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大數據平臺運維

大數據運維是指能夠支撐大數據應用系統正常運行且精準分析的技術能力

大數據運維

隨著大數據技術的發展,各大中型企業陸續建立起自己的大數據平臺,依托大數據平臺的海量數據存儲處理能力和數據分析能力,研發各種大數據應用,但大數據平臺與傳統信息系統有著較大差異,需要對以往的運維體系進行調整,才能更好的適應大數據平臺的運維需求。

運維技術

HADOOP集群運維

實現對海量數據的存儲和分布式計算,數據通過hadoop的集群處理后,得到結果。其中包括:數據優化、數據搭建、加節點、備份恢復、本地搭建hadoop集群等。

數據倉庫管理工具

主題數據庫包括原數據維護管理,ETL工具(數據抽取、轉換、加載),數據維護管理、數據分析工具和系統日志五個部分。該工具為多渠道來源的數據整合,數據存儲,數據分析,為數據挖掘提供了高質量的數據基礎。

網絡爬蟲工具

網絡爬蟲工具包括:管理工具、爬蟲工具和爬蟲數據庫三個部分組成,該工具可用于輿情監控、市場分析、產品研發、風險預測等多種業務使用場景。

數據采集

數據采集包括:第三方數據采集、業務數據采集、本地數據庫數據采集、網絡爬蟲數據采集、物聯網數據采集等。

數據處理(一)

原數據清洗/殘缺處理:通過技術手段發現并糾正數據文件中可識別的錯誤,包括檢查數據的一致性,處理無效值和缺失值等,其中也包括不完整的數據和重復的數據。

數據處理(二)

數據挖掘:將傳統的數據分析方法與處理大量數據的復雜算法相結合,從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用信息和知識的過程。

數據處理(三)

數據挖掘的任務主要分為4類:建模預測、關聯分析、聚類分析、異常監測。

數據分析

數據分析包括數據的描述性分析、線性回歸分析、方差分析、主成分分析、典型相關分析、判別分析、聚類分析、彈性分析、Bayes統計分析等。

數據存儲

云平臺,包括私有云和公有云;本地存儲。

基于大數據運維

數字化運維服務解決方案/運營服務外包/運營服務

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