有没有支持海量数据实时分析的智能数据平台呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-16 03:52 标签： web实时数据展示

    智能大数据平台 USDP

    等众多开源大数据组件，并对这些组件进行配置管理、监控告警、故障诊断等智能化的运维管理，从而帮助您快速构建起大数据的分析处理能力。

  • 基于开放式的管理架构，USDP 集成了 30 余款开源的大数据组件，涵盖数据集成、数据存储、计算引擎、任务调度、权限管理等大数据处理的各个环节。用户可以根据自身业务特点和需求，从中选择相应的组件来搭建自己的大数据处理平台。

  • USDP 中所包含的大数据服务、组件，均遵守 Apache 2.0 开源协议，由于本身紧跟开源社区的步伐，用户可以随时进行自主替换、自主建设、自主数据迁移、集群迁移等，因此无需担心大数据业务与闭源服务绑定。

  • 为了能让用户体验到极简的大数据部署运维、管理方案，USDP提供了丰富详细的部署、操作文档，并且用户无需担心安装时准备众多内容，初始化环境只需要简单几步，即可自动完成配置。

  • USDP 预置了丰富的监控指标，主要包括：JMX 全量指标、HTTP 常用指标、自定义指标，通过预置的监控模板，用户可以查看各类服务组件详细的监控指标，也可以自定义添加所需的监控指标。

  • USDP提供预置的告警模板，只需进行简单配置，即可实现向不同目标（微信、钉钉、邮件、接口调用等）发送集群异常告警。用户还可以对默认告警模板进行修改，或根据需要添加新的告警规则。

  • 全面信创适配，完成与国产主流硬件厂商的芯片适配，完成从国产主流服务器操作系统到大数据生态组件的兼容适配。

  • 支持USDP纯软件部署交付模式；支持USDP超融合一体机的软硬一体化交付模式。

  • UCloud大数据团队积淀了多年公有云大数据运维和业务调优经验，通过持续更新的知识库，可以为用户提供专家级的技术支持，解决大数据平台使用和维护的后顾之忧。

  • 目前国内常用的数仓模型为维度数仓，即按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。通过 USDP 管理平台，用户可以部署构建维度数仓所需的各项服务，帮助企业快速构建数据中台。

  • 目前国内常用的数仓模型为维度数仓，即按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。通过 USDP 管理平台，用户可以部署构建维度数仓所需的各项服务，帮助企业快速构建数据中台。

  • 机器学习通过算法对大量数据进行分析，挖掘出其中蕴含的规律，并用于事物预测或者分类，有大量的计算需求。通过 USDP 支持的Spark、Flink 等分布式运算框架，可以高效的进行机器学习应用开发。

  • 机器学习通过算法对大量数据进行分析，挖掘出其中蕴含的规律，并用于事物预测或者分类，有大量的计算需求。通过 USDP 支持的Spark、Flink 等分布式运算框架，可以高效的进行机器学习应用开发。

  • 从海量数据中快速检索到所需信息，一直是数据应用的重要领域，USDP 平台集成了分布式搜索和分析引擎 Elasticsearch，能够提供高效的全文检索能力，可用于构建企业级搜索引擎、日志管理系统等。

  • 从海量数据中快速检索到所需信息，一直是数据应用的重要领域，USDP 平台集成了分布式搜索和分析引擎 Elasticsearch，能够提供高效的全文检索能力，可用于构建企业级搜索引擎、日志管理系统等。

常用的 HQL 数仓工具
超高吞吐的分布式消息队列
Kafka 可视化管理服务
高性能的NOSQL图形数据库

大数据是具有大规模、分布式、多样性和时效性的数据，这些特点决定了必须采用新的技术架构和分析方法才能有效挖掘这些新资源的商业价值

易用、安全、稳定、高性能的大数据开发引擎。为用户的大数据集成、存储、计算环节提供完整的企业级解决方案，让用户能聚焦于挖掘自身大数据资产的商业价值。

一站式的数据挖掘与分析平台。支持SQL交互分析、多维分析、敏捷报表门户，向用户提供简便、易用、高性能的数据分析与展示功能。

面向企业数据治理需求，提供完善的数据元信息管理功能。支持细到字段级别的数据权限控制，包含库表数据字典、热点数据分析等，有效提高企业数据资产管理效率。

一站式系统、项目运维和资源管理平台。向用户提供直观的Web运维及告警功能，支持以项目为纬度对集群的数据、计算资源进行管理。

基于庞大的数据处理能力与广泛的产品覆盖，为客户提供快速、精确以及多维度的用户群画像服务。解决人群圈选、运营决策、营销推广以及用户分析等业务问题

依托大数据计算平台对人群动态进行跟踪和分析，对城市警力、交通、电信等公共服务资源进行及时的优化配置。辅助商业决策制定，让企业的商业行为紧贴目标客户群。

基于并行计算、分布式爬虫系统，结合独特的语义分析技术，一站满足NLP、转码、抽取、数据抓取等需求。基于API可实现搜索、推荐、舆情、挖掘等功能。

基于超大规模计算资源和性能领先的并行计算平台，结合大量最流行的传统算法与深度学习算法，简化用户对算法的接口调用、可视化等自动化任务管理的开放平台。

数据驱动供给侧改革创新发展，提供安全可靠，灵活部署，久经考验的大数据解决方案

帮助企业打造属于自己的数据资产管理和分析系统，深度挖掘企业与企业、企业与人物的关系，通过多位交叉分析及智能算法，构建基于企业全息画像和企业关系网络的风险洞察、市场监测、品牌监测、潜客挖掘等企业级服务。

面向工业客户，融合云计算、大数据能力，助力传统工业企业转型。提供快速搭建一站式亿级设备接入、管理能力，以数据驱动产业自动化和升级，提高产能，降低成本，释放工业设备数据潜能。

金融机构可快速具备整合、分析、处理海量数据的能力，洞察业务本质。无论传统事务交易记录，还是其他业务数据，都可以进一步发挥数据潜力。更可结合已有海量数据，提供垂直领域细分应用，例如金融产品精准推荐、营业网点选址等。通过机器学习组件，还可自动构建新的数据模型，支持创新业务。

可以快速为政府机构提供一站式大数据方案，快速接入内部和外部数据，从数据处理、分析、到展示，充分挖掘政务数据潜力，提供交互式展示工具，助力外网门户服务或内部政务应用。还可结合海量信息数据，提供人群画像、区域人流分析等公共服务，力助政府高效行政，快速决策。

  • 稳定、安全、弹性、高性能的云端计算服务

随着智能电网的发展,电网生产实时数据呈现出数据量大、实时性强等特点。为满足智能电网对海量实时数据处理需求,基于多线程实时处理技术,研发了一种实时数据库管理系统。文章介绍了该系统特点及系统结构,及其在用电信息采集、智能园区、能效管理平台、变电站热点监控等智能电网领域中的应用情况。该系统很好地实现了智能电网海量实时数据的采集、处理、分析、存储及展示,满足智能电网海量实时数据采集频率高、数据量大的应用需求。

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