大数据平台技术解决方案

1、智慧环保:环保局大数据平台技术方案,目录,总体架构,环保大数据应以云平台为支撑，以业务支持和辅助决策、公共服务为牵引。,环保云（一朵云两个资源池）,环保大数据管理平台,业务应用,大数据应用,IaaS,PaaS,SaaS,应用支撑平台,目录,SaaS：大数据应用,决策类：资源环境承载力研究,解决“大城市病”,2014年5月份北京市首次深入研究环境资源承载力，计划于2015年底完成“环境总体规划”，以2030年首都环境质量达标为目标，明确环境承载力底线，划定生态环境红线，2022年冬奥会局部地区空气质量达标方案、城市辐射风险源防控等为其中研究内容。。

2、高新区开发区智慧园区大数据平台技术方案 V2.8 1 高新区开发区智慧园区大数据平台技术方案  高新区开发区智慧园区大数据平台技术方案 V2.8 2 1.1 需求分析  1.1.1 采购范围与基本要求  建设 XX 高新区开发区智慧园区的人口库（ 12 万居民）、法人库 (1200 家企业 )、地理信息库 (已建设区域 35 平方公里的 3 维电子地图、未建设区域 80 平方公里的航拍电子地图 )、视频库 (1000 个摄像点 )、大数据处理平台、数据管理服务平台。  1.1.2 建设内容要求  1.1.2.1 人口库  人口库 的 基本信息以公安部门户籍和。

3、大数据平台建设技术解决方案V4.0大数据平台建设技术解决方案目 录大数据平台技术方案14.1.需求概述54.1.1.背景概述54.1.2.建设目标54.1.3.需求理解64.1.4.面临挑战74.1.5.设计原则84.2.总体技术方案104.2.1.软件架构104.2.2.总体技术架构设计114.2.3.功能组件完整性介绍144.2.4.架构优化设计644.2.5.功能优势说明684.2.6.集群规划684.3.系统基本功能点764.3.1.的发展紧随Apache社区764.3.2.集群内所有组件的管理节点均实现HA774.3.3.提供完全基于WEB图形化的集群服务器角色，配置和状态管理774.3.4.集群支持线性扩展774.3.5.100%兼容标准S。

4、全域旅游大数据平台总体规划方案,全域旅游顶层架构,全域旅游服务大数据平台架构体系,支撑,应用,基础,三个应用体系,全域旅游应用体系,政府旅游部门,旅行社,游客,酒店,餐饮,目的地居民,导 游,景区景点,陪导服务评分考核社交互动线上交易陪导资格考取及监管,实时监控游客投诉景区客情、舆情应急处理景区车辆、景区导览、景区导购、景点直通车，景点票务预订,对景区、旅行社、导游及旅游企业监管委办厅局智能办公投诉、客情、舆情监控应急，快速执法与旅游元素间互动，社交数据分析与统计，当地居民、私家车资格考试、监管及考核旅游资讯发布。

5、工业大数据平台技术规划方案,目录,1,工业大数据蓝图,3,工业大数据建模,2,工业数据湖,4,预测与优化,大数据智能工厂规划,基于机器学习的工业大脑,设备1,设备2,设备3,设备4,设备5,设备6,设备7,设备8,设备9,设备,预测性维修异常监控人机协同过程优化,EMS数据,ERP数据,MES数据,检验数据,设备数据,传感器数据,数据源,DCS数据,工业大数据架构,大数据应用,大数据处理,工艺优化,质量提升,产线故障预测,预测性维修,效率提升,可视化监控,事务型数据,MPP数据库,HADOOP,OLTP,数据仓库,元数据,索引,列存储,粗粒度索引,数据压缩,SQL优化,动态拓展,资源管。

6、云计算平台技术解决方案,目录,Page 3,设备利用率差，系统之间的资源无法灵活调整业务系统相互独立，纵向横向融合越来越难设备总体档次低，各业务处于独立状态,运维成本高,各自为政的模式形成大量地域/系统孤岛和烟囱业务缺乏统一规划，导致重复建设,缺乏统一的城市信息化标准体系不同部门组织制订的信息化标准之间不协调，各搞一套,缺乏科学、实用的信息化建设的总体框架缺乏适合不同类型系统使用的建设与运行模式,企业信息系统普遍存在问题,存储整合 统一备份,服务器整合 虚拟化,UEC统一管理 弹性扩展,云统一运维管理,数据库、中间件统一。

7、 智慧园区 园区云平台技术解决方案 第一章 总体架构 1.1 总体架构 智慧园区云平台架构 1.1 IT 基础设施配置 平台 最小 IT 基础设施 （ 50 台） 推荐 IT 基础设施 （ 88 台） IaaS + PaaS 平台 10台服务器，两路 x86处理器，32GB 内存， 1TB 以上的硬盘；网络交换设备按照此配置进行以太网交换部署，千兆以太网； 50 台以上的服务器，两路或者四路x86 处理器， 32GB 内存， 2TB 以上的硬盘；网络交换设备按照此配置进行以太网交换部署，万兆以太网； 大数据平台 3 台服务器，两路 x86 处理器，32GB 内存， 1TB 以上的硬盘；网络交换设备按。

8、智慧大数据分析平台技术方案,目录Product,建设思路,解决方案,效果展现,总结案例,总体需求Aggregate Demand,数据采集清洗,数据分析处理,海量数据存储,大数据分析处理平台,多来源异构数据源,采集需求Collecting Demand,流式数据,其他数据,机器数据、业务数据   ,并发、吞吐 、性能  ,客户、网友 、客服  ,统一数据采集接口,业务需求Business,决策支撑平台,业务报表平台,数据钻取平台,业务需求Business,决策支撑平台,提供大屏可视化的展现效果提供可视化的数据报表提供多终端多平台的分析交互体验。,通过大数据处理平台，为领。

9、企业大数据分析平台技术解决方案,“大话” 计算机数十年来的发展,计算时代实验室里的大量计算不重视数据的存储普及时代个人、企业广泛使用出现数据、存储的需求应用系统时代开始出现数据积累互联网时代更加海量的网上数据数据时代？数据。数据?,传统报表分析模式弊端,需求,业务人员,技术人员,报表,技术时间展现形式决策支持,关于商业智能,Business Intelligence的缩写。最早是Gartner Group于1996年提出来的。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为信息和知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。BI = Data InformationBI的。

10、大数据平台技术应用解决方案,Content,大数据发展趋势,大数据平台行业实践,大数据平台关键技术,1234,大数据平台案列详述,第二数据平台成为驱动业务创新的新平台,或有金融资产,第一数据平面：交易核心单次、事务性,第二数据平面： 大数据平台并发、查询/分析,金融脉络关系,实时,批量,互联网,大数据业务： 实时在线性 业务持续性 跨多元数据,对大数据平台的要求：企业级质量标准：金融等保、可靠、 易用；支持现有系统的对接。,3,开放性：多分析引擎统一管理，满足多样化的数据分析场景,挖掘能力：支持机器学习、深度学习等新的数据挖掘能力。

11、大数据平台技术架构方案,一、大数据解决方案二、云数据中心解决方案,数据无处不在,任何时间，任何地点，任何事情，任何人?Anytime，anywhere，anything， anyone?,休息中，随意刷微博,爬山时，记录每一瞬间,旅途中，处理公司事件,工作时，实时掌握市场动态,大数据时代已经来到,企业大数据势不可挡,Web 3.0时代，社交媒体网站数据出现井喷式激增，截至2013年3月底，新浪微博注册用户数增长到5.36亿，日均活跃用户数达到4980万，每日新增微博约2亿。企业在大数据时代，面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共公关系、人才培养方方面面的。

12、大数据平台技术应用解决方案,Content,大数据发展趋势,大数据平台行业实践,大数据平台关键技术,1234,大数据平台案列详述,如何建设一个成功的大数据平台？,投资巨大,决策难,事关长远,牵涉面广,常见的大数据项目投资， 少则几百万，多则千万， 上亿。钱花了，解决了啥 业务问题，是否物有所 值？,由于是平台的选择，往往 意味着3、5年，甚至更 长时间的选择，慎重第 一,业务、架构、开发、测 试、运维、网络、机 房、供电、应用开发商（ISV）,五步法建设一个成功的大数据平台,批量部署先导实施 概念验证架构设计业务牵引,第二数据平台成为驱。

13、智慧药监大数据云平台技术解决方案,目录,食药安全监管现状,有限的监管资源和无限的监管市场之间的矛盾,存在问题及建设目标,以云计算为基础，大数据+为理念，物联网为工具，监管应用为中心。,先行先试、积极探索创新，建立高效的食品药品安全管理体制、监管模式。,实现食药安全的“风险评估、风险管理、风险传播”，实现科学监管。,“建设目标”,“现 状”,“设计思路”, 毒胶囊事件、三聚氰胺事件、瘦肉精事件、上海染色馒头事件、三鹿奶粉事件,食药安全事故频发，市场隐形问题凸显，政府公信力下降，公众关注度高。,新形势下“先行先试”。

14、,大数据平台技术架构解决方案,目录,大数据平台技术架构大数据技术解决方案,提供专家撰写的政策、行业、宏观类分析报告,为高端分析人员提供数据挖掘、分析及深度处理,为业务人员提供在线自助式数据服务,数据分析、展示、报表、报告、可视化,自助分析平台,可视化挖掘平台,商业智能可视化平台,决策,各类存储、计算框架，目前是国 际规范的一套体系。,hbase,hive,impala,shark等,Mysql/Oracle Hadoop/Spark,存储层,大数据应用架构,可视化层,挖掘层,分析层,决策层,从分析层到展现决策层，XXX大数据平台拥有完善的解决方案。 让普通用户、数据分。

15、,大数据平台技术解决方案,项目背景理解,当前业务面临的挑战,数据问题,慢,缺,重,散,繁,差,企业内数据定义缺失；数据项缺失；数据属性不完整； 企业外部数据无暇顾及；,数据在多个系统中重复采集、重复存储；,系统数据无法关联、共享，数据整合困难；系统林立，数出多门；,数据时效性差，使用者无法及时获得所需信息；,数据使用不方便，方法繁琐；手工报表多；,数据质量差，数据不完整，数据不一致；,没有准确。

16、,大数据平台技术解决方案,议程大数据背景简介大数据平台参考架构推荐软件推荐硬件参考案例解决方案优势分析,Page 2,想象一下可以用哪些方式利用您的数据资源,零售商可以减少80%的查询 时间从而优化库存,证券交易所将2PB数据的查询时间从26小时缩减到2分钟,政府将声学分析从小时级降 低到70毫秒,基础设施建设通过几分钟内 10 PB 的数据分析能力来避 免停电,电信网络数据流分析使硬件成 本降低90%,医院流数据分析为疾病检测争 取到生死攸关的24小时,今天，每个企业和组织都面临着大数据的挑战,Page 3,大数据的特点,综合分析覆盖面越来越 宽。

17、案例分析:大数据平台技术方案,大数据平台架构图,HBase列族数据库,HDFS 分布式文件系统,Hive数据仓库,Pig分析工具,数据层,Storm内存流式计算框架,Hadoop MapReduce计算框架,Spark 并行计算框架,计算层,运营分析,日志分析,引擎层,Oracle,点击流,日志,其他数据接口,MySQL,SQL Server,抽取层,分布式数据库,数据推送,数据库,Flume & Sqoop,序列化,配置管理,文件系统,分布式缓存,ETL清洗,外部数据接口,结构化业务数据、机器数据,半结构化数据、机器数据,NoSQL数据库（图数据库）,权限管理,任务管理,监控管理,数据管理,运维管理,运维管理,接口管。