大数据平台技术架构

1、案例分析:大数据平台技术方案,大数据平台架构图,HBase列族数据库,HDFS 分布式文件系统,Hive数据仓库,Pig分析工具,数据层,Storm内存流式计算框架,Hadoop MapReduce计算框架,Spark 并行计算框架,计算层,运营分析,日志分析,引擎层,Oracle,点击流,日志,其他数据接口,MySQL,SQL Server,抽取层,分布式数据库,数据推送,数据库,Flume & Sqoop,序列化,配置管理,文件系统,分布式缓存,ETL清洗,外部数据接口,结构化业务数据、机器数据,半结构化数据、机器数据,NoSQL数据库（图数据库）,权限管理,任务管理,监控管理,数据管理,运维管理,运维管理,接口管。

2、大数据平台技术解决方案,目录Product,建设思路,解决方案,效果展现,总结案例,总体需求Aggregate Demand,数据采集清洗,数据分析处理,海量数据存储,大数据分析处理平台,多来源异构数据源,采集需求Collecting Demand,流式数据,其他数据,机器数据、业务数据 ,并发、吞吐 、性能 ,客户、网友 、客服 ,统一数据采集接口,业务需求Business,决策支撑平台,业务报表平台,数据钻取平台,业务需求Business,决策支撑平台,提供大屏可视化的展现效果提供可视化的数据报表提供多终端多平台的分析交互体验。,通过大数据处理平台，为领导层提供决策依据。,业务。

3、大数据平台技术应用解决方案,Content,大数据发展趋势,大数据平台行业实践,大数据平台关键技术,1234,大数据平台案列详述,第二数据平台成为驱动业务创新的新平台,或有金融资产,第一数据平面：交易核心单次、事务性,第二数据平面： 大数据平台并发、查询/分析,金融脉络关系,实时,批量,互联网,大数据业务： 实时在线性 业务持续性 跨多元数据,对大数据平台的要求：企业级质量标准：金融等保、可靠、 易用；支持现有系统的对接。,3,开放性：多分析引擎统一管理，满足多样化的数据分析场景,挖掘能力：支持机器学习、深度学习等新的数据挖掘能力。

4、工业大数据平台技术规划方案,目录,1,工业大数据蓝图,3,工业大数据建模,2,工业数据湖,4,预测与优化,大数据智能工厂规划,基于机器学习的工业大脑,设备1,设备2,设备3,设备4,设备5,设备6,设备7,设备8,设备9,设备,预测性维修异常监控人机协同过程优化,EMS数据,ERP数据,MES数据,检验数据,设备数据,传感器数据,数据源,DCS数据,工业大数据架构,大数据应用,大数据处理,工艺优化,质量提升,产线故障预测,预测性维修,效率提升,可视化监控,事务型数据,MPP数据库,HADOOP,OLTP,数据仓库,元数据,索引,列存储,粗粒度索引,数据压缩,SQL优化,动态拓展,资源管。

5、案例分析:大数据平台技术方案及案例,大数据平台架构图,HBase列族数据库,HDFS 分布式文件系统,Hive数据仓库,Pig分析工具,数据层,Storm内存流式计算框架,Hadoop MapReduce计算框架,Spark 并行计算框架,计算层,运营分析,日志分析,引擎层,Oracle,点击流,日志,其他数据接口,MySQL,SQL Server,抽取层,分布式数据库,数据推送,数据库,Flume & Sqoop,序列化,配置管理,文件系统,分布式缓存,ETL清洗,外部数据接口,结构化业务数据、机器数据,半结构化数据、机器数据,NoSQL数据库（图数据库）,权限管理,任务管理,监控管理,数据管理,运维管理,运维管。

6、,大数据平台技术解决方案,项目背景理解,当前业务面临的挑战,数据问题,慢,缺,重,散,繁,差,企业内数据定义缺失；数据项缺失；数据属性不完整； 企业外部数据无暇顾及；,数据在多个系统中重复采集、重复存储；,系统数据无法关联、共享，数据整合困难；系统林立，数出多门；,数据时效性差，使用者无法及时获得所需信息；,数据使用不方便，方法繁琐；手工报表多；,数据质量差，数据不完整，数据不一致；,没有准确。

7、,工业互联网平台技术架构方案,工业互联网概述,1,工业互联网平台技术,2,Contents,目 录,数据治理,3,工业互联网概述,01,工业互联网概述,工业互联网是什么？ 工业互联网是新一代网络信息技术与制造业 深度融合的产物，是实现产业数字化、网络 化、智能化发展的重要基础设施，通过人、 机、物的全面互联，全要素、全产业链、全 价值链的全面连接，推动形成全新的生产制。

8、O,PaaS云平台技术架构方案,目录,Paas和IaaS的区别和PaaS价值 CloudFoundry的设计目标、原理 CloudFoundry支持的敏捷开发 企业私有云解决的问题和建设价值 CloudFoundry的功能架构 CloudFoundry的应用部署和大规模部署 CloudFoundry的弹性计算 CloudFoundry的案例情况,XXX解决了什么问题？,3,IaaS: 硬件的自动化管理，人与机器的解耦合  获得效率/提高资源利用率 PaaS: 应用的自动化管理，应用与OS的解耦合 获得弹性/简化运维,PaaS云计算的价值分析,PaaS的业务价值 - decouple from the underlying infrastructure - provide data as 。

9、,信息集成平台技术架构方案,目 录,现状分析 集成平台 集成应用 Q&A,业务层面,以患者为中心的当代医疗服务概念提出 多样化的服务手段出现：如手机预约挂号、手机缴费、自助机挂号与缴费、互联网随防、互联网健康咨询、互联院医院等； 体验度成为病人选择就医的重要指标：病人希望就医更具有计划性，同时就医环节更加的透明，减少跑路与等待的时间；,医疗业务横向拓展 多院区业务协作：充分发挥各院区（。

10、云平台技术架构解决方案,目录,目录,“云”的理解,Gartner：2013 年优先考虑的十大业务和技术,来源：Gartner EXP(2013年1月),技术在企业增长、创新和运营业绩上发挥着日益重要的作用,业界认同的云计算概念,3种服务模型 SaaS PaaS IaaS,4种部署模式 私有云 公有云 混合云 社区云,5个重要特征 按需自助服务 资源池化 快速伸缩 按使用量收费 广泛的网络访问,NIST的Peter Mell 和Tim Grance在2009年4月（到2009年10月已是第15.0版）提出了一个云计算的定义，这可能是目前唯一一个得到广泛认同和支持的定义。 云计算是一种能够通过网络以便利的。

11、I 电子政务云平台技术架构方案 V2.8 电子政务云平台技术架构 方案 II 电子政务云平台技术架构方案 V2.8 目 录 XX云计算中心概况 1 1.1 关于 XX云计算中心 1 1.1.1 电子政务云服务平台 . 1 1.1.2 公共计算云服务平台 . 2 1.2 总体方案框架 3 1.3 关键技术路线 4 1.3.1 服务器虚拟化 4 网络虚拟化 6 海量云存储 8 虚拟化安全 . 11 网络架构 13 2.1 整体架构 . 13 2.1.1 功能区划分 13 2.1.2 网络拓扑图 14 2.2 核心网络层 . 15 2.3 网络互联层 . 15 2.3.1 政务外网 . 15 2.3.2 互联网 . 17 2.3.3 互联网访问安全 . 18 政务云服务平台 19 总。

12、供应链电商平台技术架构方案,目录,catalogue,第一章 前言,第二章 什么是多店批发采购平台,第三章 技术架构与服务保障,第四章 客户案例,前言,电商大环境下的机遇与挑战,前言,目前中国电子商务发展日趋成熟，发展速度之快令世人震惊，网络经济领跑国家经济发展，而在国民经济中举足轻重的作用的大型实体企业，如何迎接这个潮流，把自己融入到这次销售业态的革命呢？如何把自身长期激烈的供应资源整合，开拓相关领域市场？如何通过电子商务发展业务，加强自身在产业内的竞争力？是否能够借助电商的发展，打造自己的生态圈，并从中获益？,近几。

13、大数据分析平台技术架构解决方案,目 录,技术基础研究方向,-技术基础研究方向,开创了基于人类视觉智能的动态目标捕捉、跟踪和行为分析的研究，在国内外杂志、会议发表了多篇高水平论文。获得视频识别，知识学习与推理相关发明专利2项，申请发明专利7项。,大数据环境下的无重叠视域跟踪,大数据技术，解决视频领域的知识识别，知识发现，知识集成与跟踪，推理等关键技术问题。,多项国家自然科学基金,大数据技术来实现国家经济免疫系统,审计跨12个行业，跨地区数据源,审计行业大数据知识推理系统,房地产大数据,利用大数据建模技术，实现房地产。

14、大数据平台技术架构规划方案,目录,02,大数据平台建设思路,大数据介绍,01,03,主流技术比较,第 1 页,什么是大数据,“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。 麦肯锡 无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂的数据集合。 维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理。 美国国家标准技术研究院（NIST) 体量大、快速和多样化的信息。

15、大数据平台技术架构方案,一、大数据解决方案二、云数据中心解决方案,数据无处不在,任何时间，任何地点，任何事情，任何人?Anytime，anywhere，anything， anyone?,休息中，随意刷微博,爬山时，记录每一瞬间,旅途中，处理公司事件,工作时，实时掌握市场动态,大数据时代已经来到,企业大数据势不可挡,Web 3.0时代，社交媒体网站数据出现井喷式激增，截至2013年3月底，新浪微博注册用户数增长到5.36亿，日均活跃用户数达到4980万，每日新增微博约2亿。企业在大数据时代，面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共公关系、人才培养方方面面的。

16、大数据平台技术架构设计方案,2,目   录,传统技术架构存在的问题分析,大数据平台技术架构设计,大数据平台实际案例,经营分析系统架构演进08年之前的系统情况,JDBC接口,经分系统访问门户,指标应用,报表应用,主题分析,专题分析,临时需求,MIS,BOSS,CRM,业务平台结构化数据,主仓库,专题库（历史库）,报表库,前台库,OLAP,集市层,ETL,报表库：省级业务部门报表 和取数,主仓库：基础数据模型和一 经、KPI等关键应用,专题库（历史库）：重入网、,套餐分析等专题应用和仓库重要历史数据在线存储,前台库：主要存放门户配置信息和KPI数据,OLAP ：。

17、全域旅游大数据平台总体规划方案,全域旅游顶层架构,全域旅游服务大数据平台架构体系,支撑,应用,基础,三个应用体系,全域旅游应用体系,政府旅游部门,旅行社,游客,酒店,餐饮,目的地居民,导 游,景区景点,陪导服务评分考核社交互动线上交易陪导资格考取及监管,实时监控游客投诉景区客情、舆情应急处理景区车辆、景区导览、景区导购、景点直通车，景点票务预订,对景区、旅行社、导游及旅游企业监管委办厅局智能办公投诉、客情、舆情监控应急，快速执法与旅游元素间互动，社交数据分析与统计，当地居民、私家车资格考试、监管及考核旅游资讯发布。

18、,大数据平台技术架构解决方案,目录,大数据平台技术架构大数据技术解决方案,提供专家撰写的政策、行业、宏观类分析报告,为高端分析人员提供数据挖掘、分析及深度处理,为业务人员提供在线自助式数据服务,数据分析、展示、报表、报告、可视化,自助分析平台,可视化挖掘平台,商业智能可视化平台,决策,各类存储、计算框架，目前是国 际规范的一套体系。,hbase,hive,impala,shark等,Mysql/Oracle Hadoop/Spark,存储层,大数据应用架构,可视化层,挖掘层,分析层,决策层,从分析层到展现决策层，XXX大数据平台拥有完善的解决方案。 让普通用户、数据分。