數(shù)據(jù)分析一體機(jī)目錄1大數(shù)據(jù)概述2一體機(jī)概述23研發(fā)思路4應(yīng)用分析大數(shù)據(jù)的的4V特征“4V”是“大數(shù)據(jù)據(jù)”的顯顯著特征征，或者者說(shuō)，只只有具備備這些特特點(diǎn)的數(shù)數(shù)據(jù)，才才是大數(shù)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)將將有新型型的展現(xiàn)現(xiàn)方式：：大型控控制中心心和移動(dòng)動(dòng)終端，，實(shí)現(xiàn)數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)實(shí)時(shí)處理理和快速速?zèng)Q策。。體量Volume多樣性Variety價(jià)值密度度Value速度Velocity非結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)的超大規(guī)規(guī)模和增增長(zhǎng)總數(shù)據(jù)量量的80~90%比結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)增增長(zhǎng)快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的10倍到50倍大數(shù)據(jù)的的異構(gòu)和和多樣性性很多不同同形式（（文本、、圖像、、視頻、、機(jī)器數(shù)數(shù)據(jù)）無(wú)模式或或者模式式不明顯顯不連貫的的語(yǔ)法或或句義大量的不不相關(guān)信信息對(duì)未來(lái)趨趨勢(shì)與模模式的可可預(yù)測(cè)分分析深度復(fù)雜雜分析（（機(jī)器學(xué)學(xué)習(xí)、人人工智能能Vs傳統(tǒng)商務(wù)務(wù)智能(咨詢、報(bào)報(bào)告等））實(shí)時(shí)分析析而非批量量式分析析數(shù)據(jù)輸入入、處理理與丟棄棄立竿見(jiàn)影影而非事事后見(jiàn)效效大數(shù)據(jù)的的特征大數(shù)據(jù)技技術(shù)將被被設(shè)計(jì)用用于在成成本可承承受（economically）的條件件下，通通過(guò)非常?？焖伲ǎ╲elocity）的采集集、發(fā)現(xiàn)現(xiàn)和分析析，從大大量化（（volumes）、多類(lèi)類(lèi)別（variety）的數(shù)據(jù)據(jù)中提取取價(jià)值（（value），屬于IT領(lǐng)域新一一代的技技術(shù)與架架構(gòu)

用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合數(shù)據(jù)分析析的價(jià)值值分析技術(shù)術(shù)：數(shù)據(jù)處理理：自然然語(yǔ)言處處理技術(shù)術(shù)統(tǒng)計(jì)和分分析：A/Btest;topN排行榜；；地域占占比；文文本情感感分析數(shù)據(jù)挖掘掘：關(guān)聯(lián)聯(lián)規(guī)則分分析；分分類(lèi)；聚聚類(lèi)模型預(yù)測(cè)測(cè)：預(yù)測(cè)測(cè)模型；；機(jī)器學(xué)學(xué)習(xí)；建建模仿真真大數(shù)據(jù)技技術(shù)：數(shù)據(jù)采集集：ETL工具數(shù)據(jù)存取?。宏P(guān)系系數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)；NoSQL；SQL等基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)支持：：云存儲(chǔ)儲(chǔ)；分布布式文件件系統(tǒng)等等計(jì)算結(jié)果果展現(xiàn)：：云計(jì)算算；標(biāo)簽簽云；關(guān)關(guān)系圖等等存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)據(jù)的查詢?cè)?、統(tǒng)計(jì)計(jì)、更新新等操作作效率低低非結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)圖片、視視頻、word、pdf、ppt等文件存存儲(chǔ)不利于檢檢索、查查詢和存存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)結(jié)構(gòu)化存存儲(chǔ)按照非結(jié)結(jié)構(gòu)化存存儲(chǔ)解決方案案：Hadoop（MapReduce技術(shù)）流計(jì)算（（twitter的storm和yahoo的S4）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘一些相關(guān)關(guān)技術(shù)1、對(duì)現(xiàn)有有數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)管理技技術(shù)的挑挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)部部署不能能處理數(shù)數(shù)TB級(jí)別的數(shù)數(shù)據(jù)，也也不能很很好的支支持高級(jí)級(jí)別的數(shù)數(shù)據(jù)分析析。急速速膨脹的的數(shù)據(jù)體體量即將將超越傳傳統(tǒng)數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)的管管理能力力。2、經(jīng)典數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)技技術(shù)并沒(méi)沒(méi)有考慮慮數(shù)據(jù)的的多類(lèi)別別（variety）SQL（結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)查查詢語(yǔ)言言），在在設(shè)計(jì)的的一開(kāi)始始是沒(méi)有有考慮非非結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)的的。3、實(shí)時(shí)性性的技術(shù)術(shù)挑戰(zhàn)：：一般而言言，像數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)系統(tǒng)、、BI應(yīng)用，對(duì)對(duì)處理時(shí)時(shí)間的要要求并不不高。因因此這類(lèi)類(lèi)應(yīng)用往往往運(yùn)行行1、2天獲得結(jié)結(jié)果依然然可行的的。但實(shí)實(shí)時(shí)處理理的要求求，是區(qū)區(qū)別大數(shù)數(shù)據(jù)應(yīng)用用和傳統(tǒng)統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)術(shù)、BI技術(shù)的關(guān)關(guān)鍵差別別之一。。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)構(gòu)、數(shù)據(jù)據(jù)中心、、運(yùn)維的的挑戰(zhàn)：：技術(shù)架構(gòu)構(gòu)的挑戰(zhàn)戰(zhàn)：人們每天天創(chuàng)建的的數(shù)據(jù)量量正呈爆爆炸式增增長(zhǎng)，但但就數(shù)據(jù)據(jù)保存來(lái)來(lái)說(shuō)，目前的的技術(shù)改進(jìn)進(jìn)不大，，而數(shù)據(jù)據(jù)丟失的的可能性性卻不斷斷增加。。如此龐大大的數(shù)據(jù)據(jù)量首先先在存儲(chǔ)儲(chǔ)上就會(huì)會(huì)是一個(gè)個(gè)非常嚴(yán)嚴(yán)重的問(wèn)問(wèn)題，硬硬件的更更新速度度將是大大數(shù)據(jù)發(fā)發(fā)展的基基石。領(lǐng)域共性性問(wèn)題大數(shù)據(jù)處處理技術(shù)手段段StringConvertCountFilterStringTruncateSortIndexingJoinSequenceExtractAggregateSocialMediaMachine&SensorDataMediaWebClickstreamMobileAppsCallLogSplunkBI/ReportingCustomizedSolutionsDatabase//DataWarehouse較常見(jiàn)的的解決方案案大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存存大數(shù)據(jù)處處理數(shù)據(jù)分享享數(shù)據(jù)檢索索數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展現(xiàn)分布式軟軟件架構(gòu)構(gòu)并行計(jì)算算框架分布式存存儲(chǔ)橫向擴(kuò)容容(Scale--out)架構(gòu)存儲(chǔ)與運(yùn)算合合一BigData運(yùn)算與存儲(chǔ)，單一架架構(gòu)解決決9傳統(tǒng)并行行計(jì)算架架構(gòu)并行計(jì)算算+分布式存存儲(chǔ)運(yùn)算存儲(chǔ)傳統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu)計(jì)算與存存儲(chǔ)一體體，計(jì)算算向數(shù)據(jù)據(jù)靠攏，，高效專(zhuān)專(zhuān)用存儲(chǔ)儲(chǔ)模式為程序員員屏蔽通通性、并并發(fā)、同同步與一一致性等等問(wèn)題任務(wù)之間間無(wú)依賴賴(share--nothing)，具有高高系統(tǒng)延延展性(scale--out)利用Hadoop的特性目錄1大數(shù)據(jù)概述2一體機(jī)概述103研發(fā)思路4應(yīng)用分析一體機(jī)概概念和分分類(lèi)一體機(jī)是是軟件與硬硬件相結(jié)合的集成系系統(tǒng)產(chǎn)品品，其一般集數(shù)據(jù)處理理、數(shù)據(jù)據(jù)傳輸、、數(shù)據(jù)存存儲(chǔ)三方面于于一體。一體機(jī)機(jī)通過(guò)預(yù)先集成成、測(cè)試試、優(yōu)化，能能夠?qū)崿F(xiàn)快速速部署、、簡(jiǎn)化IT基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)，節(jié)省省資源，提升系系統(tǒng)高可可用性和和可擴(kuò)展展性。11類(lèi)型產(chǎn)品數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一體機(jī)OracleExadata、Teradata、IBMPureDataSystem（fornzsql）、EMCGreenplum數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)OracleExadata、IBMPureDataSystem（forDB2）、華為FusionCube（forOracle）中間件一體機(jī)OracleExalogic、IBMPureApplicationSystem內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)SAPHANA、OracleExalytics其他IBMPureFlexSystem、HP

VirtualSystem、思科FlexPod等服務(wù)器軟件存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)管理從IT基礎(chǔ)設(shè)施施發(fā)展角度度看，復(fù)復(fù)雜的系系統(tǒng)集成成模式已已經(jīng)成為為業(yè)務(wù)創(chuàng)創(chuàng)新的““絆腳石石”簡(jiǎn)化（預(yù)預(yù)集成））、優(yōu)化化的基礎(chǔ)礎(chǔ)設(shè)施才才能為業(yè)務(wù)應(yīng)用用“云化化”提供供更好的的保障大型機(jī)一體化、、預(yù)集成成系統(tǒng)集成成一體化預(yù)預(yù)集成專(zhuān)有技術(shù)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行專(zhuān)有有軟件運(yùn)維成本本極高分層（服服務(wù)器、、網(wǎng)絡(luò)、、存儲(chǔ)））現(xiàn)場(chǎng)集成成通用平臺(tái)臺(tái)，缺乏乏對(duì)平臺(tái)臺(tái)軟件優(yōu)優(yōu)化開(kāi)放的技技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)集成及運(yùn)運(yùn)維成本本高簡(jiǎn)化，將將平臺(tái)軟軟件需要要的基礎(chǔ)礎(chǔ)設(shè)施預(yù)預(yù)集成優(yōu)化，針針對(duì)平臺(tái)臺(tái)軟件非非功能需需求進(jìn)行行優(yōu)化沿用開(kāi)放放的技術(shù)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)維成本本低平臺(tái)即服服務(wù)軟件即服服務(wù)數(shù)據(jù)即服服務(wù)…云GartnerDataCenterConferencepresentationGartner數(shù)據(jù)中心心大會(huì)專(zhuān)專(zhuān)題講座座WillFabricComputingChangetheConceptoftheTraditionalServer??”,December2011光纖運(yùn)算算是否會(huì)會(huì)顛覆傳傳統(tǒng)服務(wù)務(wù)器的概概念2011年12月“By2015,35%oftotalservershippedvaluewillbeasintegratedsystems.””“到2015年，35%的服務(wù)器器都將以以集成系系統(tǒng)方式式交付”UnifiedComputingSystem(UCS)2012.42012.9FusionCubeExadata數(shù)據(jù)庫(kù)一一體機(jī)Exalogic中間件一一體機(jī)Exalytics內(nèi)存分析析機(jī)BigData大數(shù)據(jù)機(jī)機(jī)從2008年開(kāi)始，，基于開(kāi)開(kāi)放的技技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)內(nèi)外廠商商紛紛開(kāi)開(kāi)始研制制一體機(jī)機(jī)。Oracle率先推出出數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)、中間間件、數(shù)數(shù)據(jù)分析析以及大大數(shù)據(jù)等等多款一一體機(jī)產(chǎn)產(chǎn)品一體機(jī)架架構(gòu)15負(fù)載均衡中間件數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器存儲(chǔ)單機(jī)，集群?jiǎn)螌?shí)例，多實(shí)例橫向、縱向擴(kuò)展能力CPU/內(nèi)存比高I/O配置單機(jī)HA，群集高隨機(jī)，高順序讀寫(xiě)性能存儲(chǔ)單機(jī)，多機(jī)串行，并行交易應(yīng)用數(shù)據(jù)應(yīng)用管理應(yīng)用其他系統(tǒng)高端中端PC服務(wù)器刀片存儲(chǔ)傳統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)一體機(jī)架架構(gòu)一體機(jī)通通過(guò)把傳傳統(tǒng)架構(gòu)中的主機(jī)機(jī)、存儲(chǔ)儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)絡(luò)、管理理軟件、、數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)或或中間件件或虛擬擬化軟件件進(jìn)行集成打包包，形成一一體化解解決方案，降低總擁?yè)碛谐杀颈荆═CO），提升升整體性性能。一體機(jī)不不是簡(jiǎn)單單的將軟軟硬件進(jìn)進(jìn)行堆砌砌，而是是在軟硬硬件架構(gòu)構(gòu)上對(duì)硬件性性能、軟件性能進(jìn)進(jìn)行平衡衡優(yōu)化，以克服服傳統(tǒng)解解決方案案在數(shù)據(jù)據(jù)管理、I/O讀寫(xiě)等方方面的瓶瓶頸，針針對(duì)性的的增強(qiáng)系系統(tǒng)整體體處理能能力。一體機(jī)發(fā)發(fā)展背景景（一））--海量數(shù)據(jù)據(jù)分析驅(qū)驅(qū)動(dòng)16隨著信息息技術(shù)在在人類(lèi)各各項(xiàng)生產(chǎn)產(chǎn)生活中中的應(yīng)用用不斷拓拓展，可分析的數(shù)據(jù)據(jù)呈現(xiàn)出出爆炸式式增長(zhǎng)。高效、迅速地從海量量數(shù)據(jù)中中挖掘出出潛在價(jià)價(jià)值并轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化為決決策依據(jù)據(jù)已經(jīng)成成為各行行業(yè)信息息化面臨臨的重大大挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)分析面臨挑戰(zhàn)海量數(shù)據(jù)難以管理系統(tǒng)性能難以保障復(fù)雜分析難以支持解決思路硬件加速、擴(kuò)充數(shù)據(jù)緩存高速內(nèi)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)線性擴(kuò)展能力分級(jí)存儲(chǔ)、壓縮存儲(chǔ)、列存儲(chǔ)技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢規(guī)則動(dòng)態(tài)負(fù)載監(jiān)控與管理集群能力提升、異地容災(zāi)17一體機(jī)發(fā)發(fā)展背景景（二））--大并發(fā)承承載能力力驅(qū)動(dòng)隨著信息息系統(tǒng)的的深入應(yīng)應(yīng)用以及及企業(yè)對(duì)對(duì)信息系系統(tǒng)的依依賴程度度增加，，對(duì)軟硬硬件平臺(tái)臺(tái)的并發(fā)處理理能力、海量數(shù)據(jù)據(jù)處理能能力、系統(tǒng)響應(yīng)應(yīng)速度、軟硬件平平臺(tái)穩(wěn)定定性、軟硬件平平臺(tái)可擴(kuò)擴(kuò)展性等方面的的能力有有了更高高的要求求，且呈呈上升趨趨勢(shì)。并發(fā)處理理能力海量數(shù)據(jù)據(jù)處理能能力系統(tǒng)響應(yīng)應(yīng)速度軟硬件平平臺(tái)穩(wěn)定定性軟硬件平平臺(tái)可擴(kuò)擴(kuò)展性一體機(jī)發(fā)發(fā)展背景景（三））--簡(jiǎn)化IT需求驅(qū)動(dòng)動(dòng)18由于前期期IT技術(shù)與理理念的局局限性，，信息化化發(fā)展過(guò)過(guò)程中形形成了許多復(fù)雜的“豎井井式”應(yīng)用，對(duì)對(duì)信息化化管理帶帶來(lái)極大大挑戰(zhàn)。通過(guò)簡(jiǎn)化IT基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)，提高硬件件資源利利用率，減少投投資采購(gòu)購(gòu)成本、、降低設(shè)設(shè)備能耗耗和運(yùn)維成本等措措施提升升信息化化水平已已成為共共識(shí)。設(shè)備品牌型號(hào)繁繁雜集成復(fù)雜雜度高資源利用用率低運(yùn)維管理難度大大面臨挑戰(zhàn)設(shè)備型號(hào)號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化化工業(yè)化預(yù)預(yù)集成負(fù)載動(dòng)態(tài)態(tài)均衡統(tǒng)一管理理平臺(tái)解決思路機(jī)房空間不不足電力能耗耗大運(yùn)維成本高高面臨挑戰(zhàn)簡(jiǎn)化IT架構(gòu)提升軟硬件件集成度度減少設(shè)備備數(shù)量選用綠色色節(jié)能設(shè)設(shè)備解決思路軟硬件資源池19應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)化化IT架構(gòu)需求求，目前前業(yè)界有有軟硬件資資源池與專(zhuān)業(yè)化一一體機(jī)兩種主流流技術(shù)路線可可供選擇擇，相比比較一體體機(jī)產(chǎn)品品適用于于單一化化（數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)、中中間件、、虛擬化化之一））的場(chǎng)景景，軟硬硬件資源源池適用用于多用用途的通通用場(chǎng)景景。海量數(shù)據(jù)分分析簡(jiǎn)化IT適用于專(zhuān)專(zhuān)業(yè)性要要求低的的通用場(chǎng)場(chǎng)景開(kāi)放性強(qiáng)耦合度低低可采購(gòu)軟軟硬件自自行集成成搭建適用于專(zhuān)專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)強(qiáng)的場(chǎng)景景開(kāi)放性弱弱耦合度高高由專(zhuān)業(yè)廠廠商預(yù)集集成封裝裝專(zhuān)業(yè)化一體機(jī)一體機(jī)發(fā)發(fā)展背景景（四））--技術(shù)路線線目錄1大數(shù)據(jù)概述2一體機(jī)概述203研發(fā)思路4應(yīng)用分析存儲(chǔ)管理分析可視化軟硬件一一體的創(chuàng)創(chuàng)新數(shù)據(jù)據(jù)處理平平臺(tái)針對(duì)不同同應(yīng)用的的系列化化產(chǎn)品業(yè)務(wù)支持持團(tuán)隊(duì)提供全國(guó)國(guó)產(chǎn)的自自主可控控方案數(shù)據(jù)獲取取重新設(shè)計(jì)計(jì)軟件體系結(jié)構(gòu)構(gòu)研發(fā)思路路：基于開(kāi)源源軟件和和國(guó)產(chǎn)硬硬件構(gòu)建建應(yīng)用級(jí)級(jí)一體機(jī)機(jī)采用浪潮潮的設(shè)備備做一體體機(jī)的硬硬件支撐撐適用于大大數(shù)據(jù)處處理的計(jì)計(jì)算單元元有針對(duì)性性設(shè)計(jì)和和開(kāi)發(fā)的的適用于于大數(shù)據(jù)據(jù)處理的的通用計(jì)計(jì)算單元元、輕量量計(jì)算單單元和重重載計(jì)算算單元。。計(jì)算隨數(shù)數(shù)據(jù)分布布彈性可擴(kuò)擴(kuò)展業(yè)務(wù)連續(xù)續(xù)性保證證在Hadoop上有一定定拓展JobTrackerDataNodeCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUDataNodeDataNodeDataNodeNameNode主備備主備備主備備主備備數(shù)據(jù)本地化（計(jì)算隨隨數(shù)據(jù)分分布）是指并行行計(jì)算框框架智能能地將計(jì)計(jì)算任務(wù)務(wù)指派到到存儲(chǔ)著著該任務(wù)務(wù)所需數(shù)數(shù)據(jù)的節(jié)節(jié)點(diǎn)，從從而避免免傳統(tǒng)分分布式計(jì)計(jì)算中嚴(yán)嚴(yán)重的數(shù)數(shù)據(jù)傳輸輸瓶頸。。JobMapCPU計(jì)算和存存儲(chǔ)合一一DataNodeCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUCPUDataNodeDataNodeDataNode主備備主備備主備備主備備CPU業(yè)務(wù)連續(xù)續(xù)性保證證是傳統(tǒng)分分布式計(jì)計(jì)算中最最為復(fù)雜雜的開(kāi)發(fā)發(fā)目標(biāo)。。通常當(dāng)當(dāng)系統(tǒng)規(guī)規(guī)模擴(kuò)展展至百節(jié)節(jié)點(diǎn)以上上時(shí)，就就必須應(yīng)應(yīng)對(duì)計(jì)算算單元失失效，顯顯式地保保存和恢恢復(fù)失敗敗任務(wù)。。浪潮大大數(shù)據(jù)一一體機(jī)能能夠智能能識(shí)別失失敗任務(wù)務(wù)，自動(dòng)動(dòng)將其轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)移到備備份數(shù)據(jù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。。使用浪潮潮的底層層保障優(yōu)化系統(tǒng)統(tǒng)任務(wù)調(diào)調(diào)度策略略，對(duì)任務(wù)務(wù)實(shí)現(xiàn)實(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控控，并動(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)整整任務(wù)執(zhí)執(zhí)行資源源，減少少慢任務(wù)數(shù)量，提提高整體體性能專(zhuān)注性能能提升和和優(yōu)化目標(biāo)：數(shù)數(shù)據(jù)分析析一體機(jī)機(jī)（業(yè)務(wù)務(wù)級(jí)）全環(huán)節(jié)覆覆蓋存儲(chǔ)、管管理、展展現(xiàn)、分分析處理密集集型的重重載應(yīng)用用可重構(gòu)加加速器件件或眾核核處理器器，硬件件加速P-1數(shù)據(jù)處理理應(yīng)用計(jì)算能力力、I/O能力、存存儲(chǔ)能力力均衡P-2視頻處理理等行業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)據(jù)處理系系統(tǒng)………28研發(fā)工作作組織實(shí)實(shí)施（建建議）1.測(cè)試環(huán)境搭建2.技術(shù)驗(yàn)證3.產(chǎn)品規(guī)劃4.一體機(jī)原型樣機(jī)詳細(xì)設(shè)計(jì)5.

一體機(jī)試生產(chǎn)6.一體機(jī)規(guī)模生產(chǎn)7.完成目標(biāo)設(shè)備到位基礎(chǔ)環(huán)境搭建

概念規(guī)劃2013.11.1-12.31一體機(jī)規(guī)劃研究思路確定一體機(jī)0.1版2014.3.1-5.31一體機(jī)產(chǎn)品工藝完善10.1-12.312015.1一體機(jī)批量生產(chǎn)6.1-9.30軟件平臺(tái)測(cè)試、提升一體機(jī)整體設(shè)計(jì)概念驗(yàn)證2013.12-2014.2熟悉、掌握一體機(jī)研研發(fā)組織織實(shí)施包包含測(cè)試試環(huán)境搭搭建、技技術(shù)驗(yàn)證證、產(chǎn)品品規(guī)劃、、一體機(jī)機(jī)原型詳詳細(xì)設(shè)計(jì)計(jì)、一體體機(jī)試生生產(chǎn)、一一體機(jī)規(guī)規(guī)模生產(chǎn)產(chǎn)等六個(gè)個(gè)階段。。目前以人人數(shù)上以以學(xué)生主主體，如如果有應(yīng)應(yīng)急需要要，則以以社會(huì)招招聘為主主體。目錄1大數(shù)據(jù)概述2一體機(jī)概述293研發(fā)思路4應(yīng)用分析應(yīng)用分析析-案例Exadata具有業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同的最強(qiáng)OLTP處理能力、產(chǎn)品成熟度較高、采用shared-nothing+shared-disk的混合架構(gòu)，IO吞吐能力強(qiáng)、存儲(chǔ)智能化掃描、存儲(chǔ)索引;

適用于OLTP與OLAP兩種系統(tǒng)、與公司信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接程度高;性能擴(kuò)展方面介于線性擴(kuò)展與非線性擴(kuò)展之間，最多可擴(kuò)展至8個(gè)滿配機(jī)柜（64臺(tái)計(jì)算服務(wù)器）；OLTP場(chǎng)景測(cè)試表現(xiàn)良好，高傳輸性