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UCloud卓越大数据解决方案助力企业降本增效

本文的内容

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1.

大数据解决方案的技术架构

2.

大数据解决方案的适用场景

2.1.

日志分析

2.2.

实时计算

2.3.

数据仓库

2.4.

机器学习

2.5.

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UCloud优秀的大数据生态,全面支持集数据采集、数据存储、数据分析、数据应用于一体的大数据应用场景,帮助企业快速构建大数据处理体系,帮助企业降本增效,在数据时代获得核心竞争力,实现业务目标。

集群创建和部署可以通过开箱即用的几个简单步骤轻松完成。

智能运维丰富的集群运维经验,结合专业的智能监控运维工具,及时发现并消除潜在风险,有效降低企业成本。

专属资源、专属集群节点、专属数据,让数据更私密、更安全。

一站式服务提供从终端到云端的全链路服务,集数据采集、数据存储、数据分析、数据应用于一体。

大数据解决方案的技术架构

1.用户通过flume/Datax/Logstash等工具将日志数据和业务数据收集到UKafka中,UKafka中的数据可以用于实时计算,也可以转移到HDFS、UES、HBase、UDW等存储系统中进行离线分析和数据挖掘。

2实时计算可以通过UHadoop中的UFlink和Spark Streaming实时读取UKafka中的数据,进行实时ETL、实时分析和实时训练;

3离线计算可以用Hive,Spark,MapReduce进行分析。

4计算结果数据可存储在UDW、HBase、UES、MySQL等存储系统,支持个性化推荐、报表、风控、监控等服务。

大数据解决方案的适用场景

日志分析

UES基于开源分布式搜索和分析引擎Elasticsearch,它提供了开箱即用的分析功能。客户可以快速构建一个基于UES的ELK日志分析框架,即使用Beats作为日志收集器,收集各个服务器节点上的日志数据,通过Logstash进行分析和过滤,然后收集到UES集群存储中,再用Kibana的可视化分析能力构建一个分析看板,高效地进行可视化日志分析。如果log的规模巨大,可以在上述架构中引入消息队列UKafka,保证连续稳定的数据传输和处理。

实时计算

UFlink基于开源流媒体计算引擎Flink,提供完全托管的流媒体计算平台。客户可以将数据源连续生成的流数据访问到各种流数据存储中,如消息队列UKafka,然后创建UFlink集群从UKafka订阅流数据。开发者将自己的业务处理代码提交给UFlink cluster,UFlink cluster可以利用其强大的流计算能力实时处理这些数据,计算结果可以推送到各种数据仓库,如数据仓库UDW,进行业务应用或进一步处理。

数据仓库

可以使用UHadoop/UDW快速搭建线下数据仓库,分析展示海量数据;利用拉夫卡UFlink UDW构建实时数据仓库,可以轻松应对百亿级数据的实时分析平台;实时\ \准实时对当前业务数据进行分析和挖掘,可以加快需求响应,可以使企业快速感知市场变化,加快决策和执行速度。

机器学习

MADlib提供了丰富的分析模型,包括回归分析、决策树、随机森林、贝叶斯分类、向量机、风险模型、KMEAN聚合、文本挖掘、数据验证等等。通过UDW的MADlib扩展,用户可以方便地使用UDW数据库中的MADlib函数;利用UHadoop中Spark MLlib中的机器学习库实现业务预测分析、个性化推荐、异常检测等。

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