挖掘数据价值 教育金融电信多行业案例

亚马逊早期与AOL达成一项协议，为AOL电子商务网站提供首台技术服务。在大多数人眼里，这只是一个在普通不过的外包协议，而亚马逊真正的用意在于掌握用户的数据：他们在看什么、买什么。“这些数据可以帮助亚马逊提高它的推荐引擎性能。”亚马逊前首席科学家韦思岸（Andreas Weigend）一语道破。可怜的AOL从来没有意识到这一点，只看到销售这个基本用途所带来的利益；而聪明的亚马逊却知道如何从二次利用中获利。

　　而如今，很多企业拥有海量数据资源，却不知道如何二次利用，从中创造新价值、获得新利益。相较传统企业，互联网和科技公司就能合理二次利用海量数据，并走在行业前沿。这是因为他们仅仅通过在线就能收集大量的信息，分析能力也领先于其他行业。作为全球知名存储硬件供应商、解决方案提供商及存储服务提供商，曙光凭借最新XData数据处理一体机及行业大数据解决方案全面布局金融、电信、医疗、教育及智慧交通等领域。

　　曙光通过自主研发技术及产品，投身多行业进行数据价值挖掘和开拓新市场。接下来，我们一起了解曙光行业大数据系统是如何解决电信、教育与金融行业未来发展中遇到的实际问题。

数据价值挖掘：教育之同济大学柔性处理平台

　　同济大学是教育部直属重点大学。她创建于1907年，早期为德国医生在上海创办的德文医学堂，取名"同济"意蕴合作共济。目前是一所拥有理、工、医、文、法、哲、经济、管理、教育9大学科门类的综合性大学。作为研究型大学，学校是首批被国务院批准成立研究生院的高校之一；作为全国重点大学，学校被列入国家财政立项资助的"211工程"和国家教育振兴行动计划与地方重点共建的高水平大学行列。 同济大学大数据柔性处理平台由同济大学电信学院承建，该平台应用将涵盖三个服务分区和一个共享存储中心，即网络信息服务、交通信息分析、医疗数据分析和存储中心。基于曙光公司为其构建的柔性处理平台，将助力同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域的迈上一个新的台阶。

方案介绍：

 

　　本方案基于分区方式构建，全面整合云计算平台和同济大学现有资产（IBM,Dell,Hp的服务器），其中集中存储系统采用曙光DS800-F20构建，稳定且高效，其他分析节点和服务节均采用曙光高效能服务器。服务器管理均基于曙光在各个云计算中屡经考验的大规模机群管理系统Gridview。

项目总结：

　　充分整合现有资源，包括云平台，现有的服务器，降低了用户的成本；

　　整个分布式搜索引擎架构方面，才用分区形式，使得系统各个组件之间充分解耦，使得上层软件部署更加灵活，极大的方面科研用户进行各种系统的调整和部署；

　　针对不同组件采用分区管理，分区配置物理机和虚拟机资源，强调资源的优化配置，获得了极高的性价比；

　　数据网和业务网分离，这样就达到了数据通信和业务通信运行时互不影响的目标；

　　管理网通信负载较轻，管理操作依托数据网构建，实现全网统一管理，同时管理网不必在配置其他交换机，降低了用户成本；

　　本方案网络以数据为中心，围绕hadoop分析集群和集中存储系统来搭建，消除资源孤岛，各点按照业务强度均衡互联，同时其可伸缩性能够随着随着数据膨胀而随需扩展，达到真正柔性计算平台标准。

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