大数据平台架构与建设思路
大数据平台方案
大数据平台方案在当今信息化时代，大数据平台已成为企业获取竞争优势的关键工具。
一个完善的大数据平台方案应包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
以下是一份详细的大数据平台方案：1. 数据采集数据是大数据平台的基础。
首先需要确定数据来源，包括内部数据（如交易记录、日志文件等）和外部数据（如社交媒体、公开数据集等）。
数据采集工具应能够支持多种数据格式和协议，如HTTP、FTP、API等，以确保数据的高效、准确采集。
2. 数据存储采集到的数据需要存储在适合的系统中。
根据数据类型和使用场景，可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统。
存储系统应具备高可靠性、可扩展性和高效的数据检索能力。
3. 数据处理原始数据往往需要经过清洗、转换和整合才能用于分析。
数据处理工具应支持数据的ETL（提取、转换、加载）操作，以及数据的实时处理。
此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的核心。
分析工具应支持复杂的数据处理和统计分析，如机器学习、预测分析等。
同时，应提供友好的用户界面，使非技术用户也能轻松进行数据分析。
5. 数据可视化数据可视化是将数据分析结果以图形或图表的形式展示出来，帮助用户直观理解数据。
可视化工具应支持多种图表类型，如柱状图、折线图、地图等，并允许用户自定义图表样式和布局。
6. 平台架构大数据平台的架构设计应考虑系统的可扩展性、容错性和性能。
通常采用分布式架构，以支持大规模数据处理和高并发访问。
同时，应采用微服务架构，以提高系统的灵活性和可维护性。
7. 安全与合规在设计大数据平台时，必须考虑数据安全和合规性问题。
应实施数据加密、访问控制和审计日志等安全措施，以保护数据不被未授权访问或泄露。
同时，应遵守相关法律法规，如GDPR等。
8. 成本控制大数据平台的建设和维护成本较高。
在设计平台时，应考虑成本效益，选择合适的硬件和软件，以及优化资源使用，以降低整体成本。
城市大数据平台建设方案
城市大数据平台建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和城市化进程的加速推进，城市数据量不断增加，城市各类数据的积累和应用成为推动城市发展和改善居民生活的重要手段。
城市大数据平台建设，旨在通过整合和利用城市数据资源，实现城市管理与服务的智能化和精细化，提升城市管理水平和生活品质。
本文将详细介绍城市大数据平台建设方案。
二、建设目标1.整合城市各类数据资源，实现数据共享和交流，提升数据利用效率。
2.构建高效的数据处理和分析系统，提供实时的数据决策支持。
3.打通各个城市部门和业务系统的数据孤岛，促进信息共享与协同。
4.建立可扩展的城市数据平台架构，具备支持新数据类型和应用场景的能力。
5.保障数据安全与隐私保护，合法合规地使用和管理城市数据。
三、建设方案1.数据整合与共享通过建设城市数据湖，将各类数据资源（包括政府公共数据、社会数据、企业数据等）按照标准化的格式整合并存储，实现数据的集中管理和综合利用。
建立数据共享机制，鼓励各部门、企业和社会组织共享数据资源。
2.数据处理与分析搭建数据处理和分析平台，包括实时数据采集、实时数据处理和离线数据分析三部分。
实现数据实时采集和处理，提供实时的数据决策支持。
同时，对离线数据进行全面分析，挖掘数据价值和潜能，为城市规划、交通管理、环境保护、公共安全等决策提供科学依据。
3.数据集成与交换建立数据集成与交换平台，通过数据接口和协议，实现数据的标准化和交换。
连接各个部门和业务系统的数据孤岛，实现数据的无缝衔接和互通共享。
确保数据一致性和准确性，提高数据处理效率。
4.架构设计与系统集成设计可扩展的城市大数据平台架构，支持大规模数据存储和计算。
通过虚拟化、容器化等技术手段，提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
进行系统集成，与城市各部门和业务系统实现深度融合，实现数据的无缝衔接和共享。
5.数据安全与隐私保护建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用数据加密、身份认证、权限控制等技术手段，保护数据的传输和存储过程中的安全。
大数据平台的架构设计和实现
大数据平台的架构设计和实现大数据的时代已经来临，这给企业带来了许多机遇和挑战。
作为一个企业，如何通过更好的管理和利用数据来提高自己的核心竞争力是非常关键的。
在这个过程中，大数据平台的架构设计和实现也变得十分重要。
一、需求分析在设计和实现大数据平台之前，我们首先需要进行需求分析。
这一步非常关键，需要考虑到企业自身的业务需求和数据情况。
一般来说，大数据平台的设计应该包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是大数据平台的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，需要考虑到何种方式采集数据以及采集的数据类型。
常见的数据采集方式包括批量导入和实时采集。
数据类型也非常多样化，可以包括结构化、半结构化和非结构化数据等。
2. 数据存储数据存储是大数据平台的核心。
在这一步中，需要考虑到如何存储数据、如何保证数据的可靠性和如何进行数据的备份和恢复等问题。
目前，大数据平台常用的数据存储方案有Hadoop、HBase、Cassandra等。
3. 数据管理数据管理包括数据的清洗、去重、聚合等工作，旨在提高数据的质量和价值。
在这一步中，需要考虑到如何定期清洗数据、如何设置聚合规则等问题。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的最终目的，也是核心竞争力的体现。
在这一步中，需要考虑到如何进行数据分析、如何设置分析算法、如何提高分析效率等问题。
目前，大数据分析常用的算法有聚类算法、决策树算法、贝叶斯算法等。
二、架构设计基于需求分析，我们需要进行大数据平台的架构设计。
在设计时需要考虑如下几个方面：1. 系统架构系统架构是大数据平台的基础，需要从数据存储和处理的角度进行设计。
一般来说，大数据平台分为三层，分别是数据采集层、数据处理层和数据展示层。
2. 数据实时处理随着数据量的增加，实时处理数据成为了大数据平台的一个重要需求。
因此，在设计大数据平台时，需要考虑如何实现数据的实时处理和分析。
3. 数据安全数据安全是大数据平台不可忽视的一个方面。
大数据平台设计思路
大数据平台设计思路一、什么是大数据平台一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
建设大数据平台的最终目的是服务于业务需求，解决现有业务问题或者创造新的机会。
业务部门可能并不关心是采用大数据技术，还是传统的数据库技术，是否采用大数据技术的主要依据是数据量。
如果出现任务运行很久的情况，或者因为计算量太大现有技术不能满足，又或者有大量半结构化、非结构化数据需要处理的时候，可能就有大数据的诉求了。
二、大数据平台架构设计1、大数据平台整体架构目录管理通过盘点和梳理业务数据，编制、发布数据目录，规划和指导数据的接入、管理、治理、开发、共享等。
数据集成为大数据平台提供基础支撑性服务，提供多种数据接入工具，实现结构化和非结构化的数据的汇聚接入，并支持数据的预处理，为大数据平台提供原始数据支撑。
数据资产管理通过管理数据标准、元数据、数据资源等，提高数据资产的价值。
数据治理规范数据的生成以及使用，发现并持续改善数据质量。
数据开发提供大数据开发、分析、挖掘等功能。
非专业的业务人员也可以利用图形化的IDE进行数据分析。
数据分析提供从基本数据查询统计、数据交叉汇总、自由钻取分析、多维数据分析等多层次的数据分析功能。
数据共享实现不同部门、不同格式数据的共享交换，以及异构系统之间、新老系统之间的信息的透明交换。
数据安全提升一系列安全工具，包括数据加密、数据脱敏、数据备份、日志审计等。
2、大数据平台技术架构数据源层非结构化数据：包括图片、声音、视频等，这类数据通常无法直接知道它的内容，数据库通常将它保存在一个BLOB字段中。
一般的做法是，建立一个包含三个字段的表（编号 number、内容描述 varchar(1024)、内容 blob）。
引用通过编号，检索通过内容描述。
半结构化数据：半结构化数据具有一定的结构性，但是结构变化很大。
常见的大数据平台架构设计思路【最新版】
常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。
如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
本文主要包括以下几个章节:本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。
第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。
第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。
第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。
一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。
二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。
lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。
它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。
而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。
大数据平台架构及建设思路
1
MPP数据库：适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。 Hadoop ：适合海量数据存储查询(详单存储和查询)、批量数据ETL、非结构化数据分析(日志分析、文本分析)等。 传统数据库：在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强，适合数据量小、高可靠、数据价值密度高的应用。
改善市场运营效率
提升网络运维效率
改善客户满意度
创新商业模式
数据采集
建模分析
运营改进
传统商业智能
大数据1
大数据2
批处理，事先定义的查询和模型
非结构化的数据，包括互联网日志、web文本信息,非实时或准实时
流处理，实时的内容智能感知，策略执行，连续更新
价值
采集、建模和应用
数据处理实时性与价值呈正比
中国移动数据分布
建设重点4——HADOOP集群对局址的选择2/2
2、HADOOP集群互联延迟需求： 为保证数据节点间数据同步，HADOOP集群内节点间延迟要求小于1毫秒(业界公认指标)，若延迟大于1毫秒，会出现数据同步出错情形。
交互耗时分类
单位耗时(us)
数量
耗时小计(us)
跨纬五路-淮南IDC机房总耗时(us)
NameNode
机房1
机房2
机房间的带宽量将限制多节点间的传输带宽，如以机房间电路10G、300节点计算，节点间带宽为：10*1024/300 ≈34Mbps
…
…
…
…
结论： 1、HADOOP集群采用单局点部署，可保证集群正常工作，通信效率高。 2、HADOOP集群采用多局点部署，为减少通信延迟，必须保证集群节点间传输带宽，按本期集群228个节点测算，需要互联链路300G（有保护链路），传输需要投资约1000万元。 综合考虑，建议大数据平台采用单局点部署。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着互联网的快速发展，我们进入了信息爆炸的时代。
大数据作为新一代的核心驱动力，正逐渐成为各行业的重要资源。
在这个背景下，如何构建一个高效的大数据平台，成为了各个企业与组织亟待解决的问题。
本文将着重探讨大数据平台的建设方案，从不同的角度与维度入手，为读者带来深度思考与新的观点。
一、平台架构设计在构建大数据平台之前，我们首先需要设计一套合理的平台架构。
一个好的平台架构应该具备以下几个要素：1. 数据采集与存储层：这是大数据平台的基础，应该具备高效、稳定的数据采集与存储能力。
在采集层，我们可以使用各种数据采集工具和技术，如Flume、Kafka等，将数据从不同的数据源收集到平台中。
在存储层，我们可以选择使用Hadoop、HBase等分布式存储系统，确保数据的高可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与计算层：这是大数据平台的核心，主要用于对数据进行分析与挖掘。
在这一层，我们可以使用各种计算框架和引擎，如MapReduce、Spark等，处理海量的结构化和非结构化数据，提取有价值的信息。
同时，可以采用机器学习和深度学习算法，对数据进行建模和预测，为业务决策提供支持。
3. 数据可视化与应用层：这是大数据平台的最终目标，将处理后的数据以可视化的形式展现出来，并应用于各个业务场景中。
在这一层，我们可以使用各种数据可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等，将数据转化为直观、易懂的图表和报表。
同时，可以开发各种基于大数据的应用程序，实现个性化的服务和精准营销。
二、技术选型与整合在搭建大数据平台时，选择合适的技术和工具非常重要。
不同的技术和工具在处理大数据的能力和效率上存在差异，因此需要进行合理的技术选型与整合。
1. 数据存储技术：在选择数据存储技术时，应考虑数据的类型、规模和访问要求。
如果数据主要为结构化数据，并且需要进行实时查询和分析，可以选择关系型数据库；如果数据主要为非结构化数据，并且需要进行批量处理和分析，可以选择分布式文件系统。
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案
数据可视化
通过图形和图表将数据呈现给用户，以便更 直观地理解数据。
03
数据管控平台建设
数据质量管理
数据质量评估
通过制定统一的数据质量评估标准，对数据质量进行全面评估，确 保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
数据清洗与整合
通过数据清洗和整合技术，去除重复、无效或错误的数据，确保数 据的准确性和可信度。
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段， 确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能，支持业务决策和数据 分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据处 理技术，实现批处理、流处理 和机器学习等数据处理。
04
平台架构与技术实现
总体架构
架构概述
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案采用了 先进的微服务架构，包括数据采集、数据处理、数据存储、 数据管控和数据应用等模块，能够实现高效的数据管理和 控制。
数据采集
通过多种方式采集不同类型的数据，包括结构化、半结构 化和非结构化数据。
数据处理
进行数据清洗、转换和整合，提高数据质量和可用性。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处 理，如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘 技术对数据进行深入分析。
流处理
对实时数据进行处理，如 Apache Kafka。
数据服务
RESTful API
通过RESTful API向应用程序提供数据服务。
数据查询
提供SQL查询和其他查询工具，允许用户查 询和分析存储的数据。
大数据平台建设方案完整详细版 (一)
大数据平台建设方案完整详细版 (一)随着数字化时代的到来，各类数据随之爆增，但是如何完善数据的管理和利用成为了一个重要问题。
而大数据平台就是解决这个问题的有效工具。
下面将介绍一份完整详细版的大数据平台建设方案。
一、需求分析在构建一套大数据平台之前，我们需要明确自己的需求，这包括以下两个方面：1、业务需求：指的是企业在业务运营过程中需要采集、处理、分析的数据类型和数量。
2、管理需求：指的是对大数据平台本身进行管理的需求，包括安全性、可靠性、扩展性等。
二、架构设计在需求分析的基础上，需要进行架构设计。
下面是一种比较常见的大数据平台架构设计方案：该架构主要由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块构成。
1、数据采集数据采集模块负责采集各种形式的数据，并将其转换成统一的数据格式。
常用的数据采集方式包括以下几种：（1）ETL工具（Extract-Transform-Load）：可以从多种数据源中提取数据，并对数据进行转换和清洗，最后加载到数据存储模块中。
（2）消息队列：可以实现多个数据源的异步数据收集，并把数据存入到后端的存储层中。
（3）API接口：可以通过API接口来获取数据，并将数据存储到后端的存储层中。
2、数据存储将采集的数据存储到后端的存储层中，主要分为两个层面：（1）大数据存储层：使用Hadoop生态圈的HDFS或者S3存储海量数据。
（2）NoSQL数据库：使用NoSQL数据库，如MongoDB等，存储非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3、数据处理数据处理模块主要负责对数据进行实时或离线的处理，常见的数据处理技术包括：（1）流式计算（Stream Computing）：对流数据进行实时处理，如Apache Storm、Flink等。
（2）批量计算（Batch Computing）：对批量数据进行离线处理，如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
4、数据分析数据分析模块主要是对处理后的数据进行挖掘和分析。
农业大数据应用体系架构和平台建设方案
农业大数据应用体系架构和平台建设方案目录第一部分、项目概况 (1)1.1、建设背景 (1)1.2、平台定位 (8)1.3、建设意义 (10)1.4、国内外同类产品分析 (13)第二部分、项目方案 (14)2.1、行业应用平台 (14)2.2、大数据分析平台 (33)2.3、网络拓扑图 (46)2.4、研发技术路径 (51)2.5、解决关键问题 (64)第三部分、项目建设进度 (67)第四部分、投资估算 (68)4.1、资金使用预算 (68)4.2、项目资金筹措方案 (68)4.3、项目资金使用计划 (69)第五部分、效益分析 (70)5.1、经济效益分析 (70)5.2、社会效益分析 (71)第六部分、项目风险分析及控制 (75)6.1、项目发展市场机遇 (75)6.2、项目的风险性及不确定性分析 (76)6.3、项目风险防范对策 (79)6.4、项目综合风险评价 (82)第一部分、项目概况1.1、建设背景1.1.1、中国农业植保现状和问题农业植保涉及我国粮食安全、食品安全、生态安全和农业丰产、农民丰收，在我国农业生产中起着举足轻重的作用, 提高农药有效利用率，减少农药使用量，控制和逐步降低农业生态环境污染，提高农产品、食品的安全质量水平，是农业可持续发展的必然要求，符合国家中长期规划重点支持方向要求。
我国农业植保存在以下几个方面的问题：第一、我国可用耕地情况复杂，存在很多不适合大型机械开展农业植保作业的农田，只能依靠人工作业，作业效率低，植保成本高。
第二、以人工或传统机械的方式开展的农业植保工作，未对植保过程和植保结果进行有效监控，各项工作开展无农业大数据专业指导，植保工作精度、准度、植保效果无法保障。
第三、“鸦片式治疗”致农药残留超标严重由于喷洒技术落后，大容量粗雾滴喷雾，农药利用率低，防治效果差，为了杀虫，农民不得不使用农药反复喷洒，如此一来，便形成了“鸦片式治疗”的恶性循环。
第四、目前国家的城镇化发展非常迅速，随着大量农村劳动力进城务工，在农村从事农业生产的劳动力不断减少，这自然就推高了农业生产的用工成本，加之进城务工人员的工时费高于农村，使得农业生产缺乏吸引力，让农户不得不提高雇工费来进行农业生产，但即便这样，在病虫害大面积爆发的时候，种植户还是会面临请不到人的困境。
大数据中心建设思路PPT81页
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
大数据平台架构设计思路与关键技术讨论
大数据平台架构设计思路与关键技术讨论随着数字化时代的到来，大数据已成为各个行业的核心资源。
大数据平台的设计与构建成为企业追求创新和竞争优势的重要一环。
本文将探讨大数据平台的架构设计思路和关键技术，以帮助读者全面理解和应用大数据技术。
一、架构设计思路1. 需求分析与需求驱动在设计大数据平台的架构时，需要首先对需求进行全面分析。
不同行业和企业的需求差异很大，因此平台的设计应该具有针对性。
需求分析主要涵盖了数据量、数据类型、实时性、数据质量、安全性等方面的要求。
在需求驱动的基础上，可以确定平台的规模、性能、可扩展性、容灾能力等方面的参数，为后续的架构设计提供指导。
2. 分布式与可扩展性大数据平台的核心特点是数据量大、数据类型多样且实时性要求高。
为了应对这些挑战，架构设计应采用分布式的思想，并考虑可扩展性。
分布式架构可以把数据分割为多个部分，通过并行处理提高处理效率。
同时，可扩展性可以确保在数据规模增加时，平台能够保持高性能和稳定性。
3. 数据存储与计算的分离大数据平台的存储和计算通常是分离的，这样可以灵活地组织数据存储和计算资源，提高系统的效率和性能。
存储层可以采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）、云存储等方式，而计算层可以采用分布式计算框架（如MapReduce、Spark）来实现。
这种分离的架构设计使得数据的计算和分析任务可以独立进行，可以快速部署和扩展。
4. 异步化与实时性要求大数据平台通常需要处理大量的实时数据，因此在架构设计中需要考虑如何提高实时性能。
一种常用的方式是将数据处理和计算操作异步化，通过消息队列等方式进行解耦，提高系统的响应速度。
同时，对于不需要实时性的数据，可以进行批量处理，减少计算资源的消耗。
5. 数据安全与隐私保护在大数据平台的架构设计中，数据安全和隐私保护是非常重要的考虑因素。
这涉及到数据的传输加密、权限控制、数据脱敏等方面的技术。
平台设计应该考虑到安全策略的制定和数据的保护机制，确保数据的完整性和隐私性。
构建大平台、大数据、大系统的一体化应用体系的方法与思路
构建大平台、大数据、大数据的一体化应用体系的方法与思路从2015年开始构建“大平台、大系统、大数据”的信息化建设新模式，开展了一系列的探索和实践；并最终形式了“以标准与技术体系为导向、以一体化互联开放式平台为基础、以统一数据资源管理为目标、以业务一体化为手段”的全新信息化新模式；形成为支撑该新模式所需的方法论、相关标准与规范、技术体系与平台，基于上述成果可以真正实现“大监管共治、大系统融合、大数据慧治、大服务惠民、大平台支撑”。
该模式的关键点是：让技术型的平台开发商负责平台和所有应用中共性功能和组件的开发，让业务型的应用开发商在平台上负责某一个具体业务应用的开发，但所有的业务应用对于用户和平台来说就是一个业务模块，业务应用不再是一个封闭和独立的系统，从而形成了“平台（1）＋应用（N）”的大系统，但不同的应用和平台都可以像一个服务进行分布式的部署；在数据方面，平台开发商负责公共数据集的设计、应用开发商进行业务数据集的设计，但平台开发商会审核业务数据集的设计，并统一整合公共数据集和业务数据集，形成逻辑统一的数据集；通过统一的数据访问接口为平台和应用提供针对结构化数据、非结构化数据的统一存取、查询和服务，从而实现真实的“一数一源”和“大数据”。
通过构建一个互联开放式平台为“大平台、大系统、大数据”的实现奠定基础，互联开放式平台的核心是将传统的“应用＋集成”模式转换化为“大系统”模式，从根本上解决数据孤岛和应用分隔所带来的问题；互联开放式平台的特点是：一、技术开放性，即各应用厂商均可以以此为基础进行应用的建设；二、标准化，各应用厂商遵循公开、开放的标准，不受特定厂商的影响；三、应用互联互通，各应用以平台为基础，以微服务为手段实现互联互通；四、平台化，该平台不是开发平台是支撑平台，各业务应用的开发不受平台的限制。
互联开放式平台的核心理念：“以标准为准绳、以数据资源为核心、以物理分层为基础，以服务为构件、以协同管控为目标”，最终形成以数据资源为导向的应用建设模式。
智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案
智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案一、平台架构和技术支持1.平台架构：采用微服务架构，分为数据采集、数据存储、数据分析和数据应用四个模块，每个模块之间通过API接口进行数据交互。
2.技术支持：采用云计算、大数据和物联网技术，包括云服务器、分布式存储、数据挖掘和可视化分析等技术。
二、数据采集和存储1.传感器网络：搭建覆盖农田的传感器网络，监测气候、土壤和作物的相关数据，包括温度、湿度、光照强度、土壤湿度、土壤pH值等。
2.数据采集设备：配备传感器采集设备，通过无线传输的方式将传感器采集到的数据上传到平台。
3.数据存储：采用分布式数据库存储数据，确保数据的安全性和可靠性，并通过数据备份、恢复和监控等措施保证数据的完整性。
三、数据分析和应用1.数据清洗和预处理：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括数据去噪、异常值处理和数据补全等。
2.数据挖掘和建模：利用大数据技术和机器学习算法，对清洗后的数据进行分析和挖掘，提取数据的内在规律和农业生产的关键指标。
3.决策支持系统：建立决策支持系统，根据数据分析得到的结果，提供科学决策建议，帮助农业决策者制定种植、灌溉、施肥等农业生产计划。
4.数据应用服务：提供数据可视化和信息发布服务，将数据分析的结果以图表、报表和地图等形式展示，帮助农民了解农业生产的状态和趋势。
四、运营和维护支持1.平台运营：建立专门的平台运营团队，负责平台的日常运营和管理，包括用户管理、数据管理和服务支持等。
2.平台维护：定期对平台进行维护和升级，保持平台的稳定性和安全性，及时修复系统漏洞和故障。
3.用户培训和技术支持：提供用户培训和技术支持服务，帮助用户熟练使用平台功能和解决使用中的问题。
4.数据安全和隐私保护：采用安全加密技术，保障数据的安全性和隐私性，严格按照相关法律法规对数据进行保护。
综上所述，智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案通过整合农业数据资源，并运用云计算、大数据和物联网技术，为农业决策者提供科学决策建议，实现农业生产的智能化管理。
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一、大数据介绍
二、主流技术比较
三、中国移动大数据平台建设思路
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大数据处理技术
大数据对传统数据处理技术体系提出挑战
大数据具备数据量大、数据类型多、数据处理速度要求高和价值密度低的特点，传统分析系统 架构（RDBMS +小型机+ 高端阵列模式）下，传统数据库无法支撑海量数据（如100TB以上，性能下降 ）、非结构化数据，现有IOE的架构无法线性扩展且成本高昂。
数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP应用
分析数据资源池 （MPP）
DPI数据域以上网日志、内容构成、用户轨迹、网络信令等为主，可支撑流量 经营、网络运维和增值服务等
九大业务基地：基地数据以用户信息、用户行为信息等为主，可支撑个性化 推荐、优化产品和服务等。WAP/短彩信：存储网络日志，可支撑定位网络及 终端问题。
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运营商大数据运用
目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部大数据资源。但从目前的应用发展看，电信运 营商的大数据仍主要用于内部服务的，如支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析 等，对外的应用模式尚未成型，部分电信运营商开始尝试通过给第三方提供数据产品和服务， 进行数据的增值。
• MPP数据库用于结构化数 据的关联分析。
• Hadoop平台软件部署于 Hadoop大数据处理集群， 实现海量非结构化数据存储 与处理以及结构化数据的垂 直汇总。
• 流数据与复杂事件处理（CEP） 规则引擎平台用于对数据流进 行实时处理，实现对高速数据 流的接入与实时处理，实时探 测关键事件
数据处理层（数据存储、数据计算、数据共享）
——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资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以 提高发现洞察、做出决策和优化流程的能力。
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中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
• DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
——Gartner公司
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运营商对大数据的理解
网络数据、用户数据、应用数据的汇聚构成了我们的“大数据”。这些结构化、非结构化 的数据的处理和建模形成对用户、服务、资源、终端等对象的洞察。这些洞察与市场营销、网 络运维等业务流程的衔接将会给公司带来新的价值。
运
营 改善市场 改 运营效率
进
采集、建模和应用
MPP数据库：适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。 Hadoop ：适合海量数据存储查询(详单存储和查询)、批量数据ETL、非结构化数据分析(日志分析、 文本分析)等。 传统数据库：在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强，适合数据量小、高可靠、数据价值密度 高的应用。
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中国移动数据分布
B域 O域 M域 DPI数据域 业务平台
B域数据以客户关系、用户行为、产品信息等为主，支撑客户经营和产品营销 等
O域数据以设备数据、告警信息和性能信息等为主，支撑网络监控、网络优 化、用户投诉处理等
M域数据以财务、人力资源、供应链和办公信息等为主，支撑企业管理、企 业办公信息化等
大数据处理技术
OldSQL ：传统关系型数据库 NewSQL：新型MPP数据库，关系型数 据库 NoSQL：泛指非关系型的数据库 Hadoop：对大量数据进行分布式存储 和处理的软件框架
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大数据三大技术比较
面对海量种类繁多的数据进行实时数据分析和离线数据分析，仅有传统的数据库技术已不适 用，需要针对不同数据场景选择不同技术手段。
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时 的内容智能感 知，策略执行， 连续更新
大数据2
非结构化的数据， 包括互联网日志、 web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理，事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
对内： 客户上网数据处理、网页爬取和网页分类、分析挖掘客户上网行为 详单查询、上网日志查询 流量分析、客户视图、精准营销 网络运维优化
对外： 与航空公司合作，建立乘机客户识别模型，提供大数据挖掘、客户发展全流程大数据信 息服务，提供针对性的营销方案 与交通运输部、省高速公路合作，开展“基于移动大数据分析在交通行业中的应用”研 究项目 利用通信信令实时分析景区人流量，结合游客的行为数据挖掘，为旅游管理部门、景区 提供数据的决策参考 以客户授权为依据，发挥移动客户实名数据优势，为互联网金融提供客户信息验真服务 与外部客户合作在手机冲浪平台实施移动广告精准投放
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
创新商业 模式
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据
数 •话单XDR 据 •性能监测 采 •故障监测 集 •网络资源
用户数据 •HSS信息 •BSS数据 •OSS数据 •终端
应用数据 •内容DPI •Web • Social media •APPS
大数据平台架构及建设思路
2020/1/21 中国移动通信集团设计院有限公司
做国内最佳、创国际一流的通信咨询设计企业
一、大数据介绍
二、主流技术比较 三、中国移动大数据平台建设思路
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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。