袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案
分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈
数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。
今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。
（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。
）该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。
经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。
在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。
袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。
EasyCloud平台：云资源监控界面发现其问题如下：1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。
2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。
3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。
4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题；针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。
短期解决方案：思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。
1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。
2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。
3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。
4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。
行业云解决方案
行业云解决方案行业云解决方案的崛起随着科技和信息时代的发展，云计算技术成为了各个行业不可或缺的一部分。
行业云解决方案应运而生，为不同领域的企业提供了全新的商业模式和工作方式。
一、行业云解决方案的定义和特点行业云解决方案是指基于云计算技术，为特定行业开发的应用软件和服务。
它提供了全方位的解决方案，包括企业资源规划、供应链管理、客户关系管理、人力资源管理等各个方面。
行业云解决方案的特点主要有以下几个方面：1. 定制化：针对特定的行业需求进行定制开发，能够满足不同行业的特殊要求，提供更精准、更专业的解决方案。
2. 效率提升：通过云计算技术，实现信息共享和协同办公，从而提高工作效率，降低成本。
企业不再需要自行购买和维护昂贵的硬件设备，减少了IT投入，专注于业务发展。
3. 数据安全：云计算平台具备更高的安全性和可靠性，可以对数据进行备份和恢复，确保信息的安全和完整性。
同时，基于云端的解决方案，可以随时随地地访问和管理数据。
4. 智能化：行业云解决方案结合了人工智能、大数据分析等先进技术，能够进行数据挖掘、智能预测和决策分析，提供更精准的业务指导和战略规划。
二、应用领域和案例分析行业云解决方案已广泛应用于各个行业，包括制造业、金融业、零售业、医疗保健等。
以下是具体案例分析：1. 制造业：制造业云解决方案帮助企业实现从订单、采购、生产计划到仓储物流等全流程的信息化管理。
通过与供应商和客户的互联互通，实现资源优化和生产效率的提升。
2. 金融业：金融云解决方案为银行、保险公司等金融机构提供了高效、安全的业务处理平台。
通过云计算技术，实现了金融交易的高速处理，增强了对客户数据的管理和风险控制。
3. 零售业：零售云解决方案帮助零售商实现从供应链管理、销售数据分析到客户关系维护的全方位管理。
通过电子商务和移动支付的支持，提供了更便捷、快速的购物体验。
4. 医疗保健：医疗云解决方案通过云计算和大数据技术，实现了医院信息系统的智能化管理。
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和产业升级的重要动力。
大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施，其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。
我国在用的大数据中心数量不断增加，规模不断扩大，应用领域也越来越广泛。
随着数据中心规模的快速扩张，运维管理复杂度也随之上升，如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。
某企业数据智能管理治理平台设计建设技术方案-20241024
项目编号：某企业数据智能管理治理平台设计建设方案目录1.1 总体建设方案概述 (3)1.1.1 数据治理论述 (5)1.1.2 数据治理流程 (7)1.1.3 基础库治理步骤 (8)1.1.4 治理过程产出 (11)1.2 平台建设总体设计 (11)1.2.1 平台设计理念 (12)1.2.2 平台架构设计 (13)1.2.3 平台技术特点 (14)1.3 数据治理建设方案 (15)1.3.1 数据标准管理 (15)1.3.2 元数据管理 (19)1.3.3 数据质量管理 (23)1.3.4 数据集成管理 (28)1.4 数据管理建设方案 (29)1.4.1 数据资产管理 (29)1.4.2 数据异常管理 (43)1.4.3 数据架构管理 (45)1.4.4 数据开发管理 (46)1.5 数据智能建设方案 (52)1.5.1 数据血缘 (52)1.5.2 智能标签 (54)1.5.3 数据探索 (56)1.5.4 画像分析 (57)1.1总体建设方案概述数据管理平台涵盖了数据的全局治理和过程管控，是数据可用的前提，只有确保数据的标准化、规范化，可信可用，才能进一步通过数据运营、数据应用帮助大数据中心实现数据资产管理，发现内部数据问题、发掘数据价值，进而实现数据资产的盘活和有效利用。
数据管理平台基于元模型驱动模式，构建一体化的数据资产管控，实现全流程、全生命周期和全景式的“三全”治理，确保每一份数据资产皆可靠、可信、可用。
通过对数据、应用、系统综合管理，构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系。
数据治理将分散、多样化的数据通过汇集、标准化、清洗等操作对数据的质量进行全面的提升和监控，形成城市大数据的管理和控制机制，并提供一站式数据治理体系，持续不断的挖掘和提升数据的应用价值。
从功能角度，数据治理系统包括数据标准管理、数据目录管理、数据质量管理、数据集成、工作流、数据地图/数据血缘、数据管理数据安全、多租户、元数据管理、系统安全等功能。
企业AIOps智能运维方案白皮书
企业AIOps智能运维方案白皮书目录背景介绍4组织单位4编写成员5发起人5顾问5编审成员5本版本核心编写成员61、整体介绍82、AIOps 目标103、AIOps 能力框架114、AIOps 平台能力体系145、 AIOps 团队角色17 5.1 运维工程师17 5.2 运维开发工程师175.3 运维 AI 工程师176、AIOps 常见应用场景19 6.1 效率提升方向216.1.1 智能变更226.1.2 智能问答226.1.3 智能决策236.1.4 容量预测23 6.2 质量保障方向246.2.1 异常检测246.2.2 故障诊断256.2.3 故障预测256.2.4 故障自愈26 6.3 成本管理方向266.3.1 成本优化266.3.2资源优化276.3.3容量规划286.3.4性能优化287、AIOps 实施及关键技术29 7.1数据采集29 7.2数据处理30 7.3数据存储30 7.4离线和在线计算30 7.5面向 AIOps 的算法技术30说明：31附录：案例33案例1：海量时间序列异常检测的技术方案331、案例陈述332、海量时间序列异常检测的常见问题与解决方案333、总结34案例2：金融场景下的根源告警分析351、案例概述352、根源告警分析处理流程353、根源告警分析处理方法374、总结39案例3：单机房故障自愈压缩401、案例概述402、单机房故障止损流程403、单机房故障自愈的常见问题和解决方案414、单机房故障自愈的架构435、总结44背景介绍AIOps 即智能运维，其目标是，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题，提高系统的预判能力、稳定性、降低 IT 成本，并提高企业的产品竞争力。
Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。
随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。
市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。
技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。
大数据技术在光伏产业的应用
袋鼠云助力光伏产业 | 基于阿里云数加平台做算法预测随着大数据技术的蓬勃发展，现在关于大数据技术在各行各业的实践也如火如荼。
那么当大数据技术遇到光伏行业会产生何样的化学反应呢？下面就和大家一起分享一下袋鼠云是如何使用阿里云数加平台和机器学习平台助力光伏行业的。
说明：为保护客户数据隐私，本文未透露客户名称，并将相关数据进行了马赛克处理。
01 光伏大数据实践简介一光伏行业为什么适合大数据技术原因有二：光伏行业涉及的数据面很“广”；光伏行业涉及的数据量很“多”。
图一从狭义上来看：光伏行业拥有各个电站实时采集的光伏发电数据以及周边环境数据从广义上来看：光伏数据除了光伏电站全生命周期（规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易）的所有数据外，太阳辐射数据、气象数据、地理数据以及一些购电协议等相关业务数据，也包括其中。
二光伏大数据应用的价值1. 电力调度国家能源局下发的《2015年度全国光伏年度计划新增并网规模表》征求意见稿显示，2015年全国新增光伏发电并网规模将高达15GW。
随着光伏发电量在社会发电总量所占的比例越来越高，目前光伏电站所监测的发电数据仅用于常规运维及计量计价的现状急需改变。
通过对整个光伏发电数据的检测，将光伏发电加入到整个电网调度之中，这也是未来的一种趋势。
如此背景下，光伏发电企业急需解决的一个问题，则是如何准确地了解到自身能产生多大规模的电力供应。
在此基础上，才能通过对大数据技术的运用，对设备状态、电能负载等数据的分析、挖掘，实现精准调度，做到分布式电源的有效共享。
图二2. 提升用电效率《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》将“积极开展电力需求侧管理和能效管理，完善有序用电和节约用电制度”列为五项基本原则的重要内容，明确要“通过运用现代信息技术、培育电能服务、实施需求响应等，促进供需平衡和节能减排”。
在这种大背景下，光伏电站以及正在开展分布式光伏项目的企业也应积极参与，与需求侧响应管理相配合，提升发电能效。
企业云存储解决方案
企业云存储解决方案目录1. 内容简述 (3)1.1 文档目的 (4)1.2 背景与需求 (4)1.3 文档结构概览 (5)2. 企业云存储解决方案概述 (6)2.1 云存储技术简介 (7)2.2 云存储解决方案与企业需求匹配分析 (9)2.3 云存储优势与挑战分析 (9)2.4 解决方案核心功能概述 (11)3. 云存储解决方案技术架构 (13)3.1 整体架构图 (14)3.2 核心组件概述 (15)3.2.1 云存储平台 (16)3.2.2 数据中心与基础架构 (17)3.2.3 数据安全性与合规性措施 (19)3.2.4 可扩展性与性能优化 (20)4. 实施与部署 (21)4.1 系统部署架构设计 (22)4.2 实施步骤 (24)4.2.1 初始准备与规划 (26)4.2.2 数据迁移与备份策略规划 (27)4.2.3 安全性措施和合规性要求部署 (29)4.2.4 监控与维护策略制定 (29)4.3 用户培训与支持 (31)4.4 性能优化与调优 (31)5. 云存储解决方案的安全性与合规性 (33)5.1 数据加密与访问控制 (34)5.2 合规性与遵从性管理 (35)5.3 数据备份与灾难恢复策略 (36)6. 性能评估与监控 (38)6.1 性能指标与测试方法 (39)6.2 自适应性能调优 (41)6.3 系统监控与告警机制 (43)7. 迁移策略与数据管理 (44)7.1 迁移策略规划 (46)7.2 数据生命周期管理 (47)7.3 版本控制与恢复 (48)8. 成本效益分析与收益预期 (49)8.1 成本结构分析 (50)8.2 规模化效益分析 (51)8.3 预期ROI分析 (53)8.4 对比传统存储解决方案优势 (55)9. 案例研究与客户部署经验分享 (56)9.1 典型客户使用案例分析 (58)9.2 成功实施的关键要素 (59)9.3 客户反馈与建议 (61)10. 结论与未来展望 (62)10.1 总结陈词 (64)10.2 未来技术趋势与解决方案发展方向 (65)10.3 对企业的价值提升建议 (67)1. 内容简述本企业云存储解决方案文档旨在为贵公司提供一个全面地云存储解决方案的指南。
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解决数据“存”、“通”、“用”难题
数据中台，是基于分布式数据平台之上，根据行业客户的业务场景量身定制的一整套数据 智能解决方案，基于“互联网+”时代的数据价值思考，赋能企业，提升竞争力
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传统数据仓库架构无法满足日益增长的大数据业务需求
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Client
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DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
磁盘
SMP
代表：小型机
SAN共享磁盘
共享磁盘
代表：Oracle RAC
⚫ 存储能力受到制约，在数据日益增长的今天，集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ⚫ OLTP与OLAP混合，导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理，元数据管理等）。 ⚫ 针对日益增长的大数据业务需求，需要提供大数据算法、组件支持。
磁盘
磁盘
磁盘
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代表：Greenplum,Teradata
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