大数据平台：数据分级存储策略与整合应用

本文档探讨了大数据平台的规划方案，特别是针对数据分级存储的原则。数据分级存储是根据数据的重要性和使用特性对其进行分类管理，以优化存储资源利用、提升数据处理效率和降低成本的关键策略。主要的分级原则包括： 1. **按数据血缘**：基于数据产生的源头和关联关系来划分，有助于理解数据的完整性和历史记录。 2. **按逻辑层次**：根据数据在业务流程中的角色和逻辑组织，区分实时处理和长期分析的数据。 3. **按业务种类**：不同业务部门的数据具有不同的使用频率和价值，应根据业务需求进行存储。 4. **设备网络划分**：根据数据产生的地理位置或网络连接来区分，如在线、近线、离线存储。 5. **访问频度**：频繁访问的数据放在高速存储介质，低频访问数据则转存至低成本存储。 6. **内存数据库与响应及时性**：内存数据库用于提供快速响应的实时查询，满足对时效性的高要求。 7. **生命周期管理**：根据数据在数据生命周期中的阶段，从高性能存储向一般性能存储迁移。 8. **物理属性**：基于数据的大小、结构和格式等物理特性的差异，选择合适的存储介质。 具体实践方面，文档提出： - **核心模型融入主数据仓库**：通过将中度汇总的模型整合到主数据仓库中，减少数据冗余，提高数据质量和分析效率。 - **历史数据迁移**：将主数据仓库的历史数据和清单数据移至分布式数据库，减轻主库压力，支持深度分析。 大数据平台规划的要点还包括： - **大数据应用趋势**：强调大数据处理技术的重要性，以及从海量数据中提取价值的必要性。 - **电信运营商的应用价值**：大数据帮助提升业务效率、管理水平，创新商业模式，并改善客户体验。 - **技术手段**：采用内存计算、MPP（大规模并行处理）、CEP（复杂事件处理）等技术实现高效、低成本的数据处理。 - **平台现状与需求**：关注数据平台的扩展性、资源利用率、标准化组件及一体化集成，以支持不同类型的客户和业务场景。 在规划过程中，需要考虑低成本运营、一体化运营、精细化管理、全网运营等目标，确保数据平台能够适应未来的变化，同时满足各种业务需求和市场需求，最终将成本中心转化为利润中心。