大数据平台建设与应用：云驱动、易用性与弹性扩展

大数据平台建设和应用方案共24页的PPT详细探讨了大数据领域的重要性和实际应用。该方案首先概述了大数据行业的现状和深入分析，包括经济和技术背景的发展变迁，如互联网的兴起、以太网的普及、个人计算机的普及以及IT技术的新经济关系形态，如工业4.0、中国制造2025和工业互联网等。这些变革推动了数据驱动的新型经济关系和IT浪潮。 在大数据平台的构建上，重点介绍了通用框架和关键技术，例如Map&Reduce、迭代（Iterating）、内存计算和数据重用，这些都用于实现数据的实时处理和批视图查询。特别强调了云和大数据的结合，使得平台具备弹性扩展和易用性，用户无需编写复杂的程序就能利用云端大数据处理能力，如同使用自来水般便捷。 大数据平台的设计理念围绕“二八理论”，即80%的数据处理可以通过现有工具自动完成，这降低了入门门槛，同时也支持自建大数据集群或使用云服务。平台强调易用性、通用性、存储效率、性能优化、运维高效性和开放性。其中，存储方面采用高效压缩技术，内存和存储的结合提升运算速度，运维管理力求简化且响应迅速。 研发理念注重使业务单元人员能轻松开发和使用大数据应用，通过集成在业务流程中，形成类似电子计算表的功能。同时，平台设计紧跟开源社区，但保持一定的领先优势，确保企业的服务稳定性和创新性。 对于数据处理能力，方案涵盖了WebLog数据、设备数据和IoT数据的采集与识别处理，以及文本和图像视频数据的深度处理。此外，还特别提到了Olympia+平台，这是一个企业级的整体解决方案，它集成了Hadoop和Spark的最佳存储策略，旨在提供高效的数据采集、存储、处理和展现功能，确保对时序、非结构化机器数据的兼容和相关分析能力。 总结来说，这份方案提供了全面的大数据平台构建策略，从行业背景分析到具体的技术实施，旨在帮助企业最大化数据价值，实现业务增长和竞争优势。