處理與分析已經成為全球性問題引起歐美各國政府和產業界高度重視美國政府于2012年3月率先發布了《大數據研究與發展計劃》Google, Amazon、FacebookIBMEMCSAP等國際領先互聯網和仃公司都在相關技術領域和應用進行布局力圖在大數據產業浪潮中搶得先機。
隨著我國經濟社會信息化自動化水平不斷提高在政府管理、公共服務、科學研究、商業應用等許多領域也而臨大數據問題亞需各種有針對性和經濟有效的解決方案快速提升我國在大數據領域的整體實力和國際競爭力。
木文結合中國科學院戰略性技術先導專項“而向感知中國的新一代信息技術”中“海云數據系統”的研制實踐提出基于互聯網和數據中心、而向服務的大數據分析平臺解決方案以滿足日益增長的用戶需求為我國開展大數據分析技術的研究和實踐提供借鑒和參考。
大數據時代來臨工業界是技術爭霸的主戰場。全球大數據產業界針對大數據特有的海量、非結構化、關系復雜、動態時變等特性以及不斷涌現的各種新型應用需求圍繞海量復雜數據的存儲、管理、整合、處理、分析、展現、應用等主要環節已經形成了新的大數據產業體系。
從發展路線c;業界將大數據產業劃分為三大陣營:一類是以IB M、微軟惠普ORACLE,EM C等為代表的傳統仃領導廠商通過“硬件十軟件十數據”整體解決方案向用戶提供以平臺為核心的完備的基礎架構與服務并通過密集地并購大數據分析企業以迅速增強和擴展在大數據分析領域的實力和市場份額;一類是以SA S, SPSS等為代表的專業商務智能公司專注于智能數據分析;還有一類是以G oogle,Am azon, Facebook等互聯網公司為代表基于自身的應用平臺、龐大用戶群和海量用戶信息提供精準營銷和個性化推薦等商業活動。以上三大陣營各有特點和優勢形成了大數據時代三足鼎立的格局。
以IB M、微軟、惠普、ORACLE, EMC等為代表的傳統IT巨頭通過“硬件軟件數據”的整體平臺向用戶提供大數據一站式解決方案。IBM在過去幾年連續投入160億美元收購了30多家與大數據相關的企業初步實現了大數據行業應用的布局。目前IBM在軟件架構層而收購了商務智能軟件供應商Cognos、統計分析軟件SPSS、數據庫分析供應商Netezza。結合IBM的DB2數據庫推出了支持ApacheHadoop的InfoSphereBigIn sights軟件支持大數據的應用。在硬件架構層而IBM發布了集成了刀片服務器、存儲、網絡設備及相應軟件系統的大數據一體機Pure Data提供數據倉庫、和數據分析等功能。
通過收購 Vertica 公司惠普推出針對大數據的Vertica 6.1 數據分析平臺突破了傳統數據倉庫和數據庫無法實現縱向擴展的瓶頸。在大數據管理方面Vertica信息優化平臺實現高速度、高性能、高可擴展通過內嵌 R 語言包實現了分析功能。Vertica 數據分析平臺以軟件的形式存在可以加載在不同的計算資源上運行包括一體機同構或異構的硬件集群甚至是公有云環境。
整體平臺解決方案廠商依靠自身原有的軟件、硬件或技術優勢通過收購及整合不同公司的產品線c;實現對大數據各個領域的覆蓋。但是這種堆砌式的系統整合并不能徹底的突破大數據分析的瓶頸。只有通過對自身產品和技術的原始創新才能實現對大數據處理問題的徹底解決。
商務智能專業廠商在大數據時代的發力點在結構化數據處理。在大數據時代這些廠商開始加大在高可擴展計算、非結構化數據處理、以及與業務運營集成的實時處理(即操作型商務智能)等方面的投入和創新。例如SAS 在 2012 年推出了基于內存計算的高性能數據分析方案核心部件包括SAS 高性能分析服務器、SAS 可視化分析和 SAS DataFlux 數據流處
理引擎。SAS 高性能分析服務器采用庫內分析和內存計算兩種解決方案。庫內分析技術在數據庫內實現分析的過程用戶過去開發的 SAS 程序可以直接移植使用而且這樣的分析過程無需提取數據避免了數據傳輸的額外開銷分析能力極大地提高。內存計算技術則利用大內存服務器的優勢減少數據從硬盤加載到內存的機會把數據和分析程序直接放置在內存中執行特別適合具有迭代和嵌套模式的分析算法極大地提高了建模處理的速度。除此之外SAS 公司最新推出的高性能分析解決方案還采用了“SAS Visual Analytics”技術即可視化分析讓用戶及時地查看分析結果。
商務智能專業廠商(如 SAS、Teradata)憑借在數據分析領域的長期積累在大數據的分析建模方面仍然處于行業領導地位。但是這些產品的大數據處理能力往往依賴于高性能服務器的處理能力雖然他們也在向 Hadoop 等分布式平臺遷移但是實際的效果還有待觀察。
Hadoop 服務器之間運行大量的任務并且不用擔心軟件錯誤會導致整個服務器集群出現崩潰。第二種叫做“Prism ( 棱鏡 )”它實現了不同地域服務器的數據自動復制和傳輸使 Facebook 遍布全球數據中心的Hadoop 服務器集群的數據得到同步形成更加龐大的Hadoop 數據集群。
云計算服務提供商 Amazon 推出了 Amazon 彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)。彈性MapReduce 是一項能夠迅速擴展的 Web 服務運行在亞馬遜彈性計算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡單存儲服務平臺上(Amazon S3)上。作為業界領先的云計算服務提供商Amazon 提供網頁檢索、日志分析、數據挖掘、金融建模等數據密集型的任務需要的彈性云服務動態地滿足用戶對于計算資源的需求。
相對于國外互聯網企業在大數據技術上的不斷創新國內互聯網企業主要在大數據應用模式上創新。阿里巴巴利用旗下淘寶網的歷史交易數據推出了“淘寶指數”相對于國外互聯網企業在大數據技術上的不斷創新國內互聯網企業主要在大數據應用模式上創新。阿里巴巴利用旗下淘寶網的歷史交易數據推出了“淘寶指數”商家可以參考該指數指導生產、制定價格和控制庫存。百度面對大數據時代企業需求從數據、工具及應用三個層面規劃大數據時代的企業戰略。騰訊利用自身強大的社會網絡通訊平臺資源通過大數據技術挖掘社會網絡中的商業價值實現了不同產品營銷平臺為用戶推薦感興趣的產品和內容。
綜上所述當前的大數據技術領域以產業引領為主在大數據集中的領域推出相應的產品和服務。學術界主要圍繞其中的難點問題展開基礎性研究。目前圍繞大數據的科學研究、技術創新、系統開發和實際應用剛剛起步無論產業界還是學術界正處在群雄并起的“大數據春秋時期”。可以預計在未來五至十年大數據領域將會發展成若干核心團隊、公司、典型應用的“大數據戰國時代”。
大數據沒有一個明確的定義是一個相對的概念取決于當前所具有的數據處理能力。如果一個用戶所面對的數據超出該用戶所擁有的數據存儲、處理和分析的能力致使該用戶不能有效地利用數據該用戶就面對大數據問題。在大數據時代個人、企業和機構都會面臨大數據的問題。建設面向服務的大數據平臺為眾多的中小企業和個人用戶提供大數據處理和分析的能力將成為大數據產業發展的重要方向。
面向服務的大數據分析平臺以區域性智能數據中心及高速互聯網為基礎設施以互聯網服務體系為架構以大數據存儲、處理、挖掘和交互式可視化分析等關鍵技術為支撐通過多樣化移動智能終端及移動互聯網為用戶提供數據存儲、管理及分析服務。
大數據分析平臺的拓撲架構如圖 1 所示。其中部署在多個地方的智能數據中心提供大數據存儲及計算平臺通過平臺服務器提供系統調用功能。門戶服務中心將整合所有的智能數據中心存儲和計算資源并通過 web應用服務器和 Open API 服務器以 web 調用和Open API 調用的方式提供大數據存儲、管理及挖掘服務。終端用戶利用移動智能終端通過互聯網訪問門戶服務中心使用其提供的大數據存儲、管理及挖掘服務。
大數據分析平臺的系統架構如圖 2 所示。系統包含 3 個層次平臺層為整個大數據分析平臺提供基礎平臺支持;功能層提供基本的大數據存儲和挖掘功能;服務層為用戶提供基于互聯網的大數據服務。具體包括
(1)大數據分布式存儲系統針對數據不斷增長的挑戰需要研究大規模、非結構化數據的存儲問題突破大數據的存儲、管理和高效訪問關鍵技術當前需要構建至少 PB 級存儲能力的大數據平臺才能滿足一般的科研和應用需求。
(2)分布式數據挖掘運行時系統針對大數據挖掘算法運行的挑戰突破 MapReduce 技術的局限研究有效支持迭代、遞歸、層次及集成機制的海量數據挖掘編程模型和運行時系統構建大數據運行時系統。
(3)智能數據中心聯合調度技術針對大數據存儲和挖掘的挑戰研究多數據中心的智能聯合調度、負載均衡技術整合多個數據中心的存儲和計算資源構建基于多智能中心的大數據服務平臺。
(1)高可擴展性大數據挖掘算法針對大數據挖掘的挑戰研究基于云計算的分布式大數據處理與挖掘算法構建高可擴展的大數據處理與挖掘算法庫實現 TB 級數據的建模能力。
(2)大數據安全與隱私保護技術針對數據挖掘“軟件即服務”(SaaS)模式的需求研究開發數據挖掘在云環境下的隱私保護、數據審計和節點數據挖掘技術確保大數據挖掘過程中的數據安全保證用戶的隱私不被泄露。
(1)基于 Web 的大數據挖掘技術突破傳統的基于單機軟件的數據挖掘技術創新基于 Web 的大數據挖掘方法和流程實現易于使用的基于 Web 的大數據挖掘技術構建基于 Web 的大數據分析環境。
(2)基于 Open API 的大數據挖掘技術突破傳統的基于軟件的數據挖掘技術創新基于 Open API 的大數據挖掘方法研究大數據挖掘開放接口、開放流程構建基于 Open API 的大數據分析模式。
為廣大用戶提供大數據處理和分析的服務功能大數據分析平臺要突破傳統的基于軟件和高端服務器的數據挖掘傳統技術體系采用基于云計算的大數據存儲和處理架構、分布式數據挖掘算法和基于互聯網的大數據存儲、處理和挖掘服務模式。實現這一目標需要做如下創新
(1)系統架構創新突破傳統的基于軟件和高端服務器的數據挖掘技術體系研發基于互聯網和云計算的大數據存儲、處理和挖掘的數據中心系統架構支持多用戶、多任務的大數據分析環境;
(2)服務模式創新突破傳統的一次性軟件銷售或軟件租賃的高價格解決方案創新基于互聯網的大數據存儲、處理和分析服務模式為用戶提供按需、廉價的大數據存儲、處理和分析服務;
(3)使用模式創新突破傳統的使用單機軟件的方式創新基于互聯網的大數據存儲、管理和分析服務提供多終端(臺式機筆記本平板電腦、手機等)、多途徑(瀏覽器訪問Open API 調用等)的用戶使用模式。
商業應用是大數據分析平臺的發展目標。隨著我國程度和水平不斷提高越來越多的企業需要大數據分析的能力以提高競爭力。在互聯網、電子商務、金融、電信、零售、物流等數據驅動型行業客戶分群、客戶行為分析、客戶關系管理、市場營銷、廣告投放、業務優化、風險管理等企業核心業務越來越依賴于對數據的有效分析與挖掘。正如在《大數據國家選擇與產業方向》一書中所說“大數據時代公司的價值與其擁有的數字資產的規模、活性成正比與其解釋、運用數據的能力成正比”。因此如何從海量業務數據中挖掘有價值的信息和知識從而指導商業運營與決策、提高企業運營效率和盈利能力成為每個企業都將面臨的重要挑戰。
大數據分析平臺基于分布式海量數據存儲與計算環境提供圖形化交互式數據處理和分析工具豐富的數據分析與挖掘算法以及交互式可視化分析工具通過互聯網服務方式向用戶提供服務。這種系統實現策略不僅符合大數據應用的發展趨勢同時也滿足中小企業和個人用戶對于數據分析系統的可用性、時效性和低成本等方面的要求。
目前在大數據處理與分析領域國際上三支主要力量在不斷地競爭與融合即大型互聯網公司(如Google、Amazon)、 傳 統 商 務 智 能 公 司( 如SAS、SPSS)和傳統 IT 公司(如IBMORACLESAP)。三方從各自優勢出發不斷增強針對大數據的分析智能性、計算擴展性和非結構化數據處理能力。盡管一些公司在上述領域取得突破并搶得市場先機但國際大數據產業整體上仍然處于起步階段據 IDC 公司預測未來 5 年大數據分析產業年增長率高達 9.8%到 2016年全球產業規模將超過 500 億美元。同時越來越多的大數據創新公司不斷涌現并發展迅速也證明了該領域蘊含著巨大的發展潛力和廣闊的市場前景。
大數據分析平臺所采用的技術路線和應用模式融合了智能分析技術、高可擴展計算技術、非結構化數據處理技術和軟件即服務(SaaS)應用模式符合當前國際大數據產業的發展趨勢和產業化應用要求。一方面系統通過互聯網服務方式向用戶提供高可用、高易用和一站式的海量數據分析服務可有效降低企業應用門檻和成本通過專業化服務外包滿足企業個性化需求。另一方面由于是開放架構的系統平臺商業用戶和其他軟件提供商可通過系統提供的互聯網服務開發接口(Open API)開發面向行業商務智能應用的解決方案孵化新型咨詢公司、軟件公司和信息服務公司有助于形成以平臺為核心的大數據分析產業生態環境。
自2001年12月31日澳門幸運博彩專營合約期滿之后，澳門博彩業已經發展成為“三家正牌，三家副牌”共六家公司參與激烈競爭的局面，而亞洲各國和周邊地區博彩業的規劃與發展則使競爭的程度進一步加劇。近幾年來，全球經濟危機及內地在宏觀經濟調控及簽證政策調整等方面的舉措，使博彩公司面臨經營管理的巨大挑戰。博彩公司的管理者們越來越關心如何提高績效并降低運營成本，如何合理的配置公司的各種博彩產品及配套
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導讀：大數據環境呈現出“4V+1C”的特點：數據量巨大(Volume)、數據類型繁多(Variety)、價值密度低(Value)、處理速度快(Velocity)和具有較強的復雜性(Complexity)，原始大數據信息中混雜著許多不完整、錯誤和重復的“不清潔”數據，導致大數據存在著不一致、不完整性、低價值密度、不可控和不可用的特性。面對如此龐大的數據量，人們希望從海量數據中挖掘出有價值的信息或知識...
一、項目背景 隨著我國現代信息技術的蓬勃發展，信息化建設模式發生根本性轉變,一場以云計算、大數據、物聯網、移動應用等技術為核心的“新 IT”浪潮風起云涌，信息化應用進入一個“新常態”。*(某政府部門)為積極應對“互聯網+”和大數據時代的機遇和挑戰，適應全省經濟社會發展與改革要求，大數據
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