其实大数据平台的架构我觉得应该是有很多共通性的。更多的时候我认为大数据是一种工具。是用来解决行业中的问题。分析行业中有价值的信息的，对于智慧交通，在做大数据之前我觉得首先要实现信息互通和基础数据的完善，大数据平台是在信息化和数字化的基础上的平台，没有准确的基...

铁路内部总计规划了16个大数据应用，涉及铁路各个业务部门，已经成形的2到3个。

从我们近十年资源池建设的情况，power资源池的故障率只有硬件故障率，可靠性98%，应用无中断，人工指定业务升级除外。X86硬件故障率高些,可靠性95%，每年均会出现一次某服务器假死，造成部份应用无响应，时延10分钟左右，主要花在原因查找，比如光模块损坏，光纤中断等等。存储资源池和网络...

我们的经验，高风险应用，比如有工业控制类的暂不进入虚拟化，主要是验证成本过高，要以实际投产才算，除此以外，要求独立硬件有政策明文规定的，不进入。其他均进入，虚拟化占比为93%...

简单来说，需要考虑几点：1.虚拟化应用场景：主要用于哪些系统、哪些环境、性能和可靠性要求等2.虚拟化软件选择：VMWare还是KVM，还是混合异构3.系统迁移需要考虑因素、迁移计划4.成本5.人员能力6.管理方案7.以后的发展规划：如你之前说的私有云，如混合云，又如云管理平台需求...

看具体需求，如果主要做虚拟云桌面，还要看工作点数，成本大概有主端服务器，交换机，瘦客户机什么的。如果是机房虚拟化，需要看需求多少资源，内存，cpu，存储空间等，成本大概有服务器，存储，光纤交换机，虚拟化软件，授权个数你这个问题有点笼统，不好细说！...

产品级别的 最好用vmware的虚拟技术powervm其他kvm技术 稳定性还没有得到 认证用 vmware FT技术可确保 业务不中断

减少必要的维护成本 和人员成本运维人员不断增加 在未来5年 人员工资是增加幅度最大的部分vm技术会把 不断增加的硬件数量 相应降低减少运维人员数量降低it整体成本vm的高可用可使业务 持续性 增加,避免因硬件故障导致的业务中断vm技术加上自动化运维技术工具 可大量避...

按照安全分级和服务级别的要求可以考虑分隔，但不是必须的，由于生产系统要求的安全级别更高，性能和可靠性要求更高，可以建立相应级别的资源池以对应，比如闪存的存储池对应数据库的计算资源池等等。我们计算资源池按照应用类型分，如属于密集计算消耗CPU高的，属于高内存使用的，硬件...

如果一定要是用非Linux系统，可以通过基于Openstack的云管平台和其他Linux系统实现集成，对于LinuxONE而言，只支持Linux系统。但是目前技术发展趋势来看，Linux是主流，拥有广泛的生态圈，而且很多行业已经将Linux作为核心平台来部署，IBM, ORACLE, Microsoft等主流商用软件都在支持Li...