中国联通容器化大数据云平台探索与实践
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大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中,企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务,旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息,以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集:支持多种来源的数据接入,包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗:强大的数据预处理功能,可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储:采用可扩展的分布式存储系统,确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引:为快速查询性能建立索引,提高数据检索效率。
数据处理•实时处理:支持实时数据处理和流分析,以便迅速响应业务需求。
•批量处理:高效的批量数据处理能力,适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析:集成了机器学习、数据挖掘和统计模型,支持预测分析和模式识别。
•可视化工具:提供丰富的数据可视化工具,帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制:多级访问控制确保数据安全,防止未授权访问。
•数据质量管理:内置数据质量监控机制,确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持:可在多个云平台上运行,包括公有云、私有云和混合云。
•容器化:利用容器技术实现服务的微服务化,易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩:根据工作负载自动调整资源,优化性能和成本。
•多租户架构:支持多租户,满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能:为商业智能提供数据支持,揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理:通过分析历史数据,预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察:深入理解客户需求,提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发:利用用户反馈和市场数据,指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力,还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台,企业可以释放数据的全部潜力,推动数据驱动的决策,从而在竞争激烈的市场中保持领先。
云平台发展情况汇报近年来,云平台的发展呈现出蓬勃的态势,各大互联网公司纷纷加大对云计算、云服务的投入,云平台的发展也日益受到社会各界的关注。
在这样的大背景下,我将就云平台的发展情况进行汇报,以便大家对云平台的发展有更清晰的认识。
首先,从技术方面来看,云平台在硬件设施、软件技术、网络技术等方面都取得了长足的进步。
硬件设施方面,云平台采用了大规模并行处理、分布式计算等先进技术,极大地提高了计算效率和数据处理能力;软件技术方面,云平台采用了虚拟化、容器化等技术,使得资源的利用率大大提高,降低了成本;网络技术方面,云平台采用了SDN、NFV等技术,极大地提高了网络的灵活性和可管理性。
这些技术的应用,为云平台的发展提供了有力的支撑。
其次,从市场需求来看,云平台的发展也得到了良好的市场认可。
随着数字化转型的深入,各行各业对于数据存储、计算能力、应用部署等方面的需求不断增加,云平台的灵活性、可扩展性、安全性等优势得到了更多的认可。
尤其是在人工智能、大数据分析、物联网等新兴领域,云平台的需求更是迅速增长,市场潜力巨大。
再者,从政策环境来看,政府对于云平台的发展也给予了积极的支持。
在促进云计算产业发展方面,政府出台了一系列的政策措施,包括资金支持、税收优惠、人才培养等方面的政策,为云平台的发展提供了有力的政策支持。
总的来说,云平台在技术、市场、政策等方面都取得了长足的进步,发展态势良好。
但同时,也面临着一些挑战,比如安全性、隐私保护、数据监管等方面的问题亟待解决。
另外,云平台的发展也需要更多的人才支持,包括技术人才、管理人才等方面的需求。
因此,我们将继续加大对云平台的研发投入,不断提升云平台的技术实力和服务水平,以满足市场需求,推动云平台的健康发展。
以上就是对云平台发展情况的汇报,希望能够得到大家的认可和支持,也欢迎大家对云平台的发展提出宝贵意见和建议。
让我们共同努力,推动云平台行业迈上新的台阶,为数字化转型和信息化建设贡献更大的力量!。
OpenStack技术在云计算中的应用研究随着信息技术的发展和大数据时代的到来,云计算作为一种新型的计算模式,以其高效、安全、稳定、弹性、低成本的优点被广泛应用。
而OpenStack技术作为目前应用最广泛的开源云计算平台,其庞大的社区和不断创新的功能特性,引起了广泛的关注和研究。
本文将探讨OpenStack技术在云计算中的应用研究。
一、OpenStack的概述及动态OpenStack是一个开放源代码的云计算平台,旨在为公共云、私有云、混合云、边缘计算和电信云等不同场景提供一致的可扩展性、安全性和高可用性的基础架构服务。
OpenStack最初由Rackspace和NASA共同开发,在2010年正式发布第一个版本,并迅速吸引了全球开发者的加入。
目前,OpenStack已经成为全球应用最广泛的开源云计算平台,其社区已经发展到超过一个百万人的规模,并得到了包括IBM、华为、思科、红帽等在内的众多知名企业的支持和参与。
根据OpenStack官网最新数据,截至2021年8月,全球已经有近20万个OpenStack云环境部署实例,覆盖了各种不同的行业和应用场景。
近年来,OpenStack平台在技术领域不断创新和完善,完善了容器编排和管理、大规模存储、网络等特性,并着力提升云计算的自动化、安全性、可靠性和管理性。
例如,最近的OpenStack Wallaby版本中,引入了新的功能模块,如多云管理、故障检测和恢复、虚拟机的内存共享和全局内存加速等,进一步提升了OpenStack平台的稳定性、可靠性和性能。
二、OpenStack技术在云计算中的应用实践1. 私有云搭建OpenStack可以用来搭建私有云环境,使企业可以按需分配和使用资源,提高资源利用率和灵活性;可以实现虚拟化和容器化技术的支持,提供持续集成和持续交付的基础环境;可以提供灵活的网络和存储管理,支持复杂的应用场景。
例如,一些金融、医疗、科研等机构都在使用OpenStack搭建私有云环境,实现数据隔离、合规性等重要功能。
QB/CU 中国联通公司企业标准QB/CU U00-255(2014)代替 QB/CU 191-2012中国联通云计算技术体制China Unicom Cloud Computing Technology Architecture(V2.0)2014-12-15发布2014-12-15实施目录前言 (III)1 范围 (1)2 规范性引述文件 (1)3 缩略语和术语 (1)3.1 缩略语 (1)3.2 术语及定义 (2)4 云计算技术体制V2.0编制基础 (2)4.1 外部编制基础 (2)4.1.1 云计算发展日趋成熟 (2)4.1.2 国外云计算标准化工作进展迅速 (3)4.1.2.1 国外云计算标准化架构模型 (3)4.1.2.2 国外云计算标准化组织工作进展 (3)4.1.3 国内云计算标准化工作稳步发展 (4)4.1.3.1 云计算行业标准总体架构 (4)4.1.3.2 行业标准化组织工作进展 (4)4.1.4 成熟技术和产品涌现 (6)4.2 内部编制基础 (6)4.2.1 云计算企标体系1.0成果显著 (6)4.2.2 公司IT规划指明私有云发展方向 (6)4.3 编制基础总结 (6)5 中国联通云计算企标体系总体架构V2.0分析 (7)5.1 中国联通计算企标体系架构V2.0的分析依据 (7)5.1.1 中国联通云计算企标体系v1.0架构分析 (7)5.1.2 公司IT规划云计算发展架构分析 (7)5.1.3 国内外主流标准体系架构分析 (8)5.1.4 业内主流云计算体系架构分析 (8)5.2 中国联通计算企标体系架构V2.0的建议 (8)6 中国联通云计算企标体系V2.0需求挖掘 (8)6.1 云计算企标需求挖掘思路 (8)6.2 云计算企标需求 (8)6.2.1 企标需求分层分析 (9)6.2.1.1 资源层 (9)6.2.1.2 平台层 (10)6.2.1.3 应用层 (11)6.2.1.4 云运维 (13)6.2.1.5 云安全 (15)6.2.2 企标需求汇总 (16)8 中国联通14-16年计算企标编制计划 (24)8.1 中国联通云计算企标编制计划制订原则 (24)8.2 中国联通私有云企业标准编制建议 (24)8.3 中国联通私有云企业标准工作建议 (26)8.3.1 2014年中国联通已批复企标 (26)8.3.2 2015年中国联通私有云企标编制工作建议 (27)8.3.2.1 总体规范 (27)8.3.2.2 资源层规范 (27)8.3.2.3 平台层规范 (28)8.3.2.4 应用层规范 (29)8.3.2.5 云运维管理 (29)8.3.2.6 安全保障 (30)8.3.3 2016年中国联通私有云企标编制工作建议 (30)8.3.3.1 资源层规范 (30)8.3.3.2 平台层规范 (30)8.3.3.3 应用层规范 (31)8.3.3.4 安全保障 (32)附录A(规范性附录)中国联通云计算企标体系架构V2.0与CCSA体系架构对比 (32)前言2012年技术部牵头组织编写的《中国联通云计算技术体制V1.0》对中国联通2012-2014年的企标体系建设进行了规划,时至如今,已完成其历史使命,不再适应目前中国联通云计算发展需求。
云平台解决方案目录:1. 什么是云平台解决方案?1.1 云平台解决方案的定义1.2 云平台解决方案的优势2. 云平台解决方案的应用领域2.1 企业信息化2.2 大数据分析2.3 人工智能应用3. 云平台解决方案的关键技术3.1 虚拟化技术3.2 容器化技术4. 未来发展趋势4.1 多云管理趋势4.2 边缘计算技术的发展---1.1 云平台解决方案的定义云平台解决方案是指利用云计算技术和服务,为企业提供包括基础设施、平台和应用软件在内的一揽子解决方案。
通过云平台解决方案,企业可以在云端搭建、管理和运营所需的应用程序和数据,将计算能力、存储资源和网络服务进行整合,提高工作效率和降低成本。
1.2 云平台解决方案的优势云平台解决方案具有灵活性强、扩展性好、成本低、安全性高等优势。
企业可以根据自身需求灵活选择服务类型和规模,实现按需付费;同时也能够享受云服务商提供的安全保障和技术支持,减少维护和管理成本。
2.1 企业信息化在企业信息化领域,云平台解决方案可以帮助企业快速部署和管理业务系统,提高数据处理效率和业务流程的自动化程度,实现业务信息的集中管理和安全保障。
2.2 大数据分析云平台解决方案为企业提供了弹性的计算和存储资源,能够支撑大数据分析任务的高性能计算需求,帮助企业更好地挖掘和利用海量数据,实现数据驱动的业务决策。
2.3 人工智能应用通过云平台解决方案,企业可以轻松部署和管理人工智能应用程序,利用云端计算资源支持机器学习、自然语言处理等复杂任务,为企业创新和发展提供更强大的技术支持。
3.1 虚拟化技术云平台解决方案的重要技术之一是虚拟化技术,通过将物理资源抽象为虚拟资源,实现资源的动态调配和管理,提高资源利用率和灵活性。
3.2 容器化技术容器化技术是云平台解决方案中的另一个关键技术,通过容器化技术,企业可以将应用程序及其所有依赖项打包成一个独立的容器,实现应用的快速部署和跨平台运行。
4.1 多云管理趋势未来,随着云计算技术的不断发展,多云管理将成为云平台解决方案的发展趋势,企业可以同时利用多个云服务提供商的资源,并通过统一管理平台实现资源的集中管理和优化分配。
栏目编辑:梁丽雯 E-mail:liven_01@2018年·第6期46近年来,人总行科技司提出了大力实施基础环境“云”化工程的战略,助力IT基础平台转型和升级,以应对大数据、云计算等新技术的应用及发展趋势。
中国人民银行武汉分行(以下简称“人行武汉分行”)从解决服务器虚拟化统一管理问题和化解传统存储系统存在的单点故障风险入手,成功开展了云计算领域超融合技术在基层央行的研究探索和应用实践。
超融合平台的成功搭建重塑了基层央行的IT基础架构,为央行私有云建设探索了道路。
一、背景人行武汉分行2012年完成了省级数据中心服务器虚拟化,整合了系统运行环境,实现了系统高可用性,但也暴露出一些问题。
一是虚拟化平台的共享存储存在单点故障,一旦共享存储出现故障,可能导致系统运行异常。
二是虚拟化平台缺乏高效的运维管理机制,对于保障服务器主机、虚拟机、存储等基础设施的正常稳定运行,监测虚拟机应用、中间件、数据库的性能情况等,缺乏集中的运维监控手段和精准的告警机制。
为高效解决以上问题,人行武汉分行通过搭建超融合平台找到了IT基础平台的发展方向,有效解决了基层央行信息化发展过程中的问题。
二、超融合研究所谓“超融合”就是在虚拟化的基础上,将计算、存储、网络融为一体,每个节点都包括用户所需的各超融合技术在基层央行“云”化工程的研究和实践■ 中国人民银行十堰市中心支行 左勤刚作者简介: 左勤刚(1975-),男,湖北十堰人,工程师。
收稿日期:2018-03-16摘要:人民银行十堰市中心支行为应对大数据、云计算等新技术的应用及发展趋势,以设备更新换代、新系统上线为契机,开展了云计算领域超融合平台在人民银行系统部署实施的可行性研究。
本文介绍了超融合技术在该行“云”化工程中的研究和实践,表明了该平台的成功搭建重塑了IT基础架构,为央行私有云建设探索了一条切实可行的道路,取得了良好的成效。
关键词:超融合;“云”化工程;研究;实践栏目编辑:梁丽雯 E-mail:liven_01@2018年·第6期47了虚拟架构软件,服务器之间网络互联。
邮电设计技术/2018/11——————————收稿日期:2018-09-26中国联通边缘云平台架构与业务能力开放China Unicom Edge-Cloud Platform Architectureand Open of Business Capabilities关键词:边缘云;编排管理;平台能力;边缘数据中心doi :10.12045/j.issn.1007-3043.2018.11.012中图分类号:TN929.5文献标识码:A 文章编号:1007-3043(2018)11-0063-05摘要:首先讨论边缘云在三层通信云架构的部署位置。
未来,中国联通将部署边缘云至边缘数据中心和综合接入机房,以满足不同用户的需求。
同时,介绍中国联通商用部署边缘云平台与架构,该平台开源、开放,API 接口友好,提供丰富的平台能力。
最后,介绍边缘云所提供的各类平台能力。
中国联通边缘业务平台能力开放可以安全高效地将基础网络服务能力提供给第三方应用消费,还可在第三方应用之间实现服务能力的可靠共享,促进丰富的边缘应用生态,以满足各种边缘应用场景。
Abstract :It first discusses the deployment location of the edge cloud in the three layers communication cloud architecture.In the future,China Unicom will deploy the edge cloud to the edge DC and integrated access machine room to meet the needs of different users.At the same time,it introduces the commercial deployment edge cloud platform and architecture of China Unicom,which is open source,open,API interface friendly and provides rich platform capabilities.Finally,the platform capabilities pro-vided by the edge cloud are introduced.The opening capacity of China Unicom’s edge business platform can provide the basic network service capability to the third party application consumption in a safe and efficient way,and also realize the reliable sharing of service capability between the third party applications,so as to promote the rich edge application ecology to meet various edge application scenarios.Keywords :Edge-cloud;Orchestration and management;Platform ability;Edge data center0前言作为中国联通边缘生态孵化和边缘业务平台搭建的样板工程,中国联通携手中兴通讯、INTEL 、腾讯视频等首次在天津京津大学城建成了边缘数据中心测试床,已完成边缘vCDN 、边缘转码和边缘AI 智能分析等多个边缘业务的部署测试。
中国联通容器化大数据云平台探索与实践
一、建设背景
二、探索历程
三、平台实践
四、总结与展望
1980-2002萌芽阶段
2003-2006
突破阶段
2006-2009
成熟阶段
2017-2022
爆发阶段
2009-2016
应用阶段
2013: 中国
大数据元年
1999
SaaS出现
2006
IaaS/PaaS出现
2014
FaaS出现
2013
CaaS出现
2010: OpenStack(IaaS)
2009: vSphere(IaaS)
2006: AWS(SaaS), Amazon EC2(IaaS), Zimki(PaaS)
1999: Salesforce (SaaS)2016: OpenWhisk(FaaS), Fission(FaaS) 2014: Kubernetes (CaaS), AWS Lambda(FaaS) 2013: Docker (CaaS), Marathon(CaaS) 2012: Oracle Cloud(Iaas/PaaS/SaaS) 2011: CloudFoundry(PaaS)
2009: CDH, Avro, Chukwa 2008: Hive, Pig, ZooKeeper 2007: HBase
2006: Hadoop(HDFS+MapReduce), Solr 2015: Kudu
2014: Spark, Flink
2012: YARN, Impala, Storm
2011: MapR, Hcatalog, HDP, Kafka
2010-11: Crunch, Sqoop, Flume, Oozie
•大数据的目标是充分挖
掘海量数据中的信息,
以发现数据中的价值
•云计算的目标是通过资
源共享的方式更好地调
用、扩展和管理计算和
存储等方面的资源和能
力,以提高资源利用率,
降低企业的IT成本
•云计算可以为大数据平
台的计算和存储提供资
源层的灵活性
•大数据组件部署到云平
台上,作为通用PaaS能
力,为用户带来使用上
的便利和高效
1.1 大数据与云计算的发展历程
Tech vendors’ internal development
MapReduce, BigTable, GFS, Cassandra
Single vendor platform
Azure, AWS, Google,Databricks
Hadoop ecosystem
Hortonworks, Cloudera, MapR
Big Data 2.0
Big Data 3.0T e
c h
c o m p a
n i e s F
o r t u n e 50
M
a i n s t r e a m Specialization
Simplicity
Big Data 1.0
S p e c i a l i z a t i o n
S i m p l i c i t y
A d m i n
Development
美国知名分析机构Wikibon把大数据技术发展大致分为3个阶段:
Bigdata 1.0 :
v 以海量数据存储、处理为主
v 平台难以维护,数据开发困难
Bigdata 2.0 :
v Hadoop商业版出现v SQL on Hadoop 逐渐成熟v 以批处理、流处理为主
Bigdata 3.0 :
v 客户需求多元化v 技术栈复杂化v ABC走向融合
1.2 技术发展趋势:走向AI+Bigdata+Cloud 融合
通信网络业务平台外部合作伙伴互联网
向下完成5大类、全域数据汇聚
存储
计算
能力
孵化
统一数据模型
向上服务对内生产,同时支撑价值开放运营
数据服务
对内应用
对外变现(大数据公司)
能力开放
技术引领全域贯穿
顶层架构设计资产化管理能力化输出
价值化运营数据中心
•数据应用•
......
•流量查询•
......
•日志解析•
......
•资料数据•
......
IT系统l 中国联通拥有集中的,企业级全域数据的存储中心、计算中心、能力中心和孵化中心
62.3
98.6
108.06
2017年2018年2019年数据规模(PB)
X86服务器(台)
4289
609765512017年2018年2019年
²海量的计算能力、存储能力
²PB 级数据吞吐能力、统一数据服务能力²企业核心数据资产管理能力
²助力数字化转型的服务型数据应用²可价值变现的产品型数据应用
国内领先的大数据平台
生产服务平台(智算)
基于容器云的数据中心操作系统
IaaS
基础设施
PaaS
数据中台
SaaS
应用
开
发测试
数据治理
主机资源
存储资源
网络资源
大数据对内应用
大数据对外应用
能力开放平台(智汇)
人工智能引擎(智见)
数据服务能力封装/开放
业务
空间数据库(智图)AI能力空间数
据能力资源能力数据能力
²计算/存储资源使用不均衡
²资源弹性调度不足²技术组件支撑不全
²手工运维效率低
l 全域数据汇聚和管理中心,沉淀了海量的计算能力、存储能力、数据能力。
l 面临着如何实现资源智能调度、最大化利用、能力共享,进一步赋能各类合作伙伴应用创新、促进数据价值变现的发展瓶颈。
1.4 联通痛点
自身优化
生产服务平台(智算)
基于容器云的数据中心操作系统
IaaS
基础设施
PaaS
数据中台
SaaS
应用
开
发测试
数据治理
主机资源存储资源
网络资源
大数据对内应用
大数据对外应用
能力开放平台(智汇)
人工智能引擎(智见)
数据服务能力封装/开放
业务
空间数据库(智图)AI能力空间数
据能力资源能力数据能力创新驱动
²构建能力共享生态²急需支持租户自助使用云化大数据相关资源,赋能创新²保障数据安全开放
通过持续研究和探索,构建中国联通容器化大数据
一、建设背景
二、探索历程
三、平台实践
四、总结与展望。