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三盟大数据智能平台 Sunm-InCenter v3.0

上传工夫:2018-04-04   此产物附属:大数据智能平台

1.概述


三盟科技智能大数据平台Sunm-InCenter,接纳业内抢先手艺,基于Hadoop大数据框架停止深度定制开辟,联合自研可视化ETL东西、建模剖析、流式处置惩罚等核心技术,是针对高教行业配景自立研发的企业级智能大数据平台,也是当前教诲行业落地案例最多的大数据效劳平台。

Sunm-InCenter具有极高的可用性、超强的扩大才能、优异的处置惩罚机能,能高效处置惩罚PB级别以上的数据。平台支撑图形化采集校内业务体系、互联网和装备日记等差别种别数据,供应壮大的及时和离线盘算才能的同时借具有雄厚的数据发掘剖析算法,可以或许为高校管理、效劳、讲授和科研等偏向供应深度的大数据综合分析效果,从而为高校用户构建海量数据深度剖析根蒂根基,发掘数据潜伏的中心代价,辅佐决议计划。
 
 

2.平台亮点


2.1.精准可视化的数据管理

Sunm-InCenter经由过程天真拖拽,自立设想数据采集、适配和转换的流程,并提供可视化的高校智能ETL工具箱,实现数据的图形化采集取监控管理。同时,Sunm-InCenter胜利采集取管理过的高校数据源凌驾40种,天天处置惩罚的数据条目凌驾300万,有着异常雄厚的高校数据采集落地履历,可顺应高校差别近况的数据管理需求。
 


2.2.高效及时的数据处理

Sunm-InCenter供应了批处理、分时处置惩罚和实时处理等多种数据处理体式格局,知足高校差别种别数据发生果工夫、空间及花样差别带来的数据多样性;同时供应了Hash、Range、List和Datetime平分片手艺,实现数据处理的静态平衡、弹性伸缩,提拔数据处理的时效性。
 


2.3.极致机能取高效检索

Sunm-InCenter具有精彩的多义务并行处置惩罚及分布式盘算机能,正在机能及扩展性方面具有低提早、下吞吐、强容错、易扩大等特性;联合ElasticSearch和三盟科技针对高校行业自定义分片手艺,到达毫秒级全文搜刮,可实现单条查询速度3ms之内、十亿+条日记量检索工夫正在7s之内。
 


2.4.雄厚的高校算法模子

Sunm-InCenter集成Spark盘算引擎,联合多种分布式算法和尺度言语算法,构成内容丰富的三盟高校算法库(露学生特性、心思非常等50多种算法),让高校大数据剖析更具有战略性和展望性;内置大量高校常用算法模子。用户经由过程接口及时挪用,实现自立大数据剖析,实现数据的代价转化,知足高校自立开辟运用、大数据比赛及天真的数据剖析需求。
 


2.5.开放数据尺度取生态系统

Sunm-InCenter供应了对外同一的API接口,支撑SQL、R言语、Python、Scala、Java等多种言语,可无缝对接第三方支流BI,从而实现快速自立构建大数据运用情况,知足高校开辟和运维的需求。全部产品设计基于业内抢先的支流开源手艺停止深度定制,并接纳模块化设想,可实现正在不影响业务一般运转的状况下版本无缝晋级。
 


2.6.极其周密的平安防护系统

Sunm-InCenter融会了权限掌握、数据加密脱敏、审计断绝、报警阻断和多租户安全等手艺,竖立标准规范的大数据平安防备系统,周全保障用户的数据绝对平安。同时应用先辈的编码容错手艺,实现分步式数据寄存取规复,将均匀无毛病工夫进步一倍。
 
 

3.平台功用


3.1.平台系统架构阐明


Sunm-InCenter是一套完好的大数据平台构架,触及9个要害的中心部分,包孕智能数据采集中央InCenter-DC、智能数据预处理中央InCenter-PT、智能存储检索中央InCenter-SR、智能及时计算中心InCenter-RC、智能发掘算法中央InCenter-MA、智能数据管理中心InCenter-DM、智能同一API中央InCenter-UA、智能数据运维中央InCenter-DO,和智能数据平安中央InCenter-DS。全部平台的手艺架构图以下所示:
 
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3.2.智能数据采集中央InCenter-DC


InCenter-DC经由过程接口读取、数据库获得、网络爬虫和智能录入4种体式格局采集黉舍数据,齐量存储正在融会HIVE、MySQL、HDFS多种集群的数据仓库中,包管数据的原始性和多元性。另外,InCenter-DC支撑构造化、半构造化和非构造化数据,支撑FTP、HTTP、Oracle和Syslog等采集体式格局。同时开创性天接纳了可视化ETL东西设想,用户可天真拖拽,自立设想数据采集,并提供图形化的数据讲演,用于数据监控取质量追踪。

 
 

3.3.智能数据预处理中央InCenter-PT


InCenter-PT是数据预处理东西,可将缺失数据、毛病数据、不可用数据等停止管理,联合黉舍尺度和国家标准范例,以黉舍数据停止从新梳理,以包管大数据剖析的原始数据质量。InCenter-PT供应了数据缺失修复、数据反复处置惩罚、数据毛病改正、数据不可用适配等多种数据管理手腕,实现了对高校差别数据源停止针对性的数据数据洗濯取管理事情。
 
 
 

3.4.智能存储检索中央InCenter-SR


InCenter-SR将数据存储正在融会了MySQL、Oracle、HDFS和Hive的一体化同构数据仓库中,并对数据停止切割、过滤、归纳、整顿、分列等处置惩罚,可实现高校大数据的分布式存储,而且供应了下机能的并行盘算才能,同时供应了PB数量级的秒级搜刮功用,从而给客户供应壮大、横向可扩大的大型分布式数据存储中央。

InCenter-SR供应了齐量数据备份功用,接纳增量备份,联合版本管理和工夫轴的手艺,实现将黉舍历史数据停止抽取寄存,而且联合数据压缩手艺,能够将高校大数据平台中的数据寄存10年以上,并实现历史数据的查询取剖析。InCenter-SR内置聚合建模剖析功用,供应了凌驾30种聚合模子,接纳数据量化、标签化、黑箱去重等手艺,将高校天天百万级的日记纪录和流水纪录停止数据聚合,用于及时的数据发掘取深度剖析。
 
 
 

 

3.5.智能及时计算中心InCenter-RC


InCenter-RC接纳了基于Flume的及时流数据采集,基于Kafka实现及时流调理处置惩罚,同时经由过程高校的及时流数据聚合手艺,接纳Spark Stream实现及时流盘算功用,实现了优异的大数据及时盘算取剖析才能。InCenter-RC能够实时处理海量数据、在线统计分析,涵盖批处理、流处置惩罚、机械进修、图盘算、SQL等多种运用形式,实现分布式存储、并行盘算和主动容错等功用,供应低提早、下机能的数据处理。
 
 
 

3.6.智能发掘算法中央InCenter-MA


InCenter-MA内置了大量高校大数据取机械进修算法,包孕分类、聚类、回归、频度联系关系和神经网络等,构成学生本质评价、行动非常、心思非常等大数据剖析模子。同时InCenter-MA内置凌驾50种高校行业定制优化的公用算法,用于深度发掘剖析大数据平台中的海量数据,从而快速构建基于高校业务构建大规模数据发掘剖析。
 
 
 

3.7.智能数据管理中心InCenter-DM


InCenter-DM数据管理中心涵盖元数据管理,数据查询,数据分类,文件管理。元数据管理:统一管理存储于大数据平台悉数Hive库的元数据,详细功用为检察Hive库表的字段,范例,正文;检察Hive库表的详细信息,如建立用户,建立工夫,巨细等,和具体存储信息。数据查询:供应各个级别数据查询,包罗存储于raw库中的全量源数据;存储于model库中的,经由ETL后的标准化数据;存储于app库中的会聚剖析效果数据等。数据分类正在数据管理平台根据存储体式格局分为原始库,尺度库,主题库三类数据仓库,支撑根据差别分类数据停止查询,管理。文件管理统一管理大数据平台的一切文件,如上传文件,增加目次,删除文件等。

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3.8.智能同一API中央InCenter-UA


InCenter-UA是经由过程整合大数据平台中各种型异构的数据库,实现接口同一封装取数据调理,屏障因为言语和东西致使的接口差别,对外供应尺度的JDBC接口,同时支撑R言语、Python、Java等多种开辟言语,而且支撑对接第三方BI开辟东西,进步用户数据查询、数据存储管理和自立开辟的易用性。
 
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3.9.智能数据平安中央InCenter-DS


InCenter-DS是基于大数据根蒂根基平台,接纳加密、认证、审计、快照和容灾备份等手艺,周全建立涵盖接见平安、运维平安、内容平安和存储平安的防备系统。同时,InCenter-DS正在效劳组件交互中接纳SSL链路加稀机制,以包管链路之间通报信息不会被获得,从而保障数据平安。InCenter-DS借供应用户权限设置,可受权到字段级别,同时支撑敏感字段加密、用户读写权限分派等功用,从而进步用户数据接见的安全性。
 

 

3.10.智能数据运维中央InCenter-DO


InCenter-DO构建了大数据平台的管理运维中央,卖力大数据平台中的数据查询、数据管理、用户管理、存储管理、集群管理和用户管理等事情,接纳图形化工具,实现对成百上千节点的运维管理,同时支撑平台机能、接见等非常告警功用并上报系统管理员,低落用户运维管理的手艺难度,做到不测事前展望和预先追踪两重保障。
 


 
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4.运用案例