《数据仓库云解决方案.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据仓库云解决方案.doc（13页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、数据仓库云解决方案篇一：企业云存储解决方案企业云存储解决方案发布日期：20XX-4-19 发布者： 共阅93次 打印本文【文章字体：大 中 小】信息化离不开数据中心，同理，缺乏云存储就意味着不是完整意义上的云计算。云存储是在云计算基础上衍生出的一种新概念和技术解决方案，它利用集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。云存储是在云计算发展的过程中，以数据存储为核心的云服务形态出现。对于企业来讲，云存储可以有效解决如何存储和访问越来越多的数据的问题。通过云存储平台，用户无需关注存储设备的空间大小和存放位
2、置，甚至无需了解存储服务器的安全性和稳定性，因而也就省却了存储设备的管理和维护环节，也减少了数据灾备问题带来的困恼。因为用户所使用的，并不是某个存储设备，而是整个云存储系统的数据访问服务，用户只需要将数据存放在云端就可以实现云存储功能。所以，用户使用的云存储，本质上就是一种云存储的服务，而不是传统意义上的数据存储。它通过应用软件和存储设备的结合，实现存储设备向存储服务的转变。用户可以在任何地方在任何时候，通过网络与云存储进行连接，并对云存储中的数据进行访问等各项操作。 云存储在未来发展道路上，也有着十分广阔的应用前景。据有关专业机构分析，今后五年内中国数据中心服务市场份额增长将超过19亿美元。
3、而IDC也预测，到2020年全球产生的信息总量将达到35ZB（1ZB=1000EB=1000000PB=1000000000TB），而在20XX年这一数字却仅为。越来越发达的信息社会，势必将产生更多的数据，同时也要求有更具扩展性的云存储架构和强大可靠的解决方案来保证海量数据的存储访问需要。任何一种解决方案的设计出台，都是为了满足某种实际应用的需要，云存储领域也是如此。我们在设计云存储解决方案的时候，首先需要了解当前和未来数据存储的应用需求，洞悉云存储数据的规模和类型，只有这样才会有助于我们设计尽量贴近实际需求的解决方案。 权威机构IDC有一份关于20XX-20XX年全球数据增长趋势的分析报告，
4、报告显示，全球数据从20XX年到20XX年将面临爆炸式增长，数据总量将从20XX年的10EB增长到20XX年的70+EB，其中结构化数据增长仅占其中一小部分，绝大部分都是数据仓库和非结构化数据增长。而数据恢复、效率和数字化也正在改变企业对存储系统的需求。企业存储消耗：选择云存储的目标前面我们提到，高性能存储和容量存储两种主要的云存储需求模式，前者为高性能应用，例如数据库应用和IOPS，要求低延时和高IOPS；后者则为容量型应用，例如对象存储和备份归档。云存储需求模式如图所示，我们以性能和容量两个维度对云存储需求模式进行划分。性能要求最高的为企业数据库（OLTP和OLAP应用），其次为内容分发网
5、络、应用数据存储、大型关系数据库，而从容量角度来看，数据存储要求空间最大的当属服务器与客户端的文件备份和归档，其次则为对象存储和高性能计算、大型分析工具。随着英特尔公司本月初推出至强E7处理器平台，X86服务器的处理能力又有了一个质的飞跃。众所周知，X86架构为融合提供基础，随着最新至强E7平台的推出，X86架构不仅仅在服务器上将获得更大的成功，很多存储架构也日趋采用英特尔处理器，这样一来，它将有助于新融合存储服务器对云存储使用模式进行优化。新至强E7硬件平台，将为云存储不同模式提供对应的硬件解决方案。满足不同云存储需求模式的解决方案对于性能要求比较高的云存储使用模式，可以采用英特尔多插槽式的
6、多核至强处理器平台，并配以超高速以太网结构支持用户网络访问和数据存储需要。而更注重数据存储容量的使用模式，则可以把重点放在存储介质方面，比如可以灵活采用低功耗、轻便易用的NAND闪存，也可以使用稳定可靠的SATA和HDD存储，满足海量数据存储访问需要。在IDF20XX技术课程上，英特尔提供了存储融合服务器在成本、电源、性能和可靠性方面的对比分析，图中展示的是融合服务器的硬件配置方案，以及相应的成本对比。融合存储服务器硬件设计实例针对大型对象存储，英特尔公司推出了采用EMC和Oxygen产品的云存储解决方案。从图中我们可以看出，客户端需要通过防火墙才能访问云端，在获得云端的授权之后，接收来自云的
7、数据包，同时这两个数据中心在接收云端指示后，允许客户端对数据中心进行数据存储和访问的操作。Oxygen云企业级文档存取针对应用数据存储、较大对象存储和备份/归档存储使用模式的云存储解决方案：基于EMC和Atoms的云存储融合存储服务器组件上图中显示的是，采用EMC*1U服务器、适用较大对象存储的云存储解决方案。采用下一代至强处理器平台，优惠存储容量的参考架构，下面分别展示的是较大对象存储、备份归档存储和大规模分析Hadoop使用模式。较大对象存储使用模式篇二：大数据整合集成解决方案数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同
8、的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力
9、和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数
10、据类型繁多等特点。对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送篇三：大数据业务-数据仓库与数据挖掘大数据业务-数据仓库与数据挖掘 商业智能应用的基础 全方位数据整合商业智能系统不论其呈现给用户的应用面为哪种形式，不论其采用的技术为MDM 、动态实时分析 、数据挖掘 等，不论其数据架构为数据仓库 、数据集市 或者Hadoop，该应用系统整体架构的最底层必为数据整合 的机制。有些小型或简单的BI项目会采用Hard Code方式，以程序、批处理指
11、令集搭配系统调度来实施数据整合；一旦系统扩充愈加复杂或遭遇系统快速变更、新增功能时，则因缺乏弹性，导致BI应用效益较为底下，甚至沦为不再更新的固有系统。因此一套数据整合平台是BI系统持续营运的必要条件。导入全方位数据整合平台，发挥BI极致效益工欲善其事，必先利其器。Trinity是一套可充分支持BI系统且助其发挥极致效益的数据整合平台，具备下列优势：易学易用、强大且完整的功能，缩短导入与变更开发时间Trinity提供简易GUI与强大的功能模块，简化开发过程、降低开发成本，进而缩短系统导入与变更时的上线时间。高弹性扩充架构，满足快速变动的业务需求通过内嵌组件plug-in，Trinity用户可依
12、需求定制开发Java、C+等组件，扩充系统功能，让系统的应用更具弹性以迅速反应业务需求，提升整体绩效。首创工作排程管理整合，提供End-to-End全方位作业控管Trinity独家内建工作排程管理系统，将复杂的数据整合工作流程，以创新的分布式架构执行，并透过易学易用的GUI轻松进行繁复的流程设计及大量作业的维运管理。此外，BI系统的作业从底层源数据汇整，直到前端报表产出，虽然横跨多套AP或程序，实应视为一体。Trinity的流程管理在具体实施时，可涵盖End-to-End作业的整体流程控管，如下图。无缝连接关系数据库与Hadoop，快速导入BigData分析应用近几年BigData成为显学，但
13、如何导入BigData应用与企业数据分析，却因缺乏成熟的工具或应用软件，导致开发人员由摸索学习Hadoop开始、然后编写许多复杂的程序。为了协助企业加速导入BigData分析应用，Trinity提供BigData ETL管理，将Hadoop复杂的MapReduce处理程序纳入排程管理控管，不但增进管理性，更大幅减少程序开发而提升生产力。此外，目前基于关系型数据的BI技术诸如OLAP、Mining等都已成熟，许多企业也已建立BI系统，在数据的分析应用端应符合现有需求，目前的困难是难以处理Big Data。通过简单易用的Big Data ETL作业，Trinity可将半结构与非结构化数据作为BI底
14、层的新数据源，与既有的关系型数据一并汇总纳入企业数据仓库中，后面即可套用业界成熟的数据分析方案如下图。云平台连锁酒店解决方案由于经济趋缓，连锁酒店集团竞争日益激烈；为了提升竞争优势，故而相继导入IT技术，大额投资电脑硬件和软件系统、标准机房、专业人才来为酒店提供竞争力。相对的这些固定投资也大幅提升了酒店的成本，而随着IT技术日新月异，这样的军备竞赛势必持续下去；因此如何能够有效投资而致胜，遂成为酒店投资者重要的课题。云平台集中式管理迎接云计算、大数据趋势的来临，导入TrinityPMS基于云平台连锁酒店集团解决方案就是这个问题的最佳解答！单一数据库、数据中心的架构；为数据统一、管理、分析做好了
15、长远储备，为连锁酒店做好了长期保持竞争优势的强大工具。这样的设计，量身定制中央管理系统才会更好的为连锁酒店制定业务标准化、制定管理控制、制定销售政策，达成下列绩效：定制以适合您的连锁酒店集团业务需要可缩放以适合您的连锁酒店集团功能大小可帮助您成为生产力、 盈利更专业。真正统一集团控制，集团控制每一个分店使用功能及操作。真正数据统一，可以方便提供数据挖掘服务。系统优势1.平台云端化降低整体成本TCO全集团只需要建立一个机房、技术人员只需维护一个机房。大幅减少硬件投入成本，用普通PC机器代替专业服务器。系统部署简单，技术人员不用去分店，就可以实现系统安装。硬件升级也只是添加PC机器，原来购买的机器继续使用，同时又提供了整体运算性能。 软件升级，只需要集团机房升级，分店自动升级。2.集中式管理实现集团标准化管理房型集团标准化。房价集团标准化。工作流集团标准化运营。服务流程标准化。3.单一数据中心设计数据集中管理，一举免除同步、灾备与整合分析等难题很方便进行所有分店数据进行数据分析。集团统一会员。集团统一客历档案。集团统一消费数
