背景

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1.“云大開(kāi)物”，四大熱門(mén)信息技術(shù)

1.1 業(yè)務(wù)的發(fā)展越來(lái)越受到技術(shù)進(jìn)步的影響。業(yè)務(wù)創(chuàng)新離不開(kāi)技術(shù)創(chuàng)新。技術(shù)為業(yè)務(wù)服務(wù)？

2.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧全景：

分布式編程

分布式文件系統(tǒng)

列數(shù)據(jù)庫(kù)(HBase、Cassandra、BigTable)

柱數(shù)據(jù)庫(kù)(Greenplum、BigQuery)

鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)(Redis、Amazon DynamoDB、Bolt)

文檔數(shù)據(jù)庫(kù)(MongoDB、RethinkDB)

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

新SQL數(shù)據(jù)庫(kù)(HANA)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)

SQL引擎(Hive、PrestoDB、SparkSQL)

數(shù)據(jù)提取

服務(wù)編程

調(diào)度

機(jī)器學(xué)習(xí)

基準(zhǔn)測(cè)試與安全

系統(tǒng)部署

應(yīng)用程序

搜索引擎與框架

MySQL、PostgreSQL、Memcached

嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)

商業(yè)智能

數(shù)據(jù)可視化

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

流計(jì)算引擎

數(shù)據(jù)管道

Big Data

公共數(shù)據(jù)集--（數(shù)據(jù)開(kāi)放、數(shù)據(jù)云服務(wù)）

Hadoop - 大數(shù)據(jù)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理框架

Data Engineering

Streaming

設(shè)計(jì)哲學(xué)

擁抱開(kāi)源、平臺(tái)開(kāi)放

鼓勵(lì)自治、數(shù)據(jù)生態(tài)

支持創(chuàng)新、開(kāi)發(fā)生態(tài)

數(shù)據(jù)共享與開(kāi)放/數(shù)據(jù)門(mén)戶/數(shù)據(jù)生態(tài)

使用ckan構(gòu)建。

大數(shù)據(jù)眾包、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

數(shù)據(jù)生態(tài)

數(shù)據(jù)治理 vs 數(shù)據(jù)自治(搜索引擎是典型的數(shù)據(jù)自治；自治-->生態(tài))

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)方法是計(jì)算機(jī)利用已有的數(shù)據(jù)，得出(訓(xùn)練)了某種模型，并利用此模型預(yù)測(cè)未來(lái)的一種方法。機(jī)器學(xué)習(xí)可完成直接編程(傳統(tǒng)編程)無(wú)法完成的功能。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：

1.回歸算法

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.SVM（支持向量機(jī)）

4.聚類(lèi)算法

5.降維算法

6.推薦算法

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：線性回歸，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：聚類(lèi)算法，降維算法

特殊算法：推薦算法

在2010年以前，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用在某些特定領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用，如車(chē)牌識(shí)別，網(wǎng)絡(luò)***防范，手寫(xiě)字符識(shí)別等等。但是，從2010年以后，隨著大數(shù)據(jù)概念的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)大量的應(yīng)用都與大數(shù)據(jù)高度耦合，幾乎可以認(rèn)為大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的最佳場(chǎng)景。

1.大數(shù)據(jù)，小分析：即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的OLAP分析思路，也就是多維分析思想。

2.大數(shù)據(jù)，大分析：這個(gè)代表的就是數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)分析法。

3.流式分析：這個(gè)主要指的是事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)。

4.查詢分析：經(jīng)典代表是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的子類(lèi)–深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)就是傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到了多隱藏層的情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隱藏層擴(kuò)大到兩個(gè)以上，其訓(xùn)練速度就會(huì)非常慢。

人工智能：

大數(shù)據(jù)平臺(tái)與IaaS/PaaS

IaaS：OpenStack Keystone（認(rèn)證服務(wù)）、OpenStack Swift（對(duì)象存儲(chǔ)）

大數(shù)據(jù)平臺(tái)與IaaS層配合可以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的自動(dòng)部署、增減節(jié)點(diǎn)、多租戶隔離等

PaaS：基于Docker技術(shù)

大數(shù)據(jù)前端(front-end)應(yīng)用的托管、彈性伸縮

Hadoop as a Service

cloudbreak

面向的用戶

數(shù)據(jù)提供者

數(shù)據(jù)分析師

開(kāi)發(fā)者

運(yùn)維工程師

安全

keystone、ldap、oauth與社交賬號(hào)、基礎(chǔ)認(rèn)證

集成問(wèn)題，如ckan、owncloud有自己的用戶

Api store/data store/app store

開(kāi)發(fā)生態(tài)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的托管

API商店：體現(xiàn)了技術(shù)復(fù)用、降低學(xué)習(xí)門(mén)檻、有利于調(diào)試

爬蟲(chóng)服務(wù)算不算API？

部署

使用通用部署工具

docker部署

vagrant

cloudbreak

apache Ambari

HDP部署

使用ambari部署工具，最好能夠是官方源+自制源的模式。對(duì)官方源漢化、添加自制服務(wù)。

素材

chrome加入人臉識(shí)別、印刷體識(shí)別OCR、條碼識(shí)別，一行代碼實(shí)現(xiàn)上述識(shí)別。 IDAP也有人臉識(shí)別、OCR、條碼識(shí)別等行業(yè)案例，包裝成API服務(wù)？

大數(shù)據(jù)API服務(wù)

人臉識(shí)別

車(chē)牌識(shí)別

×××識(shí)別

OCR

二維碼識(shí)別

集成

用戶(租戶)的統(tǒng)一

數(shù)據(jù)集(管道)的對(duì)接

國(guó)際化

frontend-backend（REST API）

云計(jì)算模式

運(yùn)營(yíng)模式存在差異，如資源管理、收費(fèi)、租戶管理

公有云 計(jì)費(fèi)，虛擬數(shù)據(jù)中心

共享云 大申請(qǐng)+審批+事后算賬

專(zhuān)享云(私有云) 小申請(qǐng)+審批+統(tǒng)計(jì)

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專(zhuān)為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

網(wǎng)站名稱(chēng)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃-創(chuàng)新互聯(lián)
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