在当今快速发展的技术格局中，优化基础设施成本至关重要。服务器支出是IT预算中的一项重大开支，企业正在寻找方法来降低成本，同时又不影响性能和可靠性。
本文将介绍节省服务器成本的三项最佳实践：
1. 高效配置
通过坚持正确的配置原则，企业可以最大限度地减少不必要的开支：
- 选择合适的大小：根据工作负载选择合适的服务器大小，避免过度配置或资源不足。
- 优化存储：使用多级存储解决方案，为不同数据类型选择最佳存储类型。
- 使用虚拟化技术：通过在单个物理服务器上运行多个虚拟机来提高资源利用率。
- 利用自动化：使用自动化工具来简化配置任务，减少错误和提高效率。
2. 灵活许可
灵活的许可模式允许企业根据其需要调整服务器支出：
- 使用按需付费模式：仅为实际使用的资源付费，提供可扩展性和成本优化。
- 探索混合模式：结合本地和云服务器，以降低整体成本，同时保持性能和控制。
- 利用退款：通过选择支持退款的许可证，企业可以根据需要缩减或扩大服务器容量。
- 考虑长期合同：为长期使用承诺折扣和优惠价格，同时锁定价格稳定性。
3. 优化使用
通过采取以下步骤，企业可以优化服务器使用并降低成本：
- 监控服务器使用情况：定期监控服务器利用率，以识别未使用的资源并采取措施。
- 负载均衡：在多个服务器之间分配工作负载，以防止任何单个服务器过载。
- 停用未使用的应用程序和服务：消除后台运行的非必要应用程序，以释放资源。
- 实施节能措施：选择节能服务器和组件，优化冷却并利用电源管理工具。
- 利用云计算：考虑将非关键工作负载迁移到云，腾出本地服务器资源并降低成本。
结论
通过实施上述最佳实践，企业可以显著节省服务器成本，而不会影响性能或可靠性。高效配置、灵活许可和优化使用相结合，为降低基础设施开支提供了一个全面的方法。通过遵循这些原则，企业可以优化其服务器部署，释放宝贵的资源并提高其整体IT效率。
阿里云服务器8核32G配置可选实例规格详解及优惠价格表（2023年新版）
阿里巴巴云计算平台于2023年更新了其服务器配置与价格表。
对于8核32G配置的服务器，提供了多种实例规格选择，价格从共享型s6实例的204.66元起，覆盖了三个月、一年期等不同时间跨度，同时享受优惠，包括立减20至50元的折扣，以及购买后额外享受一次4.5折升级权益。
阿里云服务器8核32G配置的实例规格种类繁多，达到33种，每种规格根据用途、性能等因素定价不一。
以下是8核32G配置下可选实例的详细规格及优惠价格表。
阿里云提供的8核32G服务器实例规格包括通用型g8y、g7、g7a、r7p、hfg7、g6e、g6、hfg6、g6r、g7t、g7ne、g7se、g5、hfg5、g5ne、re7p、re6p、s6、t6、t5、i4p、i3g、i2gne、i2g、i1、d1ne、d1、gn6v、gn5i、f3、u1、sn2ne、mn4等。
这些实例适用于不同的应用场景，如高性能计算、大数据处理、网络加速、存储优化、安全增强、GPU计算、FPGA计算等，满足不同业务需求。
在2023年的活动期间，阿里云提供了多种折扣优惠，最低可达1折，具体包括共享型s6、通用型g6、通用算力型u1、通用型g7和GPU云服务器gn5i等实例。
优惠活动详情可见于“阿里云服务器新人特惠”页面。
此外，对于首次购买的用户，限购一次，确保了活动的公平性。
对于8核32G配置的原价收费标准，阿里云提供了详细的表格，但这里不列出具体数字，以避免信息泄露或过时。
建议访问阿里云官方文档获取最新价格信息。
根据业务需求，选择合适的实例规格至关重要。
阿里巴巴官方提供了“云服务器 ECS>最佳实践>选型最佳实践”的指南，帮助用户根据自身需求做出决策。
同时，阿里云还推出了云服务器ECS与轻量应用服务器的新购升级优惠券与续费优惠券，购买时可享受额外优惠，详情可访问指定页面。
总的来说，阿里云提供的8核32G服务器配置覆盖了多种实例规格，价格优惠，满足不同业务场景的需要。
用户在选择实例时应考虑业务需求、预算以及性能要求，以确保最优的资源配置。
同时，利用官方提供的优惠活动和指南，可以有效降低使用成本，提高运营效率。
什么是配置管理数据库
配置管理数据库是指这样一种数据库，它包含一个组织的IT服务使用的信息系统的组件的所有相关信息以及这些组件之间的关系。
配置管理数据库提供一种对数据的有组织的检查和从任何想要的角度研究数据的方法。
配置管理数据库的作用及分类配置管理数据库的作用在于：用来收集所有与配置有关的信息；用来评价系统变更的效果；用来为配置管理过程提供管理信息。
而根据配置管理数据库的不同应用，可以分为以下3种。
(1)开发库：它是指专门供给开发人员使用，里面存储的信息可能会作频繁的修改，而且对其控制也相当宽松。
主要是为了更好地适应开发人员日常工作的需要。
(2)受控库：是指在生存期某一阶段工作结束后发布的阶段性产品，通常包括人工制品和机器可读信息{源代码、可执行文件等)。
由于软件配置管理的关键也正是对受控库中的各个软件项进行管理，因此受控库也通常称之为软件配置管理库。
(3)产品库：是指开发的软件产品已经通过了系统测试后使用的配置管理数据库。
它通常存放的是最终产品，等待交付用户或现场安装的产品。
配置管理数据库识别和建立1)确定配置管理的范围建立配置管理数据库，首先要考虑的是IT基础架构中哪些信息需要纳入配置管理的控制、配置项的宽度和深度，以及配置项的生命周期。
配置管理流程作为IT服务的支持流程，IT服务本身也可以作为配置项记录在配置管理数据库中，配置管理数据库与组织IT服务管理水平密切相关。
一方面组织的服务管理水平不断提高，需要配置管理数据库为之提供更详细、更准确的配置项信息，对配置管理数据库的管理要求也随之提高；另一方面，配置项的广度的扩大会造成IT成本的增加，深度的加深又会给IT管理带来一定的难度，因为组织海量级的配置项信息需要实时性和准确性才能对业务服务有所帮助，否则就很难体现出配置管理数据库的价值。
所以组织应该从IT服务需求和配置管理数据库成本平衡角度出发，选择一个能够为业务提供所需基础信息又能将IT管理投资最小化的适合组织发展的配置管理范围。
配置项的生命周期应该从采购申请开始到报废销毁结束。
所以组织需要确定一个配置项信息被记录到配置管理数据库和从配置管理数据库中被删除的时间点，为配置管理审计提供支持。
2)配置管理数据库基线配置管理数据库的信息由配置信息基线和变更集组成，基线备份分为两种：·基于数据库的定期备份制定备份策略，备份代理定期或者适时连接备份服务器，将配置管理数据库备份到备份服务器上的备份库中。
作为某个特定时刻配置管理数据库状态的快照，当配置信息遭到破坏或丢失时，配置管理数据库可以恢复到故障前最近的完整状态，提高系统资源的安全性和抗毁性，将灾难带来的损失降到最低。
·基于变更内容的备份对配置项的修改来自于变更任务，在每次实际修改过程中，自动备份配置项的修改前内容，作为变更前版本，修改后内容作为配置项的当前值，保障配置项历史信息的回溯和查询。
3)确定配置项的颗粒度配置管理数据库能否为业务服务提供良好的支持，很大程度上取决于配置项的详细程度，组织应该制定所有配置项分类的颗粒度范围，配置项颗粒度太粗会导致配置管理数据库无法为其他流程和业务服务提供支持，同时会影响到配置项之间的关联关系。
举例来说，如果网络设备中以一个交换机为配置项，当交换机上的某一个端口发生故障时，无法立刻定位影响到哪套信息系统，只能说和这台交换机有关的业务可能都受到了影响，这就无法体现配置管理数据库的价值所在。
但是配置项颗粒度如果太细，就会造成配置管理数据库管理人员的巨大压力，会大大增加IT运维成本。
就刚才的例子来说，如果反之网络设备的配置项细化到每个交换机的端口都是一个配置项，那么当它发生故障时，的确能够很快根据配置管理数据库中的信息定位到受影响的业务系统，并且能够确定影响程度和范围，但是一个组织若有上百台甚至上千台的交换机，每天仅端口信息的修改就会给组织的人力、物力带来很大的压力。
所以如何定义配置项的颗粒度对于配置管理数据库的使用和价值体现都起着决定性的作用。
4)确定配置项的属性内容一个配置项的属性内容决定了它能为其他流程服务提供的具体信息，但是一个配置项的属性可能有成百上千个，选择找到适合配置项自身需求的属性、最有用的信息，就能够大大降低维护信息的成本。
一个配置项属性的定义要具备面向服务的特性。
例如一台服务器有很多属性，但是可能对于某个组织来说，只有IP地址、内存、CPU等信息是有实际意义的。
5)建立配置项之间的关联关系配置项的关联关系对于处理事件、问题，确定变更的影响范围和程度以及对服务可用性的预测起着很大的帮助作用。
配置项之间的关联关系可以分为四种，属于、包含、对应和连接。
组织可以采用两种方式对配置项关联关系进行整理，第一种方式是自上而下的方式，即按照“业务服务→IT服务→IT系统→IT组件”的模型定义配置项关联关系，这种模式的优点在于以业务为主线能够快速建立起所需要的配置项关联关系模型，但是很难建立完整的配置管理数据库。
另一种方式是自下而上的模式，即先建立组织内部的所有配置项和配置项关系，然后逐步映射到相应的业务服务。
这种模式的优点在于能够建立全面的配置管理数据库，为配置管理日后发展打下扎实的基础，但是建立周期较长，企业会在配置项的建立上花很多的时间。
6)配置项状态配置项的状态共分为以下四种。
·新申请状态：当对于新增配置项的变更请求还未经过评估和批准，需要在配置管理数据库中记录该新增配置项时，其状态为“新申请”。
·准备状态：新增配置项的变更请求已经经过评估和批准，但是配置项还未投入正常使用，其状态为“准备”。
·运行状态：配置项在正常使用，其状态可置为“运行”。
·报废：当配置项已经被撤销，不会再使用时，将状态置为“报废”。
7)配置项的命名规范每个配置项都应该有唯一的配置项编号，建议组织在制定配置项命名规范时，能够充分考虑编号的可扩展性和易记性，同时从编号中能够反映一部分的配置项信息和关联关系信息，为配置项管理员提供帮助。
8)配置项和流程的关联变更、事件、问题管理流程都会牵涉到配置项的更新，同时配置项信息也为IT服务管理流程提供帮助，这就需要配置项能够和这些流程紧密结合。
配置管理数据库的标准一个高效、好用的配置管理数据库(Configuration Management Database，CMDB)需满足以下6条重要标准，即联合、灵活的信息模型定义、标准合规、支持内置策略、自动发现和严格的访问控制。
车辆制造商、大型零售商、银行这些全然不同的企业之间有什么共同之处？答案就是它们都需要IT，或者更准确地说，它们都要遵循IT基础架构库(ITIL)服务管理的最佳实践，采用自动化IT管理解决方案以实现重要的业务目标，包括减少服务中断、降低成本、提高IT效率、促进法规遵从等。
实施ITIL最佳实践的核心就是配置管理数据库(CMDB)。
CMDB将IT基础架构的所有组件储存为配置项，它不仅能维护每个配置项的详细数据，而且能维护各配置项之间的关系数据。
同时，CMDB还能维护各配置项中包括其事件和变更历史在内的管理数据。
通过将这些数据整合到中央存储库，CMDB可为企业了解和管理数据类型之间的因果关系提供保障。
更为关键的是，CMDB可实现IT服务支持、IT运维及IT资产管理内部及三者之间的流程整合与自动化，为业务服务管理(BSM)这全面、统一的IT运行平台奠定坚实基础。
业内普遍认为，一个精心架构的CMDB能为IT部门奠定坚实的基础，提高服务基础架构的透明度、可靠性以及可控性，并能自动化服务的配置管理，同时确保IT运维持续遵从企业政策、政府法规、行业标准和最佳实践。
当然，为实现这种高水平的集成度和自动化，CMDB需满足以下六条重要标准，即联合、灵活的信息模型定义、标准合规、支持内置策略、自动发现和严格的访问控制。
联合CMDB提供IT环境的单一、准确的信息源，因此，可以将它看做是一个记录IT基础架构数据的中央存储库。
但是，将所有基础架构信息存放在一个数据库中很难实现，因为基础架构的类型、各类元素类型及管理数据的类型种类繁多，且各数据类型中也存在着不同的粒度水平。
比较可行的方法是将各个CMDB和其他的数据存储统一到ITIL所定义的配置管理系统(CMS)中。
这样，根据IT基础架构和运维管理的不同功能所创建的各个CMDB数据集将共同形成一个整体的企业CMDB。
统一多个数据存储需要采用一种联合的方法，并且在创建企业CMDB架构时就需设计考虑到这种联合方法，而不能事后补入。
建立在联合架构中的CMDB能接入广泛的信息，而无需将所有数据移动或复制到CMDB中。
为确保该方法有效实行，整体企业CMDB中的各个数据存储必须清晰地隶属于不同的功能领域，且满足数据交换、数据核实和数据访问三方面要求。
比如，在一家大型服装零售店里， CMDB存储了IT环境的基本信息，并为其他关键、详细的数据存储提供索引。
配置项关系和管理信息使工作人员能够将资产与事件和问题相关联，理清事件之间的相互关联信息，从而能从根源上分析事件和问题产生的原因。
通过联合方法，CMDB向工作人员提供所需信息，让他们更有效地管理资产生命周期。
这将有助于确保企业不会浪费资金，继续支持维护历史遗留系统。
采用联合方法的一项关键要求是具备强大的数据整合能力，以确保多源数据的准确性和一致性。
数据整合不仅能消除重复数据，使各部分有且仅有一个配置项，还能确保多源数据连接到正确的配置项。
灵活的信息模型定义CMDB信息模型有两种不同的方式。
一种是自上而下，即先有一个宏观的企业视图，然后在CMDB中为该视图部署一个元数据模型，然后确保所有管理应用程序符合元数据模型。
另一种方式是自下而上，即把低层的数据集进行标准化，依此开发元数据模型。
大多数IT机构会选择自下而上的方式。
因为采用这种方式，现有的管理数据集能轻松地并入元数据模型中，减少部署工作，加快产生价值。
由此产生的元数据模型与具体的管理功能和应用无关，因而比实际的低层次数据集更易操控，而那些低层次数据集则受制于具体应用所引发的具体管理功能。
自下而上方式的另一项优点在于它更易被接受，因为与自上而下的方法不同，它无需破坏企业的组织架构和文化。
精心架构的CMDB可同时支持这两种方式，满足IT要求并提供部署CMDB所需的IT灵活性。
标准合规联合架构包含多个CMDB，也就意味着出现多个数据集，因此必须实现各个CMDB之间及数据集之间的互操作性。
这就需要标准化的数据交换机制，以确保数据准确，保护数据安全，实现有控制的访问。
所以，CMDB架构需在网络服务方面支持如XML和SOA等开放标准。
通过标准支持，可实现不同数据存储之间的相互操作，同时确保数据不违反IT部门为其企业CMDB开发的元数据定义的整体性。
支持内置策略精心架构的CMDB可以涵盖策略、记录服务及服务相关辅助组件的创建、更新、实施、持续合规追踪等环节中用到的标准。
这些服务可以是应用、中间件、系统可用性、数据库、网络设备和操作系统等。
服务相关辅助组件可以是网络服务器、数据库服务器、应用服务器、网络设备、客户机等。
标准中必须包括数据集的详细信息，如配置、安装、性能和运行时间。
策略可能是动态的，并且可能因时间、用户数和服务水平协议(SLA)等因素而变动。
精心架构的CMDB还可包括流程模型。
由于IT环境通常随时间变化而发生变更，因此这些流程模型必须也是动态的，以自动适应这些变更。
由于能够包含策略和流程模型，CMDB在基于策略的流程自动化中发挥着十分重要的作用。
这种自动化能大幅加快流程执行，同时执行最佳实践流程应用。
例如，一家专注于卡式支付交易服务、电子支付系统和国际金融信息的基础架构服务供应商应用了CMDB之后表示，CMDB可以帮助IT部门在极短时间内高质量高水平地执行所有发布、变更和SLA管理等主动的、前瞻性的流程。
自动发现CMDB需自动发现IT基础架构中的所有资产及其详细信息、各项资产之间的物理和逻辑关系，以及资产与其支持的服务之间的关系。
联合方法可以支持自动发现，因为该方法能获得基础架构中任何一项组件的详细信息。
已经有一些领先的企业选择了自动化工具来发现IT环境中的配置项并将其反馈到CMDB，这些工具还能捕捉组件之间的逻辑依赖关系，并识别哪些IT组件包含企业应用。
传统上，IT利用自动发现功能快速传播库存信息。
最新一代的自动发现方案还可定期扫描IT环境，提供特定组件在不同时间点的实时配置信息。
对于任何针对组件及其支持的服务所进行的分析而言，实时发现加之按时间顺序产生的一系列实时信息，将有着十分重要的意义。
严格的访问控制在IT领域，未经授权或未预料到的访问和变更会导致服务中断或宕机。
因此，安全和访问控制在CMDB设计和部署中发挥着必不可少的作用。
访问政策可用于用户和工作群创建资料介绍和访问控制。
CMDB必须符合安全标准，以防止对数据集执行任何未经授权的变更。
这些标准可以通过目录进行归档，以确定各个数据集的各自授权访问人员，以及访问人员的数据集操作权限。
CMDB具有这种内置的、基于角色的访问控制之后，就可以通过目录访问权限来实现用户身份验证。
配置管理数据库的标准为了确保CMDB项目实施的成功，防止不必要的项目拖延，企业在实施配置管理数据库（CMDB）时应该有一些预防措施，本文提出了6个方面的缺陷，企业在实施CMDB时应该极力避免。
缺陷1:不能识别CMDB的目标和收益CMDB管理着企业环境内的众多配置项及其关系，这些配置项可以是服务、软件、硬件、系统、操作系统、应用程序、数据库、流程文档、安全文档、网络组件等。
在不同的企业之内，这些特定的配置项的重要性是不同的。
CMDB不能也不应该管理企业内的每个资产、文档或流程。
每一个企业都不应该对自己的配置项的特定目标和利益视而不见。
如果知道CMDB如何应用，比如理解变更的影响，就可以基于CMDB购买和实施的成本，对项目的目标进行成本－利益分析和衡量。
清楚地定义短期目标和长期规划，对于CMDB项目的初期开展很关键。
如果不能合理地定义目标和量化投入产出比（ROI），你的方案就很难得到管理层的同意。
缺陷2:让CMDB成为一个元数据的倾销库为了获得最大的业务价值，要认识到CMDB中什么可以管理与什么应该管理两者之间的区别。
一些企业在发起实施CMDB时，有时候会不加区别地将所有来自配置项（CI）仓库的数据全部输入到CMDB，而未能进行充分地关系文档化或者是对配置项的变化进行管理。
CMDB应该只包含那些计划将要积极去管理的配置项。
如果将所有的数据都倒入CMDB之中，没有一个规划，企业就会身处一个难以管理且价值不大的知识库之中。
缺陷3:忽视变更管理的需要如果没有一个有效的变更管理流程，CMDB将很快就会与现实不同步。
因此，CMDB和配置管理流程必须与变更管理流程紧密结合在一起。
只有经过认可的变更可以进入CMDB，只有作为变更请求（RFC）的一部分的配置项才能进行更新。
如果不能满足这些要求，CMDB的实施将会陷入一个向下的螺旋，直至失败。
缺陷4:不能获得利益相关者的支持CMDB实施在企业之内会有很多接触点。
与配置项相关财务、能力和可用性等属性都要求从分离的不同部门输入，如果关键的利益相关者从一开始就没参与，如果他们不能得到CMDB能为组织交付的真正价值，那么要让他们支持一个包含所有必要的属性和关系的CMDB的建设会很困难。
因此，在CMDB项目的开始，就要努力获得关键的利益相关者的支持。
要向他们表明，CMDB将会使得他们持续不断地改善相关指标和关键绩效指标（KPI），这样你就能得到所有相关方面的支持。
缺陷 5: 难以更广泛地实施在项目开始之初就能对其进行有效的引导和控制，比如说一个被清楚定义的业务服务的实施，这对于项目的成功是关键的。
首先要确定支持业务服务的配置项，如应用服务器、网络服务器、路由器、数据库和数据库服务器等，然后就要确定在这些配置项之间存着什么类型的关系，比如说是“依托运行”、“主机”、“连接”、“管理者”等。
这些关系有助于理解和降低与组成服务的配置项的变更相关的风险一旦CMDB按照这样的做法初步成功实施，企业就可以考虑扩展项目的范围，以一种有效且高效率的方式来管理更多的配置项。
这种渐进的方法可以让企业迅速地实现价值，同时还会获得进行更广泛实施所需要的经验。
缺陷6：在流程和培训的投入上吝惜CMDB的成败取决于使用和维护它的人，如果这个人没有经过合理使用和维护流程的培训，那么，CMDB将会是低效的，其中的内容很快就会变得过时和不准确。
正确的培训也有助于确保一个成功的实施，以及一次值得付出的投资。
能够避免以上六个方面错误的企业将会安全地完成CMDB的实施，并提高成功的可能性。
这意味着他们能以更低的成本为业务提供所需要的服务，同时还能确保这些服务在一个符合要求的绩效水平上运行。
参考文献配置管理数据库专家网.王俊 胡呈炜 郑迪主编.系统分析师案例分析与论文指导.人民邮电出版社,2007.4.侯维栋主编 认证与实践.清华大学出版社,2010.01.企业配置管理数据库CMDB选型的六大要点.配置管理数据库实施六忌.
大数据处理的五大关键技术及其应用
数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：
大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为：
大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。
主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。
其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。
关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。
传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。
数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。
一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：
可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
预测分析成功的7个秘诀
预测未来一直是一个冒险的命题。
幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。
尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。
而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。
预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。
AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。
”。
这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。
1.能够访问高质量、易于理解的数据
预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。
全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。
”
了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。
“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl – Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。
“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。
简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。
“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。
“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。
”
2.找到合适的模式
SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。
“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。
“大多数数据集都有其隐藏的模式。
”
模式通常以两种方式隐藏:
模式位于两列之间的关系中。
例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。
Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。
”
模式显示了变量随时间变化的关系。
“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。
3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报
纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。
”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。
Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。
这样是不可能获得成功的。
”
而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。
Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。
“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。
”
4.使用正确的方法来完成工作
好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。
然而，这也是个坏消息。
芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。
“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。
”
罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。
“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。
5.用精确定义的目标构建模型
这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。
“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。
对此，Fontes也表示同意。
“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。
“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。
”
6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系
在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。
客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。
”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。
7.不要被设计不良的模型误导
模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。
错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。
没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。
例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。
然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。
这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。
另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。
因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。
例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
