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数据机房解决方案范文1
针对基金行业的发展趋势及各基金公司的信息化现状,广州安正软件科技有限公司(简称广州安正,英文名称BusinessMatrix)经过对基金行业业务的提炼,融合数据仓库、商业智能等技术,开发了基金行业数据中心解决方案,将基金公司累积的大量离散数据资产,整合形成统一的数据中心,再基于可信、灵活的数据中心,实现数据知识化,完成数据价值链建设,从而辅助日常运作,支撑管理决策。BusinessMatrix基金行业数据中心解决方案包括以下内容:
整合数据,搭建基础数据中心
数据中心的首要任务是整合TA、直销、呼叫中心、估值、投资交易等系统数据,通过数据建模,经历一系列的数据清洗、转换过程,整合形成企业统一数据中心。
数据中心通过对企业层面数据的统一和规范,利用ETL工具对“脏数据”进行处理,确保数据的准确性、完整性和一致性;同时,通过数据仓库的数据建模技术和数据分层技术,支持业务的各种数据和信息需要,以应对未来需求的变更与扩展,保证数据的灵活性与高扩展性。
搭建信息应用体系
数据中心利用BI工具开发、生成一系列业务报表、OLAP分析、仪表盘等信息资源,为用户日常业务提供支持。生成的各种报表通过信息门户集中,实现了便利的信息分类浏览功能。
通过BI前端工具对数据的展现加工,融合管理思维、模型与方法,面向业务实现数据知识化,便捷企业管理者对业务的洞察、分析与预测,可信的数据支撑可靠的分析与决策。
各种类型的信息资源最终被信息服务门户分类管理,并实现向业务用户的快捷传递,包括系统查阅、邮件、短信、移动应用等多种方式,还可与OA等业务系统整合,实现信息在OA等系统上的,方便业务用户的使用。
建立信息资源管理平台
基金行业数据中心需从多个业务系统数据源整合数据,经过一系列的清洗、转换过程,并通过多种前端应用工具将数据转换为报表、分析等应用。整个过程中,涉及的业务系统众多,数据结构复杂,如何确保数据中心的稳健运行,并在问题发生时及时地解决问题,以满足业务对信息的需要,成为数据中心不可回避的一个重要问题;同时,数据中心涉及源系统、数据仓库、数据集市、报表、分析、仪表盘等方方面面的数据相关资产,如何管理这些资产,确保这些数据资产更好地为业务起到支撑作用,是数据中心面临的又一个重要课题。
广州安正在解决方案中整合了自主开发的信息资源管理系统,整体地管理企业所有数据相关的资产,并管理数据流动的过程,全面管理了技术元数据、业务元数据以及过程元数据。同时,信息资源管理系统全面管理与监控数据中心的运行,确保数据价值链的高可用性。
数据机房解决方案范文2
关键词：油田；数据仓库；数据整合；联机分析；数据挖掘；综合应用
中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 11-0000-01
Henan Oilfield Data Warehouse Solutions Technology Practice
Li Heng
(Henan Oilfield Information Center,Nanyang473132,China)
Abstract:Paper by which data storage solutions of several key technology for development of programming practice for data management,technology and application of the key features and integrated enterprise development environment,and the web application database technology application,made to build an oil field of data that the application.
Keywords:Oil;Data warehouse;Data integration;Online analysis;Data mining;Comprehensive application
一、油田开发数据仓库解决方案技术实践的目的
数据仓库是近几年来出现的一项新技术，目前，数据仓库技术在理论研究上有了较大的进展，围绕数据仓库解决方案的软件产品也如雨后春笋般出现。但油田开发有其很强的专业领域特征，并不是照搬照抄能做到的。因为数据仓库不是一个产品，虽然需要一定的软件产品作支持，但数据仓库本身必须根据企业自身的应用特点来构建。
经过多次调研分析和对比多家油田数据中心建设解决方案，我们认为河南油田数据中心建设的总体指导思想是要建设以数据整合和数据挖掘为核心的综合性数据仓库，在股份公司勘探与生产分公司和油田分公司建设现代化的数据管理与服务体系，形成集成的数据管理平台，使得所有专业数据得到科学的管理。
二、油田开发数据仓库解决方案技术实践的总体设计
该平台主要内容包括：
1.数据需求者根据需求，通过虚拟数据仓库抽取出所需要的数据建立数据集市。
2.根据以建立的数据集市提供用户数据挖掘、高级检索、OLAP所需的相关工具支持。
3.数据集市还包含地震、测井等大体数据。
三、技术关键
（一）关联模型
油田业务数据分别存放在不同数据库的各类业务表或文档中，这些业务表目前在各类应用系统中往往只能做到简单列举，无法揭示各类数据之间的联系，也难于得到综合的数据报表。虚拟数据仓库的关联模型就是要在各类业务表之间通过关键字段建立某种形式的关联，从而为用户综合的数据查询结果。
（二）元数据管理
元数据的定义一般泛称为：Data about data（管理数据的数据）。元数据的具体定义和应用随学科不同和应用领域不同而异。在石油领域，元数据是描述一个具体的油田数据库数据资源对象（数据集或数据），并能对这个对象进行定位管理，且有助于它的发现与获取的数据。
在具体实施中却存在着一系列难点问题需要解决，例如：
1.在石油领域里需要定义怎样的数据格式？
2.元数据的规模有多大？
3.如何将元数据的定义与数据源进行抽取、过滤、转换、映射关联在一起，从而实现元数据定义的自动化？
4.如何为元数据管理提供完整易用的操作界面（甚至是图形化的界面）？
考虑元数据在数据仓库中的作用，我们着重对元数据进行了内容设计、结构设计与编码设计。我们设计新的、科学的“源数据库―元数据库―实施项目库―结果数据视图”多层数据库架构，并采用界面定制、模板定制、计算公式定制等多项技术，提高系统的适应性和生命力。
（三）数据集市模型
采用雪花型的模式，实体表中存放着与石油相关指标数据，维度表主要有地区、时间和指标等维度等，另外地区维又和行业、隶属关系等动态维度进行关联。在这种数据集市模型下，可进行地区、时间和指标三个方向的任意组合查询。可实现跨年度、跨专业的查询和分析。
（四）数据存储架构
服务器平台的数据存储采用NAS模式，专业数据库应用平台采用SAN模式，分阶段改善现有网络的数据服务水平，提高网络系统运行的稳定性。
（五）联机分析
我们在技术实践中借用了sqlserver olap services联机分析服务器，利用控件技术开发了浏览器上应用的客户端工具，以摆脱服务器运行环境的限制。
联机分析工具仅是一种工具软件，而真正给提供给用户使用时必须建立起应用模型，即多维数据集，这是需要进行一定的需求分析工作的，而且是在数据仓库（集市）建立成型的基础上进行的。
（六）数据挖掘
OLAP局限在对数据的统计分析处理，而数据挖掘是通过某种算法，对数据仓库中的数据进行学习，获得隐藏在数据内部的内在关系和相关知识，用于分析、预测和描述。目前已经比较成熟的数据挖掘算法有粗集方法、遗传算法、决策树方法、神经网络方法、公式发现、模糊论方法等。我们在技术实践中开发应用了聚集、决策树、神经网络的挖掘算法。主要是应用Matlab、SQLServer等提供的功能或开发接口进行的软件开发实践。
三、结论与建议
石油企业成功的一个关键要素是它们所拥有的知识资源。如何管理好这些知识是竞争的一个关键。数据仓库解决方案的应用在油田开发领域有着广阔的扩展空间。通过我们的技术实践过程，我认为，作为油田这样一个大型企业，完全可以结合油田开发生产实际情况，开发出具有石油专业领域特色的数据仓库应用。最终构建一个统一的、标准的、集成的、能够包容各业务流程的数据中心体系架构和数据交换和共享平台。
参考文献：
[1]蔡自兴,徐光v.人工智能及其应用[J].清华大学出版社
[2]胜利油田编制.胜利油田信息化框架构建研究.2003,9
数据机房解决方案范文3
关键词： 大数据；精准营销
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）29-0007-03
大数据作为一种新兴的数据处理技术，最早可追溯到20世纪80年代的美国。如今，商业银行在信息化的迅速发展中，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据等。大数据需要做的就是从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术也已逐步开始在业务中获得实践和尝试。
基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台的模型分析结果，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。
1 应用基础
1）物理基础。利用Hadoop平台作为大数据架构的物理基础，首先需要对商业银行整体的数据量作出评估，计算出需要设置的节点个数。在此基础上确定Hadoop中的每一块组件是否适合并能满足目前及未来的业务处理需求。Hadoop的物理架构如图1所示。
2）数据基础。商业银行需要在对内外部数据梳理、清洗、整合和建立映射的基础上，将各类不同数据关联成为一个有机整体，并构建统一的数据划分维度体系，以此作为大数据平台的数据基础。
数据基础基础主要由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块，如图2所示。
2 应用需求分析
为获得更好的精准营销效果，并实现全流程的精准营销解决方案。整体的应用目标是希望依托大数据平台的分析结果在线获取客户的各类信息，再通过模型分析、客户个性化需求、不同产品的特点等，在客户与产品之间建立精准的对应关系。在业务操作上，还应当能帮助客户经理对客户做出准入判断、提供营销方案、实现限额管理、定价指导等智能决策信息。这些应用目标可以拆分成如下应用需求：
1）客户挖掘功能。精准营销的首要目的就是寻找目标客户，只有寻找到精准的营销对象才可能实现最终的精准营销结果。客户挖掘功能应当从不同角度、不同渠道进行挖掘，最大程度发掘潜在客户群。
2）智能决策引擎。在获得客户挖掘结果后，精准营销应用的下一步功能应当是针对具体客户，提供一整套智能决策方案，包括客户准入判断、产品推荐、定价指导等。对于集团客户、上下游客户或关联方客户等，还应当能够提出整体的营销计划。
3）业务统一工作平台。精准营销系统除了可以提供精准营销的方案、计划等决策结果，还应配备完整的业务操作平成业务实现。业务统一工作平台可以实现整个精准营销从客户挖掘直至业务完成的各工作环节，最大化程度缩短业务操作流程、减少贷前调查复杂程度，实现精准营销的“一站式”操作。
4）全生命周期的营销计划。精准营销的应用不应只以单次营销为目标，而是应当从纵向和横向两个方向提供持久的精准营销计划。纵向的可持续是指跟随客户的成长过程，在客户不同时期提供适时提供客户需要的产品和服务；横向的可持续是指通过集团客户、上下游客户和其他关联方客户不断挖掘目标客户，扩大精准营销范围。
3 系统功能详述
下面针对应用需求分析，从系统实现上把应用需求分解到系统功能点上进行详细描述。
1）客户类型初分。对于不同类型的目标客户，精准营销模型应当给出具有针对性的营销方案。因此需要对大数据平台里的所有客户进行类型的区分。建立合理的客户类型初分体系是精准营销的基础。客户类型初分可以按照图3给出的体系进行划分。
值得指出的是，在精准营销应用中，对公客户和零售客户并非完彼此独立。完备的精准营销应用应当具备从对公客户中挖掘零售客户或从零售客户中挖掘对公客户的功能。
2）准入客户筛选。客户准入筛选是对客户质量进行把关的工具，良好的客户准入筛选标准是确保客户质量、引导客户结构的保障。实践中考虑根据大数据平台的黑白灰名单对客户的准入进行判定：原则上白名单客户属于精准营销判定的推荐客户；黑名单客户则是禁止准入的客户；灰名单客户可设为风险提示类客户。
3）客户信息整合及验证。利用大数据平台打通内外部数据、不同业务数据、不同结构数据之间的壁垒，形成以客户为中心的“一户一条”数据记录。
为确保精准营销结果的准确性，还应建立严密的客户信息验证机制。客户信息校验包含两方面：一是错误信息的验证，如同一企业在不同系统中的行业分类存在差异，大数据平台将设置校验规则判定哪一来源数据正确，并自动用正确数据覆盖错误数据；二是数据时效的验证，如大数据平台有多个来源提供某个企业的营业执照有效期，系统将自动获取最新的日期作为改企业的营业执照有效期。
4）客户及场景标签设定。根据精准营销的不同角度设定不同类别的标签，标签应当具有灵活性，可以随着业务发展和精准营销场景的变换随时增减或改变。标签的设定主要包含以下几类：
客户标签： 主要区分客户的属性特征，如职业信息可设定诸如企业高管、普通白领、职场新人、全职妈妈、小企业主等。
事件标签：主要根据客户生活场景或者银行业务场景设定标签，如对于客户生活场景可能出现的标签包括买房、买车、装修、出国等。
数据机房解决方案范文4
1. 异构数据库联合使用与分布式对象技术的背景、发展历史及目标
网络计算模式已得到广泛应用，Internet技术使全球范围信息传递易于实现，直到近期发展起来的电子商务也倍受业界关注。在企业内部使用Internet技术建立的Intranet使企业能在信息基础上实现现代化运营。在上述应用中，网络是支撑，信息源是基础，处理与应用是精髓。就信息源而论，含有多种数据库系统是客观现实，因历史原因，有层次、网状及关系数据库系统，还有近几年发展起来的对象－关系及面向对象的数据库系统。对一个大的企业，各部门使用不同的数据库系统经常出现，不是人们刻意追求异构数据库，而是现实中难以避免。即使是一个经过信息规划的企业部门，因时间推移，人迁，以及数据库技术的发展和数据库市场的变化，都可能造成异构数据库的局面。各数据库公司的技术都在发展，也造成这些公司不同版本的数据库系统并存。因此在网络环境下，异构数据库存在，要求异构数据库联合使用的要求会长期存在下去。
对用户而言，希望屏蔽掉各种层次的异构特性，不必知道各物理数据库系统的知识，不必自己去进行数据转换和汇总结果，而简便的全局查询得到一个综合结果，这就是异构数据库联合使用技术主要的研究内容。
：7000多字 参考文献
200元
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数据机房解决方案范文5
【关键词】电信数据平台 Lambda架构 离线批处理 实时计算
1 引言
电信数据平台承载着电信网中各类用户数据的收集过滤，存储聚合，分析挖掘等功能，为企业对于用户的各种决策提供一定数据支撑。同时，电信数据平台也通过收集相关的信令数据，监控电信网的实际运行情况，是企业的核心系统之一。
传统电信数据平台由数据仓库和关系型数据库构成。数据采集端收集各种信息，如用户状态，用户位置，终端日志，网络状态等一系列异构的数据信息，并统一汇总到数据仓库。数据仓库中存储有全量信息，通过运行各种ETL程序，将庞大的数据仓库的信息分门别类转移到例如Oracle，DB2，Sybase等各类关系型数据库的各个表中。数据分析人员一般通过类似于商业智能的平台，通过撰写SQL语句，提取关系型数据库中的有用数据，来简单的分析各类问题。传统的电信数据平台，具有集中式，造价昂贵，部署和运维复杂等特点。在相当长一段时期内，由于单位时间生成的数据规模没有显著增加，没有到达数据库的使用瓶颈，传统的电信数据平台可以较好的应对各种需求。但随着单位时间内，采集端生成的数据飞速膨胀，每天生成数十亿乃至上百亿的各类异构数据需要存储和分析，传统的电信数据平台逐渐暴露了其不足之处。
传统的电信数据平台组织方案有以下两个方面的不足需要改进。首先是对于海量数据存储和查询较为困难。中心型的关系型数据库难以承受较高的用户查询负载，并且关系型数据库的成本开销较为昂贵，并不支持简单的线性扩展，若采用数据库分库和分表等辅助手段，则整个数据平台的复杂性有较大提升并且难以维护，所以传统的电信数据平台不能应对海量数据的存储和查询。第二点不足是实时性不足。一般而言，数据在数据仓库构建就需要很长的数据，由数据仓库经ETL程序归并到各类数据库同样耗时巨大且有很多冗余的处理，同时批处理系统分析数据的延时在小时级别以上，随着越来越多数据采集端的部署，数据产生速度越来越快，规模越来越大，实时对数据进行分析，并把结果进行可视化，对于实时监控的需求越来越重要，传统的电信数据平台延时较大，不能够适应数据实时性的要求。
针对以上分析的不足，本文提出一种基于Lambda架构的电信数据平台解决方案。Lambda架构，是Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架，具备高吞吐量和低延时的特点。本文结合Lambda架构，阐述了新型电信数据平台的基本构成和各层的职责，同时也具体介绍了各层使用的互联网开源大数据项目，描述了整个工作流程和数据流向，体现了新型电信数据平台具备的高吞吐量，低延时，高容错性的特点，解决了传统电信数据平台难以应对海量数据存储和查询，以及不能实时分析的不足。为电信网各数据平台在新需求下的转型提供了一个良好的尝试。
2 相关技术介绍
2.1 Lambda架构
Lambda架构是由Nathan Marz提出的一种大数据处理架构，结合了批处理计算和实时计算的特点，融合了不可变性，读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，具备高容错、低延时和可扩展等特点。一般分为批处理层，服务层和速度层，如图1所示。
批处理层对全量数据进行迭代计算，全量数据可以认为是一个不可变的持续增长的数据集。批处理层对于全量数据进行批处理计算，得到批处理视图，存储到服务层。服务层可以根据查询条件，对批处理视图的结果进行再次合并等处理。批处理层通过定时的重复批处理视图的更新，可以保证数据的高容错性，但是计算时间一般较长，延时较大，适用于全局规模的分析和预计算。批处理层一般由大数据批处理框架来实现。
服务层的任务是对于用户查询提供支持。它根据查询条件，随机访问视图，组合批处理视图和实时视图的结果，最终反馈给用户。服务层一般由NoSql数据库实现，但是为了降低复杂性，不允许对视图结果进行随机写操作，仅提供对于批处理视图和实时视图的加载和随机读取操作。
速度层负责实时计算增量数据。由于批处理计算比较耗时，随时而来的实时增量数据等不到有效计算，通过引入速度层解决这一问题。速度层只处理最近的数据，采用快速，增量的算法，通过实时计算，维护较小规模的实时视图，是对批处理视图更新是较高延时的一种补充。同时，由于全量数据计算的准确性，允许批处理视图最终覆盖实时视图。速度层一般由消息系统随时拉取新增的数据，并通过实时流式计算框架完成实时视图的生成。
2.2 Hadoop
Hadoop是一个处理海量数据的分布式系统基础架构。Hadoop 2.0架构由HDFS，YARN和MapReduce构成。HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它将海量数据存储于DataNode中，由NameNode维护各DataNode的元数据信息。YARN是Hadoop中的资源管理系统，监控每个节点，并协调MapReduce任务的分配。MapReduce是Hadoop中分布式数据处理框架，它将数据处理分为两个阶段，即Map和Reduce两个阶段，提供批处理并行计算的框架。对于Map阶段，对输入数据应用Map Function，执行结果为Key和Value的元组，相同Key的元组通过执行Reduce Function进行合并，最终生成结果。Hadoop有很丰富的其他组件支持各种需求的分析，如Pig，Hive，Impala等，这些高级工具可以自动将高级原语翻译为MapReduce任务执行，有更好的使用体验。本文，Hadoop作为Lambda架构中批处理层实现，全量数据存储在HDFS上，应用MapReduce计算，生成批处理视图。
3 结束语
本文结合Nathan Marz提出的Lambda架构和电信数据的特点，提出了基于Lambda架构的电信数据平台解决方案。本方案既可以通过全量数据的定期迭代计算，离线分析电信网收集的相关数据，生成批量视图，同时也可以通过流式计算框架，对增量数据进行实时分析，生成增量视图。同时，将批量视图和增量视图聚合，一起组合为查询服务，使得平台既有实时系统的吞吐量，有具备离线系统的完备性。
参考文I
[1]Marz N，Warren J.Big Data：Principles and best practices of scalable realtime data systems[M].Manning，2015.
[2]Chaudhri A B."Next Gen Hadoop：Gather around the campfire and I will tell you a good YARN"[J].
[3]Yang W，Liu X，Zhang L，et al.Big Data Real-Time Processing Based on Storm[J].2013，8（01）：1784-1787.
数据机房解决方案范文6
新的希捷混合云解决方案组合包括：希捷备份与恢复软件，希捷云备份与恢复服务2，希捷备份与恢复私有云，以及希捷数据管理服务。这些解决方案将通过希捷及其增值经销商（VAR）和托管服务提供商（MSP）交付给包括中小企业至企业用户在内的客户，用于其部署私有、公共及混合云项目。
Enterprise Strategy Group数据保护高级分析师Jason Buffington表示：“基于各种因素，各种规模的组织机构都在向云转型，数据保护必定是重点关注问题之一。内部部署的解决方案是满足用户对数据可用性和可恢复性预期需求的重中之重，但是云对备份与灾难恢复准备和异地/长期数据保留也非常重要。值得注意的是，IT需求终于与希捷EVault技术推出近十年的目标重合：集异构和整体性于一体并且与云可扩展性紧密结合的备份设备。有趣的是，希捷始终致力于满足IT对‘硬盘+云’混合型数据保护方式的需求，基于此，他们近期不断推出高扩展性、运行速度和管理创新的产品，并持续融合产品组合。”
Pixius Communications首席商务官Skip Womack表示：“希捷能够帮助大家省时、省心和节省成本。我曾在多家财富500强企业担任过CIO，在备份解决方案上花费过大量资金，但缓慢的运行速度慢且费时费力的性能无法满足我的需求，而希捷却帮助我轻松地解决了这些问题。”
IT团队面临的最大挑战之一是必须缩短数据备份与恢复的时间。希捷的备份与恢复解决方案能够迅速进行部署，最大限度地缩短备份所需的时间，简化管理，并且立刻恢复数据。同时，借助新的希捷数据管理服务，使用者可以在无人工操作的状态下分析数据使用情况，并推荐最经济有效的存储层供数据驻留，从而帮助客户降低其总体拥有成本（TCO）。该服务使得客户能够满足合规要求，实现策略执行和数据管理。
希捷高级副总裁兼云解决方案总经理Mike Palmer表示：“目前，我们的客户和合作伙伴面临着爆炸式的数据增长，严格的合规要求，物联网等非传统应用的成本和复杂性，大数据以及软件即服务的快速发展。而与此同时，IT预算没有增加，组织机构面临着网络安全威胁，并且数据中心的运营占用了核心业务的更多时间。但是，我们现在能够应对这些挑战――通过新的性能、扩展性、可用性和管理解决方案，简化运营的复杂性，为客户和合作伙伴重新找回经营核心业务的时间。”
