POWER大数据解决方案介绍及案例分享50
Power Cloud解决方案介绍
CEO们认为技术是改变价值链、行业和客户期望最重要的外部力量
CEO 调研 2004 - 2013
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推动业务创新和改变之 4 股力量 (C.A.M.S)
移动应用 Mobile 社交网络 Social 大数据与分析 Analytics & Big Data
能源节约率，Nap – Sleep - Winkle
Power Cloud保持对虚拟环境下应用性能的即时优化
显示虚拟工作负载与硬件资源对应关系 提供便捷的仪表盘显示虚拟化的服务器 性能是否存在瓶颈 快速定位虚拟化的服务器所存在的性能 瓶颈
PowerVP
能够从历史上数据或者实时查看虚拟机 是否放置在系统的最佳位置上
单一控制台控制所有资源
部署引擎 自服务
服务器层面虚拟机与物理 支持AIX/Linux/IBM i VM
资源调度引擎
Linux 系统池
AIX 系统池
x86 系统池
PowerVM for Linux
PowerVM for Linux 企业版 企业版
企业版
天合应用服务器
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天合应用服务器
Power780
3.5X 2.5X
PureFlex Power
POWER7+
天合应用服务器
IBM 是目前公布带虚拟技术TPC-C 测试的唯一供应商，
POWER7
测试结果表明Power具有强大的线性扩展能力。
200 0
POWER5 POWER5+
POWER7
POWER6
POWER7+
POWER5
POWER5+
PowerBI中的大数据分析和处理技术
PowerBI中的大数据分析和处理技术在PowerBI中的大数据分析和处理技术随着大数据时代的到来，企业和组织面对的数据量不断增长，如何高效地进行数据分析和处理成为了一个重要的考量因素。
PowerBI作为一种强大的商业智能工具，提供了丰富的大数据分析和处理技术，可以帮助用户更好地理解和应用数据。
一、数据连接和整合技术在PowerBI中，数据连接和整合是进行大数据分析和处理的第一步。
PowerBI支持多种数据源的连接，包括关系型数据库、非关系型数据源、云端数据存储等。
用户可以通过简单的配置，将不同数据源的数据导入到PowerBI中进行统一的分析和处理。
此外，PowerBI还提供了数据整合的功能，可以将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集，方便用户进行综合分析。
二、数据清洗和转换技术在进行大数据分析和处理时，数据常常存在着杂乱、不规范的情况。
PowerBI提供了强大的数据清洗和转换技术，可以帮助用户对数据进行规范化和清洗，保证数据的准确性和一致性。
通过PowerBI的数据清洗和转换功能，用户可以对数据进行筛选、排序、聚合、去重等操作，使得数据更具有可读性和可分析性。
三、数据建模和分析技术数据建模是PowerBI中的一个重要环节，它可以帮助用户将原始数据转化为可用于分析的数据模型。
PowerBI采用了强大的数据建模技术，可以将数据进行分类、层次化和关联，形成一个结构化的数据模型。
在此基础上，用户可以运用PowerBI的分析功能，进行数据挖掘、数据可视化等操作，深入挖掘数据的内在关联和价值。
四、大数据处理技术在大数据分析和处理过程中，数据量庞大、计算复杂是一个常见的挑战。
PowerBI针对大数据处理提供了优化的技术，可以提高数据处理的效率和速度。
PowerBI支持多线程处理和并行计算，有效地减少了数据处理的时间和资源消耗。
此外，PowerBI还配备了强大的内存管理和数据压缩技术，可以有效地处理大规模数据，保证系统的稳定性和性能。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它可以帮助用户将数据转化为丰富而有意义的图表和报告。
通过数据可视化和分析，Power BI可以帮助企业从数据中发现洞察，并做出更明智的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，以及实际案例的应用，帮助读者更好地了解Power BI的功能和应用。
一、数据可视化与分析技巧1.使用合适的图表类型在Power BI中，有多种图表类型可供选择，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在选择图表类型时，需要根据数据的特点和要传达的信息来决定。
比如，要显示数据的趋势变化，可以使用折线图；要展示不同数据的比例，可以使用饼图或柱状图；要显示相关性，可以使用散点图等。
选择合适的图表类型可以让数据更加直观和易于理解。
2.添加交互式元素Power BI具有丰富的交互式功能，用户可以通过添加筛选器、切片器、下拉菜单等元素来与数据进行互动。
这样做可以让用户根据需要灵活地筛选数据，从而深入分析和挖掘数据的潜在关联。
3.使用动态报表动态报表是Power BI的一大特色，它可以根据用户的交互而实时更新数据和图表。
通过使用动态报表，用户可以根据需要自由调整数据范围和显示方式，使报表更加灵活和具有实时性。
4.添加数据标签和注释为了让图表更加清晰和易于理解，可以在图表上添加数据标签和注释。
数据标签可以在图表上显示具体数值，而注释则可以帮助解释数据变化的原因或趋势，从而提高图表的可读性。
5.设计美观的报表布局报表的布局设计也是数据可视化的重要一环。
合理的布局可以让报表更加清晰和易于阅读，包括选择合适的颜色和字体、统一的风格和排版等。
二、实战案例下面将结合实际案例来介绍Power BI的数据可视化与分析技巧的应用。
案例一：销售数据分析假设某公司有多个销售渠道，包括线下门店、电商平台和代理商，需要对销售数据进行分析，以了解不同渠道的销售额、利润、销售量等情况，并做出决策。
大数据分析的实用案例与解决方案分享
大数据分析的实用案例与解决方案分享在当今信息爆炸的时代，大数据无疑已经成为了企业决策、市场分析和业务发展中不可或缺的重要资源。
大数据分析作为一种有效的数据挖掘技术，已被广泛应用于各个领域。
本文将分享几个实用的大数据分析案例和解决方案，帮助读者更好地理解大数据分析的应用和作用。
一、电商平台的用户行为分析随着互联网的快速发展，在线购物已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
为了提升用户购物体验、实现精准营销和推荐，在电商平台中进行用户行为分析至关重要。
通过对用户浏览、购买、收藏、评分等行为数据的收集与分析，电商平台可以了解用户的偏好，进而优化产品推荐，提升销售量和用户满意度。
解决方案：1. 数据收集：电商平台需要通过日志或者埋点等技术手段，对用户行为数据进行实时或者离线的收集。
同时应保护用户隐私，采取合法、透明的方式进行数据收集。
2. 数据清洗和整理：对收集到的用户行为数据进行清洗和整理，去除异常值和重复数据，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：建立稳定可靠的数据存储和管理系统，确保数据的安全性和可用性。
同时，采用合适的数据压缩和索引技术，提高数据的存储效率和查询速度。
4. 数据分析和挖掘：利用数据挖掘和机器学习算法，对用户行为数据进行分析，发现隐藏在数据中的规律和趋势。
结合业务需求，进行用户画像、购物路径分析、推荐算法等，实现个性化的营销和推荐。
二、智能交通系统的数据分析城市交通拥堵一直是人们头疼的问题，而智能交通系统的应用可以有效地改善交通状况。
通过对交通数据的分析和挖掘，可以实现交通信号优化、拥堵预测和智能导航，提高城市交通的效率和便利性。
解决方案：1. 数据采集和传输：各种传感器和监控设备可以采集到交通流量、车速、车辆位置等数据，利用物联网技术实现数据的实时传输和共享。
2. 数据存储和处理：建立高性能的分布式数据存储和处理系统，对大规模的交通数据进行存储、压缩和预处理，提高数据处理能力和效率。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例随着大数据时代的到来，数据分析和数据可视化变得越来越重要。
Power BI作为一款功能强大的商业智能工具，能够帮助用户对数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据并做出相应的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细讲解。
一、数据可视化技巧1.选择合适的可视化工具在数据可视化过程中，选择合适的可视化工具非常重要。
PowerBI提供了多种可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具。
比如，对于时间序列数据，可以使用折线图进行展示；对于比例数据，可以使用饼图进行展示。
2.保持数据可视化的简洁和清晰在进行数据可视化时，要保持图表的简洁和清晰。
不要使用过多的颜色和图形，以免影响用户对数据的理解。
同时，要保证图表的标签和标题清晰可见，便于用户快速获取信息。
3.使用交互式可视化工具Power BI提供了多种交互式可视化工具，如筛选器、切片器等，用户可以通过这些工具对数据进行动态交互，从而更好地理解数据。
比如，用户可以通过切片器对数据进行筛选，快速查看不同维度的数据分布情况。
4.选择合适的颜色和字体在进行数据可视化时，要选择合适的颜色和字体，以便用户更好地理解数据。
比如，可以使用明亮的颜色突出重点数据，使用粗体字体突出标题和关键信息。
二、数据分析技巧1.数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
Power BI提供了数据清洗和转换工具，用户可以通过这些工具对数据进行清洗和预处理，如去重、缺失值处理、数据格式转换等。
2.数据建模和关联在进行数据分析时，需要对数据进行建模和关联，以建立数据之间的关系，从而更好地理解数据。
Power BI提供了数据建模和关联工具，用户可以通过这些工具对不同数据表进行关联和合并，构建数据模型。
3.制定合适的分析计划在进行数据分析时，需要制定合适的分析计划，明确分析目的和方法。
XX省电力公司电力大数据整体解决方案 (一)
XX省电力公司电力大数据整体解决方案 (一)随着电力行业的快速发展和持续的供需压力，电力企业要保持竞争力，必须寻求新的解决方案。
XX省电力公司在实施电力大数据整体解决方案方面取得了巨大成功。
这个解决方案基于大数据技术，优化公司经营管理，提高客户服务质量，提高能源的使用效率。
1. 数据收集环节采集和处理电力运营数据是实施该方案的首要步骤。
XX省电力公司运用了先进的感应元件，记录、收集每小时电网、发电机组电压、电流强度、转速、温度、湿度、能耗等运营数据。
该公司结合AI和大数据技术，建立了高精度的模型，高效地评估电力系统的当前状态。
另外，该公司为客户提供了互联网链接，客户可以查看电能消耗情况，并采取相应的节能措施。
2. 数据解析、分析和处理接收到数据后，XX省电力公司进行数据解析、分析和处理。
通过处理大量的数据，他们形成完整的数据质量系统，使得数据质量保持高标准。
使用的算法和模型增强了数据处理的能力，加速了模型的训练，并且提高了预测的准确性。
3. 电力运营管理系统XX省电力公司构建了一个先进的电力运营管理系统。
这一管理系统可以实现从设备监测到整体管理的全覆盖，并且可以用户自定义安装。
该系统使用高效的层级结构，使纵向和横向的通讯变得更加容易。
此外，在设备检修和检查工作方面，该系统可以更好地同步并集中管理相关操作。
4. 可视化监测和报告系统XX省电力公司在实施电力大数据解决方案时，建立了可视化监测和报告系统。
该系统允许监测电力网络的运行状况，并进行实时调整。
它提供了高度定制的实时数据和分析结果，并为管理人员提供强大、灵活的报告工具，以监控性能指标、识别趋势和问题，并即时采取措施。
总结综上所述，“XX省电力公司电力大数据整体解决方案”可帮助电力公司以更加灵活、高效的方式运营其业务，并提高其能源供应水平和管理效率。
该方案利用大数据技术，通过收集和分析来自各种来源的数据，生成有关电力运营的精细信息。
进一步来看，这种综合性的企业级数据分析方法，可以作为其他行业的切入点。
power query 案例
power query 案例那我来给你讲个超实用又有趣的Power Query案例吧。
案例：整合销售数据。
想象一下，你在一家大公司工作，销售部门那是相当庞大，各个小组都在自己的小本本（电子表格啦）上记录销售数据，然后每个月都要把这些数据整合起来做个总的分析。
这要是手动复制粘贴，那不得把人累成“国宝”（熊猫眼）呀。
这时候Power Query就闪亮登场啦。
第一步：导入数据。
我们有好几个Excel文件，每个文件代表一个销售小组的数据。
就像一群小鸭子，得把它们都赶到一个池塘（Power Query）里。
打开Power Query编辑器，找到从Excel工作簿导入数据的选项。
然后把那些文件一股脑儿地选中。
这时候，Power Query就像一个超级收纳盒，把所有的数据都装了进来，但是还没整理好呢，有点乱乱的，就像刚从衣柜里翻出来的一堆衣服。
第二步：数据清洗。
这里面有些数据就像是调皮捣蛋的小怪兽，比如有些单元格里可能多了些奇怪的空格，或者数字格式不太对。
我们得把这些小怪兽驯服。
比如说，有个列是销售日期，有的日期写成了“2023 01 01”，有的写成了“01/01/2023”，这可不行，就像大家说话口音不一样，得统一一下。
在Power Query里，我们可以轻松地使用“替换值”功能，把那些奇怪的日期格式都改成我们想要的统一格式。
还有那些多余的空格，也用“修整”功能把它们都赶走。
这就好比给那些衣服都洗干净、叠整齐了。
第三步：合并数据。
现在各个小组的数据都干净整洁了，但是它们还各自为政呢。
我们要把它们合并成一个大的销售数据表。
Power Query里有个“追加查询”的功能，这个功能就像是一个超级胶水，把那些分开的数据表按照我们设定的规则（比如说都按照日期或者产品类型之类的）粘在一起。
这时候，我们就得到了一个完整的、干净的销售数据表啦，就像把所有洗好叠好的衣服都放进了一个大衣柜里。
第四步：数据转换和分析。
这个大的销售数据表虽然已经整合好了，但是我们可能还想要做一些更有趣的事情。
POWERBI数据处理和分析-数据分析高级应用案例
10.1 动态分析——参数表
• 案例：使用参数表快速切换基于多个不同度量值指标的分 析。
• （5）通过对切片器对象中复选框的选择，可以方便地实现基于“每平方米均 价”或“二手房数量”等不同度量值指标的数据分析。
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10.1 动态分析——What-if参数
• Power BI 在建模选项卡中提供了一个“新建参数”功能 （What-if 参数），可以自动产生的一个序列用于生成参数 替换对应的所有可能取值，帮助用户创建参数表和参数度 量值。
均价]) VAR CUSTOMEDRANK = IF( RANKBYBLOCKNAME<=RANKCOUNT, RANKBYBLOCKNAME, BLANK() ) RETURN CUSTOMEDRANK
根据排名显示的二手房均价 =
VAR RANKCOUNT = RANKARG[VALUE_RANKARG]
3
10.1 动态分析
• 动态分析关键思路:
– 首先确定数据分析中目标导向的参数，然后将这些参数所有可能 的取值转化为数据表之外的辅助表;
– 通过报表中的切片器让分析人员可以通过可视化的方式为参数选 择当前的值;
– 将得到的参数值用于核心度量值DAX公式的构造 – 最终完成计算和显示，达到分析的目标.
• 将参数表与报表页中的切片器结合使用，用户在进行可视 化分析时通过对切片器的选择决定DAX 度量值公式中参数 表列中属性的取值，从而根据用户的操作来进行动态分析。
6
10.1 动态分析——参数表
• 案例：使用参数表快速切换基于多个不同度量值指标的分 析。
• （1）构造了“每平方米均价”和“二手房数量”两个度量值作为分析的量化 指标，因此可以使用这两个度量值的名称作为参数表ANALYSISMETRICS中 唯一列Metric 的数据
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Power8创新CAPI接口，开放定制硬件加速
基于Power8 CAPI加速接口，为大数据进行硬件创新
虚拟寻址 • 加速器可以与处理器一样直接对内存进行寻址 • 与处理器运行程序一样使用指针 • 消除操作系统和设备驱动程序的额外开销
硬件管理的缓存一致性 • 使得加速器能作为正常线程参与“Locks”，降低 IO
内存分析
Power+DB2 BLU
Power8+CAPI+Flash，NoSQL内存数据库方案
The Market: Explosive growth of new mobile, social apps requiring lightening fast response at high volume
– Enabled by in-memory NoSQL, Key Value Stores like Redis
– Ordered (key, value) pairs provide type of in-memory, lightening fast distributed hash table
Number of Drives
Available Storage
12 14.4 TB
36 43.2 TB
Large POD – A
1 P8 S822L w/ 1 DCS3700
Large POD – A
3.5” 7.2K RPM 4 TB LFF SAS + 2.5” 10K RPM 1.2 TB SFF SAS
• 更大的IO带宽 • Flash加速
• 灵活的硬件配比支持从 计算密集到IO密集多种 计算类型
• 灵活定制硬件创新， CPU、GPU和混合计算
• 多种计算负载的混合调 度
Power8基于云的实时、敏捷、高效和开放的架构 才能满足新计算时代的需求
为Big Data 而设计
持续数据加载 海量IO带宽 网格扩展存储 极端Flash性能加速 认知计算能力 低延迟 性能
Storage Dense
Small POD
1 P8 S822L w/ Internal Drives
Medium POD
1 P8 S822L w/ EXP24S
Small POD
Medium POD
Drive Type 2.5” 10K RPM 1.2 TB SFF
SAS
2.5” 10K RPM 1.2 TB SFF SAS
Power8 —超大内存带宽
Power8更大的内存，更宽的内存带宽，更快的内容读写 意味着更适合内存计算场景和计算密集型场景
• 更大的内存数据库 • 更大的OLAP多维立方体 • 更快的内存思想性分析 • 更高效的实时数据分析
较POWER7内存带宽提升2.3倍，是x86的4倍
每处理器支持1TB内存，高达192 GB/sec内存带宽 单台Power8服务器最多可支持230.4 GB /sec内存带宽 史无前例的片上96MB L3 cache 创新内存缓存芯片，进一步提高内存读写速度
CPU
Memory( GB)
Core Number
Per core TPS performan
ce(TPS)
PK
DL 380p
E52650@2.2 Ghz
64
2*6=12 core physical box
1900
158
1
Power8282 Power8@3
-22A
.93GHz
16
dedicated 1 core LPAR
WWW
Power S822L/S812L Ubuntu 14.10
4U
FlashSystem 840 2TB to 40 TB Flash
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The Issue: x86 memory limited by max RAM • Scale-out x86 servers limited memory size • Results in costly, complex infrastructure
可自定义的硬件应用程序加速器 • 特定的系统软件、中间件或用户应用程序
•向应用程序提供成熟的、稳定的接口 • 降低 CAPP 的复杂性和工作负载
• 写入 PSL 提供的持久接口
Agenda
• Power，为大数据而设计 • Power 大数据方案介绍 • 应用场景和案例分享
企业级市场的大数据应用机会
大数据的主要应用类型
海量数据 存储
简单查询
NoSQL 实时查询
实时性低
多应用混合 大数据平台
流式计算 实时性高
M-R批量 分析
MPP 数据仓库 复杂分析
内存数据 库
内存分析
IBM基于Power的大数据方案
简单查询
Power+CAPI+ Flash+NoSQL
海量数据 存储
Power+Symphony /GFSP+Hadoop
Load Balancer
WWW
24U
500GB Cache 50501N05GU0No0GBN0doxBG8eCdoN6BeaCdoceasCdheceaerhcveheer (24) 512 GB memory
The POWER8 + CAPI Flash as RAM Advantage: • New FLASH as RAM for Redis in-memory apps • Provides means for large FLASH exploitation • Lower cost memory, greater workload density • Dramatically reduce costs to deliver services • Can be offered as a cloud-based service or as an on-premise solution for enterprises
数据是新的自然 资源
基于数据的决策 更加复杂更加重要
数据的爆炸式增长 超出系统能力
4
大数据计算需要什么样的硬件平台？
• OLAPDW BigData
计算 密集
• SQL NoSQL NeБайду номын сангаасSQL
• RDBMS Hadoop Spark
• 批处理交互分析流计算
大数据处理技术的发展，对硬件提出 了更高的要求…
NoSQL 实时查询
Power+Stream
Spectrum Storage 实时性Po低wer+GPFS
多应用混合 大数据平台
流式计算 实时性高
M-R批量 分析
MPP 数据仓库
Power+Hadoop Power+SequoiaD
B
Power+DB2 DPF Power+GBase
复杂分析
内存数据 库
Power8 —更大的I/O带宽
更快的I/O读取意味着更适合数据密集型场景
• 更低的数据读写延迟 • 更高的数据读写速度 • 创新I/O协处理硬件，软件功能硬件加速
较POWER7, 内存带宽提升2.3倍
内置 PCIe Gen 3 支持
• 直接处理器集成 • 取代专属 GX/桥接 • 低延时 • Gen3 x16 带宽 (32 GB/s)
POWER8
Power8 I/O带宽测试
POWER7+
POWER7
POWER6 0
50
100
150
200
PCIe
Gen3
x8
x8
x16
x16
Power灵活配比方案，支持更多计算类型
Power大数据最佳实践 从计算密集型到数据密集型都有灵活的配比方案 性能、容量和成本的最佳平衡
Compute Dense
– Plays an important role in many large websites • GitHub, Amazon, Facebook, Twitter & more…
The Solution: POWER8 + CAPI FLASH as RAM - Up to 40 TB in 4U
更大容量更低成 本
更快的处理速度
工业仿真
图像渲染
HPC
流计算 游戏
风险分析
实时分析 /交互分析
消重 /归档
Map-Reduce
云存储
IO密集
支持多样化的计算 类型
• 横向扩展的能力 • 更大更多的磁盘 • 更少机器更少空
间和耗电
• 更低的造价
• 更快的CPU • 更多的线程并行
• 更大的内存容量和 带宽
软件定义+云化 开放和协作创新
私有云
混合云 Traditional IT
公有云
6
Power8 ----迄今最快的CPU
Power更强大的计算能力 意味着更快的数据洞察
• 查询报告 • 预测分析 • 认知计算
大数据和分布式并行计算场景， 仍然需要更强大的CPU
Power8性能对比测试
test machine
• More rational than last year, not only focusing on Hadoop platform • Telecom, Banking, Gov’t sectors will have more demands for advanced BD&A solutions • Help customers begin their Big Data Journey • Big data as services began to emerge in the market