云湖大数据平台

围绕多元异构数据存储与计算,提供超高速引擎,更全面、更便捷、更智能、更安全地助力政企加速数字化转型。

  • 关于云湖大数据平台
  • 业务挑战
  • 上云优势
  • 业务场景
  • 云湖大数据平台技术架构
  • 客户案例

关于云湖大数据平台

提供完全可控的一站式企业级大数据服务。结合浪潮云存储、计算优势及大数据行业经验,为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台服务。提供丰富的大数据组件,完全兼容开源接口,自主可控,并在安全性、可靠性、可维护性方面进行企业级特性增强。具备根据业务自由定制开发的能力,帮助政企快速构建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘,释放数据价值。


业务挑战

  • 数据业务需求不清晰

    业务部门不了解大数据及其应用场景价值,难以提出大数据明确需求。影响了企业在大数据方向的发展,阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资源,导致企业数据资产流失。


  • 企业内部数据孤岛严重

    数据存在不同的数据库、数据仓库中,企业内部数据无法打通,大数据价值难以挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。将数据打通,实现技术和工具共享,才能更好的发挥企业大数据价值。


  • 数据可用性低且质量差

    企业在大数据预处理阶段不重视,导致数据处理不规范,甚至数据上报就出现不规范不合理情况。数据可用性差,数据质量差,数据不准确。对收集到的数据进行预处理,才能让数据分析和挖掘人员提取有价值的信息。


  • 数据开放与隐私的权衡

    受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低。政策法规不完善,大数据挖掘缺乏相应立法,无法既保证共享又防止滥用。推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私,将是大数据时代的一个重大挑战。


上云优势

  • 高性能

    基于开源组件自主可控,优化和增强浪潮云部署环境,性能远高于开源版本。一份数据同时支持多种应用场景,通过多级索引、预聚合、动态分区、准实时数据查询等特性提升磁盘读写和计算性能,实现万亿数据分析秒级响应。


  • 低成本

    基于多样化的云基础设施,提供丰富的计算、存储设施选择,同时计算存储分离。按业务峰谷,自动弹性伸缩,帮助客户节省大数据平台闲时资源。集群可以用时再创建、用时再扩容,用完就可以销毁、缩容,确保低成本。


  • 易运维

    提供可视化大数据集群管理平台,提高运维效率。支持滚动升级,一键式补丁安装,无需人工干预,不停业务,保障用户集群长期稳定。提供完善的集群监控和告警体系,覆盖硬件和大数据服务,提供自动化健康巡检和审计。


  • 安全可靠

    拥有企业级大数据多租户权限管理能力和大数据安全管理特性,支持按照表/列控制访问权限,支持数据按照表/列加密。经过大规模可靠性、长稳验证,满足企业级高可靠要求,自动反亲和技术,虚拟机分布在不同物理机上。


业务场景

  • 海量数据计算

  • 实时数据分析

  • 随着运营商、电商、政务、制造业等客户的发展,业务数据的数据量快速增长。面对庞大数据量,客户需要对海量数据分析有时效性的要求。平台提供多种关系型数据库和大数据数据库,提供Flink、Spark等大数据计算组件。根据客户的实际业务场景,选择合适的系统架构、运用合适的大数据计算组件为客户部署系统,满足客户对于业务数据计算时效性的要求。


  • 业务数据和接入设备的激增,给海量流数据分析的时效性带来了前所未有的挑战。平台提供实时分析组件,面对实时流数据随机性、无序性、无限性的特点,高效快速处理分析实时流数据,推进多种业务的实现:包括对于监控实时流数据的分析支持在线监控报警;对于交通流数据分析支持实时展现交通热点路段、优化信号灯配时、指导行车路线;对于用户使用数据的分析支持实时推荐,优化推荐算法。


云湖大数据平台技术架构

打造自主可控的Hadoop生态大数据存储与计算底座,提供丰富的大数据组件,完全兼容开源接口,并在安全性、可靠性、可维护性方面进行企业级特性增强。

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