云计算和大数据的标准化需求和标准化组织

作者：过河竹子 2015-09-01 10:28:56

云计算 【编者的话】云计算、大数据是近年来IT和互联网领域研究的热点，作为新兴技术带来的市场，如果缺失标准，整个产业将难以持续健康发展。本文作者将云计算、大数据的标准化需求和标准化组织进行了分析和梳理，希望能给大家带来帮助。

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云计算标准化需求分析：

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。

大数据标准化需求分析：

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。

国内外标准化组织：

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

博文出处：http://blog.csdn.net/orangelizq/article/details/48086217

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