电信恒联借力深信服超融合,大数据分析平台
近年来，随着云业务和大数据的不断发展，电信恒联在积极地调整业务模式和业务类型。目前，电信恒联已经在行业内领先推出商用大数据分析业务，该项服务可以为企业用户提供行业分析、竞争分析以及消费者洞察分析等数据分析功能。
对于企业来说，大数据分析具有很大的价值。企业可以通过数据分析了解竞争品牌在电子商务市场的整体表现，以及各大电商平台的优劣势，然后调整和制定更加有效的销售策略。同时，企业还可借助大数据分析，有效地监测和管理线上经销商以及畅销产品趋势，保障企业自身对于市场的敏感度，抓住每一个新的消费潮流。
优秀的大数据服务的背后，通常需要灵活、可靠的IT业务平台支持。电信恒联在建设大数据平台的过程中，采用了深信服完整的超融合架构解决方案，用作大数据分析平台的基础。
计算资源虚拟化提供业务运行平台
电信恒联采用了QlikView等前端应用软件，以及SQL Server等后台数据库应用来提供数据分析服务，其中需要相当数量的服务器提供运行环境。通过借助深信服超融合方案，电信恒联将现有服务器资源打造成统一管理的资源池，根据不同应用的性能需求，依靠深信服超融合的计算资源虚拟化功能，灵活地创建大量虚拟机，服务于运行大数据分析的软件，帮助完成分析过程中的计算任务。
分布式存储架构提供高性能、大容量的数据平台
在分析商品销售、用户习惯以及流量等数据的过程中，平台需要抓取大量的源数据作为分析储备，这就要求整个平台有高IOPS的支持，并能满足超大规模的数据存储。深信服超融合方案对此提供了分布式存储(存储虚拟化)功能，每台服务器中都有2块SSD固态硬盘执行读写缓存功能，大幅提升平台的IOPS。同时，深信服超融合SSD+机械硬盘的方式可以使得单机群容量达到2.2PB以上。
超融合Web管理提供直观、便捷运维的平台
平台搭建完成后，电信恒联将面临巨大的运维管理工作，其中包括虚拟网络搭建、平台监控等。为了最大程度工作效率、减少运维负担，深信服超融合平台提供了Web页面的运维管理方式，通过逻辑拓扑实现网络的搭建，并通过深信服超融合统一平台监控计算、存储资源，真正实现SDDC(软件定义数据中心)的运维管理模式。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢，因此随着年龄的增长，从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科，旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升，还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中，选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择， ...
2024-11-20
