UCloud优刻得大数据解决方案助力企业降本增效

本文目录
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1.
大数据解决方案技术架构
2.
大数据解决方案适用场景
2.1.
日志分析
2.2.
实时计算
2.3.
数据仓库
2.4.
机器学习
2.5.
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ucloud优刻得大数据生态全面支持集数据采集、数据存储、数据分析和数据应用为一体的大数据应用场景，助力企业快速构建大数据处理体系，助力企业降本增效，获取数据时代核心竞争力，实现商业目标。
开箱即用 简单几步，即可轻松完成集群创建和部署智能运维 丰富的集群运维经验，结合专业的智能监控运维工具，及时发现并排除风险隐患，有效降低企业成本资源独享 集群节点独占、数据独享，数据更私密、安全一站式服务 提供终端到云端全链路服务，集数据采集、数据存储、数据分析和数据应用为一体大数据解决方案技术架构
1用户通过flume/datax/logstash等工具把日志数据、业务数据收集到ukafka中，ukafka中的数据可以给实时计算使用，或转存到hdfs、ues、hbase、udw等存储系统中做离线分析和数据挖掘使用；2实时计算可以通过uflink、uhadoop中的spark streaming在ukafka实时读取数据，进行实时etl、实时分析、实时训练；3离线计算可以通过hive、spark 、mapreduce进行数据清洗分析；4计算结果数据可以存储在udw、hbase、ues、mysql等存储系统中，以支撑个性化推荐、报表、风控、监控等业务使用。大数据解决方案适用场景
日志分析
ues 基于开源分布式搜索和分析引擎 elasticsearch 构建，提供开箱即用的分析能力。客户可以基于 ues 快速构建起 elk 日志分析架构，即使用 beats 作为日志采集器，采集各个服务器节点上的日志数据，经过 logstash 解析、过滤后，汇集至 ues 集群存储，然后借助 kibana 的可视化分析能力构建分析看板，高效的进行可视化日志分析工作。如果日志日志规模庞大，可以在上述架构中引入消息队列 ukafka，确保持续稳定的数据传输和处理。
实时计算
uflink 基于开源流式计算引擎 flink 构建，提供了完全托管的流式计算平台。客户可以将数据源不断产生的流式数据接入各类流式数据存储，如消息队列 ukafka，然后创建 uflink 集群从 ukafka 中订阅流式数据。开发者将编写的业务处理代码提交至 uflink 集群，即可借助其强大的流式计算能力对这些数据进行实时处理，计算结果可以推送到各类数据存储中，如数据仓库 udw，以供业务应用或者进行进一步的处理。
数据仓库
可以利用uhadoop/udw快速的构建离线数仓，对海量数据进行分析和展示；利用lafka uflink udw构建实时数仓，可以轻松的应对上百亿数据的实时分析平台；对当前的业务数据进行实时\\准实时分析、挖掘，加快需求响应速度，能够让企业快速的感知市场的变化，加快决策与实施。
机器学习
madlib提供了丰富的分析模型，包括回归分析，决策树，随机森林，贝叶斯分类，向量机，风险模型，kmean聚集，文本挖掘，数据校验等。通过udw的madlib扩展，用户可以在udw数据库中方便的使用madlib功能；利用uhadoop中spark mllib中的机器学习库，实现业务的预测分析、个性化推荐、异常检测等。


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