论大数据时代智慧城区建设的应用研究.pdf

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1、第28卷第2期聊城大学学报(自然科学版)Vo1．28NO．22015年6月JournalofLiaochengUniversity(Nat．Sci．)Jkin．2015论大数据时代智慧城区建设的应用研究曹秀丽温新竹(仰恩大学工程技术学院，福建泉州362014)摘要云计算和大数据是目前商业界和政府部门研究的热点问题．文章探讨了利用云计算的虚拟化关键技术打造智慧城区相关问题，通过对城区进行现状分析，给出了系统建设的规划，逐步将现有数据中心升级打造成云计算中心，并通过建立云数据库实现城区数据标准化，实现数据共享与有效利用，减少系统重复建设．关键词大数据，

2、云计算，虚拟技术，智慧城区中图分类号TP338．6文献标识码A文章编号1672—6634(2015)02—0103—080引言大数据时代已经到来，大数据处理已经成为当今信息处理的热点研究内容．大数据不仅规模大，更需要采取新的数据思维来应对．“数据是重要资产”已成为大家的共识，人们都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源．世界变得更加智能化，在大数据应用上，最有开发潜力的一块则是政府的公共部门．政府收集了数千万、数亿笔的民众数据，而且可信度比一般商业交易来的高．但是公共部门除了储存以外，很少管理和利用这些宝贵的数据资源，本文针对某城区各个产业和政府的公

3、共部门．将环保、医疗、教育、交通等关键领域的大数据整合与集成应用，更好地利用大数据，打造安全、美好的智慧城区．1研究的背景1．1概念1．1．1云的概念．“云”即是计算机群，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力．它是以虚拟技术和大规模基础资源共享管理为基础，以按需分配、资源共享为基本运作模式，具备兼容异构基础设备、支持资源弹性伸缩、实现资源共享和动态调度等特点的新型网络计算模式和信息化应用模式．云计算与网格计算的一个重要区别在于资源调度模式．云计算采用机群来存储和管理数据资源，运行的任务以数据为中心，即调度计算任务到数据存储节点运行．而网格计算，

4、则以计算为中心．计算资源和存储资源分布在因特网的各个角落，不强调任务所需的计算和存储资源同处一地l_2]．从技术角度上讲，在网络计算体系下，计算机集群(ComputerCluster)可以解决服务器单机性能不够强的问题，而网格(Grid)计算则解决了集群计算不支持异构设备、资源无法动态伸缩的不足．云计算则能有效解决网格计算无法同时支持异构多业务体系、无法实现资源动态流转的不足．可以说，云计算是网络计算模式的更高级阶段．1．1．2大数据的概念及研究内容．“大数据”是一个体量特别大、数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进

5、行抓取、管理和处理．伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据收稿日期：2015—05-04基金项目：福建省科技厅2015年战略性新兴产业专项计划引导性项目(2015H0042)通讯作者：曹秀丽，E-mail：cxlhz@126．corn．104聊城大学学报(自然科学版)第28卷进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术．大数据的研究工作主要表现为以下5个方面；(I)数据获取问题；(2)数据结构问题；(3)数据集成问题；(4)数据分析、组织、抽取和建模

6、；(5)如何呈现数据分析的结果，并与非技术领域的专家进行交互l_】．1．2市场分析随着信息化的发展，越来越多的信息化系统的出现，各类问题也逐渐显露，系统架构不一、平台不一、数据标准不统一、数据不共享，“信息孤岛”现象层出不穷；缺乏整体规划设计导致局部与整体发展不协调；各系统各自为政，重复建设，投入产出比较低等等．那么数据如何共享、如何标准化、如何有效利用?此类问题亟待解决．建立大数据中心，完成数据标准化，实现数据共享与有效利用，减少系统重复建设，成为此类问题解决的很好方案．在当今二十一世纪，在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资

7、源总量有了快速增长，已达到全球的13．数据就是资产，这一轮大数据浪潮，使得大数据理念迅速普及．尽管很多数据尚没有找到合适的用途，但很多公司已经将其作为资产，对其数据进行规划、存储，或自行开发，或积极寻找买家，或寻找合作者．今天，已经几乎没有人会再怀疑大数据的价值，人们更加关心的是如何真正将大数据推向应用，真正发挥其价值．但是，尽管业界不乏探索，但客观来看大数据的整体发展目前尚处于初级阶段．换句话说，对于大数据理念的认可并不代表就能利用好大数据．对于中国的大数据产业的发展而言，首先需要明确战略目标和战略重点，统筹谋划大数据应用、关键技术研发与产业培育

8、、数据开放与数据保护、市场监管、法律法规等关键布局，引导国内各地大数据发展方向．在大数据应用上，加强政务和公共服务领域的应