作为去中心化大数据系统将改变

A. 如何看待大数据、AR/AR等技术在传播产业中的应用与改变。论述题

摘要 在中国，人工智能已发展上升为国家规划，人工智能相关专业非常火爆。北京印刷学院也开展了人工智能相关研究，设立了两个人工智能实验室，一个是与北京北大方正电子有限公司合作成立的“智能审校联合实验室”，一个是与中国图书进出口（集团）总公司合作成立的“出版领域人工智能应用联合实验室”。

B. 去中心化的优缺点是什么

优点：

1、系统安全性高：在去中心化的区块链网络中，无中心节点可攻击。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而简单，无第三方介入，不需要担心信息的泄露。

3、节约性好：由于去中心化处理方式较传统处理方式更为简单与便捷，因此在大数据量交易同时进行时，去中心化的方式会节约资源。

4、自主高效性：去中心化的区块链技术，无需第三方介入，点对点直接交互，使得高效率、无中心化代理、大规模的信息交互方式成为现实。

缺点：

如果“去中心化”广泛使用，权威中心将逐渐被淡化，节点之间传递的信息的可信性与准确性将面临问题。例如，在一个“去中心化”的系统中，有部分节点坏掉，他们可能向外传播错误甚至不传播信息，如此一来无法验证信息传输的准确性。准确性下降，自然无法获得可信性。

去中心化计算

相比之下，集中式计算则是将大部分计算功能从本地或者远程进行集中计算。去中心化计算是一种现代化的计算模式。 与之相反的集中计算，则普遍存在于早期的计算环境当中。 一个去中心化的计算机系与传统的集中式网络相比有很多优点。

台式计算机发展迅猛，潜在的性能远远超过要求的大多数业务应用程序的性能要求。结果，大多数桌面计算机存在着剩余的闲置计算能力. 一个去中心化的计算系统，可以发挥这些潜力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整体网络的有效性依然值得商榷。

以上内容参考网络-去中心化

C. 互联网中的去中心化是什么意思

最近“区块链”的热度，一直高涨，可能大家都认为比特币的疯狂，会落到区块链，有点像VR元年的时候，创业者都蜂拥而至，某种程度上，可能和那本书的名言有关：站在风口上 猪也能飞起来！但小米这“猪”，是一个非常精细的产品。

本文主要解读一个创业者过渡解读和放大的词“去中心化”。

往往创业者或者某些执迷于创业的人，在公开场合中，说产品的时候会说，我们的产品是“去中心化”的。

对于事情，对于所谓的不明觉厉，人们是盲目的，那么“去中心化”到底是什么？要想了解“去中心”化首先要知道什么是“中心化”。

1、互联网是信息传递的新的形式，中心化就是信息集中发布，参与者往往没有话语权，这里的话语权就是引导舆论导向级别的话语权；

2、去中心化就是参与者可以有话语权，并且可以发声，可以自由传播信息；

中心化是如何形成的？

因为信息资源的匮乏导致中心化，在某种程度上，互联网的用户群也是中心化形成的原因；

去中心化是如何形成的？

因为信息资源的规范导致中心化，在某种程度上，互联网用户群的上升，具备了构建去中心化的条件，同时用户对于信息需求扩大。

D. 金融科技对证券公司的赋能可从几方面入手形成科技端的支撑保障

1、金融科技英译为Fintech， 是 Financial Technology 的缩写，可以简单理解成为Finance（金融）+Technology（科技），指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。
2、主要利用包括人工智能、征信、区块链、云计算、大数据、移动互联等前沿科技手段
拓展资料
（一） 以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新的工业革命与科技革命，会导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和被重构。
（二） 本轮科学技术的爆发导致金融行业传统发展模式受到颠覆性冲击的主要原因有以下两方面：一方面是全球数据积累存量已达到引爆新一轮行业变革的规模和水平，全球数据正以每年40%左右的速度快速增长，2017年全球的数据总量为21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节），金融数据在其中占比很高，此外金融市场天然拥有海量标准化大数据，适合前沿科技落地生根。
（三） 另一方面是人工智能等前沿科技在算法、算力方面的使用，以及诸如GPU、TPU以及NPU等硬件技术的革命性突破，逐渐使已稳定50年之久的“摩尔定律”迎来终结。科技深刻地改变了金融业态，并开始成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。
（四） 金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分。
（五） 大数据金融重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言，金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。
（六） 数据分析与可视化层主要负责简单数据分析、高级数据分析（与人工智能有若干重合）以及对相应的分析结果的可视化展示。大数据金融往往还致力于利用互联网技术和信息通信技术，探索资金融通、支付、投资和信息中介的新型金融业务模式的研发。
（七） 人工智能金融主要借用人工智能技术处理金融领域的问题，包括股票价格预测、评估消费者行为和支付意愿、信用评分、智能投顾与聊天机器人、保险业的承保与理赔、风险管理与压力测试、金融监管与识别监测等。人工智能技术主要包括机器学习理论等前沿计算机科学知识，主要基于算法。机器学习理论是人工智能概念范畴下的一个子集，主要覆盖三大理论：监督学习、无监督学习和强化学习。
（八） 区块链技术是一种去中心化的大数据系统，是数字世界里一切有价物的公共总账本，是分布式云计算网络的一种具体应用。一旦区块链技术成为未来互联网的底层组织结构，将直接改变互联网的治理机制，最终彻底颠覆现有底层协议，导致互联网金融的智能化、去中心化，并产生基于算法驱动的金融新业态，一旦成熟的区块链技术落地金融业，形成生态业务闭环，则金融交易可能会出现接近零成本的金融交易环境。

E. 全球去中心化大势将给经济金融带来巨变

银监会首次点名批评现金贷，意味着消费金融这个短期迅速膨胀市场所埋藏的种种隐患，已引起监管部门的注意。
2017年4 月 10 日，银监会官网发布消息称，近日已发布《关于银行业风险防控工作的指导意见》，其中，银监会首次点名现金贷，强调要做好清理整顿工作——“网络借贷信息中介机构应依法合规开展业务，确保出借人资金来源合法，禁止欺诈、虚假宣传。严格执行最高人民法院关于民间借贷利率的有关规定，不得违法高利贷及暴力催收。”
现金贷进入监管法眼并不奇怪，立即进行监管也是非常必要的。但引发的一些深层次思考，包括监管部门在内都应该引起高度重视。
从2013年互联网金融元年以来，以互联网、移动互联网、大数据、云计算、智能化等为核心基础的新金融有一发不可收拾之势。尽管中国监管部门开始了史无前例、下狠手对互联网金融大力整顿，特别是瞄准P2P网贷等以传统监管手段进行规范。但是，稍加观察就会发现又衍生出许多新的互联网金融业态，又冒出许多新的互联网平台金融：学生贷、现金贷、微利贷、数不清的网络投资贷款融资平台等。同时，互联网金融尚未烟消云散，科技金融又扑面而来了。似乎有一种压也压不住的感觉。
深度观察发现必须从更高层次、更深层面、更开阔视野来看待新金融。一个基本结论是互联网金融、科技金融是无论如何都难以压抑住，而且还会喷涌而出，以几何速度发展。不仅会颠覆传统金融，而且会颠覆传统监管，甚至全球央行。原因在于，全球去中心化是大势所趋，而传统金融都是中心化的。
谈到全球去中心化趋势，不能不说一个点对点技术的概念。点对点技术（peer-to-peer，简称P2P）又称对等互联网络技术，是一种网络新技术，依赖网络中参与者的计算能力和带宽，而不是把依赖都聚集在较少的几台服务器上。P2P网络通常用于通过Ad Hoc连接来连接节点。这类网络可以用于多种用途，各种文件共享软件已经得到了广泛的使用。P2P技术也被使用在类似VoIP等实时媒体业务的数据通信中。纯点对点网络没有客户端或服务器的概念，只有平等的同级节点，同时对网络上的其它节点充当客户端和服务器。这种网络设计模型不同于客户端-服务器模型，在客户端-服务器模型中通信通常来往于一个中央服务器。
点对点技术是大势所趋，这种不依靠中央服务器的技术模式将是一种颠覆性的革命。从金融上观察，比特币底层技术的区块链就是去中心化的，也是对依赖中心化货币金融的大颠覆。
以淘宝购物为例，整个交易的过程除了买和卖家之间，还包含第三方支付宝。这个第三方，就是每天大量交易和支付的中心。实际上，所谓“去中心化”就是“去中介化”，在交易中省去支付宝这一中介。问题是，现实中庞大的代理中心通常又是信息的权威节点，比如支付宝的设计很大程度上避免了买卖双方的欺诈行为。那么，“去中心化”如何确保信息可信度和准确性呢?这正是区块链技术所要解决的核心问题。
2009年，中本聪(Satoshi Nakamoto，化名)发表了第一个比特币规范及其概念证明。此后，在众多开发人员的共同推动下，比特币影响力迅速上升。作为一种数字货币，比特币是第一个去中心化对等支付网络，它所实现的就是点对点的直接交互，无须中央管理结构或中间人，使得高效率、大规模、无中心化代理的信息交互方式成为现实，它所利用的就是区块链技术。
区块链本质上是一个去中心化的分布式账本数据库，它按时间顺序将数据块连接起来，每个数据块包含了多次交易有效确认的信息，密码学的设计又确保了账本不可篡改和不可伪造——一旦记录下来，在一个区块中的信息将不可逆。由于区块链的信息为整个系统所共有，由多方共同维护，有一个“统一共识”机制保障。因此，互相不了解的任何人之间，可以借助这个公开透明的数据库背书信任关系，完成端到端的记录、数据传输、认证以及合同执行，这种自主管理也就不需要一个中心化的代理机构。
去中心化的区块链技术支撑的比特币首先威胁的是全球央行中心化的主权货币发行。目前模式下，央行本身是最大的结算机构。整个金融体系的结算，包括货币发行都掌握在央行手中，所以区块链未来可能颠覆央行的地位。
原来整个金融结算体系就像一个大的服务器，所有下载的东西都得在大的服务器里面，每笔交易都去跑一遍大服务器，大服务器负载特别高，所以央行结算体系是T+1。每天晚上12点做结算，全国最起码有几千亿的量，晚上一个小时之内结算完，第二天告诉你账上多了多少钱，你的账上少了多少钱，是非常中心化的结构。
区块链出现后，就没有必要去一个中心机构完成结算，反正你的电脑上也会保留这个结算信息，把结算信息保留在这几个电脑里就可以了。比如说几百个、几千个电脑能验证这笔交易就可以了，再也没有中心化的机构了。
区块链技术的去中心化将会彻底颠覆美元的国际货币地位。目前，跨境贸易结算大多使用的是美元。不过，区块链技术刚好可以用在跨境交易中，所以在跨境金融领域中，区块链有很大的商业机会。区块链技术或是美元的终结者。
我们进一步分析，从传统上来讲，金融就是一个媒介服务。原来历史上都是一些大的中心化机构在提供金融服务、满足大家金融需求。比如说，你有钱的时候需要理财来获得收益，没钱的时候需要借钱，这是大的金融需求。此外，还有买股票获得收益的需求，还有获得保障的需求——保险。历史来讲，这些金融需求都是大机构来满足你，包括大银行和大保险公司。
但随着互联网和大数据的技术发展，可以不需要有这么重的一个中心机构来提供这种服务了，这和整个互联网发展趋势非常一致。金融领域也是有人需要借钱，有人需要把这个钱借出去获得收益，就做个平台就可以了。做好两件事情：第一就是你需要借钱、理财时能够非常快获得这个服务，不像以前跑银行，这时候我们搭一个平台，有人需要借钱，有人需要理财，把两边撮合起来；第二就是把钱借出去能够还回来，也能获得稳定收益，并在风险上保障好。
在风险控制上，大数据的发展会让用户在网上留下很多数据痕迹，我们就要抓这些数据，有些是用户授权的，有些是我们在外面抓来的，将这两方面留在网上的痕迹结合起来，用数据自动化给用户做风控评估，判断并决定可借款数额和相应利率。
把视野放的更开阔一些。撇开网络技术层面来看，全球去中心化趋势无处不在。全球已经变得越来越小了。互联网把世界变成了地球村，移动互联网把世界变成了手掌心。这为全球去中心化、点对点直接交易奠定了基础。在网络上，随便搞一个社区，搞一个朋友圈，拉一个群，创建一个空间等就可以将全球人弄到一起直接一对一、点对点交流。省去了多少中间环节或者中心中介呢？在这些平台上可以从事文化、经济、金融、教育等一切活动。虽然这不是网络技术意义上的真正去中心化，但是表现形式上是异曲同工、殊途同归的。这确实是一场革命性、颠覆性的变革，不仅是金融领域啊。
从监管角度，面对点对点的去中心化趋势，传统的监管思路、制度安排等都将彻底失效。这或许是互联网金融模式四处冒出，监管部门灭火般监管也无法有效堵住的原因。面对点对点去中心化趋势，金融监管需要根据这个趋势要有新思路、新的制度安排建设。

F. 综合使用时序数据与截面数据能解决多重共线性吗

时序数据与截面数据能解决多重共线性请参考下面时序数据库白皮书。

思极有容数据库

时序数据库技术白皮书

北京中电普华信息技术有限公司

2020年4月

目录

1大数据时代的挑战1

2产品特点1

3系统结构2

4存储结构4

5数据分区、水平扩展6

6高可靠系统7

7STable：多表聚合9

8数据模型10

9实时流式计算11

10便捷的安装、部署、维护12

11更多亮点13

12参数指标13

13应用场景14

1大数据时代的挑战

随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，手环、共享单车、出租车、智能电表、环境监测设备、电梯、大型设备、工业生产线等也都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，能够帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。

仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1:数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3:数据极少有更新或删除操作；4：无需传统数据库的事务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7:数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除存储查询外，往往还需要各种统计和实时计算操作；10：数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。

看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或NoSQL数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。

2产品特点

思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

·10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

·硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

·全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

·强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell,Python,R,Matlab随时进行。

·与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf,Grafana,Matlab,R等工具集成。后续将支持MQTT,OPC等工具,与BI工具也能够无缝连接。

·零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC,RESTful连接,支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言,与MySQL相似，零学习成本。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

3系统结构

思极有容时序数据库是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的，因此思极有容时序数据库从研发的第一天起，就是按照分布式高可靠架构进行设计的，是完全去中心化的。思极有容时序数据库整个系统结构如下图所示，下面对一些基本概念进行介绍。

物理节点：集群里的任何一台物理机器(dnode)，根据其具体的CPU、内存、存储和其它物理资源，思极有容时序数据库将自动配置多个虚拟节点。

虚拟数据节点：存储具体的时序数据，所有针对时序数据的插入和查询操作，都在虚拟数据节点上进行（图例中用V标明）。位于不同物理机器上的虚拟数据节点可以组成一个虚拟数据节点组（如图例中dnode0中的V0,dnode1中的V1,dnode6中的V2组成了一个组），虚拟节点组里的虚拟节点的数据以异步的方式进行同步，并实现数据的最终一致性，以保证一份数据在多台物理机器上有拷贝，而且即使一台物理机器宕机，总有位于其他物理机器上的虚拟节点能处理数据请求，从而保证系统运行的高可靠性。

虚拟管理节点：负责所有节点运行状态的采集、节点的负载均衡，以及所有MetaData的管理，包括用户、数据库、表的管理（图例中用M标明）。当应用需要插入或查询一张表时，如果不知道这张表位于哪个数据节点，应用会连接管理节点来获取该信息。MetaData的管理也需要有高可靠的保证，系统采用Master-Slave的机制，容许多到5个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点集群（如图例中的M0,M1,M2)。这个虚拟管理节点集群的创建是完全自动的，无需任何人工干预，应用也无需知道虚拟管理节点具体在哪台物理机器上运行。

集群对外服务IP：整个系统可以由多台甚至数万台服务器组成，但对于应用而言，只需要提供整个集群中任何一台或两台服务器的IP地址即可。集群将根据应用的请求，自动的将请求转发到相应的一个甚至多个节点进行处理，包括聚合、计算操作等。这些复杂的分发和路由对应用是完全透明的。

4存储结构

为提高压缩和查询效率，思极有容时序数据库采用列式存储。与众多时序数据库不同的是，思极有容时序数据库基于时序数据的特点，将每一个采集点的数据作为数据库中的一张独立的表来存储。这样对于一个采集点的数据而言，无论在内存还是硬盘上，数据点在介质上是连续存放的，这样大幅减少随机读取操作，减少IO操作次数，数量级的提升读取和查询效率。而且由于不同数据采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备只产生属于自己的数据，一张表也就只有一个写入者。这样每个表就可以采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。同时，对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。

数据具体写如流程如图所示：

写入数据时，先将数据点写进Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit时间时,内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的,但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取LRU策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此思极有容时序数据库为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。

数据写入硬盘是以添加日志的方式进行的，以求大幅提高落盘的速度。为避免合并操作，每个采集点（表）的数据也是按块存储，在一个块内，数据点是按列连续存放的，但块与块之间可以不是连续的。思极有容时序数据库对每张表会维护一索引，保存每个数据块在文件中的偏移量，起始时间、数据点数、压缩算法等信息。每个数据文件仅仅保存固定一段时间的数据(比如一周，可以配置)，因此一个表的数据会分布在多个数据文件中。查询时，根据给定的时间段，思极有容时序数据库将计算出查找的数据会在哪个数据文件，然后读取。这样大幅减少了硬盘操作次数。多个数据文件的设计还有利于数据同步、数据恢复、数据自动删除操作，更有利于数据按照新旧程度在不同物理介质上存储，比如最新的数据存放在SSD盘上，最老的数据存放在大容量但慢速的硬盘上。通过这样的设计，思极有容时序数据库将硬盘的随机读取几乎降为零，从而大幅提升写入和查询效率，让思极有容时序数据库在很廉价的存储设备上也有超强的性能。

为减少文件个数，一个虚拟节点内的所有表在同一时间段的数据都是存储在同一个数据文件里，而不是一张表一个数据文件。但是对于一个数据节点，每个虚拟节点都会有自己独立的数据文件。

5数据分区、水平扩展

为处理每日高达数亿条的海量数据，数据必须在多个节点存放。在思极有容时序数据库里，数据是按照每个采集点（表）来存放的。一张表（一个采集点）的数据，即使每秒产生一百个字节的数据量，一年也才3G的数据量，压缩后，往往还不到300M，因此在思极有容时序数据库里，一个表的数据是不跨节点存储的，以便于单张表的快速高效的插入、查询和计算。

为更好的数据分区，思极有容时序数据库采用了虚拟数据节点的设计。一个虚拟数据节点包含多个表，表的数量可以配置。根据其计算和存储资源，一个物理节点将被划分为多个虚拟数据节点。虚拟数据节点的设计带来几大优势：

1）更好的支持硬件异构环境，资源多的服务器可以创建更多的虚拟节点；

2）恢复一个宕机的节点，可以让众多的其他节点参与进来，大大加快速度；

3）如果撤掉一个数据节点，该节点上的虚拟节点将被相当均匀的迁移到其他节点上去；

4）新增一个数据节点，负载过热的节点的上的部分虚拟节点将被整体迁移过来。这一切让负载更加均衡，让数据同步变得更加高效。

与传统的数据库相似，用户可以创建多个数据库，每个库里面，可以创建多个表。一个库可以横跨多个虚拟数据节点，但一个虚拟数据节点仅仅属于一个数据库。当用户添加一个表时，管理节点将查看已经分配的虚拟节点里是否还有空位，如果有，就将该表分配到这虚拟节点。如果这个库的所有虚拟节点都没有空位，管理节点将根据负载均衡的策略(随机、轮询等)来分配一个新的虚拟节点给该库，然后将该表分配到新的虚拟节点里。由于一台物理主机有多个虚拟数据节点，这种策略能保证负载均匀分布。

管理节点负责整个系统的负载均衡，包括虚拟数据节点的增加、删除、迁移、合并与拆分。管理节点并不保存每个采集点采集的数据，只是管理虚拟节点，即使宕机，也不会影响现有各虚拟节点的数据插入和查询操作。各个采集点或应用从管理节点获取分配的虚拟数据节点信息后，然后直接与虚拟数据节点通讯，直接将数据插入数据库，对于查询操作也是如此。因此，系统容量以及吞吐率与虚拟数据节点的个数成正比，整个系统是水平扩展的

6高可靠系统

为保证数据节点的高可靠性，思极有容时序数据库引入了虚拟数据节点组的概念，并采用异步的方式进行数据同步。一个虚拟节点组由处于不同物理主机上的虚拟数据节点组成，虚拟数据节点个数就是数据冗余的个数(ReplicationFactor，一般大于2)。在一个虚拟节点组里，各个虚拟数据节点通过心跳包实时知道对方的状态。如果一个虚拟数据节点收到数据写入的请求，该请求会被立即转发给其他虚拟数据节点，然后在本地存储处理。当应用连接思极有容时序数据库系统时，对于要操作的任何一张表，系统会给应用提供该表所属的虚拟数据节点组里各个虚拟节点的IP地址（如果replicationfactor为3，就会有3个IP地址），如果链接其中一个失败或者操作失败，应用会尝试第二个、第三个，只有所有节点失败才会返回失败。这样保证虚拟数据节点组里任何一台机器宕机，都不会影响对外的服务。这些复杂的重新连接流程都被思极有容时序数据库Driver包装隐藏起来，应用开发者无需写程序来实现。

为保证效率，思极有容时序数据库采取异步方式实现多个副本之间的实时数据同步，采取的是最终一致性，而不是强一致。当一台主机重启时，每个虚拟数据节点都会检查自己数据的版本是否与其他虚拟节点一致，如果版本不一致，需要同步后才能进入对外服务状态。在运行过程中，由于各种原因，数据仍然可以失去同步，这种不同步会在收到转发的写入请求时被发现，一旦被发现，版本低的虚拟数据节点将马上停止对外服务，进入同步流程，同步完后，才会重新恢复对外服务。同步过程中，高版本的节点还可以正常的对外提供服务。

管理节点负责存储Meta数据，同时根据每个数据节点状态来负责负载均衡，因此也要保证其高可靠性。多个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点组，因为Meta数据可以被多个应用同时更新，因此思极有容时序数据库采用的是Master-Slave模式实现虚拟管理节点的数据同步。写的操作，只有Slave节点写入成功后，Master节点才会返回成功，从而保证数据的强一致性。如果Master节点宕机，系统有机制保证其中一个Slave会立即被选举为Master,从而保证系统写操作的高可靠性。

由于Meta数据量并不大，Meta数据虽然需持久化存储，但将其完全保存在内存，以保证查询操作的高效。在应用侧，为避免每次数据操作都访问管理节点，思极有容时序数据库Driver将必要的Meta数据都会缓存在本地，只有当需要的Meta数据不存在或失效的情况下，才会访问管理节点，这样大大提高系统性能。

管理节点在集群中存在，但对于应用和系统管理员而言，是完全透明的。整个系统会自动在物理节点上创建虚拟管理节点以及虚拟管理节点组。

7STable：多表聚合

各个数据采集点的时钟是很难同步的，为保证其时序，而且为保证单一采集点的数据在存储介质上的连续性，思极有容时序数据库要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入速度以及查询速度，但是这将导致系统表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计操作难度加大。为降低应用的开发难度，思极有容时序数据库引入了STable超级表的概念。

STable是表的集合，包含多张表，而且这个集合里每张表的Schema是一样的。同一类型的采集设备可创建一个STable。与表一样，包含Schema，但还包含标签信息。Schema定义了表的每列数据的属性，如温度、压力等，而标签信息是静态的，属于MetaData，如采集设备的型号、位置等。思极有容时序数据库扩展了标准SQL的table的定义，创建时，除指定Schema外，还可以带关键词tags来指定有哪些标签。如：

createtablem1(tstimestamp,pressureint,rpmint)tags(modelbinary(8),colorbinary(8))

上述SQL创建了一个STablem1,带有标签model和标签color。为某一个具体的采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，比如：

createtablet1usingm1tags(‘apple’,‘red’)

上述SQL以STablem1为模板，创建了一张表t1，这张表的Schema就是m1的Schema，但标签model设为apple，标签color设为red。插入数据时，仍然按照正常的方式进行插入。但查询时，除传统的表的查询外，还可以基于标签对STable进行各种聚合查询或统计。如：

selectavg(pressue)fromm1wheremodel=’apple’interval(5m)groupbycolor

上面这个SQL语句表示将标签model值为apple的所有采集点的记录的每5分钟的平均值计算出来,并按照标签color进行分组。

对于STable的查询操作，完全与正常的表一样。但一个定义的STable可以包含多张表（多个数据采集点），应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：

1)、应用将一个查询条件发往系统；

2)、Driver将查询的过滤条件发往MetaNode（管理节点)；

3)、管理节点将符合查询过滤条件的表的列表发回Driver(包含每个表对应的数据节点的IP地址)；

4)、这些返回的表可能分布在多个数据节点，Driver将计算的请求发往相应的多个数据节点；

5)、每个数据节点完成相应的聚合计算，将结果返回给Driver；

6)、Driver将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。

8数据模型

思极有容时序数据库采用的仍然是传统的关系型数据库的模型。用户需要根据应用场景，创建一到多个库，然后在每个库里创建多张表，创建表时需要定义Schema。对于同一类型的采集点，为便于聚合统计操作，可以先定义超级表STable，然后再定义表。

不同的采集点往往具有不同的数据特征，比如有的采集点数据采集频率高，有的数据保留时长较长，有的采集数据需要3份备份，而有的数据一份备份即可，有的采集点一条记录很大，而有的采集点的记录仅仅16个字节，很小。为让各种场景下思极有容时序数据库都能最大效率的工作，思极有容时序数据库建议将不同数据特征的表创建在不同的库里。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、数据备份的份数、cache大小、是否压缩等多种参数。

思极有容时序数据库对库的数量、STable的数量以及表的数量没有做任何限制，而且其多少不会对性能产生影响，应用按照自己的场景创建即可。

9实时流式计算

在存储的原始数据上，思极有容时序数据库可以做各种计算，目前支持的主要操作包括：

·Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果

·Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果

·Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果

·First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果

·Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果

·LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合

·Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果

·Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果

·Percentile：每个采样时间范围内的value的第p百分位数作为结果。

·Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果

·Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果

·Div：以每个value除以一个除数作为结果

·Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果

·基于多个采集点数据的四则运算表达式

思极有容时序数据库还可对一个或多个数据流进行实时聚合、统计等计算，并将计算出的衍生数据当做新的数据保存进思极有容时序数据库，以便后续的操作。实时计算与聚合查询很类似，只是后台定时进行，并自动滑动计算窗口的起始点。工作方式与其他流式计算引擎的SlidingWindow相似。

实时计算可以通过一个简单的创建表的操作来实现。如：

createtabled1asselectavg(pressure)fromt1interval(60s)sliding(10s)

上述SQL表示将表t1里字段pressure每10秒钟(每次滑动的时间间隔）将过去的60秒钟（聚合计算的时间间隔）的数据平均值计算出来并写入表d1。计算出的衍生数据可以与其他原始数据或计算出的衍生数据进行再次计算。

10便捷的安装、部署、维护

思极有容时序数据库是在Linux上开发的，任何Linux系统都可以运行，而且不依赖任何第三方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行安装脚本就一切搞定，极其简单。

安装后，会在安装的机器上自动创建虚拟数据节点和管理节点，开发者就可以使用了，能满足一般性的需求。但如果数据量大，就需要将软件安装到多台主机。这时也只需要在每台机器配置好MasterIP,系统管理员打开思极有容时序数据库Shell,将新添加的主机添加进系统即可。如果要撤销一个物理节点，登录思极有容时序数据库Shell,将其删除即可，极其简单。传统数据库所需要的数据分区、数据迁移等等都一概不存在。

因为数据是自动同步到多个节点的，系统管理员不用担心数据的丢失，也不用制定备份和数据恢复策略，一切全自动进行。

如果软件需要升级，只要在思极有容时序数据库Shell里将新版本上传即可。管理节点将挨个把每个节点的软件进行升级，而且整个系统的服务将不停止，服务不受任何影响。如果要更换设备，只需将其拔除，安装上软件后，将新设备重新插入即可。换言之，思极有容时序数据库完全支持在线升级以及硬件的热插拔，从而保证服务的7*24的不间断运行。

开发人员需要做的是定义表的结构，根据具体场景，配置好各种参数，让系统性能达到最优。系统管理员只需要关注与硬件相关的报警信息，对于经常出问题的服务器或硬盘，进行更换而已。使用思极有容时序数据库,整个系统的运维工作变得极为简单，将大大降低运营成本。

11更多亮点

订阅模式：与标准的数据库不同，思极有容时序数据库还提供一种订阅模式。应用程序可以订阅数据库某张表的内容，一旦该表有新的记录，应用将立即得到通知。同一个表可以被多个应用订阅。与流行的消息中间件Kafka一样，订阅采取的是pull而不是push模式。Kafka的publish操作由数据库插入操作代替。由于思极有容时序数据库具有极高的插入速度,通过采用订阅模式，思极有容时序数据库本身也可以作为一个消息队列中间件来使用。

异步插入：为避免网络延迟带来的性能下降，更好的提高数据插入速度，思极有容时序数据库还提供一组API让应用异步插入数据。当应用调用插入API时，将立即得到反馈，等记录成功插入后，思极有容时序数据库将调用应用提供的回调函数通知应用。采用异步插入，性能将大幅提高。

Nagle算法：时序数据应用场景里，每条记录一般都很小，很多不到20字节，因此整个系统处理的是大量的小数据包。为了更进一步提高性能，减少网络IO次数，思极有容时序数据库采用了类似TCP协议的Naggle算法，客户端将缓存插入请求，只有记录的大小超过一定的大小或者缓存时间超过100毫秒，被缓存的插入请求才会被发往系统。对于时间要求很高的应用，该功能可以关闭。

12参数指标

·支持数据类型：tinyint,smallint,int,bigint,float,double,binary

·单记录最大长度：4096字节

·最大记录条数：仅受存储空间限制

·最大表的个数：仅受节点个数限制

·最大数据备份数：5份

·单节点插入速度：3万条/秒(单核，16字节每记录，每次一条，无同步备份)

·单节点查询速度：2000万条/秒(单核，16字节每记录，全内存)

·更多指标将陆续提供

13应用场景

思极有容时序数据库作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。一些典型场景罗列如下：

·公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选

·电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测

·通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测

·金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测

·出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测

·交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据

·石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测

·互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志

·物流行业：车辆、集装箱的追踪监测

·环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测

·物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备

·军工行业：各种军事装备的数据采集、存储

·制造业：生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析

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G. 如何理解区块链中的去中心化环节

由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
未来的金窝窝将继续挖掘区块链技术在商业领域运用的价值，发挥大数据服务的优势，让用户行为增值，让中小企业的发展破冰，构建真实、高效、安全、诚信的互联网命运共同体。

H. 2020年的互联网金融什么样

你好~

2020年的互联网金融会是什么样的？

2020年的互联网金融会是怎样？如果能够站在未来回看现在，自然就能更好地指导从业者制定战略，占有先机。然而有趣的是，不同的市场参与者所看到的其实是截然不同的世界。

一、两种思维的碰撞

下图以一种图像化的方式形象地描绘了这两种不同的思维。

希望可以帮助到你~

I. 大数据将改变我们什么

大数据将改变我们什么

虽然不能提供一个有形的、单一的产品，但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助，从物质到精神，以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。你想要一个专属于自己的“大白”吗?答案是肯定的。能随时感受你的伤痛，愿意做一切对改善你的情绪有帮助的事情，紧急关头能舍弃自己的生命成全你的使命……这样的“私人陪伴”谁能拒绝?“大白”离我们有多远?答案是不确定的。作为集合了三大技术产业——移动医疗、人工智能和机器人制造——的“科技暖男”，柔软的外表易得，“暖暖的”内心难求。大数据会让“大白”加速来到我们身边。虽然不能提供一个有形的、单一的产品，但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助，从物质到精神，以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。大数据改变了我们的生产生活方式。大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产;通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。而凭借大数据的支撑，我们的居家生活、旅游出行、投资理财更为便捷、多样化：动动手指，宅在家也可以享受高品质的生活，吃的喝的穿的用的，电商为你解决;点点屏幕，机票酒店美食一条龙，为你提供最优选择;查查收益，对比一下年化收益率，把闲钱交给你最信赖的“宝宝”……大数据改变了我们的思维方式。这种改变是双向度的：被动改变与主动改变相互交织，外在对手与内在对手共存共生。某种程度上，大数据促进了商业生态系统的重构，从产品供应、营销模式到竞争策略，谁掌握了大数据，谁就掌握了用户。比如，打车软件、专车服务等对出租车市场的冲击与颠覆;比如，如果是阿里或小米推出的微信，腾讯会怎样?正如专家所言：在互联网时代，缺少数据资源，无以谈产业;缺少数据思维，无以言未来。如果我们在企业发展乃至国家发展战略方面，不能主动适应大数据时代的机遇与挑战，就将在大浪淘沙中被冲刷出局。大数据将改变我们的管理模式。理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。管理模式的改进主要涉及两个方面：一是企业要主动树立大数据思维，在组织架构、决策管理等层面进行相应的改革与创新，让大数据成为企业的关键竞争力;一是国家法规政策层面的管理跟进，要警惕大数据时代的“卡拉汉”，从信息安全、个人隐私保护等方面给大数据穿上“防护衣”。有人说，大数据是新时代的黄金和石油。掌握了它，就掌握了新的经济命脉;用好了它，就拥有了新型战略资源。目前，已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国，也力争在这次科技变革中实现创新与引领，目前已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。

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J. 省考申论：建设数字政府供给优质服务

1.中国软件评测中心评估结果显示，中国数字政府建设目前进入全面提升阶段，在创新政府治理和服务模式、提升行政管理和服务效率、提高政府公信力和执行力等方面发挥的作用越来越明显。

截至目前，我国已有十多个省级地方政府出台并公开数字政府规划计划;全国政府网站数量集约至1.45万家;多地统筹建成全省政务服务App;交通部、生态环境部等部门和广东、山东等地方政府推进政府数据向社会开放，促进治理能力提升。

多地通过创新政务服务，力争“让百姓办事像网购一样方便”。上海、浙江等地深化一体化在线政务服务体系，打通部门界限、优化业务流程，为企业群众提供集成服务;浙江、江西联合推进跨区域数据共享，实现身份证等11本证照跨省互认;福建、广东等地开发集约化的移动端App或微信小程序，实现办事服务“掌上办”“指尖办”。

部分地方在大数据、人工智能和区块链等新技术应用方面取得积极进展。北京首都之窗“一网通查”搜索服务着力破解政务信息“找不到、找不快、找不准”问题;上海建立大数据联合创新实验室，汇聚多方数据资源，改善民生服务;浙江创建区块链电子票据平台，实现电子票据全过程“上链盖戳”，提高监管效率。

中国软件评测中心建议，进一步加快完善数字政府建设制度体系：加强沟通协调，推动政务数据有序共享，理顺上下、左右协同体制机制;制定数字政府建设相关标准规范;推进政务服务标准化，推进政务服务事项无差别受理、同标准办理;制定政务数据资源开发利用制度规范，完善推动政务数据资源开发利用制度化、规范化、法制化。

2.“政务服务好不好，请您给出‘好差评’。”近日，《S市政务服务“好差评”实施办法(试行)》(以下简称《办法》)已出台实施，无论线上线下办事，市民都可以对政务服务进行评价，相关部门将对不满意评价安排100%回访。《办法》用企业和市民的评价倒逼政府部门不断提高服务质量，从而把S市政务服务的金字招牌擦得越来越亮。

对政务服务进行评价，并不算新鲜事。S市“好差评”制度的特别之处在于监管全公开。不论是线上还是线下，不论办理何种事项，企业和市民都可以掏出手机扫一扫，或进入“爱城市”App，对政务服务在整体满意度、办理时效性、服务便捷度等方面进行打分并留言补充。提交后，这些评分和内容会全部公开。也就是说，所有用户在网上可以直接看到评价结果，这就使得“好差评”摆脱了单位“内部评价”的传统路径。

“针对这些实名‘不满意’和‘非常不满意’的评价，各承办单位可不是收到就算完事。‘好差评’系统自动生成差评工单，推送至12345热线平台，按12345热线工作机制转办，承办单位将在10个工作日内进行回访核实并作出相应反馈。我们安排100%回访，对接当事人。”S市政务服务数据管理局相关负责人H表示，该局定期对“好差评”结果进行汇总，并通过省政务服务网、“爱城市”App、新闻媒体等渠道向社会发布“好差评”结果，接受社会监督。

给政务服务打分，究竟怎么打?只要是通过线上、线下、自助服务终端、12345热线电话办理政务服务业务的申请人，都可以进行评价。简单来说，就是服务事项、服务渠道和评价对象全覆盖。

线上办理时，省政务服务网和“爱城市”App、S市掌上政务微信小程序等移动端政务服务平台都设置“好差评”功能，办事者可以选择象征“非常不满意”的“一星”到“非常满意”的“五星”，进行在线评价。

线下“好差评”同样便捷。在S市行政服务大厅，每个办事窗口都配有评价器，办事者可以直接打分。“如果不满意，办事者又碍于情面不想当面打分，也可以扫一扫二维码，为我们的服务进行评价。”行政服务大厅一名工作人员表示，现在窗口工作人员在完成事项办理后会主动提醒办事者打分。

得知可以对服务进行评价，前来咨询人才落户政策的胡女士欣然掏出手机，扫码进入评价页面，点选“五星”，并写下留言：“窗口小姐姐热心细致，回答详细周到。”胡女士表示：“这么多公开渠道，让政务服务更加透明，为S市‘好差评’制度点赞!”

有恶意“差评”怎么办?H透露：“对经核实的不实评价或恶意评价，评价结果不予采纳。任何弄虚作假刷‘好评’或是恶意‘差评’的行为都将及时被查处，确保‘好差评’结果客观、真实、准确。”

“通过‘好差评’制度，发现政务服务工作中的问题，以解决问题为核心，为政府分忧、为市民解愁。”H还表示，“好差评”制度能够形成有力的监督、督促机制，使政务服务向质量更优、办事效率更高、群众满意度持续提升的方向发展。

3.现如今，世界各地都在如火如荼地开展政府数字化建设。在前端节约市民时间，让他们在线上就能完成大部分申请工作;在后端通过云计算、AI、数据挖掘等技术减少政府公务人力开支，并且通过其中的数据聚合实现对民生情况的进一步了解。窗口人员动动手指就能办好社保，而政府部门也能因此获知就业的流动与增长信息。

然而，联合国相关部门在对英国进行调研之后提出警告，我们应该警惕政府数字化对人权的影响，尤其对弱势群体来说，政府数字化造成的影响是巨大的。

在手机和电脑上解决一切，对于我们来说很便利，可是，在最需要福利救助的人群中，很多是不便应用数字设备的老年人、残疾人、文盲，有的甚至家中负担不起电脑、手机和互联网。2017年英国电信监管机构Ofcom的数据显示，只有47%的低收入者在家中使用宽带互联网，只有42%的失业者和43%的低收入者在网上办理银行业务。由于削减了公务人员，人们进行电话咨询时常常面对的是AI客服机器人和漫长的等待时间。政府数字化并不能给弱势群体提供足够的帮助。

联合国调查表示，要不是因为有慈善机构和志愿者的行动，有很多弱势群体光靠自己根本拿不到政府的救济金。

为了提升效率、方便民众，英国政府把税务系统、就业与退休保障系统(DWP)等的后台打通，以共享信息。这样一来看似政府的效率提升了，可在税务系统的提交上面，作为普通用户的雇主仍然会犯错误，但人工处理错误的效率非常低下，联合国的调查报告中提到，五十名全职公务员每个月也只能处理2%的错误。甚至有时候人工能很快发现并解决的错误，也要等待系统的复杂处理。这就导致很多人在提交申请的五周甚至十几周之后才能成功领取到福利金，而他们中的很多人正在等着拿钱交房租、买食物。

英国还推出了基于人工智能数据匹配的风险分析和情报系统，用来判断申请福利的人是不是伪造了缴税状况和债务，还能核验申请人的身份。而这部分工作往往是外包给私立的IT服务企业做的，结果证明，他们做得并不好。

联合国在调查中发现，由于不了解算法评估标准，很多人莫名其妙地被划定为高风险人群，却不知道怎样才能降低自身风险指数，最后给生活带来了很多麻烦。但英国政府却认为，如果给出明晰的算法评判参考，一方面会损害IT服务企业的知识产权，另一方面可能会导致有人针对性地钻空子，欺骗系统。

联合国在调查后提出，从英国的现状来看，政府数字化本质上是一种政治取向。政府给予那些有阅读、写作能力，能够操作电子设备进行网上申报的人福利，帮助他们脱离贫困，重归社会创造价值，是因为这些人更容易适应社会。至于那些不会上网、不能自己填好表格的人，重归社会的难度更大，所以政府选择将他们的需求放到更后面。这才是联合国打出“人权牌”警告的最主要原因。

不过社会问题是复杂的，饥饿与贫困并不能和一项政策完全挂钩。但我们不得不承认的是，在政府数字化的道路上，想平衡效率和公平，的确不是一件容易的事。

数据的安全、技术人员的培训储备、社会整体的数字技能普及，这些都需要时间才能慢慢完成。如果冒进地大范围推行政府数字化，造成的结果很可能就像今天的英国一样：从政府公务员到普通民众都对这一系统一知半解，打个电话咨询还会经历漫长等待，更可气的是，其他国家还会来宣扬你们的政府数字化多么先进……

但更可怕的是，政府数字化可能让本身就已经有分层现象的社会产生更大的割裂。

政府业务的高度数字化，几乎必然带来一线业务人员的大规模削减。当这些弱势群体在线下也不能表达自己的需求时，我们是否会彻底忽视他们的存在而沉溺于一种虚伪的幸福当中?在网上办理好所有事务，就有可能成为让弱势群体脱离社会的最后一根稻草。

英国现在就出现了这种状况，那些没有能力进行身份认证、福利申请的人，几乎从福利系统中彻底“消失”。看似政府减少了福利支出，可贫困状况却没有减轻，甚至愈演愈烈。

机器视觉再强大，最终也比不过人类的眼睛。不管未来我们的政府数字化要以怎样的形式发展，发现每一个圈层的需要，倾听每一个群体的声音，才是最重要的事情。至于是通过机器的眼睛和耳朵，还是通过人的眼睛和耳朵并不重要，无非我们通向幸福道路上不同的交通工具罢了。

4.当前，移动互联网的战场正在从“App生态”转向“小程序生态”，而这种生态迁移其实早有迹象。三年前，“粤省事”微信小程序正式上线;国务院办公厅正式开通“国家政务服务投诉与建议”小程序，“小程序+政务”正在成为政务服务创新的标配与蓝海。

微信官方数据显示，目前已有6.5亿人利用小程序接受政务服务，占中国移动互联网用户的80%以上，相比于正在泛起的“僵尸政务App”，政务服务小程序是非常值得关注的创新领域。

PC时代有政府网站希望通过搜索引擎竞价排名来提升影响力，获得更多网友光顾。移动互联网时代，我们看到不乏省市政务App专门策划运营活动，推进线上线下的下载安装，以提升装机量和用户数。但是，这里都存在一个问题：是否点击了网站的网友就真正会使用网站的服务?是否下载安装并注册了政务App就真正会使用App的服务?或许他们只是为了现场赠送的那个小礼品呢?

微信小程序具有去中心化、没有应用市场、不能转发朋友圈、只有少数第三方排行榜等特征，这种评判标准、推广方式以及传播方式的改变，可谓是为“小程序+政务”量身定制的。政务服务小程序本身既不存在也不需要对流量和用户进行控制，需要的是针对公众需求策划和设计好服务内容，并使服务易获取、易完成，比如出生证明、养老金提取、各类证件关联等均是当下的痛点服务，“粤省事”“赣服通”等均在体现自身的优势和特征，但也有不少政务服务小程序仍然在以PC网站、移动App的产品设计思维与运营方式进入这个领域，结局可想而知。

自“粤省事”小程序首创了“我的证照”服务以来，以小程序为代表的移动政务应用开始逐渐告别刻板的PC时代的服务设计与陈列模式，真正开始关心用户的痛点需求与使用习惯。关联用户的证照信息，不仅是解决用户即时性刚需的有效手段，同时也是增强用户黏性的措施，使政务服务小程序由一个低频应用成为一个日常生活中的高频应用。

除了证照关联外，公积金、社保、税务、行驶驾驶、结婚登记预约等越来越多的用户应用场景被唤醒，原来需要通过搜索平台、政务服务平台查找和搜索的内容，在小程序的“热门服务”类别中被优先提供。随着应用场景越来越丰富，涉及公民个人权利的电子证照的应用范围与价值也将越来越广，用户获得的数字红利也将越来越多。

政府网站、网上办事大厅、政务服务网、政务微博、政务微信、移动政务App……自从政府数字化转型开启以来，这些平台、应用与渠道都曾是我们面对数字政府的用户界面，不同的是，不同发展阶段的重心与需求不一，所以其外在表现出来的能力与影响不一。相同的是，因为参与感的缺乏与获得感的障碍，迄今为止，少有能让我们脱口而出的优秀政府网站或平台。

政务服务小程序与以往政务服务平台体验的不同之处是：首先，小程序的用户基数就是微信或支付宝这样国民级应用的所有用户，因此小程序要考虑的不是占领某个流量入口，它本身就在流量入口;其次，小程序的用户体验标准脱胎于微信或支付宝这样母平台的体验标准，遵循原有的用户使用习惯，因此个别省级政务服务机构用设计App的思路来设计小程序的体验，显然是行不通的。

“小程序+政务”已经不是在进入方式、服务界面、使用流程上改变公众获取政务服务的习惯，而是一改以往政务服务平台沉闷、刻板、僵化的设计思维与服务逻辑，在PC政务日薄西山、移动政务青黄不接的当下，为智能时代的数字政府重塑了体验标准，重新校准了移动政务的发展方向。

从近期各地小程序发布的“结婚证”“离婚证”等引起的舆论来看，公众对“小程序+政务”已有足够的关注度，后移动时代的政务服务也将不会局限于对原有路径和思维的模仿，主张个体价值和个性价值、强调参与感、提倡服务温度、强调“在场感”等将成为未来政务服务创新发展的方向。

5.J省申领证件、事项办理、公积金在线查询等超过100项政务服务均可以通过小程序在线办理了。全新上线运行的这款J省政务服务微信小程序，是一个打破时间和地域限制的省级政务服务平台，由J省政务服务办和腾讯云团队联合打造，目的是让用户足不出户，在家就可以把政事办了。

过去，办理一项政府业务，用户需到受理窗口提交书面材料，并且通常要经过层层审核，耗时又耗力。如果是跨地区的政务事项，更是十分不便。

现在，对于市民来说，通过这款小程序不仅省去跨地区、跨部门办事反复跑腿的烦恼，还能实时查看本地区政务服务动态新闻，了解最新的政策法规，掌握最新办事需求。

作为一款便民服务的政务小程序平台，J省政务服务小程序涵盖了省、市、县政务服务和民生服务事项，打通了全省的政务服务体系，在提升政府办事效率的同时，真正做到让群众少跑腿、好办事、不添堵。

6.党的十九届四中全会明确指出：“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息。”在新时代的起点上，以数字政府建设为抓手，能够深刻优化政府治理结构，合理有效地进行制度安排，在资源配置、服务流程、要素整合和运行机制上，发挥出强大的引领作用和技术效应。

广东作为国家电子政务综合试点省份，自2018年以来，以政务互联网思维打造一体化数字政府，以移动化建设思路推进“掌上政府指尖办”，并在全国首创“政企合作、管运分离”的政务信息化建设新模式。

近两年来，广东陆续推出“粤系列”移动服务平台，包括全国首个涉企一站式移动服务平台“粤商通”、全国首个基于小程序的电子签章平台“粤信签”、全国首个集省市县政务地图数据平台“粤政图”、全国最大的省级一体化政务服务平台广东政务服务网、全国集成度最高的政务终端广东政务服务一体机等。

2020年1月1日，《优化营商环境条例》正式施行，其中明确要求持续精简涉企经营许可事项、优化审批服务、优化工程建设项目审批流程、建立畅通有效的政企沟通机制等。

广东行动迅速。比如，“手机亮证”不只适用于个人用户，手机也成为企业的证件夹。以办理创业补贴申请为例，此前企业需携带工商营业执照、税务登记证、法人承诺书信息等10项证照和材料，现在通过“粤商通”可自动关联所需证照、自动完成材料填写。同时，企业办事人员只需一次登录，即可享受一站式服务，申领营业执照、经营许可、报税缴税等329项高频政务服务一网通办。目前，广东实现企业开办申报材料提交数量减少56%，开办企业时间压缩至3个工作日内。

此外，广东政务服务网还推出了“我要拿地”“我要办企业”等超过10000项的“一件事”主题集成服务，实现企业“一件事一次办”，持续优化营商环境。

针对中小企业融资的困局，通过“粤商通”选择融资产品，平台自动整合企业纳税、公积金缴纳、用电情况等数据形成分析报告，提供给金融机构，加速贷款申请审批，并将审批结果主动向企业推送，方便企业随时掌握贷款审批进度。

“数据上云、服务下沉”是广东“数字政府”改革建设的核心理念之一。作为“服务下沉”的重要载体，政务服务一体机于2019年5月推出，主要部署在镇(街道)、村(社区)基层服务中心，用于办理需要采集人脸、照相和指纹，打印回执、证照和证件等服务事项。

“这有效弥补了‘线上服务不能办结、线下窗口经常排队’的问题，并将‘数字政府’的一体化行政服务能力向镇、村的‘最后一米’延伸，是实现基本公共服务均等化、普惠化、便捷化的利器，让基层群众特别是边远山区群众不出村便可就近办、身边办。”省政务服务数据管理局相关负责人说。

只要手指一动，就可轻松举报身边的火灾隐患，如出租房老化的线路、楼道里违规停放的电动车等。公众可随时查看举报情况及处理结果，还能在线进行火灾受损申报。

事实上，这是基于“粤政图”开发的社会治理管理平台，将空间地理信息与政务数据库关联，实现人、户、房、楼等要素的网格化管理，鼓励群众随时随地报送和反馈社区问题。同时，结合“粤政图”的精确定位能力，将群众上报事件快速分派、推送给对应网格员，极大提升了社区管理效率，这也是广东打造共建共治共享社会治理新格局的探索。

“数字政府”建设的根本目的，是要让技术真正服务于广大市民，服务于企业竞争，服务于社会治理，让人民生活更加美好，让企业发展更具活力，让社会治理更智能。下一步，广东将在夯实数字政府基础支撑能力、深化一体化政务服务平台建设、加快推进“互联网+监管”等领域持续发力，紧紧围绕社会公众和企业办事需求，加快推进互联网+政务服务向基层延伸，不断提高政府服务效率和透明度，持续改善营商环境，让企业和群众办事少跑腿、好办事、不添堵，更好共享互联网+政务服务发展成果。

作答要求
一、根据“给定资料2”，请归纳概括S市政务服务“好差评”制度的特点。

要求：紧扣材料，准确全面，条理清晰，不超过300字。

二、“给定资料3”中的画线句子提到“在网上办理好所有事务，就有可能成为让弱势群体脱离社会的最后一根稻草”，请谈谈你对这句话的理解。

要求：观点明确，逻辑清晰，内容全面，不超过300字。

三、假如你是某政府部门的一名工作人员，近期要参加一次“数字政府”研讨会，并向与会人员介绍“小程序+政务”，请你根据“给定资料4”，撰写一份介绍材料。

要求：内容全面，表达准确，条理清晰，只写正文，不超过400字。

四、“给定资料6”中的画线句子提到，“‘数字政府’建设的根本目的，是要让技术真正服务于广大市民，服务于企业竞争，服务于社会治理，让人民生活更加美好，让企业发展更具活力，让社会治理更智能”。请根据你对这句话的理解，自选角度，自拟题目，写一篇文章。

要求：(1)观点明确，内容充实;(2)结构完整，层次清晰;(3)联系实际，不拘泥于“给定资料”;(4)1000~1200字。