谷歌大数据工具衍生新开源平台5

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硅谷创业公司MapR已经发布了一个名为Drill的开源项目,寻求模仿谷歌所开发的一个十分有效的数据分析工具。(腾讯科技配图)https://www.360docs.net/doc/dd4565011.html,

腾讯科技讯(童云)北京时间8月22日消息,《连线》杂志编辑凯德·梅茨(Cade Metz)近日在这份杂志的网络版上撰文称,谷歌的大数据工具Hadoop已经衍生出了两个开源平台,这两个平台分别是由硅谷创业公司Cloudera和MapR所构建的。其中,MapR已经发布了一个名为Drill的开源项目,寻求模仿谷歌的数据分析工具。

以下是这篇文章的全文:

在硅谷邱吉尔俱乐部(Churchill Club)最近召开的一次会议上,迈克·奥尔森(Mike olson)和约翰·施罗德(John Schroeder)共用了一个讲台,但这两人的观点并不完全一致。

奥尔森是一家名为Cloudera的硅谷创业公司的首席执行官,施罗德则是MapR的首席执行官,这家公司很明显是Cloudera的竞争对手。两家公司都在开源云计算软件平台Hadoop上经营自身业务,这个平台以数据中心技术为基础,这种技术为谷歌占据互联网市场主导地位的搜索引擎提供支持。但在构建各自业务的问题上,这两家创业公司是从两个十分不同的方向靠近这个平台的。

Cloudera与开源Hadoop项目密切合作,目的是增强这个平台免费向全世界提供的软件代码;而与此相比,MapR则决定从头开始重新建设这个平台,而当这项工作完成以后,这家公司会将新的代码作为专有软件出售。在上个月专为Hadoop召开的一次专题讨论会上,奥尔森和施罗德登上讲台,就哪家公司的方法最有意义进行了面对面的辩论。正如开源项目成为讨论主题的许多时刻那样,他们两人之间的争论也引发了听众们的热议。

施罗德表示,MapR不一定非要反对开放式的开发。他解释称,这家公司之所以保密其所开发的代码,至少有部分原因在于那些推动这个开源项目的人不愿迅速地作出MapR希望作出的改变。“在开源社区中有很多政治性的问题需要考虑。”他说道。“情况会因你所处的状况而有所不同。”

似乎是为了证明他的这一观点,MapR已经推出了另一个开源项目,旨在将其作为Hadoop 平台的重大补充。MapR最近向阿帕奇软件基金会(Apache Software Foundation)——负责管理Hadoop的非盈利开源组织——提出了一个项目,其目标是模仿Dremel,这是一种由谷歌开发和使用的十分有效的数据分析工具。这个项目名为Drill,管理该项目的MapR负责人托莫·希兰(Tomer Shiran)表示,该项目适合完全开放式的开发,这是该公司最初的Hadoop 项目所不具备的特点。通过Hadoop平台,MapR以往的作法是与一个根深蒂固的开发者社区就一个现有的项目展开合作。而在有了Drill以后,这家公司正在开创某种新的东西。

希兰表示,MapR之所以将Drill的开发对外开放,其原因在于该公司希望将这个平台变成能迅速分析在Hadoop上所存数据的业界标准。这家公司希望能促进Drill的应用程序接口(API)的使用,允许用户将其他工具嵌入这个平台。

“这是一套新的应用程序接口,这是一个新的系统。”希兰说道,他此前曾供职于惠普和IBM 旗下的研究部门。“如果这些新的应用程序接口是开放的,那么肯定会有助于提高使用量。”

通过建设开放式的Drill项目,这家公司可能还希望赢得全球开发者和IT经理的某种认同;在构建自己专有版本的Hadoop平台时,该公司失去了这种认同。希兰对此作出了否认,但开源社区中的政治性问题会在许多不同的地方出现——正如上个月在邱吉尔俱乐部召开的主题讨论会所明确表明的那样。当时,施耐德表示MapR对开源“意识形态”问题并不感到担心,因此招来了激烈的质问。开源软件代码的理由几乎从来都不明确,但很明显的一个问题是,在当今的软件市场上,保持代码的开源性正日益成为从事相关业务的重要组成部分。

这不仅有助于扩大软件代码的使用度,同时还能有助于传播商誉——而商誉对于一家公司来说也是非常重要的。

当MapR从2009年开始致力于在Hadoop平台上进行开发工作时,这个平台已经在整个互联网范围内被广泛使用。基于描述了MapReduce和谷歌文件系统(Google File System)——这是两个意义深远的软件平台,它们重新创造了谷歌构建自身搜索索引的方式——的研究报告,Hadoop被雅虎、Facebook及其他公司作为使用数以千计的廉价服务器来运算海量数据的工具。作为这种工具来说,Hadoop是非常有效的——一名Facebook工程师曾将其比作我们所呼吸的空气——但从某种程度上来说,象雅虎和Facebook这样缺乏工程专业知识的公司并不太适合使用这种工具。

MapR解决了许多缺陷——其中包括曾困扰谷歌文件系统的一个显而易见的缺陷等——但据施耐德和公司联合创始人斯莱瓦斯M.C. Srivas(M.C. Srivas)称,那些推动开源项目的人不愿象MapR所希望的那样迅速地作出这些改变。因此,MapR自己对文件系统进行了重新构建,并在2011年发布了自己专有版本的Hadoop,决心为其所做的工程工作谋求财务利益。

正如奥尔森所指出的那样,开源Hadoop项目已经解决了许多同样的问题;而且他相信,从长期来看保持这个平台的核心代码的开放性是一种好得多的解决方案。“最重要的一个问题在于,你想要开源软件,因为这种软件能突破厂商的封锁。”他在上个月召开的主题讨论会上说道。“你可以把厂商踢出去,而且我们无法关闭数据的可获得性,无法关闭分析信息的可获得性,也无法关闭数据库的可获得性。”

但施耐德则极力主张,奥尔森和Cloudera同样也提供专有软件——以Hadoop管理工具的方式——而且他还指出,所有软件公司都必须找到某种方法来利用自己的代码赚钱。有许多方法能做到这一点,而在推出Drill项目以后,MapR也已经证明,这家公司同样也看重开放式开发的价值。

希兰指出,第三方开发者已经表现出自己对这个项目的兴趣。在MapR向阿帕奇软件基金会提交的Drill计划中,两名第三方开发者——分别是一家名为Concurrent的公司的创始人兼首席执行官克里斯·温瑟尔(Chris Wensel)和Drawn to Scale的工程副总裁赖安·罗森(Ryan Rawson)——被列为这个项目的核心开发者。

虽然希兰指出MapR已经对Hadoop平台及其各个姊妹项目作出了开源贡献,但Drill则有所不同,原因是这家公司计划开放式地构建整个平台。按希兰所说,这样做是有必要的。虽然谷歌在2010年发布了一份描述Dremel的研究报告,但Hadoop社区仍有待复制其相当惊人的数据分析技术,而MapR则希望确保能以“正确的方法”做到这一点。希兰表示,这是

MapR无法通过Hadoop做到的事情。

没错,Hadoop已经被作为一种数据分析工具来被人们使用,这种使用应归功于Hive和Pig 等姊妹项目;但Hadoop是一个“批处理”工具,这意味着数据请求需要相当长的一段时间才能完成。而与此相比,Drill的设计目的则是效法Dremel,对海量数据进行几乎实时的分析。据谷歌基础设施专家乌尔斯·霍泽尔(Urs Holzle)称,Dremel能在大约三秒钟时间里处理1拍字节(petabyte,PB,1PB等于1024TB)的数据。

“你拥有一种类似于SQL的语言,能让制定专设的查询请求变得非常简单——而且,你不需要做任何编程工作,只需将查询请求输入到命令行里即可。”霍泽尔在上个月向我们说到,他所指的SQL是Structured Query Language(结构化查询语言),这是传统数据库用来处理数量少得多的数据的一种语言。

希兰表示,Drill的设计目的是为Hadoop提供补充,而并非取代后者。他指出,就转换一个庞大的数据集而言,Hadoop是一种最好用的工具。举例来说,你可以通过海量的网页集合来建设一个搜索索引;但Drill则允许你从同一个数据集中非常迅速地抽取一小部分信息。

“(Hadoop)能对一拍字节的数据进行运算,将其变成新的数据。”希兰说道。“通过Dremel 或是Drill,你能对一拍字节的数据进行分析,然后得出一拍字节或少于一拍字节的数据。”他表示,MapR的一些用户已在将该公司专有版本的Hadoop平台与谷歌在线服务BigQuery 配合使用,后一种服务能让谷歌以外的公司使用Dremel。

希兰称,Drill这个名称是由一名谷歌员工提议的,MapR曾与这名员工合作开发BigQuer。MapR的联合创始人斯莱瓦斯也曾在谷歌供职,当时他曾是谷歌搜索基础设施建设团队的成员之一。就谷歌官方而言,这家公司并未正式参与Drill项目。通过这些庞大的基础设施平台,谷歌倾向于去做自己的事情。

MapR也一直都以做自己的事情而著称,但这一次则并非如此。

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2、分页导出 分页导出,如果报表模版是分页的,会按照分页的结果形式导出,重复的标题等也会重复。其程序接口代码如下: outputStream = new FileOutputStream(new File("E:\\PageExcelExport.xls")); PageExcelExporter page = new PageExcelExporter(ReportUtils.getPaperSettingListFromWorkBook(rworkbook)); //导出2007版outputStream = new FileOutputStream(new File("E:\\PageExcelExport.xlsx")); excel PageExcel2007Exporter page = new PageExcel2007Exporter(ReportUtils.getPaperSettingListFromWorkBook(rworkbook)); page.export(outputStream, rworkbook); 效果图: 3、分页分sheet导出 分页分Sheet导出时报表结果的每一页为一个Sheet保存在Excel文件中 其代码如下: outputStream = new FileOutputStream(new File("E:\\PageSheetExcelExport.xls")); PageToSheetExcelExporter sheet = new

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有人打了个比方:这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。 云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化、公用计算、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。 “Google”是美国一家上市公司,于1998年9月7日以私有股份公司的形式创立,以设计并管理一个互联网搜索引擎。Google公司的总部称作“Googleplex”,它位于加利福尼亚山景城。Google公司致力于互联网的应用与高新产业的开发。它在云计算的研发与发展方面,同样走在世界的前列。2006年8月9日,Google首席执行官埃里克·施密特在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做“Google 101”项目。 2007年10月,Google与IBM开始在美国大学校园,包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等,推广云计算的计划,这项计划

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软件演示数据及要求.

上海市电力公司企业资源计划项目软件演示数据及要求 二零零二年_____月____日

目录 1 保密声明 (3) 2 演示说明 (4) 2.1演示公司组织结构 (4) 2.2演示行业范围 (4) 2.3演示流程和数据 (4) 3 演示要求 (5) 3.1全面预算...................................................................................... 错误!未定义书签。 3.2采购、入库管理 (7) 3.3制造管理和成本核算 (10) 3.4销售管理 (13) 3.5项目管理 (16) 3.6固定资产管理、设备管理 (21) 3.7人力资源管理 (22) 3.8总帐及报表管理 (25) 4 附录 (27) 4.1数据表格目录 (27)

1保密声明 本软件演示数据及要求是上海电力(以下简称“招标人”)在其企业资源计划软件选择项目中,根据投标人对系统功能需求列表的自我评分结果,就部分招标人认为较为重要的需求项目进行的软件功能抽查和复核。 本文件,及任何与本项目有关的书面、口头或其他以实物形式(包括但不限于样品、模型及其他形式的材料)向投标人、咨询人、顾问或其他代表提供或披露的一切项目和企业信息均视为是机密资料。 各投标人应明确,无论其竞标活动是否最终成功,投标人均应对招标人履行保密义务。若投标人不能保证对招标人履行保密义务,招标人有权力随时中断与该投标人的一切合作,并保留对该投标人作出适当反应的权利。 招投标双方于二零零二年________月________日发放招标文件时签署了《保密协议》,该协议即开始生效。在此次应用软件的演示过程中,请投标人继续遵守该协议所规定之权利义务。

基于Google的云计算实例分析

Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第5卷第25期(2009年9月) 基于Google的云计算实例分析 蔡键1,王树梅2 (1.徐州师范大学现代教育技术中心,江苏徐州221116;2.徐州师范大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116) 摘要:首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构,然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现。Google拥有自己云计算平台,提供了云计算的实现机制和基础构架模式。该文阐述了Google云计算平台:GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式。最后分析了云计算发展所面临的挑战。 关键词:云计算;集群;谷歌文件系统;大表;映射/化简 中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)25-7093-03 Cloud Computing System Instances Based on Google CAI Jian1,WANG Shu-mei2 (1.Xuzhou Normal University Modern Educational Technology Center,Xuzhou221116,China;2.Xuzhou Normal University,School of Computer Science&Technology,Xuzhou221116,China) Abstract:This paper introduces the backgrounds,concept,basic principle and infrastructure of cloud computing firstly.Then it surveys im-plementation mechanism of clouding computing based on the instances of Google.Cloud computing is the system in enterprises based on the concepts of computer science.These concepts include parallel computing,distributed computing and grid computing.Google has his own platform of cloud computing.It provides implementation mechanism and infrastructure of cloud computing.This paper surveys the platform of cloud computing:Google File System,Distributed database-BigTable and Map/Reduce.Finally the paper analyse the challenge of cloud computing. Key words:cloud computing;cluster;GFS;bigtable;map/reduce 自2007年第4季度开始,“云计算”变成了IT领域新的热点。而2008年被称为云计算的元年,Google、Amazon、IBM、微软等IT 巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及。本文介绍一些关于云计算的一些基本概念及Google提出的云计算模型及实现机制。 1云计算综述 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 1.1云计算的概念 云计算现在还没有统一标准的定义,一些大公司在自己的技术文档里给出了自己的定义。例如云计算在IBM的文档中对云计算的定义是:云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态的部署、配置、重新配置以及撤销服务等。 而对云计算更加通用的的定义是:云计算是一种商业计算模型。它 将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根 据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲可把云 计算看成是“存储云”与“计算云”的有机结合。存储云对第三方用户公 开存储接口,用户通过这个接口可以把数据存储到“云”。计算云通过并 行计算和虚拟化技术给用户提供计算力,它的商业模式是给用户提供计 算力。 1.2云计算实现机制 图1简单的描述了云计算的实现机制。用户通过用户交互接口 (User interaction interface)来请求服务云。一个用户能够请求的所有服务 目录存放在服务目录(Services catalog)里。系统管理(System manage- ment)是用户管理计算机资源是否可用。服务提供工具(Provisioning tool)用来处理请求的服务,需要部署服务配置。监控统计(Monitoring 收稿日期:2009-05-07 作者简介:蔡键,硕士,讲师,主研领域为图形图像处理,网格技术。图1云计算实现机制 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.5,No.25,September2009,pp.7093-7095,7107 E-mail:info@https://www.360docs.net/doc/dd4565011.html, https://www.360docs.net/doc/dd4565011.html, Tel:+86-551-56909635690964

大数据运维管理平台有什么作用

大数据运维管理平台主要有两个作用,一个是批量部署;另一个是集群配置。 一、大数据运维管理平台批量部署 我们都知道大数据本身是一个分布式的系统,因此在安装时,需要对每一个节点进行组件的安装,并且由于是开源软件,其安装过程相对比较复杂,大数据每个组件都需要做很多的配置工作,这一点相信各位深有体会。DKH 提供了DKM 来自动化安装部署大数据。大大缩短了大数据的安装时间,同时也简化了安装大数据的过程。 自动化安装的过程如下: 1.安装环境准备,下载DKM 以及DKH 的安装文件,安装JDK,yum 等基本软件。 2.挑选一台节点,安装DKM ,用户只需要启动安装脚本即可,通常情况下几分钟就能够完成。 3.DKM 是一个web 应用,提供了基于浏览器的界面,用户可以通过浏览器可视化的进行DKH的安装部署。 4.通过DKM 界面,添加其他需要的安装的节点,选择要安装的大数据组件,以及每个节点承担的角色,选择安装,DKM 会自动地将需要安装的软件分发到对应的节点,并完成安装。 5.当所有节点的软件都安装完成之后,DKM 会启动所有的服务。从上述的安装过程可以看出DKH 的安装主要体现两个特点,批量化以及自动化。只需要在其中一个节点完成,

其他节点都可以进行批量化的自动安装。 二、大数据运维管理平台集群配置 1.可视化参数配置界面。大数据包含许多的组件,不同的组件都包含各种各样的配置,并且分布于不同的主机之上。DKM 针对这种情况提供了界面化的参数配置功能,并且能够自动的部署到每个节点。 2.高可靠配置。DKM 对关键的组件使用HA部署方案,避免单点失效的发生,同时DKH 对于组件的异常错误提供了自动恢复处理,最大限度的保证服务的可靠性。

《云计算》学习笔记3——Google的云计算原理与应用(分布式锁服务——Chubby)

一、分布式锁服务 今天,要接触有些难理解的知识点了,这也许就是涉及到当时赵致琢老师强调的在中国没人能有资格讲和讲得清的一块—分布式算法。说实话,这块看了两遍了,到现在还不敢说自己人懂了一半啊·! Chubby ?Google设计的提供粗粒度锁服务(???)的一个文件系统,它基于松耦合分布式系统,解决了分布的一致性问题 ——一种建议性的锁(相信看过《UNIX环境下高级编程》的人对建议性的锁这个名词不会陌生),而不是一种强制性的锁:具有更大的灵活性 ?GFS使用Chubby选取一个GFS主服务器 ?Bigtable使用Chubby指定一个主服务器并发现、控制与其相关的子 表服务器 ?Chubby还可以作为一个稳定的存储系统存储包括元数据在内的小数 据 ?Google内部还使用Chubby进行名字服务(Name Server) 想像一下,要在大规模集群的条件下,保证所有指令和数据的一致性(即:在初始状态相同情况下,要求各结点接收到同样相同指令,且最终状态一致)会遇到什么样的困难?——这也许正是分布式算法要发挥作用的

境地,很多时候设计的算法根本不可能会是十全十美。Chubby中即要用到Paxos算法 1、Paxos算法 试想想:该方案存在什么缺陷???? 试图由以下三点来保证数据的一致性: (1)决议只有被proposers提出后才能批准

(2)每次只批准一个决议 (3)只有决议确定被批准后learners才能获取这个决议 系统的约束条件: p1:每个acceptor只接受它得到的第一个决议 p1表明每个可以接收到多个决议,为区分,对每个决议进行编号,后得到的决议编号要大于先到的编号;p1不是很完备!!(??一个问题可能是:对于每个结点,其收到的所谓第一个编号是否都是一样??) P2:一旦某个决议通过,之后通过的决议必须和该决议保持一致 P1+P2——>P2a:一旦某个决议V得到通过,之后任何acceptor再批准的决议必须是V P2a和P1是有矛盾的!(我的理解是:有可能这个V不是某个结点收到的第一个决议) P2a——》P2b:一旦某个决议V得到通过,之后任何proposer再提出的决议必须是V P1和P2b保证条件(2),彼此之间不存在矛盾。但是P2b很难通过一种技术手段来实现它,因此提出了一个蕴涵P2b的约束P2c P2b——》P2c:如果一个编号为n的提案具有值v,那么存在一个“多数派”,要么它们中没有谁批准过编号小于n的任何提案,要么它们进行的最近一次批准具有值v 决议通过的两个阶段: 准备阶段:proposers选择一个提案并将它的编号设为n,然后将它发送给acceptors中的一个―多数派‖。Acceptors收到后,如果提案的编号大于它已经回复的所有消息,则acceptors 将自己上次的批准回复给proposers,并不再批准小于n的提案(那么,可以问问:如果

基于大数据的智能运维管理系统研究与实现

2017年第11期 信息通信2017 (总第 179 期)INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.No 179)基于大数据的智能运维管理系统研究与实现 花爱 (普夭信息工程设计服务有限公司,北京100088) 摘要:随着企业r r架构的不断扩展,服务器、存储设备的数量越来越多,网络也变得更加复杂,特别是分支机构众多的大 型企业或垂直层级较多的政府单位,这种情况更加突出明显。为了保障良好的用户体验和数据时效性,运维工作变得越 来越艰巨。虽然运维工作已经借助相应的自动化监控工具,但IT监控系统每分钟要进行上万个數据采集,对采集的海 量数据进行处理和分析才是对IT运维工作最大的挑战。 关键词:智能运维;大数据;自动化运维 中图分类号:TM76 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017 )11-0239^2 0引言 金融行业IT信息化建设领先于国内其它行业,随着IT信 息化的高速发展,国内金融行业IT己经成为重资产,更成为金 融行业经营命脉的重要保障。业务持续性无中断要求对IT管 理提出了更高的诉求?随着大数据概念的提出,I T的运维管 理己经从系统化、集约化、数据化向智能化发展?基于大数据 的一体化智能运维平台提供了从基础设施、数据库中间件、系 统应用进程到业务交易系统的一整套运维管理解决方案。布式结构部署,适用于大型网络环境下的系统监控。系统监 控软件简单易用,通过该系统可以监控数据中心各种资源的 使用情况,提供资源的性能数据,有效地帮助企业解决各种基 础设施的监视与管理难题。不但提供了丰富灵活的报表功能,帮助企业分析资源运行状况,预测系统性能瓶颈;同时提供多 种通知方式,当被监控资源出现异常,保证管理人员能随时、随地了解整个系统的运行状况;确保企业信息系统髙效稳定 的运行,从而保证了信息系统对业务的支撑,使企业良好运转。系统架构: 1传统运维与大数据运维优缺点 运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风 险,提高资产的利用率,降低能耗消耗和运维成本,提高服务 水平以及数据中心的效率和效益。 (1) 传统运维存在的问题:日益增长的人力成本;运维标准 的管理诉求;运维服务效率低下;故障发现不及时、处理不到 位、事后无诊断。 (2) 大数据运维系统特点?海量存储:可以高效地存储、检 索、调用任一时间采集的IT资源数据和告螫;关联分析:可以 针对设备、指标、阈值等不同维度的数据进行关联性分析;阈 值分析:可以指定对任意指标进行阈值分析,査看我们设置的 管理策略是否合理,以及这些指标引起设备异常的概率;根源 分析:可以针对不同资源进行异常犾态的根源分析,査看引起 异常的指标类型及概率;健康评分:可以对海量数据进行综合 分析,给出每个资源的任一指标对于我们业务影响大小的量 化参考值,并对资源进行健康度评分。 (3) 运维管理发展趋势。经济性:资源如何有效利用,包 括网络、空间、动环资源:如何缩减运行费用,包括能源、维护 人员。灵活性:如何识别及降低过度部署和冗余;如何灵活扩 展容量(空间、制冷和供电);如何更快响应业务。可用性:如 何实现精细化管理;如何及时排除隐患,处理复杂故障;如何 实现动态资源管理和电子流管理。管理性:需要有效的数据 分析支撑决策和规划:如何实现系统一体化,统一协作、快速 响应;如何满足大客户服务等级协议和自服务管理。 建设“集中化运维、一体化管理、智能化分析、流程化控制” 的it支撑系统,才能实现智能化运维的管理目标,减少运维人■E歸襌涛H n n l n l n l C S29 ■QgglQggl CS3B tU 4^系统实现了对客户IT系统的使用状况进行统一综合的管 控和分析,将复杂化的运维管理工作变得简单化、人性化,规 范化、自动化。其强大的技术实力和严格的开发管理机制保 证了系统运行的稳定性、功能的全面性和扩展性,真正打造了 满足客户需求的I T运维管理平台。对客户的I T系统进行 7*24小时的全面监控,提供了 r r系统的性能监控、性能分析、 故障监控、故障分析及定位、资产及配置文件的管理、强大的 报表分析等功能,保证了客户日常运维工作的顺利开展,提升 了运维工程师的网络管控水平,降低了管理层的日常工作量, 为决策层提供了可靠的数据依据。 3系统功能架构 系统采用多层架构、模块化的设计模式,系统功能全面, 模块功能独立,可根据不同客户需求自由组合,同时服务运营 支撑系统具备良好的扩展性,通过第三方数据整合接口和数 据总线以及门户Protal,与第三方产品可进行无缝集成。 员和维护成本,优化资源管理,提升运维效率。4系统技术架构 2系统组织架构 —体化智能运维管理系统能够实现对数据中心IT基础设 施进行集中监控,包括存储、主机系统、网络服务、数据库、应 用服务器、中间件以及应用软件等。系统监控软件可采用分 采用J2EE架构,全图形化B/S模式,可移植性强,可运行 于不同操作系统(Windows、Red Hat Linux等),真正实现了跨 平台部署。统一开放的监控管理平台支持多数据库(MySql、Oracle等)、多操作系统,为第三方系统提供多种集成接口。 239

hydo智能运维大数据管理平台-宣传画册word

HYDO智能运维大数据管理平台 产品介绍 目录序列 关于豪越 七十载披荆斩棘,四十年翻天覆地。新时代的中国,在各行各业所取得的巨大创新成就,正深刻改变着社会,影响着世界。党的十九大报告指出,创新是引领发展的第一动力。 以“创新、品质、诚信、共赢”为经营理念的豪越科技有限公司,在万物互联、资源整合的大数据时代中应运而生,紧随国家发展战略,勇于创新、锐意进取,已取得50多项荣誉资质和120多项技术专利,立足中国,服务全球。豪越已在多个国家和地区开设有分公司和办事处,为政府、教育、军工、金融、医疗、电力等行业的信息化发展做出了卓越贡献。 秉承“让运维更简单,数据更安全”的初心,豪越在IT智能运维、视频运维、动力环境、IT资产管理、IT流程管理、3D可视化、数据资源池等领域,研发出了诸多引领行业发展的核心产品,并陆续推出数据中心建设与扩容、智慧园区、智慧校园、智慧营院、智慧城市等信息化整体解决方案。 以HYDO为代表的豪越自主研发的智能运维大数据管理平台,开创性实现了大规模数据中心的统一集中管理、实时监控、安全高效运行和自动化运维。HYDO涵盖网络、动力环境、IT基础设施、IT硬件、软件、业务系统、视频、云服务等;可实现多类型指标的精准管理和可视化呈现;具有故障自愈功能,开启全天候无人值守模式;开创移动运维解决

方案,大幅降低运维成本;基于大数据平台的分析与挖掘,构建Al平台助力用户实现智能化运维。 “为客户创造价值、助员工成就梦想”,600多位豪越人始终不忘初心、牢记使命,用艰苦奋斗与持续创新为全球65个国家16000多位客户创造了非凡的价值,也为自己的人生书写了绚烂的华章。面向未来,九万里风鹏正举、豪越人砥砺前行,用创新驱动发展、用匠心做好产品、用恒心做好服务,豪越将努力为广大客户创造更多的价值、为中华民族伟大复兴的中国梦做出更大的贡献、为人类社会的科技进步做出更高的成就! 护航大数据时代,引领全智能未来----豪越! HYDO产品系列 豪越陆续推出IT智能运维、视频运维、动力环境、IT资产管理、IT流程管理、3D可视化等核心产品, 各产品系列既可作为独立模块与豪越HYDO智能运维大数据管理平台相互耦合,又可作为独立系统单独运行。 1、HYDO智能运维大数据管理平台 2、视频监控运维系统 3、动力环境系统 4、IT资产管理系统 5、IT流程管理系统 6、3D可视化管理系统 产品技术架构

数据展示工具如何设置文本类型指标

1.描述 数据展示工具FineBI的文本类型指标就是指字段的数据类型为文本类型的指标,点击合同类型字段后面的下拉按钮,可以看到文本类型指标所有的配置内容,如下图: 2.分组方式 数据展示工具FineBI的文本类型指标的分组方式包括相同值作为一组和自定义分组。相同值作为一组 数据展示工具FineBI的相同值作为一组,就是指将该字段中的所有相同数据合并起来成为一个组,默认分组方式为相同值作为一组。 自定义分组 数据展示工具FineBI的自定义分组是表示按照实际要求将字段中不同的值归并到一个组中,比如说将长期协议订单和长期协议归并到一个新的分组长期协议1组内,即如果合

同类型为长期协议订单或者长期协议,在dashboard组件中显示的时候都显示到长期协议1组内,而非长期协议订单,也不是长期协议,最后字段只剩下3个组。 3.创建分组 选择数据展示工具FineBI的自定义分组,进入自定义【合同类型】分组,在未分组列表中选中长期协议字段,点击上方的移到分组按钮,在文本框中输入新的分组名称长期协议1,然后再点击创建,此时就创建了一个新的分组,如下图: 4.在数据展示工具FineBI中由于创建分组之前需要先选中某个字段值,故创建分组之后,该字段值就被默认选中移动到新的分组内,直接点击确定按钮,即可移动到新的分组内,如下图:

5.以同样的方法将长期协议订单字段值耶移动到新的分组长期协议1中,如下图: 注:如果想要在某个组内重复显示指定的字段值,只需要选中该字段,点击复制到分组即可,但是请注意,未分组列表中的字段值无法复制,也无法将字段值复制到未分组列表中,如果想要将字段值从新的分组内移开,选中它,点击移出分组按钮,即可将其移回未分组列表中,同样未分组列表中的所有字段值都无法进行移出分组操作。

数据展示工具如何用一个时间区间控件过滤多个时间段数据(精)

1.描述 我们在介绍数据展示工具FineBI的时间类控件的时候,介绍了时间区间控件,时间区间控件是对一定时间段内的数据进行过滤,但是直接为时间控件绑定字段进行过滤,只能过滤一个时间区间,但是如果在一个即时分析中需要使用到两个时间内的数据参与分析,而一个时间区间控件只能过滤一个时间段数据,也不能使用两个时间区间控件,因为过滤的时间字段是同一个,那么此时怎么来实现一个时间区间控件过滤多个时间段的数据呢? 比如说,某公司想要计算5月份的离职率,该公司离职率计算公式为:当月离职人数/月底总人数*100%,由此公式可以看出,我们需要计算当月离职人数,包含了一个区间段:5月份,还要计算月底总人数,包含了第二个区间:月底。 2.实现思路 在数据展示工具FineBI的即时分析主体界面中添加一个时间区间控件,不为其绑定数据字段,然后再添加数据分析组件,为组件绑定数据字段,再为字段添加过滤条件,将前面的时间区间控件作为参数(时间区间控件有2个参数:开始时间和结束时间),获取到当月离职人数和月底总人数之后,再添加计算指标显示离职率。 3.数据准备 登录数据展示工具FineBI的即时分析系统页面,点击数据配置>业务包管理>常见应用业务包,为该业务包添加1个数据表,如下图: 该数据表中有一个字段transferType,值为0时表示人员离职,值为1时表示入职。 4.Cube更新 保存业务包,回到数据展示工具FineBI的数据配置界面,选择Cube更新设置,点击立即更新多维数据库按钮将数据库中的数据更新到Cube中。 5.新建分析

点击数据展示工具FineBI的新建分析按钮,新建一个即时分析interval,布局方式选择自由布局,拖曳一个时间区间控件和一个表格组件至分析主体页面,如下图: 5.1时间区间控件 点击时间区间控件右上角的按钮,进入数据展示工具FineBI的配置界面,修改其控件名称为时间,如下图: 注:不为该控件绑定字段,因为要使用该控件进行多个时间段的过滤,故不能使用表间 关系直接进行过滤,需要将该控件的值作为参数传递到分析组件中,对数据进行过滤。 5.2表格组件 选中表格组件,点击“点击进入配置界面”,将上面添加到常见应用业务包中的employee_transfer表中的department字段拖曳到行表头中,记录数字段拖曳到数值区域

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