混搭架构的金融大数据平台建设与选型

本文档是一份详细的大数据平台建设方案建议书，撰写于2015年4月，旨在为某机构或企业提供一套全面的数据管理与处理策略。方案主要关注以下几个核心部分： 1. **项目概述**： - 项目背景：介绍了建设大数据平台的背景，可能包括市场需求、行业趋势或企业转型的需求。 - 建设目标：明确了平台的主要目标，如提高决策支持、优化业务流程、降低成本等。 - 建设原则和思路：阐述了遵循的原则，例如数据安全性、可扩展性、灵活性等，并提出了建设过程中的逻辑框架。 2. **需求分析**： - 现状分析：评估了当前的数据环境，包括数据量、数据类型、存储和处理能力等方面。 - 数据分析：对所需处理的数据进行了深入分析，包括数据来源、结构、处理需求等。 - 需求总结：提炼出关键的数据需求，如实时处理、批量处理、历史数据分析等。 3. **技术方案**： - 设计原则：强调了技术选择的标准，如性能、稳定性、成本效益等。 - 架构体系： - 整体架构：展示了平台的整体设计，包括前端应用、后端处理和数据存储等组件。 - 技术架构：可能涉及MPP数据库、Hadoop分布式计算框架等关键技术。 - 网络拓扑：描述了系统的网络连接方式和通信模型。 - 数据流管理：详细解释了数据如何在系统中流动，以及各个组件之间的交互。 - 技术选型：列出了选择的具体技术和产品，如MPP数据库（如H3CDataEngine MPP Cluster）、Hadoop平台、云化ETL等。 4. **方案优势**： - 混搭架构：强调了平台的灵活性，能够整合不同技术，适应复杂场景。 - 数据资源管理：着重于数据的统一管理和共享，提升效率。 - 成本效益：通过高效存储和处理，降低大数据管理的成本。 - 高可用性和扩展性：确保平台的稳定性和应对未来增长的能力。 - 业务数据支持：平台能提供深度、精细化的数据支持，助力业务决策。 5. **金融应用推荐**： - 金融云大布控与大搜索：针对金融行业提出针对性的应用建议。 - 视侦系统和经侦实战化情报分析：强调平台在特定领域的实际应用价值。 6. **附录**： - H3CDataEngine MPP Cluster的产品介绍：详细解读该产品的技术架构、特点、功能和管理工具，包括图形化界面、监控、备份恢复等。 这份建议书提供了一个全面的大数据平台解决方案，涵盖了需求分析、技术选型、架构设计和实施细节，旨在为企业构建一个高效、稳定、成本效益高的大数据处理环境。