星瑞格大數據平臺

黑龙江36选7开奖结果查询结果:前言

黑龙江36选7开奖信息 www.ikuzd.icu 星瑞格軟件始終堅持以自主可控、安全可靠為核心,以推動網絡空間信息安全技術國產化為使命,專注從事安全自主可控的國產數據庫軟件與信息安全軟件產品的設計、研發、銷售與推廣,對于大數據的支持當然不落人后,星瑞格重量級產品Sinoregal DS 就是一個關系型大數據庫管理系統,可以作為大數據運營平臺,展現高可用、高性能的突出表現。

大數據產業未來固然可期,但是在實際發展路徑上,各地政府、大型企業紛紛上馬數據中心項目,建置大數據平臺以發展大數據產業,此種過熱的推進方法也讓很多專家表示擔憂。作為一個新興的產業,其發展必然需要一個完整、健康、穩定的生態體系作為支撐,  特別是支撐海量數據的數據庫平臺的選型,星瑞格數據庫Sinoregal DS,已有多年的實戰經驗,不僅是世界級的產品,也在各大企業持續運行中, 加上近幾年增強大數據支持的發展,  足以作為大數據應用的數據庫平臺。

大數據類型

傳統數據庫處理的數據都是結構化數據,數據庫的演進慢慢的從支持結構化數據、大對象、物件到支持非結構化數據,乃至于混合型,基本上大數據要分析的數據類型主要有四大類:

交易數據(TRANSACTION DATA)

時間跨度更大、更海量的結構化交易數據,這樣大數據平臺就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析,不僅僅包括POS系統或電子商務購物數據,還包括用戶行為交易數據,例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。

人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻,以及通過社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的應用程序都能夠追蹤和溝通無數事件,從應用程序內的交易數據(如搜索商品的記錄事件)到個人信息資料或狀態、地理位置報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

嵌入式設備和傳感器數據(EMBEDDED MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括設備創建或生成的數據,例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器、連接互聯網的家用電器或嵌入式設備。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信,還可以自動向云端數據庫服務器傳輸數據,這樣就可以對數據進行分析。嵌入式設備和傳感器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型,連續監測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別),提供控制的指令或警告(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

大數據平臺數據庫需具備以下要求和目的:

?能應用高級的分析演算法和模型提供分析

?以大數據平臺為引擎,比如支持Hadoop或其他高性能分析系統

?能夠適用于多種數據源的結構化和非結構化數據

?隨著用于分析模型的數據的增加,能夠實現擴展

?能夠和其他技術集成

Sinoregal DS

2.1 SQLNoSQL

在互聯網快速發展的時代,客戶、網頁、行動裝置以及傳感器之間傳遞的信息往往不是固定結構的數據,數據結構經常發生改變,在這樣的環境下成就NOSQL的流行,因為NOSQL縮短了開發時間和在非常高負載情況下降低了查詢響應時間,Sinoregal DS具備傳統關系型數據庫引擎可以處理結構化數據,也內置支持非結構化類型數據處理引擎,提供處理JSON類型數據與Mongo API,REST API等應用程序開發API,方便開發者對非結構化類型數據開發的便利性,JavaScript Object NotationJSON)是用于在數據庫和應用程序之間的數據交換的通用格式,它是用于編碼,或串行化,結構化對象作為文本一個非常簡單的交換格式。


2.2 TimeSeries

時間序列(TimeSeries)是星瑞格數據庫解決海量數據處理的一項重要技術。該技術采用特殊數據存儲方式,極大提高了時間相關數據的處理能力,相對于關系型數據庫它的存儲空間減半,查詢速度提高。高效存儲和處理大量數據的能力對于Sinoregal DS時序解決方案來說至關重要。比如,如果沒有時序解決方案,就無法對一些能源和公用事業單位的數據庫系統中的幾萬億行數據進行高性能處理。所有的時間序列功能都是為了提高大數據系統的性能和可管理性。在各種傳感器或嵌入設備對數據的采集紀錄時,都會相關于時間,用戶在紀錄這類數據時可以采用一個時間序列列中設定固定時間間隔的數據,并通過使用時間序列函數(TimeSeries Function)實現對這些數據的實時查詢、更新、刪除等操作。這類型的時間序列函數優越的查詢性能遠超過關系型數據庫。Sinoregal DS數據庫內置時間序列數據處理引擎,在性能上有很好的表現,應用程序開發上也相當便捷。

2.3 SWA

Sinoregal DS數據庫是業界領先的聯機事務處理OLTP數據庫,其先進的動態可伸縮體系結構DSA(Dynamic Scaleble Architecture) 隨著數據量以及用戶訪問的不斷增加可以提供非常靈活的擴展能力,充分、合理地利用系統資源來提高數據處理處理能力;其業界領先的數據庫集群技術,不僅提供HDR、RSS等數據庫高可用及遠程容災能力,還提供SDS數據庫高可用及負載均衡能力,充分滿足OLTP系統不間斷業務運行的能力;其靈活的網格計算能力(flexible Grid) 更提供了Sinoregal DS數據庫云計算能力,可以進一步提高其數據處理能力;Sinoregal DS不僅能夠處理OLTP應用,也可以高效處理數據倉庫以及OLTP/Warehousing混合負載,提供強大的數據倉庫處理能力。

在數據查詢處理部分,Sinoregal DS數據庫提供的Multi-Index ScanSkip Scan技術提高數據查詢性能;可以采用星型模型(Star Schema)及雪花型模型(Snowflake)連接優化技術,優化星型及雪花型模型數據倉庫查詢的效率;也可以用Sinoregal DS數據庫提供的 Implicit PDQ Light Scans 技術,提高數據倉庫查詢的效率;為進一步提高數據倉庫查詢的性能,推出了專門針對數據倉庫應用的數據倉庫加速器SWA(Sinoregal Warehouse Aaccelerator),它將需要分析的數據集市數據經過壓縮、頻度分區技術全部保存在內存中,  消除了磁盤I/O;數據在內存中按照“列”方式存儲,減少了數據掃描量,提高了OLAP查詢的性能;新版本的CPU處理器有更多的核(core)和更大的處理器內置緩存,于是更加大并行度,減少進程間的同步,使用更好的算法以充分利用處理器內置緩存,將查詢性能提升到一個新的高度。數據倉庫加速器提供了優異的性能,而不需要做“在傳統數據倉庫上需要做的優化工作”。它被設計來在秒級上處理海量數據,非常適合于大數據平臺發展。

SWA運作原理:當數據集市部署到SWA后,我們需要裝載數據到數據集市中。Sinoregal DS數據庫提供相應的存儲過程來自動進行數據裝載工作。當數據裝載到SWA時,SWA會自動對數據進行壓縮、并按照頻度分區方法對壓縮數據進行分區并存儲在內存中。當用戶向數據庫發出查詢請求時,數據庫優化器評估用戶查詢請求,如果滿足條件,該查詢請求將被重新路由到SWA中來加速數據查詢,并將查詢結果返回給Sinoregal DS數據庫,并最終返回給應用程序。



星瑞格大數據平臺

未來,數據一定是互聯互通才有價值,目前的私有云大數據解決方案是一個過渡階段,未來大數據需要的是更大型,更專業的平臺。星瑞格大數據平臺才可以實現整個大數據的生態體系。從現在的技術看來,大數據平臺越來越具備實時的能力;在線的業務數據庫越來越具備分布式計算的能力。當這些能力整合,統一的時候,在線/離線的界限又將變得不再清晰,整個數據技術體系又會回到當初的數據庫/數據倉庫一體化的平臺,這是星瑞格大數據平臺的優勢,SWA更能體現高性能的彈性水平擴展。數據作為生產資料,大數據時代的血液,好比汽車的汽油,沒有汽油,再精美高端的汽車也無法運轉。而數據的來源往往是多方面的,未來一個企業所用到的數據往往不僅僅是自身的數據,甚至是多個渠道交換、整合、購買過來的數據,數據一定是流動的,數據只有整合關聯,才能發揮更大的價值;

數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控這些都是大數據平臺必須具備特性。星瑞格大數據平臺作為數據流的中心,從源系統層、數據交換層、大數據平臺(數據中心)、到后端數據應用層、業務訪問層及用戶訪問層。星瑞格大數據平臺價構圖如下圖:



星瑞格大數據應用

4.1電商平臺

電商業者可以利用星瑞格大數據平臺做數據關連挖掘找出商業機會,比如說一個百貨商城基于大數據分析平臺利用先進的統計方法,通過用戶的購買歷史記錄分析來建立模型,預測未來的購買行為,進而設計促銷活動和個性服務避免用戶流失。例如通過分析所有女性客戶購買記錄,可以預測哪些客戶是孕婦。因為其發現女性客戶會在懷孕四個月左右,大量購買無香味天然乳液。由此挖掘出項與懷孕高度相關的商品,制作“懷孕預測”指數。推算出預產期后,就能搶先一步,將孕婦裝、嬰兒床、嬰兒奶粉、嬰兒用品等折扣券寄給客戶?;箍梢源唇艘惶墜郝蚺孕形諢吃釁?/span>間產生變化的模型,不僅如此,如果客戶從它們的店鋪中購買了嬰兒用品,在接下來的幾年中會根據嬰兒的生長周期定期給這些顧客推送相關產品廣告,使客戶形成長期忠誠度。



4.2 運營商

運營商通過星瑞格大數據分析平臺,對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。大數據系統可以在第一時間自動捕捉市場變化,再以最快捷的方式推送給指定負責人,使他在最短時間內獲知市場行情,針對市場變化做出應對。對于運營商來說,在數據處理分析上,需要轉型的不僅是技巧和法律問題,更需要轉變思維方式,以商業化角度思考大數據營銷。運營商可以通過分析深入了解客戶行為并提供定制化服務,例如基于位置的服務、優惠政策及產品建議等,并分析客戶的忠誠度、喜好及需求變化趨勢。改進計費標準、提升服務質量、改善安全性并控制欺詐活動等。

4.3 政府

對政府來說,數據分析在政府服務市場上前景巨大。政府在交通、應對突發災害、維穩等工作中使大數據技術可以發揮更大的作用。政務數據源可以從各方采集到星瑞格大數據分析平臺,例如警務信息,通過智能警務(傳感器、閉路電視安裝并接入中央云數據庫、車牌識別、語音識別、犯罪嫌疑人及罪犯GPS追蹤等)采集、過濾、篩選后送至大數據分析平臺、監控并識別異?;疃?、行為或事故,加快決策速度并防止及減少犯罪事件、應用于刑事調查、監控各執法機構及公眾間交互,作為信息技術的又一次變革,大數據的出現正在給技術進步和社會發展帶來全新的方向。

4.4 醫療

大數據時代給醫療健康產業也帶來深遠的影響。大數據可以實現個性化的醫療, 為個人提供個性化的醫療服務。過去看病,醫生只能對患者當下的身體情況做出判斷。通過大數據的幫助,現在的診療可以對一個患者積累的歷史數據進行分析,并結合遺傳變異分析、對特定疾病和對特殊藥物的反應等關系分析,讓患者獲得更佳的醫療品質。大數據的應用使健康數據的采集、分析和處理等新的行業出現,健康管理、疾病管理、遠程醫療等這些行業都可以利用大數據分析提供更好的醫療服務。在健康產業的傳統商業模式中,醫療健康企業只是出售藥品、服務和設備,但是利用大數據平臺分析,醫療健康產業可以通過開放數據,開展個性化醫療服務。此外,大數據的運用對醫療健康產品開發與定價、生產制造、市場營銷、等環節可以進行全面改造升級,會更加精準,更加個性化,可以推動運營模式的巨大創新。而當醫療數據積累到足夠大之后,這些數據的應用場景就極具想象力,包括疫情監測、疾病防控、臨床研究、醫療診斷決策、醫療資源調度、遠程醫療等方方面面。例如,疾病預測于可以對全國 34個省區、331個地市、2870個區縣、19個城市的流感、艾滋病、肺癌、肺結核、肝炎、高血壓、宮頸癌、糖尿病、性病等疾病進行未來趨勢的預測。

4.5 保險業

保險業大數據可用于客戶營銷及風險管理,用在客戶營銷,需能掌握跨通路信息,例如一名?;г諂淥O展居屑剛瘧5?、有沒有做過理賠等,如此一來,即可知道這名?;Ф雜幸庹欣啃縷醯謀O展竟畢錐熱綰?,是否需極力招攬,或不需要多浪費在他身上。星瑞格大數據平臺分析基于保險業也可以應用于風險管理,以大數據研究詐領保險理賠金,建立一個「理賠防欺詐風險預測系統」,將過去詐保資料整理、分析、預測,并將風險設立風險系數,當理賠案件有欺詐嫌疑,分數會超過標準,公司即顯示警示或去調查,可以降低人為經驗判斷的誤差,并累積理賠審查員的理賠分析能力,運用大數據分析可以提高欺詐破案率。