大数据平台技术选型与场景运用
大数据中心建设方案

大数据中心建设方案第1篇大数据中心建设方案一、背景与目标随着信息化建设的不断深入,我国各行业领域数据资源日益丰富。
为充分发挥数据价值,提高数据管理和应用能力,降低运维成本,实现数据资源的整合与共享,本项目旨在建设一座集数据存储、处理、分析于一体的大数据中心。
本方案将明确大数据中心建设的目标、规模、技术路线和实施策略,确保项目合法合规、高效稳定。
二、建设原则1. 合法合规:遵循国家相关法律法规和政策,确保数据安全、合规使用。
2. 实用性:结合业务需求,合理规划大数据中心的规模和功能,确保实际应用效果。
3. 可扩展性:预留足够的扩展空间,满足未来发展需求。
4. 安全可靠:采用成熟的技术和设备,确保大数据中心的高可用性和数据安全。
5. 经济高效:合理控制建设成本,提高投资回报率。
三、建设内容1. 数据中心基础设施:包括机房、网络、供电、散热等设施,为大数据中心提供稳定可靠的运行环境。
2. 数据存储与处理平台:构建高性能、可扩展的数据存储与处理平台,满足海量数据存储和实时处理需求。
3. 数据分析与挖掘平台:搭建大数据分析与挖掘平台,为业务部门提供高效的数据分析服务。
4. 数据安全与管理体系:建立完善的数据安全和管理体系,确保数据安全、合规使用。
四、技术路线1. 基础设施:采用模块化设计,实现快速部署和扩展;采用冗余供电、散热系统,确保系统稳定运行。
2. 数据存储与处理平台:- 存储技术:采用分布式存储技术,实现海量数据的高效存储和管理;- 处理技术:采用大数据处理框架(如Hadoop、Spark等),实现实时数据处理和分析。
3. 数据分析与挖掘平台:采用机器学习、深度学习等技术,构建智能分析模型,为业务部门提供精准分析服务。
4. 数据安全与管理体系:- 数据安全:采用加密、访问控制等技术,确保数据安全;- 管理体系:建立完善的管理制度和流程,实现数据中心的规范管理。
五、实施策略1. 项目筹备:成立项目组,明确项目目标、任务分工和时间表;开展需求调研,确定建设规模和功能需求。
大数据技术的前景和应用场景

大数据技术的前景和应用场景大数据技术是近年来信息技术领域的一大热门话题,随着互联网、物联网等新兴技术的快速发展,数据量呈指数级增长,如何搭建高效、稳定、安全的大数据平台成为了各大企业和机构面临的重大挑战。
本文将从大数据技术的发展历程、应用场景及潜在机遇等方面,为大家介绍大数据技术的前景和应用场景。
一、大数据技术的发展历程大数据技术从20世纪70年代开始发展,但直到近几年才真正走进人们的视野。
随着数据量的不断增加和相关技术的不断发展,大数据技术已经进入到了“2.0时代”,成为了当今信息技术领域的关键技术之一。
大数据技术的发展历程可以分为三个阶段:1、数据存储阶段:1970年代~2000年这个阶段的亮点是传统数据库和数据仓库,数据库技术逐步应用于企业管理信息系统和在线事务处理系统中。
然而,在这个阶段,数据量虽然也比较大,但是每个人存储的数据还是很有限的。
2、数据计算阶段:2000年~2010年这个阶段的亮点是谷歌的MapReduce和Google File System,这两个技术为后来的Hadoop做了重要的理论和工程准备。
在这个阶段,数据量开始呈指数级增长,现有的存储和计算技术逐渐边缘化。
3、大数据时代:2010年~今这个阶段的亮点是Hadoop大数据生态系统,包括了Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算模型、Hive数据查询语言、HBase数据库以及Pig、ZooKeeper、Spark等新型技术的出现。
这些技术的应用,使得计算能力和存储能力迈入了新的阶段。
二、大数据技术的应用场景整体上来看,大数据技术的应用领域非常广泛,无所不包。
除了一些常见的领域如电商、社交网络、金融、医疗、物流等,大数据技术也逐渐涉及到能源、环保、智慧城市、农业等领域。
1、金融领域在金融领域,大数据技术主要应用在风险管理、反欺诈、用户画像等方面。
例如,通过对用户行为数据的分析,可以判断用户可能存在的贷款逾期、信用卡欠款以及信用评估等情况,为银行等机构提供更好的用户管理模型。
大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

02
客户细分与定位
03
个性化服务与推荐
基于客户画像,进行客户细分和 精准定位,提高客户满意度和忠 诚度。
根据客户行为分析结果,提供个 性化服务和产品推荐,提高客户 转化率和复购率。
产品优化与创新
产品反馈收集
通过大数据可视化管控平台,收集用户对产 品的反馈和评价,为产品优化提供依据。
产品性能分析
分析产品销售数据和用户行为数据,评估产品性能 和市场需求,指导产品改进和升级。
06
大数据可视化管控平台案例分 析
案例一:某电商平台的用户行为分析
总结词
通过大数据可视化技术,对电商平台用户行为进行深入分析,提升用户体验和营销效果 。
详细描述
该平台收集了用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据,通过可视化技术将数据 转化为图表、图像等形式,帮助企业了解用户需求、购买习惯和兴趣偏好,进而优化产
降低运营成本
优化数据处理流程,减少人工干预和 重复工作,降低运营成本。
平台建设的历史与发展
早期阶段
数据处理主要依靠手工和传 统软件工具,数据处理能力 有限。
发展阶段
随着大数据技术的兴起,出 现了专门针对大数据处理的 工具和平台。
当前阶段
大数据可视化管控平台已经 成为企业数字化转型的重要 组成部分,广泛应用于各个 行业和领域。
确平台的建设目标。
选型标准
02
根据评估结果,制定选型标准,包括平台的稳定性、扩展性、
易用性、安全性等方面。
供应商选择
03
根据选型标准,选择合适的平台供应商,综合考虑其产品功能
、技术实力、服务支持等因素。
数据整合与治理
数据源整合
将分散在各个业务系统的数据进行整 合,实现数据的集中存储和管理。
大数据平台解决方案

4.数据安全:需确保数据安全和合规性,遵循国家相关法律法规;
5.数据应用:需提供丰富的数据挖掘和可视化功能,辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
(1)采用分布式数据采集技术,实现对多源异构数据的实时采集;
(2)设计高效的数据传输机制,确保数据传输的实时性和完整性;
(1)数据挖掘
结合业务需求,运用机器学习、深度学习等算法,进行数据挖掘和智能分析。
(2)可视化展示
采用可视化工具,将分析结果以图表、地图等形式进行展示,提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划:明确项目目标、范围、时间表和资源需求;
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的大数据技术栈;
3.团队建设:组建专业的项目团队,包括项目经理、开发人员、数据分析师等;
(3)对采集的数据进行预处理,包括数据清洗、去重、转换等,提升数据质量。
2.数据存储
(1)采用分布式存储技术,构建可扩展的大数据存储平台;
(2)根据数据类型和业务需求,选择合适的存储引擎,如HDFS、HBase、Kudu等;
(3)设计合理的存储策略,实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
(1)采用大数据处理框架(如Spark、Flink等),实现数据的实时处理和离线分析;
2.技术风险:选择成熟的大数据技术和工具,降低技术风险;
3.项目管理风险:加强项目进度管理和沟通协作,确保项目按时按质完成;
4.法律合规风险:遵循国家法律法规,确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案,实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系,确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时,借助数据挖掘和可视化技术,助力企业挖掘潜在商机,提升决策水平。在实施过程中,需关注风险防范,确保项目顺利推进。
工业大数据的五大典型应用场景与产业发展分析

工业大数据的五大典型应用场景随着信息化与工业化的深度融合,工业企业所拥有的数据也日益丰富,包括设计数据、传感数据、自动控制系统数据、生产数据、供应链数据等,数据驱动的价值体现及其带来的洞察力贯穿于智能制造生命周期的全过程。
领先企业以平台为载体,不断形成针对制造业应用场景的大数据解决方案。
制造和自动化领域的领军企业也依托长期积累的核心技术和行业知识,大力推广大数据在工业领域的应用,推动制造企业形成以数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。
面向制造业企业陆续形成的工业大数据平台正在为工业大数据在制造业的深入应用提供新技术、新业态和新模式。
工业大数据己经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键,相关技术及产品己经逐步应用于工业企业和产业链的各环节,是驱动智能化产品、生产与服务,实现创新、优化的重要基础,体现在产品全生命周期中的各个阶段,正在加速工业企业的转型升级。
近年来由智能制造、工业互联网发展催生的新模式、新应用,再次丰富了工业大数据的应用场景。
依据工业大数据支撑产品从订单到研发设计、采购、生产制造、交付、运维、报废、再制造的整个流程考虑,木白皮书将工业大数据典型的应用场景主要概括为智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务和个性化定制等五种模式,如下图所示。
1智能化设计智能化设计是支撐工业企业实现全流程智能化生产的重要条件。
设计数据包括企业设计人员或消费者借助各类辅助工具所设计的产品模型、个性化数据及相关资料,例如计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助工程(CAE)、计算机辅助工艺设计(CAPP)、产品数据管理(PDM)等。
工业大数据在设计环节的应用可以有效提高研发人员创新能力、研发效率和质量,推动协同设计。
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,实现新型产品创新和协作的新模式。
大数据平台分析报告

大数据平台分析报告一、引言大数据时代的来临,给企业带来了前所未有的机遇和挑战。
为了更好地应对这些挑战和抓住机遇,越来越多的企业开始关注和运用大数据分析。
本报告将对某企业的大数据平台进行详细分析,并提供一些建议和策略。
二、背景介绍1. 企业概况该企业是一家国内领先的互联网科技公司,业务涵盖电商、金融、文娱等多个领域,并拥有庞大的海量数据资源。
2. 大数据平台建设情况该企业于XX年开始建设大数据平台,目前已经具备完整的数据采集、存储、处理和分析能力。
平台集成了多个开源大数据技术,包括Hadoop、Spark、Hive等,并以自主开发的数据仓库为核心。
三、平台架构与技术分析1. 平台架构大数据平台采用分布式架构,由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个核心模块组成。
- 数据采集:通过专门的采集系统,实时收集用户行为数据、业务数据、设备数据等多种类型的数据。
- 数据存储:采用分布式文件系统和列式数据库,以实现可扩展和高效的数据存储。
- 数据处理:利用分布式计算框架对海量数据进行预处理和清洗,以提高数据质量和准确性。
- 数据分析:借助机器学习、数据挖掘等技术,对处理后的数据进行深度分析,以提供商业决策支持。
2. 技术选型与应用- Hadoop:作为平台的基础架构,用于分布式计算和存储海量数据。
- Spark:用于数据处理和分析任务,具备高性能和实时计算能力。
- Hive:提供类似于SQL的查询语言,用于数据仓库的管理和查询操作。
- TensorFlow:用于机器学习模型的训练和预测,以实现智能化应用。
四、平台应用案例分析1. 用户行为分析通过对用户的浏览、点击、购买等行为数据进行分析,企业能够更好地了解用户喜好和需求,从而针对性地推出个性化的产品和服务。
此外,还可以通过画像分析等手段,对用户进行精细化运营,提升用户黏性和留存率。
2. 营销策略优化大数据平台可以对企业的市场推广活动进行深度分析和评估,通过对广告投放效果、用户购买转化率等指标的监测,帮助企业精确调整广告营销策略,提高广告ROI。
新媒体时代的大数据分析与运用

新媒体时代的大数据分析与运用在新媒体时代,大数据分析与运用已经成为了企业和组织获取信息、洞察用户需求、优化运营的重要手段。
本文将从大数据的定义、分析方法、运用场景以及挑战等方面进行探讨。
一、大数据的定义大数据是指规模巨大、类型多样、生成速度快的数据集合。
它具有三个特点:数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
大数据的产生主要来源于互联网、移动设备、传感器等各种信息技术的发展,这些技术的普及和应用使得数据的规模和种类呈爆发式增长。
二、大数据分析方法大数据分析是指通过对大数据进行收集、存储、处理和分析,从中提取有价值的信息和知识。
大数据分析方法主要包括以下几种:1. 数据清洗:对原始数据进行清洗和预处理,去除噪声和异常值,保证数据的准确性和完整性。
2. 数据挖掘:通过使用机器学习、统计学和模式识别等方法,从大数据中发现隐藏的模式、关联规则和趋势。
3. 数据可视化:将分析结果以图表、图像等形式展示,使得人们能够更直观地理解和解释数据。
4. 预测分析:通过对历史数据的分析和建模,预测未来的趋势和结果,为决策提供参考。
5. 实时分析:对数据进行实时处理和分析,以便及时发现和响应变化。
三、大数据的运用场景大数据的运用场景非常广泛,涵盖了各个行业和领域。
以下是几个典型的应用场景:1. 电商行业:通过对用户的购买记录、浏览行为等数据进行分析,实现个性化推荐、精准营销和库存管理。
2. 金融行业:通过对客户的信用记录、交易数据等进行分析,实现风险评估、反欺诈和精准营销。
3. 医疗行业:通过对患者的病历、基因数据等进行分析,实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发。
4. 媒体行业:通过对用户的阅读偏好、社交网络等进行分析,实现精准推荐、内容优化和用户增长。
5. 城市管理:通过对交通流量、环境污染等数据进行分析,实现交通优化、环境保护和城市规划。
四、大数据分析与运用的挑战虽然大数据分析与运用带来了许多机遇,但也面临着一些挑战:1. 数据隐私与安全:大数据中包含了大量的个人隐私信息,如何保护用户的隐私和数据的安全成为了一个重要问题。
大数据建设方案

6.运维保障:建立运维团队,负责系统日常运维和优化。
六、项目效益
1.提升企业竞争力:通过大数据分析,为企业提供有针对性的决策支持。
2.促进政府治理能力现代化:利用大数据技术,提升政府决策科学化水平。
3.降低运营成本:通过自动化、智能化的数据处理和分析,降低人力成本。
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的技术框架和工具。
3.系统开发:遵循软件工程规范,分阶段进行系统开发。
4.系统测试:开展全面、深入的系统测试,确保系统稳定可靠。
5.系统部署:将系统部署到生产环境,实现业务运行。
6.运维保障:建立健全运维体系,确保系统持续优化和稳定运行。
六、预期效益
1.提升决策效率:通过大数据分析,为企业及政府部门提供精准、实时的决策依据。
大数据作为新时代的战略资源,对于促进经济社会发展具有重要作用。本方案旨在构建一套全面、高效、安全的大数据平台,为各领域提供深度数据服务。以下内容将详细阐述大数据建设的整体规划、技术路线、实施策略及预期效益。
二、建设目标
1.数据整合:实现多源异构数据的统一采集、处理和存储。
2.数据分析:运用先进的数据分析技术,挖掘数据价值,支撑决策。
4.数据应用层:提供数据查询、报表、可视化等多样化服务。
四、详细方案
1.数据采集与处理
-制定统一的数据采集规范,确保数据质量。
-采用分布式爬虫技术,自动采集互联网数据。
-通过数据交换接口,实现企业内部数据对接。
-运用大数据处理框架(如Hadoop、Spark)进行数据预处理。
2.数据存储与管理
-构建分布式存储系统,提高数据读写性能。
-实施数据备份与恢复策略,确保数据安全。
大数据的关键技术及其应用场景

大数据的关键技术及其应用场景大数据是当今信息时代的重要产物,它以庞大的数据量、多样的数据类型和高速的数据处理能力为特征,对各个领域的发展起到了重要的推动作用。
而大数据的关键技术则是支撑大数据应用的基础,下面将介绍几个关键技术及其应用场景。
一、数据采集与存储技术数据采集是大数据应用的第一步,而数据存储则是保障数据的可靠性和高效性的重要环节。
在数据采集方面,传感器技术的发展使得各种设备和系统能够实时采集和传输各类数据,如温度、湿度、压力等。
而在数据存储方面,分布式文件系统和分布式数据库技术的应用,能够将海量的数据存储在多个节点上,提高数据的可靠性和访问效率。
二、数据清洗与预处理技术由于大数据的来源多样且数据质量参差不齐,因此需要对数据进行清洗和预处理,以提高数据的准确性和可用性。
数据清洗技术主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作,而数据预处理技术则包括数据标准化、特征选择、降维等操作。
这些技术的应用场景包括金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
三、数据挖掘与分析技术数据挖掘是从大数据中发现隐含模式、规律和知识的过程,而数据分析则是对数据进行统计和推理,为决策提供支持。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等方法,而数据分析技术包括统计分析、机器学习、人工智能等方法。
这些技术的应用场景包括市场营销、舆情分析、智能推荐等领域。
四、数据可视化与交互技术大数据的特点是数据量庞大且多样,如何将数据转化为可视化的图表和图像,以方便用户理解和分析,是数据可视化技术的核心任务。
数据可视化技术主要包括图表绘制、地理信息展示、虚拟现实等方法。
此外,交互技术也是数据应用中的重要环节,通过人机交互的方式,使用户能够方便地查询、分析和操作数据。
这些技术的应用场景包括数据报表展示、智慧城市、虚拟现实游戏等领域。
五、数据安全与隐私保护技术随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私保护问题也日益突出。
数据安全技术主要包括数据加密、访问控制、防火墙等方法,而隐私保护技术则包括数据匿名化、脱敏处理、隐私保护算法等方法。
高校大数据平台建设与实践

高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代,各行各业都在积极探索和利用大数据技术,以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分,高校也在不断打造自己的大数据平台,以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台,是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据,为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源,包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等,以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中,大数据平台的作用主要有以下几个方面:1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘,可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化,以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析,可以加速科学研究的进程和成果,并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理,可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务,提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营,需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说,可以分为以下几个环节:1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样,如何把这些数据整合起来,统一管理和规范化,是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题,需要进行清洗和处理,从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据,需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等),以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等),进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
大数据平台的建设和应用场景分析

大数据平台的建设和应用场景分析随着互联网的普及和信息的爆炸式增长,大数据成为了当代社会的热门话题。
大数据不仅引发了科技领域的进步,同时也改变了人们的生活方式和商业模式。
大数据平台作为这一技术趋势的核心组建,扮演着重要的角色。
本文将从大数据平台的建设和应用场景两个方面进行深入探讨。
一、大数据平台的建设1.1 数据采集数据是大数据平台的最基本构建需求之一,数据采集不仅要包含多种形式的数据(包括结构化数据和非结构化数据),同时还要包含超大规模的数据,并能够保证数据质量和数据的完整性。
目前,数据采集的方式主要有两种:传统的ETL(Extraction-Transformation-Loading)和实时采集技术(例如Flume、Kafka 等)。
数据采集是整个大数据平台的第一步,而采集到的数据将成为后续分析和挖掘的依据。
因此,数据采集过程的准确性与高效性是非常重要的。
1.2 数据存储大数据所涉及的数据体量大,传统的存储方式无法满足其需求,因此需要采取分布式存储技术。
Hadoop是目前使用最多的分布式存储框架,它可以将数据分散存储在各个机器上,数据安全性高,并且可以实现容错和高可靠性。
Hadoop的核心组建是HDFS (Hadoop Distributed File System)和MapReduce计算框架。
除了Hadoop,还有其他的分布式存储框架,例如Ceph和GlusterFS等。
这些存储框架都能够为大数据处理提供高效的数据存储方案。
1.3 数据处理大数据处理就是对大数据进行分析的过程。
与传统数据分析相比,在大数据处理过程中面临的问题更加复杂,需要考虑的因素更多。
目前大数据处理的主要解决方案是MapReduce计算框架。
除了MapReduce外,Spark、Storm、Hive和Pig都是大数据处理的常见解决方案。
这些工具都提供了丰富的功能,例如数据挖掘、机器学习、实时处理等。
1.4 数据可视化数据可视化是对大数据的结果进行展示的过程,它可以将抽象的数字变成更直观的图表和图形。
工业大数据应用分析与实践研究

工业大数据应用分析与实践研究一、引言随着信息化、物联网等先进技术的不断发展,工业领域的大数据应用已经成为了一种趋势。
对于工业企业来说,通过大数据平台实现信息化生产经营管理,不仅可以提高企业的竞争力,还可以降低企业的成本,提高生产效率。
本文将从大数据的意义、应用场景、技术原理、数据分析方法、实践运营等方面进行探究。
二、大数据意义及应用场景1.1 大数据的意义“大数据(Big Data)”是一种新兴的概念,它是在传统数据量基础上,由大量、多维、实时、异构的数据集合所构成的数据集群,需要使用特定的数据处理技术和工具来管理、分析以及处理。
在当前物联网、互联网时代,大数据应用已经成为了一种趋势。
工业大数据应用包括数据采集、数据处理、数据应用等。
数据采集是工业大数据应用的基础,根据具体的数据来源,可采用传感器、控制器等数据采集设备,将实时、历史数据进行采集。
数据处理包括数据管理、数据分析、数据挖掘等,主要通过数据处理平台、数据挖掘算法、数据可视化工具等进行数据处理。
数据应用包括预测分析、智能决策等,主要通过数据分析得出工业制造模型,以提升企业的生产效率、优化产品质量及降低成本。
1.2 应用场景在工业领域,大数据应用场景包括制造过程监控、设备状态管理、零部件管理、产品质量监控等方面。
具体如下:(1)制造过程监控:通过实时监控设备、制造过程中的参数数据、中间件物料信息等,以更好地理解进程的性能并提高制造过程的质量和产能。
(2)设备状态管理:对各种机器进行故障监测、预防性保养,减少生产停机时间和维修成本。
(3)零部件管理:通过零部件的性能参数分析、使用寿命研究、质量检验等方法,实现产品零部件、零配件的可追溯性管理。
(4)产品质量监控:通过对生产的产品及其相关性能参数进行监控、分析,实现产品制造质量的快速反馈与调整,提高产品质量和用户满意度。
三、技术原理3.1 大数据的技术架构大数据架构包括数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。
工业互联网平台建设与工业大数据应用方案

工业互联网平台建设与工业大数据应用方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台概念 (3)1.2 工业互联网平台架构 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台建设基础 (4)2.1 平台建设需求分析 (4)2.2 平台技术选型 (5)2.3 平台安全体系建设 (5)第三章网络设施建设 (6)3.1 工业网络架构设计 (6)3.1.1 网络层次划分 (6)3.1.2 网络拓扑结构 (6)3.1.3 网络协议选择 (6)3.1.4 网络安全设计 (6)3.2 工业网络设备选型 (6)3.2.1 功能指标 (7)3.2.2 设备兼容性 (7)3.2.3 设备可靠性 (7)3.2.4 设备安全性 (7)3.2.5 交换机 (7)3.2.6 路由器 (7)3.2.7 光纤收发器 (7)3.3 工业网络运维管理 (7)3.3.1 网络监控 (7)3.3.2 故障处理 (7)3.3.3 网络优化 (7)3.3.4 安全防护 (8)3.3.5 设备维护 (8)3.3.6 人员培训 (8)第四章平台数据采集与整合 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.2 数据整合方法 (8)4.3 数据清洗与预处理 (9)第五章工业大数据存储与管理 (9)5.1 存储技术选型 (9)5.1.1 分布式存储技术 (9)5.1.2 NoSQL数据库 (9)5.1.3 关系型数据库 (9)5.2 数据管理策略 (10)5.2.2 数据清洗与转换 (10)5.2.3 数据安全与权限管理 (10)5.3 数据备份与恢复 (10)5.3.1 数据备份 (10)5.3.2 数据恢复 (10)第六章工业大数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (11)6.3 分析与挖掘应用场景 (11)第七章工业互联网平台应用开发 (12)7.1 应用开发框架 (12)7.2 应用开发流程 (12)7.3 应用案例分享 (13)第八章平台运维与优化 (13)8.1 平台运维策略 (13)8.1.1 运维组织架构 (13)8.1.2 运维流程规范 (14)8.1.3 运维工具和平台 (14)8.1.4 运维培训和认证 (14)8.2 平台功能优化 (14)8.2.1 硬件资源优化 (14)8.2.2 软件功能优化 (14)8.2.3 数据存储优化 (14)8.2.4 网络功能优化 (14)8.3 平台故障处理 (14)8.3.1 故障分类 (14)8.3.2 故障监测 (14)8.3.3 故障处理流程 (15)8.3.4 故障应对措施 (15)8.3.5 故障总结与改进 (15)第九章工业大数据应用方案 (15)9.1 产品质量优化 (15)9.1.1 概述 (15)9.1.2 数据采集与处理 (15)9.1.3 数据分析方法 (15)9.1.4 应用案例 (15)9.2 生产效率提升 (16)9.2.1 概述 (16)9.2.2 数据采集与处理 (16)9.2.3 数据分析方法 (16)9.2.4 应用案例 (16)9.3 设备健康管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.3 数据分析方法 (16)9.3.4 应用案例 (17)第十章工业互联网平台建设与大数据应用展望 (17)10.1 工业互联网平台发展趋势 (17)10.2 工业大数据应用前景 (17)10.3 工业互联网与大数据产业融合 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台概念工业互联网平台是指在工业领域,以云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术为基础,整合工业生产、运营、管理和服务等环节的数据资源,实现工业全要素、全流程、全生命周期互联互通、协同优化的网络平台。
大数据平台设计方案

(3)数据查询:使用Hive进行大数据查询。
(4)数据挖掘:采用机器学习算法库,如TensorFlow、PyTorch等。
(5)数据可视化:使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全:采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段,确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下,大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源,提升决策质量,降低运营成本,本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案,以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心,实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理:采用Spark分布式计算框架,实现快速、高效的数据处理。
-数据查询:使用Hive进行大数据查询,满足复杂查询需求。
-数据挖掘:集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库,实现数据挖掘和分析。
-数据可视化:运用ECharts、Tableau等工具,实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
(2)数据存储层:采用分布式存储技术,实现海量数据的存储和管理。
(3)数据处理层:对数据进行清洗、转换、整合等处理,提高数据质量。
(4)数据服务层:提供数据查询、分析、可视化等服务,满足业务部门需求。
(5)应用层:基于数据服务层提供的接口,开发各类应用,为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
(1)数据存储:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行海量数据存储。
-数据存储层:采用分布式存储技术,实现大数据的高效存储和管理。
大数据技术在金融业应用场景分析及实施方案

大数据技术在金融业应用场景分析及实施方案第1章引言 (3)1.1 大数据技术的发展概述 (3)1.2 金融业与大数据技术的结合 (3)1.3 研究目的与意义 (3)第2章大数据技术在金融业的应用场景 (4)2.1 信用评估 (4)2.1.1 应用背景 (4)2.1.2 应用场景 (4)2.2 风险管理 (4)2.2.1 应用背景 (4)2.2.2 应用场景 (4)2.3 资产定价 (5)2.3.1 应用背景 (5)2.3.2 应用场景 (5)2.4 客户关系管理 (5)2.4.1 应用背景 (5)2.4.2 应用场景 (5)3.1 数据采集与存储 (6)3.2 数据处理与分析 (6)3.3 数据挖掘与模型构建 (6)3.4 数据可视化与展示 (7)第四章信用评估实施方案 (7)4.1 数据来源与预处理 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 数据预处理 (7)4.2 评估模型的选择与构建 (7)4.2.1 评估模型选择 (7)4.2.2 评估模型构建 (8)4.3 模型验证与优化 (8)4.3.1 模型验证 (8)4.3.2 模型优化 (8)4.4 评估结果的应用与反馈 (8)4.4.1 评估结果应用 (8)4.4.2 反馈与调整 (8)第五章风险管理实施方案 (8)5.1 风险类型与数据需求 (8)5.2 风险监控与预警机制 (9)5.3 风险评估与控制策略 (9)5.4 风险管理效果评价 (9)第6章资产定价实施方案 (10)6.1 资产定价模型选择 (10)6.2 数据准备与预处理 (10)6.3 模型训练与优化 (11)6.4 定价结果的应用与反馈 (11)第7章客户关系管理实施方案 (11)7.1 客户数据采集与整合 (11)7.1.1 数据采集 (11)7.1.2 数据整合 (12)7.2 客户分析与细分 (12)7.2.1 客户分析 (12)7.2.2 客户细分 (12)7.3 客户价值评估与策略制定 (12)7.3.1 客户价值评估 (13)7.3.2 策略制定 (13)7.4 客户满意度与忠诚度提升 (13)7.4.1 客户满意度提升 (13)7.4.2 客户忠诚度提升 (13)第8章大数据技术在金融业的挑战与对策 (13)8.1 数据质量与隐私保护 (13)8.1.1 挑战分析 (13)8.1.2 对策建议 (14)8.2 技术成熟度与人才短缺 (14)8.2.1 挑战分析 (14)8.2.2 对策建议 (14)8.3 业务模式与监管适应 (14)8.3.1 挑战分析 (14)8.3.2 对策建议 (14)8.4 技术创新与可持续发展 (15)8.4.1 挑战分析 (15)8.4.2 对策建议 (15)第9章金融大数据安全与合规 (15)9.1 数据安全策略 (15)9.1.1 数据安全概述 (15)9.1.2 数据加密技术 (15)9.1.3 访问控制与权限管理 (15)9.1.4 数据备份与恢复 (16)9.2 信息隐私保护 (16)9.2.1 隐私保护概述 (16)9.2.2 数据脱敏技术 (16)9.2.3 数据匿名化处理 (16)9.2.4 用户隐私授权与撤销 (16)9.3 监管政策与合规要求 (16)9.3.1 监管政策概述 (16)9.3.2 合规要求 (16)9.4 安全与合规体系建设 (16)9.4.1 安全体系建设 (16)9.4.2 合规体系建设 (17)第十章总结与展望 (17)10.1 大数据技术在金融业的应用成果 (17)10.2 发展趋势与未来展望 (17)10.3 政策建议与行业规范 (17)10.4 研究局限与后续研究方向 (18)第1章引言1.1 大数据技术的发展概述信息技术的飞速发展,大数据技术作为一种全新的信息处理模式,逐渐成为推动社会进步的重要力量。
智慧社区大数据信息化公共服务平台建设和应用总体解决方案

实施团队:包括项目经理、技术专家、实施工程师等分工:项目经理负责整体项目管理和协调,技术专家负责技术方案设计和实施,实施工程师负责具体实施和运维 以下是用户提供的信息和标题: 我正在写一份主题为“智慧社区大数据信息化公共服务平台建设和应用总体解决方案”的PPT,现在准备介绍“智慧社区大数据信息化公共服务平台建设方案”,请帮我生成“建设目标”为标题的内容 建设目标以下是用户提供的信息和标题:我正在写一份主题为“智慧社区大数据信息化公共服务平台建设和应用总体解决方案”的PPT,现在准备介绍“智慧社区大数据信息化公共服务平台建设方案”,请帮我生成“建设目标”为标题的内容建设目标提升社区服务水平,提高居民满意度实现社区资源的优化配置和高效利用增强社区治理能力,提高社区安全性推动社区信息化和数字化转型,适应新时代发展需求
文化娱乐
文化活动:通过大数据分析,为社区居民提供丰富的文化活动推荐和参与机会
娱乐设施:利用信息化技术,为社区居民提供便捷的娱乐设施预约和使用服务
社交互动:通过公共服务平台,促进社区居民之间的文化交流和社交互动
健康生活:通过数据分析,为社区居民提供个性化的健康生活建议和指导
智慧社区大数据信息化公共服务平台实施方案
智慧社区大数据信息化公共服务平台建设方案
03
数据采集与处理
数据采集方式:通过传感器、摄像头等设备进行实时数据采集
数据处理技术:采用大数据技术对采集的数据进行清洗、整合和分析
数据存储方案:采用分布式存储技术,确保数据的安全性和可扩展性
数据应用场景:为智慧社区提供数据支持,包括社区管理、安全监控、公共服务等方面
策略:制定科学合理的运营计划,加强数据安全保护,提高服务质量,吸引更多用户使用平台
措施:建立完善的运营体系,加强与政府、企业等合作,拓展业务范围,提高市场竞争力
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。
《大数据平台介绍》课件

THANKS
大数据平台的应用场景
总结词:大数据平台广泛应用于商业智能、智慧城市 、金融风控等领域。
详细描述:大数据平台在许多领域都有广泛的应用。在 商业智能领域,企业利用大数据平台进行市场分析、用 户行为分析、销售预测等,以提升业务决策的准确性和 效率。在智慧城市领域,大数据平台用于城市管理、交 通监控、公共安全等方面,提高城市运行效率和公共服 务水平。在金融风控领域,大数据平台用于风险评估、 信贷审批、欺诈检测等,以提升金融业务的安全性和可 靠性。此外,大数据平台还在医疗健康、科学研究、智 能制造等领域得到广泛应用。
恢复策略
制定详细的数据恢复流程和预案,以便在数据丢失或损 坏时能够迅速恢复数据。
性能优化与升级方案
性能优化
根据大数据平台的运行情况,对系统性能进行优化,提高数据处理速度和系统稳定性。
升级方案
根据技术发展和业务需求,制定升级方案,确保大数据平台能够持续满足业务发展需求 。
06 大数据平台的发展趋势与展望
总结词
随着数据量的快速增长和数据处理需求的日益复杂,传统数据处理方式无法满足需求,因此大数据平台应运而生 。
详细描述
随着互联网、物联网、社交媒体等领域的快速发展,数据量呈爆炸式增长,同时数据处理需求也变得日益复杂。 传统数据处理方式在处理速度、效率、规模等方面存在局限性,无法满足大数据时代的需求。因此,大数据平台 作为一种新型的数据处理框架和工具,应运而生。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、难以用传统数据处理工具和方法处理的数据集合。它具有4V特性,即体 量(Volume)、速度(Velocity)、多样(Variety)和价值(Value)。体量指数据的规模庞大,速 度指数据处理速度快,多样指数据类型多样,价值指大数据具有很高的潜在价值。
数据中心3D可视化运行平台建设方案

数据中心3D可视化运行平台建设方案随着信息技术的飞速发展,数据中心的规模和复杂性不断增加,对于其高效管理和运维的需求也日益迫切。
传统的数据中心管理方式往往依赖于表格、图表和简单的监控工具,难以直观地展现数据中心的整体运行状况和潜在问题。
为了更好地应对这一挑战,建设一个数据中心 3D 可视化运行平台成为了一种创新且有效的解决方案。
一、需求分析1、全面监控需求需要实时、准确地获取数据中心各类设备(如服务器、存储设备、网络设备等)的运行状态、性能指标和告警信息。
2、空间管理需求清晰了解数据中心机房的物理布局,包括机柜的位置、设备的摆放、线缆的走向等,以便进行有效的空间规划和资源分配。
3、能耗管理需求掌握数据中心的能耗分布情况,识别高能耗设备和区域,实现节能减排,降低运营成本。
4、故障预警与快速定位需求能够提前发现潜在的故障隐患,并在故障发生时迅速定位故障设备和位置,缩短故障恢复时间。
5、可视化展示需求以直观、生动的 3D 形式展示数据中心的整体架构和运行情况,方便管理人员快速理解和决策。
二、技术选型1、 3D 建模技术选择适合数据中心场景的 3D 建模工具,如 3ds Max、Maya 或Blender 等,创建高精度的机房模型和设备模型。
2、数据采集技术采用传感器、SNMP 协议、API 接口等方式,从各类设备中采集运行数据和状态信息。
3、数据处理与分析技术运用大数据处理框架(如 Hadoop、Spark)和数据分析算法,对采集到的数据进行清洗、整合和分析,提取有价值的信息。
4、可视化引擎技术选用性能优越的可视化引擎(如 Unity、Unreal Engine 或 WebGL 等),将 3D 模型和数据进行融合展示,并实现交互操作。
5、数据库技术选择可靠的数据库(如 MySQL、Oracle 或 MongoDB 等)存储设备信息、运行数据、告警记录等。
三、平台架构设计1、数据采集层负责从数据中心的各种设备和系统中采集数据,包括设备的性能指标、状态信息、能耗数据等。
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大数据平台技术选型与场景运用
导读:本文将大数据的工作角色分为三种类型,包括业务相关、数据科学相关和数据工程。
大数据平台偏向于工程方面,大数据平台一般包括数据源、数据采集、数据存储、数据分析等方面。
本文从数据来源、数据源结构、数据变化程度和数据规模等4个维度对数据源进行分类,数据源分类维度的不同决定最后的技术选型。
讲师还对数据源分类的定义及选型方式进行详细讲解,最终联系到大数据的应用场景,让数据应用方式更加直观。
一、大数据平台
大数据在工作中的应用有三种:
•与业务相关,比如用户画像、风险控制等;
•与决策相关,数据科学的领域,了解统计学、算法,这是数据科学家的范畴;
•与工程相关,如何实施、如何实现、解决什么业务问题,这是数据工程师的工作。
数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。
本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面。
如图所示,大数据平台第一个要素就是数据源,我们要处理的数据源往往是在业务系统上,数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理,而是先经过数据采集、数据存储,之后才是数据分析和数据处理。
从整个大的生态圈可以看出,要完成数据工程需要大量的资源;数据量很大需要集群;要控制和协调这些资源需要监控和协调分派;面对大规模的数据怎样部署更方便更容易;还牵扯到日志、安全、还可能要和云端结合起来,这些都是大数据圈的边缘,同样都很重要。
二、数据源的特点
数据源的特点决定数据采集与数据存储的技术选型,我根据数据源的特点将其分为四大类:
•第一类:从来源来看分为内部数据和外部数据;
•第二类:从结构来看分为非结构化数据和结构化数据;
•第三类:从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据;
•第四类,从规模来看分为大量数据和小量数据。
内部数据
来自企业内部系统,可以采用主动写入技术(push),从而保证变更数据及时被采集。
外部数据
企业要做大数据的话肯定不会只局限于企业内部的数据,比如银行做征信,就不能只看银行系统里的交易数据和用户信息,还要到互联网上去拉取外部数据。
外部数据分为两类:
•一类是要获取的外部数据本身提供API,可以调用API获取,比如微信;
•另一类是数据本身不提供API,需要通过爬虫爬取过来。
这两类数据都不是我们可控制的,需要我们去获得,它的结构也可能跟我们企业内部数据的结构不一样,还需要进行转换,爬虫爬取的数据结构更乱,因此大数据平台里需要做ETL,由ETL进行数据提取、转换、加载,清洗、去重、去噪,这个过程比较麻烦。
爬虫爬过来的数据往往是非结构性的、文档型的数据,还有视频、音频,这就更麻烦了。
结构化数据& 非结构化数据
结构化和非结构化数据在存储时的选型完全不同,非结构化数据偏向于文件,或者选择NoSQL数据库;考虑到事务的一致性,我们也可能选择传统的数据库。
不变可添加数据
如果数据源的数据是不变的,或者只允许添加(通常,数据分析的事实表,例如银行交易记录等都不允许修改或删除),则采集会变得非常容易,同步时只需要考虑最简单的增量同步策略,维持数据的一致性也相对变得容易。
对于大数据分析来说,我们每天在处理的数据大部分是不可变更的。
正如Datomic数据库的设计哲学就是数据为事实(fact),它是不可变的,即数据是曾经发生的事实,事实是不可以被篡改的,哪怕改一个地址,从设计的角度来说也不是改动一个地址,而是新增了一个地址。
交易也是如此。
可修改可删除数据
银行的交易记录、保险单的交易记录,互联网的访客访问记录、下单记录等都是不可变的。
但是数据源的数据有些可能会修改或删除,尤其是许多维表经常需要变动。
要对这样的数据进行分析处理,最简单的办法就是采用直连形式,但直连可能会影响数据分析的效率与性能,且多数数据模型与结构可能不符合业务人员进行数据分析的业务诉求。
如果采用数据采集的方式,就要考虑同步问题。
大数据量
针对大数据量,如果属于高延迟的业务,可以采用batch的处理方式,实时分析则需要使用流式处理,将两者结合就是Lambda架构,即有实时处理、又能满足一定的大数据量,这是现在比较流行的大数据处理方式。
三、数据存储的技术选型
大数据平台特征:相同的业务数据会以多种不同的表现形式,存储在不同类型的数据库中,形成一种poly-db的数据冗余生态。
先把数据源进行分类,然后根据其特点判断用什么方式采集,采集之后要进行存储。
数据存储的技术选型依据有三点:
•第一点取决于数据源的类型和采集方式。
比如非结构化的数据不可能拿一个关系数据库去存储。
采集方式如果是流失处理,那么传过来放到Kafka是最好的方式。
•第二点取决于采集之后数据的格式和规模。
比如数据格式是文档型的,能选的存储方式就是文档型数据库,例如MongoDB;采集后的数据是结构化的,则可以考虑关系型数据库;如果数据量达到很大规模,首选放到HDFS里。
•第三点是分析数据的应用场景。
根据数据的应用场景来判定存储技术选型。
场景一:舆情分析
做舆情分析的时候客户要求所有数据存放两年,一天600多万,两年就是700多天×600多万,几十亿的数据。
而且爬虫爬过来的数据是舆情,做了分词之后得到的可能是大段的网友评论,客户要求对舆情进行查询,做全文本搜索,并要求响应时间控制在10s以内。
我们后来选择用ES,在单机上做了一个简单的测试,大概三亿多条数据,用最坏的查询条件进行搜索,保证这个搜索是全表搜索(基于Lucence创建了索引,使得这种搜索更高效),整个查询时间能控制在几秒以内。
如图所示,爬虫将数据爬到Kafka里,在里面做流处理,去重去噪做语音分析,写到ElasticSearch里。
我们做大数据的一个特点是多数据库,会根据不同的场景选择不同的数据库,所以会产生大量的冗余。
场景二:商业智能产品
BI产品主要针对数据集进行的数据分析以聚合运算为主,比如求合、求平均数、求同比、求环比、求其他的平方差或之类的标准方差。
我们既要满足大数据量的水平可伸缩,又要满足高性能的聚合运算。
选择Parquet列式存储,可以同时满足这两个需求。
场景三:Airbnb的大数据平台
Airbnb的大数据来自两块:一是本身的业务数据,二是大量的事件。
数据源不同,采集方式也不一样。
日志数据通过发送Kafka事件,而线上数据则通过Sqoop同步。
数据存储选择HDFS集群,然后通过Presto对Hive表执行即席查询。
S3是一个独立的存储系统。
四、数据处理
数据处理分为三大类:
•第一类是从业务的角度,细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析,其中深度分析分为机器学习和神经网络。
•第二类是从技术的角度,细分为Batch、SQL、流式处理、machine learning、Deep learning。
•第三类是编程模型,细分为离线编程模型、内存编程模型、实时编程模型。
结合前文讲述的数据源特点、分类、采集方式、存储选型、数据分析、数据处理,我在这里给出一个总体的大数据平台的架构。
值得注意的是,架构图中去掉了监控、资源协调、安全日志等。
左侧是数据源,有实时流的数据(可能是结构化、非结构化,但其特点是实时的),有离线数据,离线数据一般采用的多为ETL的工具,常见的做法是在大数据平台里使用Sqoop或Flume去同步数据,或调一些NIO的框架去读取加载,然后写到HDFS里面,当然也有一些特别的技术存储的类型,比如HAWQ就是一个支持分布式、支持事务一致性的开源数据库。
从业务场景来看,如果我们做统计分析,就可以使用SQL或MapReduce或streaming或Spark。
如果做查询检索,同步写到HDFS的同时还要考虑写到ES里。
如果做数据分析,可以建一个Cube,然后再进入OLAP的场景。
这个图基本上把所有的内容都涵盖了,从场景的角度来分析倒推,用什么样的数据源、采用什么样的采集方式、存储成什么样子,能满足离线、内存、实时、流的各种模型,都能从图中得到解答。