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大数据服务平台是什么

软件目录2022-03-07 18:54:13 148

数据服务:数据共享属于数据服务的什么

数据服务:大数据服务平台是什么?有什么用?

现今社会每时每刻都在产生数据,企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,我们身边处处都有大数据。而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台,然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务,国外如Amazon,Oracle,IBM,Microsoft...国内如华为,商理事等公司都是该服务的践行者。

数据服务:数据服务(DAAS)调研与简要分析

数据服务(DAAS)调研与简要分析当前大家都知道:

1.数据交易市场的繁荣为时过早,数据加工和处理太过于分散化;

2.数据金字塔顶部的数据成为重要的资产,然后拥有者并不知道如何释放;

3.互联网数据聚合及释放数据价值的经验值得所有企业参考。

笔者团队经历对于DAAS的几个阶段,艰辛万苦,若有所思,现在把研究成果分享出来,以求大家反馈,研究研究在改进.

DAAS是什么

基本定义

?Userscanaccessvendorprovideddatabases

用户可直接获取由BD公司提供的数据库

?Userscanhosttheirowndatabasesonvendormanagedsystems.

用户可在BD公司提供数据管理平台上处理自己的数据库

?Usershavetheoptiontoaccessdata(theirownand/orotherparties)onausagesensitivebasis.

用户可以按照自身意愿对多源数据进行应用级别的分析处理

DAAS哪些公司在做

DAAS有哪些产品

AmazonEMRCoreDaaS

?AmazonElasticMapRece(AmazonEMR)是一种Web服务,它简化了大数据的处理,提供托管Hadoop框架,可以让用户轻松、快速、经济高效地在多个动态可扩展的AmazonEC2实例之间分发和处理大量数据。

?用户还可以运行其他常用的分发框架(例如AmazonEMR中的Spark和Presto)与其他AWS数据存储服务(例如AmazonS3和AmazonDynamoDB)中的数据进行互动。

?AmazonEMR能够安全可靠地处理大数据使用案例,包括日志分析、Web索引、数据仓库、机器学习、财务分析、科学模拟和生物信息。

AltiscalePerformanceDaaS

?Altiscale通过将Hadoop的全部服务转向云端,并提供Hadoop即服务以减少Hadoop的复杂性;

?将Hadoop服务推向云端,意味着更广阔的受众,而客户在遭遇不可避免的问题时,完全可以依赖Altiscale的服务。由于Altiscale完全专注于Hadoop,因此解决问题的过程可以从几天缩短到几个小时。

?有的时候,Altiscale会在处理阶段自己发现问题,有的时候则是客户主动上报问题,因此客户并没有被迫要自己去追踪问题,然后留给Altiscale来解决。

?该产品被业界认为具有规模生产效应。

QuboleFeatureDaaS

?Qubole致力于解决基础设施冲突的问题,一旦互联网的政策到位,任何数量的数据分析都可以在Hive,spark、Presto等数据处理引擎的协助下实现一键访问,也可连接其他服务的API来导入数据。

?Qubole简化、加快和缩减了处理存储在AWS、谷歌或者Azure云中的大数据分析的工作量,用户无需了解Hadoop系统管理,大大简化了大数据应用的复杂性,而且成本更低。

?Qubole是一个企业级别的解决方案,它的灵活性使得它脱颖而出,成为一款相当值得使用的软件平台。

DAAS有哪些案例

DaaS案例-云平台

AmazonElasticMapRece支持的功能包括:

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要点回顾

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搜索拼写建议

热门搜索Yelp每天运行约个AmazonElasticMapRece作业来处理3TB的数据,并借助AWS来帮助他们进行Hadoop应用程序开发,帮助Yelp节省用于前期购置硬件的资金,并且从设置到运行只需几天,而不是数月。

Yelp使用AmazonS3来存储每天的日志和照片,每天可生成约GB的日志。该公司还使用AmazonEMR支持近20个单独的批处理脚本,它们当中的大部分都用于处理日志,开发人员可以集中精力应对其他挑战。

1)DaaS案例-自建

Bigdatacloudservicemakesad-hocanalysiseasierinHadoop.

2)DaaS案例-技术输出到数据拥有者

IBM所提供的Twitter服务分析:IBM向企业提供访问数据和分析的渠道,查看Twitter每日5亿条推讯,还有2.8亿月活跃用户。此外,它还提供了一个叫做“firehose”的推讯分析工具与应用,将这些混乱的非结构化数据转变为有意义的信息;它还培训了名咨询师,协助企业将计划付诸行动以期获益。

苹果和IBM刚刚宣布,合作开设了一个大数据的健康平台。苹果手表的出现可能会使商用可穿戴设备成为主流,毫无疑问也会带来新一波BDaaS的应用爆发。预测将有数百万使用者进行各种操作,包括监控心率、安排社交日程、遥控家庭娱乐设备,从而造就大量的数据。然后苹果再找出新办法,将这些数据包装起来重新卖给我们。

3)DaaS案例-自产自销

农业机械生产商JohnDeere,他为所有拖拉机配备了传感器,这些传感器会收集机械、土壤以及庄稼状况的信息,并将这些流数据传到MyJohnDeere.com与Farmsight服务上;从何时该订购备件,到哪里种植庄稼一应俱全,农场主可以付费订阅这些分析情报。

DAAS可能存在的商业模式

在使用DaaS时,理论上来说所有烦人的“基础细节”都不用再操心了(在组件和基础设施上的大量投入),企业也就可以专心解决业务问题。DaaS提供商承担合规和数据保护的成本,当数据存储到他们的云服务器上后,一切工作将由他们负责。租用他们基于云的存储与分析引擎,然后按使用时间或者处理的数据量来付费。向客户提供分析服务(分析报告或者人工服务费)。直接卖加工后的数据。

行业DaaS平台:服务行业巨头

需要释放数据价值获取更多数据:

1.行业数据的提供

2.行业数据分析的结果

3.对数据进行分析

4.数据驱动产业变革

5.数据门户:服务小企业

需要DaaS新的云化有数据的环境

?数据

DAAS展望

通过利用BDAAS对所收集的大量个人数据进行分析,客户能够更加有效地发现和吸引潜在客户。这类服务有数千家中小型企业级使用者,将目标对准了潜在消费者可能存在的相关利基市场。亚马逊的AWS以及谷歌的AdSense和AdWords,Acxiom都可归为这一类,属于其中的佼佼者。随着软件即服务的流行,我们越来越习惯在虚拟环境中通过web界面来工作,将分析整合到这个过程中也就成了自然而然的下一步。我们已经能看到:很多之前认为大数据遥不可及的企业,现在都看到了大数据项目的可行性。

如何做DAAS

?数据源:专注在IT能力比较弱,但是数据价值较高的行业客户上;

?数据云化:强调数据管理的云化;

?数据产品SaaS化:为可以接受SaaS服务的客户提供数据产品

数据的积累、挖掘、整理、利用,是现代企业所必需的基本素养,没有它,你的企业将无力面对未来的竞争。数据在云端的管理开始变得更加重要,很多软件企业开始思考数据在云端的交互,这样对于数据流通有天然的氧吧。数据服务(DAAS)虽然今天看起来还很模糊,缺少法律支撑,缺少数据流通技术支持,缺少成功案例,缺少企业涉足,但我们坚信:

1)数据流通必然需要很多专业的公司提供服务;

2)数据的流通必然会节省整个社会的生产成本。


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