Conquering Big Data with the Oracle Information Architecture Model

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1 利用 Oracle 信息模型驾驭大数据 王宇德 Derek Wang 博士企业架构师

2 Oracle 免责声明 以下内容旨在概述产品的总体发展方向 该内容仅供参考, 不可纳入任何合同 本演示不承诺提供任何材料 代码或功能, 也不应将其作为购买决策的依据 Oracle 有权自行决定任何产品的特性或功能的开发 发布和时间安排

3 Non Structured 结构化 非结构化 Level Structured Semi-structured Quasi-structured Unstructured Example Relational database XML data files Text documents Images and video A new class of problems has emerged which demands an ability to accept and manage data without advanced knowledge of its structure or format.

4 大数据在 IT 行业的发展趋势

5 企业需求 : 实时分析

6 分析 : IT 的下一个前沿

7 议题 驾驭大数据 认识大数据 采用 EA 方法 架构功能 案例研究

8 认识大数据当前设计点 : 数据量 多样性 高速度 每天 1 亿次每年 10 亿名访问者网络交易电子商务 每天 100 万次图片上传索赔分析保险 每天 100 亿次设备同步消费者 1000 万个仪表每小时上传公用事业 每天 2000 万次监视医疗卫生

9

10 大数据特性 VOLUME VELOCITY BLOG SMART METER SOCIAL VARIETY VALUE 巨大的数据量 Volume 集中储存 / 集中计算已经无法处理巨大的数据量 多结构化数据 Variety 文本 / 图片 / 视频 / 文档等 增长速度很快 Velocity 海量数据的及时有效分析 用户基数庞大 / 设备数量众多 / 实时海量 / 数据指数级别增长 价值密度低 Value 单条数据并无太多价值, 但庞大的数据量蕴含巨大财富

11 各行各业的用例 航空与国防性能 汽车传感器 公用事业智能量表 通信呼叫 内容应用程序 消费品舆情 地点 设备 教育与科研建模 旅游与运输每小时 20 TB 金融服务欺诈安全性 医疗保健个人传感器监视 高科技制造执行系统 工业制造质量 保险个性化保险 生命科学临床试验基因组 媒体 / 娱乐访问者 石油与天然气勘探 电子商务 公共部门计量经济学 零售消费者行为 网站行为面临的挑战 : 数据量 高速度 多样性

12 大数据为什么重要? Before Big Data After Big Data 决策基于交易型数据 决策基于所有的数据 视频和图像 文档 社交数据 机器生成数据

13 业务挑战 驾驭大数据 当一切数据尽在掌握, 您会有怎样不同的作为?

14 真正的业务挑战 识别模式 预测行为 建模有效性 常识还是科学? 认知心理学 行为心理学 计量经济学 统计学 决策科学

15 大数据预测 美国医疗保健 制造 全球个人定位数据 欧洲公共部门管理 美国零售 产值每年增长 3000 亿美元 装配成本降低 50% 服务提供商收入增加 1000 亿美元 产值每年增长 2500 亿欧元 净利润增长超过 60+% 信息来源 :* McKinsey Global Institute: Big Data The next frontier for innovation, competition and productivity (2011 年 5 月 )

16 识别大数据平衡点 数据更新模式 传统 RDBMS 并发作业 事务性 响应速度 交互式 1000 仅追加 批处理 总数据量 100 PB 10 PB 1 PB 100 TB SQL 结构化 100 TB 批处理 100 个表 表联接复杂性 通用数据处理 非结构化 1 PB 10 PB 100 PB 处理自由 单位作业数据量 大数据分析 模式复杂性

17 大数据, 不仅仅只是 Hadoop 和 NoSQL Oracle CEP 类 OLAP + ETL + Storage + 狭义 广义 Storm Oracle NoSQL 随机存取 + Storage Big Data Connector

18 结构化数据的大数据处理 Oracle Exadata, 结构化大数据分布式处理的典范

19 大数据 : 挑战转化为机遇 业务价值 大数据平台 深度分析 高敏捷性 高度可伸缩性 实时 将来 挑战 高度多样性 大数据量 高速度 大数据 现状

20 大数据能力创新的方向 部分数据 结构化与非结构化, 海量数据 大 数据 报表 /KPI 从获取到存储 分析 挖掘 展现 分析 / 挖掘 延时 实时集成 即时分析 企业级 实时 / 近实时 封闭 数据与能力的开放, 新的商业模式 开放 20

21 大数据将作为 2012 年的下一个 必备 能力占有一席之地 IDC(2011 年 12 月 )

22 Oracle 面向大数据的集成解决方案 数据库中的分析 Cloudera 与 Hadoop 分析应用程序 Oracle NoSQL 数据库 Oracle 大数据连接器 数据仓库 企业应用 交互式发现 获取 组织 分析 决策

23 Oracle 大数据平台 Oracle 大数据机 针对 Hadoop R 和 NoSQL 处理进行了优化 Oracle 大数据连接器 Oracle Exadata 记录系统 针对 DW/OLTP 进行了优化 Oracle Exalytics 针对分析负载进行了优化 汇集获取组织分析和可视化

24 完备的数据管理和处理体系 多结构化 数据洞察层商务智能报表系统交互式分析数据探索实时仪表盘 数据消费层 数据应用消费平台 数据共享 数据服务 数据智慧层 数据整合层 数据库数据仓库灵活数据存储系统 数据整合 数据计算层 实时计算 ( 实时处理 ) 批量计算 ( 离线处理 ) 流式计算 ( 实时 / 准实时处理 ) 数据存储层 集中式文件系统 结构化存储 分布式文件系统 灵活存储 数据收集层 数据采集交换系统 分布式文件收集系统 消息 / 事件系统 数据源层 文件数据源 RDBMS 数据源事件数据源其他数据源

25 最全面最强的 Oracle 数据管理和处理体系 数据洞察层 Oracle 数据洞察解决方案 数据消费层 Oracle 数据消费解决方案 数据智慧层 Oracle 数据智慧解决方案 数据整合层 Oracle 数据整合解决方案 Oracle 数据处理解决方案 数据计算层 数据存储层 Oracle 数据存储解决方案 数据收集层 Oracle 数据收集解决方案 商务智能 Exalytics/BIEE/Essbase 报表系统交互式分析数据探索 Endeca 实时仪表盘 Oracle BAM 数据应用消费平台 Exalogic Coherence/SOA/ODI/GG 数据共享 数据服务 BDA Oracle Exadata/Oracle/Mysql 数据库 Exadata/Oracle 数据仓库灵活数据存储系统 BDA/HBase /Hive NoSQl DB Big Data Connector / ODI / GG 数据整合 / MDM BDA/Sqoop Exadata TimesTen/Coherence 实时计算 ( 实时处理 ) Oracle NoSQL DB Exadata /ORE 批量计算 ( 离线处理 ) BDA/ Hadoop MapReduce /R 集中式文件系统 ZFS/Pillar 结构化数据库 ASM BDA 分布式文件系统 Lustre /HDFS OEP 流式计算 RTD TimesTen Coherence ( 实时 / 准实时处理 ) Oracle NoSQL DB 灵活存储 数据采集交换系统 ODI+GG+SOA 日志收集系统 BDA/Flume 消息 WebLogic/OEP / 事件系统 BDA /HBase Web Center BPM ECM IDM EM12c Oracle 数据管理 \ 协作 \ 安全 \ 内容解决方案 数据源层 文件数据源 RDBMS 数据源事件数据源其他数据源

26 议题 驾驭大数据 认识大数据 采用 EA 方法 架构功能 案例研究

27 您的企业架构 架构师的新兴领域之路 应对风险 技能 体验 投资 实现目标 与价值保持一致 利用流程 利用基础架构 处理解决方案 可行性 时间 成本

28 信息架构能力模型 安全性 基础架构 治理 共享和交付 多样数据领域 BI 和数据仓库 集成 内容管理 数据种类 主数据 事务处理 参考 分析 元数据 非结构化 大数据 架构师的企业计划方法 企业数据模型 主数据管理

29 大数据, 集成架构 决策 获取 挑战 : 利用协同效应 分析 组织

30 大数据 架构功能 人员 流程 产品组合

31 对您信息架构的影响 新增更大的信息量, 多样性处理 新增针对非常详细的数据的分析方法 新增与结构化数据关联 极度可伸缩 硬件便宜 动态数据模型 统计 可视化 迭代 共享元数据 利用现有技能 统一信息板

32 一个关键的信息架构原则 实现业务价值 无竖井 实现数据共享 通过松耦合实现灵活性 清晰的语义和接口 管理风险 安全 质量

33 结构化 Oracle 大数据架构 管理安全 治理 数据 获取组织分析决策 主数据和参考 事务 DBMS (OLTP) 文件 ETL/ELT ChangeDC 实时 ODS 仓库 报告和信息板报警 EPM BI 管理软件 非结构化半结构化 机器生成 社交媒体 NoSQL 基于消息 流 (CEP 引擎 ) 文本分析和搜索高级分析 文本 图像 视频 音频 HDFS Hadoop (MapReduce) 数据库中的分析 可视发现 专业的硬件 大数据集群 高速网络 RDBMS 集群 内存中分析

34 变更请求 大数据分析发展流程 传统 BI 大数据 要求 数据模型 元数据 识别模式 探索结果 选择数据源 集成 优化模型 一个问题 报告 信息板 假设 新问题

35 大数据的角色和技能 大数据科学家 行业专业知识 分析技能 大数据工程师 Hadoop/Java 非关系型数据库 敏捷性和对价值的专注

36 大数据治理 对质量和实用性的不断追求 明确定义 全面 一致 精确 易于理解 及时 相关 准确 可访问 可审计 可验证 经济实惠

37 大数据架构 案例分析 人员 流程 产品组合

38 架构决策案例分析 挑战 : 实现低成本的大量数据挖掘 挑战 : 结合实时数据和历史数据 挑战 : 与结构化数据关联

39 适用于所有行业的案例分析数据探索目的 : 在线购物的购物车转化率 业务目标 减少购物车丢弃 改善搜索响应转化 改善推荐引擎 增加结账时的追加销售 挑战 每天 2000 万次页面浏览 每天的 Web 日志量达 10 TB

40 数据挖掘 概念图解 方案 1 Hadoop 技能 Hive 工具 HDFS 方案 2 SQL 技能 SQL 工具 DBMS HDFS 方案 1: Hive 客户端安装 命令行工具 方案 2: 通过 DBMS 挂载 HDFS 没有客户端 架构考虑因素 无数据移动 利用数据库功能和性能 利用现有 SQL 技能

41 外部表 数据挖掘 逻辑图解 Oracle 大数据机 或者 Oracle 大数据连接器 Oracle SQL Developer ( 任何 SQL 工具 ) 或者 关键组件 Oracle 大数据机或其他 HDFS 解决方案 Oracle 大数据连接器 Oracle 数据库外部表 SQL Developer Oracle BI 企业版 OBIEE ( 大数据分析 )

42 案例研究 : 金融服务诈骗实时警报目的 : 运行中分析和措施 源分析暂存查询结果 运营目标 跨多个实时信息流关联复杂的风险标准 实时响应 挑战 变更数据源和结构 非实时的复杂评估 源每日可增加 10 TB 或更多

43 实时警报 概念图解 实时 NoSQL 警报 技术机遇 实时处理大数据量 合并历史事务和实时事务 批处理 HDFS 流 (CEP 引擎 ) BPEL 移动 信息板 数据库 架构决策 实时流 利用现有分析 最大限度地减少数据移动

44 实时分析数据流 历史数据源 实时数据源 计算配置文件 事件处理 警报和结果 外部数据库 黑名单 大型机 Hadoop 集群 历史事务 备份历史配置文件 实时事务 ( 基于消息 ) CEP RDBMS 事务 NOSQL RDBMS 实时位置

45 实时警报 逻辑图解 Oracle 大数据机 ( 带 Hadoop 和 NoSQL) 流 (CEP 引擎 ) Oracle EDA/SOA Suite BAM 信息板 BAM 警报 BPEL 流程 关键组件 Oracle 大数据机 Cloudera Manager Oracle NoSQL 数据库 Oracle EDA CEP Oracle SOA BAM Oracle SOA BPEL

46 案例研究 : 保险公司大数据关联和分析目的 : 富有竞争力的创新 个性化保险 汽车保险费 习惯平稳停车急刹车 路程最远 10 英里 11 至 50 英里 50 英里以上 位置城市高速公路 80% 5% 50% 20% 5% 75% 25% 事故近 18 个月 0 对保险费的影响 (2400) 业务目标 让利消费者行为 提供在线透明度 备用产品实时风险分析 挑战 2000 万辆汽车 每天 10 亿条同步记录 开发可靠的统计模型

47 关联和分析 概念图解 HDFS MapReduce 数据仓库 数据库中的分析 BI 平台与分析 业务机会 个性化保险 技术选择 将缩减结果集成到关系数据库 构建另一个环境 手动关联 NoSQL 数据集市 架构决策 使用集成元数据 使用标准 BI 平台 最大限度地减少数据移动

48 数据流架构图解

49 关联和分析 逻辑图解 HDFS 和 NoSQL MapReduce Oracle Advanced Analytics 关键组件 Oracle BI 基础 Oracle 大数据机 Infini Band InfiniBand Cloudera Manager Oracle 大数据连接器 Oracle 大数据连接器 Oracle Exadata Oracle Advanced Analytics Oracle Exalytics Oracle 大数据机 Oracle Exadata Oracle Exalytics

50 要点重述 : 大数据架构功能 决策挖掘大量数据 决策实时警报 决策与结构化数据关联 无数据移动 使用 SQL 技能 EDA 集成 最大限度地减少数据移动 利用集成 就地关联 利用 BI 平台

51 您的大数据规划 充分利用未来的机遇 培养意识 识别业务机会 挖掘 选择并确定大数据集的优先级 评估并采用最为适合的大数据工具集 建立卓越中心 延伸和扩展初步成功 扩展 沟通成功案例 延伸并包含更多大数据集 管理并提升性能和可伸缩性 继续培训并补充技能集 利用 构建以知识为中心的企业文化 能够充分吸收和利用新数据 对现有集成的大数据工具和新工具随其不断成熟进行监控和评估

52 利用 Oracle 和大数据的协同效应 企业弹性和可伸缩性 高性能运营 利用数据库内分析 利用 BI 投资 利用云管理 开源支持和分发

53 Oracle 的企业架构方法 人员 流程 产品组合 Oracle 企业架构师 Oracle 架构开发流程 Oracle EA 框架

54 下一步和我们沟通 Meet our Enterprise Architects Visit Oracle EA areas on Oracle.com Use our EA & Architecture Artifacts Learn about Oracle EA Services

55 谢谢!

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