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运营商大数据解决方案  2015-05-27

移动互联网的普及以及3G/4G业务带来了海量的结构化和非结构化的各类运营数据,运营商行业数据量也在极速飞增。企何支持自动化数据挖掘建模能力,自动清洗,处理,筛选数据,自动选择算法和参数评估及优化,如何从数据中进行相关业务的分析,从而更好、更快、更准的服务客户,是运营商当下所面临的关键问题。

 

精诚运营商大数据解决方案可提供运营商网络运营智能服务技术支持,基于大数据平台实现海量数据存储,以独特的搜索技术,让海量的电信数据转变为有用的运营智慧,分析电信网络运营、增值服务运营以及电信用户行为等,协助运维人员可以在复杂的网络中获得关键情报。方案为提供持续增量模型自动构建和更新能力;提供深度学习更精准的大数据分析算法。核心技术包含RDD(Resilient distributed datasets,通过核心能力抽象并原子化,提供了比Hadoop的MR编程模型更丰富和灵活的开发能力,可快速在内存中对数据集进行多次迭代,以支持复杂的数据挖掘算法和图计算算法。采用Scala开发,可以和YARN紧密结合,直接读取hdfs的文件进行计算,并把结果写回hdfs。

 

在我们华南某运营商的测试案例中:明细数据检索查询速度是0.2秒,该系统每月无缝处理数据为80T用户数据,查询速度在原来的基础上提高了30倍,从而大大提高了新系统的数据处理能力。基于Pipeline增强的数据处理能力和超大规模的参数学习,并提供标准SQL/R数据访问接口使得业务平台的迁移改造成本大大降低,统一的集群和资源调度Yarn框架支持动态部署与计算,基于X86解决方案让企业以经济、快速的方式部署大量的业务应用。

 

精诚的核心团队参与部署了多个企业级Hadoop集群部署,同时通过和全球厂商的合作,在大数据的基础上实施统计分析、交互式SQL分析、全文检索、语义分析、R数据挖掘、机器学习、实时流处理和图计算,为企业客户提供广泛的计算支持能力, 企业可以简单的切换平台与架构。

 

(1)支持传统BI系统中的数据展现于BI工具集,包括IBM Cogons Datastage,Informatica, Pentaho/Kettle, Tableau,Oracle BI Endeca BIEE

 

(2)兼容SQL,HQL语法,在MapReduce/Hive/Impala/Spark上高速运行,方便对行式/列式数据操作,对ODS、数据仓库、数据集市分析完美支持,方便应用系统的迁移。

 

(3)在企业有限预算的情况下,通过显卡/内存/闪存/SSD/SAS/SATA等分布式混合存储组合,最大程度提高企业投资回报率。

 

(4)支持R语言对大数据集进行挖掘统计,通过高性能机器学习提供多种机器学习算法:贝叶斯、回归、聚类、多层神经网络算法等基础工具包。

 

精诚大数据团队在对企业架构进行全面的性能评估基础上,提出了针对业务流程、前端展现和数据结构的全面性能优化解决方案,最终帮助用户规划和构建安全、稳定、高效的企业数据架构。

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