国产化大数据计算平台的目标主要包括以下几个方面：
1. 自主可控：国产化大数据计算平台的首要目标是实现自主可控，即在关键技术和核心算法上具有自主知识产权。这有助于减少对外部技术的依赖，提高我国在大数据领域的话语权和影响力。
2. 高性能：国产化大数据计算平台需要具备高性能的计算能力，以满足大规模数据处理和分析的需求。这包括高性能的处理器、内存和存储设备等硬件资源，以及高效的算法和编程模型。
3. 高可用性：国产化大数据计算平台需要具备高可用性，以确保在各种故障情况下能够稳定运行。这包括数据备份、容灾恢复、故障隔离等功能，以及完善的监控和报警机制。
4. 高扩展性：国产化大数据计算平台需要具备高扩展性，以适应不同规模和需求的数据处理任务。这包括灵活的资源调度、负载均衡、自动扩容等功能，以及支持多种数据格式和协议的能力。
5. 安全性：国产化大数据计算平台需要具备高度的安全性，以防止数据泄露、篡改和破坏。这包括数据加密、访问控制、审计日志等功能，以及严格的权限管理和身份认证机制。
6. 易用性：国产化大数据计算平台需要具备易用性，以便用户能够快速上手并高效使用。这包括友好的用户界面、丰富的文档和教程、自动化的配置和部署等功能。
7. 兼容性：国产化大数据计算平台需要具备良好的兼容性，能够与现有的业务系统和第三方工具无缝集成。这包括支持多种编程语言、框架和库，以及提供统一的API接口和标准协议。
8. 可定制性：国产化大数据计算平台需要具备可定制性，以满足不同行业和场景的需求。这包括灵活的架构设计、模块化的组件和插件、可配置的参数和策略等功能。
9. 成本效益：国产化大数据计算平台需要具备成本效益，以降低企业的投资和运营成本。这包括合理的定价策略、灵活的计费模式、优惠的租赁和购买政策等。
10. 生态建设：国产化大数据计算平台需要积极参与生态建设，推动产业链的发展和创新。这包括与合作伙伴共同开发新技术、产品和解决方案，以及参与行业标准和规范的制定。
总之，国产化大数据计算平台的目标是实现自主可控、高性能、高可用性、高扩展性、安全性、易用性、兼容性、可定制性和成本效益，同时积极参与生态建设，推动大数据技术的发展和应用。
