㈠ 工业大数据应用在哪些方面
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。
㈡ 企业如何保障数据存储安全
企业数据的安全性至关重要，因为它们涉及到企业机密，很多公司在员工入职的时候都要求它们签一份数据保密协议，但这依然不能阻止数据泄露。
一般来说，企业数据可以保存在两个位置，一个是自己手里，也就是私有化部署;一个是服务提供商手里,也就是SaaS。下面我们就分别来介绍一下，到底哪一种数据保存形式更安全。
1. 私有化部署的安全性：数据位置存放在本地
私有化部署将软件直接部署在内网的本地服务器中，数据把握在企业内部。也就是说只要保证企业的服务器不被攻破，那么数据就是安全的，因为他们是可控的。
但是对于私有化部署，企业需要安排专人对服务器维护，保证数据安全，但是大部分企业不会将大部分精力放在服务器上，所以从这一点上来说私有化部署的安全性降低了。
2、 SaaS的安全性：专业
SaaS部署的系统是企业通过购买SaaS服务提供商的服务，从而获得相应的所需功能，但企业通过该服务所处理的数据将无一例外的保存在SaaS服务提供商的服务器中。
服务提供商向很多公司提供租用的服务，所以会有很多工程师进行对系统的日常维护和升级，也更专注于系统的安全性，至少比大部分企业的安全做的更好更全面。
综上所述，好像SaaS的优势更强一些，那就是说我们应该选择SaaS来存储数据吗?其实，究竟选择哪一种数据安全存储方式还应该结合照公司的实际情况。
对于大型企业而言，可以选择私有化部署。首先在本地需要购买服务器，搭建环境，安排专人进行管理，安全保护，此中需要耗费人力财力。但由于企业大、资金足，这些不是考虑的重点，他们完全有能力将自己的系统搭建好，而且也能保证安全性。
对刚起步的中小型企业，选择SaaS是更好的选择，刚起步的企业没有精力去搭建并维护这些系统，且不说有没有能力去搭建这个系统，就算能搭建好这些系统，也不会比SaaS服务提供商的更加安全。所以选择SaaS部署可以给中小型企业节省搭建本地服务器的精力，减少开支，让他们专注于核心业务，更是提供了更多的安全保证。所以即使涉及到核心数据的问题，但是中小型公司应该相信SaaS服务提供商，选择SaaS模式来助力自己的发展。1m筑造是建筑装饰行业标准化的SaaS
ERP软件，在保存数据方面，我们的安全性毋庸置疑。
㈢ 你所了解的大数据，是真正的大数据吗
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据时代存储所面对的问题
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。
容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度，因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下，Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件，在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流，从而进一步提高数据吞吐量。
有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
成本问题
“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。
很多大数据存储系统都包括归档组件，尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说，归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
小用户怎么办？
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
㈣ 企业用云存储的好处
云计算的飞速发展，使云存储领域涉及的范围越来越广，随着企业办公人员对数据存储安全性和可靠性的要求越来越高，使用传统的存储模式，如移动硬盘、U盘、刻录光盘等方式，都存在着使用不方便、管理麻烦等诸多问题，特别软硬件故障可能导致本地存储信息的大量丢失或损坏。因此如何安全可靠的存储企业运营数据，成为了现在企业办公的重中之重。
云创的minicloud迷你云这个微型的云计算用最少的成本为企业部署云存储以及企业办公应用软件，为办公室配置一朵迷你的云，满足企业的办公需求，大幅度降低了企业IT建设的门槛与风险。
㈤ Win10存储感知功能有什么作用
存储感知功能是一个有关清理文件的功能，Win10存储感知功能可以让操作系统在需要的时候删除不需要的文件（例如临时文件和回收站中的内容）自动释放空间。
1、按Win+i打开设置界面，在设置窗口中点击“系统”选项。
㈥ 如何满足应用感知IT基础设施架构需求
IT组织不断研究数据中心基础设施架构，为了最大限度提高系统性能：集中化与分散化，星型拓扑与网状网络，客户端/服务器与单片系统。以及现在新增的内核舱式架构。
内核舱式架构设计能够提高企业数据中心生产力。改变流量模式，改变数据走向是推动这个IT基础设施架构发展的主要动力源。整个组织需要培训以及获得新工具来管理这一的基础设施，该基础设施由应用程序非均匀的分成多段。
基于波斯顿研究公司Aberdeen Group的调查数据，有超过一半以上的企业应用已经虚拟化。一般来说，处理任务的数据流是从用户发往中央服务器，然后再返回。在虚拟化系统中，任务处理数据经常在数据中心系统的不同组件之间传输。因此，现在有70%至80%的流量是在企业数据中心内部流转。
另一个不断增长的数据中心流量趋势是融合系统，该系统整合了服务器、存储与网络功能在一个盒子里。融合基础设施将在2016年将这些系统上的消费从2011年的20亿美元推动到178亿美元，马萨诸塞州弗雷明汉的International Data Group预测到。
㈦ 什么是企业云存储
企业云存储是在云计算的概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
企业云存储就是将企业的数据资源放到云上，让企业员工可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
㈧ Win10怎么用存储感知功能
操作方法
1. 点击【开始】>【设置】>【系统】>【存储】，即可看到【存储感知】。
激活后按钮后，Windows便可通过删除不需要的文件（例如临时文件和回收站中的内容）自动释放空间。
2. 进入【更改释放空间的方式】，可进行较为详细的设置，以及手动清理空间。
补充说明
在刚才（图1）的存储界面下方的【更多存储设置】中，也能为应用、不同的文件类型更改新内容的保存位置。
可以对比一下原先的保存位置：
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另外，在【应用】设置中，除了常见的默认设置或者卸载等操作外，一些自带的应用也可以通过高级选项来进行“重置”。类似于移动设备，该操作会清空数据，请注意。
㈨ win10储存感知找不到
Win10存储感知在哪 怎么设置？
1、首先从Win10开始菜单中，点击打开“设置”（也可以直接使用 Win+I 组合快捷键快速打开），如下图所示。
2、打开Win10设置后，点击进入“系统”设置，如下图所示。
3、最后在系统设置中，点击左侧的“存储”，在右侧就可以找到“存储感知”功能了，这里可以对功能选择开启或关闭，如下图。
4、开启存储感知功能后，还点击点击进入下方的“更改释放空间的方式”设置，这里可以根据自己的喜好设置一些自动清理垃圾策略，如下图所示。
㈩ 中小企业的云存储应用方式都有哪些
但在大多数情况下，SME认为云存储还是最适合用于存储灾难恢复的备份，内部备份基础设施也需要，但对于SME而言，在考虑灾难恢复目标时却没有主意，现在云存储自然就成了首选。 有些SME甚至不想在内部备份基础设施上投入，直接把所有备份都交给云存储，也有可能是不想升级备份软件支持云存储，Axcient联合创始人兼CEOJustinMoore说：“那些想将云存储作为主要备份位置的SME将需要承担更多的风险，如果没有本地存储，初始备份和完整恢复都将是一个很耗时的过程，可行的办法是寻找一种混合的解决方案，使用本地存储设备存储最近的备份，将那些陈旧的备份逐步转移到云存储，这种方法的好处是SME不用再管理复杂的备份存储基础设施，既可以利用最近的本地备份执行快速恢复，又可以减少本地存储的空间占用”。 归档 SME也应该考虑将云存储作为归档目标，这样不仅可以减少本地存储的需求，还可以减少本地存储的电力和制冷成本。 云存储厂商已经推出了与备份类似的混合解决方案，IronMountainDigital的市场合作主管DanielStevenson说：“通过给云存储提供一个NAS前端，企业可以先将数据复制到NAS前端，再从NAS转移到云存储，这种方法几乎适合各种规模的SME进行数据归档”。 被SolarWinds收购的Tek-Tools产品经理GustavoSosa同意Stevenson的说法，他说：“NAS前端提供了一个简单的方法让云存储成为归档目标，通过工具可以确定很少访问的数据，SME就可以将这部分数据转移到云中，同样可以借助工具找出过时的数据，然后根据用户定义的策略将其自动转移到云中，另外还可以通过工具跟踪和分析转移走的数据”。 主存储 云存储发展速度相当惊人，有些用户已经将其用作主要存储目标了，虽然各大厂商目前没有推出SAN或基于块的系统使用云，但NAS的数量一直在增长。 NasuniCEOAndresRodriguez说：“如果要将云存储作为主存储，你必须准备好很快的互联网连接，或是先在本地缓存数据，许多公司只使用了一个NAS存储文件，他们一般没有将其用于存储应用程序数据或用于高端应用，在文件服务器使用领域，理想的情况是NAS在本地有一小块本地缓存，这样可以减小带宽的占用量”。 通过缓存，不仅提高了活动文件本地访问的性能，利用云存储又扩大了空间可用量，同时具有云存储的先天安全性，Rodriguez建议SME数据中心在创建本地缓存时最好不要超过128GB。