医疗大数据解决方案范文

导语：如何才能写好一篇医疗大数据解决方案，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

行业解决方案与时俱进

“一张CT扫描图像，就含有约150MB的数据；一个基因组序列文件大小约为750MB；标准的病理图的数据量接近5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命的话，仅一个社区医院累积的数据量，就可达数TB甚至数PB之多，而且其中还富含图像、视频等非结构化数据，更别说规模更大的医疗机构，甚至是地区医疗主管部门汇集的数据集了。”嘉和美康副总经理范可方摆出的数据充分说明原有行业解决方案急需针对大数据做出调整和升级，以满足医疗行业对数据处理的需求。

从建立大数据存储、管理和查询平台入手，嘉和美康不断优化应用软件和解决方案，以帮助医疗单位跨过大数据这道门槛。“大数据在医疗行业的前景和收益是嘉和美康最根本的驱动力，作为医疗行业信息系统的开发者和建设者，嘉和美康必须在产品上、技术上、应用上迈上一个大的台阶。”试想，小到辅助临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策或帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助研究机构实现突破性的医疗方法和药物革新或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，这些美好规划实现的前提即是大数据好好为医疗行业所用。

“嘉和美康在电子病历的基础上，推出了新一代的临床数据中心系统――基于CDR的临床信息系统。” 范可方介绍，这个系统是面向临床的深度应用，基于CDR平台借助大数据处理技术推出的新一代产品。

携手英特尔

“和英特尔的合作是一个水到渠成的过程。早在2010年，嘉和美康就展开了基于Hadoop的研究，我们非常看重Hadoop技术。但是我们又非常困扰，Hadoop是开源项目，技术支持、产品交付过程中的调优、软硬件综合优化，嘉和美康都需要合作伙伴的帮助。” 范可方简单回顾了与英特尔达成合作的过程。他强调了几个因素：一是英特尔Hadoop商业发行版的开发工作是在中国进行的，这将对本土企业形成很好的支撑；二是基于通用x86架构开发的Hadoop系统，英特尔在软硬件的组合调优方面具备很大的优势；三是英特尔一直关注医疗市场里的最终用户并具备一定影响力，也就是嘉和美康用户的用户。

篇2

EMC Isilon：横向扩展 性能突出

大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。

通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。

EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。

EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。

杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。

EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。

方案点评

EMC Isilon是一个强大但简单的横向扩展NAS方案，适用于希望投资数据管理而不是单纯存储的企业。当初，EMC将收购来的分布式数据仓库软件厂商Greenplum的软件与Isilon存储组合成了EMC最早的大数据解决方案。用户既可以分开选择Greenplum软件或Isilon存储，也可以选择由Greenplum软件和Isilon存储组成的一体机解决方案。现在，Greenplum软件虽然已归Pivotal公司，但EMC是Pivotal的经销商与合作伙伴，Greenplum与Isilon存储的组合方案并不会因此受到影响。

HDS UCP：统一平台 应用优化

HDS中国区解决方案与专业服务事业部总监陈戈认为，大数据存储应该是一个解决方案：“大数据解决方案是由基础架构的各部件组成的，包含数据存储、计算和分析，而存储是此架构中的一部分。”

大数据的存储类型与传统的存储类型有一定区别：在大数据存储中，更多的应用是一次写、多次读，读得更多是大数据存储的一个特点，而在传统的数据存储中，读写是随机的，由于每个应用不同，其读写的比例也是随机的；大数据存储需要具有横向的可扩展性，并可支持多种接口、多种数据访问协议，便于不同数据进入这个大数据平台。

谈到中国用户在大数据存储应用中最迫切的需求是什么，陈戈认为，中国用户最迫切的需求是如何逐步实现大数据应用，即用户从现有的模式如何过渡到大数据，如何更好地利用大数据进行经营分析。

大数据的经典定义可以归纳为四个“V”，但企业不可能一步到位实现四个“V”，这需要一个循序渐进的过程。海量的、多种类型的数据是一次性全部载入到大数据中，还是通过现有的平台进行数据初选，再导入到大数据平台中，是两种不同的实现途径。“先通过现有平台进行数据初选，再导入到大数据平台，这种方式更适合于客户逐渐实现大数据，可以缩短用户实现大数据应用的时间。”陈戈表示，“大数据主要是非结构化数据。用户可以使用基于对象数据存储的HCP，利用其独特的元数据采集和智能工具，对非结构化文件数据进行管理，实现智能的自动化，这有助于对数据进行深度分析，帮助客户从单一系统中存储、共享、同步、保护、保存、分析和检索文件数据，减少垃圾数据，进而为大数据分析建立一个良好的基础。”

谈到用户在大数据应用中遇到的主要障碍，陈戈表示，一方面，应用软件本身的智能程度是否能满足行业应用需求，应用软件是否已经成型，大数据人才是否具备等，是让大数据应用落地的关键；另一方面，如何抽取数据，放在大数据平台中进行相应的计算是另一个关键问题。

HDS可为所有数据提供单一、可扩展的虚拟化集成平台。HDS推出了“三步”云战略，从基础架构、内容和信息三个层面帮助客户解决目前所遇到的问题。具体来看，通过“基础架构云”，HDS可以帮助客户进行虚拟化和集成管理，实现数据中心的整合；在第二层的“内容云”当中，HDS可以按需提供内容，更可以不受应用限制地进行数据搜索和集成；在第三层的“信息云”中，针对所有数据类型，HDS在其存储平台中融入了分析功能，使客户可以从数据信息中获取洞察力。

HDS提供的UCP for SAP HANA集成了基于大量数据集的创新和内存分析技术，并提供实时的洞察力，从而使当前的信息驱动型企业可以加快其商业决策的速度。陈戈介绍说，UCP for SAP HANA解决方案结合了HDS刀片服务器技术、企业级存储系统和业内领先的网络组件，在这样一个集成的、高性能的硬件平台上可以快速交付SAP下一代内存计算技术。全球已有超过200家客户在使用HDS和SAP的大数据解决方案。

方案点评

其实，HDS的“三步”云战略也可以看成是其大数据战略。HDS借助以UCP为核心的大数据平台，可以帮助企业用户构建从基础架构到内容归档和搜索，直至信息提取和分析的全面、高效的大数据解决方案。HDS的“信息云”直接与大数据相关。UCP是一个集成了计算、存储与网络的一体化平台，它既可以提供像一体机一样的整合性、简单性，又可以提供灵活的选择，连接第三方的设备组件。HDS还通过与包括SAP在内的众多大数据分析类的合作伙伴合作，针对行业定制优质的大数据解决方案。

HP StoreAll ：快速部署 极速搜索

中国惠普有限公司企业集团存储产品部存储架构师张楠向记者表示，大数据存储是一套解决方案，应该能够对大数据的Volume、Velocity、Variety和Value四个方面提供全面的支持。

第一，大数据存储要支持海量级的数据存储，比如具有PB级的存储能力。第二，大数据存储要支持更高的存储速度，支持10Gb甚至更高的网络连接。第三，大数据存储要支持数据的多样性，如图片、文本、视频、音频等。第四，大数据最重要的是价值的体现，而为了实现这一点，存储本身应该具备快速、智能的数据检索能力。“在存储的最底层提供最直接、快捷的数据检索。这一过程简单说就是，将上层的数据挖掘工作下移，充分利用存储强大的处理能力和数据识别能力。”张楠举例说，“比如，在秒级的单位内对数据进行极速的搜索， 从几千万甚至上亿个文件中找到目标数据。”

另外，模糊查询能力也是大数据存储不可缺少的功能。智能的模糊查询将为大数据平台提供更加便捷的存储服务能力，使得存储更像一台智能的高速计算设备。

目前，很多中国用户在存储厂商的引导下，片面追求存储的大容量和高性能，而忽略了大数据存储本身应该提供的其他额外属性。中国用户在实施大数据的过程中经常遇到的障碍有以下两方面：第一，无法将存储与大数据平台进行对接；第二，无法充分利用大数据存储的价值，也很难将其运用到实际的业务中。张楠表示，究其原因，主要在于有些大数据存储产品没有开放的接口协议，或没有针对用户的大数据场景进行特别优化，也没有用户容易接受的易用的管理方式等。

惠普在大数据方面可以提供软硬结合的解决方案。惠普在收购Autonomy公司之后，将其软件与惠普的硬件平台进行了整合， 形成了一套完整的大数据解决方案。张楠介绍说，在存储方面，惠普拥有像StoreAll这样的大数据存储平台。借助HP StoreAll硬件平台，用户除了可以实现海量数据的存储和高速数据访问以外，还能实现高级的数据检索功能，对特殊文件进行快速定位。同时，结合HP Autonomy软件的特性，惠普还引入了模糊查询、智能语义库等概念，可以帮助企业用户通过存储底层为上层业务带来所需的大数据业务价值。

如今，闪存不仅在大数据领域，而且在Tier 1存储市场同样占据着十分重要的地位。对于大数据平台来说，闪存可用来提升存储的存取速度，降低I/O的响应时间等。针对那些I/O压力十分明确的大数据平台， SSD可以发挥其效果， 提升存储的整体性能。但是，SSD并不是万能的。因为大部分的数据都是非结构化的，而非结构化数据对I/O的响应要求远远没有对带宽的需求大，所以，让用户花数倍的价格购买SSD存储在目前来看还是比较困难的。从目前情况看，引入闪存的大数据解决方案还不是很普遍。

方案点评

惠普在大数据方面收购了两个软件公司Vertica与Autonomy，然后将它们的软件与原有的硬件平台进行整合，针对结构化和非结构化的数据都可以提供针对性的解决方案。惠普在将大数据软件与存储硬件结合上也进行了尝试，其中一个成功的例子就是HP StoreAll大数据存储平台。HP StoreAll具有以下特点：横向扩展，最大可以扩展到16TB；集成HP Autonomy搜索引擎，可以快速搜索，实现实时大数据的价值；内置对OpenStack的支持，可快速部署；支持文件和对象类型的数据存储。

NetApp：统一架构 无限扩展

如今，企业若想获得成功，就必须想方设法应对具有前所未有的复杂性、高性能的海量数据，并尽可能地管理这些数据，从中发掘更大的商业价值。

对于国内用户来说，无论企业的规模和数据量大小如何，运用大数据的关键在于，企业是否把大数据作为一个真正的工具，去体现企业的差异化，从而提升竞争力。随着越来越智慧的企业信息化的发展，IT不再是束缚企业发展的瓶颈，而是真正地融入了企业自身的业务中。越来越多的公司将大数据成功地运用于企业的商业模式。例如，在欧美，很多企业已经着手将大量资源投放在大数据领域。反观国内，在金融领域，有为数不少的企业通过大数据的分析工具来分析金融的走势，实现风险管理，进行信用卡的追踪等。此外，像零售、制造、电信等行业也已在尝试利用大数据分析工具为企业营销和决策提供支撑。

无论企业现在是否正在使用大数据工具，企业都应全面地考虑自身未来发展的需求，选择一个厂家的平台与之共同发展，这可以有效避免因数据和应用迁移带来的麻烦。

在大数据方面，NetApp能够帮助企业实现数据管理，应对业务挑战的极限，将以数据为导向的洞察转化为有效行动。若想将数据转化为商机，仅仅提升管理能力是不够的，需要彻底转变数据和业务之间的联系模式。NetApp可以帮助企业用户持续管理数据，迅速把握意料之外的新商机，永久保存所有数据，并在灵活、开放的存储平台之上打造属于企业自己的大数据解决方案。

NetApp提供了可高效处理、分析、管理和访问大规模数据的大数据解决方案。NetApp的解决方案组合可划分为分析、带宽和内容三个主要用例，这被称之为大数据的“ABC”基本要素。

具体来看，分析（Analysis）是指针对极大数据集的高效分析。NetApp分析解决方案就是帮助用户深入了解和利用数字世界，将数据转化为高质量的信息，以及提供关于业务的更深入见解，从而帮助企业做出更好的决策。

带宽（Bandwidth）是指适用于数据密集型工作负载的性能。此类解决方案着重于为速度非常快的工作负载提供更高的性能。高带宽应用包括高性能计算（能以极快的速度执行复杂的分析）、用于监控和任务规划的高性能视频流、媒体和娱乐领域中的视频剪辑和播放。

内容（Content）是指无限的安全数据存储。此类解决方案着重于满足可扩展的安全数据存储需求。内容解决方案必须支持存储的无限扩展能力，以便企业可以根据需要存储任意多的数据，并能在需要时找到所需的数据。

NetApp致力于通过一系列解决方案来提供高性能的运算和大数据的应用。2013年11月，NetApp再次更新了E系列家族产品，推出E2700和E5500。该系列产品采用可轻松扩展的设计，适用于要求99.999%的可靠性且稳定、高性能的工作负载。

用户在采购大数据存储产品时，需要注意以下五个方面的问题：大数据存储必须具有向上扩展与向外扩展的能力；架构必须是针对工作负载进行优化的，具有实时处理能力；具有整合的数据保护功能；保证7×24小时运行不中断，可在线进行容量扩展，实施数据迁移等；可以实现服务的自动化。

方案点评

NetApp的技术优势集中体现在其统一存储平台上，从入门级产品到企业级产品，全部基于同一个体系架构和操作系统，不仅部署和使用方便，而且升级和扩展非常简单。当初，NetApp收购LSI Engenio，其中一个重要的原因就是为了大数据。2013年，NetApp不断更新E系列产品线，推出E2700和E5500等。E5500可以支持高IOPS混合工作负载和数据库、高性能文件系统和带宽密集型流等应用，可确保数据的高可用性、完整性和安全性。

曙光XData：高度集成 贴近行业

关于大数据存储，目前业界没有一个通用的定义。曙光信息产业股份有限公司总裁助理兼存储产品线产品总监惠润海从曙光大数据平台和解决方案角度，概括出大数据存储的主要特征。

首先，大数据存储必须支持全类型数据， 包括结构化、半结构化和非结构数据，实现统一数据支持。

其次，存储性能上，一方面，大数据存储要支持海量数据，并且要在保证数据可靠性的基础之上，实现容量与性能的线性扩展；另一方面，为了实现大数据的价值，批处理和实时处理两种措施都需要高性能的数据访问获取能力。

最后，在系统达到一定规模之后，系统的易用性和可管理性也是不可或缺的。

从应用角度来说，目前中国用户在大数据存储应用中最迫切的需求，是如何真正实现用户数据的价值，如何驱动业务发展，实现决策和运营。“从系统构建层面说，要实现数据高性价比的存储和管理，同时满足数据服务的相关需求。”惠润海表示。

针对用户对大数据存储的需求， 曙光推出了像大数据一体机这样的全类型数据分析型产品，同时还基于该产品构建了基于行业的解决方案，以帮助用户实现大数据落地。

“除此之外， 我们还提供了大数据统一数据中心解决方案， 涵盖了像主攻事物处理的DS900、DS800，以及针对文件存储的Parastor等存储产品。我们基于这些存储产品构建了大数据运营管理平台。”惠润海介绍说，“曙光的优势不仅在于可以提供全面的产品支撑，更重要的是能够提供数据生命周期过程服务支持。目前，我们提供的免费维保期限为5年。”

曙光开发了针对不同行业和应用场景的大数据存储解决方案。以金融行业为例，目前国内四大行的应用系统每年产生的非结构化数据量已达到PB级，结构化数据也以百TB计。面对如此大量的数据，如何存储、管理、利用和盘活它们呢？惠润海认为，只有通过商业智能和高级分析应用解决方案才能将数据的价值最大程度地发挥出来。

针对金融行业用户的需求，曙光开发的XData大数据解决方案利用优化的大数据处理技术，对文件管理、历史数据查询和数据分析类应用等进行深入研究，为数据爆炸式增长带来的海量数据存储及分析应用提供高可靠的解决方案。

曙光金融行业XData大数据解决方案采用曙光自主研发的SN-MPP并行数据库，同时结合大数据处理事实标准Hadoop，并充分考虑了多方面的数据收集，加入ETL工具和连接驱动器，提供了类SQL的接口，还和现有金融业务系统进行对接。

针对金融行业历史数据，XData大数据解决方案在方案设计上主要考虑了数据的安全性、历史数据高效导入、快速访问与分析报表。曙光金融行业大数据解决方案立足于基础平台建设，同时切实贴合金融行业用户需求，提供了优质的软硬一体化解决方案，为用户一揽子解决了部署、业务移植开发等技术难题，帮助用户跨过应用门槛。

篇3

随着信息社会的飞速发展，信息技术正在给人们的日常工作生活甚至整个社会运行的方方面面带来巨大而深刻的改变。而在这一过程当中，信息技术的两大重要分支——IT（Information Technology，信息技术）与CT（Communications Technology，通讯技术）之间的融合也愈发紧密，并由此诞生了ICT（Information and Communications Technology，信息与通讯技术）。特别是近年来移动互联网的崛起与繁荣，更是为ICT时代的到来铺平了道路。

ICT行业的盛宴

2014年1月9日，富士通中国论坛在上海国际会议中心正式拉开帷幕。作为中国地区近年来规模最大、品质最高的ICT行业盛会之一，本届富士通中国论坛以“重塑ICT，重塑商业和社会”（Reshaping ICT，Reshaping Business and Society）为主题，通过全面的技术、产品、服务、方案，勾勒出了一个纯科技元素打造、又充满人性感触的未来世界。此外，本届论坛也是富士通中国在整体策略调整后的首次全新亮相。这一方面彰显了富士通继续深耕中国市场的决心，另一方面也充分体现了中国ICT市场在富士通全球战略布局中的重要地位。

瞄准中国商用PC市场

在本届论坛上，富士通个人电脑了2014年针对中国市场“深耕商用”的整体发展策略，并了3款针对企业级用户的新品——拥有超高分辨率和超长待机时间的超轻薄商务旗舰笔记本电脑LIFEBOOK S904、全球首部最轻薄防水、防尘，防酒精三防二合一平板电脑STYLISTIC Q704、超轻薄双向180°旋转触控屏超极本LIFEBOOK T904。

与此同时，富士通个人电脑还推出了客户化定制服务M4Y（Made For You）。该概念是基于“深耕商用”的市场策略提出的专业附加服务，即从生产初期就根据客户要求，从硬件和软件上做出调整以提供最佳使用体验。M4Y服务还提供定制系统及软件，并且提供自定义设置主机CMOS、防火墙、开机画面、资产标签、MAC地址、IMEI/UUID标签打印、预装SIM/PC卡、从标准包中删除某些内容等8大类别客户化定制服务，通过极高的灵活性来满足客户的个性化需求。

ABCD核心竞争力

富士通个人电脑大中华区执行副总裁陆宇澄表示，支持富士通个人电脑专注于高端商用市场的核心竞争力体现在以下ABCD等4个方面：

A（All-around）：全面丰富的产品线。极致轻薄、超长续航、强大性能、卓越的安全性及耐用性等都是其经典商用电脑的代名词，这也是富士通拓展高端商用市场的王牌。

B（Build-to-Order）：在高端商用市场，对电脑可靠性的需求与优秀的产品设计同样重要，富士通在日本和德国原厂提供“按单弹性组装”，提供了更高质量和更可靠的电脑产品。

C（Customize-to-Order）：也就是Made-for-You，根据企业的IT基础环境需求，按单调配电脑及选用企业指定的元件，该服务只有拥有原厂一条龙采购及生产能力的富士通才能实现。

D（Design-for-Customer）：这是富士通去年在日本及欧洲市场刚刚探索成功的一项服务。根据重点企业用户的应用方案环境，富士通成立专门的项目团队，为企业改变原电脑的设计或直接为用户设计独有的电脑。该服务有效提升了富士通在当地市场项目的成功率，也获得了客户的高度认可。

“2014年富士通个人电脑将专注于利用高端产品开发强项，拓展商用市场。强大的ICT技术背景加上ABCD优势，富士通高端电脑将更具商用价值和竞争力。”陆宇澄表示。

IT基础架构展示

富士通的IT动态基础架构包括了丰富的服务器和存储设备产品线，本届论坛也展示了其关键业务IA服务器PRIMEQUEST、x86服务器PRIMERGY、ETERNUS磁盘存储系统以及虚拟化存储解决方案等。卓越的扩展性和数据处理能力，使其能够弹性地满足大中小企业不同规格的需求。

在云计算展区，通过基于云技术的“AKISAI”精细农业管理、云景数字媒体管理系统、面向食品安全的SaaS应用、舆情分析系统的SaaS解决方案、智慧车辆管理服务平台等系统化展台，富士通为观众形象生动地展示了“云”的落地。

针对大数据热点，富士通面向行业应用和合作伙伴推出了全方位的动态大数据基础设施解决方案，让客户可以根据自身业务应用的特点来按需调整大数据基础架构。论坛上展示的大数据并发处理、复杂事件处理、极限交易数据处理技术及Big Data大数据一体机，都给企业用户留下了深刻印象。

行业解决方案展示

针对行业应用的解决方案，近年来一直都是行业信息化及ICT领域的热点。富士通也在本届论坛上展示了覆盖制造、零售、医疗、文教、企业管理等多领域的产品及解决方案。

通过制造业解决方案，富士通将以高效ICT系统帮助企业实现高度自动化机制、与人高度结合的ICT系统、灵活对应市场需求的大批量个性化生产、高效安全的生产能源、更环保的应用管理。全球首款适用于人机结合生产现场的虚拟工序产线规划软件FJGP4D，可针对制造业规模化个性化生产、有效成本控制、管控灵活等要求，根据现有产品、工厂布局和工序设计等数据，通过3D图像直观、形象地展示出生产线排布、作业人员工作负荷、物流设计、产量调节等信息。

在零售行业，包括百货、连锁餐饮、3C电器连锁、大型卖场、移动解决方案等在内的富士通完整的零售业解决方案，可以让客户更好、更专业地服务顾客，推进业务的发展。

针对医疗行业，本届论坛展出的HumanBridge区域医疗信息化解决方案、医疗病案数字影像化管理系统和医院病服管理系统，也全方位地展示了富士通在医疗领域的技术实力。

除此以外，富士通机场相关产品、金融模块产品、富士通半导体、图文影像等产品和服务等也在本届论坛上有精彩亮相。而在新技术展示区，能够栩栩如生地模仿人类动作、与老人孩子亲密互动的智能小熊机器人，利用社交媒体上的多媒体数据、基于用户拍摄照片进行信息检索的信息服务功能，利用智能手机的拍照功能轻松分析肌肤状态的肌肤数据技术等创新科技，都让不少观众流连忘返。

本届富士通中国论坛的展区迎来了络绎不绝的观众。

富士通图文影像解决方案的客户已经遍布全球100多个国家。

2014年的富士通个人电脑，将中国高端商务市场作为了主攻方向。

丰富的行业解决方案展示是本届论坛的一大亮点。

声音

“本次富士通中国论坛展出了富士通针对制造业、零售业、金融、医疗、文教、企业管理及大数据、云计算应用方案及服务，这正是市场发展的方向。”

篇4

以在能源行业中占据重要地位的石油企业为例。中国石油集团东方地球物理勘探公司研究院数据中心目前就部署了基于英特尔架构的整套端到端的解决方案，依赖英特尔的至强、至强融核、固态盘、高速互联技术，及它们与Lustre、Hadoop等软件的有力结合，石油勘探能效明显提升。东方地球物理公司研究院处理总中心总工程师赖能和在接受本报记者采访时说：“IT技术创新与油气勘探的主要结合点在于地震波勘探法，它可以对人工制造和收集回的地震波进行处理，并将之转化成可视化的油藏模拟图像，帮助准确定位油气田的储藏。这一过程不仅要依赖能精准收集数据的前端传感探测设备，而且其产生的TB级、PB级海量数据，也需要借助高性能计算技术进行快速处理，获取洞察。”

从2011年开始，赖能和团队发现数据量开始快速增长，而且随着采集技术的快速发展，截至目前的数据量比2013年增长了3倍。在谈到HPC下一步在石油行业应用的未来发展趋势时，赖能和总结了以下几点趋势：“一、基于多核CPU+协处理器模式会成为主要的应用平台。二、高速网络，主要是基于万兆、4万兆和10万兆的网络会成为主流。三、存储方面，主要会在高性能、高可用性、可管理性、稳定性这块的挑战会更大。四、数据传输时间方面要求更高。五、绿色机房建设技术，主要是在节能制冷方面会有新技术出现。”而这其中，赖能和认为还需同步解决更高要求HPC的配置问题，需要更加稳定的大规模的并行处理系统。

密度海量数据处理已经成为油气勘探的趋势，大数据成为常态，所以需要更大规模的计算资源。对此，龚毅敏表示：“英特尔在大数据方面已经具备了的解决问题的能力。在此之前英特尔中国研发了自己的大数据分析平台Hadoop的产品IDH，并且在今年年初又与Hadoop的服务和软件供应商Cloudera达成战略合作，并面向中国用户开发推出了针对客户推广了融合版本Hadoop产品CDH。但是结合到具体不同的行业，我们会与合作伙伴一起，针对用户的具体它的应用场景做更多深度合作和技术的合作点的挖掘。”

除此之外，在端到端中新兴的物联网端，英特尔提供了在性能、功耗和功能上具备多样化特点的产品组合，包括了至强、酷睿和凌动产品线，既有传统的处理器，也有集成了更多功能的系统芯片（SoC）。还有去年的以Quark为代表的开放微架构，将有望大大提升能源行业专用智能物联网设备开发和应用的速度。

篇5

市场研究机构IDC的最新研究报告显示，2013年第一季度全球及中国IT市场出现调整，全球PC市场出现了自1994年以来最大的单季度下滑，出货量下降13.9%。中国PC市场的出货量在2013年第一季度也出现了12.3%的下降。

 

“这一现象在2013年下半年会有所好转，未来5年中国IT市场将依然稳步增长，第三平台依旧引领未来。” IDC中国区总经理霍锦洁认为。

IDC预计，在第三平台技术领域，以云计算、大数据、移动及社交等第三平台为基础的技术领域仍将不断向各个行业渗透，其带动的相关硬件、软件及服务市场也将维持高速成长，这四个领域未来5年的复合增长率都在30%以上，依然引领中国IT市场增长。

 

IDC表示，由于中国政府行业及国有和国有控股企业总的IT花费占到总体IT市场的60-70%，因此，政府政策影响领域对IT市场的贡献巨大。根据IDC的分析，中国城镇化未来10年建设的总投资将超过40万亿元人民币，与智慧城市相关的投资达到两万亿元，直接为IT市场带来的机会超过1万亿元。另外，战略新兴产业、医疗改革、节能环保、水利建设、轨道交通等领域也投资巨大，未来5年每个领域都有超过万亿的投资，这也将拉动这些领域的IT市场高速增长。

 

除此之外，在行业变革与转型领域，中国粗放型经济增长方式已经到了尽头，各个行业都面临变革与转型，而变革与转型需要IT的强力支撑，这也为中国IT市场带来了巨大商机。如金融行业的电子渠道解决方案、风险管理解决方案、大数据分析解决方案，电信行业的增值业务解决方案、ICT服务解决方案，医疗行业的区域医疗平台、医保与健康管理解决方案等；在区域和城市领域，随着新型城镇化建设的发展，中国未来中小城镇和大中部地区将会获得更多的发展机会。在软件和服务外包等领域，中短期长三角、珠三角、环渤海地区依然是重点，而对于硬件和基础架构软件，以成都、重庆、西安、武汉、长沙、郑州、合肥等城市为中心的大中部地区潜力巨大。

篇6

“随着大数据2.0时代的到来，越来越多的企业将拥有从海量数据中获取数据价值的能力。尤其在数据体量巨大的中国市场，除了传统的金融、电信、政府等行业以外，零售、医疗、中型电商等都会从大数据分析中获益。”Actian公司CEO Steve Shine如是说。

根据Gartner的预测，如果能实现对企业范围内全部未开发数据的充分利用，将带来150亿美元的潜在商业机会。但目前除了极少数企业可以利用大数据分析开展业务、辅助商业决策外，大多数企业还在大数据的门外徘徊。阻碍这些企业应用数据分析的原因是获取有价值数据的成本过高。

是否有降低成本的方法呢？Actian中国区总经理程小龙告诉记者，帮助企业以简单的方法连接数据、增强分析平台的可扩展能力是解决这一问题的关键。“企业要找到一种简单的方式连接不同的数据系统，而不必关注数据是否来自云或其他地方。在连接上数据系统之后，企业还要有处理和分析越来越多数据的能力。分析平台只有具备横向和纵向弹性扩展的能力，才能保证实现秒级的快速分析和查询，才能提升企业应用大数据分析的成本效益。”程小龙指出。

大数据2.0的目标是打破大数据分析转换为价值的技术壁垒。Actian破局的方法是：通过对底层技术架构的改进，使数据更容易获取、使用和实施。首先，Actian的分析平台可以高速连接任何数据源，整合、转换和分析数据，还能在不断扩展的数据集上按需进行预测分析。即使企业的数据分析平台并未架构在Hadoop之上，整合、转换、分析数据的能力也不会受到影响。其次，Actian提供的是一种高性能的引擎，可以对并行执行的分析过程的每一步进行细致设计，并随企业业务发展的需求变化。这意味着各种规模的企业都可以利用数据来驱动业务创新。

在选择大数据解决方案时，Actian认为企业应该以一种新的视角看待大数据，才能实现以数据驱动商业价值的目标。程小龙建议企业应关注三点：第一，企业必须考虑解决方案是否能帮助他们将不同数据源集成在一起，并判别数据的质量和清洁度；第二，解决方案要在数据量不断增加的情况下依然保证高速、易用；第三，也是最重要的一点，即该解决方案能否让企业获得商业洞察力，获得大数据的商业价值。

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最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

那么什么是大数据呢？

从目前比较公认的定义上看，大数据从数据量上看，至少也要达到PB级别（1PB=1024TB=1048576GB）。公开资料显示，阿里巴巴集团目前的数据系统之一“云梯”中总存储容量50PB，实际使用容量超过了40PB。百度搜索引擎抓取的数据综合，大概是10-50PB，这个范围很大，因为这个情况是每隔一小时就会发生很大变化。另外其的UGC，也就是用户产生的内容，例如百度贴吧、百度知道、百度文库中的内容，这些内容是广大互联网网民自己产生、自己上传的，大家一起分享的数据，这部分数据目前达到1PB。

归结起来，大数据便是海量的（Volume）、多种类的（Variety）、需要大规模的处理才能够凝聚足够价值的（Value）、处理和检索响应速度快的（Velocity）数据。处理大数据所需要的系统，和传统的数据挖掘工作所需要的系统有根本性区别。同时，大数据时代越发强调数据的关联性，将各种数据之间关联组合，以产生更大的价值。

互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。

正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：

可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。

云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API（应用程序编程接口），方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。包括国外的亚马逊、微软，国内的网易、盛大等公司都提供非常成熟的云存储服务。据研究企业MarketsandMarkets公司最新的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率――从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。

在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、Twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo！、百度等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，它们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通、中国电信等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。

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继第二代互联网（Web2.0）和云计算之后，大数据接踵而至，有可能成为信息技术界的下一个重大热点。第二代互联网将人和物实现联网，云计算是向在线计算基础设施转变，大数据则通过对传统计算技术无法分析的大量数字信息进行存储和处理来创造价值。据美国思科公司估计，到2015年全球互联网流量将达到4.8ZB，这表明大数据面临的挑战和机遇近在眼前。

全球计算机产生的数据量呈几何级数增长，有种种原因。首先，由于电子商务和积分卡计划，零售商开始建立庞大的数据库，记录客户活动。物流、金融服务、医疗保健和许多其他行业中的组织也正在收集越来越多的数据，希望从中获得附加值。社交媒体创造了大量的数字资料，从中有可能会挖掘出有价值的信息。此外，由于视觉识别技术的提高，计算机从静止图像和视频中收集有用信息和数据关系，开始成为可能。随着越来越多的智能对象联网，不断扩大的物联网也在产生大规模的数据。最后，快速基因组测序技术、纳米技术、合成生物学和气候模拟等领域的科技进步正开始产生并依赖大量的数据，其数据量之大，直到最近还几乎是无法想象的。

收集和存储大数据，并从中创造价值，引起了许多技术上和概念上的挑战，超出了传统的计算能力。

数据量大既是大数据的最大挑战，也是其最大的机遇。这是因为，大量数字信息的存储、相互关联和处理为广泛的活动提供了巨大的可能性，包括客户行为预测、疾病诊断、医疗保健服务计划制订和气候建模。然而，传统的计算解决方案越来越难以胜任此类任务。

大数据的速度也引发了一些重要问题。首先，大多数组织的数据流入速度正日益超出其信息技术系统的存储和处理能力。此外，用户越来越希望向他们实时传递流媒体数据，并且是传输到移动设备上。在线视频、定位、增强现实技术和许多其他应用现在依赖大量的高速数据流。对许多公司来说，传输高速数据流是相当大的挑战。

大数据的另一个突出特点是数据类型多样。数据中心只需要处理文档、金融交易、股票记录、人事档案的日子一去不复返。今天，图片、音频、视频、三维模型、复杂的模拟和定位数据被存入大量的企业数据仓库。这些大数据源中，许多几乎完全是非结构化的，因而不易分类，更不用说用传统的计算技术去处理。这一切意味着，大数据实际上是凌乱的数据，在开展任何有意义的分析之前，需要下大力气进行复杂的预处理和数据清理。

由于上述挑战，许多组织别无选择，只能忽略或快速排出大量可能非常有价值的信息。它们收集的很大一部分数据都未经处理，并且大量有价值的数据像废气一般被排出去。例如，目前医院在手术治疗过程中拍摄的几乎所有视频数据在几周内删除。然而，对这些图像流进行智能挖掘，既可改善个体患者的治疗效果，也可改进更广泛的医疗保健计划。

二、大数据需要新的技术解决方案

由于其数量、速度和类型提出的种种问题，大数据需要新的技术解决方案。目前名为Hadoop的Apache开源项目在这一领域处于领先地位。它提供了首个可行的大数据分析平台。大数据领域的绝大多数开拓者已经在使用Hadoop系统。例如，LinkedIn公司是一家面向商业客户的社交网络服务网站，目前使用Hadoop系统每周产生超过1000亿条个性化建议。

目前，除了原有的信息技术系统，许多大数据业务的开拓者在部署Hadoop系统，以便让这些系统把新老数据结合起来。然而，随着时间的推移，Hadoop系统可能注定要取代许多传统的数据仓库和关系型数据库技术，成为处理多种数据的主导平台。

许多组织不可能有足够的资源和专业知识去实施自己的Hadoop解决方案。幸运的是，它们不必这样做，因为已经可以利用云计算解决方案。亚马逊、谷歌和网域存储公司（NetApp）等供应商提供云计算解决方案，能够让各种规模的组织开始受益于大数据处理的潜能。利用云计算处理大量的公共数据也会起到很好的效果。例如，亚马逊公司已经存储了许多公共数据集，包括美国和日本的人口普查数据，以及基因组学和其他医学与科学的许多大数据存储库。

展望未来，随着人工智能的进步和新型计算机处理能力变得可用，大数据将突飞猛进。例如，未来量子计算很可能极大地提高大数据的处理能力。

三、驾驭大数据将具有深远意义

尽管挖掘TB级、PB级甚至EB级的数据在技术上具有挑战性，但却提供了重大机遇。事实上，无需多年，大数据技术和方法很可能让几乎每一条以往存储的数字信息产生某种额外的、派生的价值。正如IBM公司解释的那样，“大数据是一个机会，可以在新型数据中寻找新的见地，可以使业务更加敏捷，并可以回答以前回答不了的问题”。

更具体地说，大数据可以提高分析的洞察力，可以创造以前不可能有的新产品和新服务。谷歌、亚马逊和脸谱（Facebook）等业界先锋已经以实例证明，大数据如何能够提供高度个性化的搜索结果、广告和产品建议。随着时间的推移，大数据还有可能帮助农民准确地预测恶劣天气和作物歉收。政府则有可能使用大数据来预测社会动乱或传染病，并制定应对计划。

认识到大数据的潜力，2012年3月，美国政府宣布向大数据项目投入2亿美元，以极大地改善所需技术和工具，实现海量数据的存取和组织，并取得发现。白宫科技政策办公室甚至将此称为自互联网兴起以来最重要的公共技术投资之一，其主要目标是“加快科学和工程探索的步伐”。

正如美国网域存储公司NetApp解释的那样，从根本上来说，大数据的发展涉及创造新的信息技术系统，这种系统不是仅用于存储数据的仓库，更是一些紧密关联的系统。长久以来，我们已经习惯于将数据输入计算机系统，取得相对较少的回报。但是，通过对越来越多的大数据集进行合并分析，我们可能从计算机系统中获得更多的回报。

例如，通过利用大数据技术对每天12000GB的推文（用户在社交网站Twitter上发表的消息）开展实时情感分析，以了解全世界对事物的看法，已经成为可能。但这仅是开始，因为大数据可提供各种可能性，可能会增加和完善各类组织为客户提供的服务。

麦肯锡全球研究院在最近的一份大数据报告中估计，通过利用大数据，美国医疗保健行业可提高效率和质量，能每年节约3000亿美元，使医疗保健支出削减8%左右。据其估计，在整个欧洲，利用大数据每年至少可节约1490亿欧元的政府行政成本。从更广泛的意义上说，制造业企业将大数据贯穿整个研发、工程设计和生产过程，可能会显著减少产品上市时间，并提高产品质量。

大数据无疑会产生形形的具有数据跟踪能力的组织，令人畏惧，但是大数据的积极影响很可能大于其负面影响。例如，大数据可能会提高城市的交通管理，并可能实现更智能地运行电力基础设施，从而促进可持续发展。

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近日，HDS在美国Connect大会上公布了其“社会化创新”下一阶段的经营战略，同时推出全新解决方案与服务，包括：HDS IT运维透视眼，HDS实时洞察大数据整体服务、HDS医疗数据宝藏。HDS在社会化创新方面已经有了多年的投入和积累，结合其在运营技术方面深厚的传承、渊博的信息技术专业知识、先进的数据分析与数据基础架构，现在将提供整体解决方案为众多行业解决一系列现代 IT 问题。在过去几年里，公司执行了几项战略并购――包括 Avrio， oXya， Pantascene 与 Pentaho，以支持社会化创新战略，推动分析产品的发展。如今公司已经具备良好的条件，能帮助数据驱动公共领域与私有领域的企事业单位获得更深入的业务洞察力，更好地发挥数据价值。同时HDS 还于今天推出“软件定义基础架构”的强大阵容，支持分析驱动工作负载同时简化IT。

Enterprise Systems 高级副总裁兼 ICD 物联网研究员 Vernon Turner 表示：“HDS 迅速脱胎换骨，不再是单一的存储公司。通过不断扩充专业知识及产品组合，整合物联网、运营技术、M2M和数据分析，巧妙推动客户获得业务及社会成果。在数据急剧井喷的世界里，IT与组织复杂性日益增长，而这也常常是阻碍业务增长的罪魁祸首，只有能够实现精简并最终成为数据驱动组织的供应商，才能具备远见卓识，赢得市场份额。”

HDS社会化创新的措施与方案解决了企业与社会的关键问题――包括人口增长与城镇化、公共安全事宜等。在帮助解决这些问题的同时，公司也实现了企业与社会价值。利用其市场领先的数据基础架构技术与智能分析软件基础，HDS 正在为不同市场专门开发解决方案，整合联网设备与技术，或者物联网的力量，以及运营技术、机器对机器、先进的数据分析与业内最佳 IT 基础架构，所有这一切均位于统一的全面集成的架构。

HDS 社会化创新和全球行业市场高级副总裁 Kevin Eggleston 表示：“我们的社会化创新解决方案与服务利用了我们多年来累积的先进技术与专门知识，从数据科学家到数据算法，机器对机器、大数据分析，以及运营技术，我们都有充足的资源与丰富的专业知识，借助于数据创新，帮助组织解决实际问题，在最关键领域取得更大成就。”

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“其实医院到底用信息化来解决什么问题，这一点必须清楚。” 北京大学人民医院信息中心主任、院长助理刘帆表示，按照医院的业务来看，“医院主要围绕三件事展开工作”。第一，医院的运营首先需要一套IT系统来实现精细化管理；第二，医院的IT系统要能够帮助医院保证并持续改进医疗质量；第三，IT系统要让病人在最方便、最快捷和服务最好的医院就诊，保证医疗服务。

为此，医疗信息化在20多年的历史中，正逐渐从以科室和部门为核心，向以病人和健康为中心发展。而与此同时，云计算、大数据、物联网、虚拟化、移动医疗等技术的应用，将使医疗IT变得越来越好。

但是，到目前为止，技术的进步并没能完全实现医院CIO们的美好愿望。“我们跟大公司合作都有一个非常痛苦的问题，我们付你钱，同时要给你做R&D。”刘帆说，尽管很多公司都有很好的技术，但落实到医院里，却无法提供一套能够直接落地的解决方案，“老是差一点点”。

比如，在目前流行的移动医疗解决方案中，医生查房可以使用平板电脑。但实际上，目前市场上所有的平板电脑产品都无法应用在医院的环境里——医院里有很多传染病人，为了防止交叉感染，所有的医疗设备都必须能够抗菌，或能够达到可以接受消毒酒精的标准。“我们试过用75%的酒精去擦平板，大部分擦过几次之后，屏幕就不再像过去那么清晰和明亮了。”刘帆说，“在医院严酷的条件下，很多产品都不适合。”

此外，刘帆还表示，跨设备、跨所有终端的平台也是目前医疗解决方案中所需要的。而这正是Windows 8所具备的。