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张涵诚对于税务信息化跨入大数据云计算时代的思考

,完成了2个国家级税务处理中心的扩容,包括计算存储资源、系统软件及备份系统建设等,以提高各单位的数据处理能力,并按照国家在云计算大数据、互联网+等方面的战略部署,适应国家财税体制改革及税制改革要求,适应税收管理现代化要求...3、税收数据分析云化,建设“数据云”平台,主要可分为分析决策、数据集成、数据开放等模块,构建以“收入分析、收入预测、财政支出分析、绩效评价”为核心的分析应用体系,探究宏观经济、产业发展与财政收入的内在关系...”的税收征管新模式,形成了“大数据、大风险、大服务、大平台”税收征管格局,有力地推动税收征管方式转变,集成推进税收治理现代化,非常有代表性,代表了税务进入云时代的一种,甲骨文和陕西政通公司提供了支持,非常值得学习...落地 最好能够建立一体化的IAAS,PAAS,SAAS,DAAS平台,选择有系列云产品的企业,专业公司深度合作,充分利用社会云计算资源,通过整合的方式,将传统基础设施体系的改造与云计算平台的建设结合,逐步形成云计算技术支撑下的税务系统管理...、建设和维护的新混合云计算体系。

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时空大数据云平台

为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱,无法深入数据本身,无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题,我司推出了一款时空大数据云平台,能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能...[长时间序列可视化] 三、在线计算 当前数据中心几乎只能提供数据申请等“静态”操作,若用户需要处理数据,则需下载到本地使用自己的计算机完成计算,不仅操作繁琐,还无法发挥出云端分布式计算、流式计算等高效计算的优势...针对此,我们研发了在线计算功能,用户无需将数据下载到本地,即可将多个相关数据在云端进行计算分析。...JOIN、GROUP、DISTINCT、字段计算器等操作。...,实现自己的分析方法和模型,并调用平台的计算资源在线得到计算结果。

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大数据云计算和物联网之间的区别和联系_云计算大数据的区别

1.3 分布式计算大数据集切分成多个小的数据集,分布到不同的机器上进行并行处理,极大提高了数据的处理速度,可以满足许多应用对海量数据的批量处理需求。 2....大数据技术 当人们谈及大数据时,往往并非仅指数据本身,而是数据和大数据技术这两者的综合。...二、区别和联系 2.1 区别 大数据侧重于数据的存储、处理和分析,从海量数据中发现价值,服务于生产与生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源并通过网络以服务的方式,廉价地提供给用户;物联网的发展目标是实现物物互联...大数据根植于云计算大数据的很多技术都来自于云计算(提供数据存储和管理、数据分析);大数据为云计算提供了“用武之地”(就是具有大量的数据,以及对大量数据分析应用的需求);物联网源源不断地产生的大量数据,...构成了大数据的重要来源,物联网借助于云计算大数据技术,实现物联网大数据的存储、分析和处理。

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大数据云计算学习路线图(纯属个人看法和观点)

现在还为此在努力...... 2:而今天呢,结合一些培训机构的学习路线图,今天发一个大数据云计算的学习路线图,也许有的人心中会有些疑问说这货是骗浏览量,点击量的吧,可是原因不是这样的哦!...【ps:有的人会想,之前发了Java学习路线,今天又发大数据云计算学习路线,这货瞎搞什么,下面我说说一些原由】。   ...为什么说这个,还要从lz发的Java攻城狮学习路线图说起,发这个图大概一年了吧,lz虽然专业是云计算,但是由于大学老师讲的也很浅,加上电脑硬件和需要服务器等等一些原由,lz没有学习云计算开发,而lz一直学习的是...,云计算,真的是太多太多了,甚至外行转行来学习编程,而又仔细想想,学的最多的也就是这种大家都能学的,但是现在都说是大数据云计算时代,真正学精通的还真不多,lz也是我们学校第一届招收的云计算专业,虽然lz...学习云计算大数据真的需要投入啊,而且我们都是搭建在学校的服务器上的,课下基本没法好好学习啊,当然在lz眼里也挺复杂的,都是命令,但是很装逼啊,都是命令行,啪啪啪的敲起来】,所以先发个图震震惊,就像之前发的

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大数时代,移动计算 OR 移动数据

1 面临的挑战 随着互联网时代的不断发展,传感器以及各种数字化的终端广泛普及,一个万物互联的时代正在形成。...传统的计算处理模型已经不能适用于大数时代计算要求。 因为一个程序所能调度的网络带宽(通常为数百MB)、内存容量(通常几十 GB)、磁盘大小(通常数TB)、CPU 运算速度都是有限的。...但是,大数计算处理的场景跟完整的实时请求处理场景又有很大的不同。...网站大数据系统要做的就是将这些统计规律和关联关系计算出来,并由此进一步改善网站的用户体验和运营决策。...这只是大数计算实现过程的简单描述,具体过程会在写到HDFS、MapReduce 和 Spark 的时候详细讨论。

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智慧政务大数据云平台建设方案

从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度,2015年8月31日,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。...经过这几年的发展的,已经偶60余个地方政府出台了城市大数据发展计划。 图片1.png 政务大数据处理平台是一款汇集大数据处理、在线分析、数据挖掘、数据模型、可视化展现于一体的综合性大数据分析平台。...它提供了基于hadoop存储、数据立方体与计算的OLPA可视化分析功能,使用户通过托拉拽的简单操作即可在亚秒级的时间内完成多维度、全方位的数据分析,并以多种可视化方式展示分析结果。...国内提供大数据平台架构的组织机构总体上来说不是很多,主要也是由于大数据开发偏底层,技术难度太大限制了它的普及程度。...但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的,这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案,以供学习参考。

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大数时代下 云计算去向何方

duang,大数据来临了,数据中心的迅速膨胀使得“云端”的优势日益凸显。人们几乎可以摆脱传统的硬件储存方式,只要能上网,人们便可轻易在云数据中心进行各种结构化和非结构化数据的储存、备份、调取等操作。...这也意味着云计算的概念已经触及到互联网的最底层。在这样的背景下,云计算将走向何方呢?...大数据无所不在的“眼睛”和预测能力正促进数据隐私保护和安全保护的发展。...4、移动化 在后PC时代,个人电脑正逐渐终结,手机等手持设备的高速发展催生了移动化的浪潮。围绕支付等环节的移动程序正在致力于为用户提供最好的设备和服务,在未来将有更多移动设备和相对应的服务诞生。...此外,云计算平台及数据中心可以将所有企业内容(包括文档、报表、账单、网页、图片、传真,甚至多媒体音频、视频、等等)集中进行管理和控制,结合其强大的数据搜索引擎,为各企业提供商务智能和大数据分析,同时提供端到端的快速访问

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大数据云原生能力成熟度模型,重磅发布!

为了分享过去一年云原生产业联盟(CNIA)在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态,云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会,发布了“大数据云原生能力成熟度模型...云原生时代,数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。...腾讯大数据团队基于云原生生态,打造了以存储编排、大数据运行时、混部、统一任务调度、云原生引擎组成的云原生架构,通过构建统一数据编排、虚拟集群架构,remote shuffle 等能力解决大数据云原生化中遇到的存算分离...同时通过大数据运行时能力、在离线混部能力进一步挖掘大数据云原生化的价值,为业务提供低成本、高效、稳定的大数据服务。...腾讯云大数据源自腾讯内部海量业务的打磨与积累,经过十几年发展到如今的以“云原生、隐私计算和数智融合”为代表的第四代大数据平台。

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机密计算大数时代的隐秘守护者

一 数据保护的未来:机密计算的崭露头角 在当今信息时代,数据已经成为了无处不在的宝贵资源。从金融机构到医疗保健领域,从科学研究到政府机构,巨大的数据集用于支持决策制定、创新发展和提供各种服务。...2.3 相关技术的对比 机密计算技术经常与其他隐私增强计算技术进行比较,包括全同态加密、安全多方计算、可信计算和联邦学习等。...图2 五种隐私增强计算技术的对比 三 机密计算的应用场景 机密计算的应用场景可以主要归纳为以下三个:安全外包计算及云计算、多方协同计算以及数据安全共享,下面将对这三个应用场景进行详细阐述。...3.3 数据安全共享 对于运营商、政府等数据量丰富的机构来说,数据在新时代中扮演着双重角色。一方面,数据成为了宝贵的资产,可以促进社会的发展和行业进步;另一方面,这些机构必须肩负起保护数据资产的责任。...在第三章中,我们总结了机密计算的三个主要应用领域,包括安全外包计算及云计算、多方协同计算以及数据安全共享。

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大数据云原生能力成熟度模型,重磅发布!

为了分享过去一年云原生产业联盟(CNIA)在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态,云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会,发布了“大数据云原生能力成熟度模型...云原生时代,数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。...腾讯大数据团队基于云原生生态,打造了以存储编排、大数据运行时、混部、统一任务调度、云原生引擎组成的云原生架构,通过构建统一数据编排、虚拟集群架构,remote shuffle 等能力解决大数据云原生化中遇到的存算分离...同时通过大数据运行时能力、在离线混部能力进一步挖掘大数据云原生化的价值,为业务提供低成本、高效、稳定的大数据服务。...腾讯云大数据源自腾讯内部海量业务的打磨与积累,经过十几年发展到如今的以“云原生、隐私计算和数智融合”为代表的第四代大数据平台。

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大数据云原生系列| 微信 Flink on Kubernetes 实战总结

前言 架构转型,拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设,Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外,另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率...,其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。...但是对接业界各种大数计算框架(例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等)都需要专门定制化开发,迭代维护非常不灵活,难以跟上开源社区发展的步伐。...为此,我们开始转向使用Kubernetes,并基于腾讯云 TKE 容器平台逐步搭建我们的大数计算平台。...Pulsar 计算(必要时也会访问其他外部存储,如Redis、FeatureKV等),计算结果可以落地到多种存储系统,例如对于报表类业务,计算结果写入 mysql/pg;对于实时样本特征拼接作业,计算结果写入

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京东零售大数据云原生平台化实践

导读:今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践,主要包括以下几大方面内容:云原生的定义和理解​云原生相关技术的演化京东大数据在云原生平台化上的实践云原生应用平台的发展----分享嘉宾:刘仲伟 京东...大数据云原生意味着什么?...更早期的虚拟化技术我没有列,因为那些技术属于上一个时代的事情,我从docker开始。因为docker开始,大家对于容器化有了共同的认知。...如上图下方所示,云原生从微服务时代发展到服务网格时代,最后步入Serverless时代。2021年1月,KubeVela1.0发布,KubeVela 1.0可能没有前面这几个项目那么有名。...我们提供一个大数据的平台,大数据平台不是仅有一个Hadoop,而是带着一系列产品,包括HBase、Yarn、Spark,还可以带着数据传输、数据调度、数据管理、数据分析、甚至BI等一系列应用在一起,组合成一个大数据系统

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京东零售大数据云原生平台化实践

分享嘉宾:吴维伟 京东 架构工程师编辑整理:陈妃君 深圳大学出品社区:DataFun----导读:随着业务调整和集群资源整合需求,大数据系统中集群数据迁移复杂混乱。...本文将以京东大数据平台为例,介绍京东近一年在数据分布式存储和分层存储上的探索和实践。...今天的介绍会从下面三点展开:京东数据平台架构简介跨域存储分层存储--京东数据平台架构简介京东数据平台的整体架构主要由六部分组成,其中数据存储作为计算存储层的底层组件支撑着上游的计算引擎调度,以及更高层的工具层...面对如此大的数据量,京东大数据平台采用了可视化管理,通过监控系统可快速方便地定位到集群问题,保证了集群的稳定性和服务的高可用。...跨域存储——架构基于以上,京东大数据平台在底层存储模块设计了一个跨域数据同步功能来解决历史数据存储同步带来的问题。

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大数时代中 Spark Graphx 图计算的崭新前景

引言随着大数时代的来临,传统SQL方式在处理海量数据的N度关联关系时显得力不从心。图计算技术因其优越性开始崭露头角,尤其在金融领域、广告推荐等实际场景中迅速落地。...本文将深入探讨图计算,以Spark GraphX为例,展示其在任务关系网处理中的应用。我们将从代码解析、运行实例出发,进一步展望图计算在未来的应用场景和其在国内的发展现状。...基于该实现,再谈下图计算可以应用的场景和领域、国内图计算产品现状等。下面我们来详细讲解一下如何实现。代码解析1....展望未来使用场景图计算作为大数时代的得力工具,未来有望在多个领域发挥重要作用。1. 社交网络分析图计算可用于深入分析社交网络结构,发现潜在的社交群体和关键影响者。...金融风险管理图计算可用于分析复杂的金融交易关系,帮助及时发现潜在风险。这对于金融机构的稳健经营至关重要。5. 物流和运输优化在物流领域,图计算可以优化配送网络,提高运输效率。

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大数据云原生系列】大数据系统云原生渐进式演进最佳实践

大数据业务一般更多的是离线计算类业务,在夜间处于业务高峰,而在线业务恰恰相反夜间常常处于空载状态。...而离在线混部主要聚焦于利用在线业务空闲时段的闲置资源,通过将大数据离线计算任务调度到在线业务闲置资源的上,在保证业务稳定性的基础上,大幅提升资源的使用效率。...如离线计算在算力不足时,数据准时性无法得到保证,尤其是当遇到随机紧急大数据查询任务,没有可用的计算资源,只能停掉已有的计算任务,或者等已有任务完成,无论哪种方式,总体任务执行的效率都会大打折扣。...总结 本文提出了大数据云原生渐进式演进的理念和最佳实践,在极大减少改造成本、降低迁移风险的基础上,解决了大数据应用当前面临的主要问题。...腾讯云大数据云原生技术交流群 欢迎更多关注大数据云原生的小伙伴加入~ ? 如果提示本群已满 请扫描下方二维码添加小助手拉你进群 记得备注入群暗号“大数据云原生”哦 ?

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什么是大数时代?如何理解大数时代

大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说:“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域,并已成为重要的生产要素。...大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据,指的是越来越多的数据,而数据是信息,技术和数据资料的集合,加在一起就是越来越多的信息,技术和数据资料。 如何理解大数时代?...随着越来越多的社会资源被网络化和数字化,大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高,大数据的应用范围也将不断扩大。因此,在未来的网络时代大数据本身不仅可以代表价值,而且大数据本身也可以创造价值。...从互联网技术体系的角度来看,大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面,大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展,另一方面,大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。...行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用,因为大数据本身不是目的,大数据的应用才是最终目的,而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。

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大数据周周看 | eBay收购AI公司打造智能化购物平台,河南商丘将建大数据云计算中心

三、微软宣布收购物联网服务公司Soliar ,布局云计算+大数据+智能 本文由“135编辑器”提供技术支持 日前,美国的跨国软件科技公司微软宣布已经完成了对意大利公司Soliar的收购工作,据悉,Soliar...是一家IoT物联网服务公司,其产品在云计算大数据以及智能领域都有所涉及。...四、河南商丘市拟建大数据云计算中心,将实现超40万亿次的计算能力 本文由“135编辑器”提供技术支持 现如今,大数据、云计算产业已经逐步成为是信息化的核心,以及互联网行业经济发展的重要基础。...因此,我国各省市也在争相筹建“大数据云计算中心”。...近日,河南省商丘市与中国移动达成战略合作,将共同建立商丘市“大数据云计算中心”, 据悉,该中心建成完成之后,将实现超过40万亿次的计算能力,其数据存储能力也将达到“p”量级。 ?

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技术集锦 | 大数据云原生技术实战及最佳实践系列

【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列干货文8篇,帮助你更好了解”大数据云原生“,一定要收藏哦! 技术原理 Apache Flink on K8s:四种运行模式,我该选择哪种?...基于云原生的大数据实时分析方案实践 本文主要介绍如何利用 Kubernetes 实现云原生大数据实时分析平台。 案例分享 连夺双奖,腾讯云大数据云原生究竟凭什么?...由 InfoQ 发起组织的【 2020 中国技术力量年度榜单评选】中,腾讯云大数据云原生技术脱颖而出,荣获“2020年度十大云原生创新技术“”。...微信 Flink on Kubernetes 实战总结 使用 Kubernetes,并基于腾讯云 TKE 容器平台逐步搭建我们的大数计算平台,Flink on Kubernetes 实战之路。...吹皱一池湖水,腾讯云原生数据湖计算重磅发布 敏捷高效,开箱即用。 宠粉福利 转发本文到朋友圈,并将截图发到【腾讯云原生】公众号后台,随机抽取10名送腾讯公仔盲盒一个!

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拥抱大数时代

文章内容 拥抱大数时代 文/田溯宁 这个世界的数据由两类组成:交易型的数据,是线性的,在牛顿力学的范畴之内,由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算;大数据,则是离散的,属于量子力学的范畴,由感性思维的左脑生成情感类的信息...大数据带来的挑战,也是是跨行业、跨领域、全方位的。在公司内部,从管理层到董事会,都应该认识到大数据即将带来的转型。...中国要赶上这样一场大数据变革,政府应该首先开始公开数据,其次是企业,最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求,闭关锁国最终拒绝的将是财富创造。 ...云计算大数据将注定带来一次革命以及世界观的改变。当你的客户都在互联网上,你的市场就在互联网上,如果缺乏对客户数据的判断对市场的了解,缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。...政府和个人也一样,都需要主动拥抱大数时代的来临。 节选自《中国应推进“数据公开”运动》 《哈佛商业评论》2012年10月

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连夺双奖,腾讯云大数据云原生究竟凭什么?

早前,在2020年7月可信云大会上 腾讯云大数据云原生已荣获评年度技术最佳实践 ? 那么腾讯云大数据云原生究竟凭什么能连续拿走两座大奖呢?...大数据云原生作为当前行业内热门的钻研话题,未来发展前景及趋势均不可小觑。...腾讯云容器与大数据团队,联合推出了独创的云原生大数据方案——腾讯大数据云原生与在离线混合部署方案。...降本增效的强大场景需求解决能力 通过大数据云原生渐进式方案,既能解决大数据场景资源弹性的问题,通过在离线混合部署解决在线业务资源利用率不高的问题,还可以避免大数据系统在迁移过程中架构迁移成本高,风险大的问题...该方案在晚间(大数计算的业务高峰,在线业务的业务低峰),通过容器技术在在线业务的集群中自动创建一批大数计算实例,并自动注册到大数据集群中,补充大数据集群的算力。

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