京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算和大数据的标准化需求和标准化组织有哪些
从技术角度看
概念和定义:通过标准化统一云计算的概念、定义及内容;
互操作:需要制定分布式计算资源、存储资源之间的接口标准,以便更好地解决互操作问题;
虚拟化:需要制定网络、硬件等各种资源虚拟化的格式规范,解决资源的虚拟化、调度和流转问题;
应用开发和部署:需要制定虚拟资源池应用开发接口规范,为上层应用的开发部署及应用提供更好的支撑;
相关产品:需要制定分布式文件系统、分布式数据库、资源虚拟化系统等产品的功能、性能要求等标准,为提高产品质量提供支持。
从运营和安全管理角度看
服务能力:需要制定标准规范提供云计算服务应具备的条件和能力
服务质量评价:需要制定云计算服务质量的评价标准,保证服务质量
运行维护:需要针对云计算相关的计算资源、存储资源的运行维护制定相关的标准,为提高运营提供支持;
安全管理:需要制定数据的存储安全和传输安全,跨云的安全管理等监管、如跨云的身份鉴别、访问控制、安全审计等;
能效管理:需要制定针对绿色数据中心建设的标准,为实现节能减排、低碳提供标准支撑。
从技术角度看
数据准备技术:通过标准规范化数据表示、元数据类型和操作方式,为数据的统一存储提供基础。
数据存储技术:需要制定关于分布式文件系统、数据仓库的相关标准,解决多类型数据的可靠存储问题。
数据平台技术:数据平台涉及到面向服务的体系结构(SOA)、数据并行处理(MapReduce)等技术,我国在SOA标准化方面已研制了系列标准,具备了支撑大数据发展的良好基础。在数据并行处理技术发面,需要制定接口规范,为上层应用的开发部署提供更好的互操作性支撑。
数据处理技术:需要制定大数据分析技术要求、分析过程模型、可视化工具要求等标准,以提高大数据处理产品的质量。
从市场角度看
大数据改变经济社会管理方式。可以提高企业经营决策水平和效率,推动创新,给企业、行业领域带来价值。
促进行业融合发展。在技术和业务的促进下,跨领域、跨系统、跨地域的数据共享成为可能,大数据支持着机构业务决策和管理决策的精准性与科学性,社会整体层面的业务协同效率提高。
推动产业转型升级。大数据环境下,ICT产业面临着有效存储、实时分析、高性能计算等挑战,这将对软件产业、芯片以及存储产业产生重要影响。
助力智慧城市建设。大数据与智慧城市是信息化建设的内容与平台,两者互为推动力量。智慧城市是大数据的源头,大数据是智慧城市的内核。
通过研制大数据的质量评价指标、数据管理技术要求、数据访问接口规范、数据查询语言等标准,为大数据的市场化应用提供支撑。
国内标准化组织:
1、全国信标委(TC28)
云计算、ITSS、非结构化工作组、数据管理、SOA等
2、全国信安标委(TC 260)
参加的国际标准化组织
JTC1、ITU-T、DMTF、SNIA、OASIS、W3C等
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09