国内做大数据解决方案的公司有哪些?

5ichocolate 2021-09-18 16:16 385 次浏览 赞 121

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  • 708带你去吃吧

    随着“大时代”的来临,企业越来越重视的作用,给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大给企业带来的机遇与挑战以及企业的大解决方案。

    第一步先搞清楚什么是大?他不是简单的大量或海量,而是有着4V特征的金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。

    第二步我们根据大的特征,分析企业大平台要迎接大的挑战,应该具备什么样的能力。

    第三部分,基于大平台要求,我们提出一个企业大的技术解决方案,介绍解决方案是如何解决大难题。

    最后我看一看大应用当前存在的问题,未来将会怎样发展。

    什么是大?

    从角度看,大不是简单的大和多,大致电一把柒叁耳零一泗贰五领,而是有着4V的特征。简单说就是体量大、样式多、速度快、价值低。

    体量大:最新研究报告,到2020年,全球使用量预计增44倍,达到35.2ZB。我们说大时,一般企业量要达到PB级才能称为大。

    样式多:除了量大,大还包括了结构化和非结构化,邮件,Word,图片,音频信息,信息等各种类型,已经不是以往的关系型库可以解决的了。

    速度快:这里说的是采集的速度,随着商务、移动办公、穿戴设备、物联网、智能小区等等的发展,产生的速度已经演进到秒级。企业要求能够实时获取,实时进行决策。

    价值低:指的是价值密度,整个的价值是越来越高,但是因为量的壮大,价值密度也相应降低,无价值要占据大部分,企业需要从海量的业务中寻找价值。

    从开发人员角度看,大和以往的库技术、仓库技术是不同的,他代表以Hadoop、Spark为首的一系列新技术。

    这类技术的显著特点是:分布式、内存计算。

    分布式:简单的说,分布式就是将复杂的、费时的任务拆分为多个细小的任务,并行处理。这里的任务就包含了采集、存储、处理。

    内存计算:实质上就是CPU直接从内存而非硬盘上读取,并对进行计算、分析。内存计算非常适合处理海量的,以及需要实时获得结果的。比如可以将一个企业近十年几乎所有的财务、营销、市场等各方面的一次性地保存在内存里,并在此基础上进行的分析。

    挖掘:大的核心实际上还应该包括挖掘技术,这是一个和统计系紧密的技术,粗略的划分为分类、聚类、预测、关联四大类,可从大量的、不完全的、模糊的中利用数学方法,提取出潜在的规律或知识。

    大平台要求

    大的能力分为采集、存储、计算或处理、挖掘、展现五个方面。

    采集:需要对于海量、实时的采集能力,这是利用的第一步。

    存储:对应大特点,需要大容量、高容错、高效率的存储能力,这是利用的基础。

    计算:需要强大、廉价、快速的处理货计算能力,强大对应大的量大、类型多,廉价对应大的价值密度低,快速对应大的速度快,这是大能够发展的关键。

    挖掘:要能够全角度、多方位的立体分析挖掘价值,应用好挖掘才能将转化为价值,这是利用的核心。

    展现:多途径、直观、丰富的展现形式是的外在形象,这是应用的亮点,是能够得到用户认可的窗口。

    以上是对于大平台需要解决的问题,必须具备的能力,提出的要求。

    技术解决方案

    企业大解决方案从处理流程上分为采集层、存储层、计算层、挖掘层、展现层,每一层解决大所需的关键难题。其中标黄的部分是传统处理技术。

    采集层:

    采集技术分为实时采集和采集,实时采集采用Oracle GoldenGate等工具,实时增量采集,保证的及时性;采集采用SAP Data Services等工具相结合的方式,抽取,主要用于大批量、非实时性。加入kettle、sqoop等分布式ETL工具,丰富多样化抽取服务,同时加入整合实时的kafka服务,处理大量实时。

    存储层:

    存储区在传统oracle的基础上,加入分布式文件系统、分布式列式库、内存文件系统、内存库、全文搜索等模块。其中,分布式文件系统ceph由于拥有分布均衡,并行化度高等特性,所以用于存储非结构化;分布式文件系统Hdfs由于拥有极佳的扩展性和兼容性,用于存储其他结构化;列式存储库hbase主要用于存储特定需求的海量,以供运算查询等服务。

    计算层:

    计算层采用标准SQL查询、全文搜索、交互分析Spark、实时处理Streaming、离线批处理、图计算Graph X等技术,对结构化、非结构化、实时、大批量进行计算处理。

    核心计算方式spark内存计算引擎的优势:

    轻量级快速处理。

    易于使用,Spark支持多语言。

    支持复杂查询。

    实时的流处理。

    可以与Hadoop和已存Hadoop整合。

    可以与Hive整合

    挖掘层:采用Spark_Mllib、R、Mhout等分析工具,依据模型分析引擎创建模型、算法库。由模型算法库对模型进行训练,生成模型实例,最后依据模型实例进行实时决策及离线决策。

    展现层:门户展现、图表、邮件、办公软件等多种分析方式,在展现途径上可支持大屏幕、电脑桌面、移动终端等。

    结束语

    随着高性能计算机、海量的存储和管理的流程的不断优化,技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大发展和应用瓶颈的有三个环节:

    第一、收集和提取的合法性,隐私的保护和隐私应用之间的权衡。

    任何企业或机构从人中提取私人,用户都有知情权,将用户的隐私用于商业行为时,都需要得到用户的认可。然而,目前,中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都**滞后于大的发展速度。未来很多大业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带,当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后,相关的法律法规以及市场规范才会加速制定出来。可以预计的是,尽管大技术层面的应用可以无限广阔,但是由于受到采集的,能够用于商业应用、服务于人们的要远远小于理论上大能够采集和处理的。源头的采集受限将**大的商业应用。

    第二、大发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。

    大对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握,单个企业仅仅基于自己掌握的,无法了解产业链各个环节之间的关系,对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业,例如银行业以及保险业,企业之间共享的需求更为迫切。例如,银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的库,让其成员能够了解到单个用户的信用记录,消除担保方和消费者之间的信息不对称,让交易进行的更为顺利。然而,在很多情况下,这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在,企业在共享之前,需要权衡利弊、避免在共享的同时丧失了其竞争优势。此外,当很多商家合作起来,很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失,影响到竞争的公平性。大最具有想象力的发展方向是将不同的行业的整合起来,全方位立体的绘图,力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而,交叉行业共享需要平衡太多企业的利益关系,如果没有中立的第三方机构出面,协调所有参与企业之间的关系、制定共性及应用的规则,将**大的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大发挥出其最大的潜力。

    第三、大结论的解读和应用。

    大可以从分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联,但是层面上的关联如何具象到行业实践中?如何制定可执行方案应用大的结论?这些问题要求执行者不但能够解读大,同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中,人的因素成为制胜关键。从技术角度,执行人需要理解大技术,能够解读大分析的结论;从行业角度,执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联,并且将大得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来;从管理的角度,执行人需要制定出可执行的解决问题的方案,并且确保这一方案和管理流程没有,在解决问题的同时,没有出新的问题。这些需求,不但要求执行人深谙技术,同时应当是一个卓越的管理者,有系统论的思维,能够从复杂系统的角度关联地看待大与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大的发展。

    浏览 183赞 96时间 2022-04-11
  • 爱吃甜的小马

    大解决方案公司主要是管理、挖掘、采集、以及大可视化方面的服务,更多可参考达-普-信服务方案。

    浏览 263赞 100时间 2022-02-18
  • 公山虚1

    全国31个省大公司列表,推荐给你:网页链接

    浏览 478赞 143时间 2022-01-28

国内做大数据解决方案的公司有哪些?