大数据量解决方案篇1

近距离复制方案

同步复制是实现短距离复制的最常用技术。只有本地和远程站点确认复制完成后，同步复制技术才认为复制处理完成，因此保证了数据的完整性。如果主站点发生中断，辅助站点可以迅速启动运营。HDS提供的近距离复制方案具有以下功能：

・在不丢失数据的情况下实现快速重新启动和恢复；

・通过使用真实的生产数据进行数据挖掘和应用程序测试，提高生产效率；

・与其他Hitachi软件组合，进一步提高业务连续性；

・可用于开放系统和大型机环境；

・充分发挥Hitachi存储系统的力量。

远距离复制方案

远距离复制方案不受距离限制，能够防止雪崩式灾难。采用异步数据复制技术，保证主系统和任意距离的远程系统中所有数据的完整性，而不影响生产系统性能。此外，序列号和时间戳能够确保写入顺序，从而保证数据库的完整性。HDS提供的异步远程复制解决方案久经考验，它可以：

・应对大范围灾难，完整复制数据；

・不影响应用性能；

・通过使用真实的生产数据进行数据挖掘和应用程序测试，提高生产率；

・与其他Hitachi软件结合，进一步提高业务连续性；

・可用于开放系统和大型机环境；

・充分发挥Hitachi存储系统的力量。

三个数据中心的复制方案

如果需要额外保护，企业可以将同步复制和异步远程复制组合为多跃点或有三个数据中心的解决方案。HDS整合了日立TrueCopy同步和异步远程复制软件以及日立ShadowImage系统内复制软件，用来构建多跃点和有三个数据中心的解决方案，该方案能够：

・提供最佳数据保护：不丢失数据的情况下快速恢复和保证全部数据的完整性；

・通过使用真实的生产数据进行数据挖掘和应用程序测试，提高生产效率；

・与其他Hitachi软件组合，进一步提高业务连续性；

・可用于开放系统和大型机环境；

大数据量解决方案篇2

关键词：VBA；宏；信息化；档案管理；办公自动化

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）24-5553-02

1档案信息化管理中的软件环境

由于MicrosoftOffice系列办公软件在办公自动化领域有着其普遍权威，所以一般规模的档案信息化管理中，一般使用Access进行数据存储与处理（也可以使用mySQL），用Excel进行数据分析，Word进行文字排版处理。该文中介绍的VBA（VisualBasicforApplications）是VisualBasic的一种宏语言，主要用来扩展Windows的应用程式功能，在MicrosoftOffice软件中应用特别广泛。

2档案信息化管理中VBA的应用

在这个部分，将介绍一些VBA在档案信息化管理中的实际应用，来展示VBA为现代档案信息化管理工作带来的便捷与高效。

2.1Excel表数据一键更新到数据库

在档案信息化管理工作中，数据的存储与维护是其核心工作之一。它在档案管理中具体工作表现为对档案信息数据库的维护与管理。最常见的就是新数据的录入与更新，一切操作均需要在数据库环境下操作，这不仅对管理员提出了一定的技术要求，而且其操作相对繁琐与低效，成为实际工作中效率提高的瓶颈所在。

这里通过VBA带来一种解决方案，首先将档案管理的原始数据录入Excel，然后通过一个按钮调用VBA程序，实现将Excel表中的数据更新到数据库中。

这个方案有两个特点：

1）将原始数据录入Excel而非数据库。这样一方面大大降低了管理员的操作难度，另一方面数据在上传数据库之前存放在Excel中，可以有效的进行审查，审查无误后，再上传数据库，可以有效的避免将错误的数据直接录入到数据库中。这样既简化了操作，又形成了数据的缓冲区，对数据库的维护与管理提供了一个更便捷、更安全的方案。

2）使用VBA封装了数据库的操作细节。在VBA中，封装了数据库的连接，数据的上传等操作细节。然后通过一个按钮绑定这段VBA程序，管理员就能轻松的通过单击按钮来完成数据向数据库的上传与更新。管理员只需要熟悉Excel，就可以轻松的对数据库数据进行更新，无需相关数据库的操作知识。大大降低了数据更新的难度，有效的提高操作效率。

2.2数据库界面化查询与处理并将数据同步到Excel表

在档案信息化管理工作中，另一个核心是对数据的查询与处理及数据的应用。实际工作中，我们通常是在数据库中完成实际的数据查询与处理，同时针对查询和处理的结果进行应用。在这个过程中，一方面同样需要管理员具备相关的数据库操作技能，另一方面数据库中的数据的管理和应用是统一在数据库环境中的，从而导致对于查询和处理结果的数据库外应用与重复应用造成一定的不便。同时对于数据应用对于数据库的安全性也产生了关联影响。

这里的解决方案是：首先在Excel表中使用VBA控件，将数据库操作环境界面化，常用数据库操作功能化；然后应用VBA中的CopyFromRecordset方法，将数据库查询或处理的结果数据同步或者导出到Excel表中。

这个方案的特点有：

1）数据库功能界面化封装。使得管理员在Excel中界面化的操作数据库，简化数据库的操作难度，提高操作效率；

2）数据库数据的管理和应用分离。使得数据的管理在数据库中，数据的应用在Excel中。因为可以即时的同步更新，Excel中的数据就如同是数据库数据的一个镜像。也可以将数据库查询的结果另存到Excel中，用于以后的重复使用。这个特点强化了数据库数据的安全性，也拓展了其重用性。

2.3Word中调用Excel表数据

在档案信息化管理工作中，数据的应用可以说是最常见的日常工作之一。在实际的工作中，经常会遇到在具有某种固定格式的World文档中要求使用Excel表中数据的情况。这就要求World与Excel协同工作，充分发挥它们文字排版与数据处理的特点。然而在软件的常规功能中，缺乏有效的解决方法，档案管理中，确实令很多管理员烦恼。

这里仍然通过VBA来解决，使用VBA程序作为两个软件间的桥梁，在固定版式文档中的指定位置调用Excel数据。档案管理工作中，常常应用在如员工工资条的制作与打印等制作过程繁琐重复的实例中。使得管理员从单调重复的工作中解脱出来。对于常用文档只需一次制作，便可以实现重复使用。使得实际的档案管理效率得到有效提高。

2.4VBA自动化批量处理

在档案管理工作中，经常会遇到很多重复单调的操作，如打开不同路径的多个常用Excel文档，备份多个不同路径的文件到指定路径，批量对文件进行重命名等等。这类操作管理员明知是简单重复的操作，但又苦于没有很好的解决方法。把大量的精力用于这类操作，工作效率可想而知。下面介绍VBA在档案管理中常用的两个批量处理操作中的应用。

1）自动化批量合并与汇总

在档案管理中，常常要将不同部门发来的多个Excel表进行合并汇总生成一个总表，便于对数据进行整体分析。这里同样通过VBA编写一段程序，并绑定到一个按钮上，管理员就可以通过单击按钮，轻松完成多个Excel文档的批量合并汇总。而且VBA具备很强的移植性，一次开发多次应用。

2）自动化批量压缩与解压缩

在档案管理的日常工作中，另一种最常见工作的就是对于文件的压缩与解压缩。虽然现在有很多不错的压缩和解压缩工具，使用也很方便。对于将大批量的文件，压缩或解压缩至规定的路径中等特殊要求的压缩与解压缩，工具有时可能就显得力不从心了。通过VBA，同样只需要一个按钮，就可以轻松实现。

当然通过VBA实现操作的自动化，批量化的例子还有很多，这里也仅仅是举了两个在档案管理实践中常用的例子。总之，通过VBA在档案管理工作中的不断实践，使得档案信息化管理越来越自动化，也越来越高效便捷。

3VBA在档案信息化管理中的应用总结

前面介绍了几个VBA的实际应用，虽然案例本身并不复杂，只是针对档案管理中常见的数据存储与处理问题和提高工作效率的问题给出了初步的解决方案。该文的应用只是起一个抛砖引玉的作用。至于使得VBA更好的服务于档案管理工作，需要我们更多的经验积累。随着对VBA的了解和认识的加深，会发现VBA是档案信息化管理的好助手，使用它可以提高计算机操作的自动化，解决数据处理的难点问题，提高档案管理信息化与自动化程度。

最后再说一点，很多人认为宏或者VBA是不安全的，特别是听说有种病毒叫“宏病毒”之后。针对宏与VBA的这一误解，在这里稍作解释，宏简单点说是VBA程序，本身并没有什么危害。所以在档案管理工作中，是完全可以安全使用自己写的VBA程序的，关键在于同时要做好档案数据的备份与操作计算机的本身安全。

参考文献：

大数据量解决方案篇3

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(bigdata)，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(UserGeneratedContent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RodAdkins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StephenBrobst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

大数据量解决方案篇4

关键词：供热数字化；解决方案；设计

中图分类号：TU995.3文献标识码：A文章编号：1673-1069（2016）20-113-2

0引言

为了能够全面地推动供热信息数字化的发展，以我国目前的供热系统的实际情况为根据，科学合理地设计和建设供热数字化解决方案。通过供热数字化解决方案能够对大量的可以反映供热状态的数据和日常管理数据进行收集，并且通过计算机技术做好数据的分析工作，有效地处理供热数据以及供热系统整体状态两者之间的关系，从而将有效的信息提取出来，将合理的依据提供给企业的决策和预测工作。

1供热数字化解决方案概述

1.1供热数字化解决方案的开发背景

作为社会的窗口行业，供热行业供热质量的好坏直接决定了千家万户的冷暖问题，同时还与百姓的生活水平和社会安定具有密切的关系。在我国社会不断发展以及城镇化进程不断加快的今天，供热企业规模变得越来越大，而且用户对缴费的准确性、快捷性、方便性变得越来越高。尤其是季节性集中供热是供热行业的一个特有的特点，在供热期来临之前老百姓都要集中缴纳取暖费用，因此供电企业面临着越来越大的收费压力和供热信息量，同时也面临着越来越复杂的管理工作[1]。所以，供电企业必须要将手工管理的模式摒弃掉，通过供热数字化解决方案填补在日常经营管理中和收费管理工作中存在的各种漏洞，将一套专业、稳健、成熟的信息系统建立起来。

1.2供热数字化解决方案的含义

所谓的供热数字化解决方案主要是指立足于供热企业中的关键业务功能，将提升工作效率、数字化管理基础信息以及规范业务流程等作为目标，利用各种先进的软件技术等建立起来的数字化业务管理平台，其除了包括开关阀门管理、欠费管理、用热费用收取、用热客户信息管理等各种核心的功能之外，同时还包括客服投诉、统计分析供热数据和查询等一系列的功能，有机地整合供热企业的生产站点、管网检修、调度、客服部、计划部、财务收费部等各个部门的职能，属于一整套的完善的供热企业管理系统。

2供热数字化解决方案的设计原则

2.1可扩展性和可操作性

供热数字化解决的方案除了要确保功能的完善性之外，同时还要将维护方便、操作简单的特点体现出来，此外，还要对供热数字化方案的灵活扩展能力进行考虑，确保系统具有较好的伸缩性，能够充分地满足公共建筑能耗监测、热用户―换热站―管网热源的三级结构的发展需求。在建设供热数字化解决方案的时候除了要对系统的维护、升级进行考虑，还要确保相应的接口的二次开发工作[2]。

2.2技术先进性和实用开放性

只有积极地通过先进实用的技术构建供热数字化解决方案，才能够实现其系统功能，同时通过先进的技术还可以确保供热数字化解决方案的高效运行和前瞻性。严格遵照开放性的原则构建供热数字化解决方案可以有效地提升方案功能的可操作性和实用性。

2.3标准化

在建设和设计供热数字化解决方案的时候必须要严格遵守国家和地方的相应标准和规范要求，通过标准的技术和方法设计和开发供热数字化解决方案。只有使供热数字化解决方案实现标准化，才可以确保其具有较高的整理性和影响力[3]。

2.4安全稳定性

对供热企业来说建设工作数字化解决方案具有十分重要的意义，为此，在设计供热数字化解决方案的时候必须要严格遵守稳定性、可靠性和安全性的原则。

3供热数字化解决方案的具体设计

3.1供热数字化解决方案的结构

在总结和分析现阶段成熟软件系统的运行状况的基础之上，严格地以工具系统的实际运行情况为根据，将供热数字化解决方案的系统结构确定下来，其主要由现场终端设备、通信网络和监控管理中心等三个部分共同组成。

首先，监控管理中心：供热数字化解决方案的监控管理中心主要是由具有各种功能的工作站和服务器等组成，其主要的功能就是进行网络、报警管理、控制操作、运行状态显示、采集后数据的处理和存储等。

其次，通信网络：在供热数字化解决方案的通信网络中能够选择多种通信方式，利用VPN、PSTN、ADSL、CDMA、GPRS等不同的方案进行通信，各个换热站节点都能够与监控管理中心之间实现及时、快捷、高效的数据通信，在具体的通信过程中可以保证实现56kbit/s以上的通信速率[4]。

最后，现场终端设备：现场终端设备主要包括现场一次性数据采集仪以及换热站自动控制设备等，比如电动阀流量、压力阀、温度阀等，利用供回水的流量、压力、温度和电动调节阀对水泵的室外温度、故障、电流、频率和运行状态等各项参数进行控制和反馈。

3.2供热数字化解决方案的具体设计

3.2.1数据监控管理中心的设计

在进行需求分析的基础之上，将监控管理平台的技术要求确定下来，并且构建数据分析系统数据管理系统和数据实时监测系统。在数据中心将管理服务和服务器、各种数据处理器、数据库等建立起来，同时还要构建GPRS服务器等相关的服务器。选择统一开发的监控系统完成数据监控管理中心的各项主要功能，其中包括数据同步、系统管理程序、采集数据显示、上报数据发送、能耗数据汇总、仪表能耗数据计算、数据解析服务、数据采集网关命令下达、数据采集报文的接收、数据接收服务等。在进行数据采集工作的时候需要按照10min/次的数据采集频率来进行。选择B/S结构，分Web层、业务层和数据层等三个不同的部分针对供热数字化解决方案进行设计。首先，Web层：利用Web服务器用户就能够实现接入。其次，业务层：业务层主要包括包括报表处理平台、信息平台、目录服务平台和数据分析平台等，其中数据分析平台的主要功能就是对数据进行采集，并且统计和分析能耗；目录服务平台主要就是要将不同的数据索引建立起来；信息平台主要就是分布和共享Web信息；报表处理平台可以以不同的需求为根据将各种各样的曲线、图形和报表形成。最后，数据层：数据中心采用分析型数据库作为数据层，从而能够对数据进行高效地分析[5]。

3.2.2数据采集系统的具体设计

在换热站现场将数据采集系统建立起来，其主要的作用就是采集存储和传送各类民用建筑供热仪表的数据，由通信设备现场仪表和现场采集设备等共同组成了现场数据采集系统，利用数据采集处理器来实现数据采集工作，选择成熟的多核嵌入式架构作为数据采集器，通过MBUS、RS485等不同的方式对数据进行采集，并且在数据库中保存采集的数据。利用相应的系统软件分离供热参数，并且将数据报表形成。数据采集上传的内容主要包括时钟、设备、故障代码、耗电量、耗水量、累计流量、瞬时流量、累积热量、瞬时热量、回水温度、供水温度和室外温度等。因为具有较多的供热能耗监测点，再加上较小的数据传输和监测点分散等因素，因此选择GPRS无线数据传输模式进行数据传输，不同的点都具有固定的IP地址，从而将一个局域网形成，确保实现远程数据传输的目的。

4结语

供热数字化解决方案能够以不同换热子站在每天的具体运行情况为根据对大量的日常管理数据进行收集，而这些数据可以将现阶段的供热状态很好地反映出来。通过计算机技术分析处理这些数据，并且采用直观的曲线、图形和报表等显示这些数据，从而获得有效信息，使企业更好地调整供热系统的策略，并且有效地节约能源。

参考文献

[1]孟志强.锡林浩特集中供热系统解析[J].电子世界，2014（12）.

[2]韩超.数字化供热信息系统在供热企业中的应用[J].信息与电脑（理论版），2012（08）.

[3]张伟，刘家明.智慧供热系统技术及应用[J].节能与环保，2016（04）.

大数据量解决方案篇5

SAS零售业客户洞察

该方案通过界定最佳市场营销和商品销售战略，在细分市场最大程度地满足客户需求，并使盈利最大化。该方案通过将商店特性与客户洞察相结合，实现商品销售和市场营销决策的最优化，做出包括分类规划和存货补给等决策。除了提供客户智能以外，SAS零售业客户洞察还能在交易活动、产品类别、单位产品销售额以及其他更多因素的基础上，对商店进行归类和细分。

SAS零售业供应链成本核算

借助于现有的数据，该解决方案能核算整个供应链，乃至最小存货单位层面上的成本花费。通过将现金的数据管理与针对零售业的成本核算方法相结合，该方案为企业提供了关于供应链的充分的财务视图，使用户了解产品在分销中心、商店和客户结账处等各环节的流动情况。同时，该方案也可以对不同的物流情景进行建模，预测各种假设情景下的财务效果，从而揭示供应链活动的真实成本和产品的净盈利能力。

SAS零售业促销效果

该方案能帮助零售商根据既定目标来分析以往促销活动的效果，并对策划的促销活动的赢利空间进行预测，从而更精确地预见市场需求的变化。同时，该方案还能预测促销对于按最小存货单位、零售网点和促销时间等不同分类方式下提升基准销售量的影响，并利用这些信息来指导企业的商品销售和市场营销决策。借助于多种提利空间分析报告、客流量分析报告和交易额/规模分析报告，用户可以轻松获得最大盈利。

SAS零售业战略绩效管理

通过分析关联功能领域的运营数据，零售商可以及时地制定各类决策。SAS零售业战略绩效管理包括针对零售业应用的公司绩效评分卡、关键绩效指标、战略绩效图和知识库，以制定企业战略并使其形象直观化。借助战略蓝图，企业可以利用商业智能来制定企业目标、支持连贯一致决策制定、监测绩效，并能防患于未然。

SAS零售智能平台

SAS提供零售业智能技术平台,包括数据集成、商务智能、分析智能、智能存储等基础模块。它能提供逻辑数据模型，用来描述与零售业业务功能有关的数据，并可提供详细数据存储模型――DDS。

SAS的零售业解决方案提供了针对零售业应用的详细数据的数据模型，提供针对强健的OLAP报表系统而设计的维数据模型。模型已覆盖了每个RIS解决方案中的关键业务报表需求。SAS零售业智能解决方案将继续随着零售业的变化而不断演变提升。以后，它将融入更多的组建解决方案，以满足零售商日益增长的智能需求。

方案点评

SAS零售业智能解决方案针对零售业的特殊需求而量身定制，通过职能化的分析为企业提供颇具价值的洞察能力，比如对客户行为、商场绩效、供应链成本以及市场促销活动等诸多方面的洞察。零售商可利用这种智能来为商店制定连贯的业务战略和绩效度量标准。借助于专为零售业构建的智能平台，该解决方案将SAS备受好评的分析和数据管理功能与零售业领域的专有知识相结合,提供整体洞察视角，能有效提升零售企业的盈利能力。在国际市场SAS表现突出，但本地化是SAS在中国市场上不得不考虑的关键问题。

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