数据平台解决方案（数据平台的管理方法）

本篇文章给大家谈谈数据平台解决方案，以及数据平台的管理方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台解决方案的知识，其中也会对数据平台的管理方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、xdata大数据平台解决方案特点有
• 2、大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案
• 3、XSKY星辰天合存储解决方案构建自动驾驶高效数据平台
• 4、华为 FusionData 发布，大数据痛点消失不见
• 5、数据治理有哪些好的平台工具？
• 6、互联网+智慧农业大数据一体化管理平台解决方案

xdata大数据平台解决方案特点有

xdata大数据平台解决方案特点有以下几点第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。
第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

大数据解决方案
然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。
接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案

【导语】数据平台其实在企业发展数据平台解决方案的进程中都是存在的，在进入到数据爆发式增加的大数据时代，传统的企业级数据库，在数据管理应用上，并不能完全满意各项需求。就企业自身而言，需求更加契合需求的数据平台建设方案，那么大数据工程师进行数据平台建设，有哪些方案呢?下面就来细细数据平台解决方案了解一下吧。

1、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

2、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

3、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

4、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

关于大数据工程师进行数据平台建设方案的有关内容，就给大家介绍到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

XSKY星辰天合存储解决方案构建自动驾驶高效数据平台

随着自动驾驶技术的持续进步数据平台解决方案，国内的试点运营区域已遍地开花，但距离自动驾驶的真正全面普及，还需要解决诸多问题。其中自动驾驶决策系统的成熟度是非常关键的问题之一。

自动驾驶决策系统的成熟，需要依赖从道路测试中持续采集足够全面的数据，用于 AI 训练系统中的模型训练、算法优化和模拟仿真，提升在复杂场景下的应对能力，加速实现 L4 级的运营能力。

而构建一个高效的自动驾驶 AI 训练系统，除了先进的算法和 GPU 算力之外，承载海量数据并与应用对接的数据平台，同样重要。

这里从介绍自动驾驶 AI 训练场景的工作流，以及其对数据平台的要求来阐述 XSKY 星辰天合存储解决方案如何帮助和服务于自动驾驶企业用户。

1、自动驾驶 AI 学习场景工作流程

自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。

2、自动驾驶AI学习系统中数据存储面临的挑战

当采集数据量持续增长和训练效率需要提升时，会对基础架构层内的数据平台提出更高的要求，主要体现在三个方面：其一是可用性和海量存储时的成本优化数据平台解决方案；其二是跨系统跨平台间的数据交互；其三是训练环节存储的极致性能。

海量数据规模时，数据平台的可用性和成本的持续优化

通常情况下，用户至少会有数十PB的数据量，以及对应的千亿级别的文件个数。在此背景下，存储系统的灵活扩容、集群最大支持规模、上传数据时至少 10GB/s 的高吞吐能力、易运维、存储成本优化，这些要求的交集就是对存储的挑战。

数据跨平台的交互要求

大部分用户会采用混合云的 IT 架构模型，数据在异构平台之间如何保证平滑流动，以及与第三方标注平台的数据交互如何做到数据权限精细控制也将成为新的挑战。

训练环节对存储效率的要求

构建在 K8S 下的分布式 GPU 训练机制，一次可训练数百万个小文件，需要存储能够提供足够高的数据吞吐带宽和低时延，来满足上层算力的效率要求。

3、XSKY数据存储方案如何应对场景要求

XSKY 星辰天合针对自动驾驶 AI 场景的核心理念是：兼容用户主流业务架构，数据平台无缝对接上层应用；符合业务未来演进方向，存储深度优化满足场景需求；

平滑兼容主流业务架构

很多自动驾驶行业客户的基础架构，是从公有云模式转变为混合云模式的。使用公有云时其自动驾驶 AI 训练的 Workflow 大多是围绕“对象存储+高性能文件存储”的存储组合来构建，实现业务应用的自动化编排；

转变为混合云模式后，XSKY 星辰天合承载的私有化数据平台，核心内容同样为 对象存储 + 高性能文件存储，避免对用户 Workfow 的变更，从而降低开发侧的重复投入。

满足业务场景的存储可用性

存储的可用性体现在灵活扩容、数据规模无上限、易于运维、跨平台能力，以及满足业务应用对存储性能的要求上。

灵活扩容，XSKY 星辰天合存储可支持按节点扩容和按集群扩容多模式；

易于运维，XSKY 星辰天合后台管理系统提供可视化界面，细粒度的告警模块，以及节点和数据的全面监控能力；

跨平台能力，XSKY 星辰天合对象管理平台(XEOS) 支持与国内外多家主流公有云存储的对接，满足数据平滑流动的要求。XSKY 星辰天合数据理系统(X3DS）支持在异构平台中复制、迁移数据（如对用户存量数据的可靠迁移）；

性能方面，尤其是数据训练阶段小文件“读多写少”的场景下，对存储的吞吐和时延有高要求，XSKY 星辰天合可通过XGFS 分布式文件存储，或是 XINFINI 星飞全闪存储一体机提供支持，不仅可满足 GPU 对数据抽取的严苛性能要求，同时由于 XGFS 和 XINFINI 是国内首款可支持 QLC 的分布式存储，能充分利用 QLC 的读写特征和成本优势，大幅降低用户部署成本。

多项针对场景的优化，提升训练效率

对象存储 List 性能优化，通过过滤及排序动作下沉、提高并发度等手段，减少传输和汇总开销，提升数据抽取的效率，以及高负载时集群的稳定性；

XGFS 分布式文件存储及全 NVMe 的 XINFINI 存储一体机，可分别通过软件交付或一体机交付的形式，为 GPU 训练环节提供高性能文件存储能力；

另外，还有即将到来的独立元数据查询服务、开放内容处理框架等大量新功能，可以提升数据预处理和数据筛选环节的业务效率。

海量数据存储的成本优化

XSKY 星辰天合存储具备数据全生命周期数据管理能力，其中存储分级+数据压缩功能可对数据进行多层存储，根据数据的热温冷，可自定义在多个池中自由流转。另外，高密节点，蓝光磁存储一体机，磁带归档等多种存储形态，可大幅优化用户存储成本。

4、面向场景XSKY星辰天合持续进化

在自动驾驶领域中，存储平台对训练效率的保证和海量存储的成本优化，将是长期主题。XSKY 星辰天合将持续投入，不断推出适用于该场景的新能力，帮助自动驾驶企业用户更高效的释放数据价值。

华为 FusionData 发布，大数据痛点消失不见

作者 | 胡巍巍发自北京民生现代美术馆

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

2009年，世界上出现了一种叫做甲型H1N1流感的病毒。由于当时全球尚未研发出对抗这种病毒的疫苗，公共卫生专家能做的只是减慢传播速度。

更可怕的是，人们一般是在感染这种病毒多日后、也就是实在受不了的时候，才会去医院。所以，公共卫生机构在告知公众流感预告时，往往会有一两周的延迟。

有意思的是，在甲型H1N1流感爆发的几周前，谷歌的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇论文，文章称，患者在看病前往往会上网搜索，而谷歌通过观察人们的搜索记录，从而可以判断出流感来源地，并且预测得比官方更准确、更及时。而这，就是数据的力量！

而随着5G的到来，数据能做的事儿，远不止于此。

近日，5G牌照的发放，让5G应用开始照进现实。而德国专利数据公司IPlytics的报告显示，截至2019年4月，华为拥有1554族专利，领先于诺基亚、三星等公司，是拥有5G标准必要专利（5G SEP）数量最多的公司。

进入5G时代后，人类产生的数据必将翻倍，据We Are Social和Hootsuite发布的2019年数字报告显示，全球人口数76.76亿人，其中手机用户51.12亿人，网民43.88亿人，有34.84亿人活跃在社交媒体上。但是，当下的数据解决方案，是否跟上了人类产生数据的速度呢?

据华为Cloud AI产品与服务总裁侯金龙介绍，目前，很多企业的数字化程度不足，90%的数据没有进入系统，大量的IoT数据缺失，要么就是完整性不足，要么就是各个部门的数据没有打通，这种困境导致了很多数据孤岛。

另据华为全球产业展望（GIV）报告显示，全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的180ZB。

但企业生产活动产生的数据中只有不到2%被保存，而其中得到分析利用的不足10%，数据价值没有得到充分释放。并且企业普遍存在烟囱式业务系统，导致数据管理、应用效率低。

故此，华为发布了智能数据解决方案FusionData。6月5日，在北京民生现代美术馆，几百人的发布会场座无虚席。
发布会上，华为EBG中国区总裁蔡英华表示：“站在智能时代的入口，在坚持‘被集成’的基础上，华为企业业务通过‘无处不在的联接+数字平台+无所不及的智能’，致力于打造数字世界的底座。其中数字平台整合了包括云、大数据、AI、IoT等在内的各种新ICT技术，向上支持应用快速开发、灵活部署，使能各行业业务敏捷创新；向下通过无处不在的 联接 ，做到云管端协同优化，真正实现物理世界的数字化。”
华为EBG中国区总裁蔡英华提到数字化时表示：“站在智能时代的入口，在坚持‘被集成’的基础上，华为企业业务通过‘无处不在的联接+数字平台+无所不及的智能’，致力于打造数字世界的底座。其中数字平台整合了包括云、大数据、AI、IoT等在内的各种新ICT技术，向上支持应用快速开发、灵活部署，使能各行业业务敏捷创新；向下通过无处不在的 联接 ，做到云管端协同优化，真正实现物理世界的数字化。”
华为IT产品线副总裁、智能数据与存储领域总裁周跃峰，在提到数据应用的痛点时也表示：“各行各业在实现数据价值时面临数据接入难、分析难、消费难等挑战，亟待更智能的数据解决方案。华为智能数据解决方案FusionData，包含数据接入、数据处理、数据使能等关键部件，帮助客户打通全域数据连接、建立统一的数据平台、提升实时数据服务能力，拥抱行业数字化。”

周跃峰发布FusionData那么，FusionData究竟可以解决哪些痛点呢？

作为领先的智能数据解决方案，华为FusionData支持智能的数据全生命周期管理，从以下三个层面，重定义数据基础设施：

智能数据连接部件ROMA支持多数据源接入、消息和API的统一管理、智能通道选择等技术实现智能全连接，加速数据流动，让应用与数据连接更高效。

1、多数据源接入：支持1100多种应用和异构数据源接入，通过开放式数据接入框架可灵活接入第三方数据源。

2、消息和API的统一管理：支持分布式消息和API的路由统一配置管理，轻松实现分布式消息和API服务的跨网跨域跨云集成，让数据自由流动。

3、智能通道选择：支持数据多通道传输，并且可根据数据特点智能选择传送通道，大幅提升数据接入效率。

智能数据处理部件包含分布式存储FusionStorage、分布式数据库GaussDB和大数据平台FusionInsight等，通过多类型数据融合存储、融合分析引擎等技术实现从单一处理到智能融合处理，加速实现数据价值。

1、多类型数据融合存储：通过存储与计算分离技术，打破系统烟囱式建设；通过智能分布式存储的多协议融合技术，实现一份数据同时支持数据库、大数据、AI等多种业务的分析需求，让融合数据分析成为可能。

2、融合分析引擎：支持数据库、大数据、AI多引擎融合分析和多样性算力统一调度。通过统一架构，降低海量数据处理难度，实现极简分析。

智能数据使能部件DAYU通过智能元数据感知和OneQuery Turbo 技术构建数据处理与业务创新的桥梁，提升业务体验，让业务更敏捷。

1、智能元数据感知：通过AI技术，自动感知和采集多个系统的元数据，并进行智能化分级分类，生成全局统一的数据视图，数据寻找秒级响应。

2、OneQuery Turbo ：提供统一的数据访问接口，实现多数据源、多类型数据的统一访问，简化数据加工流程，数据获取速度提升10倍以上。

传说中，三皇五代时期的大禹治理花了13年时间，治理黄河洪水。老百姓在他的帮助下，过上了筑室而居的生活。

今天，华为FusionData的使命，也是为了让企业不再对数据洪水束手无策，而是让海量数据变成滋养企业不断发展的资源！如果你对华为FusionData很有信心，就在文末点个“再看”吧！

参考资料：

维克托·迈尔-舍恩伯格《大数据时代》第一章

数据治理有哪些好的平台工具？

国内的数据治理工具平台有睿治数据治理平台

功能描述：睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。

国外的数据治理工具平台有：

Alation

平台：ASG Technologies

描述： Alation为广泛的数据智能解决方案提供了一个平台，包括数据搜索和发现，数据治理，数据管理，分析和数字转换。该产品具有行为分析引擎，内置的协作功能和开放的界面。Alation还可以分析数据并监视使用情况，以确保用户对数据准确性有准确的了解。该平台还可以洞察用户如何从原始数据创建和共享信息。

ASG技术

平台： ASG企业数据智能

描述： ASG Technologies提供了一个数据智能平台，可以发现来自220多个传统和大数据源的数据。该工具具有通过模式匹配，参考数据集成和丰富指标进行自动数据标记的功能。自动化业务流水线使用户可以更好地了解他们的数据，并且治理功能包括在数据湖和传统来源中跟踪数据的能力。ASG的EDI产品提供了令人印象深刻的功能组合，其中的参考客户称赞供应商对各种业务用例的支持。

互联网+智慧农业大数据一体化管理平台解决方案

智慧农业大数据一体化管理平台解决方案包括智慧农业管理平台数据平台解决方案，极飞农业物联网数据平台解决方案，农机自动驾驶系统，植保无人机，自动数据传输设备等等来解决类似智能温室大棚，大型农田里数据平台解决方案的水肥一体化，土壤里数据平台解决方案的病虫害。
智慧农业是当今世界发展数据平台解决方案的新潮流，根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作技术与监测管理的系统，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。而农业物联网信息化是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点，是智慧农业的解决方案。
极飞可以在水果、蔬菜、茶叶和中药材等农产品项目实施地区，通过安装土壤墒情、环境气候等农业物联网监测设备，实现对作物长势、环境条件、病虫害发生情况等信息的实时监测，监测数据实时传输到农业物联网云平台，通过计算机、智能手持终端和物联网终端等设备，实现气象、土壤等信息的查看、时空物联的远程精准控制。也可为企业以及农户提供农技指导、农业病虫害预警、农产品质量溯源等相关服务。通过智能化控制，减少劳动力及农资投入，提高农业生产效率。数据的积累还可为农业专家对各类农作物构建生产模型提供数据保障，为政府中心以及主管部门宏观监管决策提供数据支撑。 关于数据平台解决方案和数据平台的管理方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据平台解决方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据平台的管理方法、数据平台解决方案的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。