Shuguang xdata 큰 데이터 통합 기계 도움 "골드" 사용자 데이터

출처: 인터넷
작성자: 사용자
키워드: 서버 새벽

오늘날, 중국의 높은-성능 컴퓨팅 지도자와 클라우드 컴퓨팅 리더, 국내 산업, "플랫폼 통합, 지혜 싱크 응용 프로그램" 주요 추진력으로 빅 데이터 전략의 Shuguang 회사에에서 큰 데이터의 선구자가 밝혀졌다. 광 큰 데이터 솔루션의 핵심 제품으로 Shuguang xdata 큰 데이터 통합 기계 단단히 버클 산업 응용 프로그램 요구 사항, 공유-지적 구조에서 단일 데이터 처리 시스템 이미지를 실현 및 데이터 및 구조화 되지 않은 데이터를 통합 하 고 효율적인 액세스 제공. 그리고 16PB 시스템 용량 성공적으로 중국에 방문 하는 대규모 스토리지 시스템의 가장 큰 단일 집합 되고있다.

오늘, 큰 데이터 레이어에서 "개념" 이미 분리 된, 업계 데이터는 정부, 기업 및 관리 서비스 및 의사 결정 능력의 수준을 크게 향상을 다른 지역에 있을 것입니다. 산업 시장의 큰 데이터 값 밀도 최고, 후 얕은 처리 장을 생성할 수 있다, 따라서, 연구 쇼 업계 사용자가 큰 데이터 마이닝 시장 대상 사용자에 대 한 가장 긴급 한 요구 되고있다. 업계 데이터 이미 존재, 거 대 한 가치는 합의 도달 했습니다 하지만 고급 기술 인력, 경험의 부족, 큰 데이터 응용 프로그램에 많은 산업의 일반적인 부족으로 인해 수요가 명확 하지 않습니다. 그것은 또한 전체 솔루션 및 기술 응용 프로그램 포털을 통해 가능한 한 빨리 얻을 수 있도록 서비스를 제공 하기 위해 그들의 필요를 이해할 수 있는 정말 업체를 필요 합니다.

이 점에서 Shuguang 회사 스토리지 제품 감독 Hui 윤 해 했다: 10 년 이상 고성능의 분야에서 집중적인 경작의 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지, 새벽 방어, 기후, 정부, 의료 및 교통 산업에 매우 성숙 솔루션의 일련을 시작 했다 고 데이터 처리의 다른 크기 그리고 유형을 다루는 혁신적인 기술을 축적 했다. 위의 산업 경험 및 기술 축적, Shuguang 하이라이트 xdata 큰 데이터 통합된 시스템, 뿐만 아니라 그것의 큰 데이터 통합 솔루션, 중국의 통신 데이터 통계, 인터넷/모바일 인터넷 로그 및 사용자 동작 분석, IoT/센서 네트워크 데이터 모니터링 및 분석, 추적에 대 한 것에 따라 금융 거래 데이터 오프 라인 통계 및 마이닝, 및 다른 많은 산업 "빅 데이터 작업 전략" "방문" 도구를 제공합니다.

첫째, 동시 데이터 처리의 측면에서 XData 큰 데이터 통합 기계 분리할 수 데이터 저장 장치 및 처리 장치는 공유-지적 공유 저장소 없이 때문에. 효율적인 서비스 미들웨어 프레임 워크를 통해 기본 데이터 저장소 노드 단일 데이터 처리 시스템 이미지, 높은 데이터 읽기/쓰기 동시성, 전산 동시성, 그리고 좋은 시스템 확장성, 신뢰성 및 유지 보수를 달성으로 집계 됩니다.

둘째, XData 시스템 시맨틱 저장소로 쿼리 검색 및 통계 분석에 따라 구성 될 수 있는 대규모 구조화 및 구조화 되지 않은 데이터의 고속 쓰기를 지원 합니다. 특히 병렬 데이터 쿼리 측면 Dawning 큰 데이터 통합 체계를 제공할 수 있습니다 사용자 산업 특성에 따라 최적화 된 쿼리 전략,이 복잡 한 전략 작업 자동 분해는 XData에 실현 및 모듈의 대부분에서 실행 되며 복잡 한 쿼리 조건 효율성을 종합적으로 향상. 또한, XData 또한 운영 비용 및 하드웨어 비용의 관리에 이점이 있다. 클래스 JDBC 액세스 인터페이스를 사용자가 사용할 추가 학습 필요 하지 않습니다와 데이터의 양과 계층형된 스토리지에 대 한 액세스의 빈도에 따라, 사용자의 고속 하드웨어 투자를 줄일 수 있습니다.

전에, 업계 큰 데이터 문제에 대 한 Shuguang 회사 "산업 구름"을 통해 산업 데이터 마이닝 준비에 대 한 준비의 다음 단계에 대 한 "중국 인터넷 클라우드 컴퓨팅 센터" 축적. 그리고 현재와 미래, 새벽 큰 데이터 제품, 프로그램 되며 효율적인 전문 서비스, 제품의 통합의 새벽을 및 단순화, 광산 업계 데이터 함께 그 가치를 극대화 하는 사용자를 위해 플랫폼 서비스.

(저자: 王欣 편집기: 王欣)
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