構(gòu)建新一代企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(存儲版)
【正文】 edundant Interconnect MP Segment Servers Primary Master 1 Sync Failover Processes Standby Master Primary Data RAID 5 Protection A1 B1 C1 A2 B2 C2 A1 B1 C1 A2 B2 C2 Mirror Data 2 3 4 5 ? 提供了 全量備份和增量備份 功 能，保證系統(tǒng)級故障后的數(shù)據(jù)恢復(fù) ? 對 于任一設(shè)備的故障，系統(tǒng)數(shù)據(jù)不丟失、提供持續(xù)服務(wù) ? 多個節(jié)點(diǎn)宕機(jī)后，系統(tǒng)性能只降低 1/6 30 169。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. Summary 新的技術(shù)創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價值 2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型 1 EMC/Pivotal 助力金融企業(yè)打造完整的新一代數(shù)據(jù)管理平臺 3 演講完畢，謝謝觀看！ 。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. Greenplum 數(shù)據(jù)庫：極 速分析平臺 ? 并行處理架構(gòu) – MPP sharednothing 架構(gòu)，基于通用 X86平臺 – PB級以上海量存儲，最大支持 10000節(jié)點(diǎn)以上 – 所有節(jié)點(diǎn)并發(fā) IO，實(shí)現(xiàn)超大 IO吞吐，并行運(yùn)行 SQL ? 自動化并行 – 自動化并行計(jì)算 ,實(shí)現(xiàn)超大計(jì)算能力 – 使用同傳統(tǒng) DB一樣，加載和運(yùn)行 SQL – 數(shù)據(jù)多節(jié)點(diǎn)分布及高可用性都由 DB自身實(shí)現(xiàn) ? 極佳的橫向擴(kuò)展性 – 在線橫向擴(kuò)展 – 容量、加載和 SQL查詢性能隨節(jié)點(diǎn)線性增加 ? 專為 BI及數(shù)據(jù)分析優(yōu)化 – 深度整合統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模塊（ SAS,SOLR,MADLIB,R） – 高性能并行 SQL執(zhí)行器 MPP sharednothing 架構(gòu) 構(gòu)建在 X86開放平臺上的并行處理架構(gòu) 28 169。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. New Experiences New Biz Models pioneered by new Consumer Inter giants Interofthings Pervasive telemetry MAINFRAME CLIENTSERVER WEB CONSUMER GRADE Operate at Scale in a highly automated way 新一代 PaaS 平臺 SoftwareDefined Datacenter New Datafabrics 快速 應(yīng)用開發(fā) 收集數(shù)量龐大的事件數(shù)據(jù)的同時對特定交易事件進(jìn)行實(shí)時反應(yīng) 存儲并且在非常大量的數(shù)據(jù)上進(jìn)行分析 與傳統(tǒng)應(yīng)用和基礎(chǔ)架構(gòu)有機(jī)配合 配合不同云計(jì)算平臺實(shí)現(xiàn) 高效運(yùn)維和水平擴(kuò)展 ...ETC 新一代 Paas平臺建設(shè)思路 20 169。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. Agenda ? 企 業(yè)新一代數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)需求 ? 創(chuàng)新的技術(shù)平臺建設(shè)思路 12 169。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. Page 9 企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)原則 平 9 ?數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù)分級存儲和訪問 近線數(shù)據(jù)存儲形式保持源表源結(jié)構(gòu)，主要以數(shù)據(jù)庫形式存儲，支持在線數(shù)據(jù)查詢、訪問和應(yīng)用支持，響應(yīng)時間秒級。 ?數(shù)據(jù)區(qū)，適合 X86MPP數(shù)據(jù)庫集群 范式化模型數(shù)據(jù) ?面向分析類應(yīng)用。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. 更豐富、更細(xì)致的客戶管理 大數(shù)據(jù)分 析在 企 業(yè)的應(yīng)用 更準(zhǔn)確、更及時的營銷管 理 更高效 、更全 面的風(fēng)險管理 Customer 360o Single View Key Life Events Next Best Action Stress Test Credit Assessments 6 169。 Copyright 2023 EMC Corporation. All rights reserved. 面向大數(shù)據(jù)的分析 Now What? So What? What? 大數(shù)據(jù)分析 ? 企業(yè)內(nèi)、外部的結(jié)構(gòu)化和非 結(jié)構(gòu)化數(shù) 據(jù) ? 數(shù)據(jù)量 在 TB級以上 ? 以數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測和實(shí)時分析為主，強(qiáng)調(diào)對業(yè)務(wù)驅(qū)動 傳統(tǒng) BI 分 析 ? 企業(yè)內(nèi)部的結(jié) 構(gòu) 化數(shù)據(jù)， ? 數(shù)據(jù)量在 GB~TB級 ? 以報(bào)表、查詢和分析為主，反應(yīng)當(dāng)前業(yè)務(wù)現(xiàn)狀 5 169。 ?支持分析型應(yīng)用，時效性較低 ?支持前臺交易系統(tǒng)查詢需求，具有可靠性高、并發(fā)度大、采集頻率短的特點(diǎn) 按數(shù)據(jù)格式類別劃分 按數(shù)據(jù)格式類別劃分 按數(shù)據(jù)采集頻度劃分 大數(shù)據(jù) 平臺 在線數(shù)據(jù) 歸檔數(shù)據(jù) 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 準(zhǔn)實(shí)時數(shù)據(jù) 非實(shí)時
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