库管理解决方案就是在这样的环境下应运而生的。它主要实现了Sql Server、Mysql数据库的统一管理，方便了对这两种数据库的操作，提高了我们的工作效率。

1 需求分析

1.1功能需求分析

该解决方案主要的功能模块有：

1） 用户登录模块：主要会实现用户的登录，也就是一个用户权限的规定。

2） 用户管理模块：添加用户，删除用户以及修改用户。

3） 表管理模块：主要提取用户输入到dataGridView中的属性列信息和表名，选择用户，从而为选择的用户创建表，用于存放不同的用户数据。

4） 数据管理模块：主要实现导入EXCEL中所有的Sheet表单数据，根据需要对相应的数据进行修改，并将该数据更新到我们在treeView中选择的表中。

1.2可行性分析

可行性研究的目的就是用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否能够解决，实际上是一次简化系统分析和系统设计的过程，一般可以从以下三方面分析其可行性：

1）操作可行性：本解决方案的开发时用目前非常流行的开发技术C#.NET，后台数据库管理系统是Sql Server及Mysql，数据库操作方便，用户操作简捷、直观。

2） 经济可行性：有了Sql Server、Mysql数据库统一管理解决方案，我们在对不同的数据库进行数据的管理时就可以更加快速和方便的实现，不再是像传统的操作那样单独的操作，这样既节省人力，也节省了物力。为我们的数据库管理提供了经济有效的方法。

3） 技术可行性：目前C#.NET技术已经非常流行，并且提供了多个内置对象，方便对数据库的操作，同时Visual Studio 2010也提供了图形用户界面的，方便用户的设计。该软件还提供了内置的Sql Server 2008数据库，其运行的环境也很容易搭建。

综上所述，该解决方案基本上满足了操作可行性、经济可行性以及技术可行性。是一个可行的解决方案。

1.3 结构分析

2 总体设计

2.1 界面总体设计

通过对目标解决方案的的各个方面的分析我们得出解决方案的总体模块应该有四个，一个是一个简单的登陆模块，主要是进行用户身份的验证，另外一个是管理模块，对用户信息及各个用户数据进行管理，用户登陆成功后进入管理界面，然后就能看到用户管理、表管理以及数据管理这几个子界面，在用户管理中主要是进行用户的增加、删除和修改；在表管理中主要是进行输入属性列和创建表的相关操作；在数据管理中主要是对我们的数据进行导入和入库。

2.2 数据库总体设计

在本解决方案的设计过程中我们主要用到的数据库是Sql Server数据库和Mysql数据库，其中前者我们是使用的VS2010中自带的数据库，而后者是通过安装了Mysql插件，向项目中添加Mysql.Data.dll来实现对MySQL数据库的相关操作。

当用户登陆到管理界面的时候，我们就使用用户管理界面上的创建用户、删除用户以及修改用户等按钮对用户进行管理，同时为用户创建相应的数据库。

表管理主要是在表管理界面上用户自动的输入属性及相关的关键词到dataGridView中，再选择相应的用户，输入表名，然后在服务端将dataGridView中的属性读出来，为我们的用户创建表。当我们不需要某张表的时候就删除相应的表。

不同用户的不同表中的数据的同步则是通过数据管理界面来实现的，我们将需要同步更新的数据从外部EXCEL中导入。然后进行修改，再插入到选中的相应的数据库的表中。

3 详细设计

详细设计主要是包括两方面的内容：

1） 后台数据库的详细设计。如：数据库中用户信息表的设计，其它的数据库或者数据库中的表则是在后面根据用户的需要进行动态创建的。

2） 界面设计。为确保解决方案的安全性，我们规定只有特定的用户进入特定的界面，然后才可以进行相关的操作。 各个界面的设计主要是界面的布局设计。

3） 编码。主要是对该解决方案的各个功能模块进行功能实现，这里就不在细述。

4 解决方案的测试

解决方案的测试是软件设计过程中必不可少的一个环节，通过对解决方案的测试我们可以发现我们方案的漏洞，然后再进行相应的修改，提高方案的可运行性。

在我们这个解决方案中我们主要是进行：登陆测试，用户管理测试，表管理测试，数据管理测试以及数据的导入和更新测试。

通过测试，该解决方案可以完成基本所需要的功能。

5 结论

1）用户管理。

2）表的创建和管理。

3）不同用户中表数据的同步管理

本解决方案主要是通过一个总的管理界面来实现用户的管理以及用户信息的同步更新，在方案设计的过程中我们用到的数据库是Sql server和Mysql数据库，利用C#语言作为主要的开发语言，整个设计的流程基本上遵从软件设计的流程，运用自己学习的知识基本完成了系统的设计。

不过本方案还是有很多不足之处，还有很多的功能不够完善。如：远程数据的导入，以及更新到远程的数据表中等操作都还有待我们解决，并且当我们涉及到远程网络数据时数据安全性问题也是我们应该考虑的问题。而且该设计只是用到了当前两种较常用到的数据库Sql Server和Mysql，然而当前应用系统中的数据库系统是多种多样的，所以更多种数据库系统管理的解决方案的设计将下一步应该奋斗的目标。

参考文献：

[1] 吴建，郑潮，汪杰.UML基础与Rose建模案例[M].北京：人民邮电出版社，2005.

[2] 谭桂华，魏亮等.VISUAL C#高级编程范例[M].北京：清华大学出版社，2004.

[3] 梅晓冬，颜烨青.VISUAL C#网络编程技术与实践[M].北京：清华大学出版社，2008.

[4] Karli Watson， Christian Nagel. C#入门经典[M].3版.齐立波，译.北京：清华大学出版社，2006.

[5] 王珊，萨师煊.数据库系统概论[M].4版.北京：高等教育出版社，2006.

[6] Den Forta.MySQL 必知必会[M].刘晓霞，钟鸣，译.北京：人民邮电出版社，2009.

大数据应用解决方案篇2

与证券行业的快速发展保持同步，实现数据资源整合，主动应对需求变化，在行业趋势面前随需应变，是证券行业信息化发展的当务之急。

证券业IT系统分类

在证券行业大变革的今天，证券IT系统已经得到了充分发展和广泛应用，IT投资越来越大，为企业提供了全方位支持。IT系统建设已关系到整个企业战略决策的成败，甚至关系到整个企业运行的安全与稳定。IT系统已经成为证券行业无可替代的生产系统，甚至成为证券行业不可或缺的生命线。

随着证券公司综合治理的推进，证券行业的监管越来越重要，如证券公司分类监管、限期实施客户保证金的第三方存管等。这就要求证券公司要将交易系统、客户资源、企业信息和IT资源等进行整合与集中，消除数据孤岛，建立融合市场、经营、管理数据的数据中心，从而提高经营风险管理能力和企业创新能力。在创新型证券公司中，绝大多数公司已完成或正在实施集中交易和数据中心系统，集中模式已经成为主流模式。

与证券行业的快速发展保持同步，实现数据资源整合，主动应对需求变化，在行业趋势面前随需应变，是证券行业发展的当务之急。IBM Tivoli为此打造了一整套解决方案。

网络管理

证券公司的网络系统承载着交易的关键业务，任何网络中断或者效率低下的情况都将影响对客户的服务质量。与此同时，网络设备繁多、接入方式复杂，也对证券行业的业务发展构成了阻碍。无论从技术角度，还是现有客户的满意度来看，实施有效的网络管理已成为证券公司的当务之急。

IBM Tivoli Netcool解决方案为证券行业网络管理提供全方位支持，包括网络设备实时监控、主动处理和预警管理、网络故障事件处理操作流程化等。

IBM Tivoli Netcool解决方案关注点如下：实现对网络设备的实时监控；主动和预警管理；以网络故障事件处理为核心；规范和统一网络服务管理机构的运行操作流程，确定网络运行操作岗位的设置和职责，实现网络故障处理的记录、升级、统计等功能。

应用系统平台管理

交易需求日益激增，为了能与证券行业发展势头相适应，证券公司的IT系统需要改善和扩充。多数证券公司都面临着这样的难题：企业要求缩减IT系统的总体投入成本，而已有的服务器、数据库、中间件、群件应用无法满易的需求。实施IBM应用系统平台管理对整合资源、提高效率异常重要。

IBM Tivoli Monitoring解决方案为证券行业网络管理提供全方位支持，包括对主机、数据库、中间件、群件等主流对象的管理，对第三方应用、机房设备等非主流对象的集中监控。

IBM Tivoli Composite Application Manager解决方案能够实现端到端的可视化监控，例如，支持构建在主流中间件平台上的BS架构应用，支持使用C/C++、Java、.Net等开发的应用，与应用底层实现“最终用户体验”的监控等。

这样的主动监控有助于快速隔离和预防性能问题。可以通过单一、可自定义的工作区控制台统一监控和管理分布式系统和基于主机的系统；可以通过简化的安装、配置以及自我监控功能帮助降低总体IT运营成本；可以通过整合管理产品和IT流程帮助优化IT服务交付，从而提高性能，满足服务级别协议的要求；可以通过简化的安装和监控以及点击管理功能最大限度地加快创造价值的速度。

国内某大型金融服务公司，通过业务人员接待、用户电话自助服务、网上应用等方式，为用户提供各种形式的服务。该公司已经完成了基本的数据集中，在全国有30多家一级下属机构和数百家终端网点。随着系统和应用越来越复杂，业务发展对IT系统的依赖性越来越大，该公司意识到IT系统管理的必要性，经过慎重的比较，他们选择了IBM Tivoli Netcool解决方案、IBM Tivoli Monitoring解决方案、IBM Tivoli Composite Application Manager解决方案，以先后两期建设的形式构建了统一系统管理平台，部署了网络监控，系统、数据库、中间件监控以及交易监控，并推广到全国。统一系统管理平台的建设大大缓解了IT部门的运维压力，也大大提高了IT系统的运行效率，很好地支撑了整个公司的业务的高速发展。

存储子系统管理

证券交易的数据越来越多、越来越复杂，失控的数据膨胀和存储性能低下，造成了与主机关联的存储子系统和数据消费行为不可预知的风险，无论是数据的意外丢失，还是数据出错，都将为用户带来无可弥补的损失。及时解决数据安全存储子系统管理问题已被各大证券公司提到了日程。

IBM Tivoli Storage Manager 解决方案为证券行业网络管理提供从主机、SAN网络到存储服务器的完整的存储管理解决方案，实现了异构环境下的统一管理，降低了整个存储系统总体拥有成本。

IBM Tivoli Storage Manager 解决方案可以帮助企业提高应用系统可用性，加速关键数据的恢复，优化存储资源使用效率，优化备份粒度，建立易于使用的、单一集中的控制点。

IBM Tivoli Productivity Center解决方案为证券行业网络管理提供从主机、SAN网络到存储服务器的大型、异构、复杂SAN环境下的存储管理，采用开放的SMI-S协议进行管理，实现异构环境下的统一管理。

IBM Tivoli Productivity Center可以帮助企业降低存储系统总体拥有成本，提高应用的可用性，进行无缝的数据迁移，消除由于空间不足造成的应用故障，降低或消除计划中和突发的宕机时间，保护数据，避免灾难和系统、人为故障造成损害；通过中控台集中管理数据，简化存储和服务器，优化系统，基于策略完成数据由高端存储到低端存储的迁移；通过高效的数据共享减少冗余的数据，通过更好的存储管理手段达到理想的存储使用率。

国内某金融行业客户，随着业务的成长和IT系统的增加，数据的容量越来越大，重要性也越来越强。该公司在2003年开始使用IBM Tivoli Storage Manager解决方案，实现对其关键应用系统的数据保护，并在2006年使用IBM Tivoli TotalStorage Productivity Center解决方案对其存储系统进行集中管理。

IBM解决方案的实施帮助IT部门实现自动化的数据保护和方便可靠的数据恢复，并构架起可扩展的数据保护平台。

整合管理解决方案

IBM Tivoli不仅为用户的IT子系统单独提供价值，还能够很好地整合起来，从而实现真正整合的企业系统管理方案。

采用IBM Tivoli解决方案构建的管理平台包括IBM Tivoli Netcool网络管理，IBM Tivoli Monitoring (ITM)主机、数据库、中间件、群件等管理，IBM Tivoli Composite Application Manager (ITCAM)交易监控，IBM Tivoli Storage Manager(TSM)备份管理，IBM Tivoli Productivity Center(TPC)存储管理，IBM Tivoli Enterprise Portal(TEP)统一管理门户。

面对不同的管理对象，IBM Tivoli提供不同的工具，使用不同的技术手段来进行管理。

大数据应用解决方案篇3

针对这一市场趋势，全球知名的数据中心网络能源产品、动力一体化解决方案和一体化服务的主流供应商艾默生网络能源有限公司，推出了针对下一代数据中心的动力一体化解决方案，不仅赢得了市场，更赢得了市场赞誉。

下一代数据中心的软肋在哪？

承载着更多数据业务需求的下一代数据中心，其技术集成化高、数据量大、网络容量大，在为企业带来便利的同时，也不可避免地存在三大软肋。

首先，随着刀片服务器与虚拟化技术的普遍应用，机架的功率密度越来越高，致使供电系统与服务器冗余电源系统往往不匹配。传统配电系统的“边缘地位”导致实际使用中50%以上的故障无法预料和监测，更难以及时处理。供电不可靠使数据存在丢失的风险。

其次，数据中心能源消耗成本骤增，已经成为影响企业发展的重要因素之一。有数据显示，到2010年，企业每年在用电成本上的花费将大于它当年在硬件设备上的投资额。高居不下的能耗成为企业亟待解决的一大问题。

最后，由于数据中心的设备部署密度越来越高，机架内的服务器密度也呈现加速集中的趋势。因此，数据中心内所有设备及环境量的日常运营数据报表更加复杂。如何有效地管理数据中心IT基础设施，已经成为令企业头疼的问题之一。

艾默生网络能源的应对之道

针对上述三大软肋，艾默生网络能源数据中心动力一体化解决方案在安全性、节能性和可管理性三个方面下足功夫，提出了自己独特的应对之道。

首先，艾默生网络能源“数据中心动力一体化解决方案”将数据中心环境作为一个有机整体来考虑，并从解决方案层面大大提高了整个IDC机房的可用性和安全性，实现了IDC机房各子系统之间的兼容和配合，实现了从系统组件到系统各部分的有机在线冗余，消除了从组件到系统的单点故障，并有效降低了能耗。

同时，这个解决方案也对数据中心的稳定性作了充分的考虑，其可用性可以达到99.99999%，即平均20年时间内，每个电源系统故障的累计时间不大于1分钟。此外，无论外部环境如何变化，艾默生网络能源设备都能做到持续供电，确保用户关键业务的稳定安全。

其次，艾默生网络能源将各种节能技术和节能理念从产品层面扩展到整体解决方案中，力求打造IT 行业最全面、最先进的节能解决方案。

例如，在产品层面，艾默生网络能源的XD系列高热密度冷却系统可以说是业界颇具代表性的前沿制冷技术之一。该技术的核心是对机房中高热密度的区域进行单独处理，从而达到消除局部“热点”，避免因均衡制冷造成的不必要的能源损耗，达到节电的目的。比起传统的机房制冷系统而言，这项技术能够节省18%以上的电能。类似技术被广泛应用于艾默生网络能源所有的产品线上，包括NX系列高频UPS、服务器电源管理系统（SPM）、PeX系列新一代机房精密空调、服务器机柜等，形成了一条强大的绿色链条。

在解决方案层面，艾默生网络能源根据不同客户不同规模的网络环境推出了不同的节能解决方案，比如高热密度解决方案，该方案与传统空调方案相比可实现节能30%；中大功率专用空调解决方案能够实现节能5%～15%，节能效果十分显著。

最后，在可管理性方面，艾默生网络能源“数据中心动力一体化解决方案”能够对动力机房的整体运行状况进行后台和远程监控，实现机房24×7无人值守管理。动力设备和动力机房故障能进行后台和远程自动告警和记录，并对日常维护和故障维修情况进行全程记录。

大数据应用解决方案篇4

太极股份于2010年成功上市，并将数据中心业务确立为新的发展阶段的核心单元，太极数据中心事业部遵循数据中心建设与业务发展及IT战略相融合的系统方法论，在深刻理解用户业务和发展模式的基础上，创造了以业务应用系统及基础设施工程相融合的新型服务模式。

多年来，太极股份作为国有控股的上市企业以及国内优秀的IT服务供应商，依托全面整合的资源，凭借不断创新的理念，依靠雄厚的综合实力和精湛的专家队伍，一直引领着数据中心建设的发展方向，并且获得了广大客户的高度认可。

综合实力

太极股份数据中心事业部具有以下业务能力：

第一，咨询与设计能力。凭借丰富的行业知识和工程实践经验，以及一流的咨询团队，太极数据中心事业部为数据中心客户提供基于行业的IT规划及高端业务咨询设计服务，包括数据中心场地建设及IT基础平台的搭建等。

第二，基于方法论的项目实施能力。

经过长期工程实践的积累，太极数据中心事业部逐步建立了成熟的项目实施和管理方法论体系，覆盖数据中心的咨询、设计、实施、运维、测评、节能环保等不同类型项目。基于方法论体系，太极股份数据中心事业部形成了业内领先的工程实施能力，尤其是大型的复杂工程项目实施能力。

第三，创新能力。坚持自主创新、创新与应用相结合，太极数据中心事业部致力于提升自身在行业内的竞争力。目前，太极数据中心事业部拥有突出的关键技术和标准研究能力，拥有一流的解决方案和产品创新能力。

为数据中心客户提供以云架构为基础的云服务，创新数据中心技术和产品，推动解决方案和服务产业化。

业务范围

太极股份数据中心事业部的业务包括咨询设计、安装调试、系统集成、项目管理、运行维护和运营外包等一体化端到端服务组成。

太极数据中心充分考虑客户的业务、技术和运行现状，为客户提供数据中心建设的整体框架模型，根据客户要求在各个方面进行深入调研及规划，协助客户分析、整理出IT架构对基础设施建设的功能布局、平面布局的要求，并对后续设计、实施和运维提出系统性的指导建议。

太极数据中心不仅关注数据中心的物理结构与使用效率，更关注其交付能力与应变能力，这些能力在ITIL中统称为服务管理，太极数据中心事业部致力于提升服务管理，将资源转化为有价值的服务，并以服务的形式体现数据中心运营的价值。

大数据应用解决方案篇5

架构整合

HDS融合数据中心解决方案的核心之一是其企业级存储系统。HDS的企业级存储系统在虚拟化技术、精简配置以及可靠性、可扩展性等方面独树一帜。从USP到VSP，HDS的企业级存储系统在存储虚拟化技术方面不断创新，赢得了许多行业用户的认可。一些电力公司、互联网企业等都采用了HDS的虚拟化存储系统和云计算解决方案。

在过去的几个月中，HDS的云计算解决方案赢得了许多重要的客户。比如，北京市计算中心选用HDS NAS Platform（HNAS），避免了系统无序扩大，同时消除了流量瓶颈，提高了文件和数据共享的性能。借助HNAS的虚拟化功能，如虚拟服务器、虚拟存储和虚拟存储池，存储管理员可以更有效地为不同应用和用户分配存储空间。HNAS也是北京工业云计算服务平台基础架构的一部分。像这样的成功案例还有很多。不过，你不要认为HDS的云计算解决方案只包括存储，HDS融合数据中心解决方案就是让用户从整个基础架构的角度，而不是从存储的角度去思考构建云环境。HDS融合数据中心解决方案通过整合存储、计算、网络和系统管理软件，可以加速并简化云架构的部署。许可表示：“由于缺少云部署的标准和方法论，许多用户在构建云架构时通常会感到无从入手。HDS融合数据中心解决方案将存储、服务器、网络、管理等进行优化集成，可以帮助用户找到一个切实可行的构建云架构的方法，让用户获得企业级的可靠性、高性能，同时简化云架构的部署流程，加快部署速度。”

简化流程

已的HDS融合数据中心解决方案主要包括以下三个产品：基于Microsoft Hyper-V Cloud Fast Track的HDS解决方案将HDS的存储、计算与网络以及包含Hyper-V和System Center的Windows Server 2008 R2相结合，可以为构建高性能的私有云和实现云架构的自动化提供支撑；Hitachi Converged Platform for Microsoft Exchange 2010是一款经过预测试的特定应用解决方案，它可以实现快速部署，并具有很好的适应性、可预测性和无缝扩展能力；Hitachi Unified Compute Platform（UCP）增强了HDS融合数据中心解决方案的协调和管理能力，它利用创新的软件，通过一个简单但功能齐全的界面管理所有的服务器、存储和网络设备。

UCP通过跨多项技术界限的嵌入式智能软件，可以创建一个功能强大、自动、融合、灵活的基础设施，从而为大规模计算环境提供强有力的技术支撑。许可表示：“UCP目前正处于应用的初级阶段。一些大型用户和集成商正在测试UCP产品。根据用户和集成商的反馈，我们将对UCP进行调整和改进，2011年下半年将在全球范围内对UCP进行大规模推广。”在UCP中，协调软件是一个重点，它是HDS自己开发的。协调软件可以跨越不同的存储、服务器，对所有数据中心的资源进行管理。在网络方面，UCP目前主要支持思科和博科的产品。

大数据应用解决方案篇6

与数据中心规模无关

从实践来看，无论用户机房的规模大小，都可能存在对模块化方案的需求。小型数据中心用户采用模块化的解决方案，希望数据中心解决方案的部署和实施能够变得更加简单；大型数据中心用户面临的业务方面的压力较大，因此对数据中心的总体拥有成本以及投资回报等考虑得比较多，而通过模块化的部署，可以加快数据中心基础设施的部署速度，降低建设成本和运营成本。

现在，仍有许多用户将数据中心建在普通的写字楼中。这类数据中心就是典型的中小数据中心。模块化机房解决方案能够轻松满足这部分用户的需求。艾默生公司认为，通过工程化的产品和工厂预制的解决方案，不仅可以降低数据中心的成本，加快数据中心的部署速度，而且还能通过尽量减少现场工程量，有效地提升数据中心的建设质量。用户在构建小型数据中心时，需要在项目前期综合考虑建筑物与模块化机房解决方案的兼容性，比如建筑物的承重、层高等问题。

艾默生灵睿（Smart Cabinet）解决方案在一个机架内实现了智能、一体化网络基础架构的快速部署，能够为小型的网络间、远程站点提供基础架构保障。该方案采用在线式双变换UPS供电系统，能够避免出现较多的供电异常，其电池寿命也更长，电压适应范围更宽。除了关键的电源设备之外，Smart Cabinet还可以一站式提供所有数据中心基础设施组件。特别值得一提的是，监控系统能够让用户及时了解设备的运行状态和性能，并能实现无人值守，这对于IT人员不足的小企业而言具有更加重要的意义。

集装箱数据中心潜力待挖掘

中国的很多用户因为各种原因正在尝试部署集装箱数据中心解决方案。艾默生公司也一直密切关注用户的需求，并拥有众多这方面的成功案例。中国用户通常会比较理性地看待集装箱数据中心解决方案，能够从实际需求、边际条件、经济性、可用性、节能环保、部署方式、后期运维等诸多方面进行综合考虑。艾默生公司认为，集装箱数据中心解决方案在中国的应用前景还需要进一步观察。

据记者了解，一些在中国销售集装箱数据中心解决方案两三年的厂商，实际销售出的集装箱数量十分有限。艾默生公司认为，集装箱数据中心是一个新鲜事物，要为广大用户所接受还需要一个过程。集装箱数据中心将在很大程度上改变用户对基础资源（比如水、电、土地等）的获取方式，并会更多地采用创新的节能技术。但是，这种改变能否与当前中国用户的关键需求相吻合，还需要很长一段时间去考察。

一般来说，具备下述一种或者几种特征的客户可能会考虑采用集装箱数据中心解决方案：第一，获取基础资源比较困难；第二，对运营成本十分敏感；第三，对数据中心的移动性或快速部署能力具有特殊需求；第四，对新技术的接受程度较高。艾默生公司认为，集装箱数据中心除了适用于一些特定的应用环境（比如有移动、应急、野外应用等特殊需求）以外，也可用于一些普通的应用环境，关键看集装箱数据中心解决方案与场地是否匹配。

在数据中心基础设施领域，艾默生公司拥有完整的产品线，可以提供集装箱数据中心所需的全部基础设施组件，更容易实现集装箱数据中心的产品化和工程化。艾默生推出的每一个集装箱数据中心都经过CFD（流体力学）建模仿真，可以对数据中心环境进行热评估，避免出现局部热点。每个集装箱在实际组装前都经过虚拟装配，并制造出相应的数字样机，从而确保安装的精度。

艾默生公司基于自身完整的基础设施产品线和中国本地的研发体系，可以为客户提供专业的集装箱数据中心定制化服务。艾默生公司从2010年开始为客户提供All-In-One集装箱数据中心解决方案，在立足国内市场的同时，也为海外的很多客户提供了集装箱数据中心方案。

PUE值大小不取决于厂商

从技术的角度看，将数据中心的PUE值降到2.0以下已经不再是一件难事。一些IT厂商已经帮助其客户将数据中心的PUE值降低到1.25甚至是1.05。PUE值是不是越低越好呢？艾默生公司认为，PUE值的高低不取决于供应商所提供的解决方案，而是取决于客户的需求及价值取向。PUE是衡量数据中心基础设施能效的一个重要指标。PUE值是一个不断发展的指标。用户通过对PUE值的控制，能够有效实现数据中心的节能降耗。PUE通过一种简单且易于理解的方式实现了对数据中心能效的定量评估，这对于促进数据中心的节能发挥着积极的作用。

目前，大多数的中国用户在建设数据中心之前都会对PUE值的大小提出明确的要求。但从定义上看，PUE值不能完全反映一个数据中心绝对能耗的高低。截至目前，PUE还不能对数据中心的主要耗能设备，如服务器、存储器、交换机的能耗进行量化与考核。从这个角度上讲，PUE还有很大的优化空间。艾默生公司建议，用户在建设数据中心时，一定要综合考虑数据中心的能耗、能效、成本、计算能力、可用性等指标，找到一个平衡点。

是不是模块化或集装箱数据中心的PUE值就一定比较低呢？从理论上讲，PUE值的大小与数据中心是否是模块化或集装箱式的没有直接关系。艾默生公司认为，集装箱数据中心只是模块化数据中心的一种方式而已。PUE是反映数据中心基础设施能效高低的一个指标，其大小主要取决于数据中心基础设施的技术应用水平。

如果一个数据中心在基础设施层面能够采用一些创新的节能技术，那么其PUE值就会比较小。这些创新的节能技术无论是在传统的数据中心里，还是在模块化和集装箱数据中心里都是可以应用的。如果传统的数据中心采用了创新的节能技术，那么其PUE值也会很小。从大量实践来看，模块化和集装箱数据中心更多地采用了高热密度解决方案以及创新的节能技术，因此其PUE值通常会较小。

链 接

艾默生模块化数据中心解决方案

艾默生宏睿（SmartAisle）是一款基于通道设计的模块化数据中心解决方案，基于可靠、节能和整体快速部署的理念进行设计，以符合业务功能需求的最小基础设施为单元，包含模块化的精密空调、供配电系统以及基座、机柜和监控系统。SmartAisle采用模块化、高可靠的UPS不间断电源，能够向用户提供可度量的输出功率，并可满足各类负载的动力要求。此外， SmartAisle具有配置灵活、易于实施的特点。

从成本控制的角度看，SmartAisle使用的基座、电缆架桥、配电设施和专用插座均采用模块化设计，能够最大程度地节约占地空间；其供电系统和制冷系统均具备良好的节能性，每年可节省30%的能耗；SmartAisle结合艾默生一系列数据中心基础设施管理工具，使得数据中心的日常运营维护变得更加容易，从而减少了企业人力资源的投入。

大数据应用解决方案篇7

【关键词】 AHP； DEA； 灰色关联分析； 理想解法； 农超对接；

1 前言

决策是人们在经济、政治、技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在一定信息和经验的基础上，借助一定的工具、方法和技巧，对影响目标实现的各种因素进行分析、计算和判断选优后，对未来行动作出决定。一般情况下决策指的是多准则决策，它包括多目标决策和多属性决策。解决多属性决策一般涉及三方面内容，各指标的权重的确定，决策矩阵的规范化和方案的优劣排序。

主要方法包括在确定指标权重的过程中，本文介绍了层次分析法。层次分析法是一种结合主观和客观的方法，该方法要将层次内各项指标进行单排序和不同层次间各项指标的总排序，决策者在指标的基础上，比较它们的重要程度，构成判断矩阵，计算出特征向量和最大特征值，并进行一致性检验。当判断的数据很多时，决策者很难准确的进行判断，甚至不能通过一致性检验，需要进行不断地调整各项指标重要程度的比值，这样也影响了判断的效果。简解数据包络法因此便提出改进权重测定层次分析法的方案，它克服了在属性间比较过程中难以判断的问题，节省计算量，不需要进行一致性检验。通过AHP和改进权重确定方案的AHP比较，也证实了改进权重确定方案的可行性。

利用层次分析法可以对具有多属性的决策目标进行排序，然而层次分析法主观性很强，为了解决层次分析法是过于主观的问题，本文对层次分析法与其他方法进行结合，达到既能满足决策者的主观偏好，又能得到客观的评价目标。

对于多属性决策问题，在进行综合排序之前，必须消除属性的量纲，属性类型和数量级对决策的影响，利用一定的方法把量纲与不同性质的属性值转化为综合处理的“量化值”，通常把属性值变换到[0，1]范围内。本文通过数据包络法，经过搜集各指标下的输入输出数据，得出每个方案在指标下的效率值，得出决策矩阵。

随着现代农业产业化的发展，农超对接模式也在不断发展，本文以农超对接模式为案例进行研究，希望通过有效的绩效评价体系的建立，对应用农超对接模式企业的运营能力进行评价，能够为企业提出更好的改善措施和建议。

2 AHP评价方法

层次分析法（analytic hierarchy process， AHP法）是美国运筹学家沙旦（T. L. saaty）于20世纪70年代提出，是多目标决策分分析方法，定性与定量分析相结合的方法，该方法中，评价者首先将复杂的问题分成若干要素，然后将这些要素按照支配的关系形成层次结构模型，然后通过对比确定层次中各要素的相对权重，最后结合权重计算各要素的综合评价值，并根据综合评价进行决策判断。AHP法体现了人们在决策判断的过程中进行分解判断和综合的特点，由于层次分析法能够统一解决定性与定量结合得问题，因此具有系统性、简洁性和实用性的优点，尤其是将决策者的经验判断予以量化，对于目标结构特别复杂而且缺乏必要数据的情况下更为实用，近年来在我国的实际应用得到了迅速的发展。

2.1AHP法基本原理和步骤

2.1.1AHP法原理

面对比较复杂的决策问题，首先要对所涉及的问题进行分类，然后构建出各种要素相互关联的层次结构模型。因素可分为三类，包括目标类、准则类和措施类。在递阶层次结构模型中总体可分为三层，最高层作为目标层唯一要素，表示评价的目标和理想结果；中间层为准则层，包括二级准则层和三、四级子准则层，层次要素用来衡量目标能否实现的标准；最低层也称方案层或者措施层，表示实现目标的方案、方法和手段等。要构造好各类问题的层次模型结构图，是一件非常细致的分析工作，要有一定的判断和分析的经验，确定好各层要素的相对权重，才能够得出措施层中各类方案的相对权重，据此判断出各方案的优劣次序，供决策者进行更好的选择。

有矩阵理论可以看出，n为特征值，W为特征向量。当W为不可知时，可以根据决策者的主观判断，得到两两物体间的比值，进而得到各物体间的相对权重。然而决策者采用两两比较时，往往不可能做到判断的完全一致性，存在一定程度的比较误差，这必然会导致特征值和特征向量的误差。

2.1.2 构建判断矩阵

当层次结构模型建立以后，层次之间的隶属和支配关系已经确定，为了判断出层次中因素的重要性，就需要进行彼此之间的相互比较，并引入判断的标尺并予以量化，构造出判断矩阵。根据心理学家研究得出了结论：人们区分信息等级的极限能力为7。为了使各因素进行两两比较时得到量化的判断矩阵，将按照1～9比例标度进行赋值。用近似计算法判断出矩阵的最大特征值与特征向量。

2.1.3 计算方法

通过决策者比较得出判断矩阵后，应相继求出矩阵的最大特征值和特征向量，一般的讲，在层次分析法中，并不需要特别强的精度，所以可以用近似法来进行计算。常用的方法有方根法、和积法与幂法等方法，在这里主要介绍和积法。

2 建立加权灰色关联理想解法

2.1 灰色关联分析基本原理

灰色关联分析指的是对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，它通过确定参考数据列和相关比较数据列的几何形状相似程度来判断之间联系的紧密程度，它反映了曲线间的关联程度。

1982年我国著名教授邓聚龙发表首篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科的诞生。1985年灰色系统研究会成立，标志着灰色系统相关研究的飞速发展。1989年海洋出版社出版了英文版《灰色系统论文集》，同年，国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。目前，大概有200多种期刊发表灰色系统论文，很多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索500多我国学者的灰色系统论著。灰色系统理论应用范围涉及到工业、经济、社会、能源、农业、石油、地质等众多科学领域，成功解决了生活、生产和科学研究中大量的实际问题，并取得了较好的成果。

2.2 理想解法基本原理

1981年Hwang与Yoon提出了理想解法（Technique for Order Preference by Sinilarity to Ideal Solution， TOPSIS），它是一种有效的多属性决策方法，根据接近理想解的程度进行排序。该方法通过构造决策问题的理想解和负理想解，并根据决策方案的属性值靠近理想解和远离负理想解的两个基准作为评价依据。

其中，理想方案就是设想中最期待的方案，它的每个属性值都达到所有备选方案中的最优值。负理想方案便是最不期望的结果，它的每个属性值是所有备选方案各个属性下的最差值。通过结合比较备选方案离理性方案和负理想方案的距x，对方案进行优劣排序。所以最优方案是离负理想最远离理想方案最近的方案。

但是，进行决策判断时，经常会遇到一些方案，它们是离理想方案最近但离负理想方案并不是最远的。于是便融合了称为方案的相对贴近度函数，根据方案的贴近度对备选方案进行择优排序。

2.3 加权灰色关联理想解法的建立

在传统灰色关联分析过程中，先计算出备选方案与理想方案的关联系数，再根据算术平均法计算关联度。但是，一般情况下各指标的重要性程度是不同的，必须考虑到它们的权重大小。本文则根据加权关联分析（weighted grey correlation analysis， WGCA）来确定关联度，对传统的关联分析有所改进。

理想解法是基于数据样本本身，具有很大程度的客观性，但是在多属性决策过程中统计数据往往是有限的，再加上人为因素会导致数据波动较大，直接用进行数据分析很难保证决策结果的正确性。而灰色关联分析方法具有原理简单，运算方便，所需数据少和易于挖掘数据规律等优点，将理想解法和灰色关联分析结合起来，在有限信息的情况下，首先进行灰色关联分析，挖掘数据内在的规律，然后结合理性解法对方案进行排序。

本文根据层次分析法或改进权重方案的层次分析法对指标因素进行赋权，然后结合 指标权重和灰色关联系数矩阵确定关联度，建立加权灰色关联理想解法。灰色关联理想解法中，首先确定决策方案与评价指标，利用层次分析法或改进权重确定方案的层次分析法确定指标的权重。然后根据数据包络分析法对方案在各指标下进行绩效分析，产生效率矩阵，确定理想方案与负理想方案，再应用灰色关联分析法，构造出备选方案与理想方案与负理想方案的灰色关联系数矩阵，并利用加权确定出灰色关联度，最后算出贴近度对方案进行择优排序。

3算例分析

3.1 农超对接

农超对接是一种对农产品实现超市、合作社和生产基地建立无缝化衔接的流通模式，由农户与商家签订协议然后向超市直供鲜活农产品的新型农产品物流方式。随着农业产业化的发展，优质农产品需要寻求更为广阔的市场，很多地方开展鲜活农产品“农超对接”试点，积极探索鲜活农产品“农超对接”的有效途径和措施，此模式对农产品流通费用的降低和农民收入的提高具有很大的作用，对建立现代农产品物流体制与促进城乡统筹发展有重要的理论和实践意义。目前“农超对接”的主要环节是超市、专业合作社和农户，因此超市为合作社与农户的主要对接对象。

判断农超对接模式是否完美的完成了预定目标，及完成的情况、取得的收益水平和付出的代价，要进行农超对接绩效评价。随着信息技术的不断发展，及时性的反馈信息显得尤为重要，因此农超对接模式的绩效评价对农产品供应链的发展至关重要，只要能通过有效的评价方法找出农超模式的优势与不足，就能够更合理的制定今后的战略目标和战略措施。评价过程中构建指标体系的方法和角度有很多，本文按照农超对接的业务流程，建立了采购和配送指标、仓储指标，流通加工指标和发展潜力指标四个指标，并在各指标中选取部分子指标以建立农超对接的绩效评价体系。

3.2绩效评价

3.2.1AHP方法的对比

在本文中介绍了层次分析法与改进权重确定方案的层次分析法，通过确定权重系数对各个指标进行中要素排序。层次分析法计算比较繁琐，检验一致性的时候有时需要多次调整才能通过检验，而改进权重确定方案的层次分析法相对简单，它用0和1进行标度，只需弄清两两物体的相对重要性即可，不用进行复杂的重要性程度判断，不需要验证一致性。在此我们通过农超对接的案例来表示结论的可行性。

3.2农超对接绩效评价

农超对接四项指标相对绩效评价的相对权重得出后，需要对决策单元进行DEA效率评价，这样才能对各个决策单元进行绩效评价总排序。经过对调查报告的搜集，本文对某地区8家大型连锁超市和中型便利超市展开调查，对它们的四项指标进行了了解，对考察结果的输入输出进行构造，按照数据包络法中输入指标越小越好，输出指标越大越好的原则，最终得到8家待评价超市的输入输出数据。

依次对8家超市的4个二层指标下的输入输出数据采用DEAP软件进行分析，得到各决策单元相对二层指标的效率值，构成决策矩阵。

4 结论

在现实生活中，企业或者个人都会遇到各种各样简单或复杂的问题，如何正确的处理决策问题关系到企业的发展和个人的成败，其中最重要的是选择正确合理的决策方法。开展决策分析理论方法的应用研究，对指导复杂的决策活动和发展科学的决策体系具有重要的意义。

在实际决策的过程中，面临的决策问题往往比较复杂，很难完全用数学模型进行精确刻画，即使建立精确的数学模型，其求解和分析的过程也可能很难进行，尤其是在统计数据有限的情况下。因此灰色系统理论得到了很好地应用，特别是灰色关联分析法能够有效的解决这种情况。传统的灰色关联分析法没有考虑指标的权重差异来确定关联度，进行分析的过程中要进行加权处理。

决策问题往往有很多复杂性和不确定性，凭借一种方法很难有效的解决现实问题，因此人们会提出很多方法结合的思想，更好的解决现实中的问题。本文根据AHP法或者使用改进权重确定方案的AHP法来确定多属性决策问题中各指标的权重，然后根据数据包络法得到各指标下方案的绩效值，得到决策矩阵，解决了属性量纲不统一的问题。然后提出理想解法与加权灰色关联分析相结合的思想，建立加权灰色关联理想解法，以关联度替代欧氏距离，计算灰色关联相对贴近度，根据贴近度对方案进行优劣排序。最后结合农超对接模式的例子，确定该方法的可行性。

本文在指巳ㄖ胤治龉程中，利用层次分析法，体现了决策者偏好的优点，同时提出改进权重确定方案的层次分析法，当使用1-9标度无法通过一致性检验时，为了解决难以精确判的问题，可使用0-1标度法，不再需一致性检验，不足之处是所确定的权重比较粗略，不能精确的得出指标间相对权重的大小。在确定决策矩阵时，使用数据包络法计算二层指标下企业运营的相对效率值，避免了判断的主观倾向，显示出数据包络的客观性和科学性。通过主观和客观数据的结合，既考虑到了决策者的偏好又具有客观数据的科学性，具有主客观分析的优势。一些利用灰色关联分析对传统理想解法的改进方法中，采用算术平均法确定关联度，忽略了指标权重的差异，因而采用指标权重和灰色关联系数矩阵进行加权确定灰色关联度，建立了加权灰色关联理想解法，丰富和完善了在有限信息下的多属性决策方法。

参考文献

[1] 吴泽宁，张文鸽，管新建.AHP中判断矩阵一致性检验和修正的统计方法.系统工程，2002，20，（3）：67-71

[2] 常丹，王金银.改进AHP主观性的DEA/AHO新模型[J].价值工程，2004，（9）：32-34.

[3] 汪浩，马达 层次分析标度评价与新标度方法[J].系统工程，1993，13（5）：24-26

[4] 魏权龄. 数据包络分析.[M]北京：科学出版社，2006

大数据应用解决方案篇8

关键词：IT运维；BSM；云网络

航空服务管理是复杂的，并且是高度动态的，数千名乘客和行李在数以千计的飞机中转移，在保持对所有细节监控的同时确保客户获得最佳体验对于管理是一个挑战。同样，云的运营环境是复杂和不断变化的。数以千计的工作量在实体服务器之间传输，对各项数据细节进行持续监测并确保最佳的终端用户体验也很难。

要积极主动地管理云环境，需要解决四大难题:

(1) 了解环境：收集、整合、分析和更新来自内外部的各种不同数据来源；

(2) 掌控高度动态的环境；

(3) 应对“多米诺骨牌效应”――运营环境中的一个变化或问题可能会影响到数百个服务；

(4) 将服务请求管理自动化，使您可以对至少数百位用户的服务请求进行快速响应。

业务服务管理(BSM)解决方案可以帮助您解决以上四个方面的挑战。BSM以一个综合性的方法和统一的平台来帮助IT机构削减成本、降低风险，并提高业务利润。BSM解决方案提供了多种自动化、管理和分析服务，使您能够主动地管理云环境。

本文以下的四个战略，可有助于您在云环境中实现主动运维：

一、了解环境：收集、整理、分析数据

如果您想有效地管理日新月异的混合数据中心，那么必须先了解您现有的实体的、虚拟的和云的环境，以及它们如何组合在一起来提供商业服务。因为管理虚拟和云环境的复杂性在不断增加，所以获得实时数据会是一个挑战。您可以利用很多不同的内部资源――内部服务器、主机、网络设备、应用、存储设备来收集详细的数据。

挑战来自于如何通过巩固、规范和分析数据得到一个整体的IT服务状态的概览，BSM解决方案可以帮助您满足这些要求。首先，BSM的自动探索和依赖映射解决方案，从不同来源收集数据，协调、规范并合并成一个可以供不同的服务管理工具共享的单一并统一的数据资源库(即配置管理数据库CMDB)。与此同时，BSM系统管理解决方案实时监控系统性能和不同资源的情况，可以与实时服务框架以及CMDB同步，以确保服务框架不变的情况下仍然可以作出准确和及时的IT决策。该解决方案跨多种不同的平台、供应商和数据来源，并规范、巩固和分析性能数据以确定系统性能问题的根源。

二、保持对动态环境的控制

虚拟化为云计算提供了基础，也大大增加了数据中心的动态性。在虚拟和云的环境中，包括服务器、网络、应用和存储在内的资源都是虚拟化的。随着工作量和业务需求的变化，这些虚拟化的资源正在被不断配置和重新配置。因此，您要面对不断变化并拥有大容量资源的环境。

1.探索

自动探索和依赖映射解决方案可以帮助您通过不断扫描环境，持续维护当前的应用程序和基础设施数据并相应更新服务模式。此外，一些绩效管理解决方案能够通过实时监测环境的变化，通知CMDB数据库来协调这些变化，确保服务模式的实时准确性。

2.变更和配置管理

影响动态数据中心的另一个要素是变更和配置管理。无论变化多么迅速，您都需要确保所有的变化遵守内部政策和外部法规。您还需要确保变更管理流程不妨碍敏感的虚拟和云环境。在这里，BSM变更和配置管理解决方案可以助您解决该问题，BSM将一个包括变更审批、调度、执行、验证和跟踪的闭环过程实现自动化。

3.操作

动态的云环境使操作也变得复杂。虚拟和云环境的根本就是一个高容量的变化体，这就要求您迅速适应不断变化的容量需求。因此，您还需要了解和跟踪容量变化的正常节奏，以及通过行为学习以支持未来的变化走向。只有这样，您才能区分正常和非正常的波动，并消除虚假的警报。

BSM的系统管理解决方案集成了性能和配置管理解决方案，因此，就更容易确定近期配置的变化是否会造成性能问题，还可以自动学习和跟踪虚拟和云环境的变化。如果没有这项技术，那么，在动态的虚拟和云环境中，当变化对服务水平产生影响的时候，依靠手动的分析是无法确认的。

三、有效应对“多米诺骨牌效应”

虚拟化和云计算的主要目标是最大限度地提高资源利用率，同时确保最佳的性能。这意味着在同一个共享的资源上放置多项服务。然而，共享资源越多，发生问题时的影响越大。而且由于很多服务是共享的，一种服务的出现可能是与其他服务结合的结果。所以，任何一个服务产生问题都会对其他服务造成“多米诺骨牌效应”，这个骨牌效应特别会对公共云产生影响，因为公共云有广泛的客户基础，而且会扩大商业影响。

BSM系统管理解决方案可以主动监测物理、虚拟和云资源，并为潜在问题提供预警，然后自动评估并面向业务优先解决关键问题，自动生成故障单，并附加根源和影响信息，加快生成问题的优先顺序和诊断。

您还需要注意容量管理，从而做到在保持服务质量的前提下实现资源的高利用率。BSM解决方案可以对业务、应用、基础设施和工作量的数据进行分析，以确保为业务服务提供更准确的容量。BSM解决方案还可以执行“假设”分析来帮助您确定和规划未来的容量需求。有了这些解决方案，无论现在还是未来，您都可以在不超支和增加运营资源的情况下规划和安排您实际真正需要的容量。

四、自动化服务请求管理

云环境中的主要功能之一是用户可以要求服务，通常是通过自助服务门户实现的。他们可以从中选择各种不同类型的服务。一类是基础设施服务(IaaS)，云为其用户提供了一个标准的操作系统映像。另一个是平台服务(PaaS)，为软件工程师提供一个像NET或者Java那样的开发平台。第三类是软件服务(SaaS)，提供一个特定的业务应用程序，如销售渠道管理。