前言：中文期刊网精心挑选了绿色交通数据分析范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
绿色交通数据分析范文1
一、2017年主要工作回顾
（一）推动稽查工作进入新常态
1.收费稽查工作常态化开展。根据集团公司最新修订下发的《收费稽查工作暂行管理办法》，重新完善管理处稽查管理相关制度，按月按季度常态化开展内外查、稽查培训、专项稽查等活动，积极做好管理处各项稽查工作，督导各收费站做好日常稽查工作，全面提升稽查管理水平。
2.稽点工作非常态推进。根据联网公司2017年全省收费管理片区互查的要求，对全处稽查工作开展重点稽查，通过从电子支付、免费车管理、现场管理、稽查工作开展情况四个方面进行，对稽核通报出来的问题举一反三，坚持应收不免、因免不收的原则，永葆政治立场。
3.全面推动稽查工作进入新常态。根据上级相关文件精神，加强入口对摩托车、车辆运输车上道的管控，结合之前的常态化的和非常态的稽查工作，全面推动稽查工作进入新常态，认真落实各项稽查工作，确保全面覆盖、倒查无责。
（二）建立内业标准化互查新机制
收费站内业标准化建设工作从试点、启动、验收再到全面推广试行，已经建立完善的内业资料目录，各收费站结合自身工作实际，对目录中的内容进行补充修订，做好每月自查、每季度互查、年度验收装订等各个环节工作，每个环节都是一个不断更新、不断完善、不断学习的过程，建立内业标准化互查新机制，牢牢把握内业标准化的初心，才能够建设好标准化站所。
（三）持续关注异常数据分析新动态
根据每月集团公司下发的稽查数据分析，关注最新异常数据分析动态，从中日常的数据稽核中发现疑似偷逃通行费行为，通过全省联网排查，确定逃费的手段和金额，开展追缴通行费活动，严厉打击各类偷逃通行费行为，营造良好的收费秩序。
二、2018年相关工作打算
（一）加强稽查队伍建设，优化调动人力资源
根据管理处人力配置，预计明年稽查人员将有所增加，届时将重新整合稽查队伍，优化人力资源，充分调动稽查力量，专人专事，集中力量做好稽查各项工作。
（二）加强内业人员培训，规范整理资料存档
根据标杆管理年要求，结合内业标准化建设需求，对各站内业管理人员开展集中培训，从文件收发的存档、文档制作的格式、资料装订的方式等几个方面进行系统学习，将内业资料由标准化提升到规范化再到合理化。
绿色交通数据分析范文2
去年年底，Sybase公司董事长、CEO兼总裁程守宗来京与本报执行总编孙定就企业进入“信息无限化”时代下Sybase新的发展方向进行了深入的交流。
从数据管理到信息管理
主要观点
Sybase将自己定位于专注信息管理与信息移动技术的企业级软件公司，数据管理、商业智能以及移动商务是Sybase的“三架马车”，从数据管理到信息管理，这是一个更全面的发展过程。
孙定: 目前，Sybase已经将自身定位在专注于信息管理与信息移动技术的企业级软件公司，你是如何看待Sybase近几年在自己所专注的技术领域里的发展？你认为中国市场目前处于怎样的水平？又有哪些亟待解决的问题？
程守宗: 在我们的定位中，“信息管理”的概念包括了传统的数据管理（Data Management）以及数据分析，也就是现在很热的商业智能(BI)部分。
在今天，企业中的核心应用和核心数据越来越多，如何通过数据挖掘将这些不同的数据进行统一管理，并让更多的人有效地去利用，是企业面临的很大难题; 而优化现有的投资、整合有价值的资源，并把关键业务信息传递到业务的第一线，这也是企业发展到一定阶段所必须要考虑的事情。事实上，这几年的产业发展已经证明了Sybase数据分析的理念和定位是正确的。
这几年，Sybase中国也已经实现了从纯数据库软件公司向新定位的转移。你可以看到，现在，中国的客户已经越来越多地知道了Sybase不仅有数据库，还有商业智能以及移动商务解决方案。
据统计，在过去5年中，中国企业的数据增长已经超过了全球企业数据的平均增长，有些企业的年数据增长甚至达到了50～100倍。而要对这些大量的数据进行有效的利用，就必然要走上数据分析的道路。这也是在商业智能方面，Sybase中国成长很快的重要原因。另外，在过去的1～2年中，一些竞争很强的行业，像证券、电力等都已经在移动商务方面开始起步，移动商务在中国已经发展成为一个必然的趋势，这对Sybase来说是很大的机会。
孙定: 在“企业信息无限化”理念的指引下，Sybase数据管理、商业智能以及移动商务这三大解决方案在未来有怎样的发展规划？是否会有所侧重？对中国市场是否会有一些特殊的战略调整？
程守宗: 数据管理、商业智能以及移动商务这三大领域是我们帮助企业实现“企业信息无限化”的必经之路，因此，这三个方面我们都非常看重，并不会有所侧重。数据管理技术及市场都已经比较成熟了; 商业智能方面的发展则非常迅速，Sybase在这方面的增长也很快，尤其是在中国市场; 而在移动商务方面，国外要比中国发展得更快一些，不过中国市场的潜力是非常巨大的，我们也已经在这方面有了很好的开端。
现在似乎存在着这样的误区，很多人认为Sybase已经不再把数据库软件作为自己的核心业务了，而是把发展的重点放在了商业智能方面（即Sybase IQ）; 另外一种看法是，Sybase在商业智能市场的快速增长主要是靠以前Sybase数据库的用户增长。事实上并不是这样的，传统的数据库市场仍然是Sybase很重要的阵地，也是Sybase重要的利润来源; 而选择了Sybase IQ的用户很大一部分比例使用的是非Sybase的数据库。当然，这也是因为Sybase IQ是基于开放的平台。
孙定: 面对越来越激烈的人才之争，你如何考虑在中国市场的人才储备？另外，Sybase在研发和资源投入方面比例是怎么样的？
程守宗: 众所周知，人才是在软件行业中最为重要的资源，可以说是软件企业的灵魂。大家都知道，在IT领域的人才流动是非常频繁的，而我们是非常注重人才的，要想留住人才就必须在公司内部建立起能够发挥他们才能的平台，并营造一个以人为本的良好环境。吸纳优秀人才，并留住优秀的人才，这是我下达给Sybase在每个国家的总经理的重要任务之一，包括Sybase中国。在Sybase中国，我们有很多优秀的老员工，已经在Sybase工作了近10年的时间。
至于在研发方面的投入，可以说，Sybase非常注重在研发上的投入，比如在中国，研发的投入比例要比市场与销售的投入高出很多，中国研发团队在这几年的发展也非常迅猛，现在这个队伍已经超过了300人。在西安、上海和北京我们都有研发中心，还跟一些大学有一些比较密切的关系。另外，我们现在跟政府也配合得很好，我们的眼光在西部，而很多其他公司还都在东部抢人才。
从数据集成到数据分析
主要观点
伴随着Sybase“企业信息无限化”的市场战略，Sybase会帮助其合作伙伴去完成从应用集成到数据分析以及移动商务方面销售能力的全面提升。
孙定: Sybase在不同国家实施的合作伙伴战略有什么不同？在你的看法中，Sybase与中国合作伙伴应该建立一种怎样的合作关系？
程守宗: Sybase传统意义上的合作伙伴大都是专注于数据管理业务，伴随着Sybase“企业信息无限化”的市场战略，我们会帮助这些合作伙伴去完成从应用集成到数据分析以及移动商务方面销售能力的全面提升。另外，还有一些合作伙伴是从前在Sybase传统数据库方面没有合作过的，因为他们在数据分析以及移动商务方面有好的解决方案，所以我们会与之合作。
由于Sybase在中国的业务模式就是与合作伙伴共拓市场，所以我们对中国合作伙伴的要求比起其他国家要更高一些。在中国，我们与合作伙伴在技术上、市场上和销售上都会有不同层次的合作，很多行业大项目上都是我们双方共同努力的结果。
至于Sybase可以给合作伙伴提供的帮助也很多，在对新技术的了解和渗透以及国外相关优秀案例的推荐方面，我们都可以帮助他们。比如，在国外比较领先的移动商务方面，Sybase在全球有超过3000家的合作伙伴，我们可以把他们的技术方案带过来帮助中国的合作伙伴拓展业务。
孙定: 在全球资源整合的大趋势下，你们是否考虑过将全球合作伙伴资源进行整合？这种整合将如何实现？
程守宗: 现在，Sybase在全球有一个合作伙伴计划叫做“Business Solution Alliance（BSA）”，这个计划直接面向全球，致力于与各行各业的企业建立和加强合作伙伴关系，并提供有效的方法及资源帮助合作伙伴缩短市场开拓的时间，降低业务成本以寻求新的商机，以此来实现Sybase与合作伙伴的双赢。
各个国家的合作伙伴都可以参加到这个计划中来，而这个计划的目的除了能够方便地为合作伙伴提供技术上的支持外，还能从业务推广上帮助合作伙伴，比如，帮助合作伙伴把解决方案在本土以外的其他市场进行推广等。现在在亚太地区，我们已经在加强BSA计划的实施。
孙定: 在刚刚过去的2007年，Sybase中国在电力、电信、金融等行业市场有了很重要的突破。2008年，哪些行业市场将成为Sybase中国业绩的新突破点？另外，2008年北京奥运会是否会对Sybase中国的业绩产生积极的影响？
程守宗: 电信、金融、交通和能源等行业一直是Sybase在中国的优势行业，在2008年，这些行业的用户仍然是我们的市场重点。此外，我们在政府、零售、制造和物流等方面也可能会有很多机会。
2008年北京奥运会给中国的很多企业都带来了机会，我们也相信，很多中国企业都会利用这个机会优化现有的基础架构，比如金融、电信、零售和物流等，以争取在奥运会期间提供更好的服务。而Sybase是提供企业基础架构的专家，北京奥运会当然一定会对Sybase中国市场产生积极的影响。
以服务推动产品销售
主要观点
Sybase现在主要的关注点还是在产品方面的增长，尽管目前有55%的收入来源于服务，但Sybase暂时不会向服务方面做更深层次的转移，服务更多的是为了配合产品的推广。
孙定: 现在，很多软件厂商都非常明显地在向服务转变，不仅卖代码给用户，后面还要做很多服务，Sybase会不会更大程度地向服务方面转移？
程守宗: 在我们10亿美元的收入中，大概有55％来自于服务。Sybase现在有三个方面的服务: 一个服务是你刚才所提到的销售方面的服务以及Update方面的服务; 另外一个是所谓的专业级别的服务，也就是帮用户把不同的系统联系起来，做不同的应用; 还有一个服务是教育方面的，就是培训服务。
Sybase暂时不会向服务方面做更深层次的转移了，我们的解决方案还是主要关注在产品方面的增长，服务更多的是为了配合产品的推广。也就是说，是为了帮助用户更好地使用Sybase的产品，更好地把Sybase的产品配合到用户本来的应用构架上，并跟其他的应用很好地联系起来。所以，事实上，我们主要不是在卖服务，而是用服务去推动产品的销售。
孙定: 那么，现在Sybase的服务团队是怎么样的一个团队呢？中国的服务团队又是什么样的？
程守宗: Sybase全球服务团队大概有1000人左右，主要是为用户提供比较专业的服务。我们在全球各地都有当地的服务团队，因此，中国的服务团队一般来说也是为中国市场服务的。在这一点上我们跟IBM有所不同，IBM是为一个项目去专门成立一个部门，而这个部门可能要在全球工作。
此外，我们也希望我们的合作伙伴来做服务，在服务上我们不会与我们的合作伙伴产生竞争。跟一些其他软件厂商的想法不一样，我们的想法是，虽然在服务方面的收入占到了公司整体收入的一大部分，但是服务主要还是配合卖产品，不是用来跟我们的合作伙伴竞争的。
采访手记
鱼和熊掌皆不可抛
在很多人看来，老牌数据库厂商Sybase在“信息无限化”时代选择了商业智能，或许是因为在今天，对于专注于信息管理的软件厂商来说，数据库市场的增长已经趋于平缓，他们必须去开拓新的市场。而从技术发展的角度来看，用户也已经对数据管理有了更深层次的需求。
但是，并不像外界所说的那样，Sybase是“重商业智能而轻数据库”。Sybase IQ对Sybase来说的确非常重要，商业智能更是数据分析未来的发展方向。但是，商业智能只是Sybase的“三架马车”之一，数据管理、商业智能以及移动商务这“三架马车”并驾齐驱才是Sybase所希望的，也是用户所需要的。
其实，从另一个角度来看，说Sybase IQ只是商业智能并不是很确切。在我看来，应该说Sybase IQ不仅仅是商业智能。据了解，Sybase IQ有两个完全不同的应用，从大的方面来看，IQ被带上了两顶不同的帽子：一个叫做商业智能；一个叫做体系结构的完善、提升或者说是丰富。
而Sybase“三架马车”并驾齐驱的市场策略，与它们在体系结构方面一直坚持的技术路线不谋而合。Sybase一直坚持分开的技术路线――交易型(OLTP)与分析型(OLAP)应用要用不同的功能来完成。
其实，这就好像卡车和跑车的用途是不同的一样，在交易型方面选用ASE，或者说是Database；而在分析型方面选用IQ，当然，这时的IQ就不是商业智能，它所做的是体系结构的丰富和完善。而这种分开的技术路线让Sybase在数据仓库领域赢得了更多的市场。同时，Sybase IQ不需要以前的数据库，这也就给Sybase在商业智能市场赢得了更多的机会。
可以看出，数据库和商业智能对于Sybase来说就是鱼和熊掌，都不能抛。（文/田梦）
总裁感悟
节约本身就是一种“绿色”
“以最少的投入获得最优的性能，这就是所谓的‘绿色’效应，Sybase正在努力实现这种‘绿色’效应。”Sybase公司董事长、CEO兼总裁程守宗说。
谈到“绿色IT”这个概念，大家都已经不再陌生。从技术层面上来看，我们所说的“绿色IT”这个概念，主要是指IT设备的节能减排，也就是我们经常说的低损耗、低排放，而这也是Sybase绿色数据库一直所倡导的理念。“Sybase IQ有很强的压缩能力，这种压缩能力带来的就是对硬盘和存储空间的节省以及对硬件的节约，从而节省能耗、降低了排放，也就达到了‘绿色’的要求，这就是技术层面的‘绿色IT’。”程守宗说。
绿色交通数据分析范文3
关键词：城市交通；空气质量监测；移动物联；公共交通；大数据
空气质量监测作为促进经济社会绿色发展中的重要一环，以往的技术研究和应用大多存在固定监测站成本高、覆盖范围不全、难以实时反馈等问题[1]。目前，在大力推行清洁生产，发展循环经济的背景下，我国的城市空气质量虽有好转，但由于机动车的快速增加，尾气排放加剧，大气环境污染治理依旧严峻[2-3]，亟需完善空气质量监测方法和机制，推进空气污染治理智能化进程。当前，国家在大多数城市布设或完善了颗粒物、气体监测设备，形成了国省控点结合的地面污染源检测网。然而，传统监测模式存在覆盖范围不大、数字化水平不高、监测与监管结合不紧密、监测数据质量有待提高等问题，且固定监测点成本投入较大、只能静态收集污染数据、不能实时掌握和反馈、日常维护复杂，难以满足大气污染治理的绿色发展需求[4]。由于交通工具的移动特性，若在交通工具上安装多种传感器，便能在城市中获取覆盖范围广，频率高的动态感知数据用以相关研究，弥补固定传感器静态感知的不足[1]。有研究指出可以通过可移动的传感器来感知城市空气质量[5-6]，利用车辆的移动性来对城市的整体空气质量进行细粒度感知，弥补固定地面空气监测站的不足。然而，目前仍未见有系统的研究及规模应用。因此，面对我国空气污染的严峻形势，亟需采取新方法实现空气污染治理智能化，并进行应用实践。基于此，本文开展了基于移动物联的空气质量监测大数据融合分析应用研究。利用公交系统覆盖范围广，运行轨迹、时间和发班间隔稳定的特点，在公交车辆上搭载移动空气质量监测设备实时采集PM2.5、PM10等空气污染物监测数据，并与车辆定位等数据进行融合，对各污染物进行动态监测，全面掌握路段区域空气质量污染的时空差异性，快速识别出污染因子，掌握其扩散与传播机理，并在广州市进行实践应用，助力空气治理智能化、数字化转型。
1研究框架概述
研究技术框架主要包括四个部分：①数据采集。通过安装在公交车上的车载移动式空气微型监测传感器，实时采集大气环境中的PM2.5、PM10等信息，车载GPS定位器可实时采集车辆的GPS位置信息，摄像头可以采集车辆运行时的环境视频数据。②数据传输。本研究采用标准的环保部通讯规范协议，将实时采集到的PM2.5、PM10、车载GPS数据，视频数据传输至网格化在线监测系统软件平台。③数据分析。基于多源大数据融合分析，提供实时、准确、可视的管理决策依据，支撑政府环保部门对空气质量的监测和分析挖掘，可指导提出有效的整改措施，实现治理工作的全面协同和问题的高效办理，使空气污染治理更加精细化、智能化，促进降本增效。④信息。应用可在公交车载屏幕上展示监测信息，为乘客提供实时空气质量信息服务，也可以通过手机APP移动端向市民空气质量相关信息。研究的整体框架图如图1。本文充分利用现有公共交通资源搭载移动式空气微型监测站，既能有效降低建设和维护成本，又弥补了固定监测点覆盖面不广的短板。通过固定与移动监测的动静结合，使两种监测方式采集的数据相互补充，相互校准，真正实现空气污染的全面监测。同时，在数据分析过程中，有效地融合多源数据，有助于实现空气监测区域化、精准化、智能化，减少人力巡查和治理投入。
2监测原理及设备安装布点选线
2.1监测原理
本文采用激光光散射法原对空气质量进行监测。监测传感器主要由激光源、测量腔、透镜组、光检测器、滤波放大电路、微处理器元器件等组成，工作时，由激光源发出的激光通过透镜组形成一个薄层面光源。当其照射在由气流吹入测量腔内的气溶胶时，会产生散射光。散射光经过透镜组再照射到光检测器上面时，会产生电信号，经过放大电路生成模拟信号，得到散射光强度的变化曲线。微处理器可基于米氏理论算法，得到颗粒物的等效粒径和颗粒数量，从而输出结果。作为传感器的载体，公交车辆具有以下特性：①行驶时间一般为6:00-22:00，可满足对空气质量监测的时间段要求；②运行轨迹固定，能够满足对特定路线和区域进行持续监测的需求；③公交车辆发班间隔时间一般不超过15分钟，可满足对空气监测的频次要求；④公交线路覆盖范围广，可以监测城市大部分区域内的空气质量水平。在公交车辆运行时，通过安装在公交车上的传感器，可实现对空气中PM2.5，PM10等污染物数据的采集，同时，车载GPS和摄像头等设备可实时采集公交车辆运行的位置和环境视频等数据，为空气质量监测大数据融合分析提供基础。
2.2监测设备安装与布点选线
2.2.1监测设备安装选择合适线路的公交车辆安装数据采集设备。采用车顶安装方式，利用设备底部的强力磁铁，无需对车体进行改装，直接放置即可与车顶牢固连接在一起。车载微站主机安装在公交车前端应急逃生口后侧，将主机磁体部分向下吸附在安装车辆车顶即可，主机电源线顺延车顶至公交车前门防水刷处，线缆加套波纹管并使用玻璃胶固定，可防止因为长时间暴晒造成线缆老化。使用玻璃胶对波纹管进行固定，可防止在车辆形成过程中造成不必要的刮蹭。2.2.2监测布点选线试点应用城市此前所使用的空气质量监测手段主要为地面固定监测站，存在成本投入高、难以实时跟踪污染情况等短板[15]。为了满足更高的环境治理要求，有必要采用更加科学、高效且经济的监测方式。基于重点监测区域和最大化覆盖范围原则，选择合适的公交线路。根据公交线路分布情况，共选择21条线路，225台公交车辆，监测范围覆盖10个国控站点，确定研究应用试点范围，数据采集时间段为每天6:00-22:00及政府环保部门指定的其他时间段。
3研究应用场景
通过数据采集、挖掘分析，可实现空气质量动态监测和智能决策治理。具体研究应用场景如下：
3.1多源大数据融合的实时监控
融合车载GPS数据以及实时采集到的PM2.5、PM10等污染物的含量数据，可形成带有每个路段，每种污染物实时污染程度的电子地图，形成实时路段热力图及三维热力图；融合车辆运行所采集到的视频数据和实时空气质量数据，可以迅速定位污染源，初步确定污染原因，如道路施工扬尘，工厂工业气体排放等。
3.2污染因子识别
实现各污染物多时空维度的实时动态监测和分析，能够全面掌握路段区域空气质量污染的时空差异性。通过多维时空交叉统计分析，快速识别出污染因子。（图2）
3.3数据存储与动态分析预测
对至少1年的实时数据及至少3年的平均数据（包括车辆卫星定位、视频监控、空气质量等）进行存储，根据路段及时间对数据进行统计分析，供用户可视化查询。此外，可对监测数据的变化趋势进行动态分析、预测，并叠加历史数据进行综合对比分析，提供可视化界面供用户查询。
3.4大数据驱动的智能化闭环治理设定
PM2.5、PM10等污染物的浓度预警限值，实时动态告警。同时，基于公交车辆运行的规律性，可对指定监测区域或时段进行重点监测。通过挖掘监测大数据价值，掌握污染源的时空分布规律，快速锁定污染源位置及传输方向。通过多维度智能分析，支撑提出有针对性的治理手段，跟踪反馈治理效果，形成闭环。
3.5基于移动物联的多源信息服务
将空气质量监测采集数据与车载数据进行融合，实现信息交互，可在公交车载屏幕上展示监测信息，为乘客提供实时信息服务，也可通过手机APP移动端向市民空气质量相关信息，提高公众环保参与意识，促进经济社会绿色健康发展。
4结束语
绿色交通数据分析范文4
规划编制的整体安排
关于规划编制的背景，还需要追溯到1994年，即1.0时代。这时期主要是基础服务和基础设施建设，包括局域网、单机系统、电子邮件、学校主页、校园BBS、FTP等；2000年为2.0时代，主要为应用系统和公共服务，包括图书资源、OA、教务、财务、科研等；2006年为3.0时代，意味着教育信息化的精细化、规范化和科学化的管理，在此期间主要进行数字校园建设，包括统一用户管理、认证，公共数据库、数据交换，校园一卡通，信息门户等；2014年则全面进入4.0时代，主要是云计算、大数据、物联网、移动互联网及智慧校园建设。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的关键时期，是我国基本实现教育现代化的决定性阶段，也是西交大全面实施综合改革的攻坚期和加快创建世界一流大学步伐的关键期。因此，需要制定相关规划。
在制定规划的过程中，我们的目标是加强目标导向，凝聚全校智慧，突出核心指标，共谋未来发展。任何一个学校的“十三五”规划，都有一个体系。
关于规划编制的工作安排，2015年7月，学校召开“十三五”规划编制工作动员会；7～9月，进行信息化工作调研、现状摸排；10月，讨论修订纲要框架、起草纲要草案；11月，就规划纲要草案征求意见、修改完善；12月，校领导听取“十三五”信息化规划汇报；2016年1月，进一步修改完善纲要；2月提交学校，待统一审定颁布实施。
规划纲要框架及考虑因素
西交大信息化规划分为七章二十节，前面为序言部分。
第一章，现状分析。总结历史经验，总结学校信息化建设发展形成的优势和特色，特别是近十年来学校的发展成效，巩固发展的基础，分析面临的形势和差距。
十年来，学校坚持以学科建设为主线，师生员工共同努力，积极推进中心工作，学校发展稳步向前，办学实力得到增强，开创了学校事业发展的新局面。信息化建设成果主要体现在：网络基础设施及服务普遍使用、公共数据库与数字校园平台基本建成、应用系统建设全面展开并取得一定成效、信息化制度建设有序推进。
存在的主要问题有以下几个方面：一是信息化基础设施陈旧亏欠；二是业务应用系统碎片化；三是重形式、轻应用，重开发、轻运维，20%以上的网站或系统日均访问不足200人次；四是数据资源共享程度和利用率不高；五是信息化投入和应用机制比较单一；六是信息化运维模式单一；七是人才队伍建设和管理服务体系需进一步完善。
当前，新一轮技术革命和产业革命蓬勃兴起，我国经济发展进入新常态。适应和引领经济发展新常态，应对激烈的国际竞争，建设教育强国和创新型国家，都必须加快科技创新。今天的创新驱动已成为国家命运所系、前途所在的第一动力。大学作为科技第一生产力和人才第一资源的重要结合点，在引领支撑和实施创新驱动发展战略中，一定要发挥重要的积极的作用。
第二章，重在指导思想。主要包括五大发展理念：一是坚持创新发展理念，将创新作为信息化建设的第一动力；二是坚持协调发展理念，利用信息化手段增强学校发展的协调性；三是坚持绿色发展理念，构建有利于学校可持续发展的绿色生态；四是坚持开放发展理念，这是互联网的先天基因；五是坚持共享发展理念，使师生有更多的获得感和幸福感。
第三章，专注于战略目标。面向学校建设世界一流大学的总目标，从基本校情和实际需求出发，采用云计算服务等先进技术，夯实大数据时代校园信息化基础设施，全面深化电子校务应用，着力建设以数据关联分析为目标的各类综合数据集成平台，着力于移动互联网时代传授与获取知识的新途径，统筹校内外资源进行体制机制创新。
构建集高速通畅、便捷智慧、安全可信、灵活适配、资源丰富为一体的智慧云校园体系。在信息化设施方面总体上达到国内一流水平，努力在智能教室、教育教学大数据分析、教师与学生综合信息管理与服务、仪器设备共享等系统建设方面形成特色鲜明的应用成果，有力支撑学校的综合改革和创新发展。
具体实施步骤如下：
到2018年，完成IaaS、PaaS、DaaS和SaaS平台的建设，完善学校基础网络设施与服务建设和校园云服务平台建设，建立跨业务部门的公共信息系统，提供可定制的个性化服务。到2020年，将形成全方位、多层次、综合性的信息化服务体系，辐射全省，为地方教育信息化建设贡献力量。
利用创新港“政产学研用”方面的政策优势，在西部科技创新港内建成丝路知识中心、中国西部高等教育评估中心、陕西省高等教育数据中心、陕西省MOOC中心、中国西部医疗大数据联合实验室，“多位一体”发挥学校在陕西高等教育领域的示范带头作用，服务于陕西乃至国家。
第四章，主要任务。一是升级智慧云校园基础设施--互联互通，全面提速；二是建设智慧云校园公共服务平台--统一管理，便捷可靠；三是完善智慧云校园数据基础--数据融合，深度挖掘；四是加快智慧云校园应用系统建设--面向师生，智能服务；五是加强网络信息安全保障防范体系建设--制度加技术，防范成体系；六是统筹建设创新港信息化基础设施--规划适度超前，按需推动；七是加强队伍建设、拓宽用人模式。
第五章，推进计划。将七项主要任务分解为50个子项，并给出了具体的时间执行表。
第六章，保障措施。就是统一规划、统筹建设、避免碎片化；建立分层、分级与网格化相结合的运维保障体系；拓展经费渠道、落实资金保障；创新用人体制，提高服务质量。
第七章，经费预算及来源。
下一步工作的实施
如何做好下一步的工作，首先要充分征求各方面意见，调动广大教职工的积极性，提高师生员工对规划编制和实施的关注度、参与度。
其次，在规划编制和实施过程中要注重信息公开，通过各种形式的宣传、沟通和交流使大家了解和认同，并接受监督。
最后，在规划实施过程中，要加强动态监控和年度监测，及时分析任务完成率和差距，确保各项建设取得实效。
绿色交通数据分析范文5
面对大数据分析、并行计算、3D渲染、搜索和云计算等技术的快速发展，为了提高数据中心的数据处理能力，除了更新服务器以外，升级数据中心的核心交换机也成为数据中心改造的重要任务之一。近日，中国数据通信解决方案厂商锐捷网络推出了“零背板”数据中心交换机，出色地满足了用户对大容量、低损耗等的需求。
此次锐捷网络推出的“零背板”RG-N18018-X交换机融合多项创新特性于一身，其中最核心的设计便是“零背板”技术。RG-N18018-X在100T平台上应用“零背板”技术，实现了大容量、高密度、低损耗、绿色节能等创新特性，在提供高性能、稳定服务的同时，可实现未来10年的网络平滑升级。
数据显示，从2013年到2018年，全球数据中心流量将增长近3倍，其中云流量占总体数据中心流量将从54%提升到76%，数据中心性能需求的再次飞跃，也对新一代核心交换机提出了要求。“零背板”创新工艺为RG-N18018-X提供了这个可能，它具备172T的超大带宽。其单板支持36个100G接口，实现了单板3.6T的交换容量，整机最大提供576个100G端口或2304个25G端口，超过同等尺寸设备接口密度的70%。另外，这款产品还在业内首次采用了显卡级大缓存GDDR5 SDRAM配置，单板性能高达24GB容量，最大支持512K虚拟机的核心交换机，比业界最强的交换机缓存提升了33%，能够更好地保障传输质量。
绿色交通数据分析范文6
关键词：大数据；云计算；虚拟化
1认识大数据
相信大家都还记得2013年5月10日淘宝十周年晚会上，阿里巴巴集团董事局主席马云在其卸任集团CEO职位的演讲中说到：“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”
什么是大数据？
早在1980年，当时著名的未来学家阿尔文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中热情洋溢地将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过直到时光抵达2009年，“大数据”才开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。
环顾四周，我们都已经切身感受到了当今的信息量正在以前所未有的速度膨胀。当我们的普通民众在上世纪90年代刚刚接触个人计算机的时候，1MB的磁盘，1GB的硬盘已经是不错的配置。然而现在呢？GB、TB都已经无法满足我们丈量数据大小的需要，PB、EB、ZB已经义无反顾地承担起了丈量数据的大任。
随着互联网自媒体的普及，每天都有数以亿计的人在发微博、写微信、更新个人主页、使用社交网站、发表个人评论……全球互联网上每天会有220万TB的新数据产生，90%的数据都是在过去的24个月内创造出来的，如今，这个比例还在不断上升。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，他们对大数据的表述是：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、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。他们对大数据的特性进行了归纳，提出了4V特点，即Volume(数据量大)、Velocity(要求实时性强)、Variety(数据的种类多样)、Value(数据是有价值的)。
而《互联网周刊》则认为“大数据”的概念远不止大量的数据和处理大量数据的技术，或者所谓的“4V特点”之类的简单概念。大数据是涵盖了人们在大规模数据的基础上所能做到的事务，而这些事务在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而最终形成变革世界的力量。
2大数据应用的现状分析
最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司——麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大家都或多或少地意识到应该能从这些海量的数据中获取些什么，然而究竟我们能获取到什么呢？
一个被广为传播的典型案例是：在2012年初美国的一家Target超市，一位愤怒的父亲突然闯进来对店铺经理咆哮道：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”经理下意识地认为是店里出了问题，也许是误发了优惠券，于是立即向这位父亲道歉。然而经理却没有意识到，其实这是公司正在运行的一套大数据系统得出的分析结论。
Target会从其会员的购买记录中去了解该顾客的性格、类别等一些列业务活动。上面的例子正是Target为适龄女性创建的一套怀孕期变化分析模型，如果相关客户第一次购买了婴儿用品，系统将会在接下去的几年中根据婴儿的生长周期向顾客推荐相关的产品，从而培养和提高客户的忠诚度。
果然，一个月后，该名愤怒的父亲打电话给商铺道歉，因为Target发来的婴儿用品优惠券不是误会，他的女儿确实怀孕了。
利用数据挖掘用户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后发掘出更符合用户兴趣和习惯的信息、产品和服务，并对这些目标化的信息、产品和服务进行针对性地调整和优化，这便是大数据能带给商家最诱人的价值之一。
随着社交网络在人们生产生活中地位的快速提升，大量UGC(User Generated Content用户自生成的内容)进入互联网，上述价值的实现也变得越来越明显。
事实上，全球IT业巨头都已经意识到数据的重要意义和“大数据”时代的到来。包括IBM、EMC、惠普、微软在内的全球知名跨国公司都陆续通过收购与“大数据”相关的厂商来实现技术整合。
目前典型的大数据应用领域有：
商业智能。例如：用户行为分析，即结合用户资料、产品、服务、计费、财务等信息进行综合分析，得出细致、精确的结果，实现对用户个性化的策略控制，这在营销网络的流量经营分析中占有越来越举足轻重的地位。个性化推荐，即在各类增值业务中，根据用户喜好推荐各类业务或应用，这已成为运营商和门户提供商服务用户的一个最有效方式之一，比如应用商店的软件推荐、IPTV视频节目的点播推荐、购物或旅游网站的猜你喜欢等。
公共服务。一方面，公共机构可以利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，从而提供更为广泛和深度的公共服务，如实时路况和交通引导；另一方面，公共机构也可以通过对某些领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，如疾病预防、环境保护等，为实现更好、更科学的危机响应提供技术基础。
政府决策。通过对数据的挖掘，从而有效提高政府决策的科学性和时效性。例如：日本大地震发生后仅仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就了详细的海啸预警。并且随即NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行了计算机模拟，制定出详细的应急方案，并将制作的海啸影响模型实时在了YouTube等网站上。
3大数据解决方案的现状分析
以往谈及大的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的数据。如今把“大数据”作为一个专有名词提及，通常指的是解决问题的一种方法，即通过收集和整理生产生活中方方面面的数据，然后对其进行整理、挖掘、分析、处理，进而从中获得有用的价值信息。这种衍化出的新的商业模式即为通常意义上的大数据解决方案。
虽然通常意义上的大数据解决方案描述了一种通常的行为，但要实现这种通常的行为，往往会遇到诸多技术和硬件上的问题。一个显而易见的问题就是：大数据包络万象，而且像音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据正以突飞猛进的速度增长，加上移动互联网的普及所带来的如位置、生活信息等富含价值的数据，现有的，或者传统的对数据的处理手段和硬件配置已越来越跟不上数据发展的步伐。
于是革命爆发了！
哈佛大学社会学教授加里·金就说道：“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。”
数据需要存储，存储需要设备，存储设备的容量和可扩展性以及读取的速度成为了一大问题(容量问题)；大数据不是一日而成的，往往都需要一定周期的积累，在数据的积累过程中，以前的数据和现在的数据在存储上应该是能保持一致的，无论设备升级与否，而且这些数据要长期有效，这是一个持久的问题(积累问题)；与持久相对应的，互联网是变化的、经济活动是变化的、整个世界都是变化的，针对某些实时问题，如交易、金融等，用已经过去的数据显然是不合适的，这也是一大问题(延迟问题)；大数据包络万象，有些是可以随意获得、和消除的，有些，如金融数据、医疗信息、政府情报等，则是需要按不同级别进行保护和加密的，特别是在需要交叉数据参考的应用中，不同部分的数据有着不同的安全需要，这又是一大问题(安全问题)；为了满足上述问题，我们显然可以通过不断加大投入，购买更多的存储设备、雇佣跟多的工作人员、建设更多的数据中心和分析中心，但这一切都是由成本的，特别是对于以盈利为目的的商业机构而言，成本和收益永远都是最优先考虑的问题之一(成本问题)；当然还有很多其他的问题，这里就不一一罗列了。
驱动商业机构解决上述问题的动力肯定是商业利益。以全球知名的IT制造与服务和咨询提供商IBM为例，其全球CEO调研显示，唯有在数据获取、将数据转换为洞察力、再将洞察力转化为行动力等方面表现优秀的企业，才能有持续的绩效表现。绩效突出者从海量数据中挖掘出有价信息的能力是绩效不佳者的2倍。
IBM认为由于当今企业、市场、社会、政府之间的联系变得越来越紧密，传统的数据分析正日益呈现出“大数据”时代的新特点，即容量要求更高、速度要求更快、数据类型多样和数据来源复杂4个方面。结合多家领先市场咨询机构的调研数据显示：
2010-2015年，“大数据”市场年均符合增长率为39.4%，将是整个信息与通信技术市场增速的7倍；管理及维护数据的成本将是购买存储设备所需成本的4倍；全球数据量的年均复合增长速度为59%；未来需要分析的信息源中，混合类型数据所占比重将高达85%；数据分析直接受到服务器性能制约的数据量将占到总体的87%；仅2012年一年，服务器在整体“大数据”市场投资中就将占去14%的比重。
这就意味着传统计算的低效正在为企业发展带来阻碍，企业感到当前的IT系统变得更加复杂且难以管理。数据显示：企业用于运营和维护IT系统的费用已经超过整体预算的70%，并且这一比例仍在持续增长；企业有三分之二的IT项目及解决方案部署超出了原定计划；IT架构的复杂度将以当前速度每两年就增加一倍。
于是出乎绝大多数人意料的事情发生了：IT部门，这个曾经作为企业现代化和创新化能力标志的部门，正越来越成为企业新创新的阻力而非动力。
怎么办？
很多人立即想到了另外一个热词：“云计算”。
IBM全球高级副总裁Rod Adkins认为，当前全球IT领域有了令人振奋的发展趋势和挑战，现在每天有大量数据和信息生成，这为大数据分析提供了机会；数据中心的挑战也为IT提供了新机会，比如云计算，能降低数据中心成本。
EMC资深产品经理李君鹏认为，大数据本身就是一个问题集，云技术是目前解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。目前公认处理大数据集最有效手段的分布式处理，也是云计算思想的一种具体体现。Teradata技术总监Stephen Brobst则表示，公有云架构对数据仓库没有影响，因为企业的CIO不会无缘无故把财务数据或者客户数据放到云上，那样很危险。然而，是私有云架构确实有影响：第一，通过私有云，可以巩固数据集市，减少利用率不足的问题；第二，可以通过灵敏的方式将数据集成，实现业务价值。
于是有人就此理解为：大数据的最佳解决方案是采用云计算和分布式处理，利用互联网将运算能力、存储能力都做分布式的处理，认为这样做就可以最大程度上地降低成本、增加扩展性和灵活性。
然而事实真的如此吗？
让我们来分析一下最近IBM公司在国内针对百万人口的城市级信息中心制定的解决方案：
面对数量庞大且增长迅速的各类交通信息：120万辆机动车电子卡、4万辆机动车的实时GPS定位、200万笔公交IC卡数据、518个高清卡口的113亿张图片等，该市信息中心的领导意识到，当前多个项目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的网络设备难以满足新增的需求，网络设备经常更换，并且这些相互独立的数据库、服务器和存储，以及不同的访问权限和没有统一的管理界面，让本就压力巨大的数据中心的效率大打折扣，同时也极大浪费了宝贵的人力、能源和其他各种资源。
IBM给出的解决方案是：
首先，在基础平台上摒弃了分布式的服务器架构，而是采用大型服务器在基础架构上对处理能力、I/O吞吐和主存储进行了整合，这样做的最大亮点是，将原有成百计的分布式服务器整合到了个位数，极大地节省了空间和能源，做到绿色环保；因为不用考虑各分布式服务器之间的互通互联和各服务器之间的状态及负载均衡与调配，节省了相当数量的管理人员；另外大型服务器自身端到端的管理功能和适用于异构工作负载且基于策略的框架，有效帮助信息中心实现中心控制，实现极高的性能。
其次，在整合的基础平台之上，采用“云计算”框架虚拟化设计，实现了智能交通和政务网站的整合。这一方案让用户在使用上可以享受与分布式架构相同甚至更加优越的性能。由基础平台通过虚拟化形成的任意数量的虚机，在统一云管理软件URM的配置下，能够提供统一的管理视图和管理机制，简化在多套异构业务系统环境下系统的运营和维护工作。
而在本方案中的存储部分则采用了运行稳定、性能领先、技术成熟的SAN网络架构，具有很好的稳定性，能为前端各应用提供可靠的数据存储平台，并且整个SAN网络中的部件都配置了双冗余组件，保证任一部件的损坏不会影响整个系统的运行，而关键数据库的数据都通过合理的备份策略，定期备份在了物理磁带上，保证关键数据的绝对安全。
总结下来，整合的基础平台，“云计算”框架的虚拟化设计，和定制化的高速存储，打造出了最稳定、最可靠、最安全、最绿色的运行环境，让政府的大数据应用完美落地。
可见，大数据的解决方案不同于纯粹云计算的解决方案，虽然云计算带来了看上去更便宜的处理能力和存储能力，但对于往往都有相当数量级规模的大数据应用而言，在基础架构上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解决安全性、可靠性、稳定性和绿色环保的需要。
4结束语
