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乐透乐博彩论坛3d:数据驱动创新:品高云数据湖亮相2018数博会

时间:2018-06-02  来源:未知  作者:admin

“数据驱动创新”是2018数博会的热点议题。

信息化蓬勃发展,带来数据的暴发式增加。在云计算和大数据时代,基于数据发展出产、经营、决议成为常态,数据的存储及运用系统成为企业生态运行的中枢神经。但面对海量的数据范围,传统数据架构尚能饭否?

品高云大数据解决方案总监李伟文在2018数博会中向前来品高云展台的观众先容说,数据架构技术演进阅历了三个阶段,品高云则给出了第三阶段的最佳实践。

大数据架构技术的三个阶段

1.0阶段

主要是基于关联型数据库的传统数据仓库。该架构技术上主要采取Oracle、DB2、SQLServer等RDB构建,主要知足结构化数据的报表剖析、离线分析、统计需乞降场景,主要实现“为什么发生”。

2.0阶段

重要以Hadoop为基本,集成NoSQL数据库、MPP、流计算技术、全文检索技术、机器学习、图盘算,构建满意构造化、非结构化的多种场景需要,技术生态复杂,主要实现“为什么发生、正在产生什么、当前会发生什么?”,2.0时期无奈有效解决异构技术融合、跨部分、跨层级的数据共享跟数据主权问题。

3.0阶段

主要以数据湖架构理念为基础,依靠存储计算分离架构,融合云计算SDN、对象存储、弹性计算等技术,无缝融合大数据庞杂的技术生态。实现“一份数据,多种计算”,机动满意跨部门异构计算技术,有效解决跨部门、跨层级、跨组织边界的数据共享和开放问题,使得数据占有权、数据使用权、数据管理权等“数据三权分破”,赞助大型企业、集团性企业、政府部门构建可连续发展的的数据生态。

数据湖架构的基础技术理念是存储计算分离

李伟文表现,数据湖架构的基础技术理念是存储计算分离,分别后,可以带来诸多上风:

?存储引擎和计算引擎可以独立扩展;

?存储引擎存储一份数据,上层通过尺度协定可对接Hadoop、RDB、Spark、MPP等主流大数据技术,各组织可采用依据应用需要个性化的计算引擎;

?大数据技术发展日新月异,在引入新技术或者替代旧计算技术时,数据无需迁徙,只要调换上层计算引擎即可;

?存储引擎剥离后,绝对Hadoop单薄的数据保险问题,数据平安得到质的加强,各部门在存储引擎上的数据完整隔离,对数据存在数据领有权和治理权,并通过受权审批取得数据应用权。

?存储引擎支持表面直连技术,各计算引擎可通过外部表直接使用数据,而不需拷贝。

?可有效支撑弹性计算,在计算实现后,可回收资源,晋升资源的利用率;

三代数据构架技巧横向对照

为了进一步展现三代数据构架技术的差别,从扩大性、数据多样性、技术融合等多个角度比较三种架构得出下图:

品高云数据湖亮相2018数博会

在贵州贵阳举办的2018数博会中,品高云与Google、微软、阿里云等国内外云计算、大数据巨头同时亮相,品高云旗下的BingoInsight基于数据湖架构的大数据平台作为国内首个私有云数据湖,受到了光临会场的众多大数据专家和用户追捧。

作为3.0阶段的数据架构技术,品高云数据湖的推出,就是为了解决传统数据架构技术不能解决的问题,诸如:

1.难实现异构技术融合

技术层面看,大数据技术生态繁华,发展一日千里,Hadoop、Spark,MPP、NoSQL、kafka、机器学习、深度学习一直发展,不同技术解决不同问题,企业的大数据平台一定是混杂式的架构,如何有效融会异构的技术成为企业构建大数据平台必需面临的问题。

2.数据孤岛有待打破,实现统一数据汇聚和共享

数据层面看,跨部门、跨企业、跨行业的数据融合需求日趋显明,数据关系碰撞也是激发数据立异的基础,如何有效攻破数据孤岛,解决数据主权,实现同一的数据汇聚和共享是企业面临的另外一个要害性问题。

Gartner看好的国内首个私有云数据湖

品高始终致力于耕耘企业级市场,在大数据概念崛起阶段逐渐洞察到大数据技术在企业落地的挑衅,凭借灵敏的市场嗅觉,适应市场趋势,经由两年研发在2017年初推出了基于私有云的数据湖整体解决方案,以辅助企业和组织构建私有的大数据平台,使组织级的大数据利用及价值翻新成为可能??这是海内首个基于私有云的数据湖解决计划。

品高云数据湖架构示用意

品高数据湖解决方案包括5局部,分辨为:数据湖存储、数据集成、数据处置、数据管理和数据花费。有意思的是,在Gartner2017年推出的一份数据湖最佳设计实践呈文中指出,保障数据湖胜利落地须要重点斟酌数据集成、数据摸索和开发、数据管理、数据消费等四个方面,能够说,品高数据湖解决方案与Gartner观点不约而同。

为此,2017年底,Gartner携手品高云推出了一份名为《基于数据湖架构的大数据平台》(B36选7中奖规矩ig data platform based on Data Lake Architecture)的讲演,双方就数据湖(Data Lake)的事实挑战、技术实际与发展趋势开展了探讨。点击左下了解详情。

为了更好便于读者懂得,如下列出了品高云数据湖的最佳应用处景,包含:1、应用于跨企业、跨行业的数据同盟;2、作为大数据平台的数据存储;3、实现组织跨部门间的数据共享;4、应用数据湖,增进产学研的配合;5、推进政府数据共享开放模式的创形性进级;6、全量数据汇聚,穿插碰撞分析支持决策等。

品高云数据湖部门应用场景

此刻,2018数博会已经濒临序幕,然而国度层面对大数据建设的器重,对数据驱动创新的期待正在稳固增长中。而推动政府和公共部门数据资源统一汇聚和集中向社会开放,已经主要的国家策略。目前,应运而生的BingoInsight云数据湖已经在政府、公安、团体性企业等行业开启了大规模安排工作。跟着众多数据湖名目接踵进入实行尾声,咱们将在将来为大家带来更多数据湖建设的典型案例和应用教训,敬请等待。




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