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中國科研資訊化藍皮書(2013)(簡體書)
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中國科研資訊化藍皮書(2013)(簡體書)

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商品簡介
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目次
書摘/試閱

商品簡介

中國科學院、中華人民共和國教育部、中華人民共和國工業和信息化部、中國社會科學院、國家自然科學基金委員會編著的《中國科研信息化藍皮書(附光盤2013)》是由中國科學院聯合中華人民共和國教育部、中華人民共和國工業和信息化部、中國社會科學院和國家自然科學基金委員會共同編著而成的報告,旨在系統地展示中國科研信息化的整體發展情況,推動中國科研信息化的進程。
本書邀請了國內外科研信息化領域的專家、學者和企業家,針對科研信息化涉及的網絡環境、超級計算環境、數據環境,以及科研信息化的技術發展和應用實踐的現狀與趨勢進行了客觀闡述,對科研信息化的戰略態勢進行了深入的分析與探討,力求推動科技創新與創新模式的轉變,為中國未來科技創新提供全局性、戰略性的參考,向國內外讀者展示中國科研信息化的全貌和前沿成果。
《中國科研信息化藍皮書(附光盤2013)》可作為政府部門、科研機構、高等院校和相關企業進行科技戰略決策的參考書,也可供國內外專家、學者研究和參考。

名人/編輯推薦

《中國科研信息化藍皮書(2013)》中國科學院、中華人民共和國教育部、中華人民共和國工業和信息化部、中國社會科學院、國家自然科學基金委員會編著的《中國科研信息化藍皮書(2013)》將主要從科研信息化的態勢戰略、基礎設施、典型應用、政策環境和熱點技術等方面來展示中國科研信息化整體發展情況,展望科研信息化未來發展態勢,以期共同推動中國科研信息化進程。對如何有效引導科研機構推進信息化工作做出有效指導,并總結科研工作中的經驗與不足,作為決策參考。

目次

序言
摘要
Abstract
第一篇 態勢戰略篇
構建大數據時代的國家科研信息化體系
大科學的數據挑戰與對策
大數據發展態勢與科學內涵
Data一Intensive Science and Cloud Computing
新一代網絡的演進趨勢
全球互聯網發展形勢分析與展望
中國社會科學院科研信息化的實踐和未來
第二篇 基礎設施篇
中國科技網發展現狀
中國教育和科研計算機網發展現狀
中國教育科研網格發展現狀
我國超級計算中心發展現狀
中國科學院數據云環境與服務
網絡協同工作環境應用
科研儀器設備設計信息化
第三篇 應用實踐篇
云服務在高校科教信息化中的應用
云計算環境下的教育解決方案
國家人口健康科學數據共享平臺
中醫藥科研信息化的應用
高通量自動化蛋白質篩選平臺
面向蛋白質科學的高性能計算應用
科研信息化在微生物學研究領域的應用
超聲分子顯像與治療關鍵技術及設備研究
精準醫療與科研信息化
先進核能軟件發展與核信息學實踐
超級計算在過程工業中的應用
天文學研究的科研信息化環境
大深度三維矢量廣域電磁法
基于中國下一代互聯網的科研應用
臺灣IPv6多層次推行模式
科研信息化助力義烏小商品經濟發展
后記

書摘/試閱



大科學實驗的數據采集面臨巨大的挑戰。一些大科學裝置產生的數據往往不可能全部保存下來。以高能物理實驗為例,幾乎所有的高能物理實驗數據產生的速度都遠遠大于數據記錄可能到達的速度。有限的存儲資源也不可能把全部采集到的數據都保存下來。大型強子對撞機(LHC)的每個實驗裝置都有數億個數據采集傳感器,對撞機每25ns(10—9s)進行一次粒子束團的對撞,每次對撞約產生20個事例(即約有20對粒子發生了碰撞)。因此,像LHC上的ATLAS這樣的實驗每秒鐘產生的數據高達1PB。如此大量的數據不可能全部保存下來,需要對數據進行快速篩選。高能物理實驗普遍采用一種叫做“觸發”的手段對采集的數據進行快速判別,對物理研究目標有針對性價值的數據將被觸發并記錄下來。通常高能物理實驗采用多級的觸發對數據進行篩選,從而使數據量降低到能夠接受的水平,并盡可能減少觸發和采集數據在探測器產生的“死時間”。例如,ATLAS實驗通過三級觸發使數據率從1PB/S降低到320MB/S左右。去除對撞機和實驗裝置的維護時間,ATLAS這樣的實驗每年積累的數據達3~5PB。而LHC的四個實驗每年采集的數據達到15~25PB。
海量的數據不僅需要被安全可靠地保存起來,同時還需要為科學研究提供高效的數據訪問服務。數據量的高速增長對數據存儲系統和服務的擴展帶來巨大的挑戰,僅僅通過增加磁盤來擴大存儲容量并不能解決問題。數據記錄容易做到,但是隨著數據量的增加,數據的移動和讀取變得越來越困難。因此,除了需要解決容量問題外,還需要解決吞吐性能、響應速度和運行成本等可擴展性問題。大科學實驗常常采用廉價的硬件建立良好的分布式存儲,在擴大存儲資源的同時獲得很好的數據訪問的吞吐能力。但是這種大規模的分布式存儲系統給運行維護帶來很大的挑戰,需要配備足夠的運行支持人員對存儲服務提供支持。新型存儲設備的高存儲容量密度在不斷提升,這使存儲系統的體積越來越小,且能耗不斷降低。但是存儲容量密度的提升也使得數據丟失的風險大幅增加。如何在高密度數據存儲與數據存儲可靠性之間找到平衡點是大科學實驗需要認真研究的問題。

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