第一篇：数据简介
附件2：
收录期刊的数据库简介
1、SCI：《科学引文索引》（Science Citation Index）
是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，现为双月刊。SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录一定数量的中国刊物。
2、EI：《工程索引》（The Engineering Index）
是美国工程信息公司出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI每月出版1期，文摘1.3万至1.4万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。
3、CSSCI：《中文社会科学引文索引》（Chinese Social Science Citation Index)
是由南京大学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。科学引文索引是从文献之间相互引证的关系上，揭示科学文献之间的内在联系。它被认为是中国人文社科走向世界的一个大型数据库。为保证极具价值的CSSCI的科学性、公正性和代表性，教育部社政司在南京成立了“南京大学中国社会科学研究评价中心咨询委员会”，该委员会由全国17所高校的社会科学专家和社科管理专家组成。目前，CSSCI来源期刊是由教育部社政司组织全国社会科学领域的1000名教授评选出来的，共计528种，占全国文科类中文期刊
总数的7-8%。
4、CSCD：《中国科学引文数据库》（Chinese Science Citation Database）
创建于1989年，1999年起作为中国科学文献计量评价系列数据库之A辑，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社联合主办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版。通过清华大学和中国科学院资源与技术的优势结合和多年的数据积累，CSCD已发展成为我国规模最大、最具权威性的科学引文索引数据库——中国的《科学引文索引》（SCI），为中国科学文献计量和引文分析研究提供了强大工具。
5、CHSSCD：《中国人文社会科学引文数据库》（Chinese Humanities and Social Science Citation Database）
由中国科学院文献情报中心创建于1991年。从1999年开始，它作为中国科学文献计量评价数据库ASPT系列光盘之一，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社合办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版。通过资源与技术的优势结合，将该库建设成为中国的SCI，为我国科学文献计量和引文分析研究提供强大工具。
6、CA：美国《化学文摘》（Chemical Abstracts）
1907年创刊。由美国化学会所属化学文摘服务社(CAS)编辑出版，现为世界上收录化学化工及其相关学科文献最全面,应用最广泛的一种文献检索工具。CA不仅出版有印刷版,还有缩微版，机读磁带版和光盘版.可供联机检索,光盘检索和Internet网上检索。
7、SA：英国《科学文摘》（Science Abstracts）
是英国电气工程师学会(IEE)出版的检索性情报期刊，1898年创刊。供查阅有关物理、电工、电子学、计算机和控制方面的学科文献。原名为 《科学文
摘：物理与电工》(简称 PEE)。1903年起改用现名。分《物理文摘》(简称PA)、《电气与电子学文摘》(简称EEA)、《计算机与控制文摘》(简称CCA)和《情报技术》(简称IT)4辑。各辑除以期刊形式出版外，还出版有(INSPEC)缩微胶卷版和磁带版。
8、CBST：日本《科学技术文献速报》（Corrent Bulletin on Science Technology）
供查阅除基础数学、天文学以外所有理工科的有关文献的杂志。简称速报。日本科学技术情报中心(JICST)编辑出版，世界三大综合性文摘杂志之一。1958年创刊。最初只有5个分册，1985年起出齐全部12个分册，即土木与建筑工程编；化学与化学工业编（外国编）；电气工程编；金属工程、矿山工程与地球科学编；机械工程编；物理与应用物理编 ；原子能工程编；管理与系统技术编；化学与化学工业编（国内编）；环境公害编；能源编；生命科学编。每年摘录世界科技期刊约1.3万多种，还有研究报告和会议文献等，报道文摘65万多篇。同时以印刷本、卡片、缩微胶片和计算机磁带等形式出版。各分册文摘按分类编排，配有每期关键词索引和年度性的主题索引、著者索引和收录资料一览表。
9、Pж(AJ)：文摘杂志(俄)
供查阅自然科学、技术科学和工业经济等方面文献资料的综合性信息检索刊物。1953年创刊，苏联全苏科学技术信息研究所编辑出版，世界三大综合性文摘杂志之一。除医学、农业和建筑科学外，它几乎覆盖了所有自然科学、技术科学以及经济和管理科学领域，是世界三大综合性文摘杂志中收录范围最广，分册最多，报道量最大的一套检索刊物。摘录世界130多个国家和地区用66种文字出版的期刊1.7万多种，专利文献15万件，图书1万多种，还有会议文献、研究报告和技术标准等，年报道文献逾百万篇。
第二篇：2012广西壮族自治区数据简介高级
1、给定n个村庄之间的交通图，若村庄i和j之间有道路，则将顶点i和j用边连接，边上的Wij表示这条道路的长度，现在要从这n个村庄中选择一个村庄建一所医院，问这所医院应建在哪个村庄，才能使离医院最远的村庄到医院的路程最短?试设计一个解答上述问题的算法，并应用该算法解答如图所示的实例。20分 void Hospital(AdjMatrix w,int n)//在以邻接带权矩阵表示的n个村庄中，求医院建在何处，使离医院最远的村庄到医院的路径最短。
{for(k=1;k<=n;k++)//求任意两顶点间的最短路径 for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++)if(w[i][k]+w[k][j]
Printf(“医院应建在%d村庄，到医院距离为%dn”,i,m);}//for }//算法结束
对以上实例模拟的过程略。各行中最大数依次是9，9，6，7，9，9。这几个最大数中最小者为6，故医院应建在第三个村庄中,离医院最远的村庄到医院的距离是6。
1、对图1所示的连通网G，请用Prim算法构造其最小生成树（每选取一条边画一个图）。
2、后序遍历最后访问根结点，即在递归算法中，根是压在栈底的。采用后序非递归算法，栈中存放二叉树结点的指针，当访问到某结点时，栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性，设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p，栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时，将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配，第一个匹配（即相等）的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。
typedef struct {BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问，tag=1表示结点的右子女已被访问 }stack;stack s[],s1[];//栈，容量够大
BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。{top=0;bt=ROOT;while(bt!=null ||top>0){while(bt!=null && bt!=p && bt!=q)//结点入栈 {s[++top].t=bt;s[top].tag=0;bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下
if(bt==p)//不失一般性，假定p在q的左侧,遇结点p时，栈中元素均为p的祖先结点 {for(i=1;i<=top;i++)s1[i]=s[i];top1=top;}//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存 if(bt==q)//找到q 结点。
for(i=top;i>0;i--)//；将栈中元素的树结点到s1去匹配 {pp=s[i].t;for(j=top1;j>0;j--)if(s1[j].t==pp){printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”)；return(pp);} ｝
while(top!=0 && s[top].tag==1)top--;//退栈
if(top!=0)｛s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;｝ //沿右分枝向下遍历 }//结束while(bt!=null ||top>0)return(null);//ｑ、p无公共祖先 ｝//结束Ancestor
3、请编写一个判别给定二叉树是否为二叉排序树的算法，设二叉树用llink-rlink法存储。
4、已知有向图G=(V,E)，其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7}，E={
G拓扑排序的结果是：V1、V2、V4、V3、V5、V6、V7
5、给定n个村庄之间的交通图，若村庄i和j之间有道路，则将顶点i和j用边连接，边上的Wij表示这条道路的长度，现在要从这n个村庄中选择一个村庄建一所医院，问这所医院应建在哪个村庄，才能使离医院最远的村庄到医院的路程最短?试设计一个解答上述问题的算法，并应用该算法解答如图所示的实例。（20分）
6、两棵空二叉树或仅有根结点的二叉树相似；对非空二叉树，可判左右子树是否相似，采用递归算法。
int Similar(BiTree p,q)//判断二叉树p和q是否相似 {if(p==null && q==null)return(1);else if(!p && q || p &&!q)return(0);else return(Similar(p->lchild,q->lchild)&& Similar(p->rchild,q->rchild))}//结束Similar
7、请编写一个判别给定二叉树是否为二叉排序树的算法，设二叉树用llink-rlink法存储。
8、冒泡排序算法是把大的元素向上移（气泡的上浮），也可以把小的元素向下移（气泡的下沉）请给出上浮和下沉过程交替的冒泡排序算法。
48.有n个记录存储在带头结点的双向链表中，现用双向起泡排序法对其按上升序进行排序，请写出这种排序的算法。（注：双向起泡排序即相邻两趟排序向相反方向起泡）
9、由二叉树的前序遍历和中序遍历序列能确定唯一的一棵二叉树，下面程序的作用是实现由已知某二叉树的前序遍历和中序遍历序列，生成一棵用二叉链表表示的二叉树并打印出后序遍历序列，请写出程序所缺的语句。#define MAX 100 typedef struct Node {char info;struct Node *llink, *rlink;}TNODE;char pred[MAX],inod[MAX];main(int argc,int **argv){ TNODE *root;if(argc<3)exit 0;strcpy(pred,argv[1]);strcpy(inod,argv[2]);root=restore(pred,inod,strlen(pred));postorder(root);} TNODE *restore(char *ppos,char *ipos,int n){ TNODE *ptr； char *rpos;int k;if(n<=0)return NULL;ptr->info=(1)_______;for((2)_______;rpos
第三篇：美国农业部数据采集和发布简介
美国农业部信息采集和发布制度简介
美国已经建立了完善的农业统计体系,形成了以美国农业部（USDA）及其所属的国家农业统计局(NASS)、经济研究局(ERS)、海外农业局(FAS)、农业市场服务局(AMS)、世界农业展望委员会(WAOB)、农场服务局(FSA)、首席信息办公室等机构为主体的信息收集、分析、发布工作体系。美国农业部与全国44个州的农业部门合作,设立了100多个信息收集办事处并配备专职的市场报告员,负责收集、审核和发布全国农产品信息。其提供的市场信息涉及120多个国家、60多个品种,涵盖主要农产品的全球产量、国内产量、供求情况、价格变化等情况，并在法定的日子里公布，农民可以通过网络、电话和邮寄等方式,得到完整的市场信息。
一、农业信息收集机制
（一）立法实现信息共享。美国从信息资源采集到发布均实行立法管理,并不断完善这种体系。1946年美国农业市场法案授权规定,凡享受政府补贴的农民和农业生产者,都有义务向政府提供农产品产销信息。
（二）统一的调查方案。美国实行联邦和州两级立法与议会、政府和联邦行政机关多层次立法的体制,保证全国农业统计在调查方法、调查项目、调查时间、调查口径等方面的一致性、可比性、唯一性、权威性。
（三）规范化的调查程序。美国农业调查的基本程序是:调查人员培训→实地调查→基层调查及编辑→上报州统计办公室→州统计办公室编辑(通常采用电脑软件自动检验审核与统计师总结审核相结合,有问题立即返工或调查)→预计→报告农业部统计局→统计局审核→编辑统计资料→分析评估→发布共享。
（四）全面、翔实的信息调查内容。信息调查内容涵盖:农牧产品价格、支出、劳动力及其工资情况，农业生产与效率、收入、成本与开支、消费与利用情况，土地价值与土地使用情况，种植业与畜牧业生产测算，农场合作组织情况，市场新闻，国外农业情况，农业资金平衡情况等。
二、农业信息分析机制
（一）定性与定量相结合的预报分析。美国农业部建立了农产品供需平衡表制度,这一制度结合了定量化的商品模型预测、定性的专家判断以及分析人员的深层次研究。模型选取的背景变量涵盖本行业和相关行业的最新市场信息和经济指标，以及反映本国重大的政治、经济政策变化与全球政策变化交互作用的综合指标。
（二）规范的信息处理。美国农业部信息的第一手资料大多依靠其有关业务局的抽样调查得出,对抽样数据按照一定比重推算得出全国的数据,然后参照普查数据进行验算校正。
（三）封闭的预报分析。美国农业部采取封闭研讨方式预报分析市场敏感的主要农产品品种。商品评估综合协调委员会(ICEC)每月召开一次“过夜的封闭会议”,估计分析汇总结果,形成平衡预测报告。另外，美国农业部统计局作物生产报告和世界农业供需评估报告也是全封闭起草,并在每个月指定时间发布。依照美国法律规定,在信息公布之前,任何人不得泄漏报告的内容,违反者要受到经济和刑事处罚。
三、农业信息发布机制
（一）严格的信息发布制度。美国政府对农业信息发布的时间、程序等都有着严格的制度和规定。美国国会要求,美国农业部每个月都要对世界农产品的供求形势进行一次预测。在每个月的第2个星期,来自农业部各部门的专家,必须在特定的时间内进入一个全封闭的会议室里,先将国内各州送来的生产调查资料开封,再配合全球市场产销态势,审定各产品的预测数字,最后达成代表农业部的官方预测,以报告方式对外公告。
（二）信息发布的权威性。美国农业部及其所属相关机构承担信息发布职能,其发布的国家一级数据必须与国家农业统计局和世界展望委员会发布的数据一致,并在发布前得到机构间的批准，确保发布信息的权威性。各州统计办公室只能发布由国家农业统计局认可的统计资料,而无权发布其他任何资料。由于所有调查资料汇总由下而上,数据发布由上而下,从而避免了数据冲突。
（三）信息发布快速且途径多样。在NASS和WAOB信息发布的第一时间里,通讯社记者在封闭区内就会把有关作物生产和预测报告用电子化方式发布出去;同时,NASS和WAOB也会在信息发布之后快速将报告放入互联网。报告还以传真、电子邮件和书面形式提供。此外,每个机构都建立了一个查询服务站,来确保公众或用户能够现场咨询并得到快速答复。
（四）重视预报后偏差的评估与用户反馈。WAOB定期对预报进行深入分析与评估,以计算预报偏差。美国农业部每年召开一次例会介绍公众关心的问题,并征求意见,同时接受电话或书信提问。
四、利益分配机制
（一）公众无偿提供信息,保密使用。所有被调查者均有义务按要求无偿提供有关信息。如果企业或个人提供的数据失真，将会影响到他们的诚信度甚至是享受的有关政府补贴。统计部门对于调查者提供的数据承担相应的法律保密责任,所有农业统计调查的个体数字是不对外提供的，有些个体数字甚至在汇总上报后消除。
（二）信息使用兼顾公益性和市场化。官方的信息服务由财政支持,通常是免费的,如农业部及其所属相关机构向社会发布的政策法规、统计数据、市场动态等方面的信息是免费的。其他非政府公共服务职能信息绝大多数都是有偿的,信息的价值大小取决于信息的有用性和指导性。因此,在美国存在许多农业信息和咨询公司。
五、对我国农业统计的启示
一是制定法律,完善信息获取渠道。美国获取农业信息的渠道比较通畅,能够掌握各种翔实的信息,从而为其分析预测提供了较为准确的信息,如美国农业部在全国拥有200多万个农场主的基本数据资料库。对我国来说，应强化农业信息共享的法律和法规建设，保证一些基础性的信息能够及时、准确地收集上来；开辟多种信息获取渠道，为政府部门、涉农企业、科研人员、市场分析人员、投资分析人员等提供决策服务。
二是成立部门间信息管理与协调小组,保证信息的权威性和一致性。美国农业部成立了商品评估综合协调委员会(ICEC),负责国家农业统计局、农业市场局、海外农业局、农业经济研究局、世界农业展望委员会、农场服务局等机构的农业信息管理与协调工作。通过制定规定保证他们所做的工作不受其他任何部门指使或管理。当前我国采集发布农业信息的部门有多个，数据信息一致性有待提高，信息的权威性有待加强。
三是加大农业信息体系建设投资,强化农业信息公共服务。美国的农业部及其所属机构的工作人员都属于公务员编制,他们的工作经费都有财政支持。我国应明确农业信息统计、发布等工作的公共服务定位，进一步加大农业信息的资金扶持力度，发挥好农业统计在指导生产和促进流通中的作用
第四篇：服务器中心数据机房系统工程简介
服务器中心数据机房系统工程简介
一、概述
网络中心是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备，关键设备运行所需环境因素，如供配电系统、机柜系统、消防系统、精密空调系统、机房集中监控系统、综合布线系统、机房装修等通常被认为是关键物理基础建设。
二、机房工程（数据中心机房网络）的各类及特色
电子机房主要有计算机机房、电信机房、控制机房、屏蔽机房等。这些机房既有电子机房的共性，也有各自的特点，其所涵盖的内容不同，功能也各异。
1、计算机机房
计算机机房内放置重要的数据处理设备、存储设备、网络传输设备及机房保障设备。计算机机房的建设应考虑以上设备的正常运行，确保信息数据的安全性以及工作人员身心健康的需要。
大型计算机机房一般由无人区机房、有人区机房组成。无人区机房一般包括小型机机房、服务器机房、存储机房、网络机房、介质存储间、空调设备间、UPS设备间、配电间等;有人区机房一般包括总控中心机房、研发机房、测试机房、设备测试间、设备维修存储间、缓冲间、更衣室、休息室等。
中、小型计算机机房可将小型机机房、服务器机房、存储机房等合并为一个主机房。
2、电信数据机房
电信数据机房是每个电信运营商的宝贵资源，合理、有效、充分地利用电信机房，对于设备的运行维护、快速处理设备故障、降低成本、提高企业的核心竞争力等具有十分重要的意义。
电信机房一般是按不同的功能和专业来区分和布局的，通常分为设备机房、配套机房和辅助机房。
设备机房是用于安装某一类通信设备，实现某一种特定通信功能的建筑空间，便于完成相应专业内的操作、维护和生产，一般由传输机房、交换机房、网络机房等组成。配套机房是用于安装保证通信设施正常、安全和稳定运行设备的建筑空间，一般由计费中心、网管监控室、电力电池室、变配电室和油机室等组成。
3、机房
随着智能化建筑的发展，为实现对建筑中智能化楼宇设备的控制，必需设立控制机房。控制机房相对于数据机房、电信机房而言，机房面积较小，功能比较单一，对环境要求稍低。但却关系到智能化建筑的安全运行及设备、设施的正常便用。
控制机房包括楼宇智能控制机房、保安监控机房、消防控制室、卫星接收机房、视频会议控制机房等。这些控制机房的共同特点是机房内均有操作人员工作，在保证电子设备运行的同时还要保证操作人员的身体需要。根据设备及操作的要求，这些控制机房也有其相应的特点。
(1)楼宇智能控制机房。主要用于安放楼宇智能控制的主机及控制设备，对智能建筑内的公共照明、空调系统、电梯及建筑内的风、水、电等机电设备进行实时监控，以确保智能建筑的安全运行。
(2)保安监控机房。内设监控主机及终端显示设备，对建筑各出入口、车库、走道、电梯轿箱等处进行视频监控、防盗报警等。
(3)消防控制室。是火灾自动报警和联动系统的控制中心，也是火灾时灭火指挥和信息中心，具有十分重要的地位和作用。《高层民用建筑设计防火规范》和《建筑设计防火规范》等对消防监控机房的设置范围、位置、建筑耐火性能都作了明确规定，并对其主要功能提出原则性要求。
4、星接收机房。主要用于安放卫星接收机、调制解调器、混合器、放大器、有线光缆接入设备、各频段接受显示器等。卫星接收机房一般是位于建筑顶层，有利于卫星电视信号的传输。
5、频会议控制机房。主要用于安放视频会议主控单元(MCU)、调音台、音响扩声系统、信号传输设备、控制台设备、信号源机柜等。但由于一般的视频会议控制机房面积较小，在设备布置时应根据房间的具体情况灵活布置。
4、网络中心屏蔽机房
为了有效地防止电磁干扰式噪声、辐射对电子设备和测量仪器的影响，并严防电子信号泄漏从而威胁到机密信息的安全，国家机关、军队、公安、银行、铁路等单位需要建立屏蔽机房。有保密要求的数据机房应建设屏蔽机房，确保数据在处理过程中，其信号不泄漏，从而满足数据保密的要求。一些对抗电磁干扰要求较高的环境，如通信设备的测试试验室等场所，需要建设屏蔽机房，以防止外界电磁信号的干扰。有强电磁干扰设备的机房应进行相应的电磁屏蔽处理，以避免干扰临近机房设备的正常还行。
三、机房建设重要的因素
1、房的性能和能耗比将成为机房评估的一个重要指标。随着节能意识的加强，各种节能措施将被实施，如高效率UPS(尤其在负载率的运行状态)、围护结构的绝热处理、低传热系数玻璃的采用等。另外，针对目前采用的房间内开放式制冷模式的“冷库式”机房，在有些应用场合将被采用房间内密闭空间的封闭式制冷模式的“冰箱式”机房所替代，用以减少或消除围护结构的能耗、提高制冷效率。
2、机柜就是机房的概念将被接受。这是从“IT微环境”或机柜是模块化的机房环境这方面考虑机房的作用，井以此为出发点来规划、设计机房的模式。设计思路上“选址--布局--机房设备(指UPS、空调等)摆放--机柜摆放”的设计逻辑将完全逆转。
3、一体化机房“或”整体机房“概念将被实施。标准化的、定制化的、预生产的、组件式(或称积木式)的、整体设计的机房构建(或称”搭建“)模式将越来越普及，尤其是针对中小型机房用户。
四、机房集中监控建设工程历程
随着网络建设的飞速发展，使大量数据的传输成为可能，各个机房之间数据传输顺畅，但随之而来的新问题是分散在各地大量的中小机房的稳定性及数据的安全性又出现了隐患。因此，在各个行业及部门均开始建设大规模的数据中心机房，对数据的处理、存储进行集中，以提高稳定性并有效降低了运行及维护成本。各个数据中心机房采用高速网络相连通，使各个数据中心机房形成一个强大的机房群，进一步提高了机房的可靠性及设备的使用效能，并使建设统一的冗灾备份成为可能。
现在的机房建设已成为一个由多个专业组成的系统工程，它包括了智能建设工程的各个专业，主要包括:装饰系统；电气系统;接地及防雷系统;空调通风系统;火灾自动报警及自动灭火系统;PDU配电系统;屏蔽工程;综合布线系统;安全防范系统;设备及环境监控系统;大屏幕显示系统;KVM系统;多媒体会议系统;背景音乐及广播系统;总控中心系统(ECC)等。由于机房建设涵盖了智能建筑工程的各个专业。
五、机房环境集中建设常见问题
(1)机房建设概念上存在各种问题。有人将机房建设归结为机房装修工程，认为机房建设就是装修工程;也有人将机房建设归属到大楼弱电工程的一个分支专业。这些问题的存在导致无法抓住机房建设的重点，而将机房建设引人误区。机房工程是多专业、多学科、技术含量高的综合工程，在智能建筑工程中处于核心的位置。因此，必须明确机房工程的重要性才能做好机房建设。
(2)机房各系统的均衡问题。机房工程是一个系统工程，是由多个系统协同工作来实现的。但有的用户无限制地抬高某一系统的可靠性，而忽视了机房整体性能的平衡问题，最终导致机房因其他系统的薄弱而出现问题，导致影响机房系统的稳定运行。所以不能过分强调某一系统的可靠性，而无限度地抬高整个机房建设的费用。
(3)机房的通用性问题。在机房规划初期，计算机及其他设备还没有确定，如果不认真作好用户需求分析，只根据经验进行组建，那么所进行的规划设计往往带有一定的盲目性，无法针对功能需求、设备数量进行相关设计，容易造成难以弥补的缺憾。这样通常导致机房建成后不久就要进行机房改造来满足新增设备的需要。
鉴于以上这些问题的存在，机房建设者不仅要有正确的机房建设理念，也要有一定的可扩展性。
六、未来机房数据中心备受关注的几个方面
（一）机房供配电方面
(1)由备用供电系统向不停电供电系统发展。柴油发电机将起到更重要的作用。同时，机房的配电系统将成为ups之后的另一个关注点。
(2)UPS供配电系统的标准化、模块化设计将普遍被采用，以降低MTTR(平均修复时间)、提高可用性、扩展性、设备安装施工质量，并可降低生产和销售成本。
(3)机柜级配电的管理将受到重视。这是目前供配电系统”端到端“路径中最薄弱的一环。同时，机柜配电设备PDU的管理(如负载率管理)，也是影响IT设备扩展性的重要障碍。
(4)直流供电系统有可能被提出并进行研究。随着新出现的CPU工作电压的不断降低，抗干扰能力在不断下降，交流供电系统中的谐波问题、地线噪声问题带来的影响越来越严重。直流供配电系统可能将成为一种被迫的选择。
（二）空气调节方面
(1)冷却系统布局的变化。由机房作为制冷系统的模式向机柜或机柜群作为制冷系统的模式变化。”冰箱式“机房是”机柜群“模式的表现，机柜级空调机则是”机柜“模式的表现。对于功率密度更大的IT设备，甚至出现”机柜U“级制冷系统和”服务器“级制冷系统。
(2)”机房气象学“概念的出现。机架式时代的全面到来，便机房内气候出现明显而剧烈的局部差异性，”机房环境“己不能表述IT设备个体的环境，着眼于机柜、甚至着眼于机柜”U“空间的”IT微环境“或”机房气象“才能真正描述IT设备的工作环境。
(3)节能型制冷技术将得到开发和应用。例如，在冬季使用的、利用室外空气作为冷源的热交换设备，以及与楼宇空调系统共用(可提高效率)的制冷设备等。
（三）机房监控管理方面
(1)IT设备的控管向集中化发展。机房内各种服务器设备，由于KVM(键盘显示器鼠标切换器)的出现，改变了基于单机的设备管理模式。基于IP的、Intemet的、IPMI(智能平台管理接口)的能够管理不同平台的远程集中管理模式逐渐普遍被采用。
(2)机房设备的监控管理向网络化、标准化发展。各机房设备厂商使用各自通信协议的局面将被改变，串口将被网口取代，所有设备基于IP进行管理。
(3)机房设备的控制功能将加强。机房设备监控系统的控制功能不再局限于设备开关机和对参数的设置，还可以针对机房环境、IT微环境的自动控制。例如，根据服务器的运算量，实时调节制冷系统的风量或空气温度，或当操作人员进入机房时自动开启部分照明系统等。
(4)管理终端的变化。随着无线移动通信技术的发展，为了满足管理的实时性要求，移动PDA等将成为管理员最”顺手"的管理终端。随着３Ｇ时代的来临，远程监控将得到更大的应用
设计单位：广州莱安智能化系统开发有限公司
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1.1.背景
大数据（BigData），或称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大到无
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法透过目前主流软件工具，在合理的时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。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MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
1.2.发展趋势
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自
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身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
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未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
二、实施应用
大的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，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”———哈佛大学 社会学教授加里·金
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。
针对大数据的世界领先品牌存储企业有：IBM、EMC、LSISandForce、INTEL、惠普、戴尔、甲骨文、日立、赛门铁克等 对于大数据的存储问题，以下问题不可忽视：
容量问题
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这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案，采用Nytro产品，客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB1的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。
成本问题
对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，5 / 7
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数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达60%，真正做到了节省成本的问题。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
针对小用户
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
实际应用
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包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
三、心得体会
听完此次王老师的《大数据》讲座，让我受益匪浅。不仅充分了解了大数据的概念，大数据时代的起源、发展及实际应用产品的问世，而且对大数据的神奇很是惊讶。的确，未来的世界需要科技创新，需要技术变革，而大数据就是改变世界的助推器之一，作为即将进入IT行业的我们来说，这既是机遇，也是挑战！
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