第一篇：測量數據主持

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第二篇：測量主持稿子

男：尊敬的各位領導，各位來賓。

女：親愛的老師們，同學們。

男：大家

合：下午好！

男：六月如火,它和著驕陽和喜悅向我們走來，女：六月似歌,它伴著平安和吉祥向我們走來。

男：時間的流水，在穿過六月的時候，且吟且唱，波光粼粼。

女：歷史的車輪，在行經六月的時候，裹雷挾電，高歌猛進。

男：六月的城建校園，溫馨和諧，激情蕩漾。

女：六月的城建學子，登高眺遠，奮翅飛翔。

男：歡迎來到湖南城建職業技術學院，土木工程系南方杯第一屆測量大賽的現場，我是主持人汪漩。

女：我是主持人伏麗莎。

男：開幕式第一項奏國歌院歌請全體起立。

結束后：請坐。

男：下面請允許我們接受蒞臨現場的領導和嘉賓，他們是：

女：

男：接下來，有請我們土木工程系黨總支書記 李強玉書記講話。

女：下面，有請南方測繪儀器有限公司 代表嘉賓講話。

男：接下來，有請我們測量教育室主任代表裁判 李強老師講話。

女：下面，請工0913班比賽選手代表 肖葉同學發言。

男：最后，請我們的院黨委委員，土木工程系主任鄧宗國主任宣布開幕。

男：聽完了各位領導和代表的發言，我不禁對我們的學院和專業技能有了新的認識和了解，非常感謝各位領導對我們城建學子的關心和莘莘教誨，我相信我們城建學子一定不會辜負我們領導和老師的期望和厚望的。

女：是的，讓我們用熱烈的掌聲歡送領導和嘉賓退場比賽正式開始。

第三篇：廣州市政道路CORS測量與數據分析研究

廣州市政道路CORS測量與數據分析研究

摘要：該文以某市政道路東延測量任務為背景，以CORS技術在市政道路測量的應用為研究對象。該文首先分析了市政道路?y量的主要內容，進而詳細研究了外業施測的內容，包括繪制大比例尺帶狀地形圖、道路中線測設和道路縱橫斷面測量3個方面，最后探討了觀測數據的分析思路，證明了CORS測量滿足道路工程測量的要求。

關鍵詞：CORS 道路工程測量觀測數據分析

中圖分類號：TB22 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）04（b）-0099-02

傳統的公路勘測工作辛苦且繁瑣，存在著勘測周期長、工作效率低等諸多問題。從經緯儀的偏角法、全站儀的極坐標法，設置基站并采用電臺通信的常規RTK測量到目前基于CORS的網絡RTK實時放樣，最大限度地減輕公路勘測工作量、提高公路勘測效率和勘測精度，一直是公路勘測工作者孜孜以求的目標。CORS應用于道路工程測量，主要包括采用網絡RTK進行帶狀地形圖的繪制，道路中線的測設，道路縱、橫斷面圖測量等。在此次試驗中由于時間有限，沒有對道路工程的整個測量過程進行試驗，重點介紹了道路中線的定線測量和道路的縱橫斷面測量的過程、數據的處理并進行了精度分析。

工程概況

受廣州市市政公用事業局委托，對該市某道路東延進行了道路測量定線測量、縱斷面測量、施工控制點測量等測量工作。該工程是市重點項目之一，總長1 460 m。測區內地勢平坦、交通方便，但沿途建筑物較密集、車流量較大、通視條件不好。采用常規方法測量工作任務重、效率低。考慮用CORS下的網絡RTK技術進行此次道路測量任務。

測量內容

2.1 繪制大比例尺帶狀地形圖

在道路選線時通常是在大比例尺（1∶1 000或1∶2 000）帶狀地形圖上進行。用傳統方法測圖，要先進行控制測量，然后進行碎部測量，繪制成大比例尺地形圖。傳統的地形控制測量采用三角網、導線網的方法來實測，這些方法最大的缺點就是受地形條件影響較大，要求相鄰控制點間必須通視。在技術規范中對圖形、邊長有相應的要求，在野外踏勘、選點、埋設標記過程中花費大量的人力和物力。與此同時，在外業施測過程中不能實時知道導線的精度是否滿足技術要求。外業完成后回到室內進行平差處理后，一旦不滿足技術要求須返工重測。用GNSS靜態模式進行控制測量為了保證控制網的精度和可靠性，需要加強控制網的幾何強度、增加閉合條件、延長觀測時間取得大量冗余觀測。

GNSS網絡RTK技術打破了常規RTK中流動站和參考站距離較近的限制，增大了流動站與參考站的作業距離。用戶作業范圍可由最多20 km擴大到50～70 km甚至更遠，并且能夠完全保證精度。利用CORS下網絡RTK進行測圖，真正意義上的改變了傳統的先控制后碎部的測圖模式。這種作業模式是利用幾個永久性的參考站同時向流動站發送差分信息，極大地提高了流動站點位精度。理論上整網范圍內的流動站點位精度是相同的，與此同時差分服務范圍擴展到網外60 km。

2.2 道路中線測設

在完成道路線形圖上定線后，需將道路中線在地面標定出來。傳統的放樣方法是根據道路的設計參數計算出中樁的樁號和設計坐標（一般每隔20 m或50 m及其倍數設立一個整樁，在地形變坡地、曲線的主點處、土質變化及地質不良地段，與已有建筑物、構筑物相交的地方設立加樁），然后將全站儀安置在控制點上進行放樣。這種放樣方法需要控制點與放樣點之間通視，放樣點的誤差不均勻。采用CORS下網絡RTK放樣，只需將中線樁點的坐標輸入GNSS手簿中，系統就會定出放樣的點位。由于每個點的測量都是獨立完成的，不會產生累積誤差，各點放樣精度趨于一致。因此運用網絡RTK放樣真正實現了單機作業，測量員只要手持GNSS接收機就可獨立完成道路中樁測設。

2.3 道路縱橫斷面測量

道路中線測量完成以后，還必須進行道路縱、橫斷面測量。縱斷面測量是測定各中樁地面高程并繪制道路縱斷面圖，用于路線的縱坡設計；橫斷面測量是測定各中樁處垂直于中線的地形起伏狀態并繪制橫斷面圖，用于路基設計、土石方計算和施工時的邊樁放樣。利用CORS網絡RTK具有三維坐標測量的功能，在中樁放樣過程中就順便測量出中樁的高程，避免了重復測量工作。在測量過程中需要測站點和待測點需要通視，在地形復雜的地區也存在搬站測數較多的問題。

采用CORS下的網絡RTK技術改變了傳統的測量模式，道路中線確定后，根據采集的中線樁點坐標通過繪圖軟件便可繪出道路縱橫斷面圖。加拿大魁北克省交通廳用特制的汽車實施GNSS-RTK動態測量繪制高速公路斷面，獲得良好效果。與傳統方法相比，在精度、經濟、實用各方面都有明顯優勢。外業施測

在施測前制定了測量方案。包括依據有關標準制定出作業方法和技術要求、保證質量的主要措施和要求等，投入儀器設備：LEICAGX1230GNSS雙頻接收機1臺，NIKON全站儀（2"）1臺，DS3水準儀1臺，完成了以下具體測量任務。

（1）道路中線測設：根據道路現狀邊線進行內業解算道路中線樁號和中樁坐標，每隔20 m解算一個中樁，在企事業單位門口、地形變坡地、有道路相交的地方進行加樁。利用網絡RTK的放樣功能將上述解算的點放于實地，用全站儀進行坐標采集，差值均在±5 cm內。

（2）縱斷面測量：是在中線測設的基礎上進行的。以測區附近已有四等水準點為高程起算點，按照圖根水準的精度要求（附合線路閉合差≤30（mm），L為附合路線長度（km））沿中樁逐樁布設為附合水準路線經過平差計算后得出施測樁位的地面高程。測量完畢將同一個中樁點的水準高程和RTK采集高程做比較，差值均在±4 cm內。差值大的應分析原因，防止粗差出現。

（3）施工控制點測量：利用網絡RTK的數據采集功能，在相交道路口施工范圍外選擇了4個施工控制點。施工控制點采用三腳架方式獨立測量兩測回取平均值，每次觀測歷元數不應少于30個，兩次測量平面坐標分量差值不應大于±2 cm，如果超限應重新測量。測量完畢應用全站儀對控制點距離進行檢測，檢測相對誤差不應大于1/4 000。

觀測數據分析

觀測完成后，對觀測數據進行了以下三項的對比。

通過表1可以看出：用網絡RTK放樣中樁后用全站儀回采縱坐標差值△X最大值為0.020 m，橫坐標差值最大值為0.012 m，點位誤差最大值出現在樁號為k0+22處，最大誤差為 m，滿足點位誤差值均在±5 cm內的要求。

通過表1可以看出：在測設完中樁，通過網絡RTK采集中樁高程與經水準點聯測平差計算后出的高程比較，高程差值最大值出現在樁號為k0+380處，最大值為-0.025 m，滿足差值均在±4 cm內的要求。在該次試驗中網絡RTK高程測量的高精度取決于市CORS系統似大地水準面模型的建立。

通過表

2、表3可以看出：用網絡RTK對施工控制點獨立測量兩測回后，兩次觀測值差值最大值出現在T1處，最大值為 mm，滿足兩次測量平面坐標分量差值均不應大于±2 cm的要求。對控制點坐標取其平均值后，通過坐標反算計算出T1-T2、T3-T4的距離，隨后用全站儀對控制點距離進行檢測，相對誤差最大值出現在邊T3-T4處，最大值為1/30 854。相對誤差均滿足不應小于1/4 000的要求。

參考文獻

[1] 李華.淺談GPS技術在公路外業測量中的應用[J].科技資訊，2010（16）：22-24.[2] 高華峰，張海春.RTK技術結合全站儀在土地平整測量中的應用[J].測繪與空間地理信息，2007（2）：11-12.[3] 梁琦.淺談地質勘察測繪中的RTK技術[J].中國新技術新產品，2011（12）：55-57.

第四篇：反求工程中幾何數據測量及數據預處理

反求工程中幾何數據測量及數據預處理

11成型二班 王宇豪 11010627 摘要：本文對反求工程技術中的兩大重要部分：幾何數據測量、數據預處理進行了研究。首先，綜合介紹實物三維幾何數據測量方法的分類、結構原理及各自優缺點進行了介紹。幾何數據測量方法分為接觸式測量方法和非接觸式測量方法兩類，精確的測量結果是后續數據處理及加工的重要基礎。其次本文對數據的預處理過程進行了探討，數據的預處理過程包括“點云”去噪、簡化采樣、“點云”的分割與縫合、構建曲面,該過程是曲面重構中的重要環節。

關鍵詞：反求工程 測量方法 數據的預處理 點云

Geometry Data Measurement And Data Preprocessing in

Reverse Engineering

Abstract The reverse engineering are two important parts of this article: geometry data measurement and data preprocessing.It introduces the measuring techniques for three-dimensional sorts as well as structure, principle of measurement and their advantages and disadvantages first.Geometric data measurement method can be divided into two types, contact measurement and non-contact measurement method, accurate measurement is an important foundation for subsequent data processing and machining.Secondly, the process of data preprocessing is discussed, data preprocessing includes reducing noise error of “point cloud” , simplify sampling,“point cloud” de-noising, simplify sampling, “point cloud” division and suture construct surfaces, data preprocessing is an important part.Key words Reverse Engineering Measurement methods Data preprocessing Points cloud 引言

反求工程（Reverse Engineering）是實現快速成型制造的核心技術之一，反求工程技術與傳統的設計方法不同，它是指在沒有具體工程圖紙的情況下，通過分析、研究和再創造原始物理模型，掌握其關鍵技術，利用CAD/CAE/CAM技術對原始物理模型進行再創新。反求工程廣泛應用于飛機、汽車、模具等行業之中，因此反求技術的研究具有廣闊的前景。

同時，反求技術已經逐漸成為了學習國外先進技術成果的重要方法，甚至是我國追趕西方國家的重要手段之一。反求工程技術不是簡單的復制和模仿，它不僅僅要CAD/CAM/CAE等計算機輔助模塊能較好的獨立完成各項工作，而且關鍵在于各子模塊之間的信息集成，將已存在的實物零件轉化為數字模型，從而運用CAD/CAM/CAE等計算機輔助模塊對該零件進行工程分析、再設計、制造等進行集成化的并行處理。從而保證新產品在新環境下表現出更加優良的性能，并使設計效率大大提高，從而縮短了產品開發周期[1]。反求工程中，準確、快速地獲取實物的三維幾何數據。是實現反求工程的重要步驟之一。而數據預處理的效果直接影響曲面重建的質量，將直接影響最終CAD模型的優劣。反求工程中常用的測量方法

實物的數字化是反求工程實現的第一步，只有快速準確完整地獲取三維物體的數字化幾何信息，才能為后續的數據處理以及加工打下堅實的基礎。因此，測量是整個原型反求的基礎。反求工程中的測量方法可分為三大類：接觸式、非接觸式和逐層掃描測量法。

2.1 接觸式測量方法 2.1.1優點：

（1）精確度高;（2）適合測量簡單幾何形狀。其于簡單幾何形狀的測量速度比較快，如面、圓孔、圓柱、圓錐等。

（3）可測量光學儀器死角的區域，例如深溝、間隙小的凹槽等區域。2.1.2缺點

（1）測量速度較慢;（2）測量時需要制訂測量基準點，需使用特殊的夾具，測量成本高;（3）測頭需接觸工件而造成磨損，為保證一定的精度，需要經常校正測頭;（4）容易損壞某些軟質物體（橡膠品、粘土模型）等;（5）在對具有內孔的零件進行測量時，探頭的直徑必定要小于被測內孔直徑;2.1.3分類

(1)三坐標測量機

三坐標測量機（coordinate measuring machine）是廣泛采用的接觸式測量設備。它的機械主體由三個相互垂直的測量軸(X軸、Y軸和Z軸)以及各自的長度測量系統組成。對應三個測量軸，它還具有三個方向的標尺，通過比較被測量與標準量來完成測量。作為一種大型精密的測量儀器，三坐標測量機開始是用于制造產品的檢測，可以對具有復雜形狀的工件的空間尺寸進行測量在反求工程應用的初期，三坐標測量機是數據采集的主要手段，三坐標測量機最大的優勢就是測量精度高，而且具有適應性強的優點，但一般接觸式測頭測量效率低，而且對一些軟質表面無法進行測量，數據需進行測頭半徑補償。

（2）層切法

層切法可用于測量物體截面輪廓的幾何尺寸，其工作過程為:將待測零件用專用樹脂材料（填充石墨粉或顏料）完全封裝，待樹脂固化后，把它裝夾到銑床上，進行微吃刀量平面銑削，結果得到包含有零件與樹脂材料的截面，然后由數控銑床控制工作臺移動到CCD攝像機下，位置傳感器向計算機發出信號，計算機收到信號后，觸發圖像采集系統驅動CCD攝像機對當前截面進行采樣、量化，從而得到三維離散數字圖像。2.2 非接觸式測量方法

非接觸式測量根據測量原理的不同，有光學測量超聲波測量、電磁測量等方式較為成熟的是光學測量方法，有激光掃描、莫爾條紋結構光、數字圖像處理等方法[2]。2.2.1優點

（1）可實現復雜輪廓的高速測量;（2）不需逐點方式測量;（3）側的物體上大部分特征，資料取得較完全;（4）不需做測頭的補正;2.2.2缺點

（1）只適于外輪廓表面。

（2）測量精度較差，易受工件表面反射性及環境光源影響，造成測量干擾[3]。2.2.3分類

（1）激光線結構光掃描

激光線結構光掃描測量法是利用三角測量原理，又可稱為光切法（Light Sectioning），是通過將一激光線結構光投射到三維物體上，利用CCD攝取物面上的二維變形線圖象，即可解算出相應的三維坐標。每個測量周期可獲取一條掃描線，物體的全輪廓測量是通過多軸可控機械運動輔助實現的。相對于激光點掃描法和投影光柵法，光切法在測量精度和測量速

度兩方面都較理想。

（2）莫爾條紋法

莫爾條紋法是將光柵條紋投射到被測物體表面，光柵條紋受到物體表面形狀的調制，其條紋間的相位關系會發生變化，再用數字圖像處理的方法解析出光柵條紋圖像的相位變化量來獲取被測物體的表面三維信息。2.3逐層掃描測量

逐層掃描測量是一種新興的測量技術，可以同時對零件的表面和內部結構進行精確測量，而不受測量體復雜程度的現在，比其他方法獲得的數據更加密集完整。常用的方法有工業CT法、核磁共振法等。著重介紹一下工業CT技術（ICT），適合于測量形狀復雜的的內部幾何形狀，可以直接獲得截面數據，它根據CT圖像來重構三維模型，然后轉化為可以為激光快速成形設備所采用的STL或CI文件格式。但是，工業CT在Z軸方向測量精度不好，可測量的最小層厚為1mm。它是目前唯一一種測量形狀復雜的內部幾何形狀而又不破壞零件的技術。數據的預處理

測量系統獲得的點云數據必須經過處理才能夠使用。測量數據的預處理，是曲面重構中的重要環節。將直接影響后續曲面的擬合精度和速度。數據測量得到的往往是以散亂點形式無序排列的大量“點云”。數據預處理是對測量的數據進行相應的處理，以滿足不同的要求。這里將通過“點云”去噪、簡化采樣、“點云”的分割與縫合、構建曲面等方面進行探討。3.1 “點云”去噪

由于被測曲面的表面粗糙度、波紋等一系列表面缺陷，測量中出現噪聲點是不可避免的，噪聲點影響著實體造型，若不進行噪聲點的消除，將嚴重影響重建曲面的質量，故一般在數據“點云”操作之前進行“點云”去噪。

通常需要采用數據平滑技術，高斯濾波法可以很好的保持數據原貌，中值濾波消除數據毛刺的效果較好，應用時可根據數據質量和建模方法靈活選擇濾波算法。三種濾波方法如圖1所示：

圖1 三種不同的濾波方法[4]

3.2 簡化采樣

由于測量所得的數據量通常很大，比如三維激光掃描儀一次掃描就可以產生幾百萬甚至上千萬個字節。而且這些數據之間沒有顯式的拓撲關系，還產生了大量的冗余，這曲面重建工作難以保證速度，因此需要對它們做一些適度的簡化，最常用的是采樣法，根據一定的算法規則，從原始“點云”中抽取部分數據點，未抽取到的數據將被忽略[5]。典型的算法規則有均勻采樣法、弦偏差取樣法、倍率縮減法、柵格法還有基于點采樣曲面的采樣規則。本文選擇其中最常用的均勻采樣法和弦偏差取樣法進行介紹。

（1）均勻采樣法：

是根據數據點的存儲順序，每隔m-1個數據點采集一個數據點，其他的數據點都被忽略，這里的m稱為采樣間隔（或采樣率)。當均勻采樣法應用于有序數據(如掃描線數據)時，便成為等間距采樣法;而應用于非有序數據時，由于數據排列的無規律性模擬了均勻采樣的隨機性，因而成為隨機采樣法。對于稠密的數字化樣件，均勻采樣法是一種常用的快速簡化方法。（2）弦偏差取樣法

采用弦偏差方法消減冗余數據時，使用最大偏差值及最大跨距兩個參數進行優化處理。3.3 數據修補

經過各種掃描設備獲得點云數據后，將其在反求工程軟件中打開時，我們經常會發現，點云表面會存在一些孔、洞等數據缺失現象。這些孔、洞的存在會使曲面建模工作變得異常困難，因此，在曲面建模之前需要對它們進行必要的處理，將這些缺失的數據信息補充完整。這就是所謂的缺損數據修復工作，也可稱為數據修補[6]。3.4 “點云”的分割與縫合

一般的CAD/CAM軟件應對形狀復雜的“點云”處理起來還很困難，我們可以通過數據處理，分割成一塊塊單一的小塊“點云”數據進行處理。按測量數據的幾何屬性對其進行分割，采用幾何特征匹配與識別的方法來獲取零件原形所具有的設計與加工特征，然后再進行整體匹配恢復原始實體形狀。進行“點云”分割時，應盡量使分割線界于曲率平滑處，在曲率變化大的地方避免分割線的介入，否則匹配時容易引起整體實體局部細節的變形。而在一些小的CAD環境里，讀入的都是較小的“點云”，我們還需要對各個小的“點云”進行縫合。

3.5 構建曲面

曲線是構建曲面的重要基礎，曲面造型中常用的基本曲線類型有Bezier曲線，B樣條曲線，有理的Bezier曲線和NURBS曲線。

目前我們所常用的CAD造型軟件，如UG、Pro/E等，其模型的表達方式一般都是采用矩形域的四邊曲面，而反求工程的難點在于這種四邊曲面無法建立需要的曲面模型。考慮到各方面因素，可以直接用“點云”創建面，即通過“點云”三角化的途徑或用構造好的特征線來生成實體的曲面模型。以特征線為基礎構造曲面時，需注意特征線的方向問題。特征線的方向代表著曲面矢量方向，如果特征線方向不正確，往往會得到不正確的曲面形式，甚至完全失去實體原來的形狀特征。我們往往需要通過多次平滑處理使其盡可能達到完全平滑。一般在通過曲線構建和曲面構建構建好曲面后，都要反復通過使用平順曲面來平順。

曲面的光滑處理主要有以下幾種方法：能量法、回彈法、最小二乘法、磨光法、基養條法、圓率法等。應用實例[7]

目前,采用通用型應用軟件(如Pro/Engineer,UGII,STRIM100等)和專用掃描數據處理軟件結合,解決反求工程CAD建模問題的應用實例非常多.盡管這種解決問題的效率和質量都比較低,但在先進的反求工程CAD系統出現以前,這種技術和思路還會繼續被工程界普遍采用.近年來,隨著高速掃描設備和計算機技術的飛速發展,特別是反求工程CAD軟件的研究和應用水平的不斷提高,能夠體現反求工程CAD建模問題特點的軟件也在不斷推出,比較有實力的系統包括:Surfacer,ICEM/Surf和RE-SOFT.這些系統除了能夠直接處理“點云”數據外,也具備了一定的完成曲面造型和計算的功能,是目前反求工程CAD領域中最有前途的軟件系統。

本文給出了按照這種技術和思路完成的反求工程CAD的應用實例。由ICEM/Surf和RE-SOFT合作解決,處理比較典型的掃描測量“點云”數據的曲面造型問題,圖2(a)—圖2(d)

示意了復雜曲面零件反求工程CAD建模的一般過程。

圖二

反求工程應用實例 結論

反求工程技術是測量技術、數據處理技術、圖形處理技術和加工技術相結合的一門結合性技術，隨著各項技術的成熟和計算機技術的高速發展，反求技術會在未來的新產品設計中得到越來越多的應用，本文所著重表述的幾何數據測量及數據預處理作為反求技術中的核心技術，正是先進制造技術的前進方向，在這次課程設計論文中，本人通過資料的查閱，深化了自己對反求工程技術的理解，初步了解了反求工程中的部分過程，國產化是創新，反求的本質就是再創造。我也深信我國會通過對這項技術的運用提高國產化零件質量的核心問題。

參考文獻：

[1]李岳凡,陳鋒.反求工程技術在新產品開發中的應用[J].機械設計與制造,2006,03:129-130.[2]柯映林,肖堯先,李江雄.反求工程CAD建模技術研究[J].計算機輔助設計與圖形學學報,2001,06:570-575.[3]金濤,單巖,胡明輔,童水光.反求工程中產品三維模型重建技術綜述[J].機械科學與技術,2001,05:787-789.[4]朱玉紅.基于快速原形制造的反求工程[J].機械設計與制造,2005,02:65-67.[5]賈雙斌.逆向工程中曲面重構與實現技術的研究[D].導師：李言.西安理工大學,2007.[6]蔡勇.基于核機器學習方法的點云處理若干方法研究[D].導師：肖建.西南交通大學,2006.[7]曹曉興.逆向工程模型重構關鍵技術及應用[D].導師：劉德平.鄭州大學,2012.

第五篇：大數據（推薦）

《新技術講座》論文2012-2013（1）

XXXX大學—

《微軟新技術系列講座》論文

大數據

一、背景及發展趨勢

1.1.背景

大數據（BigData），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料規模巨大到無

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《新技術講座》論文2012-2013（1）

法透過目前主流軟件工具，在合理的時間內擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數量的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數

十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

1.2.發展趨勢

斯隆數字巡天收集在其最初的幾個星期，比在天文學的歷史，早在2000年的整個數據收集更多的數據。自那時以來，它已經積累了140兆兆 字節的信息。這個望遠鏡的繼任者，大天氣巡天望遠鏡，將于2016年在網上和將獲得的數據，每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時，反過來進口量數據庫估計超過2.5 PB的是相當于167次，在美國國會圖書館的書籍。FACEBOOK處理400億張照片，從它的用戶群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時，現在可以在一個星期內實現。

“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求，甲骨文，IBM，微軟和SAP花了超過15億美元的在軟件智能數據管理和分析的專業公司。這個行業自

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身價值超過1000億美元，增長近10%，每年兩次，這大概是作為一個整體的軟件業務的快速。

大數據已經出現，因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球移動電話用戶有1億美元和20億人訪問互聯網。基本上，人們比以往任何時候都與數據或信息交互。1990年至2005年，全球超過1億人進入中產階級，這意味著越來越多的人，誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字信息的增長。思科公司預計，到2013年，在互聯網上流動的交通量將達到每年667艾字節。

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數據背后找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，并對產品和服務進行針對性地調整和優化，這就是大數據的價值。大數據也日益顯現出對各個行業的推進力。

大數據時代來臨首先由數據豐富度決定的。社交網絡興起，大量的UGC(互聯網術語，全稱為User Generated Content，即用戶生成內容的意思)內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更準確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，目前已進入大數據時代，但現在的硬件明顯已跟不上數據發展的腳步。

以往大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，而現在提及“大數據”，通常是指解決問題的一種方法，即通過收集、整理生活中方方面面的數據，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值信息，最終衍化出一種新的商業模式。

雖然大數據目前在國內還處于初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益；其次，基于數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。

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未來，數據可能成為最大的交易商品。但數據量大并不能算是大數據，大數據的特征是數據量大、數據種類多、非標準化數據的價值最大化。因此，大數據的價值是通過數據共享、交叉復用后獲取最大的數據價值。在他看來，未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將大數據變成一大產業。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。

二、實施應用

大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”———哈佛大學 社會學教授加里·金

隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網絡以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬件的發展最終還是由軟件需求推動的，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基于塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。

針對大數據的世界領先品牌存儲企業有：IBM、EMC、LSISandForce、INTEL、惠普、戴爾、甲骨文、日立、賽門鐵克等 對于大數據的存儲問題，以下問題不可忽視：

容量問題

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這里所說的“大容量”通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機。在解決容量問題上，不得不提LSI公司的全新Nytro?智能化閃存解決方案，采用Nytro產品，客戶可以將數據庫事務處理性能提高30倍，并且超過每秒4.0GB1的持續吞吐能力，非常適用于大數據分析。延遲問題

“大數據”應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。有很多“大數據”應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，服務器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在服務器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能閃存存儲，自動、智能地對熱點數據進行讀/寫高速緩存的LSI Nytro系列產品等等都在蓬勃發展。

安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標準和保密性需求。雖然對于IT管理者來說這些并沒有什么不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去并不會有這種數據混合訪問的情況，大數據應用催生出一些新的、需要考慮的安全性問題，這就充分體現出利用基于DuraClass? 技術的LSI SandForce?閃存處理器的優勢了，實現了企業級閃存性能和可靠性，實現簡單、透明的應用加速，既安全又方便。

成本問題

對于那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控制成本，就意味著我們要讓每一臺設備都實現更高的“效率”，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少后端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，這種錙銖必較的服務器也只有LSI推出的Syncro? MX-B機架服務器啟動盤設備都能夠獲得明顯的投資回報，當今，5 / 7

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數據中心使用的傳統引導驅動器不僅故障率高，而且具有較高的維修和更換成本。如果用它替換數據中心的獨立服務器引導驅動器，則能將可靠性提升多達100倍。并且對主機系統是透明的，能為每一個附加服務器提供唯一的引導鏡像，可簡化系統管理，提升可靠性，并且節電率高達60%，真正做到了節省成本的問題。

數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基于時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟件一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

應用感知

最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定制的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用服務器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。

針對小用戶

依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的“大數據”存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

實際應用

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包括網絡日志，RFID，傳感器網絡，社會網絡，社會數據（由于數據革命的社會），互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。

三、心得體會

聽完此次王老師的《大數據》講座，讓我受益匪淺。不僅充分了解了大數據的概念，大數據時代的起源、發展及實際應用產品的問世，而且對大數據的神奇很是驚訝。的確，未來的世界需要科技創新，需要技術變革，而大數據就是改變世界的助推器之一，作為即將進入IT行業的我們來說，這既是機遇，也是挑戰！

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