大数据平台规划部署
大数据云平台项目规划建设方案
汇报人： 2024-01-05
目录
• 项目背景与目标 • 大数据云平台概述 • 建设内容与方案 • 实施计划与时间表 • 资源需求与预算 • 风险评估与应对策略 • 效益评估与预期成果 • 总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景
1
随着信息化和数字化的快速发展，企业、政府和 各类组织的数据量呈爆炸式增长，对数据处理和 分析的需求日益迫切。
系统设计与开发
2023年11月-2024年3月，负责人：李四
系统集成与测试
2024年4月-6月，负责人：王五
05
资源需求与预算
人员需求
数据分析师
负责数据清洗、整合、分析和建模，需 要具备统计学、数学和编程知识。
项目经理
负责整体项目的管理和协调，需要有 PMP或类似认证。
系统工程师
负责云平台的搭建、维护和优化，需 要有丰富的系统集成和运维经验。
目标受众
企业和组织的数据处理和分析人员。 业务和管理层决策者。 需要进行数据驱动决策的各类组织和机构。
02
大数据云平台概述
大数据云平台定义
01
大数据云平台是一种基于云计算 的大数据处理和分析平台，它能 够提供大规模数据存储、处理、 分析和可视化等功能。
02
它通过云计算的弹性可扩展性， 实现了对海量数据的快速处理和 实时分析，为企业和组织提供了 高效、可靠的大数据解决方案。
竞争分析
对竞争对手进行深入分析，了解其产品、技术和服务等方面的优劣 势，制定相应的竞争策略。
客户需求
深入了解客户需求，持续优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度 。
07
效益评估与预期成果
经济效益评估
大数据云平台项目规划建设方案
需求分析与评估
总结词
需求细化、优先级排序、风险评估
详细描述
将业务需求和技术需求进行细化，明确各项需求的优先级和实现路径，同时对项目需求进行风险评估，包括资源 、技术、市场等方面的风险，为后续项目计划制定提供依据。
03
项目总体规划
项目整体架构设计
架构设计原则
基于模块化、松耦合、可扩展等原则进行设计，同时考虑高可用性 、安全性、稳定性以及可扩展性等因素。
根据项目需求和实际情况，选择合适 的云平台，如阿里云、腾讯云等。
02
资源规划
根据系统规模和性能要求，规划云平 台所需资源搭建
在选定的云平台上创建部署环境，包 括操作系统、网络环境、数据库等。
性能测试
对部署好的系统进行性能测试，确保 系统能够满足项目需求。
05
运维管理体系建设方案
运维管理策略
制定运维管理策略，包括监控、部署、安全、备份等方 面的策略，以确保系统稳定运行和数据安全。
运维管理流程
明确运维管理流程，包括问题管理、变更管理、配置管 理等方面的流程，以确保运维工作的规范化和高效化。
监控预警与应急响应方案
监控预警
通过建立完善的监控预警系统，实现对系统运行状态 的实时监控和预警，及时发现和解决问题，避免故障 的发生。
项目进度管理与风险管理计划
项目进度管理
制定详细的项目时间表，包括各阶段的时间节点和里程碑，并采用甘特图等工具进行进度监控。
风险管理计划
识别项目中可能出现的风险及影响，制定相应的应对措施和备选方案，确保项目顺利进行。
项目验收与转交方案
项目验收方案
制定详细的验收标准和流程，包括功能测试、性能测试、安 全测试等，确保项目满足预期目标。
大数据集群部署方案
八、风险与应对措施
1.技术风险：关注技术动态，及时更新和升级相关软件。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，定期进行合规性检查。
3.人才短缺：加强团队培训，提高技能水平。
4.成本控制：合理规划项目预算，控制成本。
九、总结
本方案为企业提供了一套完整、科学的大数据集群部署方案，旨在实现高效、稳定的数据处理和分析。通过严谨的技术选型和部署架构设计，确保数据安全、合规性。同时，注重运维保障和人才培养，提高大数据应用能力。在项目实施过程中，积极应对各类风险，确保项目顺利推进，为企业创造持续的业务价值。
二、项目目标
1.搭建一套完整的大数据集群环境，满足业务部门对数据处理、分析、挖掘的需求。
2.确保集群系统的高可用性、高性能、易扩展性，降低运维成本。
3.遵循国家相关法律法规，确保数据安全与合规性。
三、技术选型
1.分布式存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，支持实时数据处理。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密，防止数据泄露。
2.访问控制：采用Kerberos进行身份认证，结合HDFS权限管理，实现数据访问控制。
3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，确保数据合规使用。
4.审计日志：开启Hadoop审计日志，记录用户操作行为，便于审计和监控。
- ZooKeeper集群：负责集群的分布式协调服务，确保集群的高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，为实时数据处理提供支持。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密处理，防止数据泄露。
联通大数据平台规划方案
2023-11-04
目录
• 引言 • 大数据平台需求分析 • 大数据平台架构设计 • 大数据平台关键技术选型 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台效益评估 • 结论与展望
01
引言
项目背景
当前社会已经进入大数据时代，大数据技术广泛应用于各个领域，为企业和社会 带来了巨大的价值和潜力。
感谢您的观看
THANKS
降低运营成本
通过大数据分析，可以更精确地预 测市场需求，减少库存和物流成本 ，提高运营效率。
提高运营效率
大数据平台可以实时监测网络状况 ，优化网络资源配置，提高网络运 行效率。
增加收益
通过大数据分析，可以更精准地定 位目标客户，提高营销效果，增加 收益。
社会效益评估
总结词
联通大数据平台的社会效益主要体现 在改善公共服务、促进社会公平、推
系统架构设计
计算系统架构
采用分布式计算框架如 Hadoop、Spark，利用多台 服务器集群进行大规模数据处
理，提高计算效率。
数据存储架构
采用分布式文件系统如HDFS、S3 ，实现海量数据存储和快速访问 。
资源管理架构
采用资源调度系统如YARN、 Mesos，实现资源统一管理和动态 分配，提高资源利用率。
详细描述
分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，可以提供大规模数据的可靠存储，并 且具有高吞吐量和低成本的特点。它能够处理大量数据，同时保证了数据的 安全性和完整性。
数据处理技术选型
总结词
MapReduce编程模型，适用于大规模数据的并行处理。
详细描述
MapReduce是一种适用于大规模数据处理的编程模型，它将 任务分解成多个小任务，并在集群中并行执行。这种方法可 以处理大量数据，同时保证了处理效率和准确性。
联通大数据平台规划方案
推进AI与大数据深度融合
通过统一的云管理平台，实现多云环境之 间的资源调度、数据共享和业务协同。
引入AI技术，为大数据平台提供智能化的 数据处理、分析和决策支持能力。
02
数据架构设计与优化
数据存储层建设方案
01
02
03
分布式存储系统
采用Hadoop HDFS、 Ceph等分布式存储系统 ，实现PB级数据存储和容 灾备份。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长，如何保障数 据的安全性和隐私性成为亟待解决的 问题。
实时数据处理需求
业务需求对实时数据处理的要求越来 越高，需要平台具备更强的实时数据 处理能力。
多云管理与跨云协同
企业多云环境日益普遍，如何实现多 云之间的统一管理和跨云协同成为重 要挑战。
AI与大数据深度融合
安全保障
加强了数据安全管理和隐私保护机 制，降低了数据泄露风险。
04
经验教训分享
数据质量问题
在项目初期，部分数据存在质量 问题，影响了分析结果的准确性 。未来应提前进行数据清洗和治 理工作。
技术选型风险
在项目实施过程中，部分技术选 型未达到预期效果，导致资源浪 费。未来需充分调研和评估技术 方案的成熟度和适用性。
云原生架构
云原生架构将成为大数据平台的主流技术方向。联通大数 据平台可逐步向云原生架构迁移，提高平台的可扩展性和 灵活性。
THANKS
谢谢您的观看
采用Apache Kafka、 Storm等实时计算引擎， 满足实时数据处理和分析 需求。
机器学习平台
集成TensorFlow、 PyTorch等机器学习平台 ，支持数据挖掘和智能应 用。
数据治理与安全保障措施
大数据平台规划方案
大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。
同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。
同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。
此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。
综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
大数据平台规划方案汇报(PPT 22张)
6T/年
300T/年
272T/年
新增
新增
评估中
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
面对海量的数据压力，需要大数据平台提供可供线性扩容的存储能力。
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
DW&MK
ODS层
应用层
■
■
1
2
3
4
大数据平台目标架构及定位
批量采集 准实时采集
数据挖掘能力
√ √ √
√ √ √
√ √ √
√
大数据平台： Hadoop主要功能
快速的数据读取
大数据存储统计
复杂计算并行处理
大数据平台： 分布式数据库
√ √ √ √ √ √
数据融合与分级存储实施将核心模型（即中度汇总的模型）通过改造融入到现有主数据仓库的核心模型中，减少数据冗余，提升数据质量。将主数据仓库中的历史数据和清单数据迁移到低成本分布式数据库，减轻主数据仓库的计算与存储压力并支撑深度数据分析。数据 数据 数据
谢谢观赏
大数据平台规划方案汇报
一、大数据应用发展趋势
大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。
大数据对电信运营商的应用价值体现
3
1
5
4
2
提升业务效率
增强管理水平
创新商业模式
提升客户体验
技术高效、低成本
数据平台现状
最大、内容最丰富数据量的增长挖掘数据价值
大数据规划方案
3.系统设计与开发：设计大数据平台架构，开发相关功能模块；
4.数据整合与治理：梳理数据来源，整合数据资源，提高数据质量；
5.数据安全与合规性保障：制定数据安全策略，确保合规性；
6.系统部署与调试：部署大数据平台，进行系统调试；
7.培训与验收：对相关人员进行培训，确保系统顺利投入使用；
-结合业务需求，定制化展示关键数据指标。
（2）数据分析
-深入挖掘业务数据，为决策层提供有力支持；
-结合行业特点，构建数据分析模型，助力业务发展。
（3）决策支持
-基于数据分析结果，为决策层提供有针对性的建议；
-建立决策支持系统，实现业务与数据的紧密结合。
五、实施步骤
1.调研与分析：了解企业现状，明确需求，制定实施计划；
大数据规划方案
第1篇
大数据规划方案
一、概述
随着信息化建设的不断深入，大数据作为一种新型战略资源，对于企业及组织的发展具有重要意义。本方案旨在制定一套合法合规的大数据规划方案，以充分发挥数据价值，提升企业运营效率，为决策层提供有力支持。
二、现状分析
1.数据来源丰富，但缺乏有效整合；
2.数据存储及处理能力不足，制约了数据价值的发挥；
3.数据安全与合规性存在隐患；
4.数据分析及应用能力不足，影响了决策效率。
三、目标定位
1.构建统一的大数据平台，实现数据资源的整合与共享；
2.提升数据存储、处理和分析能力，满足业务发展需求；
3.确保数据安全与合规性，降低企业风险；
4.提高数据分析及应用能力，为决策层提供有力支持。
四、规划内容
1.大数据基础设施建设
（1）数据采集与整合
数据资源局政务大数据平台规划设计方案
数据资源局政务大数据平台规划设计方案目录一、前言 (3)1.1 编制背景 (3)1.2 编制目的 (4)1.3 编制范围 (6)二、现状分析 (7)2.1 政务数据资源现状 (8)2.2 数据平台建设现状 (9)2.3 存在问题与挑战 (10)三、需求分析 (11)3.1 组织需求 (12)3.2 业务需求 (14)3.3 技术需求 (15)四、平台架构设计 (16)4.2 分层设计 (19)4.3 系统模块划分 (20)五、功能需求与任务分解 (21)5.1 功能需求 (22)5.2 任务分解 (22)六、技术选型与平台搭建 (23)6.1 技术选型原则 (23)6.2 平台搭建步骤 (24)6.3 技术平台介绍 (25)七、安全与隐私保护 (27)7.1 安全策略 (29)7.2 隐私保护措施 (30)八、实施计划与时间表 (31)8.1 实施计划 (32)九、预算与成本分析 (35)9.1 预算编制 (37)9.2 成本分析 (39)十、风险评估与应对措施 (40)10.1 风险评估 (41)10.2 应对措施 (42)十一、总结与展望 (43)11.1 规划方案总结 (44)11.2 发展展望 (44)一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为政府和企业提升治理能力、优化资源配置、实现创新驱动的重要支撑。
政务大数据平台作为连接政府内部与外部、政府与社会的数据桥梁，其建设对于提高政府工作效率、促进经济社会发展具有重要意义。
为了响应国家关于大数据发展的战略部署，满足各级政府部门在数据管理、分析和应用方面的需求，我们提出了政务大数据平台的规划设计方案。
本方案旨在明确平台建设的目标、架构、关键技术和实施路径，为推动政务大数据的发展提供有力保障。
在接下来的章节中，我们将详细介绍政务大数据平台的设计思路、功能模块、技术实现以及预期效果，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考。
1.1 编制背景顺应数字政府转型要求，国家进入数字化转型新阶段，构建智能化政府已经成为国家战略，这就要求政府在数据管理、应用及服务等方面具有高效响应和灵活多变的能力。
大数据平台数据治理规划方案
大数据平台数据治理规划方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台现状分析 (5)2.1 数据资源梳理 (6)2.2 数据质量评估 (7)2.3 数据存储与管理现状 (9)2.4 数据安全与隐私保护状况 (10)三、数据治理架构设计 (11)3.1 治理组织架构 (12)3.2 数据治理流程设计 (13)3.3 数据质量管理机制 (14)3.4 数据安全保障体系 (15)四、数据治理实施策略 (16)4.1 数据标准与规范制定 (18)4.2 数据采集与整合策略 (19)4.3 数据清洗与校验方法 (20)4.4 数据共享与交换平台建设 (21)4.5 数据备份与恢复策略 (23)五、数据治理保障措施 (24)5.1 组织架构与人员配备 (26)5.2 制度建设与政策支持 (27)5.3 技术培训与人才引进 (28)5.4 监督与评估机制 (30)六、结语 (31)6.1 规划实施步骤 (32)6.2 预期效果与挑战 (33)一、内容描述项目背景与目标：阐述当前企业面临的数据挑战和发展需求，明确数据治理的重要性和迫切性。
确立数据治理的总体目标，包括优化数据管理架构、提升数据质量、确保数据安全等。
数据治理框架与组织架构：构建符合企业特点的数据治理框架，包括数据治理委员会、数据管理团队等核心组织。
明确各部门的职责与协作机制，确保数据治理工作的有效执行。
数据管理策略与流程：制定详细的数据管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和保护等各个环节的标准和流程。
确保数据的全生命周期管理，提高数据流转效率和使用价值。
数据质量标准与评估机制：建立数据质量标准体系，规范数据格式、命名规则等要求。
制定数据质量评估指标和方法，定期进行数据质量检查和评估，确保数据的准确性和可靠性。
数据安全防护与合规性管理：强化数据安全防护体系，制定数据安全政策和措施。
加强数据加密、备份、恢复等关键技术管理。
大数据分析平台规划设计方案
THANKS
感谢观看
。
05
大数据分析平台安全 保障设计
网络安全保障
网络安全策略
01
制定并实施严格的网络安全策略，包括访问控制、加
密通信、防火墙等，确保网络通信安全可靠。
安全审计机制
02 建立完善的安全审计机制，对网络流量、安全事件进
行实时监控和记录，及时发现并应对安全威胁。
漏洞管理
03
定期进行网络安全漏洞扫描和评估，及时发现并修复
D3.js
开源JavaScript库，可用于Web数据 可视化。
Seaborn
基于Python的数据可视化库，支持 绘制各种图表。
技术选型报告
报告内容应包括数据存储技术、数据处理技 术和数据可视化技术的选型理由、适用场景 和优缺点等。
报告还应评估所选技术的综合性能，以确保 满足大数据分析平台的业务需求和技术要求
故障处理
制定故障处理流程，包括故障报告、故障定位、故障修复和故障反 馈等环节，确保故障处理的及时性和有效性。
安全控制
设计安全控制流程，包括用户认证、访问控制、数据加密和安全审 计等环节，确保平台的安全性和稳定性。
监控与报警机制
性能监控
通过监控工具对平台性能进行实时监控 ，包括CPU使用率、内存占用率、磁盘 空间使用率等指标，以确保平台的高效 运行。
需求分析报告
报告内容
撰写一份需求分析报告，包括业务需求收集的结果、优先级评估的结果以及针对每个需求的详细描述 和建议。
报告呈现
以简洁明了的方式呈现报告内容，确保管理层和相关人员能够快速了解大数据分析平台的需求和规划 设计方案。
03
大数据分析平台架构 设计
架构设计原则
大数据管理平台架构及规划方案
大数据管理平台架构及规划方案大数据管理平台是指用于收集、存储、管理和分析大数据的系统。
在构建大数据管理平台的过程中，需要考虑多个方面的因素，包括架构设计、规划方案、技术选型等。
以下将从这三个方面详细探讨大数据管理平台的架构及规划方案。
一、架构设计在设计大数据管理平台的架构时，需要考虑以下几个关键因素：1.数据收集与传输：大数据管理平台需要能够接收和处理多源数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
因此，需要设计一个数据收集和传输模块来支持数据的实时和批量处理，并提供数据质量验证，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理：大数据管理平台需要提供有效的数据存储和管理机制。
常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）和列式数据库（如Apache Cassandra）。
此外，还需要考虑数据备份与恢复、数据归档和数据安全等方面的设计。
3. 数据处理与分析：大数据管理平台应提供强大的数据处理和分析功能。
这包括数据清洗、转换、聚合和计算等功能。
常用的数据处理和分析技术包括MapReduce、Spark、Hive等。
同时，还需要设计适合大规模数据处理的任务调度和并行计算框架。
4. 可视化与展示：大数据管理平台的数据分析结果需要以可视化的方式展示给用户。
因此，需要设计一个可视化和展示模块来支持数据可视化和报表生成。
这可以通过使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）或开发自定义的可视化组件来实现。
二、规划方案在规划大数据管理平台时，需要从以下几个方面进行规划：1.需求分析：首先需要对需求进行详细的分析，并确定用户的需求和使用场景。
根据需求，确定需要处理和分析的数据类型、数据量以及数据处理和分析的粒度等。
这将有助于确定所需的硬件资源和技术选型。
2.硬件资源规划：根据需求分析结果，规划所需的硬件资源。
根据数据规模和可用预算，确定服务器、存储设备和网络设备的数量和配置。
同时，还要考虑容灾和扩展性，以便在需要时增加硬件资源。
智慧农业大数据平台建设规划与实施方案
智慧农业大数据平台建设规划与实施方案第一章引言 (2)1.1 编制目的 (2)1.2 编制依据 (3)1.3 编制范围 (3)第二章智慧农业大数据平台概述 (3)2.1 智慧农业大数据平台定义 (3)2.2 平台建设目标 (3)2.3 平台架构设计 (4)第三章数据资源规划 (4)3.1 数据资源分类 (4)3.2 数据采集与整合 (5)3.3 数据质量控制 (5)第四章平台技术架构 (6)4.1 硬件设施 (6)4.2 软件架构 (6)4.3 技术选型与评估 (6)第五章平台功能规划 (7)5.1 数据管理与分析 (7)5.1.1 数据采集与整合 (7)5.1.2 数据存储与管理 (7)5.1.3 数据分析与挖掘 (7)5.2 决策支持与服务 (7)5.2.1 农业生产决策支持 (7)5.2.2 农业市场决策支持 (7)5.2.3 农业政策决策支持 (8)5.3 用户交互与体验 (8)5.3.1 界面设计 (8)5.3.2 个性化定制 (8)5.3.3 多终端适配 (8)5.3.4 在线咨询与帮助 (8)第六章安全与隐私保护 (8)6.1 数据安全策略 (8)6.1.1 数据加密 (8)6.1.2 数据备份与恢复 (9)6.1.3 访问控制 (9)6.1.4 安全审计 (9)6.2 用户隐私保护 (9)6.2.1 用户信息加密存储 (9)6.2.2 用户权限管理 (9)6.2.3 数据脱敏处理 (9)6.2.4 用户隐私政策 (9)6.3 法律法规遵循 (9)6.3.1 符合国家法律法规要求 (9)6.3.2 遵循行业规范 (9)6.3.3 国际法律法规遵循 (10)第七章项目管理与实施 (10)7.1 项目组织结构 (10)7.2 项目进度计划 (10)7.3 项目风险管理 (10)第八章平台运营与维护 (11)8.1 运营策略 (11)8.2 维护体系 (12)8.3 用户培训与支持 (12)第九章智慧农业大数据平台效益分析 (12)9.1 经济效益 (12)9.1.1 提高农业生产效率 (12)9.1.2 优化农产品市场布局 (13)9.1.3 降低农业风险 (13)9.2 社会效益 (13)9.2.1 提升农业科技水平 (13)9.2.2 培育新型职业农民 (13)9.2.3 优化农业产业结构 (13)9.3 生态效益 (13)9.3.1 节约资源 (13)9.3.2 保护生态环境 (14)9.3.3 推动绿色农业发展 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 工作总结 (14)10.2 不足与挑战 (14)10.3 未来发展展望 (15)第一章引言1.1 编制目的本规划与实施方案旨在明确智慧农业大数据平台的建设目标、任务、技术路线及实施步骤，为我国智慧农业的发展提供科学、系统的指导。
大数据云平台规划设计方案
汇报人：xx
2023-12-02
目录
• 项目背景与目标 • 大数据云平台架构设计 • 大数据云平台核心技术选型 • 大数据云平台应用场景规划 • 大数据云平台部署与实施方案 • 大数据云平台运维与优化策略 • 项目风险评估与应对措施
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前随着互联网技术的不断发展，大数据技术的应用越 来越广泛，因此需要构建一个稳定、安全、高效的大数 据云平台，以提供更好的数据服务和应用。
04
大数据云平台应用场景规划
金融行业应用场景规划
总结词
金融行业是大数据云平台的重要应用场景之一，涉及的的业务范围包括风险管理 、客户管理、投资决策等。
详细描述
金融行业应用场景中，大数据云平台可以提供实时数据分析、智能风控、智能投 资等服务，帮助金融机构提高业务效率和风险管理水平。此外，大数据云平台还 可以实现客户画像、精准营销等应用，提升客户满意度和忠诚度。
03 数据容灾
建设数据容灾中心，保证数据安全性和业务连续 性。
数据处理层设计
数据抽取
支持多种数据抽取方式， 包括ETL、Sqoop等，实 现高效数据抽取。
数据转换与建模
实现数据转换和建模，满 足不同业务需求的数据分 析和应用。
数据清洗
提供数据清洗工具和服务 ，去除重复、错误或不完 整的数据。
数据服务层设计
总体架构设计
架构概述
大数据云平台总体架构设计包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、数据服务层四个部分 ，旨在实现数据全生命周期管理和服务。
架构特点
大数据云平台架构具备高可用性、可扩展性、安全性等特点，满足海量数据存储和处理需求， 支持多种数据源接入，提供一站式数据服务。
联通大数据平台规划方案
强化数据安全保障措施，包括数据加密、访问控制、安全审计
等方面，确保数据的安全性和保密性。
数据服务管理
03
提供稳定、高效、便捷的数据服务，包括数据查询、数据处理
、数据分析等方面，满足业务需求和用户体验。
数据技术架构规划
平台架构设计
采用分布式、云计算、微服务等先进技术，设计高可用、高扩展、高稳定的数据平台架构 ，满足海量数据存储和处理需求。
分析工具多样化
采用多种分析工具，包括数据挖掘 、报表生成、可视化图表等，以满 足不同业务需求。
数据安全保障
保障数据的安全可靠，包括数据加 密、权限控制等措施，确保数据不 被泄露和滥用。
02
大数据平台战略规划
数据战略目标
1 2
实现业务价值最大化
通过大数据技术的运用，提升业务洞察能力， 优化业务流程，提高业务附加值。
04
平台安全与性能规划
数据安全策略
数据加密
采用对称加密算法，对敏感数据进行加密存储， 确保数据安全性。
访问控制
建立访问控制机制，对用户访问权限进行细粒度 控制，防止数据泄露。
数据备份与恢复
定期对数据进行备份，并制定恢复策略，确保数 据的完整性和可用性。
系统性能优化
负载均衡
采用负载均衡技术，将数据请 求分发到多个服务器上，提高
按照项目计划书进行平台建设，包括硬件设 备购置、软件开发、系统集成、测试验收等 环节。
部署上线
推广应用
完成平台建设后进行部署，并进行上线运行 调试，确保系统稳定可靠。
组织开展用户培训，推广大数据平台的应用 ，发挥数据价值，提升业务水平。
资源需求与人员分工
硬件资源
购置服务器、存储设备、网络设备等基础设施，以满足大数据 平台对计算、存储和网络的需求。
空间大数据分析平台规划方案
04 平台功能规划
基本功能设置
数据采集与整合
支持多种来源、格式的空间数据导入 ，实现数据清洗、整合和转换。
数据存储与管理
提供高效、可扩展的数据存储方案， 支持海量空间数据的存储、备份和恢 复。
数据查询与检索
提供灵活的数据查询和检索功能，支 持关键字、空间范围和属性条件等多 种查询方式。
数据可视化与展示
1 2 3
数据加密存储
采用先进的加密技术，对平台数据进行加密存储 ，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
访问权限控制
建立严格的访问权限控制机制，对用户和角色的 访问权限进行细粒度控制，防止数据泄露和非法 访问。
定期安全审计
定期对平台进行安全审计和漏洞扫描，及时发现 和修复潜在的安全隐患，确保平台的安全性。
制定详细的版本迭代计划，明确每个版本的功能需求、开发进度和发布时间，确 保平台功能不断完善和升级。
更新策略制定
根据版本迭代计划，制定合理的更新策略，包括灰度发布、A/B测试等，确保每 次更新都能够平稳过渡，避免对用户造成过大影响。同时，建立完善的回滚机制 ，确保在更新出现问题时能够及时回滚到上一个稳定版本。
分布式计算框架选择及优化
01
Hadoop/Spark框 架
基于Hadoop或Spark分布式计 算框架，实现空间大数据的并行 处理和计算。
02
空间数据分区
03
数据倾斜处理
根据空间数据的分布特征，采用 合适的分区策略，提高分布式计 算的效率和准确性。
针对空间数据分布不均匀的情况 ，采用数据倾斜处理技术，避免 部分节点负载过重。
跨领域融合与应用创新
空间大数据将与其他领域的数据进行 深度融合，推动跨领域的应用创新和 发展。
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Hadoop1 Hadoop2
交换机高可用
–
Hadoop3
Hadoop4
MPP SG1-1 MPP SG1-2
节点高可用
– –
MPP SG2-1
MPP SG2-2
服务器机柜
服务器机柜
11
Hadoop组件部署规划
支持高可用性的服务建议开启HA，如NameNode、ResourceManager，防止单点故障造成的 影响 绿色 必装 ，黄色为选装， 红色为不装
16
DataEngine 大数据平台部署流程
2
配置要求
硬盘RAID
集群类型 HDP MPP 操作系统配置 2块硬盘做RAID1 2块硬盘做RAID1 数据存储配置 剩余部分每块做一个RAID0 剩余部分做成一个RAID5
注意：共享存储系统不适用于集群数据存储，单点存储是大数据集群的运算 性能瓶颈。
3
配置要求
硬盘RAID（HDP集群）
版本
26.0+ 18+ 5+ 10+
7
配置要求
集群软件环境
环境
Java Байду номын сангаасython SSL
版本
Oracle JDK 1.7.0_79 for Linux Python 2.6.6 openssl-1.0.1e-30
注意：DataEngine 会自动安装以上软件环境。
8
服务器网络规划
业务交换机采用堆叠 服务器网卡配置聚合
服务器
服务器
–
Hadoop集群 MPP集群
MPP集群
–
–
IRF
业务网交换机
10
设备机柜规划
万兆交换机1 万兆交换机1
硬件物理部署和网络规划
电源高可用
–
万兆交换机2
万兆交换机2
两个机柜的电源是独立的，互不影响的 每个机柜上各包含2台交换机，并且这两台交 换机之间是互备的关系，当其中一台交换机 发生故障，另一台交换机立即提供服务 对于HDP，把HA服务所在的两个服务器放在 不同的机架上 对于MPP，把一个safegroup的不同成员放 在不同的机架上
对数据安全性要求较低，选择2个节点为1个safegroup
13
提纲
DataEngine 大数据平台集群规划
DataEngine 大数据平台部署
14
DataEngine 大数据平台部署
原生Hadoop集群的开通和 管理会是一个超复杂的工 作，尤其是涉及成百上千台 主机时。
15
DataEngine 大数据平台部署方案
系统盘建议使用两块盘做成一个RAID1，保证系统运行安全可靠。
HDFS天然支持复本冗余存储策略，数据盘无需做RAID，在必须配置RAID的 情况下，每个数据盘单独设置为RAID0。
多块盘做一个RAID0，会将HDFS并行流式读写操作变成随机读写，降低性能。 多块盘做一个RAID0，其读写性能受制于阵列中速度最慢的磁盘。
应用场景
定制部署：
对于需要利用现有集群中的服务器和定制化需求多样 的客户，建议采用定制部署方式，这种方式可以满足 客户对系统安全、组网环境、节点复用等方面的特殊 需求。
Zero部署：
对于需要创建全新大数据集群的客户，建议采用Zero 部署方式，这种方式可以快速实现服务器操作系统的 批量安装、网段统一分配和DataEngine Manager的 安装。
从磁盘损坏率考虑，多块盘做一个RAID0会带来更大的数据损失，造成大量
数据需要复制重建。
4
配置要求
硬盘RAID（MPP集群）
系统盘建议使用两块盘做成一个RAID1，保证系统运行安全可靠。
成本综合考虑，建议将数据盘做成一个RAID5 。
受制于MPP数据存储路径只能指定一个，所以从存储性能、数据安全和存储
HDFS
Yarn MapReduce2
App Timeline Server NodeManager HistoryServer
12
MPP组件部署规划
集群高可用方案—safegroup配置
1个节点为1个safegroup的方案不推荐使用
对数据安全性要求高，选择3个节点为1个safegroup
大数据系列培训
大数据平台规划部署
H3C DataEngine
提纲
DataEngine 大数据平台集群规划
DataEngine 大数据平台部署
1
配置要求
硬件配置要求
最低配置要求 处理器
1×2 核 2.0GHz
推荐配置
2×6 核 2.0GHz或更多
内存
硬盘 网卡
32GB
SAS 10k rpm，300GB *4 千兆网卡： 1GE SFP+
128GB 或更多
SAS 10k rpm，1TB及以上，数量建议满配 2块万兆网卡做聚合
不推荐使用虚拟内存 建议使用更多块硬盘，2块1T硬盘性能优于1块2T硬盘。 建议单数据节点容量最大不超过24TB，否则节点失效后造成大量数据复本的复制。 不建议使用SSD，Hadoop的磁盘IO多为顺序读写，不能完全发挥适用于随机读写的SSD的性能优势，同样的采 购投入可以通过多个HDD提高并发量提高性能。
9
组网规划
管理网交换机
推荐集群规划
Hadoop集群
–
低配置：要求3台物理服务器， Hadoop集群管理节点和数据节点共用 物理服务器 高配置：要求5台及以上物理服务器， Hadoop集群管理节点和数据节点使用 不同的物理服务器 若对数据安全性要求较低，选择2个节 点为1个safegroup，推荐配置4台及以 上服务器 若对数据安全性要求高，选择3个节点 为1个safegroup，推荐配置6台及以上 服务器
服务 Metrics ZooKeeper 组件 Metrics Monitor 管理节点 主机一 主机二 主机三 数据节点 主机四 主机五
ZooKeeper Server ZooKeeper Client
NameNode ZKFailoverController DataNode JournalNode ResourceManager
5
配置要求
操作系统要求
操作系统
Red Hat Enterprice Linux Centos
版本
6.4/6.5(minimal最小安装方式)64位 6.4/6.5(minimal最小安装方式)64位
不建议操作系统安装Desktop版。
6
配置要求
支持的游览器
游览器
Google Chorme(推荐) FireFox Safari Internet Expoloer