大数据管理平台(BDMP)产品介绍
大数据平台简介
大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
大数据平台产品建设和应用
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
BDM产品的功能特点
2.5 多层次传统 IT 管理的融合统一
前面阐述过 Longterms 公司对 IT 管理的全新理念：对 IT 基础架构的管理必须放 弃对 IT 元素的层次划分，而必须作为一个整体统一管理；BDM 突破传统 IT 网管概念， 高效集成了传统的网络管理、系统管理、软件应用管理、职能和业务监控。这里的集 成不是传统意义的多个模块的后期组合，而是将网络、主机系统、应用等，统一作为 系统管理对象。BDM 统一提供覆盖各种网络设备、主机服务器、数据库、中间件、通 用软件、专有设备及专有业务系统的各种监控器。监控器的种类和覆盖范围还在不断 增长和升级（下一节将详细介绍 BDM 丰富的监控器）。用户可以为每一个网元同时创 建上述各个层面的多个监控器和采集器，并能够在不同的监控之间、从不同管理角度 建立任意的相关性和依赖关系。这一点在传统 IT 管理方案中是不可想象的。BDM 通过 引入 SLA 规则和业务视图定义，将不同类型的监控器和采集器获得的管理数据进行多 角度多层面的综合分析，汇总出企业关心的整体运行状况；众多单体监控器监控到的 各种微观管理信息将被汇总，映射为对服务和业务造成的影响和损失；同时为用户提 供实用的配置工具，能够从业务管理要求出发，主动制定各种监控和管理的规则和指 标，并最终落实到不同的监控器和采集器规则上。
4.1.2 资源的查询
BDM 提供丰富的设备查询角度。可以按照资源的网络结构，业务视图结构，以及 资源的设备类型，服务类型，IP 地址等不同方式从系统中查询任意被管理对象，能够 满足不同管理者的需要。
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
大数据模型构建平台介绍v1.0
数据层次划分说明
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
DWA：主要存储应用类数据以及应用产品类相关数据，例如： 各类统一视图信息（使用维度建模技术），客户推荐等等的相关业务模型以及Glasory（维度建模技术）
DWI：数据中心根据客户以及业务需求,拆分、整合信息数据，主要以主题内及相关业务指标、统计指标等业务规则 进行处理，包括拆分的账单数据、拆分的集团客户数据、产品数据等等，用户归属、同时包括处理后的信息数据等
数据模型建设方法论
概念模型(一)
• 概念模型的核心模型Level0层级以及其关系的设定 • Level0级的核心是主题的划分以及主题之间的关系的确定 • 亚信面向数据管理核心主题的划分综合业界的八大主题划分，主要包括参与人、服务、资源、收入、财务等等 • 子主题的划分按照对业务系统（例如：Bss、Oss、MSS）的理解划分，例如：客户、集团、用户、账务等等 • 主题的划分以及概念和逻辑模型基本适用于DWD、主要从数据管理方便、数据可更好归类等角度考虑
• 根据不同平台的特点，形成不同特点平台的物理模型，例如 针对存储在云平台下的详单的物理模型，存储在云平台下 (NOSQL)平台下分光以及流量数据的物理模型，形成在MPP 下，适合MPP特点的物理数据表的物理模型
• 确认模型的层次为ODS、DWD、DWI、DWA，并对模型层 次进一步的细分，不断补析充和完善各层次模型，清晰化各 层次模型存储数据的数据特点
B域数据 O域数据 M域数据 其他数据
物理模型设计原则以及设计重点
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
大数据管理平台
大数据管理平台引言随着互联网和移动技术的迅猛发展，各个行业都面临着海量数据的处理和管理问题。
传统的数据管理技术已经无法满足大数据时代的需求，因此大数据管理平台应运而生。
本文将介绍大数据管理平台的定义、特点、功能以及未来发展趋势。
定义大数据管理平台是指用于收集、存储、处理和分析大规模数据的软件和硬件系统。
它可以有效地管理和处理海量数据，为用户提供可靠、高效的数据管理服务。
大数据管理平台通常由多个组件组成，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。
特点大数据管理平台具有以下特点：1.数据规模庞大：大数据管理平台可以同时处理和管理海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2.高可扩展性：大数据管理平台可以根据需求进行横向或纵向的扩展，以应对不断增长的数据量和用户需求。
3.高性能：大数据管理平台采用分布式计算和并行处理等技术，可以实现高速的数据处理和分析。
4.高可靠性：大数据管理平台采用冗余存储和容错技术，确保数据的安全性和可靠性。
5.多样化数据类型支持：大数据管理平台可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
功能大数据管理平台通常具备以下功能：1.数据采集：大数据管理平台可以从各种数据源中采集数据，并对数据进行清洗和预处理。
2.数据存储：大数据管理平台可以将数据存储到分布式文件系统或数据库中，以便后续的数据处理和分析。
3.数据处理：大数据管理平台可以对数据进行多种处理操作，包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等。
4.数据分析：大数据管理平台可以通过各种算法和模型对数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识。
5.数据可视化：大数据管理平台可以将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
未来发展趋势随着大数据时代的到来，大数据管理平台将继续发展和演进。
以下是大数据管理平台的未来发展趋势：1.AI与大数据的融合：人工智能技术将与大数据管理平台相结合，实现更智能化的数据管理和分析。
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恢复速度快
采用网络挂载方式， 几分钟内实现操作 系统、数据库、应 用环境、文件系统 快速恢复 支持任意时间点恢 复
业务不中断
采用网络启动、 PtoV实现容灾端 快速业务接管 生产端故障解决 后，可进行回切， 由生产端重新接 管业务
降低成本
管理平台包含硬 件设备及软件， 降低采购s
应用场景
应用 1 快速恢复系统运行
应用服务器出现任何软件或硬件故障，可通过本机或异机
重起，实现分钟级快速恢复系统运行 ，确保业务连续无中断 应用 2 确保数据库数据高可用 数据库服务器或数据存储出现任何软硬件故障，或逻辑错 误，可使用镜像备份卷的多个可用版本，实现分钟级快速 恢复数据库, 使之立即可用, 确保业务连续无中断 应用 3 高效运维工具 作为运维工具，对多台服务器的复杂系统(多版本)和环境，数
硬件载体为标准19”设备，包 含处理主机及内置RAID盘阵， 通过以太网与多主机连接 对PC及PC Server的操作系统、 应用软件、数据文件、数据库 的提供全方位保护 当服务器出现软件及硬件故障 时，快速使多台主机恢复至故 障前的正常状态
硬件载体为标准19”设备，内 置盘阵和DSG备份软件，通过 SAN与多台UNIX服务器和主机 连接 对UNIX小型机的操作系统、应 用软件、中间件和数据库提供 保护，将整个应用环境保护到 镜像盘阵中
据库双机高效维护和管理，提高运维效率数十倍 ！ 使得复杂
的技术人员运维工作变得简单和高效
典型客户
UDSys
谢谢！
大数据管理平台(BDMP) 产品介绍
目录
1. 系统挑战及需求
2. BDMP 数据平台
3. 产品优势
4. 应用场景
5. 典型客户
系统挑战及需求
UDSys
系统挑战及需求 ：数据和系统隐患
自然灾害
如水灾、火灾、雷 击、地震等造成计 算机系统的破坏 导致存储数据被破 坏或完全丢失
计算机故障
病毒感染
操作失误
网络挂载
• 将备份盘直接作为本地盘使用
• 瞬间使多台主机恢复至故障前的正常状态
反向恢复
• 对本地盘所有系统及数据进行恢复 • 由本地盘接管业务运行
产品优势
UDSys
BDMP 数据平台优势
全面保护
支持Windows、 Linux、UNIX平台
支持PC、PC server、小型机保 护 支持操作系统、数 据库、应用环境、 文件系统保护
提供应用环境的整体快速恢复
BDMP 数据平台： UWS/USP 应用
应用服务器 PC Server
小型机服务器 UNIX Server
SAN
BDMP BS
BDMP DC
主存储
镜像存储
BDMP 数据平台：全方位保护
BDMP BS UWS
操作系统 Windows/Linux 平台 数据文件
BDMP DC USP
全面保护
维护简单
降低成本
能实现对企业现有 的PC、PC Server、 UNIX小型机的全 面保护
系统要操作简单， 方便维护
降低企业采购成本 和人工成本
BDMP 数据平台
UDSys
BDMP 数据平台
BDMP BS (UWS)
企业级云灾备管理平台
数据中心级全数据云灾备管理平台
BDMP DC(USP)
操作系统 UNIX平台 中间件
数据库
应用软件
数据库
应用软件
OS：支持Windows2000、2003、 2008， asianux、centOS、debian 、 Neoshine、redhat、Suse、turbo 数据库：支持Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、Sybase IQ、 Sybase ASE、Informix、Exchange、 Lotus 文件系统：NTFS文件系统
黑客攻击
Internet上“黑客” 存储介质的老化 存储介质的失效 病毒感染造成的数 据破坏 系统管理员及维护 人员的误操作 的侵入 来自内部网的蓄意 破坏
系统挑战及需求 ：用户业务要求
数据准确性 业务连续性
保证数据准确性， 对数据能快速进行 备份恢复
当发生硬件或软件 故障时，要保证业 务连续性，实现分 钟级内业务接管
OS：支持AIX、HP-UINX、HP-UNIX 、 Sun Solaris 数据库：支持Oracle、DB2、MySQL、 Sybase 、Informix、Exchange、 Lotus
BDMP 数据平台：业务连续性 – 快速恢复
网络启动
• 网络启动容灾端操作系统，实现容灾端快速业务接管
P to V
• 虚拟机可以支持任何机器的损毁切换：无需任何系统安装 及数据恢复过程 • 实现“n+1”模式的高可用容错
数据库高级容灾
• 支持容灾端业务快速接管和业务回切 • 支持数据级容灾和应用级容灾
BDMP 数据平台：系统快速恢复
• 支持Windows、Linux、UNIX平台
任意时间点恢复
• 支持操作系统、数据库、应用软件、文件系统任意时间 点恢复 • 采用多版本回滚方式实现