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STP  2016-05-25

 

业务背景

 

几乎任何规模企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息,而在于对这些数据进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的信息,但前提是如何获取大量有价值的数据。现有的企业希望通过大数据解决以下两个方面的问题:

 

♦ 成本:通过大数据技术平台解决原有的IT架构软硬件成本过高、扩展性较差的问题。

 

♦ 效益:通过大数据平台能对互联网业务、O2O、机器人制造、客服分析等有价值的数据进行分析,从而指导市场的运营和决策。

 

 

对于企业来说对大数据的业务应用与传统的业务模式有较大的差异性,主要体现在以下几个方面:

 

外部数据:企业现有应用均专注于传统的内部数据,无法应对和处理海量的外部数据

 

非结构化数据:外部数据的处理,75%以上最终依赖于文本处理和语义分析技术

 

业务实时性要求:现有企业应用基于传统关系型数据库的架构方式,无法满足业务的实时性要求

 

产品概述

 

STP平台基于大数据框架结合运营商、金融、企业的不同需求提供大数据处理平台和中文自然语言处理技术,帮助企业更好的解决大数据的实际面临的问题。主要包括两部分内容:

 

海量数据的存储、处理、查询

 

NLP中文自然语言的处理与分析

 

产品系统架构

 

► 系统架构:

 

 

► 数据接入

 

数据接入种类:丰富结构化记录、半结构化文本、非结构化数据(图片、音频、二进制文档等)存储、搜索、统计、分析无限水平扩展

 

实时流计算:提供强大的流计算表达能力,可支持 复杂的实时处理逻辑,满足企业实时告警、风险控制、在线统计和 挖掘等应用需求。

 

► 数据存储

 

性能更快:通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度 容错的技术,使得一个平台能够处理从GB到PB的数据, 并且在每个数量级上,都能比现有技术提供更快的性能;

 

统一架构:企业客户不再需要混合架构,不需要孤立的多个集群, 可以伴随企业客户的数据增长,动态不停机扩容。

 

► 数据计算

 

高速SQL分析内置改进后的 引擎执行性能比传统仓库快10倍左右。

 

灵活数据处理:支持结构化、半结构化、非结构化等多种类 型数据的OLTP在线存储、OLAP检索、全文搜索、批处理 统计业务等全方位需求。

 

► 数据展现

 

经验及定制化开发:根据行业客户需求及经验进行基于日志开发(关联、APM、监控)

 

丰富的工具支持:支持主流可视化的报表工具接入QuickView、BO等第三方报平台

 

► 文本分析:

 

除了保障企业从容面对大数据的处理能力, STP平台另一个核心是基于自然语言文本分析技术。基于中文文本语义分析STP平台整合了机器学习和深度学习的技术,帮助用户分析海量文本数据中的价值。

 

 

  • 经验积累:专注语义技术,千亿级的互联网语料,PB级项目验证

 

  • 技术领先:并行计算,高效的机器学习能力。强大的文本挖掘引擎

 

  • 专业团队:由多名博士带队,80%以上硕士博士学位。一站式解决语义分析

 

 

产品优势

 

 

STP一站式资源管理平台在统一存储上建立资源管理层,提供企业用户统一的 计算资源管理、动态资源分配、多部门之间资源配置和动 态共享,灵活支持多部门多应用在统一平台上平滑运行。

 

STP一站式数据分析平台 STP支持批处理统计分析、交互式SQL分析、在线数据检索、数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索 和图计算,为企业客户提供广泛的计算支持能力,客户无 需切换平台或架构即可完成复杂的任务。

 

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