数学是大数据的需要

一、数学是大数据的需要

博客文章：数学是大数据的需要

大数据的出现与发展离不开数学这门基础学科的支持和贡献。

大数据技术的运用越来越广泛，它在商业分析、科学研究、医疗健康、教育等众多领域都有非常重要的应用价值。而在这些应用场景中，都需要通过数学方法对大量数据进行深入分析和挖掘，才能得到有价值的结果。

数学在大数据中的应用

首先，数学在大数据的预处理阶段起着至关重要的作用。数据清洗、数据转换和数据标准化等处理过程都需要用到数学方法，如统计学、数据挖掘等。

其次，数学在大数据分析阶段也有广泛的应用。例如，数据分析中的回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等算法都需要用到数学方法来实现。同时，机器学习、深度学习等人工智能技术也离不开数学的支持。

数学是大数据发展的基础

随着大数据技术的不断发展和完善，数学的重要性将更加凸显。只有深入理解和掌握数学方法，才能更好地应用大数据技术，挖掘出数据中的隐藏价值。

同时，大数据的发展也为数学提供了更多的研究课题和数据资源，推动了数学学科的发展和创新。

总的来说，数学是大数据的基础和前提，也是大数据发展的必要条件。只有将两者紧密结合起来，才能更好地推动科技进步和社会发展。

二、什么是图数据库大图数据原生数据库？

`图数据库(Graph database)`` 并非指存储图片的数据库，而是以图这种数据结构存储和查询数据。

图形数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据模型的创建，读取，更新和删除（CRUD）操作。

与其他数据库不同， 关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。

与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。

图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。

三、什么是数据中心？为什么需要数据中心互联DCI？数据中心互联需要哪些关键技术？

数据中心互联（DCI）是一种实现多个数据中心之间互联互通的网络解决方案。数据中心是数字化转型的重要基础设施，随着云计算、大数据、人工智能的兴起，企业数据中心的应用日益广泛。为满足跨地域运营、用户接入、异地灾备等场景的需求，越来越多的组织和企业在不同地域部署多个数据中心，此时就需要将多个数据中心互联起来。

什么是数据中心？

随着产业数字化转型的持续发展，数据成为关键生产要素，而数据中心肩负着数据的计算、存储和转发的重任，是新基建中最关键的数字基础设施。现代数据中心主要包括以下核心部件：

• 计算系统，包括用于部署业务的通用计算模块和提供超强算力的高性能计算模块等。
• 存储系统，包括海量存储模块、数据管理引擎、存储专用网络等。
• 能源系统，包括供电模块、温控模块、IT管理模块等。
• 数据中心网络，负责联接数据中心内部通用计算、高性能计算和存储模块，它们之间的所有数据交互都要通过数据中心网络实现。

数据中心的构成示意图

其中，直接承接用户业务的是通用计算模块，它依赖的物理基本单元是大量的服务器。如果说服务器是数据中心运转的机体，那么数据中心网络就是数据中心的灵魂。

为什么需要数据中心互联？

目前，各类组织和企业的数据中心建设已经很普遍，但是单一的数据中心已经很难适应新时代的业务需求，迫切需要多数据中心互联。主要体现在以下几个方面。

业务规模快速增长

当前，云计算、智能化等新兴业务正在快速发展，相关的应用数量也在迅速增加，而这些应用都强依赖于数据中心。因此，数据中心所承接的业务规模在迅猛增长，单个数据中心的资源很快就会不足。受限于数据中心建设的占地和能源供应等因素，单个数据中心不可能无限扩容，当业务规模增长到一定程度时，就需要在同城或异地建设多个数据中心。此时，多个数据中心之间需要互联起来，协同配合完成业务的支撑。

此外，在经济数字化转型的大背景下，为了实现共同的商业成功，同一行业内以及不同行业的企业之间需要经常进行数据层面的共享、合作，这也要求不同企业的数据中心之间进行互联互通。

跨地域用户接入日益普遍

近年来，数据中心的业务已经从以Web服务为中心转变为以云服务、数据服务为中心，相关组织和企业的用户范围早已不受地域的限制。特别是在移动互联网非常普及的情况下，用户期望可以随时随地享受到高质量的服务。为了满足上述诉求，并进一步提升用户体验，具备条件的企业通常在不同的地域建设多个数据中心，从而方便跨地域用户的就近接入。这就要求业务部署可以跨数据中心，需要支持多数据中心互联。

跨地域用户接入

异地备份和容灾的刚性需求

如今，人们的日常工作越来越依赖于各种应用系统，这些应用系统的连续性依赖于数据中心系统的稳定运行。同时，数据安全、业务的可靠性和连续性也越来越被重视，备份和容灾已经成为了刚性需求。现实环境是一个充满不确定性和各类风险的环境，数据中心时刻面临着各种自然灾害、人为攻击、偶然事故等潜在的威胁，通过在异地部署多数据中心来提高业务连续性、健壮性以及数据的高可靠性和可用性，已逐步成为业界普遍认可的有效解决方案。要在不同数据中心之间部署备份和容灾方案，首先需完成数据中心的互联。

异地备份和容灾

数据中心虚拟化和资源池化的趋势

伴随着云计算商业模式的逐步成熟，各类应用和传统IT服务都在“上云”，云业务正在成为新的价值中心。因此，传统数据中心向云化数据中心的转变已经成为主流趋势。虚拟化和资源池化是云化数据中心的关键特征，其核心思想就是将数据中心的最小功能单元由物理主机转变为VM（Virtual Machine，虚拟机）。这些VM与物理位置无关，资源占用可弹性伸缩，而且支持跨服务器、跨数据中心自由迁移，从而实现数据中心内部以及跨数据中心的资源整合，形成统一的资源池，大幅度提升资源利用的灵活性和效率。而数据中心之间的互联是实现VM跨数据中心迁移的前提，因此，数据中心互联也是实现数据中心虚拟化和资源池化的重要环节。

虚拟化和资源池化

数据中心互联有哪些可选方案？

为了更好的满足云化数据中心的需求，许多数据中心网络解决方案应运而生，例如华为数据中心交换机（CloudEngine系列）、华为数据中心控制器（iMaster NCE-Fabric）、智能网络分析平台（iMaster NCE-FabricInsight），提供了以下两种推荐的数据中心互联方案。

端到端VXLAN方案

基于端到端VXLAN隧道的数据中心互联是指：多个数据中心的计算、网络都是统一的资源池，统一由一套云平台和一套iMaster NCE-Fabric集中管理，多个数据中心是统一的端到端VXLAN域，用户的VPC（Virtual Private Cloud，虚拟私有云）和子网可跨数据中心部署，可直接实现业务互通，其部署架构如下图所示。

端到端VXLAN方案架构示意图

该方案中，多数据中心之间需建立端到端的VXLAN隧道。如下图所示，首先要求数据中心之间Underlay路由互通；其次，在Overlay网络层面，两个数据中心的Leaf设备之间要部署EVPN。这样两端的Leaf设备通过EVPN协议发现彼此，并通过EVPN路由互相传递VXLAN封装信息，从而触发建立端到端的VXLAN隧道。

端到端VXLAN隧道示意图

该方案主要用于匹配Muti-PoD场景。PoD（Point of Delivery）是指一组相对独立的物理资源，Multi-PoD是指用一套iMaster NCE-Fabric管理多个PoD，多个PoD组成一个端到端的VXLAN域。这种场景适用于同城近距的、规模不大的多个数据中心的互联。

Segment VXLAN方案

基于Segment VXLAN隧道的数据中心互联是指：在多数据中心场景下，每个数据中心的计算、网络都是独立的资源池，分别由各自的云平台和iMaster NCE-Fabric独立管理，每个数据中心是一个独立的VXLAN域，数据中心之间需要再建立一个DCI VXLAN域才能实现互通。而且，用户的VPC和子网都在各自的数据中心内部署，因此，不同数据中心之间的业务互通还需更上层的云管理平台统一编排，其部署架构如下图所示。

Segment VXLAN方案架构示意图

该方案中，数据中心内部、数据中心之间都要分别建立VXLAN隧道。如下图所示，首先要求数据中心之间Underlay路由互通；其次，在Overlay网络层面，数据中心内部的Leaf设备与DCI网关之间，以及不同数据中心的DCI网关之间都要部署EVPN。这样相关设备通过EVPN协议发现彼此，并通过EVPN路由互相传递VXLAN封装信息，从而触发建立Segment VXLAN隧道。

Segment VXLAN隧道示意图

该方案主要用于匹配Multi-Site场景，该场景适用于位于不同地域的多个数据中心的互联，或者物理距离太远而无法被同一套iMaster NCE-Fabric管理的多个数据中心的互联。

数据中心互联需要哪些关键技术？

VXLAN在本质上属于一种隧道技术，能够在任意路由可达的网络上叠加二层虚拟网络，通过VXLAN网关实现VXLAN网络内部的互通，同时，也可以实现与传统的非VXLAN网络的互通。VXLAN采用MAC in UDP封装技术来延伸二层网络，将以太报文封装在IP报文之上，通过IP路由在网络中传输，中间设备无需关注VM的MAC地址；而且IP路由网络无网络结构限制，具备大规模扩展能力，使VM迁移不受网络架构限制。

EVPN是下一代全业务承载的VPN解决方案。EVPN统一了各种VPN业务的控制面，利用BGP扩展协议来传递二层或三层的可达性信息，实现了转发面和控制面的分离。随着数据中心网络的深入发展，EVPN和VXLAN已逐步融合起来。VXLAN引入EVPN协议作为控制面，从而弥补了VXLAN起初无控制面的不足；EVPN使用VXLAN作为公网隧道，从而使EVPN在数据中心互联等场景中得到了更加广泛的应用。

原作者：华为

原出处：数据中心互联是什么？数据中心互联有哪些方案？

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四、大数据是数据集合

大数据是数据集合的概念，在当今数字化时代变得越来越重要。它代表着海量、多样化和高速增长的数据，通过分析和解读这些数据可以揭示出隐藏在其中的有价值的信息。

随着互联网的迅速发展，我们每天都能生成大量的数据，这些数据包括网页浏览记录、社交媒体帖子、在线购物记录、交通流量数据等。大数据的处理和分析已经成为企业、政府和学术界的热门话题。

大数据的特点

大数据的特点主要体现在以下几个方面：

1. 数据量巨大：大数据的数据量非常庞大，传统的数据处理工具和方法无法有效处理这种规模的数据。
2. 数据多样性：大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来源广泛且形式多样。
3. 数据速度快：大数据的生成速度非常快，要及时获取并分析这些数据对决策非常重要。
4. 数据真实性：大数据的真实性是保证数据质量的重要因素，因为数据的准确性对于分析结果的可信度至关重要。

大数据的应用领域

大数据的应用非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。以下是一些常见的大数据应用领域：

• 市场营销：通过分析大数据可以了解消费者的偏好和行为，从而制定更有效的市场营销策略。
• 金融服务：大数据可以帮助银行和金融机构进行风险评估、反欺诈分析和客户关系管理。
• 医疗保健：通过分析大数据可以改善医疗保健系统的效率和质量，提供更个性化的医疗服务。
• 交通运输：大数据可以用于交通流量预测、路线优化和交通管理，提升交通运输的效率和便利性。
• 能源管理：通过分析大数据可以优化能源消耗、监测能源设备的状态和预测能源需求。
• 社交媒体：大数据可以帮助社交媒体平台分析用户行为和兴趣，提供更精准的推荐和广告。

大数据分析的挑战和机遇

虽然大数据分析带来了许多机遇，但也面临一些挑战。

首先，大数据的处理和分析需要强大的计算和存储能力。传统的计算和存储设备无法胜任大数据处理的任务，所以需要投资建设高性能的大数据处理平台。

其次，大数据的隐私和安全问题也是一个重要的挑战。由于大数据涉及的信息非常敏感，因此必须采取严格的隐私保护措施，防止数据泄露和滥用。

此外，大数据的多样性和复杂性使得数据分析变得更加困难。需要运用各种数据分析方法和算法，才能从海量的数据中提取有用的信息。

然而，面对挑战也意味着机遇。大数据的分析和应用为企业创造了巨大的商业价值，帮助企业更好地理解市场、提高运营效率、优化产品和服务。

结语

大数据不仅是一种技术和工具，更是一种思维方式和战略眼光。通过充分挖掘和利用大数据，我们可以发现新的商机，解决问题，推动社会和经济的发展。

然而，大数据的应用也必须遵循合法合规的原则，保护用户隐私，防止滥用和误导。只有在数据安全和合规的前提下，大数据分析才能发挥其最大的效益。

五、家具味道大但，为什么数据是正常的?

味道大不一定是有毒有害气体。比如甲醛就是无色无味的气体。所以不论家具还是建材都是如此，甲醛排放很严重的，不一定有异味，有异味的不一定含有很多甲醛。当然，气味很严重，也会影响居住的舒适感。

六、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

七、论文需要数据支撑怎么找数据？

以下是几种获取数据的途径：

1. 网络公共数据库：如国家统计局、科研部门、世界银行数据库等。这些公共数据库可以提供各种领域的数据，可以直接进行检索和下载。

2. 学院、研究机构网站：许多大学、研究机构会在其网站上提供数据素材资源。可以通过学术搜索引擎或者直接访问学院、研究机构的网站来查找数据。

3. 样本调查和实验：如果你在论文中使用的是自己进行的实验和调查，那么这些数据是最可信的。可以通过问卷调查、在线调查等方式获取所需数据。

4. 商业数据库：像一些商业数据，如Gartner、Frost & Sullivan等是需要付费的。但是在某些行业中，这些数据可能是必要的。可以寻找相应的运营商发布的数据报告，只需付出少量的费用就可以获得关键数据。

5. 外部专家、行业协会：可以联系相关学者或者行业协会查找数据或者推荐其他可靠来源。

需要注意的是，无论何种方式，都应该先确认数据的来源、真实性、可靠性和版权问题，以免在后期发现问题给论文带来负面影响。

八、药店数据分析需要哪些数据？

进行药店数据分析时，可以考虑收集以下几类数据：

1. 销售数据：这是药店最基本的数据，包括每种药品的销售数量、销售额、销售时间等信息。这些数据可以帮助分析药店的销售趋势、热门产品和销售季节性变化。

2. 库存数据：了解药店的库存情况对经营管理很重要。包括每种药品的进货量、剩余库存、库存周转率等信息。这些数据可以帮助判断药品的销售速度、库存周期和优化采购策略。

3. 顾客数据：收集关于顾客的相关数据，如顾客的年龄、性别、购买历史、购买频率等。这可以帮助了解顾客的消费习惯和偏好，有助于推广和定位目标客户群。

4. 区域数据：如果药店有多家分店，可以收集每个分店的位置、销售数据和区域人口统计信息。这有助于了解不同区域的销售状况，制定不同的运营策略。

5. 市场竞争数据：了解竞争对手的信息，包括附近其他药店的位置、产品定价、促销活动等。这可以帮助评估竞争力和制定差异化策略。

6. 药品价格数据：收集药品的供应商价格信息，有助于掌握成本情况、价格波动以及决策定价策略等。

7. 客户满意度数据：收集顾客的反馈和评价数据，包括客户调查、投诉记录等。这种数据可以用于了解客户对药店服务和产品的满意程度，从而改进和优化服务。

以上仅是一些示例数据，具体需要收集的数据可能还根据药店的特定需求和分析目标而有所不同。在进行数据收集时，请确保遵守相关法律法规，保护客户隐私和数据安全。

九、轮毂数据大是怎么样的？

大轮毂搭配大轮胎，胎面薄，行车过程中会有颤的感觉，路感反应比较大，轮胎产生的噪音会影响乘车体验；小轮毂就不一样了，胎面厚，滤震效果好，也能有效减少胎噪，营造和谐的车内环境。

十、申万大数据是真的吗？

是真的。 因为申万大数据是由申万宏源集团旗下的申万菱信财经信息服务有限公司推出的，是国内重要的金融数据服务提供商，数据来源权威可靠，被广泛应用于各大金融机构。 此外，申万大数据还有多年的应用和发展历史，并一直在不断升级和完善，越来越符合市场需求，这也可以证明其真实性。除了申万大数据，还有许多其他的数据服务提供商，如Wind，东方财富等。在选择数据服务商时，需考虑其数据真实性、数据更新速度、数据覆盖范围等因素，选用符合自己需求的数据服务商才能提高研究和投资的效率和准确性。