大數據解決方案

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大數據解決方案

隨著政府、企事業用戶信息化進程的不斷推進，用戶在信息系統中沉淀了大量了數據，人們也越來越認識到數據是有價值的。近幾年，互聯網和物聯網應用的不斷發展，數據的產生、積累的速度也遠遠超過人類歷史上的任何一個時代。據估計，人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量，而到2020年全球的數據量將達到40ZB。

大數據主要有如下特征：
數據量大（Volume）。第一個特征是數據量大，包括采集、存儲和計算的量都非常大。

類型繁多（Variety）。第二個特征是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低（Value）。第三個特征是數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。

速度快時效高（Velocity）。第四個特征數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別于傳統數據挖掘的顯著特征。

因此，處在大數據時代，用戶必須要面對大數據帶來的挑戰。

用戶需求分析
海量數據如何存：傳統的數據存儲多采用傳統關系型數據庫加集中存儲的方式，而這種傳統的架構在面臨海量數據存儲時，由于架構的原因，會給網絡及存儲產生極大地壓力，最終產生數據存儲方面的瓶頸；同時，傳統的關系型數據庫在非結構化數據的存儲方面存在先天的不足；隨著客戶業務數據的不斷增長，需要隨時對數據的存儲進行擴展，而傳統的數據存儲架構不能有效地支持節點的線性擴展，隨著節點的擴充，性能會出現瓶頸。
海量數據如何快速查詢和分析：進入大數據時代，數據類型不再局限于結構化數據，隨之產生的是海量的半結構化和非結構化數據，如文本，圖片，視頻等；但是傳統的關系型數據庫在面對海量半結構化以及非結構化數據查詢方面存在先天的不足。因此，如何實現半結構化數據與非結構化數據的高效查詢成為客戶在信息化建設方面的一大難題。

解決方案
大數據解決方案的基本架構主要分為五個部分：

數據源。一般包括用戶業務系統的歷史數據（包括結構化和非結構化數據）、來自其他單位的協同數據以及來自互聯網的數據等。

數據存儲。主要用于存儲來自數據源的原料數據以及數據清洗、轉換后的待分析數據和分析完后的結果數據。

數據分析。主要是對結構化和非結構化數據進行分析的過程，產出用戶關心的結果數據.

數據應用與展示。利用經過分析后的結果數據，通過業務系統或數據接口為用戶提供報表、決策支持等服務。

大數據平臺的監控管理。對大數據平臺的硬件、軟件的運行情況、資源使用情況以及作業的運行情況進行監控和管理。

航星中云的大數據平臺解決方案利用基于自主可控芯片的計算、存儲設備，實現用戶對于大數據的采集、存儲、分析計算和應用展示，解決了用戶對于大數據存儲和查詢分析的需求。

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