哪里有数据云平台

‘壹’ 国内知名的脑数据云公司有哪些

现在国内知名度比较高的脑数据云公司，江苏田域科技有限公司一定算其中一个，根据我对这个行业的了解，他们公司算是国内比较顶尖的，人员素质也比较高，团队专业、技术过硬，你有兴趣的话可以先去体验一下试试。欢迎你采纳我的回答，给个大大的赞吧。

‘贰’ 云计算平台有哪些

云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台

云计算平台是云计算时代兵家争夺激烈的地方。

1.开源云计算平台

（1）AbiCloud（Abiquo公司）

AbiCloud是一款用于公司的开源的云计算平台，使公司能够以快速、简单和可扩展的方式创建和管理大型、复杂的IT基础设施（包括虚拟服务器、网络、应用、存储设备等）

（2）Hadoop（Apache基金会）

该计划是完全模仿Google体系架构做的一个开源项目，主要包括Map/Rece和HDFS文件系统

（3）Eucalyptus项目（加利福尼亚大学）

创建了一个使企业能够使用它们内部IT资源（包括服务器、存储系统、网络设备）的开源界面，来建立能够和Amazon EC2兼容的云

（4）MongoDB（10gen）

MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式

（5）Enomalism弹性计算平台

它提供了一个功能类似于EC2的云计算框架。Enomalism基于Linux，同时支持Xen和Kernel Virtual Machine(KVM)。与其他纯IaaS解决方案不同的是，Enomalism提供了一个基于Turbo Gears Web应用程序框架和Python的软件栈

（6）Nimbus（网格中间件Globus）

Nimbus面向科学计算需求，通过一组开源工具来实现基础设施即服务（IaaS）的云计算解决方案

2.云计算平台厂商

（1）微软

技术特性：整合其所用软件及数据服务

核心技术：大型应用软件开发技术

企业服务：Azure平台

开发语言：.NET

（2）Google

技术特性：储存及运算水平扩充能力

核心技术：平行分散技术MapRece，BigTable，GFS

企业服务：Google AppEngine，应用代管服务

开发语言：Python，Java

（3）IBM

技术特性：整合其所有软件及硬件服务

核心技术：网格技术，分布式存储，动态负载

企业服务：虚拟资源池提供，企业云计算整合方案

（4）Oracle

技术特性：软硬件弹性虚拟平台

核心技术：Orackle的数据存储技术，Sun开源技术

企业服务：EC2上的Oracle数据库，OracleVM，Sun xVM

（5）Amazon

技术特性：弹性虚拟平台

核心技术：虚拟化技术Xen

企业服务：EC2、S3，SimpleDB、SQS

开发语言：

（6）Saleforce

技术特性：弹性可定制商务软件

核心技术：应用平台整合技术

企业服务：Force.com

开发语言：Java，APEX

（7）EMC

技术特性：信息存储系统及虚拟化技术

核心技术：Vmware的虚拟化技术，一流存储技术

企业服务：Atoms云存储系统，私有云解决方案

（8）阿里巴巴

技术特性：弹性可定制商务软件

核心技术：应用平台整合技术

企业服务：软件互联平台，云电子商务平台

（9）中国移动

技术特性：坚实的网络技术丰富的带宽资源

核心技术：底层集群部署技术，资源池虚拟技术，网络相关技术

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‘叁’ 数据分析平台有哪些

数据分析平台通常有如下：
1.国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2.阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3.微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4.微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

5.淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

6.搜狗指数： http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7.头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8.360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

9.飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

10.七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

11.网络指数： http://index..com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

12.京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

‘肆’ 有哪些好用实在的云计算平台

1、阿里云。阿里云可以说是国内较早的从事云服务器行业的商家了，在国内具有很高的知名度。相比传统的操作系统，依托云计算的阿里云具有明显的优势。最为明显的优势便在于其所提供的三大基础服务——云存储、云应用和云助手皆是基于成熟的云计算体系，为我们提供了稳定可靠的服务。
2、网络BAE平台。对于大数据的规模大、类型多，价值密度低等特征，网络云平台提供的BAE(网络应用引擎)将提供高并发的处理能力，满足处理速度快的要求。
3、腾讯云。腾讯云有着深厚的基础架构，并且有着多年对海量互联网服务的经验，可以为开发者及企业提供云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等整体一站式服务方案。
4、pispower。是一个安全、快捷、自助化IaaS和PaaS服务的门户入口，以互联网线上自助服务的方式，为用户提供云计算IT基础设施服务。作为云计算平台的先锋者，无论是在技术上还是在售后上都具有一定的优势。专业的团队，雄厚的资源，一流的售后使pispower在该行业市场上占有一席之地。

‘伍’ 了解下数据的平台都有哪些呢谢了

众所周知，网络凭借在大数据领域多年的深厚技术积累，一直冲在产业智能化的最前线。在去年的网络AI开发者大会上，网络大数据发布了全新的大数据产品技术栈，覆盖了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案，并推出了网络点石大数据开放平台。今年，网络大数据又会带来哪些新的突破和进展呢？
在7月3日的网络大脑论坛上，网络大数据部高级总监郭谢以“网络大数据技术开放平台”为主题进行了演讲，让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。
网络大数据部高级总监 郭谢
经过持续的建设，网络点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台，聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性：“安全的数据融合加工环境”，是聚焦解决安全问题，这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”，则是聚焦解决效率问题，只有降低了大数据的开发及应用门槛，才能使大数据价值更加充分地释放出来。
安全的数据融合加工环境，为打破数据孤岛提供强力支撑
随着大数据行业的迅速发展，数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题，任何一个环节的疏漏，都可能造成宝贵的数据资产的流失。
针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景，网络大数据部研发了相关核心技术，通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性，计算效率往往会大幅下降，难以工业化落地。网络通过强大的工程能力和对核心技术的攻关，同时提供了云、端两套安全方案，大幅提升了计算性能，使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地，使数据安全解决方案可以适配更多的场景。
案例：与清华大学携手为城市治理提供新思路
城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题，粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐，甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据，使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析，开发城市品质评估模型力图解决该难题。
通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境，清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模，依托更加丰富的街景数据样本，模型效果大幅提升，并在此过程中保证了数据的可用不可见，防止数据流失，有力保障了街景数据所有方的利益，也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。
多层次开放的可定制组件，积木式快捷搭建企业级应用
网络在多年的大数据实践过程中，积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来，使开发者可以充分复用已有的各种开放组件，采用积木式应用构建理念，尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中，开放的可定制组件分成了多个层次，既有粒度细、可定制性高的基础算法组件；也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解，将平台开放组件进行二次集成与开发，即可低成本地建立定制化的应用服务，并发布到点石平台的应用市场，为更多的使用方提供服务。
案例：与天闻数媒共建智能稿件审核新场景
传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展，各类媒体生产的内容越来越多，传播效率和影响面也越来越大，但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。
网络和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用网络在智能勘误领域的AI技术沉淀，结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解，为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务，对文本中的错误信息进行识别和提示，保证重要表述的准确性。
功能一体化的大数据开发平台，打通应用开发全流程
在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面：高效、易用、先进。
首先，在高效方面，点石平台提供一站式的大数据开发环境，解决以往开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题，大幅提升开发者的工作效率。
其次，在易用性方面，通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型，充分释放数据价值，不再需要付出高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。
最后，在先进性方面，点石平台原生集成了网络先进的AI技术，如PaddlePaddle、NLP技术等，让业界领先的AI技术为你所用。
案例：助力卓思快速搭建智能营销新模式
在日趋激烈的汽车市场竞争环境下，汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析，辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策，实现优化分配资源、优化销售效果的目的。
通过使用点石平台的数据安全融合服务，卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时，根据具体的应用场景，集成了平台相关的开放组件，最终快速搭建起SaaS产品，形成汽车营销产品矩阵，并在点石平台发布。在实际生产效果验证中，营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果，大幅提升了产品竞争力。
为个人开发者提供提升舞台，让大数据普惠千万行
点石平台在过去一年多的时间里，支持了多场国内外大数据竞赛，提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑，即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低，参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来，会有更多的机构发布它们的产业难题，让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术，帮助机构寻找解决良方。
以上就是在本次网络开发者大会上网络大数据发布的重要理念和进展，可以清晰可见网络大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展，网络期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值，携手帮助广大的企业和机构实现产业升级，点石成金，共创未来。

‘陆’ MIS服务器的云平台有哪些

华为云平台，客易云平台。
华为云MLS平台是一个数据挖掘分析平台服务，具备全盘托管、简单易用、开放、丰富、高性能及一站式等优势，旨在帮助你通过机器学习技术快速发现数据规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。

‘柒’ 国内可靠的云平台有哪些

分析国内各大云平台：
1.青云和AWS中国，产品真的很棒，但是没有Paas平台，高价格也对得起他的好产品。
2.Ucloud，金山云和腾讯云，感觉游戏专用了，没有Paas
3.新浪云有SAE但是SAE是用沙盒而非docker实现的，不支持requirements，部署不方便，且新浪云的云主机还在测试。
4.美团云，华为云，天翼云....都是打酱油的
下面重点分析阿里云和网络云：
阿里云和网络云都有Paas服务，都有云服务器，都有弹性计费，一款app开发需要的所有后端服务器2大平台基本都能满足：
1.数据库服务器需要高IO，这一点网络云完胜，用hdparm命令测试出来的网络云服务器的IO高达400MB/sec，而阿里云普通的最高才40Mb/sec 后来阿里云推出了SSD云盘，但是吞吐量要按照下面的公式来计算min{50+0.5*容量，256}MBps 简单解释来说就是高io限制为256Mbps，基础速度为50MBps 每增加10G增加5MBps，阿里云美其名曰数据量越大需要的IO也越大，但是假如我有10G的数据库文件，我就想要高IO，如果我想获得100MBps的吞吐量的话我必须买一块100G的网络硬盘，另外90G要空着才能获得想要的速度。
2.阿里云和网络云都有免费快照，所以我觉得创业阶段完全没必要搞docker，这种东西还是让专业人员去搞吧，快照和自定义镜像已经完全能满足日常运维需求
3.网络云有中国最好的Paas:BAE基础版，我非常想用，但是很可惜，这个是部署在单独机房里的，访问网络云其他服务都是走的外网！而后来BAE出来了个专业版是在网络云主机房里了，但是贵的要死，随放弃。

‘捌’ 数据云平台有哪些

Transwarp Data Cloud
星环数据云平台Transwarp Data Cloud （简称TDC ）是采用云原生技术打造的数据云。它以数据为中心， 提供完整的数据、分析和应用 PaaS 能力，实现数据和应用互通互联，可帮助企业解决协作数据分析、数据管 理混乱、规范应用开发流程、存量应用治理、资源冲突与效率管理的困难与问题，更好地加速企业数字化建设。