时间：2023-06-05 10:17:36
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇大数据迁移方案，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
构筑统一数据平台的挑战
信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。
数据存储平台的高性能挑战
信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。
数据存储平台的高可用性挑战
医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理
PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索
目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级
功能。更为重要的是，必须能够支持对海量数据的联合搜索和模糊索引，使检索就像是医院内的“Google”，基于元数据创建索引，保证医生在统一的医疗内容池中快速检索到需要的信息和数据。对医院历史数据及时归档以及历史数据的日后检索回调解决方案，成为医院信息化的挑战之一。构筑统一数据平台的挑战
信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战
信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。
数据存储平台的高可用性挑
医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理
PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索
目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级功能。更为重要的是，必须能够支持对海量数据的联合搜索和模糊索引，使检索就像是医院内的“Google”，基于元数据创建索引，保证医生在统一的医疗内容池中快速检索到需要的信息和数据。对医院历史数据及时归档以及历史数据的日后检索回调解决方案，成为医院信息化的挑战之一。构筑统一数据平台的挑战
信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。
数据存储平台的高可用性挑
医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理
PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索/目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级
功能。更为重要构筑统一数据平台的挑战
信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。数据存储平台的高可用性挑战.
借云之势
曙光公司无锡云计算中心目前已经有200多个云应用，数据存储总量也超过了10PB。如此庞大的数据，每天的存储、管理成本对数据的拥有者来说是一个极大的负担。用历军的话来说，这些数据就像是沉睡的金矿，必须找到一个最有效的方法对数据进行组织、整合、分类、检索，深入挖掘数据的内在价值，同时还要降低管理成本，只有这样才能让这些数据闪光。开启金矿的钥匙就是大数据解决方案。
为了更好地处理这些海量数据，曙光公司两年前开始研发一种新的架构——海量数据检索处理系统，这就是XData大数据一体机的前身，因为当时还没有大数据这个概念。“XData是我们为在自己的云数据中心里提供数据挖掘服务做的铺垫。”历军表示，曙光的大数据战略可以概括为8个字：“平台一体，智汇应用”。“平台一体”包含多层含义：首先，大数据解决方案必须是存储、分析和应用三位一体；其次，XData大数据一体机实现了软硬件一体化，监控与管理一体化，产品与服务一体化，以及多种数据类型处理一体化。“智汇应用”表明，大数据天生具有鲜明的行业属性，因此大数据解决方案必须与行业需求和特色相结合，从行业切入、逐层递进，才能达到事半功倍的效果。
相比云计算，大数据从概念辨析到落地应用这中间所用的时间似乎缩短了很多。有人说，这是云计算的功劳，因为云计算在技术、观念、应用和商业模式等方面给大数据的应用做了很好的铺垫。过去几年中，曙光公司在云计算方面的布局与积淀为今天大数据战略的实施奠定了良好的基础。2013年，曙光公司将开通乌鲁木齐、哈尔滨、宁波三个城市的云计算中心，这样一来曙光在国内自投建设和负责运营的云计算中心总量将达10个。“用云的方式实现数据的分析与挖掘是未来的一个趋势。”历军表示，“我们现在主要销售大数据的解决方案，随着大数据技术走向成熟，软件更加完备，未来我们很可能会基于云提供大数据的分析服务。”
大数据厂商要全面
“大数据厂商一定要全面。数据挖掘不是一个存储厂商能独自完成的事。”历军表示，“大数据厂商必须具备很强的综合实力，能够提供包括计算、存储、分析和应用等在内的整体解决方案。XData大数据一体机的推出证明曙光已经具备了这种综合实力。”
时至今日，曙光在很多人心目中还是高性能计算领先者的形象。其实，这已经是老黄历了。曙光不仅拥有高性能计算产品，还有丰富的存储、软件产品，能够提供云计算整体解决方案，在大数据方面还有分析软件及工具等。历军表示：“我们一直在关注一些有技术特色的厂商，也曾经有过一系列成功收购，未来还希望继续通过收购等资本运作方式，不断增强自身的技术实力。”
大数据解决方案本身就是软硬件一体的，其中软件扮演着十分重要的角色。进军大数据领域对曙光的软件业务来说既是一种挑战，又是一个机遇。目前，曙光软件研发人员的数量以及对软件研发的投入都已经超过了硬件。曙光公司副总裁邵宗有表示：“我们的策略是在打造具有国际先进水平的硬件产品基础上，大力发展软件及服务业务。比如，我们希望用高品质的刀片承载不同的软件与应用，为客户提供云计算解决方案、大数据解决方案等。”
过去这些年曙光一直在做系统，从最初的以硬件为核心的计算机系统，到现在的以软件和服务为核心的信息系统。曙光希望做一个有价值的信息系统提供商，大数据正是实现这一目标的关键所在。历军透露，再过几个月，曙光旗下将出现一个独立运作的软件公司。
鲜明的行业属性
曙光为银联提供的离线交易数据分析平台已经投入了使用。银联为了控制信用卡使用风险，就必须掌握和洞察消费者的行为，若想达到此目的，非大数据解决方案不可。银联的结构化和非结构化数据统一共享处理平台就构建在曙光XData之上。中国银联副总裁柴洪峰介绍说，银联10年的离线数据都放在曙光XData大数据处理平台之上，借助云计算的手段进行处理和分析。
曙光的大数据解决方案提供了标准的平台接口，支持各行业丰富的第三方应用集成，包括智慧城市、金融、电信、交通、医疗、教育、军工等各行业的大数据应用软件，可以提供高效和个性化的数据分析服务。曙光不仅可以提供通用的大数据一体机，而且可以提供针对不同行业应用的定制化的专用一体机。目前已经投入实际应用的曙光大数据应用平台包括银行历史数据查询分析系统、银联离线交易数据分析平台、大型运营商流量经营分析系统、大型信息安全监控系统、高校柔性大数据处理平台等。全国农信银资金清算中心运行保障部总经理王永刚很好地概括了曙光大数据一体机的特色：HPC+存储+分析平台。
“在全球公认的大数据最先崛起的五大应用领域，包括金融、电信、安全、交通和卫生，曙光都已经有了成功应用。”邵宗有表示，“我们就是要打造简单易用、注重实效的大数据解决方案，重点加强易用性和智能化，注重性能优化和可靠性，提供柔性扩展能力，实现各类数据处理的融合，以及与开源平台的融合。”
历军概括了曙光在大数据方面的优势：从技术角度讲，曙光在并行分布式存储、云计算、数据抽取和检索等方面拥有多年积累和多项创新；从应用角度讲，曙光的云计算中心积累了大量用户和应用，而曙光的大数据解决方案又可与细分行业需求相结合。大数据带来的不仅仅是技术和应用模式上的创新，还为商业模式的创新以及大数据企业自身的业务转型带来了契机。
曙光XData大数据一体机
曙光可以提供大数据产品、大数据方案和大数据服务。具体来看，大数据产品包括XData、ParaStor、DRAC、DS900、DBStor、I640等；大数据方案包括针对金融、电信、政务、能源、交通、医疗等行业的大数据解决方案；大数据服务主要包括对用户的培训、应用迁移、开发支持以及运维保障等服务。
日前，在戴尔公司召开的2012年高层客户峰会上，戴尔亚太及日本地区总裁、全球新兴市场董事长闵毅达（Amit Midha）表示，IT市场目前呈现出五大趋势：IT系统简化、虚拟化与云计算逐步普及、数据大爆炸、新兴市场发展、IT消费化。因此，他认为，推动部署虚拟化、降低IT系统运营成本、管理快速增加的复杂数据、管理工作人员所使用的各种IT设备，这些都成为企业面临的挑战。戴尔近年来同样通过转型，努力提高全面服务于客户的能力，为用户提供端到端的解决方案。
收购加速能力提升
在IT界，一直以来都不乏通过对具有先进技术的公司的收购，来迅速提升本公司能力的案例，对于以往以PC等终端设备见长的戴尔来说，要想转型进军企业级市场，收购无疑是一条快速实现目标的捷径。从2008年开始，戴尔就将目光投向了在存储、网络、安全、软件、服务等领域有特色的厂商，开始了有计划、有步骤的收购行动。
至今，戴尔已经收购了20多家厂商，其中不少很成功的收购为业界所津津乐道。例如对存储厂商EqualLogic的收购，两年时间就使其业绩达到10亿美元，而用户数增加了8倍；2010年年底收购的智能存储厂商Compellent，使戴尔的存储解决方案上了一个台阶，Compellent的“流动数据”理念现在已经成为戴尔存储的设计理念；对咨询服务厂商佩罗的收购更是填补了戴尔企业级咨询服务的空白，使戴尔的解决方案成为名副其实的“端到端”，并有效地带动了戴尔其他产品线的销售。
正是这一次次的收购，使戴尔迅速转型，业绩不断提升，在当今云计算和大数据时代，也有了更多的话语权。戴尔全球企业解决方案事业部副总裁Cheryl Cook认为，戴尔在大数据方面拥有创新性的解决方案，不仅可以为用户节省大笔资金，同时可提供极高的价值。她认为，大数据从开始到成熟分为5个阶段，即从混乱、保留、优化到简单分析、复杂分析。在这5个阶段里，戴尔针对前3个阶段，可提供大数据保留解决方案；而对于后两个阶段，戴尔则拥有大数据分析解决方案。Cheryl Cook认为，戴尔创新性的解决方案可处理成熟度模型范围内的结构化、半结构化和非结构化内容，她特别说道，戴尔将利用Hadoop，并与从事Hadoop开发的Cloudera公司合作，为用户提供大数据分析解决方案；而在大数据保留解决方案中，戴尔将充分发挥在存储方面的优势，通过存储虚拟化和整合、应用程序优化、数据保护、灾难恢复以及数据保留和管理等技术，为“流动的数据”提供存储和保护。
深谙用户需求
在戴尔2012年高层客户峰会上，戴尔服务部首席创新官James Stikeleather就“IT的未来”进行了演讲，他认为，企业IT未来将面临着来自IT价值、所有权和角色等方面的五大根本性变化，这些变化包括：信息超越流程、IT嵌入在业务服务之中、外部化的服务交付、企业合作伙伴的责任更大、减弱的独立IT角色。
作为IT解决方案供应商，戴尔同样也是一家企业，James Stikeleather认为，在当今这个转型的时代，戴尔已经成功地转型成为高效企业，它将战略性支出从2008年占IT预算的20%提高到今天的52%。这期间，戴尔的IT经过了标准化、简化、自动化，并最终实现云，比如将97%的系统迁移到x86平台；大力推进虚拟化，从而减少了6000台服务器；仅用一个控制台就可管理13万台服务器和客户端；运用云平台聆听客户的声音、信息和进行交互。这些举措使戴尔更加了解用户，更有针对性地为用户提供适合的解决方案，真正解决用户的问题。
闵毅达介绍说，戴尔目前针对不同行业推出了不同的解决方案，尤其在金融、教育、医疗、制造业等行业中更是拥有大量的用户，并与用户一起合作开发和培养人才。在会上，戴尔与教育部教育管理信息中心针对教育信息化建设和管理人才技术培训及试点合作签订了备忘录，与北京大学计算机科学技术研究所签署了戴尔虚拟集成系统（VIS）联合实验室项目备忘录，还与中国东方航空就长期发展签署了合作备忘录。
对于在日益复杂的信息环境中提供优质内容的通信服务供应商（CSP）来说，这一趋势将产生巨大影响。
对用户需求全面的、基于情景的洞察能帮助通信服务供应商开发旨在提高用户满意度和保留率的新产品，并进行有针对性的促销。最重要的是，这能帮助他们在竞争中脱颖而出，并通过将网络和IT服务整合到云中从而提高可扩展性。
随着通信服务供应商千方百计地改进服务以获得竞争优势，将大量原始数据转化为有用信息很快成为其优先任务。通过将信息转化为实时网络条件，通信服务供应商将获得无与伦比的洞察力，可以深入了解人们的行为和偏好，并获得能最大程度实现信息回报的方法。
以消费者为中心
在以消费者为中心的行业中，比如通信，提供卓越的客户体验是各企业共同的战略目标，不论是在高增长和成熟的市场都是如此。
显然，这是由利润原因导致的。根据Bain & Company 公司在2011年9月进行的调查表明，客户保留率变动5%将会导致25-100%的利润波动 。
为了实现这一战略目标，通信服务供应商必须制定一个明确、全面的行动计划。他们拥有大量的用户信息，包括用户的喜好、习惯和用移动设备进行的活动等，但他们必须能利用这些数据来开发新产品并推动利润增长。
传统的商业智能和报告解决方案需要结构化数据支持，并通常在提供结论之前有一定程度的延迟。企业必须对这些结果进行分析，然后再转化成运营行为。
然而，随着越来越多的客户信息以非结构化形式进行存储，如社交网络，企业就更需要具有足够的敏捷性，以实时了解并响应客户。
因此，获得深入的客户洞察也需要对传统的和新一代分析功能进行结合。通过将从各种来源收集到的数据转化为真正的情报，通信服务供应商将能全面地获得基于情景的有关消费者需求和喜好的洞察。
这些情报可用来创造新收入及开发新业务，并与内容供应商和其它第三方建立业务合作。对于通信服务供应商来说，这是一个与内容供应商开展更有效合作的机会，以便开展新产品开发并制定有针对性的促销活动，从而提高消费者满意度和保留率。
混合云的敏捷性
新的竞争和更低的利润迫使通信服务供应商亟需快速转型并对其传统业务模式进行扩展，以保持领先。
通过为用户提供优质应用，如视频、音频、消息和业务流程服务等，一些通信服务供应商获得了成功并改变了通信行业的格局。
但是为了完全控制数据，他们必须首先将现有服务迁移至新一代网络，并对其基础设施进行现代化改造。
面对不断增长的竞争压力，混合云解决方案作为通信服务供应商一种快速、低成本高收益的选择而兴起。
混合云模式涉及内部和外部服务的结合，通过私有、托管和公有云模式充分利用传统IT，在降低成本的同时提高敏捷性并加速创新。
向云进行迁移被许多企业视为“能无限制使用基础设施、应用和信息等IT服务”的首要业务战略。
关键就是要了解企业产品组合中每项服务的可用性、成本、性能和法规要求，然后以最高效、低成本高收益的方式满足服务水平协议。
企业迁移至公有云之前需要考虑的内容包括：
？ 能帮助用户按需部署并定制云主机的按需付费模式；
？ 能帮助用户轻松地将数据从一个云主机迁移到另一个云主机、再到公测版的存储解决方案；
？ 能帮助企业、开发人员和独立软件供应商专注于应用开发的平台即服务，其目的是支持多应用基础设施，以及实时配置和部署；
？ 能在不中断用户使用的情况下，帮助用户评估、规划现有生产负载，并将其迁移至公有云的迁移服务。
将数据转化为真正的商业价值
信息回报是指企业投资信息解决方案及服务所产生的价值，这是通过从其数据中获得洞察，从而更快、更好的做出决策而实现的。
通过充分利用混合云技术，通信服务供应商可解决信息优化、社交智能及大数据等问题，从而促进新的业务增长。
关键词： ORACLE；数据库；升级；数据迁移
2010年基于系统发展实际需要，决定对业务支撑系统数据库进行升级，核心CRM和BOSS核心数据库由9i升到10G，服务器更换为IBM平台，存储更换为EMC，CRM和BOSS数据库作为业务支撑系统的数据中心和业务枢纽，其升级方案的选择尤为重要。CRM和BOSS数据库容量均超过10TB，实际数据量都在5TB左右，项目要求在完成新、旧系统切换的同时进行垃圾数据清理、分布规划和权限优化。
1 方案选择
1.1 影响因素
业务连续性挑战：业务支撑系统是24x7全天候运行的系统，宕机不仅意味着大量的收入损失，同时严重影响公司的服务形象。经过业务评估，本次迁移过程中能够承担的最大停机时间不超过12小时。数据安全性挑战：吉林移动业务支撑系统数据的重要性是不容置疑的。升级后数据将迁移到一个全新的系统，需要从实现机制上保障数据安全性，同时提供数据校验机制。项目风险挑战：10G升级涉及到很多因素，包括业务影响、新版本的Bug、10G新特性、平台变更、应用变更、参与人员等等。确保应用在10G环境的平滑运行是一个非常大的挑战。
上述因素对核心系统升级技术方案提出很高的要求。数据库升级过程将关注两个关键因素：升级的成功完成和可能导致的宕机时间。成功不仅仅是指升级过程本身正常完成，更重要的是，升级过程中数据安全性得到保障，生产应用程序能在升级后的数据库中无故障地运行。通过采用成熟的流程和技术将宕机时间和失败风险降到最低。
1.2 方案选择
数据迁移模式：新建10G环境，通过数据移植的模式实现数据库升级。手工直接升级：手工直接升级方法，在目前现有生产主机上安装10gR2数据库介质，在割接当天配置CRS环境，安装CRS补丁，配置网络环境，把数据库升级为10.2.0.4版本。该方案的实施有一定的风险，因为手工直接升级的步骤很多，为防止升级过程中任何一个环节的失败，必须准备备用环境作为升级失败时升级回退的备用系统。如果不能具备备用环境，不建议在关键业务系统上使用该方案。
业务支撑系统CRM和BOSS系统的数据库升级同时需要从HP平台迁移到AIX平台，技术方面必须采用数据移植的方式才能完成。在这种背景下，经过多方联合测试，最终决定采用SharePlex数据库复制软件承担前期数据同步工作，利用软件+手工迁移的方式实现“不停机”的跨平台数据库升级和数据迁移，保证割接时间控制在10个小时内，同时需要考虑割接回退等应急方案，利用数据库复制软件的反向同步功能，实现原有数据库数据的及时更新，升级失败直接用启用原数据库即可。
2 方案介绍
“不停机”的跨平台数据库升级和数据迁移方案，通过中间数据库实现基础数据同步和迁移，规避了前期数据同步期间对正常生产的影响，中间数据库利用原系统BC备份搭建，服务器和原系统的主机、数据库保持一致，配置比原系统低很多。该方案采用数据分级模式组织实施，通过中间数据库实现历史数据（静态数据）和基础数据的准备，前期准备工作完成后通过SharePlex软件保持活跃数据的准实时同步，正式割接时待数据同步完成后即可实施割接，割接同时启用反向同步机制，确保升级失败回切时原库数据的准确性。
2.1 实施步骤
前期准备：
调整生产库，中间库和目标库的数据库参数，为配置SharePlex做准备；使用sa_ocap工具分析生产库归档日志确认表的使用频率，划分复制队列；在生产库，迁移目标库上安装、配置SharePlex；在迁移目标库上停止SharePlex复制软件的数据加载进程；在生产库上激活SharePlex配置文件开始复制。
2.2 建立中间数据库
使用利用原生产的BC备份，创建生产库到中间库的数据镜像；停止生产库到中间库的镜像同步；从生产库中select当前的SCN号；将中间数据库恢复到前一步骤取得的SCN号，并打开（在中间库open前要设置job_queue_processes=0，这样可避免数据库open时job自动运行）。
2.3 启动生产库到迁移目标库的复制
在目标库上打开SharePlex的post进程，开始追加新增数据至目标库；校验两端数据库数据是否一致，应用和软件同时校验；压缩表数据迁移（SharePlex不支持压缩表同步）。
3 方案优势描述
1）减少整个项目的实施时间，通过SharePlex设计方案，停机时间由传统方案所需要的30多个小时降低到8-10小时，而其中的绝大部分时间为数据校验时间。
2）建立了风险回退机制。通过SharePlex设计方案，整个迁移过程都是可控的，原有生产环境保留，升级过程中失败直接启用原有生产系统即可。升级完成后利用同步软件进行反向同步，保持新老环境数据一致。割接完成后，如果应用在新的运行环境中出现问题，可以回退到原有系统环境，极大地降低了项目实施风险。
3）提供了数据安全性保障。从迁移方案原理的角度，SharePlex通过RMAN+SCN号进行初始化同步，SCN号可以唯一定位Oracle数据库的某个时间点，能够保证在线操作且数据没有丢失；在项目实施过程中，采用了双重数据校验方法，有效地保障了数据一致性。首先在数据同步后通过SharePlex for Oracle实现了联机的数据检验，另外，在应用切换前，采用了count（*）的方法对表进行数据校验。
4）测试环境即为割接后生产环境，在升级完成并进行了充分的测试后，才将用户转移过来，所有由于升级过程意外故障所引起的延误都得以消除。
4 项目实施效果
业务支撑系统CRM、BOSS数据库升级项目整体历时3个月，由于方案选择合理，整个割接过程控制在8小时内，达到项目预定目标。
参考文献：
[1]陈一匡，数据库技术教学心得点滴[J].电脑学习，2009（03）.
【关键词】云技术 大数据战略
随着商业社会的发展，尤其是互联网和各 种新兴信息技术对商业模式的冲击，企业信息化已逐步进入服务整合、业务融合、追求效率和持续创新的阶段， 带来了企业的信息化技术发展的第三次，表现为通过态 云提供全方位技术支持、通过大数据提供全维度战略分析、通过组织协作提供全生态协作服务。
1 动态云技术
动态云解决方案是提供的基于动态数据中心技术的云计算优化和管理方案。企业可以基于该方案快速构建面向内部使用的私有云平台，服务提供商也可以基于该方案在短时间内搭建云计算服务平台对外提供服务。其核心价值在于，它可以帮助用户提高IT基础设施资源的利用效率，提升基础设施的应用和管理水平，实现计算资源的动态优化。
动态云解决方案能够帮助企业创建虚拟环境来运行应用，用户可以按照需要弹性分配适当的应用配置，并且支持动态扩展。具体功能特点包括部署、24×7监控、优化、保护和灵活适配五个方面。其中，部署功能包括部署服务器、网络和存储服务等资源；灵活的自我管理。24×7监控功能包括收集运行情况数据来更好地满足SLA需要，监控资源利用情况；客户自我监控。优化功能包括持续监控和在不影响或少影响应用运行的情况下主动根据运行需要来调整和迁移服务器；根据需要分配“合适”的资源，不超配和低配。具体而言，动态云解决方案包括面向两类不同对象的解决方案：
面向企业客户方案（基于Dynamic Data Center Toolkit for Enterprise等产品）
面向服务提供商方案（基于Dynamic Data Center Toolkit for Hoster等产品）
通过组织需要对“云”进行综合性考虑，同时了解Paas、laaS等其它服务技术的价值，以确定如何实现云与当前IT环境的最佳整合。整合内部与外部IT资源，或集成云与旧有系统和传统软件，以创建融合所有云要素优势的混合功能。实现业务或服务差异化，帮助企业提高服务效率，帮助企业加快产品上市速度，更灵活地响应市场变化，应对机遇和挑战。 对技术进行投资意味着重新调整企业在技能、架构、治理、安全等方面的做法。基于云计算技术的通讯公众服务云平台，采用了互联网模式，为企业客户提供基础资源、平台能力、软件应用等服务。作为中国移动为用户量身打造的安全、便捷、高效个人云端数字生活中心，彩云能帮助用户存储个人9大类信息资产，通过云端进行同步和管理，并在此基础上提供丰富的云端应用。所有移动用户都 可以通过手机号登录，将个人信息保存在免费空间中。
2 大数据战略
大数据已经从战略高度对国家安全、政府决策和竞争模式产生了决定性影响。它是一把双刃剑，一方面激发出令人惊艳的全新增长方式和服务方式，另一方面也引发了关于国家安全、信息安全和公民隐私的激烈争议。如何在保证数据安全的情况下，将数据转化为知识，并为企业所用，是大数据面临的最大挑战。
从聚焦结构化数据的存储到对于移动化数据的分析，从由串行方式获取信息源到直接获取数据源，从数据应用到情景分析再到通过连续数据发掘未知信息，从查看预定义的报告和仪表盘到敏捷且可视化的自助数据，从分析数据竖井与应用到数据应用平台：大数据技术为数据的角色定位和获取、应用方式带来了巨大变化，并为数据不断发掘新价值。大数据通过在移动数据中将电子邮件、图像、不同来源的内部数据和外部数据相结合而获得价值。大数据应用包括如下步骤：将数据从应用中释放，选取符合成本效益原则的数据 用于分析，将不同的数据结合成上下文内容 ，结合内部数据获得独 特价值，最终通过大数据实现创新。但是这一过程并不容易实现。大 数据应用面临的首要挑战是如何在浩如烟海的数据中找到“黄金”， 即如何从单一的、没有规则的数据中找到关联性，并从中获取价值。
3 组织协作平台
组织协作包括两个层次：第一层次是组织内部的跨部门协作， 实现内部价值链的业务融合；第二层次则是组织外部的跨行业协作，实现内部价值链与外部生态链的资源融合。组织协作平台，其核 心理念是组织即社会，它追求全面沟通、知识共享、资源连接与任务创立、工作在协作中完成。通过与邮箱、日历、即时通、移动终端等应用的系统集成，组织协作平台实现了消息的灵活转换与传递，用户可以将接收到的消息通过邮箱、手机短信、彩信、即时通等应用转化为个人提醒或个人待办。
幸运的是，这场变革也为企业提供了打破舆情封闭、机构林立、行业门槛和部门壁垒等诸多藩篱的技术手段，并为政府和企业带来了发现新的合作领域、获取新的协同价值、构建新的政府和商业生态系统的巨大机遇。告别传统的按照某种特定业务或提供的产品服务类型来划分政府机构或企业类别的分类方式，能促使企业加速从所有者向合作者的角色转变：即从主人翁意识拥有自己的客户、供应商和创新产品）向合作型、网络化的思维模式转变，以期实现与各方的共同发展并分享成功。组织间协作的形式是多种多样的。
4 结束语
信息化发展的第三次已经来临，并极大地改变着商业运营模式和政府提供公共服务的方式，如何把握时代脉动，在云技术、大数据和组织协作平台领域加速战略布局，通过技术应用和组织变革获取新的竞争优势，是政府和企业正在面临的重大机遇与挑战，也是其领导层需要慎重考虑的问题。
参考文献
[1]冯.大数据时代的信息处理技术[J].信息通讯，2013（8）.
[2]陈冲.信息化发展的第三次浅析[J].数字技术及应用，2013（9）.
作者单位
1.沈阳医学院 辽宁省沈阳市 110034
这是一家全球最大的私人控股公有云提供商，在全球拥有13个数据中心和10万多台服务器。显然，尽管IBM已经为全球2万多家企业提供了云服务，在私有云的部署中拔得头筹，但在公有云领域表现并不突出，SoftLayer的加盟将弥补IBM在公有云服务领域的短板。
企业云的部署节奏
对于企业用户来说，私有云、公有云、混合云的部署节奏已经相当清晰。据Gartner预测，私有云经过多年的酝酿，2013年到2014年将有超过50%的企业优先发展私有云，可以说这是企业部署云计算的第一步。另一方面，公有云随着技术和稳定性的不断成熟，也逐渐在企业级市场打开局面，今年全球公有云服务市场的年增长率将达到50%。
私有云无法达到公有云的高可扩展性和低成本高效益的目的，而企业用户又希望在利用公有云的同时仍能对其进行控制，因此，越来越多的企业更倾向于选择混合云的方式来管理内部资源和外部云服务。也就是说，混合云未来将在企业级市场中占主导地位。在过去三年中，私有云已逐渐在近半数的大企业中落地，混合云现在也面临相同的情况，甚至有调查显示，接近一半的大型企业预计到2017年底将会部署混合云。
由此可见，在未来的云计算主战场上，IBM不可能只在私有云市场坐享其成，只有迅速在公有云市场上获得与私有云市场同等的优势地位，才有机会在混合云市场上先发制人。如此看来，通过收购的方式弥补业务的不足则是最为立竿见影的途径，20亿美元的收购花费染指的则是在今年就已高达1580亿美元的云市场。
不一样的整合
正因为如此，这起发生在今年6月的收购案，未来将如何在IBM内部发酵，似乎比以往IBM的任何一次收购都更能吸引眼球。云计算是IBM 2015路线图中四大核心推动引擎之一，预计到2015年IBM云计算收入将达到70亿美元，SoftLayer的加盟是否意味着这一目标的实现已无悬念。对于公有云前三大提供商——亚马逊、谷歌和微软来说，IBM在公有云上的这一招棋是否会带来云服务市场新的格局变化。
但无论如何，整合成功与否才是前提。首先，IBM收购SoftLayer并非是一次为填补市场空白的产品并购。IBM拥有SmartCloud，为了进行有效整合，IBM已经在刚刚结束的第三季度把SoftLayer和IBM SmartCloud 合并设立新的云计算服务部门。人员整合，客户服务和迁移都面临挑战。
其次，IBM本身SmartCloud就具有一定复杂性，需要管理和支持Power计算节点和x86计算节点，整合SoftLayer为未来混合云协同操作打基础，则需要更扎实的后台技术处理。更开放、更通用、服务颗粒度更细的整合云服务，将是企业级用户选择云服务的关键指标。
再次，SoftLayer不仅可以帮助IBM建立高价值的私有云、公有云和混合云产品组合服务，还可以此为基础，发展多种SaaS业务解决方案，这意味着SoftLayer不仅要和IBM已有的云产品进行整合，还将作为基础服务平台与多种软件方案进行整合。不仅如此，SoftLayer还为其他应用类软件带来了SaaS交付模式，也带来了更大的想象空间。
InterConnect的答案
关于云和SoftLayer，IBM在10月新加坡举行的IBM InterConnect大会上 介绍了阶段性的成果。面对2500多名与会听众，IBM董事长、总裁兼首席执行官Ginni Rometty女士首次系统地提出了“智慧的企业”这一概念。她指出，“智慧的企业”将符合三大特征：一是捕获和分析数据，以数据驱动决策；二是将智能融入产品和生产流程，以智能创造价值；三是细分客户，按照个性化需求交付价值。而大数据分析、移动、社交和云四大变革技术则成为帮助企业成为智慧企业的四把钥匙。
云则位于变革技术中心。IBM刚刚的2013 全球企业云计算调研白皮书显示，移动、大数据分析、社交在帮助企业实现差异化和获取竞争优势上正发挥着关键作用，但云计算通常处于这些技术应用的中心。据IBM云业务总监Justin Gatlin称，云计算的主要好处并不只是降低成本，而更多的是业务增长和创新的动力。因此，对于大多数领先的企业，云计算是其部署移动技术、社交商务、分析技术以及应对大数据管理挑战所不可或缺的，它能全面增强企业利用变革性技术的力量，从加速向智慧企业转型。
为此，IBM正在全力着手以SoftLayer为基础将云能力进行整合。阶段性成果可以以这组数字表示，即SoftLayer在140个国家拥有21000家客户，在并入IBM之后的短短3个月中，全球客户又新增了1600家。IBM在大会上还接连了最新的软件产品和服务，能够帮助企业将关键应用轻松地迁移到云环境中，包括PureSystems、Power Systems、Smarter Storage Systems、System x以及Technical Computing解决方案。这些更新的系统和解决方案将通过帮助企业用户和管理服务提供商 （MSP）快速地构建私有云和混合云，从而期望满足它们的大数据、社交及移动工作负载的需求。
SaaS的贡献
除了SoftLayer和SmartCloud的云整合，基于SoftLayer，IBM在InterConnect大会上还了一系列全新SaaS解决方案，结合分析、社交、移动等能力为更多企业提供业务创新工具，为解决方案类软件提供了新的交付模式，从而为IBM 行业解决方案部各软件的部署广度打下云基础。据悉，这些方案多达100多种，均针对各领域业务主管和CXO的具体需求。
例如，在社交商务方面，作为一种基于云的全球教育技术平台，IBM社交学习平台（IBM Social Learning platform）已应用于美国波士顿儿童医院等全球78个国家的420家医院，医生可以与全球各地的临床医生共享培训视频，展示能够挽救生命的最新医疗技术。据介绍，未来IBM将进一步立足SoftLayer技术，对IBM社交学习平台进行商业化，并应用于零售、能源与公用事业、政府、卫生保健以及汽车等各行各业。据悉，这一新平台计划于2013年12月正式上市，并将以服务的形式交付客户。
在移动技术方面，全新IBM Mobile Feedback App是一款基于云的移动应用，能帮助人力资源专员、销售、营销或市场调查领域的业务主管及时了解员工想法和观点。主管人员可以利用这些反馈做出有关生产率、员工留职率以及员工敬业度的正确决策。
在大数据分析方面，全新IBM Survey Analytics应用可以利用文本和图像分析来自动提取并显示来自员工调查的上百万条匿名、非结构化数据，从而根据员工类别来分解显示情绪趋势，使主管人员能够准确把握人员士气。
地点 九寨沟喜来登酒店尔玛厅
人物 HDS公司首席运营官（COO） Brian Householder
HDS副总裁兼中国大陆与台湾地区总经理 庄国光
6月27日，2013 HDS大中华区CIO峰会在旅游胜地九寨沟举行。会上，HDS公司首席运营官（COO）Brian Householder回顾了公司过去几年的发展，其别提到HDS在中国市场的快速发展：2012年HDS在中国新增大型企业客户超过200个，文件与内容服务业务收入增长超过50%，软件业务和高端存储收入也发展迅速。面临云计算、大数据带来的新挑战，HDS还能从容向前，并继续保持高速成长吗？
快速成长的秘密
张建设：在过去五年中，HDS在全球和中国市场的业绩都保持了非常高的增长率。除了业绩的增长之外，HDS在客户忠诚度、员工满意度以及企业社会责任等方面也取得了骄人的业绩。HDS能够取得快速增长的主要原因是什么呢？
Brian Householder：我们的成功主要得益于以下两点：第一是公司的愿景和战略，第二是我们的员工。
首先，我们始终坚定地沿着一个既定目标前进。在过去8～10年中，我们一直在执行同一个战略，从未改变。比如，在基础架构及其优化方面，我们很早就意识到非结构化数据的增长是客户必须解决的问题，因此推出了有针对性的解决方案。此外，我们很早就察觉到，客户未来必然在各种类型的数据之上进行数据分析和挖掘。我们紧紧围绕上述困扰用户的问题构建解决方案，不断提升自身的能力。我本人加入HDS已经有十多年时间，从我进入公司的第一天起就一直在与同事研究这些事情，并将其付诸实施。
其次，员工和团队是我们取得成功的关键要素，它和战略一样重要，甚至有过之而无不及。我们拥有杰出的领导和优秀的团队，从首席执行官Jack Domme到高管委员会，再到中层领导，每个员工，这是我多年职业生涯中遇到过的最优秀的团队。整个公司就像是一个大家庭，强调团队协作，共同努力去争取胜利。在这种公司文化的影响下，每个员工都深刻地体会到，在HDS工作是一件非常有意义的事情。
张建设：在过去这些年中，HDS一直在积极地实践企业转型。2002年HDS软件和服务的收入只占公司总收入的24%左右，而2012年这一比例已经提高到50%。从一家存储硬件厂商到一家信息服务解决方案提供商，HDS的成功转型有目共睹。未来，HDS还会继续深化产品组合和业务模式的转变吗？
Brian Householder：过去七八年中，HDS的业务模式确实经历了一次巨大的转型。从一开始为大型机提供存储解决方案，到后来公司业务模式逐步转型为提供高端的开放式硬件存储系统，如今我们的业务模式已发展成为用户提供一种更加广泛的由硬件系统、软件与服务构成的组合。未来，公司转型还会进一步深入，软件和服务的收入比重也会进一步上升。
张建设：2013年下半年以及未来3～5年时间里，HDS对业务的增长有什么样的预期？
Brian Householder：我们的主要目标是保持公司的业务增长率高于业界平均增长水平。同时，我们也希望在每一个关注的细分市场都能获得更多的市场份额，从而保持业界领军者的地位。当然，关于未来的发展还有许多不确定性因素。
张建设：大数据有三种来源，包括业务驱动的数据、人为驱动的数据和机器驱动的数据。目前，大多数企业更关注与信息化和IT基础设施相关的数据应用，涉及业务驱动和人为驱动的数据，数据分析是为企业的数据营销和经营管理服务的。您在演讲别强调，机器驱动的数据才是未来大数据发展的方向。您认为在机器驱动的大数据成为主流之后，将对企业的IT基础设施提出哪些新要求？
Brian Householder：过去几年中，HDS投入了很多的研发经费，并通过一系列并购深耕大数据领域。看看今天的IT基础架构，无论是事务性的系统和数据库，还是由业务驱动的数据构成的系统，抑或是由人为驱动的非结构化数据系统，这些系统即使叠加在一起也不能构成一个满足未来需求的IT基础架构。
未来，大数据达到的量级可能是现在的客户从来没有经历甚至无法想像的。目前，一个常见的数据仓库通常已经可以扩展到50TB或100TB的规模。即使是这样的规模，现有的事务性数据库和系统处理起来已经十分复杂。显然，现有的数据处理和分析方法无法应对未来越来越多的由机器驱动的数据带来的处理需求。
张建设：大数据有明显的行业属性。全球范围内，大数据已经在金融、电信、安全、交通和卫生等领域率先应用。此外，像互联网、政府、电力行业等也都在关注大数据。目前，HDS的大数据解决方案在全球范围内的应用情况如何？HDS计划重点突破的有哪些行业？
Brian Householder：刚才你提到的行业都是现在常见的采用大数据的行业。很多政府、医疗行业的客户都在大量使用HDS的大数据解决方案。如果想有效地解决大数据的问题，那么客户就必须采用正确的解决问题的工具，比如采用基于Hadoop的大数据解决方案，甚至是围绕Hadoop构建一个生态系统。我们已经帮助一些客户实施了基于Hadoop的大数据解决方案。必须强调的是，Hadoop只是解决大数据问题的众多工具之一，但不是唯一的工具。
张建设：无论是云计算还是大数据，目前国内的一个趋势是，将云与大数据系统和既有的IT基础设施进行整合。中国这种以整合既有基础资源为特色的大据据应用与机器驱动的大数据，是否有一个交集？在中国的大数据市场上，HDS准备在哪些行业实现突破？
庄国光：在中国，大数据市场还处于早期发展阶段，比美国市场晚一年到一年半的时间。在我们看来，中国的很多客户对大数据还抱着观望态度。不过，也有一些中国的先锋企业走在了大数据应用的前列，比如在生命科学领域就有一些客户率先应用了大数据解决方案。中国的许多行业客户都保留了大量结构化数据和历史数据，比如金融和电信行业的客户由于采用了大量信息技术，产生了很多结构化的数据。如果类似的行业客户能够好好利用大数据，那么他们就能更好地为其客户提供服务。中国政府对云计算和大数据非常重视，如果能够更好地借鉴外国的成功经验，那么中国的大数据市场将大有可为。大数据除了将在医疗、视频、广电这些行业得到广泛应用以外，智能电网也将是大数据一个十分有潜力的行业。
对于大数据应用，整合是非常必要的手段，而且也是一个正确的发展方向。在存储领域，HDS一直致力于技术创新，最具代表性的成果就是存储虚拟化。目前在全球，HDS的存储虚拟化设备已经售出2.5万套。虚拟化技术可以帮助客户在搭建云平台后，将企业的数据孤岛连接，让数据流动起来，更好地促进数据挖掘和商业洞察。
刚才谈到的率先采用大数据方案的行业客户，在IT上大量投资，如果能对现有的信息孤岛进行有效整合和利用，构成一个可以满足大数据应用需求的IT基础架构，而非构建一个全新的系统，企业也能以更少的投资获得更多的回报，增强核心竞争力。
张建设：如今在大数据市场上，一体机已经是一种比较流行的解决方案。将服务器、存储、网络甚至是软件整合在一起的一体化解决方案越来越受到行业用户的认可。有的厂商提供的是软硬件绑定的产品，还有的厂商提供的是一体化解决方案的参考架构。HDS在一体化解决方案市场上有何策略？
Brian Householder：2012年，在中国市场上，我们的融合基础架构解决方案的收入增长了一倍以上。我们正在全球范围内不断推动IT基础架构的融合。在基础架构层实现融合是可行的，它可以为大数据的落地提供更多便利，并提高大数据处理的效率。
HDS的融合解决方案分成两类。第一类是UCP Pro，它提供全集成的软硬件堆栈，也就是一体机的模式。这一产品模式是我们当前研发的重点。UCP Pro可以实现从虚拟机统一资源供应到编排调度的所有功能，所有工作负载既能利用HDS的虚拟化技术，也可以利用客户现有的IT资产。第二类是UCP Select，它提供的是一种参考架构，客户可以视自身情况自由地对相关部件进行组合。举例来说，如果客户已经部署了某个厂商的服务器，因为HDS与许多服务器厂商都是非常好的合作伙伴，UCP Select也与多个品牌的服务器产品兼容，所以用户如果选择了UCP Select，就可以方便地整合其他品牌的服务器。据调研，许多客户开始可能会选择UCP Select参考架构对系统进行整合，经过一段时间，他们会将应用平台迁移到UCP Pro上，采用全集成的一体化系统。
三步云战略
张建设：HDS的云战略可以概括为三部曲：基础架构云、内容云和信息云。您能否展开描述一下HDS的基础架构云，以及云计算与大数据的关系？
Brian Householder：现在的客户及IT部门，都希望少花钱多办事。云计算和大数据的紧密关联恰恰能够帮助客户实现这一目标。从云计算的角度看，无论是基础架构云、内容云还是信息云，它们都是一种水平的结构，云计算横向地跨越各种应用、各种垂直行业以及各种使用模式和业务问题。云计算也代表了一种业务模式的转变——从固定成本支出转向运营成本支出和可变成本支出，它就是要让客户“少花钱”。
大数据的最终目标就是让客户“多办事”。如果能够利用好大数据，企业的业务部门就能交付更多的价值。大数据提供了一种纵向解决问题的思路，比如纵向地针对一个特定的应用或业务问题，医疗卫生领域的大数据应用就是一个非常好的例子。当然，基础架构云就可以作为大数据分析的一个基础架构。
大数据和云计算之间的另外一个联系，是指大数据和云计算从何处获得数据，以及在数据来源这个环节中大数据与云计算之间的联系，最典型的例子还是来自于医疗行业。不久前，我刚刚拜访了欧洲的一些医疗行业的客户，他们目前遇到的最大问题是数据仍然处在一种彼此隔离的、孤岛式的IT环境中，比如患者的病历、核磁共振图片以及其他资料等处于分割的信息孤岛中。如果没有一个横向的云计算架构（无论是公有云、私有云还是混合云）把这些数据孤岛串联在一起，就不可能对所有的数据进行统一部署及分析。这就是一个典型的大数据与云计算交互的例子。我们和客户的目标是一致的：无论是通过公有云还是私有云的横向平台，都要使得大数据分析成为可能。
张建设：从基础架构云起步，然后逐步实现内容云，这个过程非常容易理解。但是我们更关心从内容云到信息云是不是一个递进的关系？HDS将如何推动用户实现从内容云到信息云的跨越？
Brian Householder：信息云把所有不同类型的数据都涵盖进来了，内容云主要针对的是人为驱动和机器驱动的非结构化数据，有时也要与结构化的业务驱动的数据联系起来。只有实现了信息云，用户才能针对整个企业的各种类型的数据进行统一分析。
基础架构云、内容云与信息云是一个统一体，它是HDS云计算的愿景和战略。如果我们不能帮助客户跨越所有的数据类型进行数据管理、监控和分析，大数据落地就将成为一句空话；如果在客户应用环境中，无论是基础架构还是数据，还处于一个孤岛的状态，客户就不可能真正实现全面的大数据分析。做好这件事。
张建设：在本次CIO峰会上，HCP Anywhere成了CIO最关注的新产品之一。HCP Anywhere是HDS在BYOD市场上的一块敲门砖吗？
Brian Householder：HCP Anywhere属于我们的内容云产品。我们新产品的是围绕“Your cloud，Your way”这一主题展开的，主要目的就是让用户能够随心所欲地使用云内容，进行云消费。HCP平台是进行非结构化数据管理的核心，也是用户消费和使用内容云的核心。HCP Anywhere的可以让用户在HCP的基础上方便地使用移动应用，并且安全地在任何地方对企业的数据进行访问、获取和使用。
我自己的平板电脑上就安装了HCP Anywhere。无论我在美国加州还是在中国的九寨沟，都可以通过平板电脑访问我们在美国的数据中心里的数据，而且是在一个安全的、受到企业严格管控的环境中实现的。需要强调的是，通过HCP Anywhere实现的移动数据访问，数据都是在企业的完全掌控之下的，其安全性是有充分保障的，而不像有些移动办公应用那样，其数据是处于企业监管之外的。
记者手记
业绩增长之外
在过去5年中，HDS公司业务收入保持了两位数的增长速度，软件/服务组合业务收入提高到了50%。此外，2012年，HDS荣膺大中华区“最佳职场”称号，其存储产品和解决方案在全美质量排名第一。HDS公司首席运营官Brian Householder将业绩的增长首先归功于正确的愿景。过去的8～10年中，HDS坚持“信息驱动创新”的愿景，较早地意识到非结构化数据的增长是客户必须解决的问题。在云和大数据热炒的今天，HDS围绕客户“少花钱多办事”的IT需求，提出了从基础架构云到内容云再到信息云的三步云战略，致力于帮助客户驾驭从业务驱动到人为驱动再到机器驱动的大数据。
【关键词】信息系统；N1-EAM；数据迁移；解决方案
1.数据迁移问题的提出和N1-EAM系统数据迁移难题
数据是信息系统的最为基础的组成部分，是企业的宝贵资源。随着业务不断发展，数据量的增长是十分惊人的。为满足发展中对海量数据的管理，企业要进行信息系统的升级，进而解决成数据迁移问题。数据迁移是信息化社会中企业发展过程中经常面临的问题，也是企业信息化程度不断提升的表现。在进行数据迁移中，不同企业原有管理系统的进步程度、原有数据的来源渠道、企业数据的管理和应用特殊要求，决定了数据迁移的难易程度。
1.1 数据迁移的提出
在企业不断发展壮大的同时，一方面企业积累了越来越多的珍贵历史数据，另一方面企业原有的信息管理系统已经难以满足对庞大数据有效管理的需求。这就要求企业在保留原有数据有效使用的前提下，对其数据管理系统进行改造升级和对原有数据结构进行改造，进而实现新系统对数据有效的管理。要实现这一目标，就要进行数据迁移处理。
数据迁移，就是在旧系统切换到新系统之后，将原有数据进行收集、清洗、转换，装载到新系统中的过程。
数据迁移对数据整合和新系统的运行起着相当关键的作用。数据迁移的质量不只是新系统成功上线的重要前提，也是新系统今后安全、稳定运行的有力保障。
1.2 N1-EAM系统
N1-EAM(N1-Enterprise Asset Manag-ement)系统是“中国核电”统筹规划，打造核电厂生产管理标准化信息平台，以福清、方家山两个核电厂生产管理信息系统建设为示范的重点信息化建设项目。
N1-EAM系统基于核电标准绩效模型SNPM，覆盖16个核电管理领域，与生产控制系统、企业资源计划管理系统、群堆管理等有效集成的大型软件信息系统。
1.3 数据迁移的难题
经过对N1-EAM系统的具体分析，其数据迁移主要难题可以归纳为以下三种情况。
1)原始数据来源于福清、方家山两家核电厂，数据结构存在诸多不同，数据迁移中需考虑因素必须兼顾众多数据差异；
2)原始数据来源形式多样，除原有系统的数据外，还有相当数量的人工数据，致使数据的分散度大，清洁度低；
3)由于核电厂运行的特殊要求，除原有数据外，还有系统在线运行后完成核电运行系统自身的数据迁移以及利用核电厂检修停堆有限的时间窗口进行数据迁移。
2.数据迁移技术及方案
2.1 数据迁移基本方法及技术特点分析
2.1.1 数据迁移基本技术
数据迁移国内外已有成熟的理论和方法。目前常见的成熟技术有如下三种：
1)基于磁盘阵列远程数据复制技术的数据迁移。
2)基于主机操作系统逻辑卷镜像技术的数据迁移。
3)基于数据库备份和恢复技术的数据迁移。
以上三种技术虽然成熟，基本上只是实现“备份”功能。要实现在信息系统发生变更或进行整合中跨系统的数据迁移是不能满足要求的。
4)基于数据仓库技术的数据迁移。
ETL即E(extract)抽取、T(transform)转换、L(load)加载，原本是构建数据仓库的一种方法，是联机分析处理、数据挖掘的基础。其基本原理就是将各种源数据按照预先设计好的规则进行转换，按计划数据增量或全部数据导入到目标数据库中。现在已被越来越多的数据库管理技术人员基于其原理来实现数据迁移，逐步形成为一种数据迁移主流技术。
2.1.2 数据迁移技术特点
其特点通过列表说明，如表1所示。
2.2 基于N1-EAM系统特殊性考虑数据迁移方法的选择
N1-EAM系统从数据迁移角度来看，是为满足更为庞大数据管理需求，适应中国核电纵深发展目标新开发的目标系统。因此需要把原有旧核电信息管理系统中的源数据安全迁移到新的目标系统中。
由此带来了在数据迁移中不得不考虑的几个方面的特殊性：
1)源数据分布较为分散；
2)源数据清洁度不高；
3)需要在线做数据迁移；
4)对数据迁移的性能以及实时性要求没有严格限制；
5)目标系统本身已经具备ETL方法部分导入功能。
不难看出，ETL数据迁移方法适合N1-EAM系统特殊性的要求。
2.3 历史数据迁移(ETL)方法在N1-EAM系统中的实现原理
N1-EAM的数据迁移方法分为基线与非基线两类。
所谓基线数据迁移方法，就是基于N1-EAM系统的子系统AS(Asset Suit)—资产管理套件的数据转化和迁移功能，来实现从源数据到目标数据的数据转化和迁移。其基本原理是按照AS系统所规定的数据格式要求，将要迁移的源数据通过ORACLE的视图逻辑进行数据整理，形成一个作为AS系统的输入的dat文件，运行AS系统下的X792页面进行校验，如果没有问题，直接完成数据迁移；如待迁移的数据不满足AS系统的校验要求，将会产生错误数据报告，终止数据迁移。待进一步对源数据进行补充修改，通过校验后，完成源数据到目标数据的迁移。
由于AS系统在美国Ventyx公司设计之初就考虑到了核电数据的特殊性，有针对地研发了数据迁移功能，致使大量核电系统的源数据能够通过AS的迁移功能实现向目标数据的数据迁移。依靠AS系统进行基线数据迁移的源数据主要包括：分布较为分散的数据、清洁度不高的数据、需要在线迁移的数据等。所以基线数据迁移方法是N1-EAM项目中数据迁移采用的主流方法。其过程如图1所示。
虽然基线数据迁移能够实现大部分源数据的迁移，但是其包含的导入数据的业务范畴是有限的，缺乏对福清、方家山核电站定制化的导入数据的兼容性，这就需要N1-EAM项目组数据组技术人员就这些定制化的数据，有针对地开发相应程序进行数据转化来实现数据迁移。即采取非基线的数据迁移的方法实现数据迁移。
非基线数据迁移原理即是按照目标数据的结构要求，针对源数据库提供数据的方式、源数据的残缺、数据结构定制化和不规范化等问题，在ORACLE的视图平台上编制专门程序从ORACLE管理的一个源数据库中读取源数据，先检验，后判断，最后写入另一个数据库即目标数据库中，最终实现数据迁移。
2.4 数据迁移可靠性在N1-EAM系统中的校验
在完成数据迁移后，在N1-EAM系统中通过编写检查程序，对功能模块数据运行结果和在旧系统中运行结果进行了对比校验，结果证实：数据迁移经受了完整性、一致性考验，也通过了特殊样本数据的检查和记录总数等同的检查。
3.结论
在N1-EAM系统开发过程中，我们采取ETL数据迁移技术，利用AS系统固有的数据迁移程序，采用基线方法为系统提供dat格式标准输入文件实现数据迁移；在脱离AS系统固有的数据迁移程序情况下，我们依据AS系统对数据的要求，采用非基线数据迁移方法实现数据迁移。基线、非基线两种归属于ETL数据迁移技术互补使用，有效地实现了核电站信息管理系统的数据迁移。实践证明这是一种适合N1-EAM系统数据迁移较好的方案。
参考文献
[1]Barker R,等著.舒继武,等译.存储区域网络精华-深入理解SAN[M].北京:电子工业出版社,2004.
随着移动设备、物联网、云计算、大数据和虚拟化等新技术的兴起，传统的安全边界逐渐模糊。如今，企业和安全解决方案提供商不断加大对终端安全、网关安全及数据中心安全的投入以应对愈加复杂且严峻的安全形势。
赛门铁克最新《互联网安全威胁报告》指出，网络攻击者的行动加快，超过80%的大型企业受到过网络攻击，超过60%的网络攻击针对中小型企业。“零日漏洞”威胁在2014年创历史新高，共有24个“零日漏洞”被检测出来，推出补丁前，前5大“零日漏洞”被攻击总时长达295天。
此外，用于大规模攻击的恶意软件呈现出激增状态，仅去年就新增3.17亿个恶意软件且恶意软件变得更加智能，28%的恶意软件可“感知虚拟机”而避免在沙盒被检测出来。
与此同时，数字勒索事件持续上升，勒索软件增加了113%，被劫持的设备数量增加了45倍，企业用户和消费者不得不为这些漏洞的威胁和风险买单。
关键趋势正在重塑企业安全市场
IT技术更新和用户行为改变不断推动安全市场的发展，大数据、移动、云计算、对安全人才的强烈需求等几大趋势正在重塑安全市场，信息安全的重要性愈加凸显。在当下复杂动态的威胁环境中，企业需要有一套整合且统一的安全策略，包括集成化的产品和覆盖生命周期的服务。
安全大数据分析至关重要
全球每天大大小小的数据中心和终端设备会产生出海量数据。如何从庞大的数据中分析其是否具有威胁并进行快速有效安全响应成为企业应对当下复杂环境的制胜法宝。
企业对安全大数据的需求愈发强烈，希望通过对安全大数据的分析量化风险，深入了解自身安全策略优缺点，从而实现更加完善的威胁防护。
通过全球最大数据智能网络之一（GIN）及九大数据中心、1.75亿个设备终端、超过150个国家的5700万个攻击传感器等核心资产，赛门铁克拥有对全球威胁的可视性和洞察力，实时掌握全球的安全大数据。基于这样的全球安全威胁信息收集网络，赛门铁克的统一安全分析平台可以为威胁防护、信息防护及网络安全服务提供基础设施并贯穿所有的产品。
赛门铁克的统一安全分析平台用于建立一个安全的生态环境。它由三部分组成：第一部分是安全大数据分析平台―通过大数据分析技术用于分析在全球范围内收集的安全大数据，并将对威胁的洞察转化为防护策略。
第二部分是统一安全应用―通过赛门铁克和第三方的生态系统，为众多用户场景提供建立在平台之上的数据及分析性应用。
第三部分是安全探测数据和API―由赛门铁克和第三方提供标准接口和API。无论是赛门铁克的解决方案还是第三方的产品或平台都可以利用安全大数据为客户提供防护解决方案。
赛门铁克统一安全分析平台拥有基础分析和分析模型做支撑，同时拥有安全大数据和安全智能情报并提供分析型应用，通过结合第三方力量，共同建立安全的生态环境。
终端设备再度复兴 安全防护需拓展
除了传统PC，快速发展的手机、平板设备及物联网设备极大拓展了企业对端点安全的需求。过去，很多企业认为数据库、数据中心和防火墙等更需要保护。但随着移动终端的普及，每个移动或物联网设备就是一个端点，端点安全显得越来越重要。
威胁防护一直以来都是企业的重点关注领域，企业希望实现全方位集成化防御、检测、取证和修复，且能够覆盖终端、网关、服务器、虚拟化、云工作模式，并确保本地管理和云端管理并存。
目前，针对性攻击和“零日漏洞”攻击等复杂且持续的高级威胁愈加猖狂，赛门铁克建议把针对高级威胁防御的技术覆盖到端点、数据中心、网关并形成全面的跨平台整套解决方案，这种多平台环境不仅是操作系统环境，还包括云环境、移动终端和物联网智能终端。
云采用率上升打破安全边界
越来越多的企业采用云作为下一步的IT策略，在降低IT成本，提高企业灵活性的同时也带来了潜在的风险。数据已不仅仅在一个个独立的系统中，企业现在不仅要考虑防火墙内的安全，还要考虑云环境和数据在本地和云之间迁移的安全及访问这些数据的终端安全。
企业需要针对内部的安全策略和信息防护解决方案，通过集成化的数据和身份保护、云和移动安全及集成化的加密、密钥管理，帮助企业保护自身的核心数据资产。赛门铁克能够为企业提供涵盖原本的信息防泄密、加密、身份访问等信息防护解决方案，并将防护拓展到云端和智能终端等更广阔的范围。威胁防护和信息防护是该解决方案的核心，对用户而言也是最具体、最实际的防护策略。
安全即服务不断增长
企业对安全人才的需求强烈，如何确保内部IT员工拥有专业的技能来保证企业结构的安全成为CIO们面临的挑战。同时，企业对专业安全外包服务的需求也逐步增高，希望通过专业的安全厂商提供涵盖威胁全生命周期（事前-事中-事后）的服务，提高在当下复杂环境中的防护能力。
在网络中，每天有大量的漏洞和威胁被发现，除了部署解决方案，企业还需要更专业的网络安全服务来帮助他们应对不断变化的复杂环境。赛门铁克提供包含威胁监控服务、事件响应服务、攻防模拟服务和安全大数据服务在内的一整套覆盖威胁全生命周期的服务。
事前，客户可通过全球资源和安全大数据实时了解全球威胁动态，对风险更好把控。事中，赛门铁克覆盖全球的数据中心（Security Operations Center）可提供7×24小时全天候发现和监测等安全监控服务。一旦发生威胁事件，赛门铁克还可提供应急事件响应服务，专家团队能够快速帮助企业评判、发现并解决问题。此外，企业还可按需发起全生命周期模拟攻防服务，以提升自身的防御能力。
企业须统一安全理念
基于这些趋势，赛门铁克倡导安全行业采用统一安全架构理念。第一，威胁防护是对外防御；第二，信息安全保护是对内保护；第三，采用统一的安全分析平台，安全大数据扮演重要角色；第四，网络安全服务，客户需专业团队在受到攻击前就将早期工作准备就绪，当受到攻击时能够快速解决攻击威胁。
赛门铁克看到整个安全环境的改变需要集成化的科技，因此从2000年到2014年，赛门铁克收购了很多针对不同领域的技术公司，并将收购的技术应用到解决方案中，所形成的整体方案是产品汇集和一定程度的集合。这里重点突出了两个核心：
第一，赛门铁克将这些技术整合成一种技术，运用在不同环境中和平台上。
第二，将同样的技术扩大适用范围，扩大端点和网关到数据中心到云，以达到更好的效果。在当前环境下，赛门铁克的统一安全架构不仅仅是产品的整合，更是以统一高效的方式帮助用户解决问题。
在实践中，有些客户认为，企业本身已经有安全管理中心并在企业中可能有不同品牌的产品，因此不再需要额外的安全大数据。
Gartner预测，2016年全球公共云服务市场规模有望达到2040亿美元，同比增长16.5%。甲骨文则预测，到2025年，80%的生产应用将在云上，100%的新应用开发测试工作将在云计算环境下完成。这也更加坚定了甲骨文发展云计算的战略。5月13日，甲骨文亚洲研发中心北京分部向媒体开放，全面展示了它在云计算方面取得的成就，以及未来的发展方向。
全面、集成、开放的云
如果了解甲骨文的历史，便可知甲骨文是较晚才提出云计算战略的。但是在2012年前后提出云战略时候，甲骨文就快马加鞭，多管齐下。得益于此前完成的一系列收购，特别是对SUN的收购，借助软硬件领域的强大技术优势，甲骨文的云产品组合已经全面涵盖IaaS、PaaS、SaaS。
在甲骨文工作超过31年，在中国的工作超过16年的甲骨文公司副总裁及亚洲研发中心总经理博斯佳（Pascal Sero）介绍，秉承开放、集成、标准的原则，甲骨文为企业提供最简易的云解决方案，不仅能与甲骨文产品深度整合，并且能与业界标准相容。这些基于云的服务能帮助企业采用多种革命性的技术，例如大数据分析、社交、移动和物联网，同时继续帮助企业将工作负载迁移至云端。目前Oracle云已被越来越多的客户采用，正运行在全球19个数据中心，每天支持着7000多万个用户和340多亿次交易量。
其中，Oracle IaaS提供全面、集成、基于订阅的基础设施服务，核心功能包括弹性计算、联网和存储，使企业能够在一个由甲骨文管理、托管和支持的企业级云中运行任何负载。同时，Oracle IaaS为甲骨文云平台和SaaS服务提供了底层支持，最新产品包括Oracle计算云、Oracle网络云（虚拟专用网络与快速连接）、Oracle存储云（批量数据传输）和Oracle消息云。
Oracle PaaS云服务包括Oracle云平台、Oracle数据可视化云服务、Oracle管理云、Oracle数据库云、Oracle数据库Exadata云服务和Java Cloud等。凭借在数据库和中间件领域的强大技术优势和行业领导地位，甲骨文的PaaS技术能够实现企业应用安全、透明的无缝迁移，并且持续引领Java云、移动云等平台服务的发展和创新。目前，全球已有超过3000家客户选择了甲骨文的PaaS云服务作为企业混合云平台，客户遍布金融、快消、教育、汽车等行业。
Oracle SaaS云服务全面、完整，拥有500多个产品，涵盖客户体验（CX）、人力资本管理（HCM）和企业资源规划（ERP）三大领域。Oracle CX Cloud通过对销售云、市场营销云和服务云进行拓展和功能增强，帮助企业提升客户体验、增强客户忠诚度、凸显品牌差异化优势、驱动业务在各个渠道的顺利进行。Oracle HCM云拥有业界最全面的套件和最广泛的业务覆盖，作为现代人力资源管理的领导者，Oracle HCM Cloud帮助企业实现HR部门转型。Oracle ERP Cloud是服务于财务、采购和项目高管的领先的云解决方案，并结合Oracle供应链管理云，为客户提供端到端的供应链财务规划。目前Oracle SaaS在全球范围内已拥有超过1.1万家客户。博斯佳表示，甲骨文在商业软件开发方面拥有多年的丰富经验，在过去七八年甲骨文将商业软件开发的经验迁移到云上，形成全面、集成度高的SaaS解决方案。
一体机家族快速壮大
博思佳表示，客户选择甲骨文IaaS服务的原因主要有以下三个：第一，可以实现无缝迁移，本地部署或云端的工作负载，可以灵活、自由地进行无缝迁移，用户不必为了把某一项工作负载移到云端而进行重新编程；第二，完全自动化降低了用户的管理成本，Oracle IaaS通过系统来提供自动化服务，可以大幅提高运营效率，减少所需工程师的数量，降低服务成本。这样也使得甲骨文的云服务在价格上更具有竞争力；第三，Oracle在IaaS云服务提供过程中秉承全面、标准、开放的原则，特别是在云环境中，甲骨文可获取更多开源工具，从而更好地发挥开源软件的价值。
作为IaaS云服务的重要基础，甲骨文不断壮大其软硬件一体机家族。2008年推出第一款一体机Oracle Exadata 数据库云平台，其中包括Oracle Exalogic中间件云平台和Oracle Exalytics商务智能云平台、Oracle大数据一体机、Oracle数据库机、Oracle SuperCluster超级集群、Oracle私有云一体机、Oracle零数据丢失恢复一体机和Oracle Cloud Machine。
甲骨文公司中国区系统事业部总经理詹飞浪透露，今年下半年甲骨文还将推出多款一体机。詹飞浪表示，甲骨文集成系统的宗旨就是要简化企业的IT部署，让IT架构中的服务器、软件和存储完美融合，最大程度优化软硬结合的效果。詹飞浪告诉记者，除了刚刚推出的Oracle Cloud Machine，其他9款一体机在中国都有用户在使用。
据观察，甲骨文不断壮大一体机家族，部分原因是为了很好地满足不同用户的不同需求。詹飞浪介绍，Oracle Exadata数据库一体机和Oracle SuperCluster超级集群架构是一样的，在Oracle Exadata数据库一体机上跑数据库和在Oracle SuperCluster超级集群上跑性能相似，都是在存储层上实现对数据库的加速，不过Oracle Exadata数据库一体机基于x86服务器，而Oracle SuperCluster超级集群基于SPACK服务器。到底选择怎样服务器，用户可以根据自己需求和喜好来选择。
研发为创新提供支撑
甲骨文之所以能够在云计算领域建立优势，研发投入起着不可忽视的作用。据悉，自2004年起，甲骨文的研发投资累计已经超过340亿美元，致力于为客户提供同类最佳的产品和创新技术。甲骨文在全球拥有多个研发中心，每个研发中心协作开发各种创新产品。
其中，甲骨文亚洲研发中心是甲骨文在亚太地区的研发核心，五个分部分别位于北京、上海、深圳、苏州和南京。博斯佳介绍，甲骨文亚洲研发中心是甲骨文全球研发中心体系中非常重要的有机组成部分，亚洲研发中心的工程师几乎参与所有甲骨文产品的相关研发。
技术变革推动企业转型
云计算、大数据、人工智能，这些引领变革的技术趋势超越了传统IT的范畴，正在推动企业核心业务的转型和创新。
微软公司执行副总裁、大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier）骑着最近在北京大街小巷“很活跃”的摩拜单车，头戴HoloLens与大家见面。他表示，86%的CEO相信，未来五年内，数字技术将是驱动企业转型的首要动力。数字化转型被称为第四次工业革命正席卷全球，未来五年商业格局将会改变，各行各业都将迎来全新的机遇和挑战。
柯睿杰表示，微软已经将智能云Azure、发掘大数据的SQL Server 2016、企业混合云平台Windows Server 2016，以及最新推出的Power BI数据可视化服务，这些一流云计算、大数据、人工智能技术的产品和服务带到中国。
智能云平台作为微软三大项目的核心，也是大数据与人工智能的坚实基础。据介绍，Azure公有云已经覆盖全球38个区域，并在30个区域实现正式商用，在全球“财富500强”企业中，有85%的企业采用了微软云服务。
微软大数据平台的重要组成部分Power BI可以将来自SQL Server 数据库、分析服务模型及其他多种数据源的业务数据整合到同一个仪表板上，形成实时更新的仪表板视图，并且在各种移动终端上显示。中国市场推出的Power BI服务由世纪互联运营，用户可以使用Power BI Desktop 创建丰富的交互式报告，并使用运行于Windows、iOS和Android平台的移动设备的Power BI Mobile应用访问数据仪表板。
微软也一直在人工智能领域深耕。微软Microsoft Translator语音翻译服务，能实现包括汉语在内的9种不同语言之间的实时翻译；微软认知服务目前提供人脸识别、情绪识别和计算机视觉3个API服务，利用API可以调用云服务，系统能从图片中检测、识别、标记人脸特征和情绪变化，并对图像中的视觉数据进行快速的分类、比对和处理。
“微软希望通过与本土生态系统的深入合作，让更多的中国客户利用微软的技术创新在全球数字化转型的大潮中占得先机。”柯睿杰表示。
微软解决方案四步助力数字化转型
面对技术革新给企业带来的颠覆，微软也提出了数字化转型解决方案。
微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容表示，面对数字化转型的浪潮，微软在提供技术创新、平台与服务的同时，还将通过密切客户沟通、予力赋能员工、优化业务运营、转型产品服务四步为客户提供数字化转型解决方案。
首先，密切客户沟通。东方明珠作为国内最大的传媒上市公司，面对数字化转型的需求，东方明珠提出了以平台聚合为核心的“娱乐+”战略，开展多元业务融合与新业务的拓展。由此，以Azure和Windows 通用应用（UWP）平台为基础、以混合现实技术为特色，辅以云端的大数据分析和人工智能、自然语言交互等，东方明珠与微软合作构建了“互联网新媒体平台”，通过统一的云平台与大数据系统，提升用户体验，进一步加快“娱乐+”战略实施。
其次，予力赋能员工。Office 365可以提供企业级安全性和规范的数据、隐私保护措施。同时，云服务的特性减少了在系统部署和服务器运营维护上的大笔软硬件投入和IT运营费用。招商信诺作为保险服务企业也全面部署了Office 365作为办公自动化和远程协作办公体系的核心。跨平台、跨设备部署的Office 365特别适合以移动办公为主的保险业。
再次，优化业务运营。其实，已成城市“红色风景线”的摩拜单车正是基于微软的智能云平台。摩拜单车首席执行官夏一平介绍道，随着摩拜单车在各个城市的推广，业务盘子逐渐扩大意味着单车数量、用户数量和用户使用数据都在增加，这给公司管理带来了很大压力。加之，摩拜单车在近几月会向国际业务进军，所以摩拜单车想到与微软合作，将整个数据平台均迁移到了微软的Azure上，这样就可以免去很多人力成本，通过弹性伸缩、灵活扩展、安全可靠的云平台，可以精确地将全国几十万辆摩拜单车进行统一、高效的管理。
最后，转型产品服务。微软携手中国电信与大数据垂直领域合作伙伴clobotics，共同展示了基于Azure和混合现实的基站巡检。之前基站巡检需要人工巡检来查明基站问题，不仅受天气等因素限制还存在安全患，而F在利用无人机代替人工巡检进一步优化了工作流程，节省了时间。据介绍，整个运维系统以Azure为后台，工作流程由Dynamics统一管理，通过网络与移动终端保持实时同步，并且全部人机互动操作都可通过微软机器人用语音互动来完成。在外场工作的电信工程师通过微软认知服务进行身份认证登录运维平台，依据现场数据和地图信息，操控行业无人机升空，并按照规划线路对铁塔基站进行定点巡检飞行。现场工程师可以通过HoloLens清晰地了解塔台工作状态，并通过网络将实时数据传回运维指挥调度中心。无人机可以对信号强度进行360度扫描，并将结果通过IoT Hub汇总到云端。
中国电信股份有限公司上海移动互联网部副总经理马丹表示：“微软的先进技术能帮助运营商提高效率和增加运维的安全系数，使我们真正能够基于数据来指导工作。我们正在对这套解决方案进行系统集成和外场测试，如果一切顺利，将在2017年开始实地大规模部署。”
