大数据时代勘探云建设模式探索

按照大数据定义,油气勘探数据处理工作显然是一种大数据应用模式,而作为油气勘探核心工作平台的勘探云计算中心,其建设目的首先是为了满足企业内部业务数据处理工作需求,在确保计算力分享和协同工作的基础上,勘探云更注重数据存储、数据管理以及数据应用业务的支持,对照一般公用云建设模式,勘探私有云建设具备其独特的建设模式。笔者企业结合自身特点,对照当前大数据应用需求开展勘探私有云建设工作,取得了一定的效果,对企业主营业务的支持效果明显。     

基于大数据集群架构的数据管理系统设计

由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长的用户及数据存储要求。针对这种情况,通过对现有大数据底层支撑技术的梳理,搭建了一种基于大数据集群架构的数据管理系统,该系统为满足支持不同地域海量数据服务的需求,考虑了高性能、易用性、易扩展和可靠性等方面的因素,解决了在用户激增的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。     

非结构化数据存储管理研究

非结构化数据通常指相对于关系数据而言没有固定的显式结构的数据,比如视频、音频、图像、文档等非结构化数据。根据权威数据咨询机构或研究机构的预测报告显示,近 5～10年的数据量将呈指数级增长,而其中的非结构化数据占到当前数字信息总量的70%～85%。面对如此庞大的数据量和信息量,如何有效管理非结构化数据、获得有价值的信息或知识显得迫在眉睫。(非结构化) 数据管理可以简单化为3个目标,即:实现数据的“存得下、管得了、用的上”。本文将主要围绕前两个基本目标介绍目前的非结构化数据存储管理的研究情况。同时介绍中国人民大学非结构数据管理(Unstructured DataManagement,UDM)研究小组基于“自由表”数据模型和BUD(Bank of Unstructured Data)参考体系模型在这一个问题上所作的初步研究与探索工作,以及在原型平台myBUD中的若干存储管理技术。     

管理大数据的五大良策

人类生成大数据的基本能力已超越了我们处理数据、管理数据和转移数据的能力。而如何管理数据,并将数据从一点转移到另一点,将是人们面临的一大挑战。文中分析了人们在大数据管理中遇到的一些重要问题。     

达索系统发布SolidWorks 2014版本

2013年9月23日,达索系统发布了SolidWorks 2014新版本,全新的产品组合涵盖了3D CAD、仿真、产品数据管理、技术沟通和电气设计等各个领域。其中,全新发布的SolidWorks 2014版本新增了对Android和iOS移动设备的支持,使得超过210万SolidWorks用户可以随时随地联     

浅谈企业数据管理及流程规范

数据管理是一种对产品技术文件、文档的管理,也是对企业现存的产品结构及文档的管理。本文简述了企业中PDM系统的数据管理及流程,并以Teamcenter Engineering系统为背景,对基本数据对象关系加以说明,划分企业的产品技术资料数据管理类别,同时结合企业工作需求提出流程规范。     

宁夏水利数据中心系统建设的需求分析

建设宁夏水利数据中心是水利部和宁夏水利信息化规划的基本要求。文章分析了建设数据中心的各种需求,并进行了信息量估算。     

第27届中国数据库学术会议(NDBC 2010)征文通知

第27届全国数据库学术会议(NDBC 2010)将于2010年10月14日至17日在北京举行。本次会议由中国计算机学会数据库专业委员会主办,中国人民大学、北京大学、清华大学承办,中科院计算所、中科院软件所、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京理工大学、北京师范大学、北京科技大学、北京交通大学等单位协办。     

海港流量计检定信息系统的设计与使用

在随着"黄蓝"战略的实施,东营港油码头的建设,对大口径流量需求日益增加,根据流量检定站管理的需要成功开发出"流量计检定信息系统",实现了流量计检定数据采集、报告数据处理及证书出具、管理部门审批和发放报告到各受检单位查询等全流程网络化管理.建立流量计检定数据、证书管理信息数据库,为石油储运、销售等管理部门提供了实时查询,检定数据的高效利用服务.     

一体化平台是关键

如果要问哪类企业对数据管理的要求最繁杂,那一定是制造业。根据国家统计局的数据,中国的制造业分为30个大类,每个大类还有进一步细分小类。在近几年的发展规划中,中国制造行业的发展方向逐渐从"中国制造"向"中国创新"转变,这对制造企业IT应用也提出了更高的要求,而一旦关键数据管理环节出现问题,小而言之,将对企业造成无法估量的损失;大而言之,将可能成为国家经济快速发展的"掣肘",可以说数据是制造企业的命脉一点也不为过。