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- 鹤 柴
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1 Unlock the value from BigData 现代企业大数据的实时处理技术 Jan., 周一平首席技术官 ( 亚太区 ) 富士通解决方案技术支持整合中心
2 数字背后的 大数据 2 亿封 50 倍 万次 一分钟 50 万条 571 个 ZB 72 小时 1200 万 RFID 销售 2090 亿 10 years 8000 亿位置信息服务
3 大数据的市场需求分析 行业相关 工作相关 政府机构 2% 教育 / 研究机构 3% 金融 5% 其他 15% 制造业 32% 管理 11% 咨询 8% 其他 13% 销售 / 市场 / 调查 32% IT 服务 18% 销售行业 24% IT System 18% 研发 19% 信息来自富士通数据优化创新论坛 (2012 年 11 月 ) 2
4 富士通大数据业务方向 加速企业挖掘大数据价值, 为创新提供最佳平台 业务创新 企业创新 富士通大数据业务方向 总体解决方案大数据应用大数据分析大数据处理引擎大数据处理平台 采购生产库存销售社区地理 方法交通能源政府 内部数据 外部数据 3
5 富士通关注企业大数据处理的实时性 大数据实时处理的服务要求 SLA 传感器 互联网 位置信息 互联网日志 图像 传统数据库 数据的采集 CRM ERP HR 大数据 数据的挖掘, 整理, 分析 智能 X 商业智能 报告 决策系统 更快的响应, 更好的决策 4
6 传统数据处理的挑战 ERP CRM 供销存 数据采集, 整理, 直接存为结构化数据 人的因数决定了数据的价值 外部存储 I/O 是传统数据库性能瓶颈 向上扩展是传统数据库处理性能特征报表 查询 I/O 关系型数据库 I/O 5
7 大数据时代所面临的更大挑战 数据源数据采集数据处理数据分析展现 非结构化数据 定义采集接口 机器自动采集 数据格式, 长度无规定 复杂的预处理 NoSQL/HBASE Database BI 结构化数据 预先定义 人工组织 RDBMS RDBMS 结构化数据 6 Copyright 2014 FUJITSU LIMITED
8 大数据的 化大为小 分布式处理的技术 非结构化大宗数据的並行处理技术 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 并行分布式处理 (MapReduce) Hadoop 分布式文件系统 HDFS 並行分布处理 Hadoop 分布式文件系统 通用文件系统 分发 Local HDD Map Collecting results Reduce HDFS Local HDD 通用文件系统 Big data 存储系统 Local HDD Map Reduce Local HDD Results 存储系统 Local HDD Map 7
9 Apache Hadoop 大数据处理的适用性 数据 / 提取整理 / 分类处理 / 修改整合数据录入 Core system 数据 销售数据 已处理数据 结果 用 Hadoop 替代 整理 / 分类 Hadoop 销售数据 Map/Reduce 8
10 富士通 Interstage BDPP,Hadoop 的实时处理 基于开源 Apache Hadoop 并行分布处理技术的解决方案内置富士通集群技术的高可靠主控服务器 (Master Name Server) 富士通分布式文件系统 (P-DFS) 同时支持 Hadoop HDFS 文件接口和标准 POSIX 文件接口 支持 MR 服务器群共享存储系统优化任务分配和页面缓存的专利技术 P-DFS I/O 性能超越 HDFS 近 10 倍 处理时间比较 Hadoop 标准版减少了近 5 倍 [Hadoop 标准文件系统 ] [ 富士通分布式文件系统 ] 大数据处理系统 富士通大数据处理系统 应用系统 分析数据上传 Hadoop 应用系统 Hadoop 数据 分析数据下传 HDFS 数据 分布式文件系统 共享存储系统 Hadoop 必须在数据处理之前将数据上传至 HDFS 应用系统直接存取待处理数据 9
11 富士通 Interstage BDPP 实时处理的性能提升 1 亿数据的整理, 分割处理 Transfer Time Read/Sort/Split Time Existing Java app 160 min (10K data items/sec) Apache Hadoop 32 min (50K data items/sec) Fujitsu BDPP 6 min (280K data items/sec) 快于标准版 Apache Hadoop 近 5 倍
12 解决 I/O 瓶颈的技术演进 缓存 缓存 内存驻留 基于硬盘数据处理 带有缓存数据处理 基于内存数据处理 演进 11
13 存储介质决定了数据处理的性能 90% 的数据在数据库中 90% 的数据在内存 内存 逐渐的转向 数据库 应用程序的响应时间毫秒级 应用程序的响应时间微秒级 12
14 内存的价格使得大数据在内存中处理成为可能 内存处理 充分利用内存价格的下降 大数据 从数据中挖掘有价值的信息 内存价格的急剧下降 挖掘业务数据中有价值的信息需求 13
15 In-Memory 举例 1: 大数据预处理 Interstage BDCEP 巡航 CEP 引擎 数据 ( 事件 ) 事件输入 状态改变 状态 Call 导航 ( 控制 ) 匹配 规则 家電家電 ID, ID, 電力使用量電力使用量事件 富士通复杂事件处理服务器 BDCEP 高性能事件过滤复杂事件引擎 专利申请 下一步 主数据快速同事件合并 用习惯名定义规则 主数据 14
16 生产线设备的实时监控和运维 利用故障预测提高设备运行效率 检测异常现象和已知的出错样本 当预测到出错将会出现, 系统提出检修请求 机器标识 实时分析 易损零件的检测 扭矩 转速 检测出错 异常现象 向工程师提供报告 机器故障预测 温度 仓库数据 生产线数据 安全标准 对生产线发出警报 15
17 In-Memory 举例 2: SAP HANA 其他查询工具 SAP 业务对象工具 实时业务系统 实时分析 实时应用 实时复制 SAP Business Suit SAP HANA 其他数据来源 SAP Business Warehouse 16
18 富士通 SAP HANA Solution 解决方案 17
19 富士通 JAVA AP DB 架构大数据实时处理 传统处理技术 富士通解决方案 Web/AP 服务器 Web/AP 服务器 内存分布式缓存 富士通 Interstage Terracotta BigMemory 内存数据库 数据库服务器 DB 数据库服务器 DB 18
20 In-Memory 举例 3: 富士通 Interstage BigMemory In Memory 在通用 JAVA+DB 企业应用中的应用 性能 将关键业务数据大部分驻存内存, 业务应用系统的性能得以大幅度提高 规模 可管理 TB 级内存数据及每秒几 10 万的数据交易量 管理 管理, 监控系统和数据以实现系统的靠可靠和高可用性 简易 快速部署, 简化配置, 容易存取和无缝升级 Interstage BigMemory MAX 19
21 传统企业业务应用系统架构 数据库的 I/O 瓶颈制约了应用系统的成本, 性能和系统可扩性 应用 应用 应用 应用 >100 毫秒 平均响应时间 数据库 响应速度 系统成本 可扩性 20
22 传统数据库分布式缓存技术 缓存的引进大大改善了数据库的 I/O 压力 应用 应用 应用 应用 缓存 缓存 缓存 缓存 ~10 毫秒 平均响应时间 数据库 响应速度 系统成本 可扩性 21
23 富士通 Interstage BigMemory 解决方案 结合 Ehcache, BigMemory 进一步提高了 JAVA+DB 系统的性能 应用 应用 Ehcache Ehcache < 0.1 毫秒 BigMemory BigMemory 平均响应时间 数据库 响应时间 系统成本 可扩性 22
24 Terracotta BigMemory 服务器阵列平台 Terracotta 服务器阵列 BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory BigMemory 应用 应用 应用 Ehcache Ehcache Ehcache Quartz Quartz Quartz Web Sessions Web Sessions Web Sessions 按需 Scale Out Commodity Server Commodity Server Commodity Server TCP Communications Layer Active Server Disk Active Server Disk Active Server Disk Commodity Server Commodity Server Commodity Server 按需 Scale Out Mirror Disk Mirror Disk Mirror Disk Commodity Server Commodity Server Commodity Server Stripe 1 Stripe 2 Stripe 3 23
25 富士通 BigMemory 在云计算环境中的应用 企业应用 用户 Application Application Application Application Application Application App Server App Server App Server App Server App Server App Server BigMemory BigMemory BigMemory Stripe Stripe Stripe Terracotta 服务器阵列 24
26 富士通提供全面大数据实时处理技术 数据量 PB 富士通 Interstage BDPP 并发, 分布式处理 Hadoop ( 大数据并发分布式处理 ) 富士通 Interstage 内存驻留处理技术 Terracotta BigMemory 内存数据库 分布式缓存 ( 基于内存的数据处理 ) TB GB 缓存传统关联数据库技术富士通 Interstage Terracotta (RDB, BigMemory etc.) ( 基于内存的数据处理 ) 富士通 Interstage BDCEP 流式数据处理 ( 内存数据库 + 快速过滤 ) CEP* 实时性 小时 分钟 秒 毫秒 微秒 25
27 2014 年大数据的市场预测 市场大小 制造业分销行业金融社区服务 管理层 研发 生产 / 物流 销售 / 市场 支持服务 26
28 富士通大数据处理的创新之道 融合, 创新开拓大数据应用 创建大数据企业处理平台 深挖大数据, 为企业业务提供有价值的信息 27
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水晶分析师
大数据时代的挑战 产品定位 体系架构 功能特点 大数据处理平台 行业大数据应用 IT 基础设施 数据源 Hadoop Yarn 终端 统一管理和监控中心(Deploy,Configure,monitor,Manage) Master Servers TRS CRYSTAL MPP Flat Files Applications&DBs ETL&DI Products 技术指标 1 TRS
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