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1、英特爾智慧交通解決方案-英特爾大數(shù)據(jù)平臺(tái)最佳實(shí)踐提綱 大數(shù)據(jù)帶來交通管理上的挑戰(zhàn) Intel企業(yè)級(jí) Hadoop平臺(tái) 基于Intel Hadoop構(gòu)建智慧交通應(yīng)用解決方案大數(shù)據(jù)時(shí)代-數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長(zhǎng)3統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)處理IDC預(yù)測(cè)全球的數(shù)據(jù)使用量到2020年會(huì)增長(zhǎng)44倍，達(dá)到35.2ZB (1ZB =10億TB)*Source:McKinsey Global Institute AnalysisSG Cross Asset Research,PwCValue大數(shù)據(jù)處理速度要求越來越高 大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的一個(gè)重要區(qū)別，在于不但數(shù)據(jù)尺寸大，而且對(duì)數(shù)據(jù)處理的響應(yīng)速度有有著更高的要求 傳統(tǒng)的以周，2、天，小時(shí)為單位的運(yùn)算處理周期，下降到以分鐘，秒為單位 大數(shù)據(jù)高價(jià)值的重要體現(xiàn)-處理速度High utilityDiminishing utilityArchival valueTimeHighLowNegative數(shù)據(jù)的多樣性 數(shù)據(jù)形式的多樣:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ，數(shù)據(jù)間有很強(qiáng)的因果關(guān)系 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ，數(shù)據(jù)間因果關(guān)系較弱 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間無因果關(guān)系 數(shù)據(jù)來源的多樣性:不同的應(yīng)用系統(tǒng)各種設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)其它Flat file創(chuàng)造顯著業(yè)務(wù)價(jià)值（VALUE）Copyright 2011EMCCorporation.All rights reserved.大數(shù)據(jù)分析顯著的業(yè)務(wù)價(jià)值3V特性驅(qū)動(dòng)下創(chuàng)建挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)3、價(jià)值，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，變成本中心為利潤(rùn)中心智慧城市-最典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用7智能交通系統(tǒng)面臨大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn) 海量數(shù)據(jù) 城市A:500000個(gè)探頭,三個(gè)月會(huì)產(chǎn)生200PB的視頻數(shù)據(jù) 城市B:12,000個(gè)ITS探頭,每天20億條記錄，三個(gè)月產(chǎn)生1PB的數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí)計(jì)算 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、掃描、查詢和共享 實(shí)時(shí)事件監(jiān)測(cè) 準(zhǔn)實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)分析 大型跨區(qū)域分布式計(jì)算數(shù)據(jù)過于龐大，建設(shè)中心機(jī)房困難帶寬所限無法將海量數(shù)據(jù)匯總至總中心數(shù)據(jù)多為分中心本地用戶訪問數(shù)據(jù)過于集中，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)加大總中心投資過大，無法分?jǐn)偟轿?數(shù)據(jù)處理需求與傳統(tǒng)平臺(tái)擴(kuò)展能力之間的差距不斷增大數(shù)據(jù)處理需求與傳統(tǒng)平臺(tái)硬件擴(kuò)展的差距不斷擴(kuò)大Industr4、y Progress大數(shù)據(jù)處理需要的擴(kuò)展能力Big DataBig云計(jì)算技術(shù)是有效處理大數(shù)據(jù)的有效手段大數(shù)據(jù)和云是兩個(gè)不同的概念，但兩者之間有很多交集。支撐大數(shù)據(jù)以及云計(jì)算的底層原則是一樣的，即規(guī)模化、自動(dòng)化、資源配置、自愈性，因此實(shí)際上大數(shù)據(jù)和云之間存在很多合力的地方。大數(shù)據(jù)應(yīng)用是在云上跑的、非常典型的應(yīng)用。例如盡管電子郵件也是云上的應(yīng)用之一，但也可以脫離云架構(gòu)，但是大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須架構(gòu)在云設(shè)施上。這就是兩者的關(guān)系大數(shù)據(jù)處理離不開云海量數(shù)據(jù)分析處理向云系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)規(guī)模一般為TB規(guī)模 集中式，為了分析進(jìn)行大量數(shù)據(jù)移動(dòng)，數(shù)據(jù)向計(jì)算靠近 批處理為主事務(wù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫批處理數(shù)據(jù)倉庫集群5、化非結(jié)構(gòu)化流式多種數(shù)據(jù)源分析(MapReduce)組織傳統(tǒng)BI分析大數(shù)據(jù)分析 結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化混合分析的能力 數(shù)據(jù)規(guī)模從數(shù)十TB到PB級(jí)別 分布式，計(jì)算向數(shù)據(jù)靠近 支持流式分析Examples:TelcoGovtFinanceWeb提綱 大數(shù)據(jù)帶來交通管理上的挑戰(zhàn) Intel企業(yè)級(jí) Hadoop平臺(tái) 基于Intel Hadoop構(gòu)建智慧交通應(yīng)用解決方案什么是Hadoop?開源Apache 項(xiàng)目,靈感來源于Google的MapReduce白皮書和Google文件系(GFS),Yahoo完成了絕大部分初始設(shè)計(jì)和開發(fā) Hadoop 核心組件包括:-分布式文件系統(tǒng)-Map/Reduce 分布式計(jì)算 用6、Java編寫 運(yùn)行平臺(tái):Linux,Mac OS/X,Solaris普通的X86硬件平臺(tái)ShuffleMapReduceHadoop 之上的常見應(yīng)用組件Hadoop.apache.org MapReduce的過程化語言接口 高可用分布式協(xié)調(diào)器 Hadoop上的類SQL引擎 用于隨機(jī)實(shí)時(shí)讀寫訪問的數(shù)據(jù)庫引擎（NOSQL）工作流式的作業(yè)管理器和協(xié)調(diào)器 可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)庫PigZookeeperHiveHBaseOozieMahout為什么Hadoop很重要?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)暴增:估計(jì)未來5年，企業(yè)的數(shù)據(jù)將增長(zhǎng)650%，其中80%都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 比如FACEBOOK每天收集100TB的數(shù)據(jù)，Twitt7、er會(huì)有每天產(chǎn)生3500億的tweets 非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)同樣蘊(yùn)藏巨大價(jià)值 需要新方法利用不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析 Apache Hadoop作為一個(gè)分析存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)平臺(tái)出現(xiàn)Hadoop 與“大數(shù)據(jù)”Hadoop是致力于“大數(shù)據(jù)”處理的最重要平臺(tái)之一 能夠輕松擴(kuò)展到PB級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，處理規(guī)模 帶有容錯(cuò)功能的并行處理架構(gòu) 基于普通的X86平臺(tái)硬件架構(gòu)，硬件成本低廉 用內(nèi)置格式存儲(chǔ)/處理數(shù)據(jù) 基于開源項(xiàng)目，擁有當(dāng)量的代碼來源，并且傳統(tǒng)廠商也日益重視對(duì)其的支持，它已經(jīng)成為重要的并行處理架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)之一Hadoop數(shù)據(jù)平臺(tái)創(chuàng)建革命性的新應(yīng)用醫(yī)療 電子病歷的實(shí)時(shí)查詢、搜索和實(shí)時(shí)共享 醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的8、存儲(chǔ)和檢索 疾病的趨勢(shì)分析，流行病告警 計(jì)算機(jī)輔助診斷（疾病分類等）藥物效果分析 藥物相互作用（副作用）分析金融 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如簽名、影像等）的存儲(chǔ)和檢索 準(zhǔn)實(shí)時(shí)的交易統(tǒng)計(jì)和分析 交易相關(guān)性分析 客戶風(fēng)險(xiǎn)分析 交易監(jiān)控、合規(guī)分析、法規(guī)遵從制造 設(shè)備參數(shù)采集和監(jiān)控 感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、分析和實(shí)時(shí)告警 失效分析和損失預(yù)估 預(yù)測(cè)性分析電信 詳單和賬單的采集、存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)查詢和統(tǒng)計(jì) 用戶上網(wǎng)記錄的采集、查詢、統(tǒng)計(jì) 用戶行為分析，套餐推薦 用戶流失性分析 3G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，流量?jī)?yōu)化，網(wǎng)間優(yōu)化 基站參數(shù)采集和分析政府部門 智能交通系統(tǒng)：交通信息的實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和實(shí)時(shí)查詢交通信息的實(shí)時(shí)分析，例如區(qū)間測(cè)速交通9、狀況的模式分析和優(yōu)化 智慧城市安保系統(tǒng)：圖像視頻的存儲(chǔ)、檢索和比對(duì)。物聯(lián)網(wǎng)：傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)分析和實(shí)時(shí)告警零售 統(tǒng)計(jì)和分析:準(zhǔn)實(shí)時(shí)的售賣點(diǎn)銷售統(tǒng)計(jì) 決策支持：從庫存管理、價(jià)格制定到新店選址 新的商業(yè)/服務(wù)模式：定向廣告、優(yōu)惠券、日常生活助理等Intel 提供企業(yè)級(jí)的Hadoop產(chǎn)品 Intel Hadoop 經(jīng)過測(cè)試和驗(yàn)證的穩(wěn)定版本，在生產(chǎn)環(huán)境成功部署運(yùn)營 包括了Intel針對(duì)現(xiàn)有客戶在實(shí)際使用中出現(xiàn)問題的解決方法以及改進(jìn)和優(yōu)化 基于Intel在云計(jì)算研發(fā)上的經(jīng)驗(yàn)積累，提供專業(yè)的咨詢服務(wù)，幫助構(gòu)建高可擴(kuò)展高性能的分布式系統(tǒng) 結(jié)合Intel的硬件部門，提供全面的軟硬件解決方案 為Intel硬件平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化，提供更高性能。Complex MPP Systems(24000記錄/秒 用戶數(shù)：1000 集群規(guī)模及指標(biāo)（不考慮應(yīng)用系統(tǒng)）Intel Hadoop集群共580臺(tái)服務(wù)器 每臺(tái)服務(wù)器 12塊1T SAS硬盤 48GB DDR3內(nèi)存 兩路共八核 Intel至強(qiáng)服務(wù)器 性能：寫入100000條記錄/秒，20000主鍵查詢/秒基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛軌跡分析實(shí)時(shí)路況信息區(qū)域號(hào)牌管理碰撞分析。通過交通流量分析優(yōu)化道路狀態(tài)日小時(shí)流量分析周均流量分析智能卡口-實(shí)時(shí)告警車輛布控報(bào)警視頻調(diào)度播放海量并發(fā)查詢非現(xiàn)場(chǎng)違法查詢駕駛?cè)诉`法查詢超速查詢醉駕查詢謝謝