OOW2020部署和管理大数据解决方案的最佳实践22
大数据存储和处理的最佳实践
大数据存储和处理的最佳实践一、介绍大数据对现代社会和企业具有重要意义，但面对大量的数据挑战，存储和处理变得更加困难。
因此，为了最大限度地利用大数据的潜力，就需要采用最佳的实践方法来存储和处理数据。
这篇文章将介绍大数据存储和处理的最佳实践。
二、数据存储的最佳实践1、冷热数据分离在大数据存储中，数据可能会变得非常庞大。
因此，冷热数据分离是一个重要的实践方法，可以将不需要频繁访问的数据（即冷数据）移动到较便宜的存储介质中。
实现这个实践的最佳方法是通过数据层次化存储，管理热数据、温数据和冷数据。
2、追求高可靠性和高性能在大数据存储中，可靠性和性能是最为重要的因素。
以Hadoop HDFS为例，Hadoop提供了一种分布式存储系统，具有高可用性和容错性。
3、压缩技术压缩技术可以帮助在有限的存储空间中存储更多的数据。
使用成熟的压缩技术如Snappy、LZO等可以降低存储成本，但要注意压缩与解压缩的性能影响。
三、数据处理的最佳实践1、数据清洗在进行大规模数据处理之前，需要对数据进行清洗。
清洗后的数据不仅可以提高分析和挖掘的准确性和可靠性，还可以优化性能和降低系统重负载的风险。
2、分布式计算在大规模数据处理方面，分布式计算是一种高效的解决方案。
对于分布式计算的实现，Hadoop提供了批处理框架MapReduce，可以将大量的数据分解成小块，每个块分配到一个可用的节点上，从而实现大规模并行计算。
3、采用内存数据库内存数据库是一种在内存中运行的数据库，可以大幅提高数据处理的速度。
如果你在处理大量的实时或者高速数据，可以考虑使用内存数据库，如Redis、Memcached等。
四、总结以上是关于存储和处理大规模数据的最佳实践。
在实际应用中，还需要根据具体情况选择适合的数据存储和处理方案。
希望这篇文章提供了你一些有价值的见解，让你能够更好地利用大数据的潜力。
华为云应用运维管理(AOM) 1.10.0 用户指南说明书
应用运维管理(AOM) 1.10.0用户指南文档版本02发布日期2023-04-30版权所有 © 华为云计算技术有限公司 2023。
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华为云计算技术有限公司地址：贵州省贵安新区黔中大道交兴功路华为云数据中心邮编：550029网址：https:///目录1 快速入门 (1)1.1 AOM使用流程 (1)1.2 安装ICAgent (2)1.3 创建告警规则并查看 (3)2 用户指南 (7)2.1 概述 (7)2.2 监控总览 (9)2.3 仪表盘管理 (17)2.3.1 创建仪表盘 (17)2.3.2 设置全屏模式在线时长 (23)2.3.3 统计图表说明 (24)2.4 告警管理 (30)2.4.1 告警规则 (31)2.4.1.1 概述 (31)2.4.1.2 创建指标告警规则 (31)2.4.1.3 创建告警模板 (40)2.4.1.4 创建事件告警规则 (43)2.4.1.5 管理告警规则 (45)2.4.2 查看告警 (46)2.4.3 查看事件 (47)2.4.4 告警行动规则 (48)2.4.4.1 概述 (48)2.4.4.2 创建告警行动规则 (48)2.4.4.3 创建消息模板 (50)2.5 容器洞察 (53)2.5.1 工作负载监控 (53)2.5.2 集群监控 (54)2.6 指标浏览 (55)2.7 基础设施监控 (57)2.7.1 应用监控 (57)2.7.2 组件监控 (58)2.7.3 主机监控 (60)2.8 Prometheus监控 (62)2.9 日志分析 (62)2.9.1 搜索日志 (62)2.9.2 查看日志文件 (64)2.9.3 配置虚机日志采集路径 (66)2.9.4 添加日志转储 (68)2.9.5 接入LTS (71)2.9.5.1 概述 (71)2.9.5.2 管理接入规则 (74)2.10 配置管理 (76)2.10.1 ICAgent管理 (76)2.10.1.1 安装ICAgent (76)2.10.1.2 升级ICAgent (80)2.10.1.3 卸载ICAgent (80)2.10.2 日志配置中心 (82)2.10.2.1 设置日志配额 (82)2.10.2.2 配置分词 (82)2.10.3 数据订阅 (85)2.10.4 配置应用发现 (89)2.10.5 接入管理 (93)2.10.5.1 概述 (93)2.10.5.2 将Prometheus的数据上报到AOM (94)2.10.5.3 通过grafana查看AOM中的指标数据 (95)2.11 相关说明 (99)2.11.1 标签和标注 (99)2.11.2 普罗语句说明 (100)2.11.3 时间范围和统计周期的关系 (103)3 常见问题 (105)3.1 如何处理界面“ICAgent状态”为“离线”的问题 (105)3.2 如何获取AK/SK (106)3.3 资源运行异常怎么办？ (106)3.4 没有消息通知服务的访问权限？ (108)3.5 如何区分告警和事件？ (108)3.6 AOM展示的日志是否为实时日志？ (108)3.7 应用状态正常，应用下的组件状态异常，状态不一致是什么原因？ (109)4 最佳实践 (110)4.1 应用发现最佳实践 (110)5 错误码参考 (113)5.1 监控模块错误码 (113)5.1.1 SVCSTG.INV.4030000 inv服务鉴权失败 (113)5.1.2 SVCSTG.INV.4000103 参数资源集ID校验失败 (113)5.1.3 SVCSTG.ALERT.4033000 接口鉴权失败 (114)5.1.4 SVCSTG.ALERT.2001 接口参数校验失败或异常 (114)5.1.5 SVCSTG.ALERT.2002 清除告警接口异常 (115)5.1.6 SVCSTG.ALERT.5002001 查询告警类型接口错误 (115)5.1.7 SVCSTG.ALERT.4000429 清除告警接口请求受限 (115)5.1.8 SVCSTG.ALERT.3001000 参数校验失败 (115)5.1.9 SVCSTG.INV.5000000 服务异常 (116)5.1.10 SVCSTG.INV.5000001 ES服务异常 (116)5.1.11 SVCSTG.INV.4000115 发现规则接口参数校验失败 (116)5.1.12 SVCSTG.INV.4000116 规则id或pid校验失败 (122)5.1.13 SVCSTG.INV.4000117 biztype或ids校验失败 (123)5.1.14 SVCSTG.INV.4000118 添加或者修改资源标签别名接口参数校验失败 (123)5.1.15 SVCSTG.INV.5000002 获取集群资源或查询应用发现规则服务异常 (123)5.1.16 SVCSTG.INV.5000003 同步应用发现规则到ICMGR服务失败 (124)5.1.17 SVCSTG.INV.5000004 新增标签时服务异常 (124)5.1.18 SVCSTG.INV.5000005 同步应用发现规则到ICMGR服务时服务异常 (124)5.1.19 SVCSTG.INV.5000007 自定义规则达到上限 (125)5.1.20 SVCSTG_AMS_4000101 指标查询请求参数不合法 (125)5.1.21 SVCSTG_AMS_4000102 inv请求参数不合法 (126)5.1.22 SVCSTG_AMS_4000103 period等参数校验失败 (126)5.1.23 SVCSTG_AMS_4000104 statistics等参数校验失败 (127)5.1.24 SVCSTG_AMS_4000105 metrics等参数校验失败 (127)5.1.25 SVCSTG_AMS_4000106 timerange等参数校验失败 (128)5.1.26 SVCSTG_AMS_4000107 参数校验失败 (129)5.1.27 SVCSTG_AMS_4000109 metricName等参数校验失败 (129)5.1.28 SVCSTG_AMS_4000110 fillValue等参数校验失败 (130)5.1.29 SVCSTG_AMS_4000111 start参数校验失败 (130)5.1.30 SVCSTG_AMS_4000112 alarm_id等参数校验失败 (131)5.1.31 SVCSTG_AMS_4000115 阈值规则相关接口参数校验失败 (131)5.1.32 SVCSTG_AMS_4000118 新增阈值规则请求evaluationPeriods等参数校验失败 (132)5.1.33 SVCSTG_AMS_4000119 查询阈值规则请求statistic参数校验失败 (133)5.1.34 SVCSTG_AMS_4000120 新增阈值规则请求comparisonOperator参数校验失败 (133)5.1.35 SVCSTG_AMS_4000121 修改阈值规则接口参数校验失败 (133)5.1.36 SVCSTG_AMS_4030000 AMS服务鉴权失败 (134)5.1.37 SVCSTG_AMS_5000000 ams-metric/ams-access服务内部错误 (134)5.1.38 SVCSTG_AMS_5030001 Cassandra服务内部错误 (135)5.1.39 SVCSTG.AMS.2000051 鉴权失败 (135)5.1.40 SVCSTG.AMS.2001000 新增或者修改阈值规则接口actionId等参数校验失败 (136)5.1.41 SVCSTG.AMS.2000001 Cassandra或服务内部异常 (136)5.1.42 SVCSTG.AMS.5011300 内部服务错误 (136)5.1.43 SVCSTG.AMS.2000002 部分成功 (137)5.1.44 SVCSTG.AMS.2001135 操作阈值规则相关接口参数校验失败 (137)5.1.45 SVCSTG.AMS.2001613 阈值规则重名 (138)5.1.46 SVCSTG.AMS.2001601 阈值规则不存在 (138)5.1.47 SVCSTG.AMS.2001604 服务内部错误 (139)5.1.48 SVCSTG.AMS.4010000 视图模板接口鉴权失败 (139)5.1.49 SVCSTG_AMS_4000001 上报的数据结构体为空 (140)5.1.50 SVCSTG_AMS_4000002 namespace参数校验失败 (140)5.1.51 SVCSTG_AMS_4000003 Dimensions参数校验失败 (141)5.1.52 SVCSTG_AMS_4000005 type参数校验失败 (141)5.1.53 SVCSTG_AMS_4000006 value参数校验失败 (141)5.1.54 SVCSTG_AMS_4000007 dimensions中的name或者value 参数校验失败 (142)5.1.55 SVCSTG_AMS_4000008 请求参数体长度校验失败 (142)5.1.56 SVCSTG_AMS_4000009 dimensions数量校验失败 (143)5.1.57 SVCSTG_AMS_4000010 collect_time参数校验失败 (143)5.1.58 SVCSTG.PE.4011001 PE接口鉴权失败 (144)5.1.59 SVCSTG.PE.4011003 权限不足 (144)5.1.60 SVCSTG.PE.4031014 帐号冻结或暂停 (145)5.1.61 SVCSTG.PE.4031002 应用不存在 (145)5.1.62 SVCSTG.PE.5003007 查询数据库失败 (146)5.1.63 SVCSTG.PE.4005003 策略组名称重复 (146)5.1.64 SVCSTG.PE.4031012 用户projectId不匹配 (146)5.1.65 SVCSTG.PE.4291004 接口负载过高 (147)5.1.66 SVCSTG.PE.5003006 创建调度任务失败 (147)5.1.67 SVCSTG.PE.5001201 存储记录失败 (147)5.1.68 SVCSTG.PE.5001202 查询指定记录失败 (148)5.1.69 SVCSTG.PE.5001203 查询记录失败 (148)5.1.70 SVCSTG.PE.5001204 更新记录失败 (148)5.1.71 AOM.04001401 查询数据订阅规则认证失败 (148)5.1.72 AOM.04001500 查询数据订阅规则时ES集群异常 (149)5.1.73 AOM.04002401 创建数据订阅规则认证失败 (149)5.1.74 AOM.04002002 规则条数达到上限 (149)5.1.75 AOM.04002500 创建数据订阅规则时ES集群异常 (150)5.1.76 AOM.04002003 创建数据订阅时规则名称已存在 (150)5.1.77 AOM.04003002 修改数据订阅时规则名称已存在 (150)5.1.78 AOM.04003500 修改数据订阅规则时ES集群异常 (151)5.1.79 AOM.04003401 修改数据订阅规则认证失败 (151)5.1.80 AOM.04004401 验证数据订阅规则中kafka配置认证失败 (151)5.1.81 AOM.04004002 验证数据订阅规则可用性，连接自定义kafka失败 (152)5.1.82 AOM.04004500 验证数据订阅规则时ES集群异常 (152)5.1.83 AOM.04006403 删除数据订阅规则认证失败 (152)5.1.84 AOM.04004403 验证数据订阅规则实例连通性认证失败 (153)5.1.85 AOM.04002403 创建数据订阅规则认证失败 (153)5.1.86 AOM.04006500 删除数据订阅规则时ES集群异常 (153)5.1.87 AOM.0103 阈值规则接口权限不足 (154)5.1.88 AOM.0403 toke鉴权失败 (154)5.1.89 AOM.0503 查询告警或者事件列表时服务异常 (154)5.1.90 AOM.04003001 修改订阅规则时参数校验失败 (155)5.2 日志模块错误码 (155)5.2.1 SVCSTR.ALS.200100 鉴权失败 (155)5.2.2 SVCSTR.ALS.200105 租户projectId鉴权失败 (156)5.2.3 SVCSTR.ALS.200322 参数校验失败 (156)5.2.4 SVCSTR.ALS.200203 日志服务异常 (156)5.2.5 SVCSTR.ALS.200207 内部服务错误 (157)5.2.6 SVCSTR.ALS.200305 添加OBS转储策略失败 (157)5.2.7 SVCSTR.ALS.200306 删除OBS转储策略失败 (157)5.2.8 SVCSTR.ALS.200309 OBS桶授权失败 (157)5.2.9 SVCSTR.ALS.200315 日志路径配置个数超过限额 (158)5.2.10 SVCSTR.ALS.200316 非法的日志采集路径 (158)5.2.11 SVCSTR.ALS.200317 添加日志采集路径到ES数据库失败 (158)5.2.12 SVCSTR.ALS.200318 请求体不合法 (159)5.2.13 SVCSTR.ALS.200322 日志采集路径个数已达上限 (159)5.2.14 SVCSTR.ALS.200500 内部服务错误 (159)5.2.15 SVCSTR.ALS.201403 token鉴权失败 (159)5.2.16 SVCSTR.ALS.403105 租户projectId非法 (160)5.3 ICMGR模块错误码 (160)5.3.1 APM.ICMGR.5000000 服务失败 (160)5.3.2 APM.ICMGR.2001401 鉴权失败 (160)5.3.3 APM.ICMGR.2001405 参数错误 (161)5.3.4 AOM.0101 请求参数无效 (161)5.3.5 AOM.0102 获取agent信息时没有访问权限 (162)1快速入门1.1 AOM使用流程应用运维管理（Application Operations Management，以下简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，实时监控您的应用及相关云资源，分析应用健康状态，提供灵活的告警及丰富的数据可视化功能，帮助您及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况。
OOW部署和管理大数据解决预案的最佳实践
架构和战略 迁移和实施
信息架构 蓝图与路线图 IT 治理
迁移和升级到最新的 Oracle 技术 解决方案设计与实施 数据获取快速启动服务
优化和 最佳实践
性能调优和解决方案优化 风险、运营分析和问题纠正建议
世界一流的方法论和基础设施： 迁移工厂|Oracle OUM|技术实验室
案例分析：Thomson Reuters
决策
获取
分析
组织
新需求
获取和组织信息的新工具 易于集成的新型基础设施 内存中处理 高级分析
大数据如何推动您的业务
将大数据集成到业务运营中
改善企业决策
信息及时提供
随时、随地、任意设备
业务驱动因素
将业务流程变更应用于更多细分 客户群体
快速应对不断变化的市场环境 识别并利用客户的购买欲望
虚拟办公环境 高管人员的反应敏捷性
• Oracle 技术专家
– 既有丰富从业经验，又能充分利用 Oracle 最佳实践
Oracle服务
依据最佳实践与产品专业知识
架构、规划及实施服务
针对Oracle 软件、硬件和一体机的支持服务
针对Oracle 应用系统和技术的关键任务支持服务
针对Oracle 软件、硬件和一体机的培训服务
Oracle 咨询服务部核心能力
为什么需要参考架构？
▪ 显著缩短创建解决方案架构所需 的时间
▪ 包含行业最佳实践 ▪ 提供可重复的解决方案蓝图，有
助于降低风险
▪ 有助于充分利用甲骨文和其
他供应商的产品
“如果您觉得好的架构太昂贵，不妨试试不好的架构。” — Brian Foote 和 Joseph Yoder
大数据与分析参考架构
2024年软考高级架构师题目
选择题
在设计软件架构时，以下哪项原则最有助于提升系统的可维护性？
A. 开闭原则
B. 依赖倒置原则
C. 高内聚，低耦合（正确答案）
D. 接口隔离原则
关于微服务架构，下列说法错误的是？
A. 每个微服务独立部署，互不干扰
B. 微服务之间通过轻量级通信机制交互
C. 微服务架构适用于所有规模的项目，无论大小（正确答案）
D. 微服务有助于实现技术的多样性
关于云原生架构，下列哪项不是其核心特征？
A. 容器化包装
B. 自动化运维
C. 单体应用为主（正确答案）
D. 持续交付与部署
在设计分布式系统时，为了解决数据一致性问题，以下哪种策略倾向于牺牲一致性来保证可用性？
A. Paxos算法
B. Raft算法
C. 最终一致性（正确答案）
D. 两阶段提交
关于RESTful API设计，下列哪项不符合其最佳实践？
A. 使用名词表示资源
B. 对资源使用正确的HTTP方法
C. 在URL中包含动词表示操作（正确答案）
D. 使用状态码表示操作结果
在选择数据库类型时，对于需要高并发读写且数据结构不固定的场景，优先考虑？
A. 关系型数据库
B. NoSQL数据库（正确答案）
C. 内存数据库
D. 图数据库
关于DevOps文化，以下哪项不是其核心价值观？
A. 持续改进
B. 快速交付
C. 团队间隔离（正确答案）
D. 自动化一切可以自动化的
在实现系统高可用性时，以下哪种技术主要用于故障转移和恢复？
A. 负载均衡
B. 心跳检测与故障切换（正确答案）
C. 数据分片
D. 缓存机制。
AWS大数据架构模式和最佳实践
– MapReduce, Hive, Pig, Spark
• 流处理
– 微-批量: Spark Streaming, KCL, Hive, Pig – 实时: Storm, AWS Lambda, KCL
流处理
批量分析
交互式分析 机器学习
分析
Amazon Machine Learning
Amazon Redshift
Impala
Pig
Streaming
Amazon Kinesis AWS Lambda
Amazon Elastic MapReduce
我应该使用什么流处理技术?
Spark Streaming Apache Storm Amazon Kinesis Client Library
44332211
Shard 1 / Partition 1
44332211
Shard 2 / Partition 2
消费者1
Count of Red = 4
Count of Violet = 4
消费者2
Count of Blue = 4
Count of Green = 4
我应该使用哪个流存储?
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
流存储选项
• AWS 托管服务
• Amazon Kinesis → 流 • DynamoDB Streams → 表+流 • Amazon SQS → 队列 • Amazon SNS → 发布/订阅
• 非托管的
• Apache Kafka → 流
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
IT服务的最佳实践和技术方案
IT服务的最佳实践和技术方案I.IT服务的概念及重要性IT服务，是指通过IT技术来支持业务，提供高效、全面的信息化服务。
现代企业越来越依赖信息技术，IT服务已成为企业信息化建设的重要组成部分，对于企业的发展和运营至关重要。
II.IT服务的最佳实践1. IT服务管理的流程化IT服务管理应该建立一套完整的流程，将服务请求、变更管理、事件管理等过程化并标准化，以确保各环节的有效性与可控性。
2. IT服务管理的自动化IT服务的自动化可以降低IT管理成本、优化服务体验和提高IT服务质量。
例如，将故障自动派单、自动告警等操作纳入IT服务管理系统的操作范畴，大大节约IT工作人员的时间和精力。
3. IT服务管理的优化IT服务应不断进行优化，追求更高的效率和更优的服务体验。
例如，对常见故障进行持续性分析，以寻找问题发生的根源并解决之，从而达到持续性问题消除的效果。
III. IT服务的技术方案1. IT服务管理系统（ITSM）IT服务管理系统是IT企业管理中必不可少的技术方案之一，通过ITSM管理系统，可以实现统一性的IT服务管理、运维管理，加快企业生产速度，提高员工效率。
2. 虚拟化虚拟化将物理资源转变为虚拟资源的技术，实现了计算资源更为灵活和规模化管理。
虚拟化技术可以帮助企业提高IT资源利用率，并有效地优化IT资源管理。
3. 云计算云计算技术是目前尤其重要的技术方案之一。
云计算技术通过提供虚拟化的高性能计算资源平台，将IT服务从应用开发、部署和维护层次中分离出来，进一步提高IT服务质量与效率。
IV. 结论综上所述，IT服务对于现代企业的发展至关重要。
通过流程化、自动化、优化化的IT服务最佳实践，以及IT服务管理系统、虚拟化、云计算等技术方案，可以有效提高企业的IT服务质量、效率及准确性，为企业的发展打下坚实基础。
中国大数据应用最佳实践案例
中国大数据应用最佳实践案例中国大数据应用最佳实践案例如下：1. 电子商务领域的个性化推荐系统：通过大数据分析用户的购买行为、浏览历史、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的商品和服务，提高用户购买率和用户满意度。
2. 智能交通管理系统：利用大数据分析交通流量、车辆信息等数据，实现智能信号灯控制、交通拥堵预警等功能，提高交通效率和安全性。
3. 金融风控系统：通过大数据分析客户的信用记录、财务状况等信息，评估客户的信用风险，帮助金融机构准确判断贷款违约风险，提高贷款审批的准确性和效率。
4. 医疗健康管理系统：通过大数据分析患者的病历、病情等信息，实现个性化诊疗方案、疾病预警等功能，提高医疗服务的质量和效率。
5. 城市智能化管理系统：通过大数据分析城市的人口流动、环境污染等信息，实现智能能源管理、环境监测等功能，提高城市的可持续发展能力。
6. 物流供应链管理系统：通过大数据分析供应链的物流信息、库存信息等数据，优化物流路径规划、库存管理等环节，提高物流效率和降低成本。
7. 旅游行业的智能推荐系统：通过大数据分析用户的旅游偏好、地理位置等信息，为用户推荐个性化的旅游线路和景点，提高用户的旅游体验和满意度。
8. 农业生产管理系统：通过大数据分析农田的土壤状况、气象信息等数据，实现智能化的农田管理和农作物种植决策，提高农业生产的效益和质量。
9. 教育智能化管理系统：通过大数据分析学生的学习情况、教学资源等信息，实现个性化的教学辅导和学习评估，提高教育教学的效果和质量。
10. 基层社区服务管理系统：通过大数据分析社区居民的需求、健康状况等信息，实现精细化的社区服务管理和健康监护，提高社区居民的生活质量和幸福感。
以上是中国大数据应用领域的一些最佳实践案例，这些案例充分展示了大数据在各个领域的应用价值和潜力，对于推动经济社会发展具有重要意义。
希望通过这些成功案例的分享，能够激发更多创新思维和应用场景，推动大数据技术的进一步发展和应用。
大数据处理解决方案
大数据处理解决方案1. 简介在当今信息时代，大数据已经成为许多企业和组织的核心资产。
随着数据量的日益增长，传统的数据处理方法已经无法满足对数据进行高效、准确、实时处理的需求。
因此，大数据处理技术应运而生，成为解决大数据挑战的关键。
本文将介绍几种常见的大数据处理解决方案，包括分布式文件系统、批处理框架、流式处理框架和机器学习框架。
2. 分布式文件系统分布式文件系统是在多个计算机节点上分布存储数据的文件系统。
它能够将大规模的数据进行分割和存储在多个节点上，从而提供了高容量、高可用性和高性能的存储解决方案。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最流行的开源分布式文件系统之一。
它采用了主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。
NameNode负责管理文件系统的命名空间和访问控制，而DataNode负责存储实际的数据块。
HDFS采用了数据冗余和故障恢复机制，确保数据的可靠性和可用性。
3. 批处理框架批处理是大规模数据处理的一种方式，它将数据分为一批一批进行处理。
批处理框架提供了高效、可靠的方式来对大量数据进行离线处理。
Apache Hadoop是一个著名的批处理框架，它提供了一个分布式计算模型和一个可靠的分布式文件系统。
Hadoop使用MapReduce编程模型，将计算过程分解为Map和Reduce两个阶段。
在Map阶段，原始数据被分解为若干键值对，并进行初步的处理。
在Reduce阶段，相同键的值被聚合和处理，生成最终结果。
Spark是另一个流行的批处理框架，它提供了更高的性能和更丰富的功能。
Spark的主要特点是将数据存储在内存中，通过内存计算来提高处理速度。
同时，Spark还支持多种编程语言和数据源，具有更广泛的适用性。
4. 流式处理框架批处理需要等待一批数据被收集后才能进行处理，而流式处理可以实时处理数据流，适用于对实时性要求较高的场景。
Apache Storm是一个开源的流式处理框架，它能够在大规模的集群中高效地进行实时计算。
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各种类型的数 据
常见信息及 对象模型
• 系统必须具备捕获、加工、组织、分析所有类型数据的能力，既能满足当前业务的 要求，又能支持发现新商机
• 系统必须具备维护不同类型数据的关系并实现数据间导航
• 系统能够组织信息，以提供单一版本的数据 • 系统能够共用分析构件，以提供单一版本的问题域 • 系统能够进行有效的治理，以维护信息和分析构件
性能调优和解决方案优化 风险、运营分析和问题纠正建议
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大数据机
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分析应用 内存中处理
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OOW2020部署和管理大数据解决方 案的最佳实践22
Oracle：我们如何帮您
业务架构
治理 路线图
企业架构 信息库
架构愿景 现状
运营数据
建 模
数据库服务器
大数据机
分析机
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Oracle 服务
旨在帮助我们的客户成功
• 充分发掘 Oracle 技术的价值
– 根据客户的需求提供有针对性的服务， 充分发挥 Oracle 技术的优势
• 服务覆盖整个生命周期
– 在Oracle 产品使用和优化的全生命周期 内提供一系列专业服务
针对Oracle 软件、硬件和一体机的培训服务
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Oracle 咨询服务部核心能力
架构和战略 迁移和实施
信息架构 蓝图与路线图 IT 治理
迁移和升级到最新的 Oracle 技术 解决方案设计与实施 数据获取快速启动服务
优化和 最佳实践
Oracle 架构 开发流程
业务架构
治理 路线图
架构愿景 企业架构
信息库
现状
未来
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大数据与分析参考架构
为什么需要参考架构？
▪ 显著缩短创建解决方案架构所 需的时间
▪ 包含行业最佳实践 ▪ 提供可重复的解决方案蓝图，
有助于降低风险
▪ 有助于充分利用甲骨文和 其他供应商的产品
• Oracle 技术专家
– 既有丰富从业经验，又能充分利用 Oracle 最佳实践
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Oracle服务
依据最佳实践与产品专业知识
架构、规划及实施服务
针对Oracle 软件、硬件和一体机的支持服务
针对Oracle 应用系统和技术的关键任务支持服务
图表
电子表格
智能分析工具
特点于流程的 分析应用
高级分析工具
特定于行业的 分析应用
导引式分析
安
定制的分析应用
全
性
绩效管理
表示服务 信息服务 数据处理
业务活动监控 数据虚拟化
业务规则
事件处理
监 控
事件捕获
历史数据
分析数据
发现数据
数据库中 分析
管
数据提取
理
系统生成的 数据
外部数据
COTS 数据
参考数据
内容
赶快行动起来吧
• 抓住机会赢取Oracle 顾问服务部为认证客户提供的免费研讨会 – 发现 研讨会 •我们的顾问专家将在现场等候着您，将会与您一起探讨Oracle的技术如 何能够帮助你的需求，解决您的问题！ • 欢迎前往以下展位了解 Oracle 顾问咨询如何比其他供应商带给您更多 的成功 ！
➢ Demo Booth: DM1-28 Work Station: 1779 或者前往
低延迟数据处理 单一数据源
多渠道交付
实时分析
快如闪念的分析 交互式仪表盘
数据发现与高级分析 事件处理
智能流程
内嵌到应用中的分析 引导式用户导航 绩效及战略管理 实时决策
运营数据
内容
公有云
外部数据
参考数据
托管服务
COTS 数据
系统 生成的 数据
私有云
历史数据
分析数据
传统 IT
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大数据与分析参考架构
完整的逻辑视图
多渠道 交付
帮助您：
▪确保大数据及分析解决方案具备所
交互层
有必要功能
流程层
▪将大数据及分析解决方案定义为完
整的一体化解决方案而非局部解决方
案
服务层
▪对照当前功能，寻找差距
信息层
共享的 基础设施
台式电脑 笔记本电脑
手机
平板电脑
印刷品
电子邮件
短信
治 理
交互仪表盘板
报告
▪ 规划并落实您的公司在 业务和 IT 两方面的优 先顺序
集成分析
• 分析应当集成到用户界面、设备及流程中，以便用户在他需要的时间和地点及时得到分析结果 • 业务分析系统应当集成到业务流程中，以便自动依据可得到的分析结果来优化运营流程
将洞察转化为 行动
• 系统能够监测重要事件，并发出告警 • 用户能够获得细化数据，以便更好地执行分析 • 只要有可能，就应该随时为用户提供洞察，并指导他们依据洞察采取适当行动
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大数据与分析参考架构
概念视图
帮助您：
•免受技术细节困扰，能够 就大数据和分析解决方案 的工作范围快速达成共识
•为内部沟通勾画“全景图 ”，以便得到支持
易于修改，以反映您公司 的特有优先事项
统一的信息管理
大容量数据获取 多样化数据的持久化
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客户分析
如何运用大数据 为您的业务带来深刻洞察？
新市场机遇
业务绩效
!!
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风险管理
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陈旧数据 收集和组织所有数据
挑战
数据孤岛
被电子表格淹没
缺乏数据技能
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随时、随地、任意设备
业务驱动因素
将业务流程变更应用于更多细分 客户群体
快速应对不断变化的市场环境 识别并利用客户的购买欲望
虚拟办公环境 高管人员的反应敏捷性
架构方法 将新的数据源与分析平台集成
带有预警功能的分析仪表盘 社交媒体集成
与运营系统集成的移动 BI 平台
能力要求 企业 SME能力及数据架构
实时数据复制
移动 BI 应用系统
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Oracle 业务分析战略
所有数据 所有数据源
完整的 分析能力
一体化的 分析应用
内部部署、 基于云、 支持移动应用
Oracle 商务智能解决方案 Oracle 参考架构 Oracle 服务
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➢ Support Stars Bar: Oracle Consulting Booth020部署和管理大数据解决方 案的最佳实践22
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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2020/11/3
OOW2020部署和管理大数据解决方 案的最佳实践22
▪ 对客户互动、订阅价值及其他财务和内 部项目数据进行深入的历史分析
▪ 通过更快、更大容量的分析获取更多新 客户，同时留住老客户
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案例分析：Land O’Lakes
Oracle Endeca Information Discovery
未来
人员
认证架构师、 经验丰富的顾问
流程
实用的方法、 经验证的方法论
产品组合
最佳实践、 成熟的构件
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Oracle 企业架构：实用的方法
▪ 自上而下、业务驱动
▪ 强调反应迅速、侧重于未来状态 ▪ 基于参考架构、利用最佳实践
▪ 制定注重实效的治理策略 ▪ 与行业框架保持一致
▪ 定位于毛利更高的产品，实现盈利最大化 ▪ 利用详细的当地种子及作物保护数据提高销售
额 ▪ 根据销售业绩调整市场营销计划
▪ 为 4000 位销售和营销用户提供交互式分析， 涉及到20 个数据源
▪ 节省了 1.5 年时间和 400 万美元实施成本 ▪ 更好地洞察当地销售业绩
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OOW2020部署和管理大 数据解决方案的最佳实
践22
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2020/11/3
OOW2020部署和管理大数据解决方 案的最佳实践22
部署和管理大数据解决方案的 最佳实践
李竹华 咨询服务部咨询总监