一张图读懂工业大数据
1. 工业大数据
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
工业大数据的主要来源有三类：
第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。
第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。
第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。
2. 工业大数据的地位
2.1 在智能制造标准体系中的定位
工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系
工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。
首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。
2.3与工业软件和工业云的关系
工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。
工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。
工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
追踪、产品质量管理等工业大数据应用系统。
3. 全球主要国家工业大数据战略部署
3.1 美国先进制造业战略
2012年2月，美国发布了《先进制造业国家战略计划》报告，将促进先进制造业发展提高到了国家战略层面。从投资、劳动力和创新等方面提出了促进美国先进制造业发展的三大原则、五大目标及相应的对策措施。
2014年，美国白宫发布《2014年全球大数据白皮书》，分析指出，美国大型企业在投资大数据科技方面存在以下几个关键驱动因素：分析运营和交易数据的能力；洞察客户线上消费的行为，以向市场提供新的高度复杂的产品；对组织中的机器和设备进行更加深入的感知。3.2 德国工业4.0战略
2015年4月，德国提出来“工业4.0”战略。强调通过信息网络与工业生产系统的充分融合，使产品与生产设备之间、工厂内部纵向之间、工厂与工厂之间，都能通过CPS（物理信息系统）联结为一个整体，从而实现生产的智能化，提升制造业的灵活性和工程效率。
3.3 法国新工业战略
2015年，法国推出“新工业法国战略”，总体布局为“一个核心，九大支点”。一个核心即“未
来工业”，主要内容是实现工业生产向数字化、智能化转型。九大支点，包括新资源开发、可持续发展城市、环保汽车、网络技术、大数据技术、新型医药等。
2015年5月，法国经济、工业与就业部又公布了未来工业计划，该计划将在“新工业战略”的第二阶段中扮演核心角色，主要目标是建立更为互联互通、更具有竞争力的法国工业，旨在使工业工具更加现代化，并通过数字技术帮助企业转变经营模式、组织模式、研发模式和商业模式，实现经济增长模式转变。
3.4中国制造2025战略
2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》规划。规划中提出将重点推动信息化与工业深度融合，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式。同年12月，工信部、国标委联合发布《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》。为推动智能工厂的建设，国务院又发布了《促进大数据发展行动纲要》，建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。
4. 工业大数据应用热点
工业大数据挖掘和分析的结果可广泛应用于企业研发设计、复杂生产过程、产品需求预测、工业供应链优化和工业绿色发展等各个环节。
4.1在设计领域的应用
工业设计大数据主要用于提高研发人员的研发创新能力、研发效率和质量，支持协同设计，具体体现为以下几个方面：
（1）基于模型和仿真的研发设计
基于模型的研发设计。在数字化技术环境下的产品设计开发，从概念设计就以数字化模型为载体，设计阶段对设计师、工程师、产品销售部门等历史数据信息进行采集、整理、分析，构建全方位的产品数据模型，并可根据应用的具体情况，不受到时间和空间等因素的限制对产品模型修改和完善，然后将最终方案的数据通过生产设备进行产品制作。
基于仿真的设计。通过数字化模型的显示、仿真、快速成型、虚拟现实交互，可及早发现设计缺陷，优化产品，克服以往多种缺点。目前，虚拟仿真技术还在不断提高系统的智能型，逐步解决产品创新设计中的不确定性与模糊性。
（2）基于产品生命周期的设计
运用大数据相关技术如数据检索技术、大数据分析技术、大数据解释技术等，将产品生命周期设计所需的知识大数据与各种设计过程集成，实现高度有序化的方式展示产品生命周期设计大数据的关系，使产品生命周期大数据在设计过程中得到有效应用的同时，被评价和推荐，并快速地推送给所需要的人，方便地集成员工在设计中产方便地集成员工在设计中产生的新知识，使产品设计大数据得进一步丰富。
（3）融合消费者反馈的设计
利用工业数据平台获取消费者、市场等各维度的数据信息，达到生产者和消费者之间“信息粘性”的效果，利用这些关联数据信息，通过大数据挖掘分析技术，实现客户全面洞察，改进、创新设计产品的功能和款式。
4.2 在复杂生产过程优化的应用
（1）工业物联网生产线
在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，有助于制造商改进其生产流程。在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，优化能源的消耗。
通过诸如AGV小车、智能分拣配对系统、智能吊挂系统与智能分拣送料系统的导入等，加快整个制造流程的物料循环，通过智能摘挂系统、信号识别系统、智能取料系统、智能装配、智能定制等系统的导入实现整个制造流程的自动化。
（2）生产质量控制
利用工业大数据技术，挖掘产品质量特性与关键工艺参数之间的关联规则，抽取过程质量控制知识，为在线工序质量控制、工艺参数优化提供指导性意见。
（3）生产计划与排程
大数据给予企业更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，通过数据的关联分析及监控，企业能更准确地制定计划。
4.3在产品需求预测中的应用
在产品开发方面，分析当前需求变化和组合形式，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，设计制造更加符合核心需要的新产品，针对每一个群体策划并推送针对性的营销。
4.4在工业供应链优化中的应用
供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。
4.5 在工业绿色发展中的应用
新一代信息技术通过对产品的配方、工艺及原材料采购、生产制造、仓储、运输、使用、大修和报废的全过程进行监控和管理，以数据采集为前端，数据分析和挖掘为服务，为制造企业实现绿色制造提供有力保障。
5. 工业大数据参考框架
工业大数据参考架构以工业过程的业务需求为导向，基于工业系统的业务架构，规划工业大数据的数据、技术和应用（平台）架构，以搭建面向多业务领域、贯通多组织和应用层次的工业大数据IT架构。
5.1数据参考架构
工业大数据应用的目标是构建覆盖工业全流程、全环节和产品全生命周期的数据链，工业大
数据在实际应用当中涉及到的主要环节：数据源、数据收集与集成、数据处理与数据管理、典型应用场景等四个层次。
5.2技术参考架构
工业大数据技术架构共有五个部分，分别为数据采集层、数据存储与集成层、数据建模层、数据处理层、数据交互应用层。
5.3平台参考架构
工业大数据平台涵盖了IT网络架构和云计算基础架构等基础设施，专家库、知识库、业务需求库等资源，及安全、隐私等管理功能，除此之外，还包含关联工业大数据实际应用的三方面角色，即数据提供方、数据服务消费方、数据服务合作方。
6. 应用案例
1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司
大数据产业生态 文｜本刊记者张光明 工业和信息化部电信研究院日前发布了《大数据白皮书（2014）》。《大数据白皮书（2014）》对大数据产业生态做了详细的分析。 随着大数据技术不断演进和应用持续深化，以数据为核心的大数据产业生态正在加速构建。从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。 当前大数据产业还处于构建的初期，呈现规模很小、增速快的特点。据Wikibon 公司的报告，2013 年全球大数据市场总体规模为181 亿美元， 年度增幅达61%，预计到2017 年还 将维持30% 的年增速。 内容。其中，大数据基础软件和应用 软件是大数据解决方案中的重点内 容。当前，企业提供的大数据解决 方案大多基于Hadoop 开源项目，例 如，IBM 基于Hadoop 开发的大数据 分析产品BigInsights、甲骨文融合 了Hadoop 开源技术的大数据一体机、 Cloudera 的Hadoop 商业版等。 大数据解决方案提供商中，主要 包括传统IT 厂商和新兴的大数据创 业公司。传统IT 厂商主要有IBM、 HP 等解决方案提供商以及甲骨文、 Teradata 等数据分析软件商。它们大 多以原有IT 解决方案为基础，融合 Hadoop，形成融合了结构化和非结构 化两条体系的“双栈”方案。通过一 系列收购来提升大数据解决方案服务 能力，成为这些IT 巨头的主要策略。 国际上也诞生了一批专门提 供非结构化数据处理方案的新兴创 业公司。这些公司包括Cloudera、 Hortonworks、MapR 等，它们主要基 于Hadoop 开源项目，开发Hadoop 商 业版本和基于Hadoop 的大数据分析 工具，单独或者与传统IT 厂商合作传统IT 厂商加快向大数据 解决方案提供商转型 大数据解决方案提供商面向企业 用户提供大数据一站式部署方案，覆 盖数据中心和服务器等硬件、数据存 储和数据库等基础软件、大数据分析 应用软件以及技术运维支持等方面
一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月
目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)
可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)
1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。
目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)
一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。
工业物联网网络安全解决方案白皮书 2018-2019
目录 1 工业物联网信息安全背景 (1) 1.1工业物联网基本概念 (1) 1.2工业物联网发展形势 (1) 1.3工业物联网安全政策 (3) 1.4工业物联网重大信息安全事件 (4) 2 工业物联网信息安全威胁 (6) 2.1工业物联网网络结构 (6) 2.2工业物联网信息安全威胁分析 (7) 2.2.1应用层安全威胁分析 (7) 2.2.2网络层安全威胁分析 (8) 2.2.3感知层安全威胁分析 (9) 3 工业物联网信息安全需求 (11) 3.1应用层安全需求 (11) 3.2网络层安全需求 (12) 3.3感知层安全需求 (12) 4 工业物联网网络安全解决方案 (13) 4.1整体方案设计 (13) 4.2参考依据 (15) 4.3典型应用场景 (15) 4.3.1仓储物流场景 (16) 4.3.2 油气开采场景 (19)
4.3.3 智慧办公场景 (25) 5 相关安全产品简介 (27) 5.1 安全产品 (27) 5.1.1 应用层 (27) 5.1.2 网络层 (34) 5.1.3 感知层 (38) 5.2 安全服务 (42) 5.2.1 IIOT 代码审计 (42) 5.2.2 IIOT 漏洞扫描 (45) 5.2.3 IIOT 渗透测试 (46)
1 工业物联网信息安全背景 1.1工业物联网基本概念 根据国际电信联盟(I T U)的定义，物联网主要解决物品与物品(T h i n g t o T h i n g,T2T)，人与物品(H u m a n t o T h i n g,H2T)，人与人(H u m a n t o H u m a n,H2H)之间的互连。但是与传统互联网不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接,从而使得物品连接更加的简化，而H2H是指人之间不依赖于P C而进行的互连。因为互联网并没有考虑到对于任何物品连接的问题，故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网顾名思义就是连接物品的网络,许多学者讨论物联网中，经常会引入一个M2M的概念,可以解释成为人到人(M a n t o M a n)、人到机器(M a n t o M a c h i n e)、机器到机器从本质上而言，在人与机器、机器与机器的交互，大部分是为了实现人与人之间的信息交互。 与工业互联网的重点不同，工业互联网目标是融合互联网与工业，打破工业生产的全生命周期，从产品的设计、研发、生产制造、营销、服务构成了闭环，彻底改变工业的生产模式。而工业物联网作为物联网技术在工业领域的应用，其特点是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。 目前，工业物联网广泛应用于制造业、物流和交通运输业、能源和公用电力事业、航空航天、煤矿、石油和天然气、采矿、冶金等各个工业领域。 1.2工业物联网发展形势 工业物联网是一个新概念，是传统工业自动化和工业信息化结合发展到一定阶段的产物。 1
社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月
目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)
7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)
中国大数据产业的痛点和困难 大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势 中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。 大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场
10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。 中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。 大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。 贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。 中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低
物联网行业发展环境研究
1.2经济环境1.4技术环境 1.1政策环境1.3社会环境 目录 物联网行业发展环境 PEST Analysis of the IoT Industry
物联网的概念及内涵 物联网（Internet of things,Iot）是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝对接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。 物联网的概念及产业架构 ?物联网可以实现对物的感知识别控制、网络化互联和智能 处理有机统一，从而形成高智能决策 ?物联网发展的产业架构主要分为四层，分别是感知层、传 输层、平台层和应用层 感知层传输层平台层应用层
端广域局域 通信芯片 AI芯片控制芯片传感器识别技术 语音 识别 语音 识别 语音 识别 操作系统 ARMMbed 华为LiteOS AliOS Things SylixOS Free RTOS Win 10IoT Google Fuchsia RT –Thread Zephyr Tizen 电源管理 屏幕 天线芯片感知技术操作系统其它 管Wi-Fi/BLE/Zigbee UWB 短程通信 通信方案运营 广域通信 中安云网 eSIM 工业级无线通用模组 模组运营商 设备商 连接管理 爱立信DCP 沃达丰 GDSP平台 鸿雁星座 神州国信非授权频无线连接授权频谱无线连接卫星与量子 卫星与量子
安全 AI 与大数据 互联网厂商平台 通信厂商平台创业企业平台 IT厂商平台工业厂商平台 云 P aaS平台云端通用能力 用 智能家居智能 全屋智能智能门锁穿戴 智能工业 车联网 智慧物流 智慧农业 公共 事业 智慧 照明 智慧 停车 系统集成 智慧消防 智慧安防 智能家电 健康 智能 出行 消费性物联网政策驱动物联网生产性物联网边缘计算 硬件载体 边缘计算 平台软件 华为IEF 阿里link Edge 西门子Industrial Edge 边 边缘计算解决方案
Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。
当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
大数据可视化实时交互系统白皮书
目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)
重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)
《中国产业链大数据白皮书》 2014年
一、引言 (3) 二、迎接金融大数据时代到来 (5) 1、大数据起源 (5) 2、产业链大数据由来 (7) 三、产业链大数据的外部环境 (8) 1、产业链大数据的产业环境 (8) 2、产业链大数据的政策环境 (9) 3、产业链大数据的生态圈 (10) 四、产业链大数据的应用 (10) 1、大数据对能源产业链的变革 (10) 2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革 (12) 3、大数据对食品饮料产业链的变革 (15) 4、大数据对物流供应链服务的变革 (16) 5、大数据对大健康产业链的变革 (17) 6、大数据对大文化领域的变革 (19) 7、大数据对纺织服装产业链的变革 (20) 8、大数据对家电及配套产业链的变革 (22) 9、大数据加快智能交通的推广 (22) 10、大数据对连锁经营贸易服务的变革 (24) 五、产业链大数据的未来及方向 (25) 1、产业链大数据的未来价值分析 (25) 2、产业链大数据的发展方向 (27) 六、结束语 (28)
一、引言 伴随着我国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。 在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”因此如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。 大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效传统，这样产业链变得更加紧密，使产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链过度环节省去，重新打造更高效的产业链结构。 九次方大数据： 企业大数据+金融互联网+企业征信+智慧城市+产业链社交 创建于2010年的九次方大数据（JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的企业大数据服务平台，九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。每家企业设定了200多项指标，可以进行交叉分析。 基于企业大数据平台，九次方开发出来了八类大数据服务平台，服务覆盖了25个客户群，比如商业银行、P2P公司、省市区政府、
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02 03 服务物联网 工业4.0 工业物联网 11 33 59 Contents 阔地教育: 云端课堂，让人人享有优质教育机会 “按图索骥”，提升读者体验和图书馆效率全家升级能耗，护航“食安”锁住会员的胃同仁堂推动数字化改造，消费体验全面升级家乐福拥抱数字创新，打造差异化服务凯胜绿能: 打造安全环保的智慧巴士 62 6670737679 讯飞“听见”: 语音人工智能技术的集大成者“智能建设”如何改变传统工程机械行业“一企一证一卡”，拧紧排污阀门森林智能监控，防火于未“燃” 当虹科技: IP多画智能监控，保障城市安全看澳洲大型农场如何变身智慧农场 364044485154 数字化车间助力海信质效双升 梦天木门: 家具“定产销”的智能化之路直击食品饮料包装，高速检测升级路 “双剑合璧”成就机床产业升级AGV、机床和产线三线联动，迈向“无人工厂”怡丰机器人: 以技术力量，扩展AGV市场应用 141720 232629 04060882 研华科技及全球服务网点研华全产业物联网解决方案架构卷首语: 以生态圈力量，加速物联网落地后记&致谢 产业洞察--集产业生态，助力中国“智”造转型产业洞察--打造WISE- PaaS联盟，推动物联网落地产业洞察--助推业态融合，加速“智能”服务落地
0405 设计中心制造中心CTOS中心物流中心服务中心维修中心 研华科技及全球服务网点 研华科技是全球智能系统的领导厂商，以先进技术和可靠品质成为客户值得信赖的国际品牌。自1983年成立至今，研华全球分支机构遍及在23个国家，拥有专职员工超过8000名。联合多家合作伙伴形成了强大的技术服务和营销网络，为客户提供真正全球化布局、本土化响应的便捷服务。研华以智能地球的推手为企业使命，并以“驱动智慧城市创新 共建物联产业典范”为目标，协助各产业加速其智能化经营，致力成为智能城市及物联网领域中最具关键影响力的全球企业。
《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升 12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。 根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。 白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率 （二）流批融合：平衡计算性价比的最优解 （三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策 （四）模块融合：一站式数据能力复用平台 （五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛 （六）数智融合：数据与智能多方位深度整合 近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。 欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。 GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。 我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。 这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。 最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：
H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月
目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。