大数据在运营商的应用实践
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
大数据分析师实习工作总结电信运营商用户行为分析
大数据分析师实习工作总结电信运营商用户行为分析大数据分析师实习工作总结——电信运营商用户行为分析随着互联网的快速发展，大数据分析已经成为当今时代的核心竞争力之一。
作为一名实习生，我在电信运营商就用户行为分析方面的大数据进行了深入研究和实践。
在此总结并分享了我在实习期间所学到的经验和感悟。
一、研究目标及背景用户行为分析是基于大数据技术对电信运营商用户在通信网络中的行为进行分析和建模的过程，旨在洞察用户需求、行为模式和趋势，以为电信运营商提供决策支持和优化服务。
本次实习的研究目标是对电信用户的行为进行综合分析，探索用户使用网络服务的规律和特征，提供有针对性的市场策略和精细化运营建议。
二、数据采集和清洗1. 数据采集在实习期间，我利用电信运营商的大数据平台，获取了海量的用户数据样本。
这些数据包括用户的基本信息、通话记录、短信记录、上网行为数据等。
2. 数据清洗由于数据样本的庞大和多样性，数据清洗是必不可少的一环。
我使用了数据质量分析工具，对数据质量进行了评估；同时，根据需求我进行了数据筛选和去除重复、缺失值等处理，确保分析数据的准确性和完整性。
三、数据分析与挖掘1. 用户画像通过对用户基本信息的分析，我构建了用户画像，包括用户的年龄、性别、地域等方面特征。
这有助于电信运营商制定精确的用户群体策略，提供个性化的服务。
2. 通话分析我对用户的通话记录进行了统计和分析，包括通话次数、通话时长、通话地点等指标，从中提取出用户的通话习惯和偏好。
基于此，我向电信运营商提供了优化通话套餐和服务的建议。
3. 上网行为分析通过对用户的上网行为数据进行分析，我了解到用户的上网偏好、流量消费情况和热门网站访问习惯等信息。
这有助于电信运营商优化网络服务质量，提高用户满意度。
4. 用户价值评估基于用户行为数据，我构建了用户价值模型，通过评估用户的忠诚度、活跃度和付费习惯等指标，对用户进行了分类和评估。
这为电信运营商的精细化运营提供了重要的决策支持。
电信运营商大数据分析与应用研究
电信运营商大数据分析与应用研究近几年，随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，人们生产、生活中产生的数据量也不断增加，这些数据为企业提供了更多的商业价值。
电信运营商作为通信服务提供商，每日都会产生大量的通信数据，如何利用这些数据拓展业务，提高服务水平，是电信运营商面临的重要问题。
本文将重点研究电信运营商大数据分析与应用。
一、电信运营商大数据的特点电信运营商产生的大数据主要来自于用户的通话、短信、上网和实名认证等多方面。
这些数据经过清洗、处理后，可以应用于市场营销、用户服务和网络优化等多个方面，具有以下特点：1. 数据量大，速度快。
电信数据的产生速度非常快，每时每刻都在不断更新。
而且电信数据在存储和处理时，需要考虑数据的安全性和隐私性，所以在存储和处理上需要较高的技术能力。
2. 数据类型多样。
电信数据类型包括文本、语音、多媒体等多种形式，这使得电信数据在使用时，需要针对不同类型的数据采用不同的技术和算法进行处理。
3. 数据价值高。
通过对电信数据进行深度挖掘，可以发现很多有价值的信息，如用户通信习惯、兴趣爱好、地域分布等信息，这些都是电信运营商在提供个性化服务和精准营销方面的重要资产。
二、电信运营商大数据应用场景电信运营商可以根据自身情况，将大数据应用于多个场景中，下面分别介绍几个典型的场景：1. 市场分析。
通过对用户数据的统计和分析，可以了解用户群体的特征、购买行为及喜好等，为市场部门提供有力的支持，帮助企业制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 网络优化。
通过对网络数据的监控和分析，可以了解网络运行的状态，找出网络性能的瓶颈，进而进行网络优化，提高网络性能和用户体验。
3. 个性化推荐。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、偏好等特点，从而为用户提供个性化的业务推荐服务，如音乐、电影、游戏等。
4. 欺诈检测。
通过对用户数据的分析，可以识别出欺诈行为，如虚假注册、短信诈骗等，从而提高运营商的安全性和信誉度。
电信行业中的大数据分析与用户挖掘
电信行业中的大数据分析与用户挖掘在电信行业中，大数据分析与用户挖掘扮演着越来越重要的角色。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，从中发现隐藏在数据中的价值信息和潜在关系。
而用户挖掘则是通过对用户行为模式和偏好的分析，挖掘出潜在的商机和用户需求。
本文将从大数据的应用实例、技术手段以及对电信行业的影响等方面进行论述。
一、大数据在电信行业的应用实例在电信行业中，大数据分析的应用非常广泛。
从市场营销到风险管理，从网络优化到服务改进，大数据都发挥着重要作用。
以下是几个典型的应用实例：1. 个性化推荐：运营商根据用户的通话记录、上网行为等大数据进行分析，通过智能算法精准推荐适合用户的套餐、增值服务或商品，提升用户的满意度和忠诚度。
2. 资费优化：通过对用户的通话、流量等数据进行分析，运营商可以了解不同用户的使用情况和消费习惯，从而合理制定不同资费策略，实现利润最大化和用户价值的平衡。
3. 故障诊断：运营商可以通过对网络设备、基站等的运行数据进行实时监测和分析，及时发现和解决故障，提高网络稳定性和用户体验。
4. 网络优化：通过对网络流量、用户分布等数据进行分析，运营商可以找出网络瓶颈、高峰期等问题，优化网络资源配置，提高网络的覆盖率和质量。
二、大数据分析的技术手段为了进行有效的大数据分析和用户挖掘，电信行业采用了多种技术手段。
以下是几个常见的技术手段：1. 数据采集与存储：电信运营商通过自己的网络设备、用户终端等方式收集用户的通话记录、上网行为、地理位置等数据，并将其存储在云服务器或大数据平台中，以备后续分析使用。
2. 数据清洗与整合：采集到的原始数据通常存在噪声和重复，需要进行清洗和整合。
清洗可以去除数据中的错误、无效或重复信息，整合则是将来自不同来源、不同格式的数据进行归一化处理，方便后续分析。
3. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘算法，可以发现数据中的规律、关联和异常。
常用的算法包括机器学习、数据挖掘、人工智能等，可以帮助运营商预测用户的需求、识别潜在的欺诈行为等。
大数据在电信行业的应用指南
大数据在电信行业的应用指南第1章大数据在电信行业的发展概述 (3)1.1 电信行业大数据的背景与意义 (3)1.2 国内外电信行业大数据发展现状 (4)1.3 电信行业大数据的发展趋势 (4)第2章电信行业大数据技术架构 (4)2.1 电信行业大数据技术体系 (5)2.1.1 技术体系概述 (5)2.1.2 技术体系特点 (5)2.2 数据采集与存储技术 (5)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (6)2.3 数据处理与分析技术 (6)2.3.1 数据处理技术 (6)2.3.2 数据分析技术 (6)2.4 数据挖掘与可视化技术 (6)2.4.1 数据挖掘技术 (6)2.4.2 可视化技术 (7)第3章用户行为分析与个性化推荐 (7)3.1 用户行为数据采集与预处理 (7)3.1.1 数据采集 (7)3.1.2 数据预处理 (7)3.2 用户行为分析模型与方法 (7)3.2.1 用户行为分析模型 (7)3.2.2 用户行为分析方法 (8)3.3 个性化推荐系统设计与实现 (8)3.3.1 推荐系统架构 (8)3.3.2 推荐算法 (8)3.4 个性化推荐在电信行业的应用案例 (8)第4章网络优化与故障预测 (9)4.1 网络优化概述 (9)4.1.1 基本概念 (9)4.1.2 优化目标 (9)4.1.3 优化方法 (9)4.2 大数据在网络优化中的应用 (9)4.2.1 数据采集与预处理 (9)4.2.2 网络功能分析 (9)4.2.3 用户行为分析 (9)4.2.4 参数优化与调整 (9)4.3 故障预测方法与模型 (9)4.3.1 故障预测方法 (10)4.3.2 故障预测模型 (10)第5章智能运维与自动化运维 (10)5.1 智能运维的背景与需求 (10)5.2 大数据在智能运维中的应用 (10)5.2.1 数据采集与预处理 (10)5.2.2 数据分析与挖掘 (10)5.2.3 预测性维护 (11)5.3 自动化运维技术与发展趋势 (11)5.3.1 自动化运维技术 (11)5.3.2 发展趋势 (11)5.4 智能运维与自动化运维实践案例 (11)5.4.1 案例一：某电信企业智能运维系统 (11)5.4.2 案例二：某电信公司自动化运维平台 (11)5.4.3 案例三：某电信运营商大数据分析与应用 (11)第6章网络安全与风险管理 (11)6.1 电信行业网络安全挑战与需求 (11)6.1.1 网络安全挑战 (11)6.1.2 网络安全需求 (12)6.2 大数据在网络安全中的应用 (12)6.2.1 数据挖掘与分析 (12)6.2.2 安全态势感知 (12)6.2.3 智能化安全防护 (12)6.3 风险评估与管理方法 (13)6.3.1 风险评估方法 (13)6.3.2 风险管理方法 (13)6.4 网络安全与风险管理实践案例 (13)6.4.1 案例一：某电信企业数据泄露防护 (13)6.4.2 案例二：某电信企业5G网络安全防护 (13)6.4.3 案例三：某电信企业网络安全风险评估与应对 (13)第7章融合与创新：跨行业数据应用 (13)7.1 跨行业数据融合的背景与意义 (13)7.1.1 背景介绍 (14)7.1.2 意义分析 (14)7.2 跨行业数据融合方法与技术 (14)7.2.1 数据融合方法 (14)7.2.2 数据融合技术 (14)7.3 跨行业数据应用场景与实践 (15)7.3.1 应用场景 (15)7.3.2 实践案例 (15)7.4 跨行业数据应用案例解析 (15)7.4.1 案例一：某电信企业联合金融机构推出基于用户消费行为的信贷产品 (15)7.4.2 案例二：某电信企业与医疗企业合作，推出远程医疗服务平台 (15)7.4.3 案例三：某电信企业参与智慧城市建设，优化交通信号灯控制策略 (16)第8章大数据在营销与客户关系管理中的应用 (16)8.1.1 客户细分与精准营销 (16)8.1.2 营销活动监测与优化 (16)8.1.3 跨界合作与数据整合 (16)8.2 客户关系管理概述 (16)8.2.1 客户关系管理的定义与目标 (16)8.2.2 客户关系管理的关键环节 (17)8.3 大数据在客户关系管理中的应用 (17)8.3.1 客户信息整合与分析 (17)8.3.2 客户生命周期管理 (17)8.3.3 客户互动与关怀 (17)8.4 营销与客户关系管理实践案例 (17)第9章大数据与5G技术融合创新 (18)9.1 5G技术概述及其与大数据的关系 (18)9.1.1 5G技术概述 (18)9.1.2 5G与大数据的关系 (18)9.2 大数据在5G网络优化中的应用 (18)9.2.1 网络规划与优化 (18)9.2.2 网络切片管理 (18)9.2.3 预测性维护 (18)9.3 大数据在5G行业应用中的创新实践 (18)9.3.1 智能制造 (18)9.3.2 智慧医疗 (18)9.3.3 智慧交通 (19)9.4 5G与大数据融合应用案例 (19)9.4.1 案例一：某城市5G智能交通项目 (19)9.4.2 案例二：某企业5G智能制造项目 (19)9.4.3 案例三：某医疗机构5G远程医疗项目 (19)第10章电信行业大数据未来展望 (19)10.1 电信行业大数据发展瓶颈与挑战 (19)10.2 未来电信行业大数据技术发展趋势 (20)10.3 电信行业大数据应用创新方向 (20)10.4 电信行业大数据发展策略与建议 (20)第1章大数据在电信行业的发展概述1.1 电信行业大数据的背景与意义信息技术的飞速发展，电信行业作为国家经济的重要组成部分，其数据量呈现出爆炸式增长。
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究近年来，随着大数据技术的迅速发展，电信行业也开始广泛应用大数据分析技术来提升运营效率、改善用户体验等方面。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述大数据分析技术在电信行业中的重要性及其带来的益处。
一、智能营销推荐电信运营商通常会收集到大量关于用户的数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，以获取用户的消费习惯、兴趣爱好等信息。
运营商可以根据分析结果，对用户进行个性化的产品和服务推荐，提高销售成功率。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以向用户推荐适合其使用需求的通信套餐和上网服务；通过分析用户的短信内容和兴趣爱好，可以向用户推荐他们感兴趣的广告等。
二、精细化运维管理电信网络的运维管理是一项庞大而复杂的任务。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络状态、故障诊断和预测，提升运维效率和网络可用性。
例如，通过分析网络设备的运行数据和历史故障数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免设备故障对用户服务造成的影响；通过分析用户的网络连接质量数据，可以及时发现并解决网络问题，提供更稳定的网络服务。
三、智能客户服务电信运营商每天都会有大量的客户服务咨询和投诉，如何高效地处理这些咨询和投诉成为了运营商面临的一大难题。
大数据分析技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现对客户咨询和投诉内容的智能化处理。
例如，通过分析客户的投诉内容和情绪表达，可以自动分类和分派投诉给相应的处理人员，提高投诉处理效率；通过分析客户的咨询和投诉内容，可以发现用户的需求变化和问题痛点，为运营商提供改进产品和服务的参考。
四、网络安全防护随着电信网络的覆盖面越来越广，网络安全问题也越来越突出。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络安全事件和异常行为，提升网络安全防护能力。
例如，通过分析网络流量数据和用户行为数据，可以及时发现和阻止网络攻击和恶意代码的传播；通过分析用户的设备安全风险数据，可以为用户提供定制化的安全服务，提升用户的网络安全意识和能力。
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用随着信息技术的不断发展与进步，大数据正在成为各个行业的关键词之一。
尤其在电信运营领域，大数据分析正发挥着越来越重要的作用。
本文将重点讨论电信运营中的大数据应用，并揭示大数据分析在电信运营中的重要意义。
一、大数据在电信运营中的应用1. 用户行为分析通过大数据分析，电信运营商可以了解用户的通信行为、使用趋势以及对服务的偏好。
通过分析用户数据，运营商可以推出更精准的产品和服务，以更好地满足用户的需求。
同时，运营商还可以根据用户的使用习惯和需求进行个性化推荐，提高用户粘性和满意度。
2. 服务质量监控大数据分析可以帮助电信运营商实时监控网络质量，迅速发现并解决各类问题。
通过分析大数据，运营商可以监测网络信号强度、通信质量、网络故障等指标，及时调整网络资源分配，提高用户的网络体验。
3. 智能营销利用大数据分析，电信运营商可以深入了解用户需求，精准推送个性化的营销活动。
通过分析用户的通信记录、消费习惯等数据，运营商可以划分用户画像，精准定位目标客户，并根据用户需求进行精准推荐，提高市场营销效果。
4. 风险预警大数据分析不仅可以帮助电信运营商了解用户需求，还可以预测和识别潜在的风险。
通过分析用户的通信行为和使用习惯，运营商可以发现异常行为、欺诈行为等风险，并采取相应的措施进行防范和处理，保障用户的权益。
二、大数据分析在电信运营中的重要作用1. 提升运营效率通过大数据分析，电信运营商可以获取更准确的数据和信息，帮助企业优化资源配置、提高作业效率。
运营商可以根据分析结果，调整人员的调配、优化设备配置，降低运营成本，提高整体业务效率。
2. 提供个性化服务大数据分析可以帮助电信运营商了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的服务。
通过分析用户的消费行为、通信记录等数据，运营商可以精准推荐适合用户的产品和服务，提升用户的满意度和忠诚度。
3. 改善用户体验通过大数据分析，电信运营商可以提前预测用户需求、优化产品设计，从而提升用户的体验感。
联通大数据业务实践及能力介绍
02 沉淀用户行为作为接入点的线下批量营销，引入中国联通大数据，
精准的找到产品的目标人群，支持联通丰富的渠道精准触达。
03 以用户实时行为作为接入点的实时场景营销，场景包括位置类、
APP类、URL类、搜索关键词类、固定电话类。
04 面向行业客户的存量用户，依据其提供的身份证号、终端MAC、
终端IDFA、终端IMEI等账号，复联出用户当前的手机号。 31
渠
道
流量银行 沃商店
沃音乐 Wo邮箱
联通IPTV/Toolbar/联通公共WIFI及更多 30
数达营销产品服务模式
互联网投放
模式
01
04
02
失联复联
线下批量
模式
03
营销模式
实时场景 营销模式
01
通过数据分析对目标群体进行精准推送,以对用户贴标签和用户画
像为基础，通过互联网渠道实时投放，进行精准触达。
身份验证
位置核验
号码风险
交际圈验证
二次卡清理
l 手机号、姓 名、证件号 等身份信息 核验；
l 用户基本信 息；
l 实时位置核验； l 历史位置核验； l 工作地核验； l 居住地核验；
l 号码状态； l 在网时长； l 三无极低信息； l 付费模式； l 合约信息；
l 交往圈验证； l 常用联系人；
企业风控
基本信息服务 企业评级服务
反欺诈服务
数盾风控
个人风控 （4亿）
信息核验服务 用户评级服务 反欺诈服务
失联修复催收
60个标准APIs 23个联通、电信、移动APIs 20个银联融合APIs
19
个人风控产品—信息核验服务
Ø 是将客户提供的用户信息与风控平台存储的用户信息进行验证的服务，可以为贷前用户的信息核验提供 支撑，降低金融行业业务风险。
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分布式“采集+消息”队列
Logstash Flume+kafka 爬虫(spider) OGG+kafka
Kerbero s
分布式存储
HDFS 3.0 Ceph Kudu Alluxio Zookeepe r
分布式资源调度（主机、CPU、内存）
OpenStack Mesos+ Yarn+slider K8S+Docker
微服务
平台域(PaaS)
运营
技术域(T-PaaS)
数据域(D-PaaS)
开放 域 (Op en)
安全 域 (Sec urity)
基础域(IaaS) 计算 存储
运营商大数据演进架构-LVL1
大 数 据 SAAS 应 用 域
大数据门户 对内 应用 内部运营平台 传统应用 创新应用 对外 应用 外部运营平台
分布式资源管理平台（Mesos ）
数据 采集
B域
M域
O域
外部数据
物理X86主机资源
云化X86主机资源
云化存储资源池
基 础 安 全
目录
目录
CONTENT
一
二
运营商的大数据架构
大数据核心技术体系
三 运营商的应用与实践
构建 “开源+自主”大数据核心技术体系
p 运营商经过多年的建设，当前技术主要基于“开源+自主”研发结合，利用大数据核心技术， 构建面向业务应用和平台应用的实践；
在线实时查询
Ad-hoc Analysis
型应用
分析应用
和分析
自主大数据核心技术-Hadoop BEH
p 东方国信的Hadoop发行版本，是基于开源版本进行增强，兼容开源版本，能随着开源版本的升级而升级。 商业智能、数据分析& 挖掘、个性化推荐等应用 BEH-Manager (一键式系统部署、机群启停、系统& 作业监控、用户& 权限管 理、SQL 查询、数据表& 索引维护、 多租户资源分组 ) 全覆盖功能与性能基准测试(Big Data Benchmark ) 全文检索系统 HBase (列簇 式NoSQL 数据库) S qoop F lum e 访问控制与权限管理 RPC 调度 SQL 解析& 查询计划 片内二级索引 服务器端聚合 互补聚簇索引 运算 资源分组 S torm (流式数据处理) O ozie (D A G 工作流调度) P ig (高层数据流语言) 大数据应用 版国 增信 强企 业系型数据库
…
数据 治理
元数 据 数据 质量 生命 周期 ETL 调 度
Spark + Kafka
数据 应用 公共产品
分层 次
行业产品
明细产品
实时产品
Oracle/Mysql/. 内存型数据库 Redis/Voltdb/. NoSQL数据库 MongoDB/Couc hDB/… 分主 题域 客户/产品/资 源…
通用应用
行业应用
多租 户能 力开 放域
多租 户管 理
企业 级大 数据 安全 域
应 用 安 全
T-PAAS 技术平台 应用容器云平台 （K8s+Docker）
Hadoop 实时 数据 客户标签 服务 服务
D-PAAS 数据平台
汇总数据 服务 事件通知 服务
大 数 据 平 PAAS 台 域
r
Storm Mahout Spar Hive
大数据核心技术 在运营商的应用与实践
目录
目录
CONTENT
一
二
运营商的大数据架构
大数据核心技术体系 运营商的应用与实践
三
运营商大数据架构演进方向分享
p 运营商原有大数据平台分为Iaas/Paas/Saas三层，未来运营商大数据平台将往更深层次方向 演进，主要有如下六个方面的特征；
应用域(SaaS) 1、应用域：逐渐对传统的应用进行拆解 解耦，实现应用微服务化；面向外部百 花齐放的应用，逐渐开放应用能力；面 向大数据应用变现，推进内外应用走向 互联网化的运营方式； 2、数据域：即平台域中的数据平台域， 从传统的采集、整合、服务转向数据资 产化，数据资产化特征：数据资产治理、 数据资产应用、数据资产经营； 3、技术域：即平台域中的技术平台域， 从Hadoop+ Oracle+实时流等的混搭 架构逐渐演变为资源、应用、计算/存储 的平台生态化； 4、基础域：更进一步的去IOE化，X86 及虚拟化基础设施更加弹性化； 5、安 全域：从原来的数据安全走向企业 级的 大数据安全； 6、开放域：面向内部外部用户，在数据 安全的基础上，提供逐层能力开放。
SaaS 层应 用能 力开 放管 理 PaaS 层平 台能 力开 放管 理 IaaS 层基 础能 力开 放管 理
数 据 安 全
k
HBase
IAAS 大数据
基础域
ZooKeepe
MapRedu ce HDFS 分布式文件系统
分平 台
存储/计算/ 服务
数据 整 合 ODS/DWD/D WA
Flume
平 台 安 全
Hive (数据仓 库) 行列混 合存储
Mahout (机器学习 算法库)
Zookeeper
YARN
压缩解压缩
批量并行导入 (支持Map /Reduce v 1& v2，Spark ，MPI 等并行计算框架) HDFS (分布式文件存储管理) 高密度计算存储均衡型定制服务器
自主研发
二次研发
开源集成和封装
自主大数据核心技术-Xcloud
p XCloud是面向分析型应用领域，基于SQL on Hadoop，结合行列混合存储技术、大规模并行化计算技
术、组合数据压缩算法及智能索引等技术构建的新型分布式数据库。 海量数据分析
ODS & OLAP Systems
计算密集型
Data Warehouse Data Mart
业务应用实践
数据应用 实践 决策应用 实践 营销应用 实践 客服应用 实践 绩效应用 实践 采集分发 实践
平台应用实践（云计算+大数据平台）
整合计算 实践 服务开放 实践 资源调度 实践
Big Data API Manager（能力开放平台）
Spark streami ng
流计算
批量计算
Hive+Te z+LLap Spark SQL
在线计算
Hbase Impala
内存计算
TIDB/ CockroachDB Codis/Redis
非结构化计算
Elasticsearch
分析挖掘/机器学习计算
Spark MLlib RHadoo p Maho ut
Storm
MapRed uce
Xcloud
Solr/SolrCou d
集群 安全 及集 群服 务