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intel智慧交通解決方案-全文預覽

2025-01-13 21:51 上一頁面

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【正文】 oop – 經(jīng)過測試和驗證的穩(wěn)定版本,在 生產(chǎn)環(huán)境成功部署運營 – 包括了 Intel針對現(xiàn)有客戶在實際使 用中出現(xiàn)問題的解決方法以及改 進和優(yōu)化 – 基于 Intel在云計算研發(fā)上的經(jīng)驗積 累,提供專業(yè)的咨詢服務,幫助 構(gòu)建高可擴展高性能的分布式系 統(tǒng) – 結(jié)合 Intel的硬件部門,提供全面的 軟硬件解決方案 – 為 Intel硬件平臺進行優(yōu)化,提供更 高性能。 服務器主板產(chǎn)品 S2600GZ ―Grizzly Pass‖ 新一代英特爾 174。 ? 混合數(shù)據(jù)類型支持 ? 規(guī)模僅能支持單個區(qū)域中心 ? 應用可靠性差,難以保證業(yè)務連續(xù)性 ? 代碼復雜 ? 系統(tǒng)可維護性 基于 Intel HD實現(xiàn)智能交通管理 系統(tǒng)規(guī)模 ? 系統(tǒng)需求: ? 數(shù)據(jù)量(過車記錄 +違章圖片 +數(shù)據(jù)冗余 +異地容災): ~6PB ? 數(shù)據(jù)采集終端: 12023個,寫入性能 24000記錄 /秒 ? 用戶數(shù): 1000 ? 集群規(guī)模及指標 (不考慮應用系統(tǒng)) ? Intel Hadoop集群共 580臺服務器 ? 每臺服務器 ? 12塊 1T SAS硬盤 ? 48GB DDR3內(nèi)存 ? 兩路共八核 Intel至強服務器 ? 性能:寫入 100000條記錄 /秒, 20230主鍵查詢 /秒 基于海量數(shù)據(jù)進行車輛軌跡分析 實時路況信息 區(qū)域號牌管理 碰撞分析 。 服務器主板產(chǎn)品 S2600JF ―Jefferson Pass‖ S2600WP ―Washington Pass‖ 新一代英特爾 174。它提供配置、安裝、管 理和優(yōu)化的工具。例如盡 管電子郵件也是云上的應用之一,但也可 以脫離云架構(gòu),但是大數(shù)據(jù)應用必須架構(gòu) 在云設施上。英特爾智慧交通解決方案 英特爾大數(shù)據(jù)平臺最佳實踐 提綱 ? 大數(shù)據(jù)帶來交通管理上的挑戰(zhàn) ? Intel企業(yè)級 Hadoop平臺 ? 基于 Intel Hadoop構(gòu)建智慧交通應用解決方案 大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長 3 統(tǒng)計、分析、預測、實時處理 IDC預測全球的數(shù)據(jù)使用量到 2023年會增長 44倍,達到 (1ZB = 10億 TB) *Source: McKinsey Global Institute Analysis SG Cross Asset Research, PwC Value 大數(shù)據(jù)處理速度要求越來越高 ? 大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的一 個重要區(qū)別,在于不但 數(shù)據(jù)尺寸大,而且對數(shù) 據(jù)處理的響應速度有有 著更高的要求 ? 傳統(tǒng)的以周,天,小時 為單位的運算處理周期 ,下降到以分鐘,秒為 單位 ? 大數(shù)據(jù)高價值的重要體 現(xiàn) 處理速度 High utility Diminishing utility Archival value Time High Low Negative 數(shù)據(jù)的多樣性 ? 數(shù)據(jù)形式的多樣 : – 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ,數(shù)據(jù)間有很強的因果關系 – 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ,數(shù)據(jù)間因果關系較弱 – 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 數(shù)據(jù)間無因果關系 ? 數(shù)據(jù)來源的多樣性 : – – – – 不同的應用系統(tǒng) 各種設備 互聯(lián)網(wǎng) 其它 Flat file 創(chuàng)造顯著業(yè)務價值( VALUE) 169。大數(shù)據(jù)應用 是在云上跑的、非常典型的應用。 Complex MPP Systems (50TB, realtime analytics) Apache Hadoop (Petabytes,batch analytics) Structured Data Collector Sqoop Flume Coordination Zookeeper 3. Map/Reduce Distributed Processing Framework HBase R
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