數(shù)字化企業(yè)轉(zhuǎn)型

大數(shù)據(jù)解決方案Cisco

Systems

Shen

Qi

2變革時(shí)代的奏鳴大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介強(qiáng)大的軟件功能堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)

新世界的問與答議程PresentationID跨界顛覆無處不在…汽車制造公共交通控制自動(dòng)化出租車快遞航空酒店停車場(chǎng)金融保險(xiǎn)能源商場(chǎng)媒體娛樂房產(chǎn)安全部門醫(yī)療教育Gartner：2017年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有很多環(huán)節(jié)需要演進(jìn)某著名企業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)無處不在生產(chǎn)設(shè)備前端應(yīng)用供應(yīng)鏈終端設(shè)備安全大數(shù)據(jù)IoT云某著名企業(yè)設(shè)備100%ofbusinessnetworkshavetraffictomalwaresites84%believebigdatadelivershighbusinessvalue65%ofCEOsconsider

IoTtobestrategic57%oforganizationswillusecloudsolutions81%ofCEOsbelievemobilityisstrategic行業(yè)的快速變更InclusiveDecision-makingAugmentedDecision-makingSituationalAwarenessBehavioralAwarenessDynamicProcessesDynamicResourcesHyper-

awarenessInformed

Decision-MakingDigitalBusinessAgilityFast

Execution

動(dòng)態(tài)化資源:

Theabilitytoacquire,deploy,manage,andre-allocateresources(e.g.,talent,technology)asbusinessconditionsdictate形勢(shì)環(huán)境感知:

Theabilitytoidentifychangesinanorganization’sinternalandexternalenvironments,andtounderstandwhichchangesmatter行為習(xí)慣感知:

Theabilitytounderstandhowworkersandcustomersact,whattheythink,andwhattheyvalue動(dòng)態(tài)化流程:

Theabilitytorapidlyintroducenewbusinessprocessesandadaptexistingbusinessprocessestochangingbusinessconditions包容化輔助決策:Theabilitytomakedecisionsbasedonthesharedintelligencethatemergesfromthecollaborationofdisparateindividualsandteams數(shù)據(jù)分析輔助決策:Theabilitytoincorporatedataandanalyticsintothedecision-makingprocessesacrossanorganization數(shù)字化企業(yè)業(yè)務(wù)模型的三個(gè)流程環(huán)節(jié)數(shù)字化之支柱Applications500billion

NewgenerationofapplicationsandservicesAPIEconomyOnlinesalestocross$500billionin2020“Big”Data90%90%ofthedatacreatedinthelasttwoyears.40zettabytesby20207

billion

7billionpeoplewillhaveaccesstointernetby2020PeopleThings50billiondevicesconnectedtotheinternetby2020.50billion

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景10Media/

EntertainmentViewers/advertisingeffectivenessmunicationsLocation-basedadvertisingEducation&

ResearchExperimentsensoranalysisConsumerPackagedGoodsSentimentanalysisofwhat’shot,problemsHealthCarePatientsensors,monitoring,EHRsQualityofcareLifeSciencesClinicaltrialsGenomicsHighTechnology/IndustrialMfg.MfgqualityWarrantyanalysisOil&GasDrillingexplorationsensoranalysisFinancial

ServicesRisk&portfolioanalysisNewproductsAutomotiveProductlaunchDynamicvaluechainMonitoringRetailConsumersentimentOptimizedmarketingEnforcement

&DefenseThreatanalysis-socialmediamonitoring,photoanalysisTravel&

TransportationSensoranalysisforoptimaltrafficflowsCustomersentimentUtilitiesSmartMeteranalysisfornetworkcapacity,On-lineServices/SocialMediaPeople&careermatchingWeb-siteoptimization算法？建模？我們唯一缺乏的是想象力來自客戶的訴求11傳統(tǒng)制造業(yè)——設(shè)立新的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)部

高等教育——開設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)

能源行業(yè)——構(gòu)建智慧運(yùn)維系統(tǒng)

政府交通——建立智能交通分析系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)4.0產(chǎn)生什么？接下來呢？？IndustryLandscapeisChanging各個(gè)行業(yè)的現(xiàn)狀和痛點(diǎn)實(shí)體零售收到電商的巨大沖擊，亟需轉(zhuǎn)型和謀求更高效的經(jīng)營(yíng)手段，大數(shù)據(jù)分析是方向之一實(shí)體零售也在開始做自營(yíng)電商，現(xiàn)在電商和零售的界限也越來越模糊品牌在大型電商上賺多，買流量太貴，所以有部分傾向于自己建立渠道全渠道營(yíng)銷是所有零售商都在考慮的事情，甚至早下重金，例如百聯(lián)集團(tuán)和家化集團(tuán)實(shí)體零售的數(shù)據(jù)量偏少，有些甚至為零，如何獲得數(shù)據(jù)是頭等大事，特別是外部數(shù)據(jù)零售和電商都需要商品銷售預(yù)測(cè)、選品規(guī)劃、營(yíng)銷觸發(fā)的功能工業(yè)4.0剛剛起步，應(yīng)用模式還在摸索中，核心是CPS(Cyber-physicssystems)需要有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)平臺(tái)為將來大數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)景做準(zhǔn)備需要有好的算法模型做數(shù)據(jù)挖掘大型電商都有自主的大數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，靠自己的力量建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)同零售業(yè)類似，電商也需要銷售預(yù)測(cè)和選品規(guī)劃的功能模塊如何有效地對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷如何獲得外部數(shù)據(jù)資源以獲得更加精準(zhǔn)的用戶畫像需要更多的流量零售業(yè)制造業(yè)電商建立在大數(shù)據(jù)之上的模塊市場(chǎng)方面的應(yīng)用ERP方面的應(yīng)用工業(yè)方面的應(yīng)用管理模塊的切換智能營(yíng)銷客戶分析追蹤的影響商業(yè)洞察全渠道營(yíng)銷進(jìn)銷存管理生產(chǎn)管理商業(yè)智能物流管控電子商務(wù)訂單/商品預(yù)測(cè)用戶需求訂單信息產(chǎn)品開發(fā)工藝規(guī)劃生產(chǎn)制造訂單/商品預(yù)測(cè)市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域大數(shù)據(jù)舉例第三階段：應(yīng)用第二階段：數(shù)據(jù)管理&客戶分析第一階段：數(shù)據(jù)收集

&

整合實(shí)時(shí)感知DSPBusiness

Intelligence模塊消費(fèi)者洞察市場(chǎng)細(xì)分跨平臺(tái)分析消費(fèi)者畫像跨媒體跟蹤分析Online和offline數(shù)據(jù)收集傳播統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理DMP

平臺(tái)DMPDMP全渠道營(yíng)銷百聯(lián)集團(tuán)上海家化變革時(shí)代的奏鳴大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介強(qiáng)大的軟件功能堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)

新世界的問與答議程PresentationID大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù)本身，還包括一系列用來收集、管理、挖掘、分析海量信息并解決復(fù)雜問題的技術(shù)：AccordingtoIDC“Bigdatarefersnotonlytodataitselfbutalsotoasetoftechnologiesdesignedtocollect,manage,mine,andanalyzelargecollectionsofinformationtosolveplexproblems.”IDCAtarecentBigDataandHighPerformanceputingSummitinBostonhostedbyAmazonWebServices(AWS),datascientistJohnRausermentionedasimpledefinition:任何大到一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理不過來的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)，Anyamountofdatathat'stoobigtobehandledbyoneputer.Somesaysthat'stoosimplistic.Otherssayit'sspoton.AmazonWebServices(AWS)“Bigdata”是指數(shù)據(jù)集合的尺寸超過典型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具的捕捉、存儲(chǔ)、管理和分析能力。referstodatasetswhosesizeisbeyondtheabilityoftypicaldatabasesoftwaretoolstocapture,store,manage,andanalyze.MGIalsosaysandprovesstrongevidencethatbigdatacanplayasignificanteconomicroletothebenefitnotonlyofprivatemercebutalsoofnationaleconomiesandtheircitizens.Datacancreatesignificantvaluefortheworldeconomy,enhancingtheproductivityandpetitivenessofpaniesandthepublicsectorandcreatingsubstantialeconomicsurplusforconsumers.某著名企業(yè)GlobalInstitute

FoundationResearchandAnalyticsTeam我們所面對(duì)的世界…

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)90%，2020－40ZBSource:IDCDigitalUniverseStudy我們所面對(duì)的世界…

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)90%，2020－40ZB}多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)Variety:文字/圖片/視頻/文檔Petabytes海量信息Volume:傳統(tǒng)存儲(chǔ)/計(jì)算無法處理速度VELOCITY:快速及時(shí)有效的分析+ORGANIZE+ANALYZE價(jià)值VALUE:單條信息并無太大價(jià)值，但龐大的數(shù)據(jù)量蘊(yùn)含巨大財(cái)富Acquire/AccessProcessDecide大數(shù)據(jù)的四大特征4個(gè)”V”

Hadoop是一個(gè)分布式存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的容錯(cuò)框架。它由兩個(gè)主要組件構(gòu)成：Hadoop文件系統(tǒng)（HDFS）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于多個(gè)硬件中，其中一個(gè)出故障的概率是非常高的。避免數(shù)據(jù)丟失的常見做法是復(fù)制，通過系統(tǒng)保存數(shù)據(jù)的冗余副本，在故障發(fā)生時(shí)，可以使用數(shù)據(jù)的另一份副本。這就是冗余磁盤陣列的工作方式。Hadoop的文件系統(tǒng)HDFS(HadoopDistributedFilesystem)就是這樣工作的。MapReduce應(yīng)用引擎大部分分析任務(wù)需要通過某種方式把數(shù)據(jù)合并起來，即從一個(gè)磁盤讀取的數(shù)據(jù)可能需要和其它多個(gè)磁盤中讀取的數(shù)據(jù)合并起來才能使用。MapReduce提供了一個(gè)編程模型，其抽象出上述磁盤讀寫的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算一個(gè)由成對(duì)鍵值組成的數(shù)據(jù)集。什么是Hadoop？解決的問題Hadoop的主要組件Hadoophasmanybuildingblocks…AtthebaseisawaytoStoreandProcessunstructureddata…HadoopDistributedFileSystem(HDFS)AtthebaseisaSelf-healingclusteredstoragesystem.Map-ReduceDistributedDataProcessingPIGHiveSqoopToplevelabstractionsToplevelInterfacesETLToolsBIReportingRDBMSHBASEDatabasewithReal-timeaccessAppsAPI21Flume五大功能BigDataPCPOSSmart

PhoneCellularphoneGPSICtagSmartmaterSensorSNSAV數(shù)據(jù)源用自動(dòng)算法代替／支持人工決策：復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析可以大大優(yōu)化決策流程、降低風(fēng)險(xiǎn)、挖掘潛在價(jià)值新業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新:

產(chǎn)品、服務(wù)客戶群分類和精細(xì)化服務(wù)：通過產(chǎn)品、服務(wù)的裁剪，為不同客戶群提供更為精細(xì)的服務(wù)增加透明度：所有應(yīng)用和客戶都可以在第一時(shí)間內(nèi)訪問到需要的數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生巨大價(jià)值大數(shù)據(jù)的價(jià)值優(yōu)勢(shì).

大數(shù)據(jù)的價(jià)值優(yōu)勢(shì)美國(guó)醫(yī)療服務(wù)業(yè)：每年價(jià)值3000億美元大約0.7%的年生產(chǎn)率增長(zhǎng)制造業(yè)：產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本降低50%運(yùn)營(yíng)資本降低7％全球個(gè)人位置數(shù)據(jù)：服務(wù)提供商收入1000億美元或最終用戶價(jià)值達(dá)7000億美元美國(guó)零售業(yè)：可能的凈利潤(rùn)增長(zhǎng)水平60%或0.5~1%的年生產(chǎn)率增長(zhǎng)DataSource:某著名企業(yè)GlobalInstituteBigdata:Thenextfrontierforinnovation,petition,andproductivity

FoundationResearchandAnalyticsTeamBigDataFinancialServices

FidelityNationalInformationServices(FIS)利用大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)信用卡欺詐

他們銷售基于ParAccel大數(shù)據(jù)的信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理和詐騙監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為信用卡詐騙的新的方法，信用卡運(yùn)行系統(tǒng)可以根據(jù)這一系統(tǒng)實(shí)時(shí)接受或拒絕信用卡交易AccordingtoParAccel:“WithPADB,FIScanengageintwo-way‘conversations’with[its]datatooptimizedetectionforitscustomers,whileminimizingimpactonlegitimateclients.”大數(shù)據(jù)在金融服務(wù)行業(yè)的優(yōu)勢(shì)

FoundationResearchandAnalyticsTeam金融風(fēng)險(xiǎn)管理滿足銀監(jiān)會(huì)、巴塞爾協(xié)議的風(fēng)險(xiǎn)管理要求及時(shí)有效的交分析消費(fèi)行為分析、實(shí)時(shí)促銷和積分管

理交時(shí)監(jiān)控金融產(chǎn)品創(chuàng)新提升客戶體驗(yàn)25變革時(shí)代的奏鳴大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介強(qiáng)大的軟件功能堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)

新世界的問與答議程PresentationID大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)EDWOperational(Transactional)ETLEDWBI/ReportsTraditionalNewWebMachineETLBigData(Hadoop,NoSQL)Operational(Transactional)ETLBI/ReportsDashboardsOperational(Transactional)Operational(Transactional)星環(huán)信息科技公司介紹中國(guó)最久Hadoop核心開發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)，支持和銷售團(tuán)隊(duì)來自于Intel,Google,IBM，Oracle等跨某著名企業(yè)業(yè)2016年1季度完成1.55億B輪融資No.1中國(guó)落地案例最多國(guó)內(nèi)最多的落地應(yīng)用案例2014年進(jìn)入中央政府采購(gòu)網(wǎng)國(guó)內(nèi)技術(shù)最領(lǐng)先大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)軟件超越硅谷的企業(yè)級(jí)架構(gòu)及功能模塊大數(shù)某省市場(chǎng)占有率最高唯一進(jìn)入Gartner魔力象限中國(guó)公司支持復(fù)雜關(guān)鍵應(yīng)用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)高度兼容OLAP

oracle應(yīng)用和高并發(fā)OLTP查詢300%年?duì)I業(yè)額和客戶增長(zhǎng)星環(huán)科技被Gartner定位為全球最具發(fā)展前景的新型大數(shù)據(jù)廠商近日，國(guó)際知名咨詢機(jī)構(gòu)Gartner針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)管理解某省市場(chǎng)，在其魔力象限1.中對(duì)全球21家廠商進(jìn)行了對(duì)比分析，其中，Oracle、Teradata、Oracle和Microsoft三家公司包攬了前三甲，而在大數(shù)據(jù)核心技術(shù)最領(lǐng)先的公司卻是來自中國(guó)的公司——星環(huán)科技（Transwarp），這也是該領(lǐng)域的魔力象限中第一次出現(xiàn)中國(guó)公司。Strengths■Althoughayoungvendor,TranswarphasgainedtractionintheChinesemarket.Ithaswon200clientsinlessthan18months.■Transwarphasauniquesetofcapabilities,suchasitsInceptorSQLponentbasedonApacheSpark,withOracleSQLandPL/SQLpatibilitysupportingcreate,read,update,delete(CRUD)andACIDoperations.Thisponentisparticularlypraisedbyreferencecustomers.■ReferencecustomersindicatedthattheyareverysatisfiedwithTranswarp'sproduct,aswellaswiththesupportandtrainingthatthepanyoffers.優(yōu)勢(shì)星環(huán)科技雖然年輕，但是已經(jīng)某省市場(chǎng)中頗具影響力——星環(huán)科技在18個(gè)月內(nèi)贏取了200個(gè)客戶。星環(huán)科技的產(chǎn)品有其獨(dú)特的功能，例如它的SQL引擎Inceptor，基于ApacheSpark，兼容OracleSQL和PL/SQL，支持事務(wù)處理的CRUD(CREATE,READ,UPDATE,DELETE)并能保證ACID。Inceptor在被調(diào)查的用戶中受到了非常高的評(píng)價(jià)。被調(diào)查的用戶表示他們對(duì)星環(huán)的產(chǎn)品、支持以及提供的培訓(xùn)都非常滿意。Cautions■Sofar,TranswarpoperatesinChinaonly.Thatsaid,thesizeoftheChinesemarket,anditsspecificrequirements,offersplentyofscopeforTranswarptoexpand.■Transwarphasyettoofferacloudsolution,althoughitindicatesthatthecloudisonitsroadmap.■Referencecustomerspointedtosomemissingfunctionality,particularlywithregardtoadministrationandmanagement,andhighlightedalackofskillsinthemarket.However,acrossthewholespectrumofcustomerexperience,Transwarp'scustomersawardedscoresequaltotheaverageforthismarket.注意目前，星環(huán)僅在中國(guó)有業(yè)務(wù)。雖然如此，中國(guó)某省市場(chǎng)以某省市場(chǎng)特有的要求給星環(huán)的發(fā)展空間巨大。雖然暫時(shí)還沒有推出云上的解決方案，但是星環(huán)科技的云解決方案已經(jīng)在計(jì)劃中。被調(diào)查的客戶指出星環(huán)的產(chǎn)品還有一些功能的缺失，尤其在產(chǎn)品的管理功能方面。被調(diào)客戶某省市場(chǎng)中對(duì)口人才的稀缺。即使如此，被調(diào)客戶對(duì)星環(huán)科技各方面的評(píng)價(jià)都持平報(bào)告中的平均水平。優(yōu)勢(shì)l星環(huán)科技雖然年輕，但是已經(jīng)某省市場(chǎng)中頗具影響力——星環(huán)科技在18個(gè)月內(nèi)贏取了200個(gè)客戶。l星環(huán)科技的產(chǎn)品有其獨(dú)特的功能，例如它的SQL引擎Inceptor，基于ApacheSpark，兼容OracleSQL和PL/SQL，支持事務(wù)處理的CRUD(CREATE,READ,UPDATE,DELETE)并能保證ACID。Inceptor在被調(diào)查的用戶中受到了非常高的評(píng)價(jià)。l被調(diào)查的用戶表示他們對(duì)星環(huán)的產(chǎn)品、支持以及提供的培訓(xùn)都非常滿意。注意l目前，星環(huán)僅在中國(guó)有業(yè)務(wù)。雖然如此，中國(guó)某省市場(chǎng)以某省市場(chǎng)特有的要求給星環(huán)的發(fā)展空間巨大。l雖然暫時(shí)還沒有推出云上的解決方案，但是星環(huán)科技的云解決方案已經(jīng)在計(jì)劃中。l被調(diào)查的客戶指出星環(huán)的產(chǎn)品還有一些功能的缺失，尤其在產(chǎn)品的管理功能方面。被調(diào)客戶某省市場(chǎng)中對(duì)口人才的稀缺。即使如此，被調(diào)客戶對(duì)星環(huán)科技各方面的評(píng)價(jià)都持平報(bào)告中的平均水平。星環(huán)科技公安交通某省市公安廳交管局某省市公安廳交管局某省市公安廳交管局某省市公安廳交管局某省市公安廳交管局某省市公安廳某省市公安廳中國(guó)民航某省市某省市公安局

某省市某省市交警某省市某省市交警。。。金融行業(yè)中國(guó)平安銀行中國(guó)民生銀行山東恒豐銀行四川農(nóng)信社BEA東亞銀行包商銀行浙江農(nóng)信社江蘇銀行某著名企業(yè)交通銀行中國(guó)人壽中泰證券中國(guó)某著名企業(yè)儲(chǔ)蓄銀行山東城商行。。。NO1運(yùn)營(yíng)商某省市中國(guó)某著名企業(yè)某省市中國(guó)某著名企業(yè)某省市中國(guó)某著名企業(yè)某省市中國(guó)某著名企業(yè)愛立信：深圳，河南某著名企業(yè)黑龍江，江蘇，香港某著名企業(yè)上海某著名企業(yè)中國(guó)某著名企業(yè)某著名企業(yè)研究院珠海某著名企業(yè)。。。政府能源中國(guó)工商總局某省市地方稅務(wù)局某省市政府道路安全中心寧波經(jīng)信委中國(guó)電子科技集團(tuán)研究所中國(guó)電力科學(xué)院南京分院某著名企業(yè)廣州供電局某著名企業(yè)佛山供電局江蘇電科院燕山石化某著名企業(yè)集團(tuán)。。。其他行業(yè)廣電華數(shù)傳媒華通云數(shù)據(jù)科技錦江電商中國(guó)某著名企業(yè)速遞物流EMS重慶郵電大學(xué)西北大學(xué)青海大學(xué)山東科技大學(xué)。。。成功案例200+成功案例200+成功案例200+成功案例200+星環(huán)科技典型案例(落地案例最多）我們的部分客戶>200個(gè)Positions

of

Transwarp

ProductsAnalyticsasaServiceAnalyticsService&ApplicationsTransformation,Discovery&VisualizationToolsMachineLearning&StatisticsToolsHadoopDistributions&AnalyticalDatabasesInfrastructureTranswarpDataHub架構(gòu)圖最完整的SQL支持99%的SQL

2003支持，唯一支持PL/SQL的引擎（98%），唯一支持ACID分布式事務(wù)的SQL引擎；定位數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和某省市市場(chǎng)，可用于補(bǔ)充或替代Oracle、DB2等分析用數(shù)據(jù)庫(kù)。高效內(nèi)存/SSD計(jì)算第一個(gè)支持SSD的基于Hadoop的高效計(jì)算引擎，可比硬盤快一個(gè)數(shù)量級(jí)；可用于建立各種某省市，對(duì)接多種主流報(bào)表工具。最完整的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)支持最全（超過50余種）的分布式統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，同時(shí)整合超過5000個(gè)R語言算法包。適合金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制、反欺詐、文本分析、精準(zhǔn)營(yíng)銷等應(yīng)用。支持最完整SQL和索引的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持SQL2003、索引、全文索引，支持圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖算法，支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支持高并發(fā)查詢最健壯和功能豐富的流處理框架支持真正的Exactly

Once語義支持所有組件的高可用(HA)支持流式SQL和流式機(jī)器學(xué)習(xí)TranswarpProprietaryApacheProjectsTranswarpManager資源管理YARN(內(nèi)置TranswarpExtension)優(yōu)化存儲(chǔ)HDFS(內(nèi)置TranswarpErasureCode)批處理框架MapReduce2協(xié)作服務(wù)Zookeeper全文搜索OptimizedElasticSearchDiscover數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)InceptorPL/SQL引擎交互分析、圖計(jì)算Stream流處理引擎HyperbaseNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)綜合搜索Guardian安全管控實(shí)時(shí)同步DataAlive消息隊(duì)列Kafka日志采集Flume數(shù)據(jù)集成Sqoop數(shù)據(jù)集成DataIntegrationSQL開發(fā)輔助Waterdrop可視化挖掘Midas交互工具HUE交互分析Zeppelin工作流Oozie內(nèi)置交互工具Build-inInteractiveToolsAdvantagesofTDH1pleteSQLSupport2.SuperierPerformance3.ACID/TransactionSupport4.DistributedStreamSQL5.RichMLAlgorithmLibrary6.UnifiedSecurityUseSQLtocreatestreams,andrunANSISQLandPL/SQLstoredproceduresoverstreamingevents.Unifiedbatchandeventdrivenprocessingonthesameengine.HA,lowlatency,flowcontrolDistributedTransactionsBatch/IncrementalCRUDOperationsMVCC

&TwoPhaseLockingtoguaranteeconsistencyBestperformancefor1TB/10TB/100TBTPC-DSbenchmarktests。In-memory/On-SSDcolumnarstoreforlowlatencyinteractiveanalysisANSI

SQL2003（99%）OraclePL/SQL（98%）DB2SQL/PL（90%）TeradataSQL（90%）Easytomigratelegacyapplicationsordevelopnew

appsSQLtosetupsecurityrulesforallponents.SingleSignOnRolebasedAccessControlRow/columngranularityaccesscontrol.>70distributedstatisticsandmachinelearningalgorithmsSeamlessRintegrationtocalldistributedalgorithms.ConnectorsforRapdminersforMLpipelinecreation/modeling.FusionDistributedExecutionEngine分布式執(zhí)行引擎Association

Mining關(guān)聯(lián)/推薦Classification分類算法Clustering聚類算法Sequential

Analysis時(shí)序分析Regression回歸算法Deep

Learning深度機(jī)器學(xué)習(xí)DimensionReduction主成分分析Statistics統(tǒng)計(jì)算法R

Runtime

Library

R語言動(dòng)態(tài)運(yùn)行庫(kù)BeliefNetwork信念網(wǎng)絡(luò)Graph圖計(jì)算Sampling采樣算法Discriminate

Analysis判別分析Reinforcement

增強(qiáng)學(xué)習(xí)DecisionMethods決策方法FactorAnalysis因子分析Genetic遺傳算法Java/ScalaInterfaces

RapidminerGraphicalIDERstudioIDEHubbleCore算法計(jì)算接口Graphengine圖計(jì)算引擎CustomizedPlugins自定義插件TranswarpConnector–

SQLInterfacestoconnectdatasourcesIndustryTemplates行業(yè)模板FeatureEng特征工程StreamInceptorHyperbaseSQLInterface

TranswarpDiscoverToolkits精準(zhǔn)營(yíng)銷欺詐檢測(cè)文本挖掘?qū)崟r(shí)推薦信用風(fēng)險(xiǎn)流失預(yù)警客戶精分異常行為識(shí)別智能維護(hù)系統(tǒng)Transwarp

Discover–機(jī)器學(xué)習(xí)工具優(yōu)勢(shì)一：完整的數(shù)據(jù)庫(kù)支持能力，包括SQL2003、PL/SQL支持和超強(qiáng)的性能優(yōu)勢(shì)二：在Hadoop上保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性

優(yōu)勢(shì)三：交互式數(shù)據(jù)分析和挖掘能力

與數(shù)據(jù)可視化工具良好對(duì)接在數(shù)據(jù)可視化的過程中Spark擴(kuò)展支持大量的可視化及報(bào)表生成工具，如Tableau，SAPBusinessObjects,OracleBusinessIntelligence等，使得基于大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)決策更解和接受，從而將大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值最大化。業(yè)務(wù)人員通過簡(jiǎn)單的拖拽既可定制個(gè)性化報(bào)表，跳過了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作環(huán)節(jié)。優(yōu)勢(shì)四：完整的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法MakeMachineLearningMoreAccessibleR

Runtime

Library

R語言動(dòng)態(tài)運(yùn)行庫(kù)BeliefNetwork信念網(wǎng)絡(luò)DecisionMethods決策方法Sampling采樣算法Discriminate

Analysis判別分析Q-Learning增強(qiáng)學(xué)習(xí)GraphInference圖推理FactorAnalysis因子分析GeneticAlgorithm遺傳算法TranswarpHadoop分布式系統(tǒng)TranswarpDiscoverDistributedAlgorithmLibraryAssociation

Mining關(guān)聯(lián)/推薦Classification分類算法Clustering聚類算法Sequential

Analysis時(shí)序分析Regression回歸算法Deep

Learning深度機(jī)器學(xué)習(xí)DimensionReduction主成分分析Statistics統(tǒng)計(jì)算法DataEngineersDataScientistsWorkflowToolstobuildpipelinesTranswarpInceptorSQLEngineDataFrameAbstractionDataTransformationusingPL/SQLFeatureExtractionusingdataframeandnativeRoperationsMachineLearningusingmoredistributedalgorithmsDataMiningusingnativeRalgorithms民生銀行持卡人行為分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣民生銀行2012年的04~09半年的交，一共大約2億條記錄，506萬個(gè)獨(dú)立持卡人，數(shù)據(jù)大小約80G。并行360度用戶畫像在2分鐘內(nèi)完成對(duì)506萬獨(dú)立持卡人的畫像消費(fèi)頻繁度消費(fèi)水平美食愛好旅游愛好體育愛好電子愛好IT愛好年輕活力男性女性商人開車一族電話達(dá)人差旅人士?jī)?yōu)勢(shì)五：高并發(fā)低延時(shí)的NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hyperdrive

ProjectforHyperbaseTranswarpHyperdriveIndexable

Storage

Engine

implementedforHyperbase

HBaseElastic

SearchTransactionSQL

&

APITransactionExecutionEngine分布式事務(wù)處理引擎IndexSQL

&

APIGlobal/LocalIndex全局/局部索引SearchSQL

&APIDistributedFull-textSearch全文搜索InceptorStarGateProjectHyperbase

Native類型支持全面兼容全文索引，支持正則表達(dá)式作為語法全面提升模塊民生銀行卡部歷史工單查詢歷史數(shù)據(jù)量（4年）數(shù)據(jù)表行數(shù)大小dds_acct_acct181246212.7Gdds_acct_card3866529917.6Gdds_acct_stm8Gdds_trans_event716425258218.5Gdds_acct_quick_chng1070666344616.5Gtab_info_list3094239.4K合計(jì)925GB生產(chǎn)系統(tǒng)(SAS)TDH硬件2x

P750小型機(jī)（HA)8臺(tái)x86服務(wù)器工單查詢延時(shí)最快20分鐘平均4秒程序SAS

444行PL/SQL

108行民生銀行理財(cái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并發(fā)查詢單位：SQL查詢/秒DPF集群使用power7+處理器，共64個(gè)物理核；TDH集群使用x86E5處理器，共72個(gè)物理核，CPU性能DPF集群比TDH集群強(qiáng)3倍左右優(yōu)勢(shì)六：支持SQL和R的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)優(yōu)勢(shì)七：圖形化運(yùn)維、嚴(yán)格的安全管控運(yùn)維和高級(jí)存儲(chǔ)技術(shù)圖形化管理、監(jiān)控、運(yùn)維工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Inceptor分布式文件系統(tǒng)HDFS實(shí)時(shí)在線查詢庫(kù)Hyperbase流處理Stream…企業(yè)活動(dòng)目錄LDAP用戶認(rèn)證Kerberos用戶A用戶B用戶N…統(tǒng)一資源調(diào)度和管理YARN我們的核心優(yōu)勢(shì)：全面的多租戶安全I(xiàn)nceptor支持基于Kerberos/LDAP強(qiáng)身份認(rèn)證機(jī)制支持Spark數(shù)據(jù)加密傳輸更加完善的基于角色的訪問控制支持設(shè)置超級(jí)用戶支持SQL級(jí)別的權(quán)限控制支持創(chuàng)建、刪除、授予、取消角色支持授權(quán)角色權(quán)限控制StreamKafka支持Kerberos/基于IP的身份認(rèn)證機(jī)制支持對(duì)消息隊(duì)列的權(quán)限控制(讀、寫、創(chuàng)建、刪除）支持與zookeeper的通信進(jìn)行kerboros認(rèn)證更加完善的身份認(rèn)證和權(quán)限管理APIHyperbase支持單元格級(jí)別的訪問控制服務(wù)端透明加密HDFS支持對(duì)HDFS文件設(shè)置訪問控制列表HDFS和YARN間的通信交互支持Kerberos認(rèn)證Yarn作業(yè)提交權(quán)限控制隊(duì)列使用權(quán)限控制50變革時(shí)代的奏鳴大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介強(qiáng)大的軟件功能堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)

新世界的問與答議程PresentationID大數(shù)據(jù)平臺(tái):什么最重要?Asbigdatasolutionsbemainstreampredictableperformance

willbea

tablestakeCores,IOandNWBWbandwidth,IOPS性能Storagecapacitydemandswillgrowquickly,socapacityplanningfortodayandfuturegrowthiscriticalRawcapacity,RAID,replication,retention容量DeploymentswillgrowtohundredstothousandsofserversandterabytestopetabytesthefabricmustbeabletosupportthescalingNetworkbandwidthandscaling擴(kuò)展ReducingTCOisimportant.LowerCapEx

byusingoptimalinfrastructureandsoftwareplatforms,LowerOpExbyautomation$/{performance,capacity}TCOITwillneed

toquickly,andcost-effectivelyscaleresourcesasbusinessusersdemandAutomation,managementandmonitoring管理ForresterWave:BigDataHadoop-OptimizedSystems

CiscoUCSintheleadercategory“CiscoSystemsprovidesaviablemidsizedsystematattractivepricepoint.CiscoUCSIntegratedInfrastructureforBigDataprovidesasecureandscalableinfrastructuretosupportenterpriserequirements.Cisco’sUCSsolutionespretestedandprevalidatedforCloudera,Hortonworks,IBM,andMapR,providingalower-costandscalablestorageplatformtosupportHadoopdeployments.ManagementtoolssuchasCiscoUCSManagerandCiscoUCSDirectorallowforsimpleconfigurationofbigdataHadoopclustersthatcanadaptdynamicallytochangingworkloads.Cisco’skeydifferentiatorslieinitsabilitytoofferawiderangeofconfigurations,itsstrongfocusoninternet-of-things(IoT)usecases,anditsbroadpartnerecosystem.”SingleConnect:LAN,SANandManagementUCS6200and6300SeriesFabricInternments,Installedinpairs,active-active.UCSManagerisembeddedSupportfordirectconnectivitytoFabricInterconnectsorthroughNexus2000SeriesFabricExtendersPre-testedandpre-validatedconfigurationFabric-basedinfrastructureintegratesputing,networking,andstorageresourcesDesignedforhighperformanceandavailability

CiscoUCSIntegratedInfrastructureforBigData

TopologyProvisioningMonitoringMaintenanceGrowth54Abstractionidentitiesoftheapplicationserverintoaserviceprofilethatspeedsdeployment,reduceserrors,lowerscostsCiscoUCSAdvantage-UnifiedManagement

Robustmanagementdeliverssuperiorprogrammability,scalability,andautomationforBigDatadeployments

TraditionalUCSManagerServiceProfileLANSANNICMACsHBAWWNsServerUUIDVLANAssignmentsVLANTaggingFCFabricsAssignmentsFCBootParametersNumberofvNICsBootorderPXEsettingsIPMISettingsNumberofvHBAsQoSCallHomeTemplateAssociationOrg&SubOrgAssoc.ServerPoolAssociationStatisticThresholdsBIOSscrubactionsDiskscrubactionsBIOSfirmwareAdapterfirmwareBMCfirmwareRAIDsettingsAdvancedNICsettingsSerialoverLANsettingsBIOSSettingsServerUUIDSerialoverLANsettingsBootorderIPMIsettingsBIOSscrubactionsBIOSfirmwareBIOSSettingsRemoteKVMIPsettingsCallHomebehaviorRemoteKVMfirmwareNumberofvNICsPXEsettingsNICfirmwareAdvancedfeaturesettingsVLANassignmentsforNICsVLANtaggingconfigforNICsNumberofvNICsPXEsettingsNICfirmwareAdvancedfeaturesettingsFCFabricassignmentsforHBAsNumberofvHBAsHBAWWNassignmentsFCBootParametersHBAfirmwareRAIDsettingsDiskscrubactionsLANSANQoSsettingsBorderportassignmentpervNICNICTransmit/ReceiveRateLimitingHSph-HadoopSortperHour

Thisprovidesanormalizedvalueofhowmuchdataisgenerated,sorted,andvalidatedinonehourforthescalefactor(divideby30fora30TBrun).Thisistheperformanceofthesystemundertest.HigherHSphisbetterPrice/HSph:PriceperPerformance

ThisdividesthetotalcostoftheSystemundertest(inclusiveofhardware,software,licensecost,and3year24x7x4support)alongwithdiscountanddividebyPerformance(aboveHSpH).Lowerprice/performanceisbetter*Asof10-Juy-2016.VisitforlatestresultsTPCExpressBenchmarkHS:Industry’sfirststandardforbenchmarkingbigdatasystems

toprovidetheindustrywithverifiableperformance,price-performanceandavailabilitymetricsofhardwareandsoftwaresystemsdealingwithBigData業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)測(cè)試結(jié)果

TPCMembers高性能Optimizedforfastqueryexecutionandunmatcheddataloading彈性擴(kuò)展在統(tǒng)一管理平臺(tái)下可以支持高達(dá)上萬個(gè)節(jié)點(diǎn)高可用性無論管理平面還是數(shù)據(jù)平面都采用全冗余的架構(gòu)設(shè)計(jì)統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)：UnifiedNetworking

數(shù)據(jù)、管理、KVM、Image快速部署通過獨(dú)特的ServiceProfile技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速部署統(tǒng)一管理：UnifiedManagement計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和I/O的統(tǒng)一管理系統(tǒng)安裝和微碼分發(fā)廣泛的合作伙伴Oracle、EMC、MAPR、ParAccel、ClouderaUCSForBigData的優(yōu)勢(shì)TDH

onCisco

UCS

practice*Othernamesandbrandsmaybeclaimedasthepropertyofothers.TDH

onCisco

UCS

practice59*Othernamesandbrandsmaybeclaimedasthepropertyofothers.*其測(cè)試指標(biāo)采用TPC-DS評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，其提升幅度相對(duì)于原有的系統(tǒng)產(chǎn)品和性能信息1在性能檢測(cè)過程中涉及的軟件及工作負(fù)載可能只對(duì)CISCO

UCS

C240

M4的性能進(jìn)行了優(yōu)化。性能測(cè)試使用特定的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、組件、軟件、操作系統(tǒng)和功能進(jìn)行測(cè)量。對(duì)這些因素的任何更改可能導(dǎo)致不同的結(jié)果。如欲了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問

transwarp.io。2星環(huán)信息科技不對(duì)TPC-DS性能指標(biāo)評(píng)測(cè)或網(wǎng)站的設(shè)計(jì)或?qū)嵤┕ぷ鞒袚?dān)任何管理或?qū)徍素?zé)任。3.

此產(chǎn)品中依賴于處理器和平臺(tái)的優(yōu)化僅適用于cisco

UCS

C240

M4平臺(tái)。4

TPC*基準(zhǔn)測(cè)試名稱TPC-DS*是TPC標(biāo)準(zhǔn)性能評(píng)估機(jī)構(gòu)的注冊(cè)商標(biāo)。Betterperformance,Betterchoice星環(huán)TDH

4.6v大數(shù)據(jù)平臺(tái)在cisco

C240

M4平臺(tái)性能再創(chuàng)佳績(jī)，性能有2.6倍提升*星環(huán)TDH

4.6v首次4個(gè)節(jié)點(diǎn)的思科服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)11小時(shí)內(nèi)完成10TB數(shù)據(jù)的性能測(cè)試星環(huán)TDH在cisco

UCS總?cè)萘?0TB數(shù)據(jù)空間下完成了60TB數(shù)據(jù)搜索星環(huán)TDH平臺(tái)全面支持cisco

FI

serviceprofile和無狀態(tài)計(jì)算功能60*Othernamesandbrandsmaybeclaimedasthepropertyofothers.*其測(cè)試指標(biāo)采用TPC-DS評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，其