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大数据解决方案

 

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Volume——数据体量巨大。企业数据正在经历从TB级别增长到PB级别,普遍采用的传统关系型数据库显示出力不从心,硬件成本在逐年上升。    Variety——数据类型繁多,络日志、视频、图片、地理位置信息等等。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

 Value——价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起,传统数据源的局限性被打破,企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全性。  Velocity——处理速度快,1秒定律。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。


   大数据的技术特点

   在数据量急剧膨胀的背景下,数据库处理要求超出了单机或SMP架构能力范围,最高配置小型机也无法满足,所以在大数据技术中,MPP架构(计算分布+存储分布)架构成为主流。

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 我们为您提供的解决方案

  分布式关系型数据库——我们以MYSQL集群方案为基础,经过精心的优化与补充,使之提供“一站式”数据服务,一个可以为之稳定提供服务的数据库平台,一个涵盖高可用、数据安全、负载均衡的整体数据库解决方案,而不是一堆零散的“双机备用”,“数据复制”,“简易的负载均衡器”或者它们之间简单的集成。


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分布式文档数据库——除了结构化的数据,企业还会产生大量的非结构化数据例如:EXCEL、WORD、PDF、XML等,能够方便快捷的根据“关键字”索引出相关文件成为企业的必然需求,然而文件太大存储难,搜索无法精细化成为难题。而我们采用分布式存储技术整合搜索引擎技术,可以让您像搜索百度一定搜索出想要的文件。


数据分析、数据挖掘——随着企业数据的不断增加,分析这些数据也不再是单纯为了汇总与对比,更主要是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是:企业数据量非常大,而其中真正有价值的信息却很少,因此从大量的数据中经过深层分析,获得有利于商业运作、提高竞争力的信息是一大难题。

我们的方案是帮助企业全面了解业务运营中的每一个关键环节,使企业准确获悉“发生了什么”、“为什么发生”、“未来将如何发展”,从根本上帮助企业将运营的海量数据转化成高价值的可获取信息,从而使企业有能力面对不断变化的国内和国际市场环境,在可靠信息的基础上做出更英明的决策。

 

 

点击次数:208  更新时间:2017年6月9日  【打印此页】  【关闭】   【返回