T/QBDA 1001-2017
ビッグデータ標準システムフレームワーク V1.0 (英語版)

規格番号

T/QBDA 1001-2017

言語

中国語版, 英語で利用可能

制定年

2017

出版団体

Group Standards of the People's Republic of China

最新版

T/QBDA 1001-2017

範囲

ビッグデータ標準システム フレームワークの内容は、データの全サイクル管理に従って、国内外のビッグデータ標準化状況、国内ビッグデータ技術開発状況、ビッグデータ参照アーキテクチャと標準化ニーズを組み合わせています。 ; データ自体の標準化特性。   さまざまな分野におけるビッグ データ アプリケーションの現在の予備的な実践と将来のビッグ データ開発トレンドに基づいて、ビッグ データ標準システム フレームワークが策定されました。 ビッグデータ標準システムのフレームワークには、次の 5 つの部分が含まれています。 1. 基本標準。 標準システム全体の一般原則、用語、社会モデル、技術モデルなどの基本的な標準を提供します。 一般規定は、ビッグデータ標準化ガイドラインを提供します。 この標準は、一般規定標準の不可欠な部分です。 用語は、ビッグデータのさまざまな要素の概念を定義します。 ソーシャルモデルは、ビッグデータ産業のエコロジカルチェーンにおけるビッグデータの開発、運用、社会的価値の生成を反映できる社会関係の概念的モデルであり、一般にシステムコーディネーター、データプロバイダー、およびアプリケーションで構成されます。 プロバイダー、フレームワークプロバイダー、データコンシューマー。 技術モデルは、データの収集、保存、管理と処理、分析とマイニング、プレゼンテーションとアプリケーションのプロセスを経る、ビッグ データ システムのデータ ライフ サイクル プロセスを定義します。 2. 技術基準。 このタイプの規格は主に、データ収集、データ処理、データ保存、データ分析、データ表示、データ交換などの主要テクノロジーを含むビッグデータ関連テクノロジーを規制します。 データ収集とは、さまざまなタイプや形式のデータを幅広いデータ ソースから収集し、それらをストレージ システムまたはデータ ミドルウェア システムに送信して後続の処理を行うことを指します。 データ処理には、データ前処理とデータ処理の 2 つのプロセスが含まれます。 データ前処理とは、さまざまなデータを前処理および分類してデータ品質を向上させ、その後のデータ処理、ストレージ、分析、およびデータ クリーニング、データ統合、データ 統合などのその他のプロセスをより効率的に行うことです。 ;データ削減とデータ変換の段階。  データ処理テクノロジーは、一方では分散ストレージ形式に関連し、他方ではデータの温度タイプ (コールド データ、ホット データ) に関連します。 データ処理モデルには主に MapReduce コンピューティング モデル、;DAG が含まれます。 計算モデル、BSP 計算モデルなどビッグデータ ストレージはデータのストレージです。 その主要テクノロジーは分散ストレージ テクノロジーであり、さまざまなストレージ メディアと組織管理形式がさまざまなビッグデータの特性に対応しています。 一般的には、分散ファイル システム、ドキュメント ストレージなどが含まれます。 列ストレージ、Key-Value ストレージ、グラフ データベース、リレーショナル データベース、メモリ ストレージ。 データ分析とは、クラスタリング、分類、相関分析、ディープラーニングなどによる既存のデータ情報の分散統計の分析や、位置データ情報の分散マイニングやディープラーニングの技術を指します。 データプレゼンテーションとは、コンピュータの画像処理技術を利用して、データをグラフィックスやイメージに変換し、画面上に表示、加工することです。 データ交換とは、データ ライフ サイクル プロセスを完了するために、異なるシステムやデバイス間でデータをやり取りするテクノロジーを指します。 3. 管理基準。 この種の標準は主にビッグ データ システムの管理に焦点を当てており、データ利用、データ共有管理、製品管理、プラットフォーム管理、プロジェクト管理、業界管理の標準が含まれます。 データ活用とは、ビッグデータを活用するためのテクノロジーを指します。 これには、データ ライフサイクル管理、データ分類方法、データ品質評価、データ機能評価および識別管理などのテクノロジーが含まれます。 データ ライフ サイクル管理は、ビッグ データ ライフ サイクルのすべての処理プロセスを対象とし、その目的は、ライフ サイクルのすべてのプロセスでデータがビッグ データ システムによって正しく処理されることを保証することです。 データ分類方法は、さまざまなソースからのデータをその構造と特性に従って分類および処理し、データのサイズを削減し、データの品質を向上させ、その後のデータ処理プロセスの効率を向上させることです。 データ品質評価では、完全性、一貫性、正確性、適時性の 4 つの側面からデータ品質を評価し、低品質データと高品質データを区別し、その後のデータ処理の基礎を提供します。 データ機能評価とは、データ管理およびアプリケーション機能の評価を指し、標準やデータライフサイクル管理などのさまざまな側面からデータ機能の成熟度を評価します。 識別管理とは、データシステムのデータ利用効率を向上させるために、データを識別、管理、分析することを指します。 データ共有管理とは、データ共有アクセス インターフェースの提供、外部共有サービスの提供、データのセキュリティとプライバシーを確保しながらデータ構築の重複の回避を指し、主にデータ オープン管理、データ ディレクトリ管理、データ トレーサビリティが含まれます。 製品管理とは、ビッグデータ製品の管理を指し、主に製品のライフサイクル管理と製品の価値評価が含まれます。 製品ライフサイクル管理とは、市場需要の獲得、製品開発、運用、サービスから市場での廃棄とリサイクルに至るまで、製品のライフサイクルのあらゆる側面の管理プロセスの総称です。 製品価値評価とは、製品の機能、特性、品質、種類、スタイルなどによって生み出される価値の評価です。 プラットフォーム管理とは、ビッグデータプラットフォームを管理し、プラットフォーム環境設備、通信設備、プラットフォームハードウェアおよびソフトウェアなどを管理することです。 プロジェクト管理には主に、システムのライフサイクル管理、プロジェクト確立管理、実施管理、受入管理、運用保守管理、パフォーマンス管理の6つの側面があります。 4. 安全基準。 データ セキュリティは、データ標準のサポート システムとして、データのライフ サイクル全体のすべての段階で実行されます。 従来のシステム セキュリティとネットワーク セキュリティとは別に、ビッグ データ時代のデータ セキュリティ標準には主に、一般的なセキュリティ要件、データの非感作化、トランザクション セキュリティ、プライバシー保護などのセキュリティ標準が含まれます。 一般的なセキュリティ要件は、主にネットワーク セキュリティ、ホスト セキュリティ、アプリケーション セキュリティ、データ セキュリティの 4 つの側面からビッグ データ プラットフォームのセキュリティを保証します。 5. 標準を適用します。 アプリケーション標準とは、主に行政、金融、運輸、通信、商業、貿易など社会のさまざまな分野において、その分野特性に応じてビッグデータが提供できるアプリケーションサービスをベースにした特別な標準を指します。 ケア、教育、観光、産業、農業。 ビッグデータの動作を標準化するには、さまざまなアプリケーション分野に対応する標準システムを実際の条件に基づいて確立する必要があります。

T/QBDA 1001-2017 発売履歴

• 2017 T/QBDA 1001-2017 ビッグデータ標準システムフレームワーク V1.0