涕零
Ⅰ sdn网络中underlay和overlay网络的区别和联系各是什么
sdn网络中underlay和overlay网络的区别：
1、概念不同
underlay是传统单层网络，是当前数据中心网络基础转发架构的网络，而overlay是一层逻辑网络，指通过控制协议对边缘的网络设备进行网络构建和扩展。
联系：
underlay网络与overlay网络相互独立而又相互联系。
1、overlay网络使用underlay网络点对点传递报文
2、报文如何传递到overlay网络的目的节点完全取决于underlay网络的控制平面和数据平面
3、报文在overlay网络出入的节点处理则完全由overlay网络的封装协议来决定
4、Overlay网络也是一个网络，是建立在Underlay网络之上的网络
5、Overlay网络的节点通过虚拟的或逻辑的链接进行通信，每一个虚拟的或逻辑的链接对应于Underlay网络的一条路径(Path)，由多个前后衔接的链接组成。
Ⅱ 在金融行业内网中，SDN/SD-WAN实现怎样的应用
可以参考这篇文章：金融业SDN应用策略
金融行业网络面对金融科技发展浪潮，必须结合自身实际，版积极应对业务权快速发展和变化的需要。SDN为未来金融业网络发展插上了智能和开放的翅膀，成为重构金融业数据中心网络和数据中心互联网络的重要技术。
一是主动适应传统数据中心向云数据中心、虚拟化数据中心发展趋势，积极引入SDN技术和思想，采用VXLAN等大二层技术，结合SDN控制器，实现多租户的云化、自动化运维的数据中心虚拟网络，大幅提升网络运维效率，支持更灵活和更便捷的业务发展需求。
二是基于金融业普遍“两地三中心”甚至多中心的格局，积极在数据中心间互联的广域网部分引入SDN技术，实现更加高效、便捷的广域网流量调度和运维管理，进一步提升广域网带宽价值。
三是尽量采用公有、标准化的SDN技术和产品，实现最广泛软硬件兼容，提升投资价值。
四是利用SDN全局视角特点，进一步采集各种流量、告警、状态等数据，结合大数据分析、人工智能等技术，分析应用流量和安全流量，逐步实现真正智能的SDN网络。
Ⅲ 大数据时代,运营商的身法与心法
大数据时代,运营商的身法与心法我始终相信，无论在哪里，有什么职位，做什么工作，如果内心没有足够的动力、期盼与爱的话，一个人是无法产生强烈的使命感与责任感的，或者说，没有幸福感。最近读完了《幸福的方法》，对书中一段话非常有感触："忙碌奔波型是未来的奴隶，享乐主义型是现在的奴隶，而虚无主义型则是过去的奴隶。"在运营商工作的我们都经历过从通信业黄金十年带来的"金饭碗"、行业遭遇"高原平台期"的铜饭碗，甚至全社会"人人得而诛之以后快"的"纸饭碗"，无论是企业还是身处其中的个人，都在感受着巨大的压力与阻力。于是，一些人选择了"享乐主义"式生存，日复一日在单位混日子；一些人则选择了"虚无主义"式生存，沉浸在过去的辉煌，躺在功劳簿上过日子；还有一些人选择"忙碌奔波"式生存，开不完的会、做不够的汇报、写不尽的方案，虽终日忙忙碌碌却无所作为。正是如此，才有了我上篇文章中写到的"四种人"——那些想走又能走的人最终选择了离开这里，那些想走却不能走的整日抱怨体制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走却不想走的痛苦挣扎……一、运营商正在经历什么？借用双城记那段经典开场白：这是一个最好的时代，这是一个最坏的时代。对于运营商这样天生依靠人口红利、规模红利的传统企业，未来的日子或许并不好走。无论是从媒体的口诛笔伐，还是用户的人人喊打，亦或是员工的纷纷出离，种种迹象都在表明这个行业早已从大象快跑的“神坛”跌落，变得迟钝、缓慢甚至有些狼狈了。可十年前绝不是这样。三十年前更加不是。《大跨越：中国电信业三十春秋》的开篇语这样写道：从经济瓶颈到社会先导,从全球末游到用户总量世界第一,改革开放三十年中国电信业实现了举世瞩目的大跨越!这一切是怎么得来的?这本生动再现改革开放30年来中国通信业辉煌历程的著作选择了两个有意义的时间点，1978年跟2008年，前者是中国正式吹响改革开放号角的关键一年，而后者则是代表了通信业黄金十年的关键一年。字里行间都可以读到中国通信业经历过怎样的辉煌，可以感受到从业者那种由衷的自信与荣耀。时代巨变，昔日巨头创造了比以往更加令人瞩目的经营业绩，却在政治地位以及行业形象上连连败走麦城。时至今日当我们再次谈论运营商，你想到了什么?是财务报表上无比闪耀的光辉业绩,还是面对行业内外竞争暗战的困惑焦虑；是建成一张张4G、4G 网络的骄傲欣喜，还是管道化、低值化、边缘化的郁闷心酸；是对KPI下多少就能完成多少的自信得意，还是对基层不断涌现离职潮的始料未及。是运营商真的做错了什么吗？可能并不是。放眼看看这个时代吧！这是一个在和同行不断抗衡，却无奈被OTT抄了后路的时代；一个到处充斥着机会，细看时却满目危机的时代；一个传统大机构失势瓦解，个人自由连接全面崛起的时代……这是一个唯变不破的大时代。在这个时代里，竞争对手变了、游戏规则变了、用户习惯也变了，曾经习以为常的一切突然间发生了天翻地覆的变化。话音、短信这些传统业务正在加速下滑，流量虽然成为新的增长点，却不得不面临着“提速降费”的巨大压力。可以说，在这样的时代背景下，运营商像是被困的巨兽，想挣扎却又充满无力感，想改变却又害怕不确定，想突破却又找不到突破口……唯一的方法大概就剩下三个字：豁出去。二、运营商该怎么办？对于眼下的运营商来说，出路无非两条，要么精耕存量客户，挖掘更大的价值点；要么开辟新市场，寻找行业的破局地。关于精耕存量市场，已经有太多这方面的文章，这里不再赘述。我想重点谈谈新市场。1.新市场在哪里？日前，互联网教父、科技商业预言家的凯文·凯利在斯坦福大学进行长达3小时的分享，畅谈他对未来20年重大科技商业潮流的见解。我对其中一个观点很感兴趣，他说不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。数据！无论是风生水起的移动互联网，还是改变世界的芸芸众生，他们都在通过运营商的网络来获取信息。2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的观点——“人类正从IT时代走向DT时代。IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。”我们都知道，今年的双11全球狂欢节中，阿里巴巴天猫用时不到12小时就打破了去年创下的571亿元的交易额，最终将记录锁定在912亿，其中无线交易占比71%，全球产生成交的国家和地区达到205个。巨量交易额的背后是什么？是阿里越来越强大的供货和物流系统？还是传统零售业的全面没落？其实都不是的。我以为这背后体现了阿里巴巴强大的数据分析和挖掘能力。在这样的购物节中，最重要的问题是商家要备多少货？而这可以通过平台历史销售大数据，预测货品需求，为商户提供库存依据，提升库存效率和有效性。而在百货商店时代，购物数据只有通过人工才有可能统计完并且不一定准确，但是阿里巴巴会把每个人的历史购物和浏览数据都留在云上。因此，淘宝可不光是一个电商平台，更是顾客的大数据平台。阿里巴巴集团副总裁涂子沛在讲到这个概念的时候举了一个更容易理解的案例：请你预测全国哪些地区会有更多的二孩出生？按照传统的数据统计，估计只能依靠人口普查、各地市区县统计部门的层层上报，不但会有偏差而且还会滞后。而在阿里巴巴，只需要统计哪些区域的孕婴用品销量激增就可以了，不但真实而且更加便捷。运营商也是一样的。你以为运营商只是通信管道的提供者？其实或许还是信息适配的服务商。在过去，我们使用的文件、文件夹、桌面这些东西都是停留在本地的。我还记得那个时候最好的备份工具大概是移动硬盘或者是蓝光光盘之类的东西。而进入网络时代之后，数据就出现在网页上、链接里。现在的云上有标签、有流量、有新闻，还有各种各样我们需要的信息。云、数据化才是这个时代的关键词。要知道，这些所有的信息都是通过运营商的网络传输的，就和从淘宝上销售的商品信息一样，除了信息本身，它的发送端和接收端或许才是我们关心的重点。于是，将合适的信息主动推送给需要的人，就是运营商能提供的大数据服务了。2.新市场有多大？中国云计算技术与产业联盟理事长吴基传曾指出：大数据是云计算服务的基础，是构架云平台最基本的要素，没有对海量信息的分析的大数据，就没有为所有信息消费者获取有价值的信息的可能性。因此在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意。《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过这个市场去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。2015年8月19日，国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这或许意味着，大数据在中国将逐渐步入正轨，进入到顶层设计时代，这无疑将加速经济发展引擎的进一步开发。从运营商的角度来看呢？以中国移动为例，我们有超过8.2亿用户，110万4G基站，经营分析系统里有10B以上的数据，我们的10086每分钟都有海量用户的呼叫，实际上所有这些动作每天都在产生大量的数据。那么，这些数据到底有多大，集中以后会是个什么效果？有人曾经做过测算，一个省公司一天的数据要上百P，这些数据集中在一点传输到中国移动（贵安）大数据中心，需要重建一个中国移动的CMNET，也就是中国移动Internet的骨干网。所以某种意义上来说，运营商拥有采之不尽用之不绝的数据富矿，站在金矿上总比无矿可挖强，这也是我判断运营商或许会在大数据时代“触底反弹”的依据之一。3.还有什么不确定因素？虽说前途可期，但毕竟是一个全新的领域。在新领域就一定有新的游戏规则，也会有相应的规则适应过程。在过去的几年中，大数据的概念在产业界引发了无数的争议和讨论，甚至长期出现在Gartner的新兴技术成熟度曲线(也称新兴技术炒作周期报告)中。原因非常简单，一项新技术多被谈及概念，虽然在媒体上屡屡曝光，但应用案例寥寥。因此，大数据越来越被看做是评论界的谈资，而非真正意义上的产业。在贵阳成立的全球第一家大数据交易所,通过电子系统面向全球提供数据交易服务,计划2020年数据清洗交易量年达1万PB、年总额3万亿。然而，成立至今，这个深孚众望的机构撮合的交易记录也不过3000多笔。“有意愿交易大数据的企业和机构还不多。”交易所工作人员如是说。除此之外，还有几个关键不确定因素在影响着大数据产业发展。A.技术能力不足。IT作为后端的支撑手段，大量通过外包或采购方式实现，所以在自身软件开发和大数据平台运维、大数据新技术应用、大数据分析挖掘方面能力相当有限。B.数据“墙”大量存在。很多数据是分散在不同的系统中的，经过长时间的“竖井”式运作，已经形成了难以突破的壁垒。以中国移动为例，B域主要是经营分析数据、O域主要是网络运维数据、M域主要是管理信息数据，但这三域的IT系统分别由三个不同的部门负责，整合难度较大，较难形成“1 1＞2”的数据融合效果。C.组织架构不匹配。目前看，很少有机构会设置专门的部门去集中各种散落的数据，更别提对这些数据进行标准化的管理和维护了。D.思维观念的滞后。如果说技术、资金、人才方面的劣势都可以通过后天的努力来补足，那么意识层面的缺失就需要相当长时间的培育了。除了以上说的几点，大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。三、运营商玩大数据的心法与身法运营商究竟该怎么玩儿大数据呢？窃以为先要回答好三个问题：一是数据在哪里？二是数据放哪里？三是数据怎么用？1.数据在哪里？都说我们正在经历一个全新的商业时代——分享经济的时代，消费者正在放弃传统的、效率低下的企业，转而投入分享型企业的怀抱，来获取他们想要的产品和服务。Uber让座驾更好地分享，Airbnb让空闲的房屋更好地分享，八戒网让创意和设计更好地分享……现在看，一切可以分享的都是价值数据。在分享经济的时代，真正分享的是有效的供需关系。因此，在分享经济中，更重要的其实是创建供需场景，建立供需联系。数据也是相同的道理。随着移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的爆发式发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备以及遍布各个角落的传感器，正在越来越多地接入到运营商网络。各种交互数据、传感数据正源源不断从各行各业迅速生成。这些数量庞大、种类广泛、迅速产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值。如何能够有效挖掘并体现出数据的价值是亟待解决的问题。窃以为，关键就在于建立数据使用的场景并搭建数据交易平台。比如说，城市规划设计院需要对新区进行商业价值评估，可以通过运营商的网格数据分析提供区域人口及经济状况解析；再比如，医疗机构需要在一段时期对药物及医疗设备做储备，可以通过医保报账平台统计该区域的医疗诊断及药物使用情况，预测出该区域可以发生的大规模疾病，从而及时储备相关资源。重要的是，帮助数据消费者更加迅速有效地找到他们需要的数据，并促成双方交易。2.数据放哪里？如此大规模的数据存放在哪里也是考验大数据产业的要素之一。要知道并不是所有的机构都有足够的资源去建设自己的数据中心。而在这方面，运营商恰好可以提供服务。通信行业有个词叫做“电信级服务”，意思是通信服务要具备不间断运行、大容量、高稳定性、可靠性等特点。而要达到这些条件，就需要完备的QoS保障机制，而其中重要一环就是设施先进、管理规范的通信机房。因此可以说，在数据机房方面，通信运营商具有先天的优势。能否将此作为运营商进入大数据市场的切入点呢？开放、合作就成了这个部分的关键词。前文说过，传统机构中有很多数据与信息孤岛，要想打破不断构筑的“数据墙”，首先是要将他们集中化的存储、管理、运营。因此，运营商的高标准数据中心或许只是一个必要而非充分条件，要让源自不同领域的数据发生“化合作用”的前提是将这些数据存放在运营商的数据中心。ICT基础设施有连接和存储的作用，其产生的数据通过不同的终端存储下来，这些数据在应用程序中使用才会有价值。而运营商同时具备连接和存储两项功能。面向未来，运营商数据中心将成为网络的中心，构建面向业务的敏捷、柔性、绿色的云IT基础架构将使运营商数据中心成为新一代ICT基础设施的驱动中心。3.数据怎么用？运营商现在最大的挑战是什么？是端到端的质量保障不足导致用户体验还不够好吗？是受到OTT业务的冲击导致传统业务快速下滑吗？还是业务量收剪刀差不断加大、投资压力日趋吃紧吗？个人认为都不是的。我们最大的挑战在于用户往往满足于现有的业务。这会让我们产生严重的路径依赖，从而也会形成“自满”情绪。事实上，运营商现在面临着三大重要转变：一是从关注功能向关注最终用户体验转变；二是从提供语音和带宽向提供丰富、开放的ICT融合信息服务转变；三是从基于人口红利的增长向应用创新增长转变。这三个转变带来了商业模式、运营模式、研发模式和科技创新的转变，将驱动电信行业从封闭走向开放的数字化运营。数字化运营，至少有三件事可以做：一是盘点数据资产；二是建立计算能力；三是开放数据平台。按照贵州移动芈大伟总经理的思路，运营商大数据发展路径分为1.0、2.0和3.0三个版本。大数据1.0主要针对运营商内部分析，建设重点以数据整合和能力构建为主，为数据价值发掘奠定基础，重点支撑精准营销和精确建网；大数据2.0主要针对数据价值提升，重点是逐步拓展对内对外数据价值挖掘的能力；大数据3.0主要针对数据变现，聚焦重点客户和行业，构建数据生态系统，逐步凸显外部收入。目前，运营商在IT系统和网络系统上积累了很多数据资产（当然如果处置不当也可能会变成数据遗产……），通过SDN和NFV等IT技术重构的通信网络，将会形成全新的弹性、智能的网络架构。而网络IT化，就要求建立以云数据中心为核心的网络架构，数据中心将成为ICT基础设施的核心，数据中心的布局和规划决定未来网络的架构，也决定了未来的竞争力。伴随20多年的互联网发展，掌握未来的“联接一代”和“数字元人”已经长成。相比上一代人，他们的沟通、交友、娱乐、消费、工作、学习等行为方式和思维模式，已经发生深刻的变化，他们对于数字社会和互联网的依赖与生俱来，代表着互联网时代的新消费行为。运营商新的业务运营系统不再是简单的支持系统，更不是简单的营销界面在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统和生态链系统。传统的线下营业厅或将大幅减少甚至消失，取而代之的，是用户可以全在线模式按需、实时定制享受各项服务，运营商通过大数据分析洞察客户和精确营销，提供更加智能的客户服务。从购买产品走向购买服务，商业世界的游戏规则正在发生根本上的变化，商家和用户之间的关系从交付那一刻才刚刚开始。互联网之父劳伦斯·罗伯茨曾讲过：“自网络诞生以来，我们只实现了网速的提高，而在提升网络性能及其他方面毫无进步。”在这方面，运营商正在积极从消费体验出发打造新型的业务运营系统，新系统不再是简单的业支系统和网管系统，更不是简单的营销在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统。后记对于运营商来说，传统通信的黄金十年也早已过去，创新增长的白金十年或许才刚开始。站在时代交替的十字路口，我满脑子都只有一个想法——“或许我没有赶上通信业的黄金十年，但我一定不会再错过大数据时代的白金十年”。
Ⅳ 大数据时代十大热门IT岗位
大数据时代十大热门IT岗位大数据时代十大热门IT岗位 ,新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位：一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。 在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。 算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。二、商业智能分析师 算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。 商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。三、数据挖掘工程师 数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(David Selinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。四、咨询顾问(专家)任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。 纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。五、网络工程师 网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。 另一方面， IPv6 标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。六、移动应用开发工程师 移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。 移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。 移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。七、软件工程设计师 近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。 和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。 比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT开发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。 另外，更为知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。九、系统架构师 去年三星首席系统架构师吉姆·莫加德(Jim Mergard)跳槽至苹果，属于近期比较大的系统架构师人事变动，这种变动也说明了当今对于系统架构师的高度重视和认可。 众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。十、系统安全师 同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。 在当前很多企业都收缩IT安全预算开支后，还不断面临着增强的合规要求等问题。企业们都在考虑是否应当将某些IT运营交给云端服务提供商处理。实际上，每个人都深感压力，预算不够地情况下还要尽力防护数据地安全，特别是中小型企业，这也就意味着企业需要将部分IT运转外包给第三方以减少资金和人力 方面地投资。 即使不采用外包的形式，无论个人还是企业都会更加注重安全，因为“安全”本身是没有行业限制和划分的，尤其是企业在构建云计算环境、提交或者收集海量数据进行处理分析、存储和传输等等一系列环节，都会面临新的挑战。这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营
Ⅳ 大数据时代，IT行业8大的热门岗位哪一个适合你
1、算法工程师何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。2、商业智能分析师算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。3、数据挖掘工程师数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(DavidSelinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。4、咨询顾问任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedicalcenter)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。5、网络工程师网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(RobertHalfInternational)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。另一方面，IPv6标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。6、移动应用开发工程师移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。7、软件工程设计师近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。8、数据库开发和管理数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。
Ⅵ 什么是大数据时代
大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。
Ⅶ 大数据也该找个归宿
大数据也该找个归宿男大当婚女大当嫁，数据大了也该找个归宿。有人说大数据是云计算的掌上明珠，堪称位居公主之位。虽说皇帝的女儿不愁嫁，但大数据真不如虚拟化萝莉畅销，大家都在热议大数据，一旦要谈婚论嫁，很多人似乎都患上了结婚恐惧症。别怀疑大数据魅力不足，因为大数据虽然让人浮想联翩，但大家却对大数据的洞房花烛夜充满狐疑。 刚刚过去的2012年真是大数据的花季之年，提亲媒婆似乎踏破了每个数据中心的门槛，大家都对大数据产生了无限的好奇和遐想。 大数据的定义已经不是问题，四个“V”的特征就好比四颗美人痣一样被大家广泛接受，大数据可以产生大价值的论断也逐渐改变着大家的思维，只是这个大价值怎么和自己联系起来呢？很多数据中心还是没有明确的答案，似乎只有互联网、电商等小子正乐享大数据的温柔。大数据到底怎样才能和企业数据中心创造一段美丽的佳话呢？ IDC预测接下去的10年数据量将会成长50倍，而其中非结构化数据将占到90%以上。不仅仅是数据量的增加让我们面临存储、检索等一系列的挑战，非结构化数据也让传统的RDBMS束手无策。同时，数据的生命周期也正发生着革命性变化，正在从传统的CRUD（Create-Read-Update-Delete）走向CRAP（Create-Read-Append-Process），大量的数据会从产生就不断积聚、添加到处理，从而大数据在任何一个行业都会急剧扩散、蔓延，不以我们的意志为转移。当然，对数据的处理速度也提出了更高要求，传统的商务智能（BI）可能只要每周、每月甚至每年出几次报告，而现在日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能随时看到报表和结果数据，这真是一个既要马儿跑得快又要马儿不吃草或少吃草的时代。这就是快数据（FastData），是大数据的贴身丫鬟，考虑迎娶大数据可不能忘记快数据。 云计算让深藏互联网闺房的大数据第一次走进公众的视野，但很多企业数据中心却被互联网极客的某些论断吓退，比如前些日子微博上有人热炒：一个工厂过去十年的数据可能都比不上淘宝一天的数据量，所以制造业根本没有大数据。到底大数据是谁的菜呢？难道和我们很多企业数据中心都没有缘分吗？其实，大数据就在我们身边，我们发邮件、购物、上网搜索资料等的行为记录就是大数据；工厂机器的GPS数据、维修记录等也是大数据，产品销售记录、客户行为习惯资料等也是大数据；矿山、气象等资料也是大数据；平安城市物联网更是大数据。实际大数据无处不在，有人说软件正在吞噬世界，我想说数据也在淹没世界，每个数据中心都应该考虑好迎娶大数据。 Unix服务器、企业级存储、网络、安全、RDBMS是我们常用的五件套来应对数据的存储、管理等挑战，但今天传统五件套已经没法满足大数据的需要，不是大数据太骄奢，而是大数据真需要新嫁妆才能成为巧媳妇，那迎娶大数据需要什么新嫁妆呢？ 首先，Unix服务器/企业级存储都将随云而去。Unix服务器/企业级存储曾是任何企业应用的基础平台，但随着互联网之风的盛行，Unix服务器/企业级存储高高在上的价格和孤芳自赏的品行越来越不能为大家接受，x86服务器/廉价云存储开始大行其道，成为云端应用的基石，无论是大数据还是快数据，都是x86平台/廉价云存储的粉丝，这个嫁妆绝对不能少；第二，网络和安全也随云而新，软件定义的网络SDN这股清风吹醒了传统的网络界，云安全也提上了任何云项目的重要议程。没有宽阔的胸堂（SDN）和坚强的臂膀，怎么能呵护大数据这个娇娘？因此，SDN和云安全也不能少；最后，RDBMS老骥伏枥不能相忘。今天确实仍是结构化数据处理的中坚，但要降服云端挑战，即使是老将，也要配备新的盔甲，数据库即服务和内存数据库将成为其新战袍。 另外，非结构化的领地要交给Hadoop等新一代的战将来打理，还要有新的分析工具配备上才能打赢现代化的战争，保护好数据中心的新媳妇。当然，新的分析工具要根据不同的需求进行定制开发，这也为国内的IT公司提供了一片新的战场。 别让大数据成为剩数据，勇敢挺起你的胸膛，对大数据大胆说出你的爱，相信大数据定将迫不及待地投入你的怀抱，你也将从此享受大数据的温柔梦乡。
Ⅷ 用智能新网络驾驭大数据时代
用智能新网络驾驭大数据时代
“中国宽带运营商一直希望智能化，要做管道经营，但是真正非常成功的商业模式现在还在探讨当中。”上海贝尔执行副总裁桑须雷近日在接受记者采访时表示，“最核心的问题就是真正端到端网络管理全网还是有瓶颈的，专业分工太多了。只有实现了精细化管理，到后台的云才真正发挥它的效益，才真正把云成为一个服务卖给人家。很多全球运营商现在面临最大挑战，投了很多数据中心但不一定赚钱。在这一块上面如果没有精细化管理的能力，没有差异化的服务和普遍基本服务外的增值应用，客户为什么要付这么多钱买你的云。”
桑须雷介绍说，目前比较大的趋势是数据流量激增。据预测，到2020年物联网连接总数将达到700亿;2012年到2017年云和数据中心的流量增长量将达到440%；到2017年连接到互联网的用户将达到39亿。这一切表明，视频流量、移动宽带、云、数据中心正快速发展，未来需要新的带宽网络架构来承载新的需求。其中，互联网公司才是真正大数据的产生者。原因是越来越多的人希望做平台、做云服务，到后面全部是大数据和大服务、大带宽的需求。这使最终网络向超宽带发展。
为了能在大数据时代更好地把握机会，上海贝尔提出了“智慧超宽带，智能新网络”的概念，最终体现在哪里？桑须雷认为，固移融合、网络云化、智慧家庭、模式创新，这四点是未来真正改变整个行业，对通信行业造成深远战略影响的一些事情。
固移融合。通过加速移动网络部署，增强融合业务体验。这也是越来越多的移动运营商开始投资固网的原因，当然阿尔卡特朗讯和诺基亚也是这个理念在背后推动。这是行业的趋势和大潮流，是不可逆转的。
网络云化。所谓的云化其实就是希望到后面实现网络是非常简单、非常扁平化的设计。很多复杂的功能全放到云端，让云端管控，传送在网络测试层面，所以传送和控制实现分离。
传送网络目前阿尔卡特朗讯和上海贝尔提出OTN2.0，OTN将会是未来传输网络终极的目标，真正实现终极全网必须实现业务透明，只有这样才能实现按需扩容，实现成本降到最低。
智慧家庭。家庭网络越来越多称之为四重播放，最终实现是用户体验大幅度提升。上传视频可以在任何终端都可以做到，所有应用和服务是年轻人特别喜欢的，智慧家庭和智能网络是相辅相成的，不可只是其中一个。
模式创新。只有模式创新才能实现行业的合作共赢，而不是互相之间惨烈的价格战和竞争，这样才能够创造比较合理的产业链。桑须雷表示，在未来十年如果宽带和物联网、互联网加上移动互联网行业性的推动，促使网络发生变化，会反过来推动新的业务模式出现。在这方面网络的数据中心互联，以及网络未来云化的构架、IP网络、传输网络、接入网络都会因为这些发生变化。同时桑须雷也指出，新的理念和技术将会变革传统网络，只有开发了网络能力，我们有实时提供业务的能力又会促发新的业务模式和新的商业模式诞生，来促进整个行业的正循环。
最后谈及网络云化意义, 桑须雷表示，网络云化就是SDN和NFV理念，运营商想在未来在OTT方面进行竞争，如果运营商不在这方面做好准备，那运营商或许最终只能做个管道和连接，网络2020最核心的理念是网络应该发挥它的能量。
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Ⅸ 大数据分析之数据选择限制
大数据分析之数据选择限制 大数据实践应用的过程中难免出现一些错误，为大家简述下关于限制选择的这方面问题，希望对从事大数据的同学有所帮助。 大多数企业在数据中心兼并方面所犯的第三个过错是，试图兼并到一个数据中心，乃至是数据中心内的一个存储系统中，然后约束了他们的挑选。在曩昔，这种整合的动机主要是根据技能的约束，由于多个数据中心的互连以及办理多个存储系统是贵重而复杂的。现在的企业具有更高的带宽、软件界说网络(SDN)，以及现代数据办理软件，能够经济高效地办理多个数据中心的多个存储系统。具有多个数据中心的安排一般有几个长处：首要，潜在职工的人才储藏明显增加。不管企业经营情况怎么，寻觅有才干的职工永远是一个应战，而让这些职工迁移到一个会集的地点会让作业变得更糟。但是，长途办公室并不能满意这样的需求，长途作业的作业人员需求直接访问特定的应用程序和数据集，在许多情况下，这意味着企业需求建造运营一个本地化的数据中心。第二个优点是让数据更挨近发明点。许多职业在特定区域创立或收集数据。例如媒体和娱乐业中的现场拍照，能源和勘探职业的现场服务。而如果数据中心接近这些方位能够及时供给价值。最终，这些额定的数据中心能够更加冗余，由于它们能够相互备份。在某个数据中心发作毛病的情况下，其他数据中心能够替代。如果IT实施SDN和数据办理等技能，则这些数据中心之间的毛病转移和康复则是无缝的。多站点安排的关键在于断定每个方位的效果，以及在特定方位需求哪些数据来支撑特定人物。IT团队不要让多站点办法导致数据功率低下。即便在多站点安排中也存在巩固和优化数据存储的时机。
Ⅹ 从云计算和SDN谈：互联网将主宰一切吗
因而甚至有观点认为，互联网即将革了IT的命。不知道还有多少人记得用电话线下载速度5KB/s的日子，如今“大图杀猫”的时光已经离我们渐渐远去。国内互联网自2000年后开始大发展，互联网从一个 新生事物，变成了日常熟悉的东西，但实际上它所产生的能量与影响力却比表面上看到的还要大。从整个IT业界来说，热炒的云计算、大数据、BYOD、社交化、移动性等概念都与互联网和移动互联网的发展息息相关。因而甚至有观点认为，互联网即将革了IT的命。这句话倒也不完全是危言耸听。过去互联网席卷而过的传统产业，不管是音乐、媒体、图书、家电零售等等，在商业模式和产业形态上都发生了巨大的改变，行业的领导者因此乾坤大挪移的并不少见。IT产业虽然听上去更为高端洋气、技术含量更高，但同样的，受互联网发展的影响也更大。特别是国外谷歌、亚马逊、Facebook等互联网巨头的崛起，以 及由其组成甚至发起的各种开源联盟和项目，比如ONF（开放网络基金会，OpenNetworkFoundation）、Open Compute Project（开放计算项目）等在技术上的进展，正在改变由IT设备厂商主导技术革新的局面。就拿云计算和SDN（软件定义网络），这两个过去一年最为热门的词汇来说，它们都是为互联网而生，最早实践者也都是互联网企业。云自互联网而生云计算的概念由谷歌的工程师在2006年提出，这一概念的提出是基于谷歌自身IT基础架构建设需要。而亚马逊，这家最早在网上开设电子商务网站，随后成为 国内众多电商模仿对象的互联网公司，对云计算产业的发展做出了非常大的贡献，至今亚马逊仍然是全球最大的公有云服务商。人人皆可“IT”，让复杂的建设、维护工作交给后台云端处理，我们只需要购买云服务，不再需要拥有IT设备。而那些云服务供应商，由于规模大，业务和技术 发展快，最终纷纷选择自行研发软件和硬件设备（谷歌、亚马逊已经开始这么做了，国内最着名的是阿里巴巴发起的去IOE运动）。那么，我们现在成45度角仰 望状态的IT巨头们……恐怕前景堪虞。当然，理想很丰满，现实尚骨感，云计算目前依然存在着各种普及危机，用户对云的不信任，云服务自身的不稳定和低性能等等，都让传统IT厂商暂时喘一口气。 国内虽然有大把打着云旗号的供应商，但宣传噱头大于实质，真正靠谱的云服务商并不多（也许会有人认为根本没有）。即使是发展更成熟的国外云服务，也会面临 应用局限。云计算主打的一大优势是成本低，一些初创企业采用云服务，能够以较低的成本获得足以满足需求的计算资源，还能依照业务量按需扩展，但是当发展到一定企业规 模时，却可能会发现云的成本并不比自建基础设施来得低，甚至可能更昂贵。同时，企业的一些关键业务应用，比如数据库，似乎并不适合放在云端。不过，这些恐怕也难以成为云的永久阻碍，简单地说，你难以抗拒能随时随地在线获取所需信息和资源的诱惑，不管是公有云、私有云还是混合云，这其中的争议，只是道路曲折上升过程中的争议。而传统软件和硬件厂商则要做好打响云战争的准备。互联网企业热捧SDNOpenflow是最早被提出的SDN协议，也最为人所熟知，有些人甚至已经完全把SDN与Openflow等同起来。Openflow的提出与下一代互 联网的构建理念息息相关,它意图将转发层和控制层分离开来，交换机仅负责数据转发，将控制层面交给企业，通过提供可编程接口API，让网络由”软件来定义 “。需要提一句的是，Openflow的提出者后来建立了上文提到过的Nicira公司，Nicira则被VMware收购。互联网企业再次成为最早拥抱Openflow的一批成员，谷歌数据中心在 2010年开始引入Openflow，用于数据中心之间的互连，到2012年，谷歌整个数据中心骨干网完全采用Openflow。谷歌认为 Openflow大大提高了网络带宽的利用率，能更好地进行流量管控和路由规划。国内互联网企业，比如腾讯，也在积极进行SDN的研究和实践。最难的是自我革命互联网厂商如此引领整个行业的潮流，不免让人觉得抢了传统IT厂商的饭碗，怪不得”互联网基因“、”互联网思维“这些名词变得特别火热，大家神神叨叨地说”互联网已经不只是一种工具，而是一种思维。”其实，与其说是思维跟不上潮流，不如说传统厂商占着大把市场份额，要技术革新，就要自己革自己的命，这显然不是一般人能有的魄力。