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  • 那么常见的数据平台架构有哪些?  一、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...

      大数据时代,大多数企业的架构必然向着分布式、可扩展及多元化发展,所谓合久必分,不再有一种技术能包打天下了,这冲击着传统企业集中化的技术外包模式,挑战是巨大的。那么常见的数据平台架构有哪些?

     

      一、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。

     

      二、敏捷型数据集市

     

      数据集市也是常见的一种数据平台架构方案,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。

     

      三、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。

     

      四、Hadoop分布式系统架构

     

      说及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。

     

      对于大数据平台的商业版本,企业面对的是合作伙伴的服务跟不上,因为发展太快,对于开源版本,企业面临的是自身运维能力和技术能力的挑战,对于自主能力实际要求更高。

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  • 数据交换平台数据中心与其它应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的枢纽站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按照数据中心建设标准规范化原始数据,最终形成业务核心数据库,并提供...

      数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的枢纽站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按照数据中心建设标准规范化原始数据,最终形成业务核心数据库,并提供给其它应用系统使用。本文中琛魔方将重点介绍数据交换平台的功能结构设计与实现。

    数据交换平台有哪些功能特点

     

      数据交换平台具体实现功能包括数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控和安全管理功能:

     

      (1)数据采集

     

      主要实现三种采集方式:数据复制采集方式、ETL工具采集方式和专用数据采集接口采集方式。数据复制是通过将源数据库中的数据复制到目标数据库中,以保持源数据库与目标数据库的一致性,一般采用全量复制和增量复制两种方式,当然,数据复制适用于被采集的数据无需进行负责的数据转换。ETL工具适用于数据源中被采集的数据需要转换的情形,专用数据采集接口适用于数据复制和ETL工具难以满足数据采集任务的情形,通过自行开发实现。

     

      (2)元数据管理

     

      主要是实现对自身元数据的管理功能,包括对元数据的增加、修改、删除、浏览查询等一般维护功能,以及维护元数据之间的关联、依赖关系,并提供元数据的影响分析、来源分析。

     

      (3)数据交换服务总线

     

      主要是实现数据交换功能,数据交换服务总线由一组基本的交换服务功能组成,包括接入服务、访问控制服务、消息转换服务、路由服务、适配器服务以及管理服务等。

     

      (4)平台监控管理功能

     

      主要是实现对平台各个系统组件的状态、日志、异常等进行监测,并进行记录、统计与分析。

     

      (5)安全管理功能

     

      主要是实现平台数据的安全交换和用户的身份认证和授权功能,包含平台访问安全和数据交换安全两个功能。

     

      从功能设计上,将数据交换平台功能划分成支撑功能与应用功能两部分。支撑功能是数据交换平台的基础,包括数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控及安全管理功能。应用功能是指与具体业务系统相关,应用功能利用数据交换平台的数据交换服务总线,以数据交换服务的形式为各业务系统提供数据共享服务。

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  • 数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术,一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中,三个方面值得关注和重点发展。  数据清洗功能  在...

      大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术,一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中,有三个方面值得关注和重点发展。

     

      数据清洗功能

     

      在大数据应用技术中,前端的数据清洗功能远比我们想象的更重要。没有好的清洗自然也不可能有后续的数据建模和数据挖掘。数据清洗功能不仅受技术发展的限制,也和数据类型以及数据量息息相关。

     

      在大数据分析平台必须拥有兼容性强、查询速率快的数据清洗模块。面对海量的待处理数据和非结构化数据的增加,数据清洗功能的工作量和工作强度也必然会增加。正是认识到数据清洗功能的重要性,研发工程师才会不遗余力地加强大数据前端数据清理和数据兼容性的建设。

     

      数据分析功能

     

      数据分析能力是大数据平台的建设重心,也是大数据分析工具的存在意义。大数据分析平台的数据分析功能受到多个方面的影响,除了软件设计技术和内建架构,搭载的数据分析模型也相当重要,直接决定了大数据分析平台所能承担的数据分析任务。

     

      数据可视化功能

     

      数据可视化是当下最热门的大数据应用技术,数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能,并且要内置丰富的可视化效果,以满足用户的不同展示需求。

     

      除了末端展示的需要,数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分,即返回数据时的二次分析。而数据可视化也利于大数据分析平台的学习功能建设,让没有技术背景和初学者也能很快掌握大数据分析平台的操作。

     

      大数据分析工具之所以注重这三个方向的功能建设,不是因为技术或是概念建设的需求,而是为了适应信息时代背景下人们对于大数据分析平台的性能要求。除了以上的三点,大数据分析平台还应该包含许多附属和拓展的功能模块模块,用来加强数据流通和用户交流。

     

      大数据分析平台的功能并不是一成不变的,社会实际需求引导技术的发展与革新。在技术设定上,越贴近实际需要的功能其价值就越高,未来的大数据分析平台将会在社会需求和技术革新中不断的变化,蜿蜒前进!

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  •  在搭建数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能,从下至上可分为四个...

      大数据分析平台的建设是十分必要了,一方面它可以汇通企业的各个业务系统,从源头打通数据资源,另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

     

      在搭建数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能,从下至上可分为四个层次:

     

      数据采集层:底层就是各种数据源,主要是对企业底层数据的采集和解析,将零散的数据整合起来,包括企业的核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等,通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种方式

     

      数据储存和处理层:有了数据底层的数据,然后根据需求和场景的不同进行数据预处理,储存到一个合适的持久化储存层中,比如说OLAP、机器学习、数据库等等

     

      数据分析层:这里就要用到报表系统和BI分析系统,比如FineBI和FineReport,这一层主要是对数据进行简单加工,然后进行深层次的分析和挖掘。

     

      数据应用层:根据业务需求不同划分出不同类别的应用,主要是对最终的数据进行展示和可视化,如上图的数据报表、仪表板、数字大屏、及时查询等等。

     

      企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台,企业构建大数据平台,归根到底是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。

     

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