《騰訊云大數(shù)據(jù)架構(gòu)》課件

《騰訊云大數(shù)據(jù)架構(gòu)》歡迎來到騰訊云大數(shù)據(jù)架構(gòu)課程！課程大綱11.大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)22.大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程33.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景44.騰訊云大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹55.典型大數(shù)據(jù)架構(gòu)案例66.總結(jié)與展望大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)定義大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、處理速度快、價(jià)值密度低的數(shù)字化信息。特點(diǎn)海量性、多樣性、高速性、價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程12000年以前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫時(shí)代，數(shù)據(jù)量有限，結(jié)構(gòu)化程度高。22000年-2010年大數(shù)據(jù)概念興起，Hadoop、NoSQL等技術(shù)出現(xiàn)。32010年至今云計(jì)算和大數(shù)據(jù)融合發(fā)展，云數(shù)據(jù)平臺(tái)成熟。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景用戶行為分析個(gè)性化推薦、用戶畫像、行為預(yù)測(cè)。營銷決策支持精準(zhǔn)營銷、廣告投放、客戶關(guān)系管理。運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)防控欺詐識(shí)別、異常檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。智慧城市建設(shè)交通管理、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控、生產(chǎn)優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)棧概述1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理。2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖。3數(shù)據(jù)計(jì)算批處理、實(shí)時(shí)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)。4數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模。5數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)決策、產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)改進(jìn)。騰訊云大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹優(yōu)勢(shì)安全可靠、靈活擴(kuò)展、功能豐富、生態(tài)完善。服務(wù)Tdata存儲(chǔ)服務(wù)、Tdata計(jì)算服務(wù)、Tdata分析服務(wù)。騰訊云Tdata套件Tdata存儲(chǔ)服務(wù)提供多種存儲(chǔ)服務(wù)，滿足不同場(chǎng)景需求。Tdata計(jì)算服務(wù)提供多種計(jì)算引擎，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Tdata分析服務(wù)提供多種分析工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘和可視化。Tdata存儲(chǔ)服務(wù)1對(duì)象存儲(chǔ)COS海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，低成本、高可靠。2關(guān)系型數(shù)據(jù)庫TDSQL高性能、高可用、安全可靠。3NoSQL數(shù)據(jù)庫CDB靈活擴(kuò)展、高并發(fā)、低延遲。Tdata計(jì)算服務(wù)1Spark大規(guī)模批處理引擎，高效處理海量數(shù)據(jù)。2Flink實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，實(shí)時(shí)處理流式數(shù)據(jù)。3Hive數(shù)據(jù)倉庫引擎，支持SQL查詢和數(shù)據(jù)分析。Tdata分析服務(wù)數(shù)據(jù)可視化提供多種圖表和儀表盤，幫助用戶直觀了解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘提供多種算法模型，幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律。數(shù)據(jù)建模提供多種建模工具，幫助用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。Tdata實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)時(shí)流處理實(shí)時(shí)處理流式數(shù)據(jù)，支持低延遲計(jì)算。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)分析流式數(shù)據(jù)，支持快速洞察和決策。Tdata數(shù)據(jù)湖Tdata數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理、分析等功能，支持?jǐn)?shù)據(jù)治理和可視化。Tdata數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)同步支持多種數(shù)據(jù)源的實(shí)時(shí)同步和批次同步。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換支持多種數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換和清洗。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理提供數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和管理工具，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。Tdata數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)管理管理數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和檢索。數(shù)據(jù)權(quán)限管理控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，保證數(shù)據(jù)安全。Tdata數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)開發(fā)工具提供數(shù)據(jù)開發(fā)工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)建模、代碼編寫、調(diào)試等功能。數(shù)據(jù)工作流支持構(gòu)建數(shù)據(jù)工作流，自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程。Tdata數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)安全管理保護(hù)數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。數(shù)據(jù)生命周期管理管理數(shù)據(jù)生命周期，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用效率。Tdata數(shù)據(jù)可視化1圖表提供多種圖表類型，支持?jǐn)?shù)據(jù)可視化展示。2儀表盤支持創(chuàng)建自定義儀表盤，展示關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)趨勢(shì)。3報(bào)表支持生成數(shù)據(jù)報(bào)表，方便數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。Tdata數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)加密對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，保障數(shù)據(jù)安全。訪問控制控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，防止非法訪問。數(shù)據(jù)審計(jì)記錄數(shù)據(jù)操作日志，便于追溯和審計(jì)。典型大數(shù)據(jù)架構(gòu)案例接下來我們將介紹幾個(gè)典型的大數(shù)據(jù)架構(gòu)案例，展示騰訊云大數(shù)據(jù)平臺(tái)在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用。場(chǎng)景1:用戶行為分析1用戶行為數(shù)據(jù)采集通過網(wǎng)站、APP、傳感器等渠道采集用戶行為數(shù)據(jù)。2用戶行為數(shù)據(jù)清洗對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理，去除錯(cuò)誤和冗余數(shù)據(jù)。3用戶行為數(shù)據(jù)分析對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取用戶特征和行為模式。4用戶行為數(shù)據(jù)應(yīng)用根據(jù)分析結(jié)果，進(jìn)行個(gè)性化推薦、用戶畫像、行為預(yù)測(cè)等應(yīng)用。場(chǎng)景2:營銷決策支持1用戶畫像構(gòu)建根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，了解用戶特征和偏好。2精準(zhǔn)營銷根據(jù)用戶畫像，進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，提高營銷效率。3廣告投放優(yōu)化根據(jù)用戶畫像和廣告效果數(shù)據(jù)，優(yōu)化廣告投放策略。場(chǎng)景3:運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)防控風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別通過數(shù)據(jù)分析，識(shí)別潛在的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，例如欺詐、異常等。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警對(duì)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，及時(shí)采取措施，避免損失。風(fēng)險(xiǎn)控制制定風(fēng)險(xiǎn)控制策略，降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。場(chǎng)景4:智慧城市建設(shè)交通管理利用大數(shù)據(jù)分析交通數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通流量，提升城市交通效率。城市規(guī)劃根據(jù)人口分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等數(shù)據(jù)，進(jìn)行城市規(guī)劃和建設(shè)。環(huán)境監(jiān)測(cè)利用傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境質(zhì)量，保護(hù)環(huán)境。場(chǎng)景5:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障和異常。生產(chǎn)優(yōu)化利用大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。預(yù)測(cè)性維護(hù)根據(jù)設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)。總結(jié)與展望11.大數(shù)據(jù)技術(shù)持續(xù)發(fā)展云計(jì)算、人工智能等技術(shù)不斷發(fā)展，推動(dòng)