LAXCUS大数据管理系统-产品简介
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据产品能力评测介绍
国内首个大数据产品评测体系
评测体系
基础能力
指标导向
性能
场景导向
Байду номын сангаас
Hadoop平台
MPP数据库
NoSQL数据库
Hadoop基础能力测试2.0
可用性
Namenode主节 点失效恢复 Datenode节点失 效恢复 HMaster节点失 效恢复 RegionServer节 点失效恢复 ResouceManag er节点失效恢复 Hive Server失效 恢复 HDFS备份恢复 HBase备份恢复 双集群互备 运维管理节点失 效及恢复
第二批评测
腾讯云、新华三、星 环、明略数据、东方 金信、博易智软6家企 业通过了Hadoop基 础能力评测
第三批评测
2家厂商通过了
第四批评测
9家厂商参加本次
Hadoop基础能力评测， Hadoop基础能力 评测，5家MPP数 5家厂商参加了性能专 项评测 据库厂商参加了 能力评测 MPP数据库基础
已经有24家的25个产品通过评测，其中包括21款Hadoop产品，5款MPP数据库产品 第五批测试正在进行中，目前有10家企业参与性能评测，有10家参与基础能力评测
运维管理
自动化部署 资源监控 作业监控 集群操作
兼容性
ODBC兼容性 JDBC兼容性 SQL支持度 传统数据库同步 跨不同数据库表 关联操作 异构硬件兼容性 操作系统兼容性
功能
数据导入 SQL任务能力 NoSQL数据库 机器学习
安全
认证 授权 加密 审计
多租户
租户管理 资源管理 资源隔离 资源监控
易用性
• • • • • 环境部署与集群规划 测试工具的使用 多任务调优能力 时间进度安排 集群的故障处理与运行维护
三分钟布署LAXCUS
三分钟布署LAXCUS梁祖邦laxcus@LAXCUS是一款大数据处理软件，运行在计算机网络集群之上，凭借着集群的优势，将分布式数据库和中间件服务器的功能集成在一起，提供了庞大的数据存储、计算、开发能力。
同时，LAXCUS 的布署和运行又是非常简单的，对计算机稍有认识的人都能使用。
下面演示在一台LINUX计算机上布署LAXCUS集群的过程。
根据我们的测试，这个布署过程大概需要三分钟左右，或者您熟悉LINUX操作系统，也许不需要这个时间。
在布署LAXCUS之前，请确定已经满足已下条件:<1>保证这台LINUX计算机是处于独立未联网状态。
<2>用户能够以ROOT身份登录LINUX系统，因为LAXCUS的分布式节点服务需要在ROOT状态下运行。
<3>运行LAXCUS需要JAVA环境支持，请首先安装一个JRE，LAXCUS的最低版本要求是JRE1.6。
<4>布署前，您的手头需要有一个二进制的LAXCUS发布包，如果没有，请打开一个网页浏览器，键入“/s/1sjocCCt"下载。
在写这篇文章时，最新的演示版本是0.3版。
以下进入布署过程<1>用户以ROOT身份登录LINUX计算机，然后打开一个终端。
<2>在根目录建立一个laxcus目录，命令是:"mkdir laxcus"。
<3>将LAXCUS发布包从其它目录复制到这个目录下面。
<4>将LAXCUS包解压，命令是：“tar-xzf laxcus_deploy_0.3.02_x32.tar.gz”，然后键入命令:"ls-ltr"，可以看到它的下面分别出现了“top、home、log、data、work、call、build、console、terminal”这一系列目录。
见图1。
图1<5>在“laxcus”目录下有一个"java.sh"文件，用vim或者其它文本编辑工具打开一个它，设置您本机的JAVA_HOME目录(注意这里是大写，LINUX系统区分大小写)。
2023营销科学巨量引擎5a产品手册
2023营销科学巨量引擎5a产品手册一、产品概述营销科学巨量引擎5a是一款先进的营销工具，旨在帮助企业更高效地进行市场推广与营销活动。
它通过智能化的数据分析和精准的营销策略，提供了一站式的解决方案，帮助企业实现营销科学化、个性化和巨量化。
二、产品特点1.大数据分析：巨量引擎5a集成了大数据分析技术，能够对海量的用户数据进行深入分析。
通过对用户行为、偏好和需求的精准洞察，帮助企业了解用户真正的需求和兴趣，从而提供更具针对性的营销方案。
2.智能推荐：巨量引擎5a利用自主研发的智能算法，能够为企业精准推荐潜在客户和目标用户。
通过分析用户的社交关系、购买记录和浏览行为，找出具有购买潜力的用户并推送相关产品和服务，提高营销转化率。
3.个性化营销：巨量引擎5a提供了个性化营销的工具和功能，使企业能够根据不同用户的需求和特点，进行定制化的营销策略。
通过制定个性化的优惠和促销活动，提供个性化的产品推荐等方式，增强用户粘性和购买欲望。
4.营销效果评估：巨量引擎5a拥有完善的数据监测和分析系统，能够实时监测营销活动的效果。
通过对用户行为和购买行为的跟踪，了解营销活动的效果和用户反馈，及时调整营销策略，提高营销ROI。
5.多渠道整合：巨量引擎5a支持多渠道的整合营销。
无论是线上还是线下的渠道，都可以通过巨量引擎5a统一管理和分析，实现多渠道营销的一体化运营，提升营销效果和用户体验。
三、产品应用场景巨量引擎5a适用于各行各业的企业，特别是那些希望提高营销效果、降低营销成本的企业。
以下是一些典型的应用场景：1.电商行业：对于电商企业来说，巨量引擎5a可以帮助他们精准推荐产品给目标用户，提高购买转化率和粘性；同时，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户喜好和需求，进行个性化营销和促销活动。
2.金融行业：对于金融机构来说，巨量引擎5a可以帮助他们更好地了解客户需求和风险特征，提供个性化的金融产品和服务；同时，通过智能推荐和大数据分析，可以提高金融产品的销售和用户满意度。
电商平台数据分析平台使用手册
电商平台数据分析平台使用手册第1章系统概述 (4)1.1 数据分析平台简介 (4)1.2 系统功能与特点 (4)1.3 系统架构与模块划分 (4)第2章账户与权限管理 (5)2.1 账户注册与登录 (5)2.1.1 注册账户 (5)2.1.2 登录账户 (5)2.2 用户权限设置 (5)2.2.1 权限分配 (5)2.2.2 权限调整 (5)2.3 角色管理 (6)2.3.1 角色创建 (6)2.3.2 角色修改与删除 (6)2.4 修改密码与找回密码 (6)2.4.1 修改密码 (6)2.4.2 找回密码 (6)第3章数据源接入 (6)3.1 数据源类型与接入方式 (6)3.1.1 数据源类型 (6)3.1.2 接入方式 (7)3.2 数据源配置与接入流程 (7)3.2.1 数据源配置 (7)3.2.2 接入流程 (7)3.3 数据同步与更新策略 (7)3.3.1 数据同步 (7)3.3.2 更新策略 (8)第4章数据处理与清洗 (8)4.1 数据预处理操作 (8)4.1.1 数据导入 (8)4.1.2 数据整合 (8)4.1.3 数据规范 (8)4.2 数据清洗规则配置 (8)4.2.1 规则设置 (8)4.2.2 规则应用 (9)4.2.3 规则管理 (9)4.3 数据脱敏与加密 (9)4.3.1 数据脱敏 (9)4.3.2 数据加密 (9)4.4 数据质量监控 (9)4.4.1 监控指标设置 (9)4.4.3 异常处理 (9)第5章数据存储与管理 (9)5.1 数据仓库架构 (9)5.1.1 数据仓库分层 (9)5.1.2 数据仓库技术选型 (10)5.1.3 数据仓库扩展性与容错性 (10)5.2 数据表设计与优化 (10)5.2.1 数据表设计原则 (10)5.2.2 数据表设计方法 (10)5.2.3 数据表优化策略 (10)5.3 数据存储策略与压缩 (11)5.3.1 数据存储策略 (11)5.3.2 数据压缩 (11)5.4 数据备份与恢复 (11)5.4.1 数据备份 (11)5.4.2 数据恢复 (11)第6章数据分析模型与方法 (11)6.1 常用数据分析模型 (11)6.1.1 描述性分析模型 (11)6.1.2 关联分析模型 (12)6.1.3 聚类分析模型 (12)6.1.4 时间序列分析模型 (12)6.2 数据挖掘算法与应用 (12)6.2.1 决策树算法 (12)6.2.2 逻辑回归算法 (12)6.2.3 神经网络算法 (12)6.2.4 聚类算法 (12)6.3 数据可视化技术 (12)6.3.1 柱状图 (12)6.3.2 折线图 (13)6.3.3 饼图 (13)6.3.4 散点图 (13)6.4 用户行为分析模型 (13)6.4.1 RFM模型 (13)6.4.2 用户留存分析模型 (13)6.4.3 用户路径分析模型 (13)6.4.4 用户价值分析模型 (13)第7章报表与仪表盘 (13)7.1 报表类型与设计 (13)7.1.1 报表分类 (13)7.1.2 报表设计原则 (14)7.1.3 报表模板 (14)7.2 报表制作与发布 (14)7.2.2 发布报表 (14)7.3 仪表盘配置与展示 (14)7.3.1 仪表盘概述 (14)7.3.2 仪表盘配置 (14)7.3.3 仪表盘展示 (15)7.4 数据导出与打印 (15)7.4.1 数据导出 (15)7.4.2 数据打印 (15)第8章数据挖掘与预测 (15)8.1 数据挖掘任务创建与管理 (15)8.1.1 创建数据挖掘任务 (15)8.1.2 管理数据挖掘任务 (15)8.2 挖掘算法选择与参数设置 (16)8.2.1 挖掘算法选择 (16)8.2.2 参数设置 (16)8.3 模型评估与优化 (16)8.3.1 模型评估 (16)8.3.2 模型优化 (16)8.4 数据预测与决策支持 (16)8.4.1 数据预测 (17)8.4.2 决策支持 (17)第9章系统监控与维护 (17)9.1 系统功能监控 (17)9.1.1 功能监控概述 (17)9.1.2 功能监控指标 (17)9.1.3 功能监控工具 (17)9.2 数据安全与审计 (17)9.2.1 数据安全策略 (17)9.2.2 数据审计 (17)9.3 系统日志分析 (18)9.3.1 日志收集 (18)9.3.2 日志分析工具 (18)9.3.3 日志分析应用 (18)9.4 系统故障排查与恢复 (18)9.4.1 故障排查流程 (18)9.4.2 系统恢复 (18)9.4.3 预防措施 (18)第10章常见问题与解决方案 (19)10.1 数据分析常见问题解答 (19)10.1.1 如何处理数据缺失问题？ (19)10.1.2 如何解决数据异常值问题？ (19)10.1.3 如何提高数据分析模型的准确性？ (19)10.2 系统使用技巧与建议 (19)10.2.1 如何快速创建数据分析报告？ (19)10.2.2 如何实现多维度数据分析？ (20)10.2.3 如何进行数据可视化展示？ (20)10.3 技术支持与售后服务 (20)10.3.1 如何获取技术支持？ (20)10.3.2 如何享受售后服务？ (20)10.4 用户反馈与建议渠道 (20)10.4.1 如何提交反馈与建议？ (20)第1章系统概述1.1 数据分析平台简介电商平台数据分析平台是为了满足电商企业在数据挖掘、分析及决策支持方面的需求而设计的一款高效、实用的数据分析工具。
AmigoCloud 大数据平台与相关服务商品介绍说明书
AmigoCloud delivers a big data platform and associated services that enable organizations to collect geographic information system (GIS) data in the field, upload theinformation securely to the cloud, and analyze it along with other proprietary and publiclyavailable datasets to solve highly complex geospatial problems. Founded by a team ofGIS experts in 2013, AmigoCloud is headquartered in San Francisco and has a branchoffice in Lima, Peru.AmigoCloud’s client list is diverse, and includes investment firms wanting to identifythe real estate properties most likely to be profitable, utilities needing to streamlineservices to customers, and transportation departments that must track everything frompotholes to street signs. The company serves several U.S. government agencies as well,which impose highly specific security requirements and demand frequent compliancecertifications.“In general, GIS data is not very sensitive, as things like road networks and streetsigns are not private information,” explains Daniel Caldwell, director of engineering forAmigoCloud. “But that changes significantly when we do work related to the nationalelectrical grid. And it changes in a big way when it comes to intelligence activities.”Cloud-first from Day OneAmigoCloud has utilized a cloud-based architecture from the beginning, in an effort todeliver the flexibility, scalability, and total cost of ownership (TCO) required to profitablydeliver its wide range of services. “Our customers’ needs are very diverse, so we requirean agile and flexible infrastructure to deliver to their specifications,” says Caldwell.“We use our in-house data center for testing and some production projects, but mostof our data analysis work takes place in the cloud,” Caldwell continues. “We started byleveraging public clouds, ultimately settling on Amazon Web Services (AWS)—and itsGovCloud offering for government customers. But because of customer requirements,we now also have a private cloud infrastructure that we built five years ago, and much ofour newer work is being housed there.”CASE STUDY“FortiGate gives us transparent visibility across our entire hybrid architecture, both the on-premises data center and the AWS cloud.”– Daniel Caldwell, Director of Engineering, AmigoCloud Building Security and High Availability for Complex, Cloud-based Geospatial AnalysisDetails Customer: AmigoCloud Industry: TechnologyLocation: San Francisco, California,USA Deployment n n FortiGate n n FortiSwitch n n FortiGate Unified Threat Management Bundle n n 24×7 FortiCare SupportStruggling with Piecemeal SecurityWhen AmigoCloud built out its initial solution offerings, Caldwell elected to use an open-source firewall and router to protect the data center. But a few years in, their experience with that solution was less than positive. For one thing, because of consumer-grade components in place at the time, they could only use one of the data center’s two connections, essentially cutting throughput in half.In addition, the system had inadequate failover capabilities, which compromised availability and reliability and made it difficult to perform even scheduled maintenance. “Installing an infrastructure upgrade could bring down the whole system,” says Caldwell. “It got to be an unacceptable level of risk.”The open-source firewall also posed problems for troubleshooting. “The worst part was the lack of visibility,” Caldwell says. “When an application began to have poor response times, my team might have a sense of where the problem was located, but they couldn’t pin it down. The tools were inadequate. As a result, it was impossible to know what was truly happening in our network.”Meeting Strict Security Requirements for U.S. AgenciesAn opportunity to address these problems began a year ago, when a U.S. agency asked for proposals to build a geospatial analysis platform for highly sensitive intelligence projects. AmigoCloud would not host this analysis at all; the customer wanted to do all the data analysis on-premises using dedicated hardware, with limited and secure connectivity even within its own data center.After a rigorous procurement process, the agency awarded the contract to AmigoCloud, which included providing the dedicated hardware infrastructure and an instance of AmigoPlatform. The latter can analyze datasets up to petabyte scale and display the results in a customizable graphical format.Above all, the agency needed to avoid interruptions to its critical intelligence workflows. “High availability was a crucial requirement for both the hardware and the software,” says Caldwell. “If an outage lasts longer than 48 hours, the agency can impose a big fine on AmigoCloud, which would be a highly embarrassing incident for both parties.” Becauseof the sensitive nature of the data, the AmigoCloud network had to be physically separate from other networks in the agency.Turning to a Trusted Advisor“Regarding security, our first big decision was, ‘Should we do it ourselves using theopen-source firewall or outsource the project to a cybersecurity vendor?’” Caldwell says. “Given our experience, we were not confident that our incumbent firewall could do the job.” AmigoCloud had an existing relationship with Fortinet, so Caldwell and his team approached that company to jointly design security into the dedicated hardware platform from the ground up.AmigoCloud opted for two FortiGate next-generation firewalls (NGFWs) configured in high-availability (HA) mode. “We chose FortiGate in part because of its ability to provide visibility and management control across a container-based environment,” says Caldwell. “It also met our client’s requirements for high availability.”The company chose the FortiGate Unified Threat Protection (UTM) bundle to extendprotection to web- and email-based attacks. The architecture also includes twoFortiSwitch secure access switches that are cross-connected to the servers forredundancy.AmigoPlatform is a cloud-native application based on containers with Kubernetesorchestration. In case of a component failure, the Kubernetes cluster reallocateshardware resources to ensure continued service availability. FortiGate NGFWs arecontainer-aware, automatically updating dynamic addresses for Kubernetes andproviding a high level of visibility and control across the end-to-end environment.Deployment with No Outside ResourcesThe agency’s tight security imposed significant constraints on the installation team.“Once you go inside the facility, you are not allowed to communicate with the outsideworld: no phone calls, no texts, no emails, no Google searches,” explains MarcoFlores, professional services tech lead for AmigoCloud. “Therefore, we decided toprototype the complete setup in our lab, perform extensive testing to ensure properoperation, then document the process on paper so we could do it again at thecustomer’s location.”Local engineers from the Fortinet team were called in to help with the prototypingphase. The Fortinet engineers worked side by side with AmigoCloud to set up theequipment, configure the Kubernetes clustering and the FortiGate HA mode, test failover times and other requirements, and—most importantly—carefully and thoroughly document every aspect of the installation. “With the help of the Fortinet team, we created a detailed notebook that showed every physical connection, every configuration setting, every part number—everything,” Flores says. “Our meticulous preparation paid off, because the installation went without a hitch.”Supporting the Agency’s MissionAfter 24 months of production operations, the AmigoCloud system is doing its job for the intelligence agency. “Everything has been working great,” says Caldwell. “The FortiGate devices are handling a lot of traffic without any problems.”The agency is particularly pleased with the ease of security management made possible by the tight integration of the FortiGate and FortiSwitch devices. “The agency’s security team can manage port-level security and policy enforcement from the FortiGate GUI,” Caldwell says. “There is no need to go directly to the switch. They don’t have to worry about separate switch and firewall layers or failing to completely account for east-west traffic.”The AmigoCloud team relies on FortiCare 24×7 technical support to meet the agency’s service-level agreement (SLA) for remediating outages. “The response times that we get from Fortinet are phenomenal—not like other vendors that make you wait 48 hours to get a real response,” says Caldwell.Upgrading the Hybrid CloudThe agency deployment worked so well that AmigoCloud has decided to rearchitect its hybrid cloud environment using Fortinet products and services. Caldwell’s team has developed a set of requirements for the upgrade based on what they learned during the agency deployment. “For one thing, we want the same level of high availability that the agency has achieved with the Fortinet HA configuration,” says Caldwell.However, AmigoCloud has additional requirements for its hybrid cloud that go beyond those of the agency. To provide gigabit Ethernet connectivity between servers, Caldwell’s team plans to pair together its two connections to the company’s co-location facility to increase throughput.Scalability and flexibility are additional goals of the upgrade. “We want to avoid investing in hardware that we only need temporarily,” Caldwell notes. For example, AmigoCloud often runs TensorFlow model analyses, which are compute-heavy workflows that require a GPU. “It would cost us thousands of dollars to replicate the GPU capabilities that AWS provides on a pay-as-you-go basis,” he explains.Copyright © 2019 Fortinet, Inc. All rights reserved. Fortinet , FortiGate , FortiCare and FortiGuard , and certain other marks are registered trademarks of Fortinet, Inc., and other Fortinet names herein may also be registered and/or common law trademarks of Fortinet. All other product or company names may be trademarks of their respective owners. Performance and other metrics contained herein were attained in internal lab tests under ideal conditions, and actual performance and other results may vary. Network variables, different network environments and other conditions may affect performance results. Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet’s General Counsel, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall be binding on Fortinet. For absolute clarity, any such warranty will be limited to performance in the same ideal conditions as in Fortinet’s internal lab tests. Fortinet disclaims in full any covenants, representations, and guarantees pursuant hereto, whether express or implied. Fortinet reserves the right to change, modify, transfer, or otherwise revise this publication without notice, and the most current version of the publication shall be applicable. Fortinet disclaims in full any covenants, representations, and guarantees pursuant hereto, whether express or implied. Fortinet reserves the right to change, modify, transfer, or otherwise revise this publication without notice, and the most current version of the publication shall be September 27, 2019 2:03 PM Saving Time and Improving EfficiencyWhile the internal upgrade process is ongoing, AmigoCloud is reaping benefits from the Fortinet devices already installed. “FortiGate gives us transparent visibility across our entire hybrid architecture—the on-premises data center and private cloud as well as the AWS cloud,” say Caldwell. “Just getting the alerts right saves me three hours every week.”Thanks to the internal DNS capabilities of FortiGate, AmigoCloud has streamlined the process of delivering results to its customers via custom URLs—something that happens two or three times a month on average. “Our analyses drive critical decisions such as whether or not to buy a particular tract of land for mining operations,” Caldwell says. “With such a high-value product, we don’t want to give them a long, complicated link to see their results; instead, we set up a simplified URL using the customer’s own name.” In the past, Caldwell had to configure the switches manually, something that happened at least three times a month. “FortiGate saves me five hours every time we set up a dynamic DNS for our clients,” Caldwell observes.For the initial project with the U.S. government agency, the centralized visibility provided by the FortiGate NGFWs is a key benefit. “Being able to have full visibility and control over each Kubernetes container fulfills a key need for this customer,” Caldwell relates.Keeping Ahead of the CurveTo increase productivity and improve operational efficiency, AmigoCloud is actively working to automate manual processes across the board. Caldwell’s team is currently evaluating FortiAnalyzer to bolster the company’s ability to identify threats and automate log management.“We installed FortiAnalyzer to test out its capabilities,” Caldwell relates. “As soon as it was live, we could identify the sources of unusual or suspicious traffic. When we saw a large amount of traffic coming from Peru, where we have an engineering office, we knew this wasn’t an issue. But if we see traffic influxes from China, for example, then we know that we need to pay attention. We are impressed with the level of analysis we can do.”Caldwell expects AmigoCloud’s relationship with Fortinet to grow even more in the future. “The Fortinet team has been extremely helpful in our deployments so far, and the fact that everything is seamlessly integrated will make it easy to add protection,” Caldwell concludes.。
产品方案技术介绍
产品方案技术介绍1. 概述本文档旨在介绍我们公司开发的产品方案的技术细节。
该产品方案结合了最新的技术和创新理念，旨在解决用户在实际应用中遇到的问题，并提供更好的用户体验。
2. 技术架构我们的产品方案基于先进的技术架构设计，以下是该技术架构的主要组成部分：•前端技术：我们采用现代化的前端开发框架，如React和Vue，来构建用户界面。
利用HTML、CSS和JavaScript，我们能够实现动态和交互式的用户界面。
•后端技术：我们的后端采用了可靠且高效的技术栈，如Node.js和Python。
这些技术不仅可以处理大量的数据请求，还能与数据库进行交互，并提供稳定的数据存储和管理功能。
•数据库：我们使用的数据库技术包括关系型数据库MySQL和非关系型数据库MongoDB。
这些数据库为我们提供了强大的数据存储和查询功能，可以有效地管理大量的数据。
•云计算和虚拟化：我们利用云计算和虚拟化技术，如Amazon Web Services（AWS）和Docker，来管理和部署我们的应用程序。
这些技术可以提供高可用性、弹性和安全性的部署环境。
3. 核心功能我们的产品方案具有以下核心功能：3.1 用户认证和授权我们的产品方案提供了灵活的用户认证和授权功能。
通过集成常见的认证和授权机制，如用户名/密码验证、OAuth和JSON Web Tokens（JWT），我们可以确保用户能够安全地访问和使用系统。
3.2 数据管理和分析我们的产品方案能够有效地管理和分析大量的数据。
通过使用数据库技术和高性能数据处理算法，我们能够提供快速、可靠的数据查询和分析功能，帮助用户更好地理解和利用数据。
3.3 实时通信我们的产品方案支持实时通信功能，使用户能够即时地与系统或其他用户进行沟通。
通过使用WebSocket和实时消息传递协议（如Socket.io），我们能够实现实时聊天、通知和协作功能，提供更好的用户交互体验。
3.4 扩展性和定制化我们的产品方案具有高度的扩展性和定制化能力。
大数据产品规格说明书
数据管控产品规格说明书第一章引言1.1编写目的本文档作为数据管控产品体系（元数据和数据质量管理）的产品方案说明书，介绍元数据和数据质量的解决方案。
1.2项目背景经过多年建设，企业一般已经初步建成了各类管理信息系统，虽然在运用和分析数据支持经营决策方面已初见成效，但是对比战略发展要求和国内外最佳实践经验，还是存在数据管控水平不高，以及配套体系建设相对滞后的问题。
为解决这些问题，企业会做种种努力，但由于未采用系统性的管控治理，数据问题并未能从根本上解决，阻碍了企业管理精细化的进程。
参考国内外同业先进理念、做法，一般会从数据标准、数据质量、数据模型、数据分布、数据安全、数据生命周期管理等6 个方面，采用全面规划、分步实施的策略，分阶段有序推进数据管控项目建设，包括构建统一的数据管控制度体系、优化数据管控流程、实施有针对性的数据管控配套系统建设，实现对数据资产的全面管理和深度利用，进而提升数据资产管理水平和信息服务水平，形成差异化的竞争优势和核心竞争力。
第二章方案概述2.1方案目标本方案主要完成以下工作：①完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的引进、集成部署和客户化定制；②完成风险相关数据标准在元数据管理系统的落地；③完成风险相关数据质量的评估及数据质量评估分析模型的开发。
④完成其他业务需求中明确的试点系统的数据标准发布和质量评估落地工作。
2.2项目范围2.2.1实施内容1)元数据管理系统和数据质量评估管理系统相关基础性工作根据业务需求，结合企业现有系统的情况，制定具体项目实施方案，确保能完成相关咨询成果在系统内的部署和设置。
完成系统接口设计、系统架构设计和形成实施所需的需求规格化文档等工作。
完成产品的集成安装和初步调试工作。
若提供的软硬件配置建议书不能完全满足企业软硬件选型需要的，需要协助事先完成必要的产品测试工作，确定最终的系统软硬件配置清单。
2)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的客制化开发实施根据企业的业务需求，对产品或应用进行客制化实施。
A产品介绍教材(doc 27页)
目录1.附件 (2)1.1. A PPLIX公司介绍 (2)1.2. A PPLIX产品介绍 (4)1.2.1.Applix iCRM (5)1.2.1.1. Applix iSales (6)1.2.1.2. Applix iService (7)1.2.1.3. Applix iHelpdesk (8)1.2.2.Applix iPlanning (9)1.2.3.Applix iCustomerInsight (10)1.2.4.技术平台 (11)1.2.4.1. Applix iEnterprise (11)1.2.4.2. Applix iTM1 (12)1.3. A PPLIX I E NTERPRISE开发环境介绍 (15)1.3.1.系统体系结构特点 (15)1.3.1.1. 采用最流行的三层结构 (15)1.3.1.2. 多系统连接 (16)1.3.2.系统功能特点 (17)1.3.2.1. 完善可靠的用户管理 (17)1.3.2.2. 简单易学的工作画面 (18)1.3.2.3. 高度结构化 (18)1.3.2.4. 适应性/伸缩性 (18)1.3.2.5. 数据库全文检索功能（Fulcrum Server） (19)1.3.2.6. 任务分配树(Knowledge Tree) (20)1.3.2.7. 事件处理功能(VIP Server) (21)1.3.2.8. 定时处理功能(Escalation Server) (22)1.3.2.9. 自动通知功能(Notification Server) (23)1.3.2.10. 无处不在的工作流（Workflow） (23)1.3.2.11. 报表功能(Crystal Report Pro Server) (23)1.3.3.Applix iEnterprise对多种接入方式的支持 (24)1.3.3.1. Windows接入方式 (25)1.3.3.2. Web接入方式 (25)1.3.3.3. 其他接入方式 (25)1.3.3.4. 多接入方式示意图 (26)1.附件1.1.Applix公司介绍Applix公司（NASDAQ 代码为APLX）成立于1983年，总部位于美国Boston，全球拥有26个分支机构，4000多家用户。
三分钟部署Laxcus大数据管理系统
三分钟部署Laxcus大数据管理系统Laxcus大数据实验室Laxcus大数据管理系统是Laxcus大数据实验室历时5年，全体系全功能自主设计研发的大数据产品，目前已经发展到2.1版本。
Laxcus大数据管理系统采用松耦合架构，整合了大数据和关系数据库的技术，实现了一站式数据处理，并行节点数和数据存储计算规模可以达到百万台级和EB量级，现在已经投入到国内多个大数据和云计算项目中使用。
Laxcus大数据管理系统同时保持了使用和部署的极简性，每个人都能够很容易学习掌握和操作它。
下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus single系统的过程。
根据我们的测试，这个部署过程大约需要三分钟，如果您熟悉Linux系统，也许不需要这个时间。
关于Laxcus的介绍，详见产品论文：《Laxcus大数据管理系统》。
在实际部署前，请确定已经满足已下条件：<1>保证这台Linux计算机是处于独立且没有联网状态（Laxcus single系统绑定127.0.0.1，用“ifconfig -a”命令查看本地IP地址，如果有就全部删除，且保证“ping localhost”是127.0.0.1）。
<2>用户以root身份登录Linux系统（Laxcus要求所有节点都在root状态下工作，非root用户可用“su”命令切换到root状态）。
<3>运行Laxcus需要Java环境支持，请安装一个JRE，Laxcus最低版本要求是JRE1.6（Laxcus single 系统为32位版本，为确保匹配运行，请使用32位JRE1.6及以上版本）。
以下进入部署状态：<1>用户以root身份登录Linux计算机，然后打开一个终端窗口。
<2>在根目录建立一个Laxcus目录，命令是:"mkdir laxcus"（注意是全小写，Linux对大小写敏感）。
<3>将laxcus single包从其它目录复制到这个目录下面。
oxcooooooe解决方案
oxcooooooe解决方案在当今数字化的时代，数据的处理已经成为了每个企业必须面对和解决的问题，而oxcooooooe的出现提供给了每个企业一种高效、安全、易用的数据管理和分析解决方案。
本文将对oxcooooooe进行详细介绍，并探讨其如何帮助企业高效处理大数据和提升企业的数据分析能力。
一、oxcooooooe简介oxcooooooe是一款基于云端的数据分析与管理平台，通过其灵活、可独立配置的分析和管理能力，帮助企业实时监控数据、快速分析数据、并优化决策流程。
这一平台可以分析和集成各种数据源，通过人工智能，可为企业高效实现数据建模、预测和决策。
二、 oxcooooooe的特点1. 安全性采用先进的安全技术和数据加密技术，oxcooooooe的数据传输和存储都可以保证数据的安全性，并且遵守了相关政策法规。
2. 高效性oxcooooooe通过建立可视化的图形化工具和简单易用的界面，帮助用户检索组织数据，生成报告，追踪分析结果。
同时支持实时分析，不仅可以缩短数据分析的时间，还可以使决策更精准。
3. 可扩展性系统采用模块化设计，所以系统功能可轻松扩展和自定义配置。
同时还支持多数据源的实时集成，可以更好地支持用户使用多种数据源，例如社交媒体，金融市场数据等。
4. 协作性可以多人协同使用，组织内容合并管理，并支持用户进行讨论交流，提升了数据的可利用性和分析精确度。
三、oxcooooooe的使用案例1. 零售业零售企业需要维护许多不同的渠道和客户，随着市场的变化和需求的变化，必须随时检查产品、渠道和客户数据。
oxcooooooe系统可以帮助零售企业收集、整合和分析大量的数据，并快速对数据进行实时分析，从而为企业明确经营战略和提高销售业绩提供支持。
2. 保险业保险企业需要多方面分析数百万张保单的数据，以支持公司实现监控、业绩管理和灵活的产品设计。
oxcooooooe系统可以帮助保险企业处理海量数据，并通过建立模型和应用机器学习和人工智能技术，实现精简法规合规风险分析、理赔分析等。
Laxcus大数据管理系统
2
目录
介绍..................................................................................................................................................... 1 目录..................................................................................................................................................... 3 第一章 基础概述.............................................................................................................................10
1.2.1 以节点为单位的计算集群...................................................................................11 1.2.2 超大规模集群.......................................................................................................12 1.2.3 多用户共享...........................................................................................................12 1.2.4 低成本的硬件设备...............................................................................................13 1.2.5 弱中心化管理.......................................................................................................13 1.2.6 松耦合架构和系统群...........................................................................................13 1.2.7 命令驱动的数据处理模式...................................................................................14 1.2.8 任务调度模型.......................................................................................................14 1.2.9 可定制扩展编程框架...........................................................................................14 1.2.10 负载自适应控制.................................................................................................15 1.2.11 以大规模的读操作为主，兼顾少量的写操作................................................ 15 1.2.12 数据存储方案.....................................................................................................16 1.2.13 流式处理.............................................................................................................16 1.2.14 即时存取.............................................................................................................17 1.2.15 可调 CAP 策略.....................................................................................................17
达观数据产品说明文档
达观数据产品说明文档一、产品概述达观数据是一家专注于数据分析和智能决策的公司，致力于为企业提供高效、准确的数据分析解决方案。
我们的产品旨在帮助企业实现数据驱动决策，提升业务效率和竞争力。
二、产品特点1. 多维数据分析：达观数据产品支持多维数据分析，可以根据不同维度的数据进行灵活的筛选和分析，帮助用户深入了解业务情况。
2. 可视化报表：我们的产品提供丰富多样的可视化报表功能，用户可以通过直观的图表和图形展示数据分析结果，更加直观地了解业务状况。
3. 智能决策支持：达观数据产品利用先进的算法和模型，为用户提供智能决策支持，帮助用户在复杂的业务环境中做出准确、科学的决策。
4. 数据安全保障：我们重视用户数据的安全和隐私保护，采取多层次的安全措施，确保用户数据不被泄露或滥用。
三、产品功能1. 数据导入：达观数据产品支持从多种数据源导入数据，包括数据库、Excel、CSV等，用户可以根据自己的需求选择合适的数据源进行导入。
2. 数据清洗：我们的产品提供数据清洗功能，可以自动识别和处理数据中的异常值、缺失值等问题，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：达观数据产品提供丰富的数据分析功能，包括数据透视、数据挖掘、数据建模等，用户可以根据自己的需求选择合适的分析方法进行数据分析。
4. 可视化报表：我们的产品提供多种可视化报表模板，用户可以根据自己的需求选择合适的报表模板，并进行自定义设置，生成符合自己需求的报表。
5. 智能决策支持：达观数据产品利用机器学习和人工智能技术，为用户提供智能决策支持，包括预测分析、风险评估、优化建议等，帮助用户做出更加准确、科学的决策。
6. 数据安全保障：我们的产品采取严格的数据安全措施，包括数据加密、访问控制、审计日志等，确保用户数据的安全和隐私保护。
四、产品应用场景1. 企业经营分析：达观数据产品可以帮助企业进行销售分析、市场分析、财务分析等，帮助企业了解自身业务情况，优化经营策略。
LAXCUS大数据管理系统网络安全配置手册
RSA 私钥
说明
“private-key”标签说明 RSA 私钥。可以是一个文件路径，或者由“modulus”和“exponent” 标签组成的 RSA 公钥密文。
客户机配置
“client”标签说明 FIXP 客户机连接 FIXP 服务器的通信关系。在配置文件里，存在至少一 个，任意多个。
说明
是“server”标签中的“check”属性，指示服务器收到网络连接时，服务器需要执行的安 全验证工作。节点间发生网络通信时，连接双方的安全方案，由服务器决定。
松耦合和紧耦合的架构设计及性能对比
松耦合和紧耦合的架构设计、性能对比在最近的一次大数据技术讨论会上，有一家公司的技术高管谈到松耦合和紧耦合的性能表现的话题。
正好Laxcus大数据管理系统的设计，从0.x、1.x到2.x版本，也经历了从紧耦合到松耦合的发展过程。
做为亲历者，对这两种架构的设计和运行效果，我们有清楚的了解和认识。
下面就说一说这件事。
写此博文，也希望给做系统设计的兄弟们，尤其是做高并发、复杂数据计算的同行提供一点参考。
先说紧耦合，这种架构是我们在Laxcus0.x、1.x中采用的。
如下图所示，紧耦合架构本质是一个Client/Server模型。
客户机发起请求给服务器，服务器收到，根据请求做出应答，然后反馈给客户机。
这种架构最典型的应用就是我们每天都用到的WEB服务。
优点嘛，就是简单。
架构简单、设计简单、开发周期短、能够快速投入部署和应用。
在Laxcus集群的早期运行中，这些特点都得到有力的验证。
紧耦合架构但是到了后期，随着Laxcus集群规模的不断扩大，访问量的不断增加，尤其是数据计算量、计算时间成倍数的增长后，紧耦合架构渐渐不堪重负，缺点开始不断暴露出来，主要有以下几个方面：1.无法支持大规模的计算业务。
因为大数据业务对计算机资源占比普遍很大，导致多任务并行能力有限。
举个例子，我们曾在一台Pentium IV2.G+2G的机器上测试一项小规模的数据处理业务。
当并行任务量达到100多个的时候，计算机已经发生超载现象。
2.计算机载荷无法控制。
换句话说，就是计算机不能控制超载现象，而超载对硬件伤害非常大，这会严重降低计算机稳定运行能力和使用寿命。
3.任务执行过程中管理难度大。
任务在执行过程中不受管控。
4.对网络资源消耗大。
同步操作在数据发送和数据返回之间，有很大一段是空闲的，这种空闲占用是对网络资源的极大浪费。
5.安全控制力度差。
因为服务器直接暴露给客户机，容易引发网络攻击行为。
6.程序代码之间关联度过高，不利于模块化处理。
希嘉数据中台体系
希嘉数据中台体系希嘉数据中台体系是一个集数据管理、数据分析和数据应用于一体的系统。
它旨在提供一个统一的数据平台，以支持企业内部的数据整合、共享和利用。
本文将详细介绍希嘉数据中台体系的标准格式。
一、引言希嘉数据中台体系是希嘉公司开发的一套数据管理系统，旨在帮助企业更好地管理和应用数据。
该体系包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用四个主要模块。
二、数据采集数据采集是希嘉数据中台体系的第一步。
通过各种数据源的连接和数据抓取技术，将数据从不同的系统和平台中收集起来。
数据采集的主要目标是确保数据的完整性和准确性。
1. 数据源连接希嘉数据中台体系支持多种数据源的连接，包括数据库、文件、API接口等。
用户可以根据自己的需求选择合适的数据源，并进行相应的配置和连接。
2. 数据抓取数据抓取是指从数据源中提取数据的过程。
希嘉数据中台体系提供了灵活的数据抓取工具，支持定时任务、实时抓取和增量抓取等多种方式。
用户可以根据自己的需求选择合适的抓取方式，并进行相应的配置。
三、数据存储数据存储是希嘉数据中台体系的第二步。
通过将采集到的数据存储在统一的数据仓库中，实现数据的集中管理和共享。
1. 数据仓库希嘉数据中台体系提供了一个高效可靠的数据仓库，用于存储和管理采集到的数据。
数据仓库采用分布式存储架构，具有高可用性和可扩展性。
2. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪和格式化等处理。
希嘉数据中台体系提供了强大的数据清洗工具，可以根据用户的需求进行灵活配置和操作。
四、数据处理数据处理是希嘉数据中台体系的第三步。
通过对存储在数据仓库中的数据进行加工和分析，提取有价值的信息和洞察。
1. 数据加工数据加工是指对原始数据进行计算、聚合和转换等操作，以生成新的数据集。
希嘉数据中台体系提供了丰富的数据加工工具，包括数据转换、数据计算和数据聚合等功能。
2. 数据分析数据分析是指对加工后的数据进行统计、挖掘和建模等操作，以获取有关数据的洞察和结论。
LAXCUS大数据管理系统-产品简介
重点和核心技术介绍（二）
技术名称
说明
FIXP通信协议
Diffuse/Converge算 法
二进制网络通信协议。具有格式紧凑，解析速度快，根 据网络MTU自动分片能力。能够有效降低网络传输负荷 和重传概率，是保证大数据稳定传输的基础。
分布计算算法。为分布数据处理业务提供一个规范化的 分布处理规则，是Laxcus大数据管理系统最核心的功能 之一。
• 互联网 • 物联网 • 公有云、私有云 • 商业大数据 • 人工智能 • 超级计算机 • 工业智能制造
应用领域
与当前主要产品的对比（一）
功能/产品名称 Open Stack
Hadoop
关系数据库
集群规模 支持虚拟化 数据可计算 数据存储量
数据存储模型
支持关系数据 网络通信 安全管理
分布算法
ETL算法 SQL支持层面
说明
一套系统中共存的两种存储方案。用户按照自己业务需 求，可酌情选择行存储或者列存储中的一种，或者兼而 有之。两种存储方案都支持关系型数据和逻辑关系检索。 是系统最核心的功能之一。此数据存储方案目前只有 Laxcus实现。 针对网络分布资源的快速定位算法。通过一次散列计算， 在毫秒级时间内，把数据请求导向实际数据所在的计算 机节点。
维护管理不足
Laxcus
一个技术团队的全体系设计研发 一套体系化大数据产品 内部集成所需功能 通过功能内聚和协同解决兼容问题 一键安装，简单配置 全体系设计研发，功能内聚，长期运行 检验测试，保证产品高稳定性和可靠性 可视化和交互式操作，解决易用性难题 体系化安全管理，细化到每个处理环节 组件编程，将分布计算内置和规范化， 降低开发难度 提供多种维护管理方案，随时随地监控 集群运行。另外还提供定制服务。
大数据的两种处理方式
⼤数据的两种处理⽅式
⼤数据的处理⽅式有两种：基于内存的流式处理和基于硬盘的存储处理。
流式处理就好象是在经过的数据⾯前建⼀道⽔闸。
数据流过这⾥，经过闸门的时候，就进⾏筛选过滤，分析出有价值的内容，然后丢弃，以后也不再使⽤。
存储处理则是建⼀个储⽔池。
数据先放进⼊储⽔池存起来，需要的时候，再进到储⽔池⾥，在⾥⾯筛选分析，找到那些有价值的内容。
这个过程中，因为⽔还在储⽔池⾥，没放掉，所以可以供下次继续使⽤。
存储模式的数据处理是可以重复的，⽤完再⽤，反复使⽤。
但是因为硬盘本⾝的机械特性问题，导致它处理速度慢，速率不⾼。
不过现在也还是有⼀些针对硬盘的优化措施。
流式处理因为数据的处理过程在内存⾥进⾏，内存的处理性能是硬盘的数个量级，所以它的处理速率⽐存储模式⾼很多。
但是也因为数据驻留在内存⾥，内存的特性是掉电即失的，只能⼀次性使⽤。
所以流式处理通常是⽤完即弃，象卫⽣⼱。
⼤数据产品⾥，Spark是流式处理，Laxcus、Hadoop是存储处理。
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LAXCUS大数据技术实验室 - 北京
体系架构
产品特点
• 多集群多用户多任务数据管理系统 • 一体化设计、全功能实现、一站式数据处理 • 100%自主知识产权 • 集群规模：百万台计算机节点 • 数据规模：EB级存储和计算 • 集成云管理、大数据、数据库、中间件、中间件服务器五
维护管理不足
Laxcus
一个技术团队的全体系设计研发 一套体系化大数据产品 内部集成所需功能 通过功能内聚和协同解决兼容问题 一键安装，简单配置 全体系设计研发，功能内聚，长期运行 检验测试，保证产品高稳定性和可靠性 可视化和交互式操作，解决易用性难题 体系化安全管理，细化到每个处理环节 组件编程，将分布计算内置和规范化， 降低开发难度 提供多种维护管理方案，随时随地监控 集群运行。另外还提供定制服务。
码位计算器 Scan/Sift算法 流式处理
数据分区范式。将集群数据按照属性需求，分割出不同 片段。数据分区可以按照系统默认规则处理，也可以由 用户自定义规则处理。此方案简化了程序员编程，提高 分布计算过程数据散列、分配、组织的灵活性。
ETL算法。是在集群即有数据的基础上，提供数据优化、 整理、重组的能力。起着分布计算加速器的作用。
磁盘数据定位算法。相比关系数据库的二叉树查找，本 算法只需要一次计算就可以驱磁头找到到数据所在的扇 区，能够有效减少磁盘IO次数，降低数据处理在磁盘层 面的延迟，大幅提高分布计算整体效率。
逻辑上隔绝物理上共享的安全通信方案。特点是网络通 信安全管理被细化到每一个网络连接，且保证一个连接 的安全故障不影响同一台物理计算机上其它网络连接的 正常工作。
重点和核心技术介绍（一）
技术名称
说明
Laxcus集群架构 异域并行集群 Cabin策略
以节点为基本单位的分布架构，按照业务需求和功能进 行组织划分，具备极强的稳定性、可靠性、可伸缩和冗 余管理能力，个别节点的故障不影响集群整体运行和用 户使用。
将分布在不同地址位置的集群，通过网络组织起来，形 成更大的分布式集群。此方案拓展了可计算数据的存储 和计算规模，有效节约计算管理资源，提升计算速度。 特点适合网点分散、数据分散、处理规模巨大，需要统 一管理和处理的数据业务。
技术名称
即时计算
分布任务组件
重点和核心技术介绍（四）
说明
结合分布数据实时映像和即时存取两项技术，实现了大 数据的完全实时处理，达到了集中式数据库的响应级别， 解决了此前其它大数据软件的数据延迟生效和延时响应 问题。此项技术是对当前大数据技术的一项重要突破， 尤其对于需要实时处理的数据处理业务，具有重大意义。 对于用户来说，他们在设计大数据处理业务时，不必再 有在线与离线的纠结。 借鉴BS架构的中间件概念，结合集群架构的分布算法， 设计成在集群架构中运行的分布中间件模型，并对程序 员提供规范化的二次开发接口，使分布数据计算 （DIFFUSE/CONVERGE）和数据构建（SCAN/SIFT） 实现标准化处理。特点和优势：结构简单清晰、易于理 解和学习，简化编程开发，减少程编和运行中的出错概 率，提升稳定性和开发效率。所有大规模数据处理业务 都可以在这个框架下编写代码和运行。
单集群 是 否 PB --
-TCP/IP 弱
--
---
单集群 否 是 PB
键值对
否 TCP/IP 弱 Map/Reduce -外层
-否 是 GB
行存储
是 TCP/IP 弱 --底层
Laxcus
多集群 是 是 EB 行存储、列存 储 是 TCP/IP 强 Diffuse/Conver ge Scan/Sift 底层
大领域技术和功能 • 运行、开发、调试、部署、维护管理为一体平台 • 遵循LGPL协议，开放源代码
当前产品不足和解决结果
当前大数据产品 多个技术团队的模块化设计研发 多种模块化大数据产品 功能分散 产品之间兼容性差 用户积木式搭建，组织部署困难
稳定性和可靠性低 易ห้องสมุดไป่ตู้性不足 安全管理欠缺 开发成本高
• 互联网 • 物联网 • 公有云、私有云 • 商业大数据 • 人工智能 • 超级计算机 • 工业智能制造
应用领域
与当前主要产品的对比（一）
功能/产品名称 Open Stack
Hadoop
关系数据库
集群规模 支持虚拟化 数据可计算 数据存储量
数据存储模型
支持关系数据 网络通信 安全管理
分布算法
ETL算法 SQL支持层面
与当前主要产品的对比（二)
功能/产品名称 Open Stack
Hadoop
关系数据库
检索方式 支持分布锁 支持事务 支持存储过程 集成中间件 开发方案 管理操作模式
----否 API编程 交互
键值对检索 是 --否 API编程 交互
逻辑关系检索 -是 是 否 API编程 交互
Laxcus
逻辑关系检索 是 是 是 是 组件编程 交互
重点和核心技术介绍（二）
技术名称
说明
FIXP通信协议
Diffuse/Converge算 法
二进制网络通信协议。具有格式紧凑，解析速度快，根 据网络MTU自动分片能力。能够有效降低网络传输负荷 和重传概率，是保证大数据稳定传输的基础。
分布计算算法。为分布数据处理业务提供一个规范化的 分布处理规则，是Laxcus大数据管理系统最核心的功能 之一。
数据计算的加速方案。特点是数据处理过程中，避开硬 盘IO这道瓶颈，将数据处理工作置于网络、内存、CPU 之间进行。对比基于硬盘的数据计算，流式处理的计算 时间可以缩小1-2个量级。适合时间敏感的数据处理业务。
技术名称
行列数据混合存储 网络分支定位 磁盘快闪算法 多令牌信息安全
重点和核心技术介绍（三）
虚拟化技术。允许任意数量的用户共享计算机集群资源。 允许一个用户并行任意数量的计算任务，在这些并行任 务中，视不同业务的需要，提供资源共享或者独享支持。
Invoke/Produce机制
整合松耦合架构、异步工作、网络和计算机自适应机制 的集群管理方案。能够对集群的各种数据、计算机物理 资源实施实时监控，防止和杜绝网络和计算机的超载现 象，将所有计算工作置于一个许可的规定范围内。对延 长硬件使用寿命具有重要作用。
说明
一套系统中共存的两种存储方案。用户按照自己业务需 求，可酌情选择行存储或者列存储中的一种，或者兼而 有之。两种存储方案都支持关系型数据和逻辑关系检索。 是系统最核心的功能之一。此数据存储方案目前只有 Laxcus实现。 针对网络分布资源的快速定位算法。通过一次散列计算， 在毫秒级时间内，把数据请求导向实际数据所在的计算 机节点。