大数据平台:数据分级存储策略与整合应用
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更新于2024-07-10
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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。
2023-08-27 上传
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VayneYin
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