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　　凯时尊龙人生ღ◈◈，尊龙凯时 - 人生就是搏!平台ღ◈◈，尊龙凯时 - 人生就是搏!ღ◈◈，先进计算机凯时尊龙ღ◈◈，尊龙凯时人生就是博ღ◈◈，大数据是一个宽泛的概念ღ◈◈，从2001年“大数据”一词在Gartner的研究报告出现至今ღ◈◈，大数据一直没有统一的定义ღ◈◈。

　　Gartner认为大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力ღ◈◈、洞察发现力和流程优化能力的海量ღ◈◈、高增长率和多样化的信息资产ღ◈◈。

　　麦肯锡全球研究所给出的定义是ღ◈◈：一种规模大到在获取ღ◈◈、存储ღ◈◈、管理ღ◈◈、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合ღ◈◈，具有海量的数据规模ღ◈◈、快速的数据流转ღ◈◈、多样的数据类型和价值密度低四大特征ღ◈◈。

　　国际数据公司IDC）从大数据的4个特征来定义ღ◈◈，即海量的数据规模（Volume）ღ◈◈、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）ღ◈◈、多样的数据类型（Variety）ღ◈◈、巨大的数据价值（Value）ღ◈◈。

　　维基百科对“大数据”的定义是“无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉ღ◈◈、管理和处理的数据集合”ღ◈◈。

　　无论各方对于大数据的定义有何不同ღ◈◈，但均体现了大数据“大”的特征ღ◈◈。但体量大ღ◈◈、结构多样体现更多的是数据特征ღ◈◈，对于数据的处理与应用ღ◈◈，则需要新技术（新型计算架构ღ◈◈、等）ღ◈◈、新理念与新知识ღ◈◈。因此大数据不仅“大”ღ◈◈，而且“新”ღ◈◈，是新资源ღ◈◈、新工具和新应用的综合体ღ◈◈。

　　对于大数据的处理与应用ღ◈◈，则需要新技术（新型计算架构ღ◈◈、智能算法等）尊龙凯时平台登录ღ◈◈、新理念与新知识ღ◈◈。因此大数据不仅“大”ღ◈◈，而且“新”ღ◈◈，是新资源ღ◈◈、新工具和新应用的综合体ღ◈◈。

　　在IT界虽然对大数据都有着自己不同的解读ღ◈◈。但大家都普遍认为ღ◈◈，大数据有着4“V”特征ღ◈◈，即Volume(容量大)､Variety(种类多)､Velocity(速度快)和最重要的Value(价值密度低)ღ◈◈。

　　Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性ღ◈◈。十几年前ღ◈◈，由于存储方式､科技手段和分析成本等的限制ღ◈◈，使得当时许多数据都无法得到记录和保存ღ◈◈。即使是可以保存的信号ღ◈◈，也大多采用模拟信号保存ღ◈◈，当其转变为数字信号的时候ღ◈◈，由于信号的采样和转换ღ◈◈，都不可避免存在数据的遗漏与丢失ღ◈◈。那么现在ღ◈◈，大数据的出现ღ◈◈，使得信号得以以最原始的状态保存下来ღ◈◈，数据量的大小已不是最重要的ღ◈◈，数据的完整性才是最重要的ღ◈◈。

　　Variety意味着要在海量､种类繁多的数据间发现其内在关联ღ◈◈。在互联网时代ღ◈◈，各种设备连成一个整体ღ◈◈，个人在这个整体中既是信息的收集者也是信息的传播者ღ◈◈，加速了数据量的爆炸式增长和信息多样性ღ◈◈。这就必然促使我们要在各种各样的数据中发现数据信息之间的相互关联ღ◈◈，把看似无用的信息转变为有效的信息ღ◈◈，从而做出正确的判断ღ◈◈。

　　Velocity可以理解为更快地满足实时性需求ღ◈◈。目前ღ◈◈，对于数据智能化和实时性的要求越来越高ღ◈◈，比如开车时会查看智能导航仪查询最短路线ღ◈◈，吃饭时会了解其他用户对这家餐厅的评价ღ◈◈，见到可口的食物会拍照发微博等诸如此类的人与人､人与机器之间的信息交流互动ღ◈◈，这些都不可避免带来数据交换ღ◈◈。而数据交换的关键是降低延迟ღ◈◈，以近乎实时的方式呈献给用户ღ◈◈。

　　大数据特征里最关键的一点ღ◈◈，就是Valueღ◈◈。Value的意思是指大数据的价值密度低ღ◈◈。大数据时代数据的价值就像沙子淘金ღ◈◈，数据量越大retiyishuღ◈◈，里面真正有价值的东西就越少ღ◈◈。现在的任务就是将这些ZB､PB级的数据ღ◈◈，利用云计算､智能化开源实现平台等技术ღ◈◈，提取出有价值的信息ღ◈◈，将信息转化为知识ღ◈◈，发现规律ღ◈◈，最终用知识促成正确的决策和行动ღ◈◈。

　　大数据作为一种新兴技术ღ◈◈，目前尚未形成完善ღ◈◈、达成共识的技术标准体系ღ◈◈。对大数据的理解和分析ღ◈◈，提出了大数据参考架构ღ◈◈。

　　大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系ღ◈◈，二个价值链维度”ღ◈◈。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”ღ◈◈，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系ღ◈◈；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”ღ◈◈，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值ღ◈◈，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值ღ◈◈。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现ღ◈◈。

　　大数据时代ღ◈◈，数据的来源极其广泛ღ◈◈，数据有不同的类型和格式ღ◈◈，同时呈现爆发性增长的态势ღ◈◈，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求ღ◈◈。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统或数据中间件系统进行后续处理ღ◈◈。数据收集一般可分为设备数据收集和Web数据爬取两类ღ◈◈，常常用的数据收集软件有Splunkretiyishuღ◈◈、Sqoopღ◈◈、Flumeღ◈◈、Logstashღ◈◈、Kettle以及各种网络爬虫ღ◈◈，如Heritrixღ◈◈、Nutch等ღ◈◈。

　　数据的质量对数据的价值大小有直接影响ღ◈◈，低质量数据将导致低质量的分析和挖掘结果ღ◈◈。广义的数据质量涉及许多因素ღ◈◈，如数据的准确性ღ◈◈、完整性ღ◈◈、一致性ღ◈◈、时效性ღ◈◈、可信性与可解释性等ღ◈◈。

　　大数据系统中的数据通常具有一个或多个数据源ღ◈◈，这些数据源可以包括同构/异构的(大)数据库ღ◈◈、文件系统ღ◈◈、服务接口等ღ◈◈。这些数据源中的数据来源现实世界ღ◈◈，容易受到噪声数据ღ◈◈、数据值缺失与数据冲突等的影响ღ◈◈。此外数据处理ღ◈◈、分析ღ◈◈、可视化过程中的算法与实现技术复杂多样ღ◈◈，往往需要对数据的组织ღ◈◈、数据的表达形式ღ◈◈、数据的位置等进行一些前置处理ღ◈◈。

　　分布式存储与访问是大数据存储的关键技术ღ◈◈，它具有经济ღ◈◈、高效ღ◈◈、容错好等特点ღ◈◈。分布式存储技术与数据存储介质的类型和数据的组织管理形式直接相关ღ◈◈。目前的主要数据存储介质类型包括内存ღ◈◈、磁盘ღ◈◈、磁带等ღ◈◈；主要数据组织管理形式包括按行组织ღ◈◈、按列组织ღ◈◈、按键值组织和按关系组织ღ◈◈；主要数据组织管理层次包括按块级组织ღ◈◈、文件级组织以及数据库级组织等ღ◈◈。

　　分布式数据处理技术一方面与分布式存储形式直接相关ღ◈◈，另一方面也与业务数据的温度类型（冷数据ღ◈◈、热数据）相关ღ◈◈。目前主要的数据处理计算模型包括MapReduce计算模型ღ◈◈、DAG计算模型ღ◈◈、BSP计算模型等ღ◈◈。

　　MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架ღ◈◈，用于对海量数据进行并行分析和处理ღ◈◈。与传统数据仓库和分析技术相比ღ◈◈，MapReduce适合处理各种类型的数据ღ◈◈，包括结构化ღ◈◈、半结构化和非结构化数据ღ◈◈，并且可以处理数据量为TB和PB级别的超大规模数据ღ◈◈。

　　使用分布式共享内存进行计算可以有效的减少数据读写和移动的开销ღ◈◈，极大的提高数据处理的性能ღ◈◈。支持基于内存的数据计算ღ◈◈，兼容多种分布式计算框架的通用计算平台是大数据领域所必需的重要关键技术ღ◈◈。

　　在大数据时代ღ◈◈，数据的增长速度超过了存储容量的增长ღ◈◈，在不远的将来ღ◈◈，人们将无法存储所有的数据尊龙凯时平台登录ღ◈◈，同时ღ◈◈，数据的价值会随着时间的流逝而不断减少ღ◈◈，此外ღ◈◈，很多数据涉及用户的隐私无法进行存储ღ◈◈。对数据流进行实时处理的技术获得了人们越来越多的关注ღ◈◈。

　　大数据分析技术包括已有数据信息的分布式统计分析技术ღ◈◈，以及未知数据信息的分布式挖掘和深度学习技术ღ◈◈。分布式统计分析技术基本都可藉由数据处理技术直接完成ღ◈◈，分布式挖掘和深度学习技术则可以进一步细分为ღ◈◈：

　　分类是指在一定的有监督的学习前提下ღ◈◈，将物体或抽象对象的集合分成多个类的过程ღ◈◈。也可以认为ღ◈◈，分类是一种基于训练样本数据（这些数据已经被预先贴上了标签）区分另外的样本数据标签的过程ღ◈◈，即另外的样本数据应该如何贴标签ღ◈◈。

　　关联分析是一种简单ღ◈◈、实用的分析技术ღ◈◈，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性ღ◈◈，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式ღ◈◈。关联分析在数据挖掘领域也称为关联规则挖掘ღ◈◈。

　　深度学习是机器学习研究中的一个新的领域ღ◈◈，其动机在于建立ღ◈◈、模拟人脑进行分析学习的神经网络ღ◈◈，它模仿人脑的机制来解释数据ღ◈◈，例如图像ღ◈◈，声音和文本ღ◈◈。深度学习的实质ღ◈◈，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据ღ◈◈，来学习更有用的特征ღ◈◈，从而最终提升分类或预测的准确性ღ◈◈。

　　数据可视化（Data Visualization）运用计算机图形学和图像处理技术ღ◈◈，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来ღ◈◈，并进行交互处理ღ◈◈。它涉及到计算机图形学ღ◈◈、图像处理ღ◈◈、计算机辅助设计ღ◈◈、计算机视觉及人机交互等多个技术领域ღ◈◈。数据可视化概念首先来自科学计算可视化（Visualization in ScientificComputing）ღ◈◈，科学家们不仅需要通过图形图像来分析由计算机算出的数据ღ◈◈，而且需要了解在计算过程中数据的变化ღ◈◈。

　　大数据产业链包括一切与大数据产生与聚集（数据源）ღ◈◈、组织与管理（储存）ღ◈◈、分析与发现（技术）尊龙凯时平台登录ღ◈◈、交易ღ◈◈、应用与衍生产业相关的所有活动ღ◈◈。按照数据价值实现流程ღ◈◈，贵阳大数据交易所发布的《2016年中国大数据交易产业白皮书》将大数据产业链分为六大层级ღ◈◈：数据源ღ◈◈、大数据硬件支撑层ღ◈◈、大数据技术层ღ◈◈、大数据交易层ღ◈◈、大数据应用层与大数据衍生层ღ◈◈，其中每一层都包含相应的IT硬件设施ღ◈◈、软件技术与信息服务等ღ◈◈，构成了大数据产业链的完整闭环ღ◈◈。

　　大数据产业基础ღ◈◈。数据源是大数据产业链的第一个环节ღ◈◈，是大数据产业发展的基础ღ◈◈。由于中国大数据流通在全社会还未形成规模ღ◈◈，目前数据源区块主要集中在政府管理部门ღ◈◈、互联网巨头ღ◈◈、移动通讯企业等手中ღ◈◈。随着互联网渗透不断深入ღ◈◈，数据产生方式也变得更加多样ღ◈◈，数据源已经呈现出爆炸式增长ღ◈◈，越来越多的企业将加入数据生产和采集行业ღ◈◈，数据源将进一步扩大ღ◈◈。

　　大数据底层支柱ღ◈◈。大数据硬件是指数据产生ღ◈◈、采集ღ◈◈、传输ღ◈◈、存储ღ◈◈、计算等一系列与大数据产业链相关的硬件设备ღ◈◈。包含传感器ღ◈◈、移动智能终端ღ◈◈、各种有线/无线传输设备ღ◈◈、存储设备ღ◈◈、服务器ღ◈◈、网络/安全设备等ღ◈◈。在大数据需求的刺激下ღ◈◈，越来越多的硬件产品都打出“智能牌”ღ◈◈。智能硬件逐渐改变人们日常生活的同时ღ◈◈，还在用户无触发ღ◈◈、无感知的情况下ღ◈◈，24小时不间断采集数据ღ◈◈。

　　大数据价值实现手段ღ◈◈。大数据技术层指实现一切大数据采集与预处理ღ◈◈、存储管理ღ◈◈、大数据分析挖掘ღ◈◈、大数据安全和大数据可视化的技术手段ღ◈◈。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来ღ◈◈，为社会经济活动提供依据ღ◈◈，提高各个领域的运行效率ღ◈◈，甚至整个社会经济的集约化程度尊龙凯时平台登录ღ◈◈，是大数据价值实现的重要条件ღ◈◈。

　　最大化数据价值ღ◈◈。随着大数据技术的成熟和发展ღ◈◈，大数据在商业上的应用越来越广泛ღ◈◈，有关大数据的交互ღ◈◈、整合ღ◈◈、交换日益增多ღ◈◈，大数据交易也应运而生ღ◈◈。大数据交易可以打破信息孤岛及行业信息壁垒ღ◈◈，汇聚海量高价值数据ღ◈◈，对接数据市场的多样化需求ღ◈◈，完善产业生态环境ღ◈◈，实现数据价值的最大化ღ◈◈，对推进大数据产业创新发展方面具有深远意义ღ◈◈。目前大数据交易有交易所模式ღ◈◈、电商模式ღ◈◈、API模式ღ◈◈，大数据的价值通过数据确权ღ◈◈、清洗ღ◈◈、交易等形式得以释放和体现ღ◈◈。

　　大数据价值体现ღ◈◈。大数据的价值体现在大数据应用上ღ◈◈。大数据产业的下游由大量公司组成ღ◈◈，它们基本上扮演的角色是大数据生态圈里的数据提供者ღ◈◈、特色服务运营者和产品分销商ღ◈◈，基本通过开放平台和搜索引擎获取用户ღ◈◈，处于产业的边缘地带ღ◈◈。目前ღ◈◈，大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局ღ◈◈：互联网行业是大数据应用的领跑者ღ◈◈，政府ღ◈◈、金融ღ◈◈、电信ღ◈◈、交通ღ◈◈、医疗等领域积极尝试大数据ღ◈◈，其中政府ღ◈◈、金融会在近几年呈爆发式增长ღ◈◈。

　　大数据下的新业态ღ◈◈。大数据衍生层是指基于大数据分析和应用而衍生出来的各种新业态retiyishuღ◈◈。大数据分析和应用ღ◈◈，在经济社会各领域的扩散渗透ღ◈◈，不仅促进相关产业生产率水平的提升ღ◈◈，同时也衍生出很多与之相关联的新兴产业ღ◈◈，使得人类生产生活ღ◈◈、工作消费方式发生根本性转变ღ◈◈。

　　2017年1月工信部发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》ღ◈◈，规划认为我国大数据产业发展有五点现状ღ◈◈：

　　1）ღ◈◈、信息化积累了丰富的数据资源ღ◈◈，我国已成为产生和积累数据量最大ღ◈◈、数据类型最丰富的国家之一ღ◈◈；

　　2）ღ◈◈、大数据技术创新取得明显突破ღ◈◈，在软硬件ღ◈◈、平台建设ღ◈◈、智能分析及开源技术方面均取得一定进展ღ◈◈；

　　4）ღ◈◈、我国大数据产业体系初具雏形ღ◈◈。龙头企业引领下上下游企业互动的产业格局初步形成ღ◈◈，同时基于大数据的创新创业日趋活跃ღ◈◈，大数据技术ღ◈◈、产业与服务成为社会资本投入的热点ღ◈◈；

　　5）ღ◈◈、大数据产业支撑能力日益增强ღ◈◈，形成了大数据标准化工作机制ღ◈◈，标准体系初步形成ღ◈◈，同时大数据安全保障体系和法律法规不断完善ღ◈◈。

　　应用为代表的下游产业将成为大数据主体ღ◈◈。中国大数据应用市场规模重点集中在政府和金融等领域ღ◈◈，与这几个领域数据量大有关ღ◈◈。随着大数据产业上游格局逐渐稳定ღ◈◈，硬件设备及技术逐渐成熟ღ◈◈，以及政府的不断推动ღ◈◈，大数据应用行业增速也将超过其他行业ღ◈◈。

　　目前ღ◈◈，大数据也已经成为我国战略方向之一ღ◈◈。2017年12月8日中央政治局就实施国家大数据战略进行了第二次集体学习ღ◈◈，习近平在主持会议时说ღ◈◈：“大数据发展日新月异ღ◈◈，我们应该审时度势ღ◈◈、精心谋划ღ◈◈、超前布局ღ◈◈、力争主动” ღ◈◈。

　　BAT等互联网巨头引领大数据产业ღ◈◈。国内互联网企业业务布局各个方向拥有大量用户ღ◈◈，拥有巨量的数据ღ◈◈，企业对这些数据进行采集于分析ღ◈◈，用于支撑其自身的电子商务ღ◈◈、定向广告和影视娱乐等传统业务ღ◈◈，来获取更多的经济效益ღ◈◈。同时ღ◈◈，在互联网产业O2O的趋势下ღ◈◈，互联网企业逐渐将业务延伸到金融ღ◈◈、保险ღ◈◈、旅游ღ◈◈、教育ღ◈◈、交通服务等多个领域ღ◈◈，在这一过程中又进一步丰富了数据来源ღ◈◈，促进了分析技术的发展ღ◈◈，扩展了大数据分析在诸多行业的应用ღ◈◈。

　　热门行业应用竞争较为激烈ღ◈◈。随着大数据逐渐成熟ღ◈◈，基础设施逐渐完善ღ◈◈，产业上游已经初具规模ღ◈◈，各种行业应用不断落地ღ◈◈。从需求方来看ღ◈◈，企业对于大数据应用的需求持续增强ღ◈◈，并着力培育自身的数据资产ღ◈◈，各类大数据应用逐渐落地ღ◈◈，并成为产业链的核心ღ◈◈。

　　从供给方来看ღ◈◈，新兴技术推动大数据技术环境趋向成熟ღ◈◈，行业大数据应用逐渐丰富ღ◈◈，大数据生态系统多元化程度加强ღ◈◈。相比于全球大数据应用于广泛的领域ღ◈◈，我国应用主要集中在政府ღ◈◈、金融ღ◈◈、电商ღ◈◈、医疗健康等领域ღ◈◈，竞争较为激烈ღ◈◈。

　　数据是工业互联网的核心ღ◈◈。工业互联网是互联网和新一代信息技术与全球工业系统深度融合集成所形成的产业的应用生态ღ◈◈。工业互联网的实质首先是全面互联ღ◈◈，在全面互联的基础上ღ◈◈，通过数据流动和分析ღ◈◈，形成智能化变革ღ◈◈，形成新的模式和新的业态ღ◈◈，因此工业互联网比互联网更强调数据ღ◈◈，更强调充分的联接ღ◈◈，数据的传输ღ◈◈、集成以及分析和建模ღ◈◈，数据是工业互联网的核心ღ◈◈。

　　大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代ღ◈◈。通过互联网ღ◈◈、移动物联网等带来的低成本感知ღ◈◈、高速移动连接ღ◈◈、分布式计算和高级分析ღ◈◈，信息技术和全球工业系统正在深入融合ღ◈◈，给全球工业带来深刻的变革ღ◈◈，创新企业的研发ღ◈◈、生产ღ◈◈、运营ღ◈◈、营销和管理方式ღ◈◈。

　　80多家企业联盟ღ◈◈，打造工业数据生态体系ღ◈◈。2017年12月8日包括联想牵头海尔ღ◈◈、腾讯云尊龙凯时平台登录ღ◈◈、TCL智能制造等80多家企业成立了“工业大数据产业应用联盟”ღ◈◈，旨在打造覆盖工业企业全价值流程ღ◈◈、全产业生命周期的数据生态体系ღ◈◈。

　　数字经济已经成为带动中国经济增长的核心动力ღ◈◈。根据腾讯研究院发布的《中国互联网+数字经济指数(2017)》数据ღ◈◈，2016年ღ◈◈，中国数字经济总量达到22.6万亿元ღ◈◈，同比增长超过18.9%ღ◈◈，显著高于当年GDP增速ღ◈◈，占GDP的比重达到30.3%ღ◈◈，对GDP的贡献已达到69.9%ღ◈◈。同时ღ◈◈，报告测算得出2016年数字经济对于我国新增就业的贡献已经超过1/5ღ◈◈，成为带动就业增长的新引擎ღ◈◈。

　　美国大数据进入国家战略ღ◈◈，发展领跑世界ღ◈◈。2009 年至今ღ◈◈，Data.gov（美国政府数据库）全面开放了 40 万联邦政府原始数据集ღ◈◈，同时宣布采用新的“开源政府平台”管理数据ღ◈◈，代码将向各国开发者开放ღ◈◈。从这个角度看retiyishuღ◈◈，大数据已成为美国国家创新战略ღ◈◈、国家安全战略ღ◈◈、国家 ICT 产业发展战略以及国家信息网络安全战略的核心领域ღ◈◈。

　　根据贵阳大数据交易所发布的《2016 年中国大数据交易产业白皮书》的数据ღ◈◈，2017 年美国大数据市场规模为 1431 亿美元ღ◈◈，按当年人民币对美元平均汇率 6.75 计算ღ◈◈，2017 年美国大数据市场规模为中国的 2.7 倍ღ◈◈。同时ღ◈◈，贵阳大数据交易所预计 2020 年美国大数据市场规模将达到 3823 亿美元ღ◈◈，占全球市场份额达到 37.2%ღ◈◈，远远超过排名第二的中国ღ◈◈，发展领跑世界retiyishuღ◈◈。虽然近年来中国大数据产业发展迅速ღ◈◈，且日趋成熟ღ◈◈，但与领跑者美国仍有三到五年的差距ღ◈◈。

　　加快建设数字中国 ღ◈◈， 更突显国家大数据战略在国家持续发展中的核心地位ღ◈◈！明确了大数据战略的核心思想ღ◈◈：大数据是信息化发展的新阶段ღ◈◈；大数据产业生态要自主可控ღ◈◈； 推动实体经济和数字经济融合发展ღ◈◈；建设全国信息共享体系和平台ღ◈◈；大数据要在改善民生领域有所作为ღ◈◈；保障国家数据安全ღ◈◈。

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　　阿里进一步推进了阿里云在云计算领域的国际布局ღ◈◈，并将和亚马逊ღ◈◈、微软等的云服务在国际上展开竞争ღ◈◈。 阿里云海外

　　中心启用 云市场或再掀波澜 11月21日ღ◈◈，阿里云在迪拜宣布其位于欧洲ღ◈◈、中东ღ◈◈、日本和澳大利亚的

　　ღ◈◈，估计大家都觉得只听过概念ღ◈◈，但是具体是什么东西ღ◈◈，怎么定义ღ◈◈，没有一个标准的东西ღ◈◈，因为在我们的印象中好像很多公司都叫

　　的产生非常迅速ღ◈◈，主要通过互联网传输ღ◈◈。生活中每个人都离不开互联网ღ◈◈，也就是说每天个人每天都在向

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