面向服务的大数据分析平台解决方案_分析预测_资讯

　　处理与分析已经成为全球性问题引起欧美各国政府和产业界高度重视美国政府于2012年3月率先发布了《大数据研究与发展计划》Google, Amazon、FacebookIBMEMCSAP等国际领先互联网和仃公司都在相关技术领域和应用进行布局力图在大数据产业浪潮中抢得先机。

　　随着我国经济社会信息化自动化水平不断提高在政府管理、公共服务、科学研究、商业应用等许多领域也而临大数据问题亚需各种有针对性和经济有效的解决方案快速提升我国在大数据领域的整体实力和国际竞争力。

　　木文结合中国科学院战略性技术先导专项“而向感知中国的新一代信息技术”中“海云数据系统”的研制实践提出基于互联网和数据中心、而向服务的大数据分析平台解决方案以满足日益增长的用户需求为我国开展大数据分析技术的研究和实践提供借鉴和参考。

　　大数据时代来临工业界是技术争霸的主战场。全球大数据产业界针对大数据特有的海量、非结构化、关系复杂、动态时变等特性以及不断涌现的各种新型应用需求围绕海量复杂数据的存储、管理、整合、处理、分析、展现、应用等主要环节已经形成了新的大数据产业体系。

　　从发展路线c;业界将大数据产业划分为三大阵营:一类是以IB M、微软惠普ORACLE,EM C等为代表的传统仃领导厂商通过“硬件十软件十数据”整体解决方案向用户提供以平台为核心的完备的基础架构与服务并通过密集地并购大数据分析企业以迅速增强和扩展在大数据分析领域的实力和市场份额;一类是以SA S, SPSS等为代表的专业商务智能公司专注于智能数据分析;还有一类是以G oogle,Am azon, Facebook等互联网公司为代表基于自身的应用平台、庞大用户群和海量用户信息提供精准营销和个性化推荐等商业活动。以上三大阵营各有特点和优势形成了大数据时代三足鼎立的格局。

　　以IB M、微软、惠普、ORACLE, EMC等为代表的传统IT巨头通过“硬件软件数据”的整体平台向用户提供大数据一站式解决方案。IBM在过去几年连续投入160亿美元收购了30多家与大数据相关的企业初步实现了大数据行业应用的布局。目前IBM在软件架构层而收购了商务智能软件供应商Cognos、统计分析软件SPSS、数据库分析供应商Netezza。结合IBM的DB2数据库推出了支持ApacheHadoop的InfoSphereBigIn sights软件支持大数据的应用。在硬件架构层而IBM发布了集成了刀片服务器、存储、网络设备及相应软件系统的大数据一体机Pure Data提供数据仓库、和数据分析等功能。

　　通过收购 Vertica 公司惠普推出针对大数据的Vertica 6.1 数据分析平台突破了传统数据仓库和数据库无法实现纵向扩展的瓶颈。在大数据管理方面Vertica信息优化平台实现高速度、高性能、高可扩展通过内嵌 R 语言包实现了分析功能。Vertica 数据分析平台以软件的形式存在可以加载在不同的计算资源上运行包括一体机同构或异构的硬件集群甚至是公有云环境。

　　整体平台解决方案厂商依靠自身原有的软件、硬件或技术优势通过收购及整合不同公司的产品线c;实现对大数据各个领域的覆盖。但是这种堆砌式的系统整合并不能彻底的突破大数据分析的瓶颈。只有通过对自身产品和技术的原始创新才能实现对大数据处理问题的彻底解决。

　　商务智能专业厂商在大数据时代的发力点在结构化数据处理。在大数据时代这些厂商开始加大在高可扩展计算、非结构化数据处理、以及与业务运营集成的实时处理(即操作型商务智能)等方面的投入和创新。例如SAS 在 2012 年推出了基于内存计算的高性能数据分析方案核心部件包括SAS 高性能分析服务器、SAS 可视化分析和 SAS DataFlux 数据流处

　　理引擎。SAS 高性能分析服务器采用库内分析和内存计算两种解决方案。库内分析技术在数据库内实现分析的过程用户过去开发的 SAS 程序可以直接移植使用而且这样的分析过程无需提取数据避免了数据传输的额外开销分析能力极大地提高。内存计算技术则利用大内存服务器的优势减少数据从硬盘加载到内存的机会把数据和分析程序直接放置在内存中执行特别适合具有迭代和嵌套模式的分析算法极大地提高了建模处理的速度。除此之外SAS 公司最新推出的高性能分析解决方案还采用了“SAS Visual Analytics”技术即可视化分析让用户及时地查看分析结果。

　　商务智能专业厂商(如 SAS、Teradata)凭借在数据分析领域的长期积累在大数据的分析建模方面仍然处于行业领导地位。但是这些产品的大数据处理能力往往依赖于高性能服务器的处理能力虽然他们也在向 Hadoop 等分布式平台迁移但是实际的效果还有待观察。

　　Hadoop 服务器之间运行大量的任务并且不用担心软件错误会导致整个服务器集群出现崩溃。第二种叫做“Prism ( 棱镜 )”它实现了不同地域服务器的数据自动复制和传输使 Facebook 遍布全球数据中心的Hadoop 服务器集群的数据得到同步形成更加庞大的Hadoop 数据集群。

　　云计算服务提供商 Amazon 推出了 Amazon 弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)。弹性MapReduce 是一项能够迅速扩展的 Web 服务运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务平台上(Amazon S3)上。作为业界领先的云计算服务提供商Amazon 提供网页检索、日志分析、数据挖掘、金融建模等数据密集型的任务需要的弹性云服务动态地满足用户对于计算资源的需求。

　　相对于国外互联网企业在大数据技术上的不断创新国内互联网企业主要在大数据应用模式上创新。阿里巴巴利用旗下淘宝网的历史交易数据推出了“淘宝指数”相对于国外互联网企业在大数据技术上的不断创新国内互联网企业主要在大数据应用模式上创新。阿里巴巴利用旗下淘宝网的历史交易数据推出了“淘宝指数”商家可以参考该指数指导生产、制定价格和控制库存。百度面对大数据时代企业需求从数据、工具及应用三个层面规划大数据时代的企业战略。腾讯利用自身强大的社会网络通讯平台资源通过大数据技术挖掘社会网络中的商业价值实现了不同产品营销平台为用户推荐感兴趣的产品和内容。

　　综上所述当前的大数据技术领域以产业引领为主在大数据集中的领域推出相应的产品和服务。学术界主要围绕其中的难点问题展开基础性研究。目前围绕大数据的科学研究、技术创新、系统开发和实际应用刚刚起步无论产业界还是学术界正处在群雄并起的“大数据春秋时期”。可以预计在未来五至十年大数据领域将会发展成若干核心团队、公司、典型应用的“大数据战国时代”。

　　大数据没有一个明确的定义是一个相对的概念取决于当前所具有的数据处理能力。如果一个用户所面对的数据超出该用户所拥有的数据存储、处理和分析的能力致使该用户不能有效地利用数据该用户就面对大数据问题。在大数据时代个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力将成为大数据产业发展的重要方向。

　　面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施以互联网服务体系为架构以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。

　　大数据分析平台的拓扑架构如图 1 所示。其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。

　　大数据分析平台的系统架构如图 2 所示。系统包含 3 个层次平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括

　　(1)大数据分布式存储系统针对数据不断增长的挑战需要研究大规模、非结构化数据的存储问题突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

　　(2)分布式数据挖掘运行时系统针对大数据挖掘算法运行的挑战突破 MapReduce 技术的局限研究有效支持迭代、递归、层次及集成机制的海量数据挖掘编程模型和运行时系统构建大数据运行时系统。

　　(3)智能数据中心联合调度技术针对大数据存储和挖掘的挑战研究多数据中心的智能联合调度、负载均衡技术整合多个数据中心的存储和计算资源构建基于多智能中心的大数据服务平台。

　　(1)高可扩展性大数据挖掘算法针对大数据挖掘的挑战研究基于云计算的分布式大数据处理与挖掘算法构建高可扩展的大数据处理与挖掘算法库实现 TB 级数据的建模能力。

　　(2)大数据安全与隐私保护技术针对数据挖掘“软件即服务”(SaaS)模式的需求研究开发数据挖掘在云环境下的隐私保护、数据审计和节点数据挖掘技术确保大数据挖掘过程中的数据安全保证用户的隐私不被泄露。

　　(1)基于 Web 的大数据挖掘技术突破传统的基于单机软件的数据挖掘技术创新基于 Web 的大数据挖掘方法和流程实现易于使用的基于 Web 的大数据挖掘技术构建基于 Web 的大数据分析环境。

　　(2)基于 Open API 的大数据挖掘技术突破传统的基于软件的数据挖掘技术创新基于 Open API 的大数据挖掘方法研究大数据挖掘开放接口、开放流程构建基于 Open API 的大数据分析模式。

　　为广大用户提供大数据处理和分析的服务功能大数据分析平台要突破传统的基于软件和高端服务器的数据挖掘传统技术体系采用基于云计算的大数据存储和处理架构、分布式数据挖掘算法和基于互联网的大数据存储、处理和挖掘服务模式。实现这一目标需要做如下创新

　　(1)系统架构创新突破传统的基于软件和高端服务器的数据挖掘技术体系研发基于互联网和云计算的大数据存储、处理和挖掘的数据中心系统架构支持多用户、多任务的大数据分析环境;

　　(2)服务模式创新突破传统的一次性软件销售或软件租赁的高价格解决方案创新基于互联网的大数据存储、处理和分析服务模式为用户提供按需、廉价的大数据存储、处理和分析服务;

　　(3)使用模式创新突破传统的使用单机软件的方式创新基于互联网的大数据存储、管理和分析服务提供多终端(台式机笔记本平板电脑、手机等)、多途径(浏览器访问Open API 调用等)的用户使用模式。

　　商业应用是大数据分析平台的发展目标。随着我国程度和水平不断提高越来越多的企业需要大数据分析的能力以提高竞争力。在互联网、电子商务、金融、电信、零售、物流等数据驱动型行业客户分群、客户行为分析、客户关系管理、市场营销、广告投放、业务优化、风险管理等企业核心业务越来越依赖于对数据的有效分析与挖掘。正如在《大数据国家选择与产业方向》一书中所说“大数据时代公司的价值与其拥有的数字资产的规模、活性成正比与其解释、运用数据的能力成正比”。因此如何从海量业务数据中挖掘有价值的信息和知识从而指导商业运营与决策、提高企业运营效率和盈利能力成为每个企业都将面临的重要挑战。

　　大数据分析平台基于分布式海量数据存储与计算环境提供图形化交互式数据处理和分析工具丰富的数据分析与挖掘算法以及交互式可视化分析工具通过互联网服务方式向用户提供服务。这种系统实现策略不仅符合大数据应用的发展趋势同时也满足中小企业和个人用户对于数据分析系统的可用性、时效性和低成本等方面的要求。

　　目前在大数据处理与分析领域国际上三支主要力量在不断地竞争与融合即大型互联网公司(如Google、Amazon)、传统商务智能公司( 如SAS、SPSS)和传统 IT 公司(如IBMORACLESAP)。三方从各自优势出发不断增强针对大数据的分析智能性、计算扩展性和非结构化数据处理能力。尽管一些公司在上述领域取得突破并抢得市场先机但国际大数据产业整体上仍然处于起步阶段据 IDC 公司预测未来 5 年大数据分析产业年增长率高达 9.8%到 2016年全球产业规模将超过 500 亿美元。同时越来越多的大数据创新公司不断涌现并发展迅速也证明了该领域蕴含着巨大的发展潜力和广阔的市场前景。

　　大数据分析平台所采用的技术路线和应用模式融合了智能分析技术、高可扩展计算技术、非结构化数据处理技术和软件即服务(SaaS)应用模式符合当前国际大数据产业的发展趋势和产业化应用要求。一方面系统通过互联网服务方式向用户提供高可用、高易用和一站式的海量数据分析服务可有效降低企业应用门槛和成本通过专业化服务外包满足企业个性化需求。另一方面由于是开放架构的系统平台商业用户和其他软件提供商可通过系统提供的互联网服务开发接口(Open API)开发面向行业商务智能应用的解决方案孵化新型咨询公司、软件公司和信息服务公司有助于形成以平台为核心的大数据分析产业生态环境。

　　自2001年12月31日澳门幸运博彩专营合约期满之后，澳门博彩业已经发展成为“三家正牌，三家副牌”共六家公司参与激烈竞争的局面，而亚洲各国和周边地区博彩业的规划与发展则使竞争的程度进一步加剧。近几年来，全球经济危机及内地在宏观经济调控及签证政策调整等方面的举措，使博彩公司面临经营管理的巨大挑战。博彩公司的管理者们越来越关心如何提高绩效并降低运营成本，如何合理的配置公司的各种博彩产品及配套

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