最后呈现挖掘后的结果。在上述过程中，每一个环节
f对于数据、软件和硬件的要求是不一样的，用单一的软硬件无法满足所有类型应用。更为重要的是，作为大数据应用的主体的行业用户并非都是IT方面的专家，不可能独立实现上述过程以及大数据相关技术方案的整合部署和应用的移植、二次开发，因此就需要一个涵盖数据采集、归类、挖掘、呈现、部署和移植的一体化解决方案。总之，多类型、多维度数据处理环节的复杂性决定了无法依靠单一类型的设备完美处理，为不同的应用类型和数据处理阶段提供针对性的软硬件一体化方案也是大数据应用面临的挑战。
挑战三：天价成本问题目前数据存储越来越频繁，相对于存储的低廉价格，大规模数据处理成本仍然较高，特别采用传统的方法，比如构建数据仓库技术通常需花费几千万元，而能够处理数据规模不过是TB级的，平均每TB的成本超过十万元。以此推算，若要处理PB级数据大概需100亿元，这个成本对于很多用户来说无法接受。如何寻找低成本的方案帮助用户实现大数据的处理技术，也将为大数据的应用带来挑战。研究大数据领域对社会和人类、还有学校都具有很大的意义，所以XXX高校建立大数据分析系统是很有必要性的。
224高性能需求
XXX高校作为人才培训和学术研究的重要机构，学科主要研究方向有：“网络与通信技术”研究新型网络体系架构，转发与控制分离技术系列标准、关键设备、产业化应用；“信息安全与量子通信”研究量子信息、密码技术、网络和系统安全；“系统建模和先进控制”研究系统建模、智能检测、综合自动化、非线性控制、Petri网；“信息传输与无线网络”研究泛在网络、计算机视觉、融合网络；“信号检测与智能信息处理”研究信号检测、RFID、人工智能、模糊神经系统等。随着研究的加深和项目的增多，现有的设备无法满足教学和研究的需求，有效提升了和增加设备迫在眉睫。
f三、数据中心总体规划
云资源中心加大数据分析与高性能主要分为计算资源、内存资源、存储资源、网络资源，大数据分析系统，高性能作业调度系统，本项目在充分整合XXX高校数据中心资源的基础上，配置必要软硬件设备，为XXX高校信息系统提供统一的基础设施服务，在IaaS层构建较为完整的XXX高校云计算平台。建设内容包括以下几部分：
硬件设备：服务器、存储、、SAN交换机、交换机、负载均衡、VPN网关。软件设备：物理服务器和虚拟服务器的操作系统、虚拟化软件、中间件、大型数据库系统、云计算管理平台、Hadoop组件、高性r