统一运维大数据分析平台建设方案PPT

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目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部大数据资源。但从目前的应用发展看.电信运营商的大数据仍主要用于内部服务的,如支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析等,对外的应用模式尚未成型,部分电信运营商开始尝试通过给第三方提供数据产品和服务,进行数据的增值。
对内:
客户上网数据处理、网页爬取和网页分类、分析挖掘客户上网行为，详单查询、上网日志查询，流量分析、客户视图、精准营销，网络运维优化。
对外:
与航空公司合作,建立乘机客户识别模型,提供大数据挖掘、客户发展全流程大数据信息服务,提供针对性的营销方案。
与交通运输部、省高速公路合作,开展”基于移动大数据分析在交通行业中的应用”研究项目。
利用通信信令实时分析景区人流量,结合游客的行为数据挖掘,为旅游管理部门、景区提供数据的决策参考。
以客户授权为依据,发挥移动客户实名数据优势,为互联网金融提供客户信息验真服务。
与外部客户合作在手机冲浪平台实施移动广告精准投放。
MPP数据库:适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。
Hadoop:适合海量数据存储查询(详单存储和查询)、批量数据ETL、非结构化数据分析(日志分析、文本分析)等。
传统数据库:在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强,适合数据量小、高可靠、数据价值密度高的应用。
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下,不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库流处理资源池混搭大数据技术架构。
大数据共享平台:
全网XDR数据采集、标准化、全量存储(1个月)，全网网管数据采集、标准化、全量存储，大数据共享平台实现负责xDR数据和网管数据的统一集中采集和预处理;提供上层应用对xDR细粒度数据的查询响应。
按应用需求进行多维度小粒度汇总、数据整合、存储提供明细数据查询、轻度汇总数据查询。
性能管理系统:
从大数据共享平台获取应用所需全量小时汇总数据。
数据缓存层:负责对来自于大数据共享平台的数据进行深入处理和缓存;为应用层提供各种汇总数据存储、处理与共享,以及综合分析与深度挖掘。
应用层:承载上层各类应用软件和第三方应用，实现上层应用。