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文檔簡介
大數(shù)據(jù)企業(yè)架構(gòu)討論案例研究:智慧交通大數(shù)據(jù)實時處理和分析目的:提高城市交通的科學(xué)管理和組織服務(wù)水平業(yè)務(wù)目標(biāo)?
智能交通數(shù)據(jù)的有力支撐?
智能交通公共信息服務(wù)的實時傳遞和快速反應(yīng)的應(yīng)急指揮?
智能交通業(yè)務(wù)聯(lián)動快速應(yīng)對變化?
可視化事件跟蹤挑戰(zhàn)?
近千萬輛轎車、軌道交通、快速公交系統(tǒng)?
高并發(fā)事件及數(shù)據(jù)流的實時處理?
海量非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的組織與分析?
壓力傳感器傳感
?
速度傳感器器
?
生物傳感器?
溫度、濕度……RFID?
射頻天線掃描?
電子標(biāo)識攝像 ?
高速拍照頭 ?
高清攝像頭3車地雙向?qū)崟r無線通信網(wǎng)數(shù)傳電臺政府專網(wǎng)InternetGPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纖TCP/IP公路可視化綜合信息平臺雷達測速 GIS公共交通運營管理平臺監(jiān)控 車次號識別緊急救援 CBTC旅行時間 路徑識別城市綜合信息管理平臺通信ETCPIS信號BRT公交調(diào)度管理電警接處警 卡口交通誘導(dǎo) 信號控制出行者信息系統(tǒng)視頻監(jiān)控智能停車場電子站牌事件檢測用戶服務(wù)政府
企業(yè)個人公共感知層/信息采集網(wǎng)絡(luò)層/信息傳輸應(yīng)用層/信息處理水運綜合管理平臺ITS智能交通物聯(lián)網(wǎng)平臺交通行業(yè)信息服務(wù)智能交通整體規(guī)劃架構(gòu)鐵路綜合管理平臺4?深度分析?敏捷開發(fā)?高度擴展性?實時分析結(jié)果?大吞吐量?實時準(zhǔn)備?所有的數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?低延時?高并發(fā)的交易?高度靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)是智能交通的核心數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)傳輸
數(shù)據(jù)處理People. Process. Portfolio.Discussion實時事件處理
—
概念圖解業(yè)務(wù)場景?
重要車輛監(jiān)控?
交通誘導(dǎo)?
出行者信息?
技術(shù)機遇?
實時處理大數(shù)據(jù)量?
合并歷史事務(wù)和實時事務(wù)架構(gòu)決策?
實時流?
利用現(xiàn)有分析?
最大限度地減少數(shù)據(jù)移動實時批處理流(CEP
引擎)警報BPEL?
移動?
信息板?
數(shù)據(jù)庫NoSQLHDFS實時分析數(shù)據(jù)流實時數(shù)據(jù)源CEPRDBMS實時位置NOSQL外部數(shù)據(jù)庫黑名單小型機歷史事務(wù)備份歷史配置文件RDBMS事務(wù)歷史數(shù)據(jù)源計算配置文件實時事務(wù)(基于消息)Hadoop集群事件處理規(guī)則和結(jié)果關(guān)聯(lián)和分析
—
概念圖解NoSQLBI平臺與分析業(yè)務(wù)機會?
行車路線建議?
信號控制?
交通流量分析技術(shù)選擇?
將縮減結(jié)果集成到關(guān)系數(shù)據(jù)庫?
構(gòu)建另一個環(huán)境?
手動關(guān)聯(lián)架構(gòu)決策?
使用集成元數(shù)據(jù)?
使用標(biāo)準(zhǔn)
BI
平臺?
最大限度地減少數(shù)據(jù)移動數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)庫中的
分析MapReduceHDFS實時處理和分析
—
邏輯圖解關(guān)鍵組件Oracle
大數(shù)據(jù)機Oracle
ExalogicOracle
CEP/CoherenceOracle
SOA
SuiteOracle
大數(shù)據(jù)連接器Oracle
ExadataOracle
Advanced
AnalyticsOracle
ExalyticsOracle
BIFoundationOracle大數(shù)據(jù)機Oracle大數(shù)據(jù)連接器Oracle
ExadataOracle
ExalyticsInfiniBandInfiniBandOracleAdvanced
AnalyticsOracle
BIHDFS
和
NoSQLMapReduceCEP/SOACoherence消息流Oracle
ExalogicPeople. Process. Portfolio.Discussion問題?
請為自己公司/單位設(shè)計一個大數(shù)據(jù)的解決方案。分組討論結(jié)束之后,每組派一到兩個代表上來講一下這個方案? A)
公司里存在哪些數(shù)據(jù)? 結(jié)構(gòu)化/多結(jié)構(gòu)化/大小/實
時數(shù)據(jù)/流式數(shù)據(jù)? 公司是否已經(jīng)應(yīng)用了非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫? B)那些業(yè)務(wù)考慮引入大數(shù)據(jù)? C)有了這些大數(shù)據(jù),如何設(shè)計公司的大數(shù)據(jù)平臺? D)公司數(shù)據(jù)的問題或者遠景? 企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)遠景岳‘._←..’...@。同ACL1a:>
.a呂.""S<案例:Facebook數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)Hadoop@Facebook世界上第二大Hadoop集群用于處理
log
和dimension
dataUse
Case? 從大量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生每天和每小時的匯總.在歷史數(shù)據(jù)中執(zhí)行
ad
hocjobs? 事實上作為一個長期的數(shù)據(jù)歸檔? 根據(jù)特定屬性來查找log,
可用于維護站點的一致性,保護用戶免受垃圾郵件影響13Hadoop
Map/Reduce實時分析
—
真實情況Real
time(msec/sec)Near
real
time(Min/Hours)Batch(Days..)Hadoop/Hive..Not
realtime.
Many
dependencies.
Lots
ofpoints
of
failure.
Complicated
system.
Not
dependableenough
to
hitrealtime
goals
(
Alex
Himel,
EngineeringManager
atFacebook.)“With
the
paths
that
go
through
Hadoop
[at
Yahoo!],
thelatency
isabout
fifteen
minutes.
…
It
will
never
be
truereal-time..”
(Yahoo
CTO
Raymie
Stata)"MapReduce
andother
batch-processing
systems
cannotprocess
small
updates
individually
asthey
rely
on
creatinglarge
batches
for
efficiency,“
senior
director
ofengineering
Eisar
Lipkovitz)實時分析
—
傳統(tǒng)的分析應(yīng)用?垂直擴展(Scale-up)數(shù)據(jù)庫–使用傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫–使用存儲過程生成事件驅(qū)動報表–使用閃存盤,以減少磁盤I/O–使用只讀副本橫向擴展(Scale
Out)只讀查詢?限制:–無法寫擴展–昂貴的成本(HW&SW)實時分析
—
Complex
Event
Processing(CEP)?當(dāng)數(shù)據(jù)到來時立即處理數(shù)據(jù)?維護內(nèi)存數(shù)據(jù)窗口?優(yōu)勢:–延遲極低(mS級)–相對低的成本?劣勢:–難于擴展(橫向擴展局限)–不敏捷(查詢必須預(yù)生成)–實現(xiàn)非常復(fù)雜實時分析
—
In
Memory
Data
Grid?分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格?橫向擴展(Scale
out)?優(yōu)勢:–
讀/寫可擴展–
適合事件驅(qū)動(CEP
style),ad-hoc查詢模式?劣勢:–
相比磁盤,內(nèi)存成本昂貴–
內(nèi)存容量有限實時分析
—
No
SQL?使用分布式數(shù)據(jù)庫–
Hbase,
Cassandra,
MongoDB?優(yōu)勢:–
讀/寫可擴展–
海量數(shù)據(jù)支持–
彈性?缺點:–
讀延遲,實時性差–
弱數(shù)據(jù)一致性–
不成熟-非常新的技術(shù)Facebook實時分析系統(tǒng)(實時+批量)Memory
GridPTailPuma3Facebook實時分析-
Put
all
together?內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格?實時處理網(wǎng)格–輕量級事件處理–Map-Reduce–事件驅(qū)動
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