大数据基础设施研究中心

中心概况

      大数据基础设施研究中心是数据院打造“问题引导”型学术研究的尝试,以行业数据网和大数据交换中心为核心应用场景,旨在颠覆传统认知,对“基础设施”一词进行重新定义,拓展其内涵与外延。夯实大数据基础,为数据挖掘的科学研究与产业应用提供一系列高效率、高可用性和高度智能化的数据产业支撑性生产实验环境、软硬件产品、服务和运营体系。

      中心在大数据计算架构、云计算、软件定义网络、开放计算项目、可定制化服务器、智能运维以及人工智能知识图谱等领域展开研究,为校内院系和研究机构提供大数据基础设施支撑和大数据研究能力,积极开展与相关开源社区的交流与合作,并尝试引进各个方向上的产业界高端人才,实现技术整合、工程实践、标准发布、服务设计与共识推广。

      中心以推动数据基础设施建设、促进数据开放共享,创新人才培养模式,孵化社会化大规模数据实验室,加快社会数据融合和资源整合为工作目标。

中心愿景

      以产业需求促进学术研究,加强人才培养,跨界融合资源,推动业界共识,整体提升大数据基础设施建设水平。

      大数据基础设施研究中心秉持开源理念,倡导分布式技术,拥抱设计思维,传承工程师精神,力争成为产业网络中的强节点,开放式地输入问题和行业痛点,源源不断地输出解决问题的能力。

大数据基础设施

       大数据基础设施(BDI)是面向数据采集、数据分析和数据应用的创新性系统工程。

      一方面指支撑大数据应用和大数据产业的基础设施,即通过对云计算、SDN/NFV、分布式数据中心、OCP以及人工智能等领域的技术整合创新、工程实践、标准发布、社区建设创造一系列高效率、高可用性和智能化的数据产业云网一体支撑性平台。 另一方面指用大数据和人工智能的方法,解决基础设施运行过程中的问题,为数据产业的安全、运维、生产实验环境、服务和运营体系提供价值。

      两方面互为促进,构成完整的大数据基础设施价值观、方法论和影响域,汇聚产业和科研人才,解决产业和科研问题。

研究方向

      1)大数据职业教育,数据人才基本技能素质标准研究

      2)下一代数据网

      3)知识图谱和区块链作为基础设施研究

      4)云网一体化解决方案

      5)分布式数据中心技术架构与共识

      6)面向数据产业的行业性知识图谱

      7)多角色分享式数据池架构与管理

      8)大数据基础设施运营体系

      9)大数据预处理基地工程标准和运营体系

研究成果

      1)软件定义网络控制器及城域网实现技术,技术原形

      2)大数据实训平台软件,V2.0

      3)大数据预处理基地“数据工厂”架构

      4)大数据职业教育专业基础调研报告、人才培养方案

组织架构

       主任:徐葳博士,数据科学研究院管理委员会委员、清华大学大数据硕士项目教育指导委员会委员、交叉信息研究院助理院长、博士生导师、青年千人计划成员。

      副主任:赵强博士,北京大学本硕博,早期互联网人,2001年任职高校,研究方向为自然语言处理、语言哲学,2012年起专注多学科跨界融合产学研对接工作,提出社会化大规模实验的新概念。

      高级顾问:高明南,从事IT基础设施信息服务与管理、智慧城市与物联网、智慧交通、大数据与云计算等工程领域,研究方向为云计算应用与实践,大数据数据管理,IT基础设施服务管理与智能运维研究。

      高级顾问:赵维涛,从事大数据基础设施、分布式数据中心、边缘计算、SDN/NFV、IoT等领域,在企业网络、IT应用、电信交换系统、数据网络、SDN/NFV、云计算,DevOps等方面有丰富实践经验。

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