大數(shù)據(jù)分析一體機(jī)31

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，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)模和增增長總數(shù)據(jù)量量的80~90%比結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)增增長快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)數(shù)據(jù)倉庫庫的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)）無模式或或者模式式不明顯顯不連貫的的語法或或句義大量的不不相關(guān)信信息對(duì)未來趨趨勢(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影影而非事事后見效效大數(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）、多類類別（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；聚聚類模型預(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)庫庫；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)儭⒔y(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)庫庫管理技技術(shù)的挑挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)數(shù)據(jù)庫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)庫的管管理能力力。2、經(jīng)典數(shù)數(shù)據(jù)庫技技術(shù)并沒沒有考慮慮數(shù)據(jù)的的多類別別（variety）SQL（結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)查查詢語言言），在在設(shè)計(jì)的的一開始始是沒有有考慮非非結(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)倉庫庫系統(tǒng)、、BI應(yīng)用，對(duì)對(duì)處理時(shí)時(shí)間的要要求并不不高。因因此這類類應(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)倉倉庫技術(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，但但就數(shù)據(jù)據(jù)保存來來說，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)重的問問題，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)域共性性問題大數(shù)據(jù)處處理技術(shù)手段段StringConvertCountFilterStringTruncateSortIndexingJoinSequenceExtractAggregateSocialMediaMachine&SensorDataMediaWebClickstreamMobileAppsCallLogSplunkBI/ReportingCustomizedSolutionsDatabase//DataWarehouse較常見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，，高效專專用存儲(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題任務(wù)之間間無依賴賴(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類型產(chǎn)品數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)OracleExadata、Teradata、IBMPureDataSystem（fornzsql）、EMCGreenplum數(shù)據(jù)庫一體機(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)集成專有技術(shù)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行專有有軟件運(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)專專題講座座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年開始，，基于開開放的技技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，國內(nèi)內(nèi)外廠商商紛紛開開始研制制一體機(jī)機(jī)。Oracle率先推出出數(shù)據(jù)庫庫、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)倉倉庫或數(shù)數(shù)據(jù)庫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，降低總擁擁有成本本（TCO），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。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)展過過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極大大挑戰(zhàn)。通過簡(jiǎn)化IT基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)，提高硬件件資源利利用率，減少投投資采購購成本、、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、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適用于專專業(yè)性要要求低的的通用場(chǎng)場(chǎng)景開放性強(qiáng)耦合度低低可采購軟軟硬件自自行集成成搭建適用于專專業(yè)性強(qiáng)強(qiáng)的場(chǎng)景景開放性弱弱耦合度高高由專業(yè)廠廠商預(yù)集集成封裝裝專業(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)提供全國國產(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：基于開源源軟件和和國產(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