企业级大数据整体解决方案架构
XX省电力公司电力大数据整体解决方案 (一)
XX省电力公司电力大数据整体解决方案 (一)随着电力行业的快速发展和持续的供需压力，电力企业要保持竞争力，必须寻求新的解决方案。
XX省电力公司在实施电力大数据整体解决方案方面取得了巨大成功。
这个解决方案基于大数据技术，优化公司经营管理，提高客户服务质量，提高能源的使用效率。
1. 数据收集环节采集和处理电力运营数据是实施该方案的首要步骤。
XX省电力公司运用了先进的感应元件，记录、收集每小时电网、发电机组电压、电流强度、转速、温度、湿度、能耗等运营数据。
该公司结合AI和大数据技术，建立了高精度的模型，高效地评估电力系统的当前状态。
另外，该公司为客户提供了互联网链接，客户可以查看电能消耗情况，并采取相应的节能措施。
2. 数据解析、分析和处理接收到数据后，XX省电力公司进行数据解析、分析和处理。
通过处理大量的数据，他们形成完整的数据质量系统，使得数据质量保持高标准。
使用的算法和模型增强了数据处理的能力，加速了模型的训练，并且提高了预测的准确性。
3. 电力运营管理系统XX省电力公司构建了一个先进的电力运营管理系统。
这一管理系统可以实现从设备监测到整体管理的全覆盖，并且可以用户自定义安装。
该系统使用高效的层级结构，使纵向和横向的通讯变得更加容易。
此外，在设备检修和检查工作方面，该系统可以更好地同步并集中管理相关操作。
4. 可视化监测和报告系统XX省电力公司在实施电力大数据解决方案时，建立了可视化监测和报告系统。
该系统允许监测电力网络的运行状况，并进行实时调整。
它提供了高度定制的实时数据和分析结果，并为管理人员提供强大、灵活的报告工具，以监控性能指标、识别趋势和问题，并即时采取措施。
总结综上所述，“XX省电力公司电力大数据整体解决方案”可帮助电力公司以更加灵活、高效的方式运营其业务，并提高其能源供应水平和管理效率。
该方案利用大数据技术，通过收集和分析来自各种来源的数据，生成有关电力运营的精细信息。
进一步来看，这种综合性的企业级数据分析方法，可以作为其他行业的切入点。
大数据平台数据管控整体解决方案
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
工业大数据技术架构概述
工业大数据技术架构概述目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1建设意义及目标 (1)1.2重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1数据采集与交换 (5)2.2数据集成与处理 (6)2.3数据建模与分析 (8)2.4决策与控制应用 (9)2.5技术发展现状 (10)— 1 —第一章工业大数据系统综述1.1建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和，包括产品研发过程中的设计资料；产品生产过程中的监控与管理数据；产品销售与服务过程的经营和维护数据等。
从业务领域来看，可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。
现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
工业大数据技术的应用，核心目标是全方位采集各个环节的数据，并将这些数据汇聚起来进行深度分析，利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管理决策，并通过效果监测的反馈闭环，实现决策控制持续优化。
如果将工业互联网的网络比做神经系统，那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑，是工业互联网的智能中枢。
工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统一采集和存储。
工业数据来源广泛，生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大量数据，例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等，不仅数据结构不同，采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。
这就需要一个能够适应多种场景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理，并设计合理的存储方案来满足各种数据的留存要求。
同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准和质量上的把控，根据数据的类型与特征进行有效管理。
之后就需要提供计算引擎服务来支撑各类场景的分析建模需求，包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、更深入的分析挖掘等。
大数据系统架构概述
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute，原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件，它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示，整个飞天平台包括
3）OTS和ODPS可以配合使用，前者支持大规模并发的日常访问（例如铁路 售票前台系统），然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库，利 用后者进行进一步的业务分析。
大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可视化平台建设方案
大数据可视化平台建设方案目录第1章前言 0第2章XXX大数据现状分析 (1)2.1、基本现状 (1)2.2、总体现状 (1)2.2.1、行领导 (1)2.2.2、业务人员 (1)2.3、数据架构方面 (2)2.3.1、业务表现 (2)2.3.2、问题 (2)2.4、数据应用难题 (3)2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)2.4.1.1、业务表现 (3)2.4.1.2、问题 (3)2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)2.4.2.1、业务表现 (4)2.4.2.2、问题 (5)2.4.3、缺少反馈机制 (5)2.4.3.1、业务表现 (6)2.4.3.2、问题 (6)2.5、数据应用现状总结 (6)第3章XXX大数据治理阶段目标 03.1、数据平台逻辑架构 (1)3.2、数据平台部署架构 (1)3.3、建设目标 (2)3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2)3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2)3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 33.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3)3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库33.5、目标建设方法 (4)3.5.1、建设内容 (4)3.5.2、工作阶段 (4)3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)3.5.2.1.1、工作内容 (4)3.5.2.1.2、工作依据 (4)3.5.2.1.3、工作重点 (5)3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5)3.5.2.2.1、工作内容 (5)3.5.2.2.2、工作依据 (5)3.5.2.2.3、工作重点 (6)3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6)3.5.2.3.1、工作内容 (6)3.5.2.3.2、工作依据 (6)3.5.2.3.3、工作重点 (6)3.6、预期建设效益 (6)3.6.1、实现数据共享 (6)3.6.2、加强业务合作 (7)3.6.3、促进业务创新 (7)3.6.4、提升建设效率 (7)3.6.5、改善数据质量 (7)第4章XXX大数据建设总体规划 04.1、功能需求 04.1.1、个人和企业画像 04.1.3、为金融业提供风险管控 (3)4.1.4、运营优化 (4)4.2、XXX大数据应用架构远景 (4)4.2.1、XXX需要从“坐商”转型为“行商” (5)4.2.2、客户下沉 (5)4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)4.3、XXX大数据平台应用架构 (6)4.4、XXX大数据平台架构 (7)4.5、XXX大数据支撑平台 (7)4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)4.5.1.1、设计原则 (8)4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)4.5.1.4、虚拟化存储 (11)4.5.1.5、虚拟化计算 (11)4.5.1.6、平台管理 (12)4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (14)4.5.1.9、存储方案优势 (15)4.5.2、大数据分析管理平台 (16)4.6、大数据分析处理平台 (16)4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)4.6.2、数据挖掘引擎 (17)4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (18)4.6.4、流处理引擎 (18)4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)4.6.6、大数据分析节点群 (24)4.6.7、软硬件配置 (25)4.6.8、虚拟化平台关键特性 (27)4.7、安全保障系统 (30)4.7.1、设计原则 (30)4.7.2、总体设计 (31)4.7.3、物理安全设计 (31)4.7.4、网络安全设计 (33)4.7.4.1、外网边界安全 (33)4.7.4.2、网络基础设施安全 (34)4.7.5、主机安全设计 (35)4.7.6、应用安全设计 (35)4.7.7、数据库安全设计 (36)4.7.8、安全制度与人员管理 (37)4.7.9、安全管理体系建设 (37)4.7.10、安全运维 (38)4.7.11、安全人员管理 (39)4.7.12、技术安全管理 (39)4.7.13、安全保障系统配置 (40)4.8、计算机网络系统 (40)4.8.1、设计原则 (40)4.8.2、系统设计 (42)4.8.3、计算机网络系统配置 (45)4.9、基础支撑软件 (45)4.9.1、地理信息软件 (45)4.9.2、操作系统软件 (47)4.9.3、数据库管理软件 (48)4.9.4、机房建设方案 (49)4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (52)第5章系统架构设计 (56)5.1、总体设计目标 (56)5.3、案例分析建议 (58)5.3.1、中国联通大数据平台 (58)5.3.2、项目概述 (58)5.3.2.1、项目实施情况 (60)5.3.2.2、项目成果 (67)5.3.2.3、项目意义 (68)5.3.3、恒丰XXX大数据平台 (68)1.1.1.1项目概述 (69)1.1.1.2项目实施情况 (73)1.1.1.3项目成果 (80)1.1.1.4项目意义 (81)5.3.4、华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (83)5.3.5、项目概述 (83)5.3.5.1、项目实施情况 (84)5.3.5.2、项目成果 (89)5.3.5.3、项目意义 (89)5.3.6、案例总结 (90)5.4、系统总体架构设计 (91)5.4.1、总体技术框架 (91)5.4.2、系统总体逻辑结构 (95)5.4.3、平台组件关系 (98)5.4.4、系统接口设计 (104)5.4.5、系统网络结构 (109)第6章系统功能设计 (111)6.1、概述 (111)6.2、平台管理功能 (112)6.2.1、多应用管理 (112)6.2.2、多租户管理 (116)6.2.3.1、Hadoop集群自动化部署 (119)6.2.3.2、Hadoop集群性能监控 (121)6.2.3.3、Hadoop集群资源管理 (125)6.2.3.4、图形界面方式多租户管理 (128)6.2.3.5、系统巡检信息收集 (132)6.2.3.6、系统性能跟踪 (134)6.2.3.7、与集团运维监控平台对接 (135)6.2.4、作业调度管理 (139)6.3、数据管理 (141)6.3.1、数据管理框架 (141)6.3.1.1、结构化数据管理框架 (142)6.3.1.2、半/非结构化数据管理框架 (143)6.3.2、数据采集 (144)6.3.3、数据交换 (147)6.3.4、数据存储与管理 (149)6.3.4.1、数据存储管理功能 (152)6.3.4.2、数据多温度管理 (154)6.3.4.3、生命周期管理 (156)6.3.4.4、多索引模式 (157)6.3.4.5、多数据副本管理 (158)6.3.4.6、数据平衡管理 (159)6.3.4.7、在线节点管理 (160)6.3.4.8、分区管理 (161)6.3.4.9、数据导入与导出 (162)6.3.4.10、多级数据存储 (163)6.3.4.11、多种数据类型支持 (165)6.3.4.12、多种文件格式支持 (167)6.3.4.13、数据自定义标签管理 (171)6.3.4.14、数据读写锁处理 (171)6.3.4.16、表压缩 (172)6.3.5、数据加工清洗 (172)6.3.6、数据计算 (174)6.3.6.1、多计算框架支持 (174)6.3.6.2、并行计算与并行处理能力 (176)6.3.6.3、PL/SQL存储过程 (180)6.3.6.4、分布式事务支持 (184)6.3.6.5、ACID测试案例 (186)6.3.7、数据查询 (196)6.3.7.1、OLAP函数支持 (196)6.3.7.2、分布式 Cube (197)6.3.7.3、SQL兼容性 (200)6.3.7.4、SQL功能 (217)6.4、数据管控 (222)6.4.1、主数据管理 (222)6.4.2、元数据管理技术 (224)6.4.3、数据质量 (227)6.5、数据ETL (235)6.6、数据分析与挖掘 (238)6.6.1、数据分析流程 (241)6.6.2、R语言开发环境与接口 (242)6.6.3、并行化R算法支持 (243)6.6.4、可视化R软件包 (247)6.6.5、编程语言支持 (249)6.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (249)6.6.7、实时分析 (250)6.6.8、分析管理 (251)6.6.8.1、需求管理 (252)6.6.8.2、过程管理 (253)6.6.9、分析支持 (256)6.6.10、指标维护 (256)6.6.11、分析流程固化 (257)6.6.12、分析结果发布 (257)6.6.13、环境支持 (257)6.7、数据展现 (258)6.7.1、交互式报表 (260)6.7.2、仪表盘 (267)6.7.3、即席查询 (268)6.7.4、内存分析 (269)6.7.5、移动分析 (270)6.7.6、电子地图支持 (271)第7章技术要求实现 (272)7.1、产品架构 (272)7.1.1、基础构建平台 (277)7.1.2、大数据平台组件功能介绍 (278)7.1.2.1、Transwarp Hadoop分布式文件系统 (278)7.1.2.2、Transwarp Inceptor内存分析交互引擎 (280)7.1.2.3、稳定的Spark计算框架 (282)7.1.2.4、支持Memory+SSD的混合存储架构 (283)7.1.2.5、完整SQL功能支持 (283)7.1.2.6、Transwarp Discover机器学习引擎 (289)7.1.2.7、并行化统计算法库 (291)7.1.2.8、机器学习并行算法库 (293)7.1.2.9、Transwarp Hyperbase列式存储数据库 (300)7.1.2.10、智能索引 (311)7.1.2.11、全局索引 (312)7.1.2.12、全文索引 (313)7.1.2.14、图数据库 (315)7.1.2.15、全文数据处理 (316)7.1.2.16、Transwarp Stream数据实时处理分析 (318)7.1.2.17、分布式消息队列 (322)7.1.2.18、流式计算引擎 (323)7.1.2.19、流式SQL执行 (324)7.1.2.20、流式机器学习 (325)7.1.3、系统分布式架构 (325)7.2、运行环境支持 (328)7.2.1、系统操作支持以及环境配置 (328)7.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (329)7.3、客户端支持 (330)7.3.1、客户端支持 (330)7.3.2、移动端支持 (331)7.4、数据支持 (331)7.5、集成实现 (333)7.6、运维实现 (336)7.6.1、运维目标 (336)7.6.2、运维服务内容 (337)7.6.3、运维服务流程 (340)7.6.4、运维服务制度规范 (342)7.6.5、应急服务响应措施 (343)7.6.6、平台监控兼容 (344)7.6.7、资源管理 (345)7.6.8、系统升级 (348)7.6.9、系统监控平台功能 (348)7.6.9.1、性能监控 (348)7.6.9.2、一键式收集 (352)7.6.9.3、系统资源监控图形化 (354)7.6.9.5、消息队列监控 (355)7.6.9.6、故障报警 (356)7.6.9.7、告警以及统巡检以及信息收集 (356)7.7、平台性能 (358)7.7.1、集群切换 (358)7.7.1.1、主集群异常及上层业务切换 (358)7.7.1.2、从集群异常及上层业务切换 (359)7.7.2、节点切换 (360)7.7.3、性能调优 (361)7.7.3.1、图形化性能监控 (361)7.7.3.2、图形化调优工具 (362)7.7.3.3、调优策略 (366)7.7.4、并行化高性能计算 (367)7.7.5、计算性能线性扩展 (370)7.8、平台扩展性 (372)7.9、可靠性和可用性 (374)7.9.1、单点故障消除 (374)7.9.2、容灾备份优化 (375)7.9.2.1、扩容、备份、恢复机制 (375)7.9.2.2、集群数据容灾优化 (377)7.9.2.3、数据完整性保障和方案 (378)7.9.2.4、主集群异常及上层业务切换 (380)7.9.2.5、从集群异常及上层业务切换 (380)7.9.3、系统容错性 (381)7.10、开放性和兼容性 (383)7.10.1、高度支持开源 (388)7.10.1.1、PMC-HaoyuanLi (388)7.10.1.2、Committor-AndrewXia (390)7.10.1.3、Committor-ShaneHuang (392)7.10.1.5、Committor-JasonDai (397)7.10.1.6、Committor-WeiXue (400)7.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (401)7.10.3、兼容性与集成能力 (402)7.11、安全性 (404)7.11.1、身份鉴别 (404)7.11.2、访问控制 (405)7.11.3、安全通讯 (413)7.12、核心产品优势 (413)7.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (413)7.12.1.1、Spark引擎结合分布式内存列存提供高性能计算 (413)7.12.1.2、多种索引支持与智能索引 (415)7.12.2、有效的资源利用 (416)7.12.3、高并发、低延迟性能优化 (417)7.12.4、计算资源有效管控 (418)7.12.5、API设计和开发工具支持 (420)7.12.6、友好的运维监控界面 (422)7.12.7、扩容、备份、恢复机制 (427)7.12.8、集群自动负载均衡 (429)7.12.9、计算能力扩展 (429)7.13、自主研发技术优势 (430)7.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (430)7.13.2、完整的SQL编译引擎 (432)7.13.3、高性能的SQL分析引擎 (433)7.13.4、SQL统计分析能力 (433)7.13.5、完整的CURD功能 (435)7.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (436)7.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (438)7.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (440)7.13.9、机器学习与数据挖掘 (440)7.13.10、Transwarp Stream (445)7.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (448)7.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (450)7.13.13、多租户支持能力 (452)7.13.14、多租户安全功能 (453)7.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (454)第8章系统性能指标和测试结果说明 (455)8.1、性能测试报告 (455)8.1.1、测试目标 (455)8.1.2、测试内容 (455)8.1.3、测试环境 (456)8.1.4、测试过程和结果 (457)8.2、TPC-DS测试报告 (460)8.2.1、测试目标 (460)8.2.2、测试内容 (461)8.2.3、测试环境 (463)8.2.4、测试过程和结果 (464)8.3、量收迁移验证性测试报告 (465)8.3.1、测试目标 (465)8.3.2、测试内容 (465)8.3.3、测试环境 (466)8.3.4、串行执行情况 (467)8.3.5、并行执行情况 (469)8.3.6、生产表数据规模 (471)8.3.7、测试结果 (475)8.4、某XXX性能测试报告 (475)8.4.1、测试目标 (475)8.4.2、测试内容 (475)8.4.4、测试过程和结果 (477)第9章系统配置方案 (491)9.1、硬件系统配置建议 (491)9.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (491)9.1.2、数据仓库集群配置规划 (494)9.1.3、集群规模综述 (496)9.1.4、开发集群配置建议 (497)9.1.5、测试集群配置建议 (498)9.2、软件配置建议 (498)9.3、软硬件配置总表 (500)9.4、网络拓扑 (503)第10章系统测试 (504)10.1、系统测试方法 (504)10.2、系统测试阶段 (505)10.3、系统测试相关提交物 (507)第11章项目实施 (508)11.1、项目实施总体目标 (508)11.2、项目管理 (509)11.3、业务确认 (510)11.4、数据调研 (511)11.5、系统设计阶段 (512)11.6、集成部署阶段 (513)11.7、ETL过程设计 (513)11.8、ETL开发与测试 (515)11.9、系统开发阶段 (516)11.10、系统测试阶段 (516)11.11、系统上线及验收 (518)11.13、系统的交接与知识转移 (523)第1章前言随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。
企业级应用架构设计方案
企业级应用架构设计方案随着互联网的发展和数字化转型的推进，越来越多的企业意识到了信息化建设的重要性。
而对于企业级应用系统而言，架构设计是至关重要的一环，不仅影响系统的稳定性和安全性，也影响着系统的可扩展性和可维护性。
因此，本文将从以下几个方面来分析和探讨企业级应用架构设计方案。
一、架构模式选择企业级应用系统的架构设计，通常需要考虑到系统的高可用、高性能、易于扩展、易于维护等需求。
常用的架构模式包括MVC、微服务架构、SOA架构、ETL架构等。
对于不同的业务需求和技术实现，需要选择合适的架构模式。
1. MVC架构MVC架构以分离应用程序的用户界面、数据模型和控制逻辑为核心，适用于对简单的关系型数据库进行操作的应用程序，如电商网站、博客等。
但是，MVC架构的弊端是不宜进行分布式部署和扩展。
2. 微服务架构微服务架构是一种组成松耦合、可独立部署、可独立升级的分布式架构，适用于互联网应用场景。
微服务架构可以实现快速迭代、持续集成和持续交付等特征。
但是，微服务架构对于系统的设计和部署需要更高的技术水平，对于线上运维和监控也有一定挑战。
3. SOA架构SOA架构是一种通过服务的方式进行系统集成的架构，利用服务的标准化提高系统的灵活性和重用性。
SOA架构需要进行服务的分析、设计、发布和管理，对于企业级应用系统而言，SOA架构可以实现系统整体的分布式化和协作性增强，但需要考虑到服务的复杂性和管理成本。
4. ETL架构ETL架构是将数据从源系统中提取、转换、加载到目标系统的过程。
ETL架构适用于数据量大、数据来源复杂的系统，如数据仓库、大数据分析系统等。
但ETL架构的弊端是数据同步周期需要保持一致，且实时性较低。
二、系统拆分与应用微服务化对于大型企业级应用系统而言，单体架构往往难以满足业务需求，因此需要对系统进行拆分与微服务化。
通过将系统拆分成多个粒度更小、可独立部署的子系统、模块或服务，并将其分别部署到各自的服务器上，实现业务模块的解耦合，提高系统的可维护性、可扩展性和可测试性。
企业级大数据平台的架构和实现
企业级大数据平台的架构和实现在当前的数字化时代，数据成为了企业发展的关键资源，企业要想在市场竞争中占有一席之地，必须拥有强大的数据分析能力。
由此可见，企业需要构建一个可靠、高效、稳定的大数据平台来管理和分析海量数据。
在本文中，将详细介绍企业级大数据平台的架构和实现。
一、架构设计企业级大数据平台的架构设计是一个复杂的过程，在设计之前需要考虑的因素非常多，比如数据类型、数据存储方式、数据处理和分析等。
以下是企业级大数据平台需要考虑的容量瓶颈和所需技术：1. 存储容量：企业级大数据平台需要存储越来越多的数据，所以需要考虑选用哪种类型的存储设备和存储技术，常见的存储技术包括分布式文件系统、NoSQL 数据库以及云存储等。
2. 处理性能：当企业需要对海量数据进行处理和分析时，需要考虑的因素有很多，如：数据去重、数据压缩、数据划分、多路归并等技术，这些技术能够提高数据处理和分析的效率。
3. 负载均衡：企业级大数据平台需要随时随地处理和存储数据，而有些时候，数据负载会集中在某些节点上，这时需要考虑负载均衡，以确保系统正常运行。
4. 安全性：企业级大数据平台需要确保数据的安全，以避免因数据泄漏导致的损失，因此需要采用安全措施，比如加密、认证、访问控制等技术。
5. 可扩展性：企业级大数据平台需要支持快速的扩容和升级，以便满足日益增长的数据容量和处理能力需求。
6. 可视化展示：企业级大数据平台需要提供数据可视化展示功能，能够让企业的管理者或使用者通过可视化图表和报表等方式更直观地了解数据的情况。
二、实现技术企业级大数据平台的实现技术由多种技术组成，包括Hadoop、Spark、MongoDB、ElasticSearch、Flume、Hive、Storm 等。
下面将简单介绍几种常见的实现技术。
1. HadoopHadoop 是 Apache 基金会推出的一款大数据计算框架，作为目前应用最为广泛的大数据平台之一，Hadoop 由 HDFS、MapReduce、YARN 三部分组成。
企业级大数据分析平台实施方案
企业级大数据分析平台实施方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 业务需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 用户需求 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 总体架构 (4)3.2 技术选型 (5)3.3 数据流转设计 (5)第四章数据采集与存储 (6)4.1 数据源分析 (6)4.1.1 结构化数据源分析 (6)4.1.2 非结构化数据源分析 (6)4.2 数据采集策略 (6)4.2.1 数据爬取 (6)4.2.2 数据接口 (7)4.2.3 数据库连接 (7)4.2.4 数据同步 (7)4.3 数据存储方案 (7)4.3.1 关系型数据库存储 (7)4.3.2 文件存储 (7)4.3.3 缓存存储 (7)4.3.4 分布式数据库存储 (7)4.3.5 混合存储 (8)第五章数据处理与清洗 (8)5.1 数据预处理 (8)5.2 数据清洗规则 (8)5.3 数据质量管理 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据分析方法 (9)6.1.1 描述性统计分析 (9)6.1.2 摸索性数据分析（EDA） (9)6.1.3 差异性分析 (9)6.1.4 相关性分析 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 分类算法 (10)6.2.2 聚类算法 (10)6.2.3 关联规则挖掘 (10)6.2.4 回归分析 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 交叉验证 (10)6.3.3 超参数调优 (11)6.3.4 集成学习 (11)第七章数据可视化与报告 (11)7.1 可视化工具选型 (11)7.2 报告模板设计 (11)7.3 数据可视化展示 (12)第八章安全与权限管理 (12)8.1 数据安全策略 (12)8.2 用户权限设置 (13)8.3 安全审计与监控 (13)第九章系统集成与部署 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 系统架构设计 (14)9.1.2 集成策略 (14)9.2 部署环境准备 (14)9.2.1 硬件环境 (14)9.2.2 软件环境 (14)9.3 部署与实施 (15)9.3.1 部署流程 (15)9.3.2 实施步骤 (15)第十章运维与维护 (15)10.1 运维策略 (15)10.2 故障处理 (16)10.3 系统升级与优化 (16)第十一章培训与推广 (16)11.1 培训计划 (16)11.2 培训资料编写 (17)11.3 推广与实施 (17)第十二章项目评估与总结 (18)12.1 项目成果评估 (18)12.2 项目经验总结 (18)12.3 项目改进建议 (19)第一章引言社会的不断发展和科技的进步，各种新的挑战和机遇不断涌现。
数字化整体解决方案
数字化整体解决方案第1篇数字化整体解决方案一、前言随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为企业提升核心竞争力、实现可持续发展的重要途径。
本方案旨在为我国企业提供一套合法合规的数字化整体解决方案，助力企业实现业务流程优化、资源配置优化、管理模式创新，从而提高企业运营效率，降低成本，推动企业高质量发展。
二、方案目标1. 提升企业业务流程效率，降低运营成本。
2. 优化资源配置，提高企业核心竞争力。
3. 构建数字化管理体系，实现企业管理模式创新。
4. 符合国家法律法规要求，确保数据安全与合规性。
三、方案内容1. 业务流程优化（1）梳理企业现有业务流程，分析痛点与瓶颈。
（2）设计合理的业务流程，实现业务环节的自动化、智能化。
（3）整合企业内外部资源，提高业务协同效率。
2. 数字化基础设施建设（1）搭建企业级云计算平台，提供弹性、高效、稳定的计算资源。
（2）构建高速、可靠的网络基础设施，保障数据传输安全。
（3）部署大数据平台，实现海量数据的存储、分析与挖掘。
3. 数据治理与安全管理（1）制定数据治理策略，确保数据的真实性、完整性和一致性。
（2）建立数据安全防护体系，防止数据泄露、篡改等风险。
（3）遵循国家相关法律法规，合规使用数据，保护用户隐私。
4. 管理模式创新（1）引入先进的管理理念，推动企业组织结构优化。
（2）构建数字化决策支持系统，提高决策效率与准确性。
（3）推广移动办公、远程协作等新型工作方式，提升员工工作效率。
5. 人才培养与培训（1）制定人才培养计划，提高员工数字化技能水平。
（2）开展内外部培训，提升员工综合素质。
（3）建立健全激励机制，鼓励员工创新与进步。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算等，成立项目组。
2. 需求分析：深入了解企业现状，收集需求，明确优化方向。
3. 方案设计：根据需求分析，设计数字化整体解决方案。
4. 系统开发：按照设计方案，进行系统开发与集成。
5. 数据迁移：将企业现有数据迁移至新系统，确保数据安全。
(完整版)中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料
中国移动企业级大数据中心建设指导意见为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对内驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国范围内实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“内增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。
一、建设要求与重点企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。
为企业内、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。
企业级大数据中心的建设要求包括三方面：（一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。
（二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。
（三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。
二、建设重点企业级大数据中心建设重点要求如下：（一）企业级大数据中心的能力要求为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分：数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。
谈谈数据治理成熟度模型及大数据治理参考架构
谈谈数据治理成熟度模型及⼤数据治理参考架构数据是企业拥有的最⼤资产之⼀，但是数据也越来越难以管理和控制。
⼲净、可信的数据能够为企业提供更好的服务，提⾼客户忠诚度，提⾼⽣产效率，提⾼决策能⼒。
然⽽，数据也可以被认为是企业最⼤的风险来源。
有效地利⽤信息，通过创造性地利⽤数据来优化⼈员和流程从⽽增加创新的能⼒。
相反，糟糕的数据管理往往意味着糟糕的业务决策和结果，更容易受到违反法规和数据失窃的影响。
⼤数据给信息治理过程、⼯具和组织带来了更⼤的挑战。
随着我们朝着低延迟决策和⼤量不受控制的外部数据的⽅向发展，它变得更加重要。
在⼤数据环境中，需要提出⼏个关键的治理问题，包括在实时分析和实时决策，强调低延迟数据管理的情况下，如何进⾏数据治理。
⼀、数据治理能⼒成熟度模型从结构化数据到⾮结构化数据，包括客户和员⼯数据、元数据、商业机密、电⼦邮件、视频和⾳频，组织必须找到⼀种⽅法，在不妨碍信息⾃由流动和创新的情况下，根据业务需求管理数据。
能⼒成熟度模型（Capabilities Maturity Model，CMM）描述了⼀个框架和⽅法，⽤于度量数据治理的进度。
这个结构化的元素集合提供了⼀个稳定的、可测量的进展到最终想要的成熟度状态。
根据CMM，衡量数据治理进度的五个级别是：成熟度级别1（初始）：流程通常是临时的，环境不稳定。
成熟度级别2（重复）：成功是可重复的，但流程可能不会对组织中的所有项⽬重复。
成熟度级别3（定义）：组织的标准流程⽤于建⽴整个组织的⼀致性。
成熟度级别4（管理）：组织为过程和维护设定定量质量⽬标。
成熟度级别5（优化）：组织的定量过程改进⽬标被牢固地建⽴并不断地修改以反映不断变化的业务⽬标，并被⽤作管理过程改进的标准。
数据治理成熟度模型有助于企业和其他利益相关者如何使战略更有效。
成熟度模型基于IBM数据治理委员会成员的输⼊。
它定义了谁需要参与管理和度量企业在整个组织中管理数据的⽅式的范围。
数据治理成熟度模型基于以下11类数据治理成熟度来衡量数据治理的能⼒：1、数据风险管理和合规性：识别、鉴定、量化、避免、接受、减轻或转出风险的⽅法。
企业数据平台建设方案四种企业数据平台建设方案介绍精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版企业数据平台建设方案四种企业数据平台建设方案介绍导读在企业中，数据平台一直都有存在。
但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。
故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
在企业中，数据平台一直都有存在。
但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。
故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
企业数据平台建设方案从市场主流选择来看，企业数据平台建设方案，目前大致有以下几种：一、常规数据仓库数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。
数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
二、敏捷型数据集市数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。
数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
三、MPP(大规模并行处理)架构进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。
大家所熟悉的HadoopMapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
MPP架构的代表产品，就是Greenplum。
Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
四、Hadoop分布式系统架构当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。
雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。
Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。
企业级大数据分析平台架构设计
企业级大数据分析平台架构设计随着企业数据的越来越庞大，目前，企业级大数据分析平台已经成为企业非常关注和重视的一个重要部分。
企业在建设大数据分析平台时，需要具备良好的架构设计，以确保系统运行的高效性和稳定性。
本文将从以下几个方面进行论述。
一、大数据分析平台的架构设计考虑首先，我们需要考虑大数据分析平台的设计，以为整体的架构设计提供指导和建议。
在这一过程中，我们需要考虑的主要因素有：1.数据源和数据采集方案设计2.存储方案设计3.数据处理方案设计4.数据分析方案设计在这些方面，我们需要通过技术实现，将平台整合在一起。
具体来说：1.数据源和数据采集方案设计在考虑数据采集方案时，我们需要考虑数据源的多样性和数据量的多样性。
同时，我们需要优化采集方案，以确保采集效率和数据的完整性。
我们可以通过构建数据汇聚节点，将网络上所有可能的原始数据集中到一个位置进行统一的采集。
同时，我们可以考虑一些高效的数据采集技术，如流数据采集和批量数据采集技术，并提供数据完整性检查机制。
2.存储方案设计在大数据分析平台中，数据存储通常采用分布式存储方式。
在设计存储方案时，我们需要考虑扩容性和数据访问效率。
针对数据量增加情况，我们需要建立一个弹性的存储方案。
3.数据处理方案设计在设计数据处理方案时，我们需要考虑高速和低延迟的数据处理。
在数据处理时，我们可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark来进行数据处理。
4.数据分析方案设计在数据分析方案设计方面，我们需要考虑数据分析的灵活性和可扩展性。
我们可以建立一个多层次的数据分析模型，以便满足不同的分析需求。
同时，我们也需要建立一个良好的数据元数据，以支持数据模型的开发和管理。
二、大数据架构设计模式针对大数据架构的设计，我们通常使用分层设计模式。
这种模式允许我们将处理数据和使用数据的层分开。
在这种模式下，我们可以使用以下三个层次：1.数据处理层处理层主要用于处理大量的数据并将其转化为可用的数据形式。
数字工厂整体解决方案
本方案旨在为企业提供一套合法合规的数字工厂整体解决方案，助力企业实现生产过程的高效、智能、绿色。通过实施本方案，企业将实现生产效率提升、成本降低、产品质量提高、环保水平提升等目标，为企业的可持续发展奠定坚实基础。
第2篇
数字工厂整体解决方案
一、前言
在全球制造业加速向数字化、网络化、智能化方向发展的背景下，我国企业面临着转型升级的巨大压力。为实现生产模式革新、提升核心竞争力，数字工厂建设成为关键途径。本方案旨在为我国制造企业量身定制一套合法合规的数字工厂整体解决方案，助力企业迈向智能制造新纪元。
四、实施步骤
1.项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组，开展项目实施工作。
2.可行性研究：评估项目的技术可行性、经济可行性、法规合规性等，确保项目顺利推进。
3.设备选型与采购：根据生产需求，选择合适的设备供应商，完成设备采购及安装调试。
4.系统集成：将各生产单元、管理系统进行集成，实现数据交互与业务协同。
2.可行性研究：从技术、经济、法规等方面评估项目的可行性，确保项目顺利推进。
3.设备选型与采购：根据生产需求，选择合适的设备供应商，完成设备采购及安装调试。
4.系统集成：将设备层、网络层、管理层进行集成，实现数据交互与业务协同。
5.人员培训：组织相关人员参加技术培训，提升操作技能与管理水平。
6.系统测试与优化：开展系统测试，验证系统性能、稳定性及生产效果，及时调整优化。
（2）运用人工智能技术，实现生产设备自主调度、生产任务智能分配。
3.信息化管理系统
（1）搭建企业资源计划（ERP）系统，实现生产、采购、销售、库存等环节的集成管理。
（2）建立制造执行系统（MES），实现生产过程的实时监控、调度与优化。
大数据平台数据管控整体解决方案
数据管控体系建设原则 大数据平台数据管控整体解决方案
业务驱动
•以业务的现实需求 为首要前提来确定 数据治理平台的重 点
结合现实
•实施难度、影响范 围 •实施成本、实施风 险
循序渐进
•不可能齐头并进， 一蹴而就 •先易后难
数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案
目录
1
数据管控概述
2
元数据管理
数据 标准 定义
▪分类 ▪信息模型
数
据
标 准
数据 ▪主题数据项 映射 数据映射说明书
• 定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 • 描述主题的识别原则。 • 定义主题分类原则。 • 定义主题分类及产品清单。 • 定义主题信息项 • 定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者
整合不同系统的元数据 整合不同来源的元数据 整合不同类型的元数据 统一可维护的元数据存储
元数据管理-数据地图
统一的全局视图
大数据平台数据管控整体解决方案
元数据解决方案-元数据应用 信息
大数据平台数据管控整体解决方案
功 说能 说明明
➢在查看报表的同时辅以文字 化的术语说明； ➢提供统一、清晰的业务定义 和口径； ➢是业务人员理解数据的好帮 手。
• 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。
数据质量问题定位分析
• 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。
数据关系脉络化
• 提升统一有序的业务系统和MIS系统的管理数据能力，实现 对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 据的时间
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ODI Oozie Hive on MR, Tez, Spark
Pig on MR, Tez, Spark
Spark
Hive/HCat, HDFS,HBase
Hive/HCat, HDFS,HBase
Load to XX Big Data SQL
XX DB
SQOOP
Any DW
Data Validation & Cleansing
企业级客户
传统业务数据为主 商业化服务支持 更多精力在业务层面
简化架构 人员少，简化管理和维护
逐步积累和完善
4
企业更需要全面的数据分析
结构化和非结构化结合，平台和工具为主
实时数据流
业务数据 行业数据 & 物联网 & 社交数据
决策行动 探索创新
事件引擎
决策引擎
数据贮藏库 数据工厂
数据仓库
BI 和报表
企业级客户的特点
数据以结构化为主 多年IT建设积累，量>80% 高密度，高价值
开发和维护人员相对有限 聚焦管理和高层次分析
安全和可用性要求 与已有系统的集成 拥抱新数据和新技术，创新但不是颠覆 考虑总体拥有成本和投资回报
Vs
互联网公司构建 大数据平台
新数据为主 开源软件 一切从头组装 技术即价值 大量的人力堆积 失败了推倒重来
可行动的 事件
可行动的 洞察
事件 & 数据
发现实验室
发现信息 输出 & 共享
有价值的 信息
XX大数据解决方案支持企业全数据管理
提供完整，集成和开放的整体解决方案
实时数据流
Stream Explorer
事件引擎
RTD
决策引擎
可行动的 事件
业务数据
行业数据 & 物联网 & 社交数据
OGG/ ODI
决策行动
Metadata Mgmt & Lineage
OEDQ
OEMM
获组分决 取织析策
批量数据收集（ODI）
• 下一代E-LT技术，装载速度比普通工具 快10倍以上
• 支持超过200种不同的数据源和目标数据 库，支持Hadoop平台
• 和其他工具相比总体拥有成本更低 • 对XX数据库提供最佳性能
实时数据同步（OGG）
• 安全管控：XX数据库安全特性扩展到新技术平台，
控制对敏感数据的访问
• 功能丰富：提供从XX数据库复制数据到Hadoop的工
具：Copy to Hadoop；以及通过Hadoop可以直接访问XX 数据库中的数据的工具XX Table Access for Hadoop and Spark
XX Big Data SQL 3.0
获组分决 取织析策
பைடு நூலகம்
• 统一查询数据：跨不同平台：XX数据库，Hadoop 和
NoSQL DB
•保护现有投资：不需要任何修改就可以直接运行XX
SQL查询
• 卓越性能：Hadoop和NoSQL上的智能扫描通过解析和
智能地过滤各自节点数据大幅度提高性能
• 适用广泛：支持用户自建的系统和XX集成化设备；
支持目前主流领先的Hadoop版本
• 最快的数据同步和复制工具 • 无停机，保证事物可靠性 • 支持多种数据源和目标 • 灵活的1对1/1对多/多对1配置 • 最小化影响数据源
HDFS (Files)
Capture Database Transactions and Deliver to Big Data in Real-Time
HBase (NoSQL) Hive / Hive Streaming (SQL)
{MapReduce}
{APIs}
SQL
Cloudera 5.5及更高 Hortonworks 2.3及更高
Database 12C
BDA
Exadata
企业级商务智能平台， 提供广泛的商业智能能 力和企业级的安全性， 可靠性和可扩展性。支 持移动化，可与XX数据 挖掘集成
利用算法和机器学习自 动进行数据挖掘，支持 图形化界面和企业级R 语言
7
XX提供实时/批量大数据收集工具
Logs NoSQL OLTP DB
Flume/Kafka
API/File SQOOP Flume/Kafka
企业级大数据架构整体解决方案
大多数企业现在的数据分析状态
仅仅是BI：结果展现
实时数据流
业务数据 行业数据 & 物联网 & 社交数据
决策行动 探索创新
事件引擎
决策引擎
数据贮藏库 数据工厂
数据仓库
BI 和报表
可行动的 事件
可历行史动或的者 实洞时察结果
事件 & 数据
发现实验室
发现信息 输出 & 共享
有价值的 信息
Capture Trail Pump Route
Deliver
GoldenGate
JMS
Flume & Storm (Streaming) JMS
Kafka (MPP Pub/Sub)
XX DB
Spark Streaming (Machine Learning)
8
XX Big Data SQL实现跨平台统一数据访问
大数据时代互联网公司的数据分析
偏好开源和自己开发
实时数据流
业务数据
行业数据 & 物联 网 & 社交数据
决策行动 探索创新
事件引擎
R 决策引擎
数据贮藏库
Scala 数据工厂
R 数据仓库
R BI 和报表
可行动的 事件
可行动的 洞察
事件
R
& 数据
R
发现实验室
发现信息 输出 & 共享
有价值的 信息
企业级大数据的不同之处
企业级 商务智能平台
BIEE
OAA
Big Data SQL
Cloudera Hadoop/ Hortonworks Hadoop
XX Database
或
X86 服务器
X86 服务器
X86 服务器
X86 服务器
X86 服务器
X86 服务器
或
数据混搭和全新的数据 图形化展示工具，提供 丰富的图表，业务人员 通过拖拽即可实现数据 可视化
发现实验室
发现信息 输出 & 共享
有价值的 信息
XX支持企业快速开启大数据分析之旅
满足企业不同数据格式，不同角色的需求
交互式数据探索和 发现，基于Hadoop， 利用人的经验发现
数据相关性和价值。 快速进行新数据/非
结构化数据分析
数据探索和发现
BDD
灵活可视化工具
Data Visualization
探索创新
Hadoop NoSQL DB
R
XX Database
OAA 内存选件/多租户
地理和图形
数据贮BD藏A库或 自建 数据工厂
数据仓库 Exadata 或 自建
Big data SQL
Data Visualization
BIEE
BI 和报表
可行动的 洞察
事件 & 数据
Big Data Discovery