大數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例
從重大突發(fā)事件處置看實時大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用前景
而這一切又與大數(shù)據(jù)實時應(yīng)用的落地是分不開的，很多原本需要通過人力排查才能獲取的信息，如今可以用機(jī)器來實現(xiàn)了。重大公共事件，已在事實上成為大數(shù)據(jù)落地的一個絕佳場景，除了能為社會輸出實際價值之外，也能為各家公司的實時大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺提供練兵場，促其在技術(shù)上不斷得到提升。
實時大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在技術(shù)原理上很復(fù)雜，但賦予其通俗化解釋也并不難。例如攜程，除了酒店和機(jī)票這些業(yè)務(wù)外，其內(nèi)部還有 20 多個其他部門，彼此之間將數(shù)據(jù)打通并協(xié)同起來，集中到一個統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)平臺中去，這里面所產(chǎn)出的結(jié)果就是實時大數(shù)據(jù)了。一個典型的實時大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景就是，拉斯維加斯發(fā)生槍擊時，攜程能馬上知道有多少中國游客正在當(dāng)?shù)赜斡[，有多少中國游客即將到達(dá)，這些游客目前的物理位置，所住酒店的物理位置，地接服務(wù)人員的情況等，這些信息在突發(fā)事件處置中價值極大。
當(dāng)然，企業(yè)獲得實時大數(shù)據(jù)能力也不是那么容易的一件事，首先要保證不同部門之間輸出數(shù)據(jù)的技術(shù)實現(xiàn)方式是相同的，單個數(shù)據(jù)源還要有相應(yīng)的分析能力，不同數(shù)據(jù)源要能夠進(jìn)行流暢共享，甚至進(jìn)行業(yè)務(wù)場景共享。此外統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析能力也需要很強(qiáng)，能夠有配套設(shè)施去完成這一切，最重要的是還要保證相應(yīng)的服務(wù)穩(wěn)定性。過去互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)團(tuán)隊致力于技術(shù)實現(xiàn)的結(jié)果，如今升級了，為了追求更好的結(jié)果，對技術(shù)實現(xiàn)的過程也有相應(yīng)要求。
如果說重大突發(fā)事件是鍛造實時大數(shù)據(jù)能力的最合適場景，那么實時大數(shù)據(jù)能力能否應(yīng)用到其他與用戶日常工作生活密切相關(guān)的場景中去呢?當(dāng)然是可以的，而且有著非常遠(yuǎn)大的前景。仍舊以旅游為例，中國游客目前全球到處跑，在過去，通過復(fù)雜、繁瑣而費時的統(tǒng)計手段可以大致知道，一段時間內(nèi)有多少人在國外旅游。如今，在實時大數(shù)據(jù)的幫助下，不僅能知道這些游客的實時分布情況，行走軌跡，移動趨勢，甚至能為此做出實時響應(yīng)的熱力圖，直觀地掌握每一個游客的具體情況。
展開 我國公安交通管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀與成果
6月 29 日，由工業(yè)和信息化部、北京市人民政府主辦，千方科技承辦的第22屆北京國際軟件博覽會-交通大數(shù)據(jù)論壇在北京西苑飯店舉行。公安部交通管理科學(xué)研究所副所長包勇強(qiáng)發(fā)表了《公安交通管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用》的演講，本文由演講速記整理，未經(jīng)演講者本人審核。
包勇強(qiáng)：很高興來參加今天的論壇。我的分享主要圍繞交通管理工作的大數(shù)據(jù)應(yīng)用展開。
我們交科所一直把信息化作為核心發(fā)展戰(zhàn)略，努力用先進(jìn)的信息技術(shù)實現(xiàn)交通管理的深度融合，為執(zhí)法辦案、打擊犯罪服務(wù)提供支持。其中的核心任務(wù)之一，就是全國交管信息系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)、推廣應(yīng)用和運營維護(hù)。另外就是基于這些交管信息系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用。
講到大數(shù)據(jù)，首先要有數(shù)據(jù)，交管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實際上就是源于近十幾年以來，我們實施的幾個重大的全國性信息化項目。
第一,以機(jī)動車駕駛員為核心的信息化管理平臺建設(shè)
系統(tǒng)建設(shè)背景就是在我國機(jī)動車駕駛員快速增長的情況下，實現(xiàn)對機(jī)動車駕駛員信息以及相關(guān)業(yè)務(wù)的規(guī)范、高效管理，確保基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確鮮活。我們按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一法定流程，統(tǒng)一核心軟件，統(tǒng)一推廣應(yīng)用，設(shè)計開發(fā)了業(yè)務(wù)深度融合，資源高度共享的綜合應(yīng)用平臺。這個平臺目前管理了我國3.9億的駕駛?cè)撕?.1億的機(jī)動車信息，匯聚了機(jī)動車管理的車輛信息、駕駛員，包括劇毒化學(xué)品運輸、交通事故的處理，交通違法等。也就是說，除了3.9億的駕駛員和3.1億輛機(jī)動車，每年還有6億多的交通違法數(shù)據(jù)和數(shù)百萬的交通事故信息。作為交管業(yè)務(wù)核心的支撐平臺，交管的窗口業(yè)務(wù)全部靠這平臺實現(xiàn)一網(wǎng)辦理。目前已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)模化的應(yīng)用，平臺里面已經(jīng)有55萬個用戶，除了28萬交警用戶，還有協(xié)警等也在用。每年大概辦理9億多筆業(yè)務(wù)，每天上傳公安部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有1000多萬條。
展開 全球10大智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息化的發(fā)展，在云平臺、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的支持下，率先在美國“智慧星球”概念下誕生的“智慧城市”，逐漸成為當(dāng)今世界各國城市建設(shè)的發(fā)展趨勢和選擇。
1.迪比克
迪比克市是美國第一個智慧城市，也是世界第一個智慧城市，它的特點是重視智能化建設(shè)。為了保持迪比克市宜居的優(yōu)勢，并且在商業(yè)上有更大發(fā)展，市政府與IBM合作，計劃利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將城市的所有資源數(shù)字化并連接起來，含水、電、油、氣、交通、公共服務(wù)等，進(jìn)而通過監(jiān)測、分析和整合各種數(shù)據(jù)智能化地響應(yīng)市民的需求，并降低城市的能耗和成本。
該市率先完成了水電資源的數(shù)據(jù)建設(shè)，給全市住戶和商鋪安裝數(shù)控水電計量器，不僅記錄資源使用量，還利用低流量傳感器技術(shù)預(yù)防資源泄漏。儀器記錄的數(shù)據(jù)會及時反映在綜合監(jiān)測平臺上，以便進(jìn)行分析、整合和公開展示。
2. 紐約
通過數(shù)據(jù)挖掘，有效預(yù)防了火災(zāi)。據(jù)統(tǒng)計，紐約大約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發(fā)生嚴(yán)重的火災(zāi)。紐約消防部門將可能導(dǎo)致房屋起火的因素細(xì)分為60個，諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久遠(yuǎn)，建筑物是否有電梯等。
除去危害性較小的小型獨棟別墅或聯(lián)排別墅，分析人員通過特定算法，對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進(jìn)行打分，計算火災(zāi)危險指數(shù)，劃分出重點監(jiān)測和檢查對象。目前數(shù)據(jù)監(jiān)測項目擴(kuò)大到2400余項，諸如學(xué)校、圖書館等人口密集度高的場所也涵蓋了。盡管公眾對數(shù)據(jù)分析和防范措施的有效性之間的關(guān)系心存疑慮，但是火災(zāi)數(shù)量確實下降了。
3. 芝加哥
通過“路燈桿裝上傳感器”，進(jìn)行城市數(shù)據(jù)挖掘。在人們的生活里，無處不在的傳感器被應(yīng)用在了芝加哥市的街邊燈柱上。通過“燈柱傳感器”，可以收集城市路面信息，檢測環(huán)境數(shù)據(jù)，如空氣質(zhì)量、光照強(qiáng)度、噪音水平、溫度、風(fēng)速。
展開 大數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)中心將采用機(jī)器人監(jiān)控機(jī)柜中的熱點
很多企業(yè)的內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心具有可以去除機(jī)架門或機(jī)柜門的優(yōu)點，或者可以機(jī)柜不用上鎖以便更快速地訪問。
但是在多個客戶和供應(yīng)商可以訪問的主機(jī)托管或托管數(shù)據(jù)中心設(shè)施中，柜門對于安全性非常重要。
有些客戶甚至在進(jìn)行嚴(yán)格的審核才能打開柜門，但即使是機(jī)架中的設(shè)備組合也是經(jīng)常對外保密，并且使用安全的柜門可以避免成本高昂的損失。
但封閉的機(jī)柜為監(jiān)控數(shù)據(jù)中心的冷卻效率帶來新的挑戰(zhàn)。
"人們通過智能遙測技術(shù)，幾乎知道所有需要知道的信息，其中包括數(shù)據(jù)中心地板空間、IT服務(wù)器、機(jī)柜中氣流，以及正在產(chǎn)生的熱量，以及是如何產(chǎn)生的熱量等。
但是如果關(guān)閉柜門，就關(guān)閉了一個很好的觀測機(jī)械內(nèi)部動態(tài)的窗口。"
OneNeck IT Solutions高級副總裁Hank Koch表示，該公司運行多個多租戶數(shù)據(jù)中心，其是包括托管數(shù)據(jù)中心和主機(jī)服務(wù)。
"如果工作人員打開柜門，那么就會改變其熱力學(xué)和空氣流體動力學(xué)。"
他說，"如果工作人員正在研究冷熱機(jī)柜的設(shè)備之間的相互作用，或者鄰近的比較敏感的設(shè)備之間的相互作用，而關(guān)閉柜門，那就沒有辦法找到任何熱輻射問題的根源。"
來自數(shù)據(jù)中心其他地方甚至CPU的溫度讀數(shù)無法幫助工作人員計算機(jī)柜內(nèi)不同位置的空氣溫度。
許多客戶對數(shù)據(jù)中心運營商將傳感器放入其機(jī)柜內(nèi)并不滿意，而他們會認(rèn)為托管數(shù)據(jù)中心服務(wù)商這樣做會導(dǎo)致這些機(jī)柜發(fā)生任何的熱量問題。
為了解決這個問題，OneNeck公司在愛荷華州的數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊開發(fā)了一種機(jī)器人傳感器探頭，該探頭適用于標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜，無需鉆孔或需要安裝特殊硬件，通過藍(lán)牙外部控制，并上下移動皮帶驅(qū)動導(dǎo)軌，可以收集機(jī)架每個單元的溫度數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建完整的熱圖。
展開 
大數(shù)據(jù)智能決策.
基于大數(shù)據(jù)的科學(xué)決策,是公共管理、工業(yè)制造、醫(yī)療健康、金融服務(wù)等眾多行業(yè)領(lǐng)域未來發(fā)展的方向和目標(biāo).如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)的智能分析與科學(xué)決策,實現(xiàn)由數(shù)據(jù)優(yōu)勢向決策優(yōu)勢的轉(zhuǎn)化,仍然是當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究中的關(guān)鍵問題.然而,對大數(shù)據(jù)的分析和處理在不同行業(yè)和領(lǐng)域均存在著巨大的挑戰(zhàn),大數(shù)據(jù)的大體量、高通量、多源異構(gòu)性和不確定性等對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理硬件設(shè)備和軟件處理方法均構(gòu)成前所未有的挑戰(zhàn).目前,機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘及統(tǒng)計理論等傳統(tǒng)理論方法已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析,但多數(shù)方法是建立在“獨立同分布” 的假設(shè)之上,難以應(yīng)對大數(shù)據(jù)的不確定性顯著、關(guān)聯(lián)復(fù)雜、動態(tài)增長、來源和分布廣泛等問題,多數(shù)只能挖掘到底層的數(shù)據(jù)特征,而對于挖掘高層次的符合人類認(rèn)知的知識依然無法取得較好的效果,難以高效地將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策價值.基于大數(shù)據(jù)的智能決策是一門集應(yīng)用性和科研性于一體的學(xué)科領(lǐng)域,目前還存在眾多待研究的問題.大數(shù)據(jù)智能決策在內(nèi)涵外延、模型理論、技術(shù)方法及實施策略等方面還需要人們繼續(xù)投入更多的研究與實踐.
展開 銀行業(yè)9大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用案例
實質(zhì)上，所有銀行都是基于服務(wù)的業(yè)務(wù)，因此他們的大部分活動都涉及服務(wù)元素。它包括全面及時地回應(yīng)客戶的問題和投訴，并與客戶互動。
數(shù)據(jù)科學(xué)使這一過程更好地實現(xiàn)了自動化，更準(zhǔn)確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結(jié)論
為了獲得競爭優(yōu)勢，銀行必須承認(rèn)數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性，將其融入決策過程，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)中獲得可操作的見解制定戰(zhàn)略。 從小型可管理的步驟開始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運營模式中，并領(lǐng)先于競爭對手。
由于這種快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)的能力，因此可以每天擴(kuò)展此用例列表，從而獲得更多更準(zhǔn)確的結(jié)果。
展開 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在鍋爐防磨防爆中的重要作用
在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的今天，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量都是海量增長。在這個時代，人工傳統(tǒng)的分析手段已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足于數(shù)據(jù)分析的需求，因此大數(shù)據(jù)分析手段已經(jīng)成為一個必不可少的分析手段，尤其在智慧電廠之中。
隨著火電機(jī)組的裝機(jī)容量增加和信息化、現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展，電廠內(nèi)人員數(shù)量越來越少，但是實時的數(shù)據(jù)量是越來越大。因電廠規(guī)模的不同，每秒鐘每個電廠的數(shù)據(jù)量可能從1萬到10萬的等級，每天可能有上千萬甚至上億的數(shù)據(jù)量。這些數(shù)據(jù)量，雖然說相對于整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說，達(dá)不到一個大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，但是對于傳統(tǒng)的火力發(fā)電廠數(shù)據(jù)分析來說，人工的分析手段已經(jīng)無法駕馭這些數(shù)據(jù)，去挖掘潛在價值。如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個實時的深度分析，挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的價值用于提升生產(chǎn)，這都是一個亟待解決的問題。
目前來看，數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在三個方面：生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析、設(shè)備可靠性分析、能耗分析。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)
對于生產(chǎn)數(shù)據(jù)，電廠要更關(guān)注數(shù)據(jù)如何能實時地分析機(jī)組的健康狀態(tài)和機(jī)組的能效診斷，既安全和效益。安全方面，保證設(shè)備安全經(jīng)濟(jì)運行，使機(jī)組實時地運行在一個最經(jīng)濟(jì)的工況，通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析保證設(shè)備的可靠性和機(jī)組運行的經(jīng)濟(jì)性，這個是數(shù)據(jù)分析最終的結(jié)果。
設(shè)備可靠性
對于設(shè)備的可靠性。電廠傳統(tǒng)的監(jiān)測大部分還是基于一個報警和保護(hù)的作用，但實際上很多參數(shù)的變化在達(dá)到報警值之前，其實已經(jīng)有明顯趨勢的變化。
監(jiān)測系統(tǒng)有成百上千個數(shù)據(jù)實時顯示，靠人工的手段很難說實時監(jiān)控到每個數(shù)據(jù)在什么時候偏離了最初的原始值或者是我們的期望值。我們?nèi)绾卧谶@個數(shù)據(jù)開始變化的時候就能夠監(jiān)測到，給人員以提醒，這個是數(shù)據(jù)分析的一個重要的應(yīng)用。
能耗分析
另外就是對于機(jī)組實時的能耗分析。如何從機(jī)組運行過程中，成百上千個參數(shù)來綜合判斷機(jī)組的能耗水平是否偏離設(shè)計值，是哪個參數(shù)引起的，都需要通過這種數(shù)據(jù)分析的手段，實時地給運行以指導(dǎo)。
展開 大數(shù)據(jù)建模、分析、挖掘技術(shù)
隨著《關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》發(fā)布，各類型數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)成了每個組織的命脈。今天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比過去幾年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大好幾個數(shù)量級，企業(yè)有了能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)以提高性能的新機(jī)會，如何從數(shù)據(jù)中獲取價值顯得尤為重要，也是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)急需要解決的問題。大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)建模不僅僅是任意組織數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)系，還必須與最終用戶的需求和問題聯(lián)系起來，并提供指導(dǎo)，幫助確保正確的數(shù)據(jù)正確使用正確的方法獲得正確的結(jié)果。
為響應(yīng)科研及工作人員需求，根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于推行終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的意見》提出的“緊跟新技術(shù)、新職業(yè)發(fā)展變化，建立職業(yè)分類動態(tài)調(diào)整機(jī)制，加快職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)工作”要求，中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所（http://www.pdhb.org.cn）聯(lián)合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“大數(shù)據(jù)建模、分析、挖掘技術(shù)應(yīng)用研修班”。本次培訓(xùn)采用實戰(zhàn)培訓(xùn)模式。
本次培訓(xùn)由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進(jìn)行相關(guān)費用收取及發(fā)票開具。具體通知如下：
一、時間安排:
2023年8月18日 — 2023年8月22日 上海（同時轉(zhuǎn)線上直播）
（18日報到發(fā)放上課材料，19日-22日上課）
二、培訓(xùn)目標(biāo)
1.掌握大數(shù)據(jù)建模分析與使用方法。
2.掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)。
3.掌握國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案。
4.掌握大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用。
5.掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應(yīng)用。
展開 工業(yè)大數(shù)據(jù)正在改變制造業(yè)
工業(yè)大數(shù)據(jù)正在改變制造業(yè)
■陳震聰/ACMT
前言
人們經(jīng)常談到制造業(yè)是一個有點過時的行業(yè)，但是人們可能會驚訝于其能夠從使用大數(shù)據(jù)中受益。
圖1: 工業(yè)大數(shù)據(jù)正在改變制造業(yè)
由于獲得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造業(yè)正在不斷發(fā)展。大數(shù)據(jù)如何改變制造業(yè)，以下是大數(shù)據(jù)正在重塑全球制造業(yè)的幾種方式：
?讓設(shè)備人員的精度及進(jìn)度更高
成功制造取決于制造商繼續(xù)具有競爭力的準(zhǔn)確性。在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，最好的方法是投資更好的設(shè)備，如MIG 焊機(jī)設(shè)備，或?qū)T工進(jìn)行更好的培訓(xùn)。然而，使用大數(shù)據(jù)，制造商可以使用計算機(jī)程序來優(yōu)化流程，并更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產(chǎn)生。
?最少的資源消耗下有更高產(chǎn)量
大多數(shù)制造商購買原材料并制造成品，他們銷售價格高過制造成本。在該系統(tǒng)中，制造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業(yè)的經(jīng)營就更有利可圖。新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序使制造商能夠更好地了解其整體產(chǎn)量，并有機(jī)會改進(jìn)其運營方法，生產(chǎn)產(chǎn)品獲得更多的利潤。
?價值動力驅(qū)使下有更好的預(yù)測
供應(yīng)鏈預(yù)測和需求預(yù)測是制造商的兩個關(guān)鍵工具。他們可以確定制造商需要生產(chǎn)多少產(chǎn)品，何時淡季減緩生產(chǎn)進(jìn)度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數(shù)據(jù)有助于制造商更好地掌握這種供應(yīng)鏈關(guān)系的流程變化，因此可以在最有價值的生產(chǎn)條件下進(jìn)行生產(chǎn)。
?供需平衡下能預(yù)測和跟蹤供應(yīng)商業(yè)績
制造商也可以使用大數(shù)據(jù)跟蹤供應(yīng)商的業(yè)績。例如，如果供應(yīng)商持續(xù)提供不合格的劣質(zhì)產(chǎn)品，就可以準(zhǔn)確計算出這種可能性，并確定選擇新的供應(yīng)商是否更加具有成本效益。
?高效驅(qū)動下有更高的可追溯性
大數(shù)據(jù)還使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生產(chǎn)過程中以及生產(chǎn)階段有多少損失？給定批次產(chǎn)量多少，目前存儲在哪里？運送需要多長時間，一旦需要運送，產(chǎn)品在哪里？
展開 資源控制在大數(shù)據(jù)和云計算平臺中的應(yīng)用
在大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展的今天，很大一部分支持來自于底層技術(shù)的不斷發(fā)展，其中非常重要的一點就是系統(tǒng)資源的管理和控制，大數(shù)據(jù)平臺的核心就是對資源的調(diào)度管理，在調(diào)度和管理之后如何對這些資源進(jìn)行控制便成了另一個重要的問題。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中用戶成千上萬的作業(yè)進(jìn)程跑在集群中，如果不能對這些進(jìn)程的資源進(jìn)行控制，那么大數(shù)據(jù)平臺將變得舉步維艱，整個集群便會隨時崩潰。同時，大數(shù)據(jù)作業(yè)的調(diào)度也是基于資源的配額進(jìn)行分配，大數(shù)據(jù)的作業(yè)本身就承載了資源配額的屬性，但是這些作業(yè)是否按照配額進(jìn)行運行和計算，是否超過了指定的配額導(dǎo)致overuse，是否達(dá)不到指定的配額導(dǎo)致資源浪費，這一直以來都是大數(shù)據(jù)平臺面對和要解決的問題。
本文針對大數(shù)據(jù)平臺中資源控制這個層面來詳細(xì)介紹資源控制在不同操作系統(tǒng)上的具體技術(shù)實現(xiàn)，以及大數(shù)據(jù)平臺和資源控制的集成。
資源控制使用的系統(tǒng)功能
cgroup簡介
cgroup是Linux內(nèi)核的一部分，cgroup可以為一組進(jìn)程定義組群分配資源，這個組群分配資源可以包含CPU時間，內(nèi)存，網(wǎng)絡(luò)帶寬，并且定義的這些資源分配可以動態(tài)修改。cgroup以一種層級結(jié)構(gòu)(hierarchical)聚合和管理進(jìn)程，將所有任務(wù)進(jìn)程以文件夾的形式組成一個控制族群樹，子控制組自動繼承父節(jié)點的特定屬性，子控制組還可以有自己特定的屬性。
cgroup提供一些subsystem作為控制族群樹的根節(jié)點，所有的任務(wù)進(jìn)程都以這些子系統(tǒng)為入口按樹狀結(jié)構(gòu)設(shè)置資源配額。Red Hat Linux 7.3 提供 12 個 cgroup 子系統(tǒng)，根據(jù)名稱和功能列出如下。
展開 大數(shù)據(jù)—人工智能領(lǐng)域高水平會議及熱點技術(shù)匯總
人工智能領(lǐng)域高水平會議及熱點技術(shù)匯總
源自：奇科技探索
更多信息可關(guān)注：人工智能技術(shù)與咨詢，（⒈⒐⒌???2??2??①⑤②）
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2022年11月24日-28日 線上直播
一、大數(shù)據(jù)概述
1.大數(shù)據(jù)及特點分析
2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)
3.大數(shù)據(jù)計算模式
4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop
1.Hadoop項目結(jié)構(gòu)
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS
1.HDFS體系結(jié)構(gòu)
2.HDFS存儲
3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫過程
四、分布式數(shù)據(jù)庫HBase
1.HBase訪問接口
2.HBase數(shù)據(jù)類型
3.HBase實現(xiàn)原理
4.HBase運行機(jī)制
5.HBase應(yīng)用
五、MapReduce
1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)
2.MapReduce工作流程
3.資源管理調(diào)度框架YARN
4.MapReduce應(yīng)用
六、Spark
1.Spark生態(tài)與運行架構(gòu)
2.Spark SQL
3.Spark部署與應(yīng)用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序 1.Anaconda
2.IPython Notebook使用Spark
3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發(fā)環(huán)境
1.Python Spark集成開發(fā)環(huán)境部署配置
2.Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
1.決策樹原理
2.大數(shù)據(jù)問題
3.決策樹二分類
展開 
大數(shù)據(jù)——決策樹（decision tree）
大數(shù)據(jù)知識點：
一、大數(shù)據(jù)概述：1.大數(shù)據(jù)及特點分析；2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)；3.大數(shù)據(jù)計算模式；4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop：1.Hadoop項目結(jié)構(gòu)；2.Hadoop安裝與使用；3.Hadoop集群的部署與使用；4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS ：1.HDFS體系結(jié)構(gòu)；2.HDFS存儲；3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫過程
四、分布式數(shù)據(jù)庫HBase ：1.HBase訪問接口；2.HBase數(shù)據(jù)類型；3.HBase實現(xiàn)原理；4.HBase運行機(jī)制；5.HBase應(yīng)用
五、MapReduce ：1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)；2.MapReduce工作流程；3.資源管理調(diào)度框架YARN ；4.MapReduce應(yīng)用
六、Spark ：1.Spark生態(tài)與運行架構(gòu)；2.Spark SQL；3.Spark部署與應(yīng)用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發(fā)環(huán)境 ：1.Python Spark集成開發(fā)環(huán)境部署配置；2.Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類 ：1.決策樹原理；2.大數(shù)據(jù)問題；3.決策樹二分類；4.決策樹多分類
十、Python Spark支持向量機(jī) ：1.支持向量機(jī)SVM 原理與算法；2.Python Spark SVM程序設(shè)計
十一、Python Spark 貝葉斯模型 ：1.樸素貝葉斯模型原理；2.Python Spark貝葉斯模型程序設(shè)計
十二、Python Spark邏輯回歸 ：1.邏輯回歸原理；2.Python Spark邏輯回歸程序設(shè)計
展開 郭臺銘：云端大數(shù)據(jù)分析將成為八大生活的基石
將來在三網(wǎng)融合基礎(chǔ)建設(shè)上，云端大數(shù)據(jù)分析，將成為八大生活的基石，也是寬帶中國的實際應(yīng)用，透過云網(wǎng)端的串接，富士康的八大生活應(yīng)用將貫穿我們每一天，透過這一切，也透過互聯(lián)網(wǎng)+，為全人類打造一個智能生活網(wǎng)。、
來源：人民網(wǎng)
數(shù)據(jù)分析和AI丨應(yīng)對AI實施挑戰(zhàn)，工程領(lǐng)域AI應(yīng)用的五大方法
</p><p><br></p><p>從企業(yè)實際應(yīng)用角度來看，這些框架通常包括風(fēng)險評估、模型生命周期管理、AI 系統(tǒng)審計和監(jiān)控以及合規(guī)性管理的流程。<strong>盡早滿足這些要求將大大有助于獲得企業(yè)對新 AI 項目的支持。</strong></p><p><br></p><p><strong><em>AI挑戰(zhàn)</em></strong></p><p><strong><em>03、</em>尋找可信數(shù)據(jù)并信任其結(jié)果</strong></p><p><br></p><p>在處理更全面更精細(xì)的數(shù)據(jù)時，信任會成為一個巨大的問題。許多工程師被大量實時和歷史信息的洪流所淹沒，時常感到不知所措。</p><p><br></p><p>AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確、完整、無偏差，并能真實反映其預(yù)期的應(yīng)用場景。關(guān)鍵是要<strong>聚焦那些對業(yè)務(wù)流程、結(jié)果和決策最有影響的數(shù)據(jù)質(zhì)量“熱點”。</strong></p><p><br></p><p>工程師可以通過 “縮小靶心”來降低數(shù)據(jù)質(zhì)量差帶來的風(fēng)險。<strong>只收集和保護(hù)真正需要的信息，剔除那些低價值的數(shù)據(jù)</strong>，因為這些數(shù)據(jù)只會增加找到關(guān)鍵信息的難度。從小規(guī)模的數(shù)據(jù)開始，逐步優(yōu)化和擴(kuò)展。</p><p><br></p><p>工程領(lǐng)域中很多最具影響力的 AI 案例都利用了以往物理測試的歷史數(shù)據(jù)，這里歷史數(shù)據(jù)也是工程師多年來一直在產(chǎn)品開發(fā)中使用和信任的數(shù)據(jù)。但原始數(shù)據(jù)很少是完整、干凈和準(zhǔn)確的。值得注意的是，<strong>保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個持續(xù)的過程，而不是一次性的練習(xí)</strong>，項目團(tuán)隊需要長期堅持。
展開 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)&智能制造&大數(shù)據(jù)領(lǐng)域MES,ERP,WMS,PLM，BI軟件系統(tǒng)功能介紹與價值應(yīng)用
3集成化 多種不同格式的數(shù)據(jù)無法共享。多種高效的設(shè)計軟件不能為后期的BOM提供數(shù)據(jù)。
4數(shù)據(jù)安全 已經(jīng)審核的文檔沒能有權(quán)限控制。病毒及系統(tǒng)問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象日趨嚴(yán)重。
5數(shù)據(jù)管控 數(shù)據(jù)的合法性、準(zhǔn)確性 、唯一性 不能保證，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性不能體現(xiàn)。數(shù)據(jù)之間的借用關(guān)系不能體現(xiàn)，BOM準(zhǔn)確性問題，隨意發(fā)明零件問題。
6任務(wù)執(zhí)行 任務(wù)傳達(dá)出錯，任務(wù)執(zhí)行不能實時監(jiān)督，很難控制任務(wù)的成果，人員的績效考核難執(zhí)行，技術(shù)人員之間的溝通問題
7項目監(jiān)督 無法實時監(jiān)控項目的實際進(jìn)度，項目過程失控，ISO執(zhí)行與工作效率矛盾問題
績效考核問題。
8 其它 文件的發(fā)放體制混亂。技術(shù)工程缺少協(xié)同工作的平臺。
5.5.2 PLM系統(tǒng)特點
u統(tǒng)一版本，降低出錯率，圖檔版本間比較或任意版次回滾，提高設(shè)計效率
u縮短研發(fā)進(jìn)度，降低整體成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量
u報表可視，幫助企業(yè)了解各類數(shù)據(jù)應(yīng)用情況，協(xié)助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)做出決策
u大數(shù)據(jù)高效處理，智能定位，減少人工，避免出錯
u產(chǎn)品管理BOM數(shù)據(jù)集中整合，為ERP順利運作提供數(shù)據(jù)保障
u零部件加工工藝路線可視化，實現(xiàn)工序、工步、說明文檔的緊密聯(lián)系
uERP集成，雙套系統(tǒng)一體化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向流通和反查管理，提高部門協(xié)作效率
uCAD集成，研發(fā)成果知道生產(chǎn)快速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，減少中間環(huán)節(jié)傳遞出錯。
5.5.3 PLM應(yīng)用價值
1、數(shù)據(jù)適時釆集，極大地減手工錄入
2、生產(chǎn)進(jìn)度、完工匯報，提高交貨準(zhǔn)確率
3、可視化工單排程，拖拽自如，所見即所得
4、電子指導(dǎo)書(ESOP)下至車間看板快捷方便
5、設(shè)備異常、缺料異常、工序異常安燈模塊多方式通知責(zé)任人處理。
6、設(shè)備耗能，機(jī)臺稼動率(OEE)，產(chǎn)品合格率適時圖表展示
7、工序流轉(zhuǎn)，線上在制，車間無視無盲區(qū)。
8、工人生產(chǎn)效率，計件工資與績效工資計算省時又省力。
展開 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
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