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        首頁(yè)通信行業(yè)BI商業(yè)智能案例通信行業(yè):大數(shù)據(jù)平臺(tái)助力IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型

        通信行業(yè):大數(shù)據(jù)平臺(tái)助力IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型

        客戶簡(jiǎn)介

        國(guó)內(nèi)某大型生產(chǎn)銷售通信設(shè)備的民營(yíng)通信科技公司,1987年正式注冊(cè)成立,總部位于中國(guó)深圳坂田,是全球領(lǐng)先的信息與通信技術(shù)(ICT)解決方案供應(yīng)商,專注于ICT領(lǐng)域,堅(jiān)持穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)、持續(xù)創(chuàng)新、開放合作,在電信運(yùn)營(yíng)商、企業(yè)、終端和云計(jì)算等領(lǐng)域構(gòu)筑了端到端的解決方案優(yōu)勢(shì),為運(yùn)營(yíng)商客戶、企業(yè)客戶和消費(fèi)者提供有競(jìng)爭(zhēng)力的ICT解決方案、產(chǎn)品和服務(wù),并致力于使能未來(lái)信息社會(huì)、構(gòu)建更美好的全聯(lián)接世界。2017年,華為排名《財(cái)富》世界500強(qiáng)第83位。

        項(xiàng)目背景

        在企業(yè)規(guī)模飛速擴(kuò)張的今天,各類業(yè)務(wù)、應(yīng)用系統(tǒng)全方位地覆蓋了整個(gè)企業(yè)。應(yīng)用系統(tǒng)從最初的滿足用戶需求,跨越到分析用戶體驗(yàn)及用戶畫像,立志為全球用戶提供最好的服務(wù)和體驗(yàn)。

        基于此初衷,該企業(yè)各部門越來(lái)越重視運(yùn)營(yíng)這個(gè)模塊,IT數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的概念也逐漸浮出水面。數(shù)字化運(yùn)營(yíng)在中小型企業(yè)實(shí)現(xiàn)起來(lái)也許不會(huì)那么困難,但對(duì)于龐大且歷史長(zhǎng)久的華為來(lái)說(shuō)必會(huì)大動(dòng)干戈,數(shù)字化運(yùn)營(yíng)將面對(duì)海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集市的建設(shè),以及如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘分析出有價(jià)值的KPI。對(duì)于運(yùn)營(yíng)人員來(lái)說(shuō),最快、最準(zhǔn)、最新的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)支持,往往能讓他們事半功倍。

        IT數(shù)字化運(yùn)營(yíng)所面對(duì)的困難:

        1、海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理引擎

        2、企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)

        3、數(shù)據(jù)處理的可拓展性(挖掘算法、自定義算法的支持)

        4、運(yùn)營(yíng)頁(yè)面的響應(yīng)速度

        項(xiàng)目建設(shè)情況

        為解決以上問(wèn)題,項(xiàng)目中使用我公司自主研發(fā)的分布式大數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品PetaBase ,代替了傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為主要的數(shù)據(jù)處理引擎。

        挑戰(zhàn)一:海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理引擎

        PetaBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基于Hadoop提供的HDFS分布式文件存儲(chǔ)方式,支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)導(dǎo)入,解決了用戶海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)處理使用impala內(nèi)存計(jì)算引擎,相對(duì)于Hadoop生態(tài)中其他的計(jì)算引擎,他有著計(jì)算快,支持大多數(shù)SQL中的DDL和DML語(yǔ)句等優(yōu)勢(shì)。在本次華為數(shù)字化運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目中共處理60多T的數(shù)據(jù),其中單表最大數(shù)據(jù)量達(dá)到80億條,3級(jí)ETL跑批只需4到6個(gè)小時(shí)即可完成。

        挑戰(zhàn)二:企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)

        IT數(shù)字化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)共分為四層,分別是底層數(shù)據(jù)源,存儲(chǔ)層,服務(wù)層和應(yīng)用層。底層數(shù)據(jù)源包含多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù),來(lái)源于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),Nosql數(shù)據(jù)庫(kù),文本數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源。存儲(chǔ)層通過(guò)PetaBase大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行搭建,在PetaBase中對(duì)底層多源數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總存儲(chǔ)并分層處理,形成多層次數(shù)據(jù)模型,完成面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市的建設(shè)。PetaBase大數(shù)據(jù)平臺(tái)為其他平臺(tái)提供數(shù)據(jù)接口,為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        大數(shù)據(jù)平臺(tái)助力IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型

        挑戰(zhàn)三:數(shù)據(jù)處理的可拓展性

        由于PetaBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS中,Hadoop生態(tài)中有多種多樣的數(shù)據(jù)處理引擎,并能支持用戶自定義函數(shù)的擴(kuò)展(數(shù)據(jù)挖掘函數(shù)等)。項(xiàng)目中有用到多種數(shù)據(jù)挖掘的方法,比如通過(guò)箱線圖的算法來(lái)排除異常性能數(shù)據(jù),然后取正常性能數(shù)據(jù)升序排序后的90%位置的數(shù)據(jù)作為性能值的一個(gè)度量,并通過(guò)用戶自定義的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。


        挑戰(zhàn)四:運(yùn)營(yíng)頁(yè)面的響應(yīng)速度

        億信BI可以直接配置PetaBase為數(shù)據(jù)連接池?;趦|信BI的并行運(yùn)算等性能優(yōu)化手段結(jié)合PetaBase數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)算性能優(yōu)勢(shì),目前IT數(shù)字化運(yùn)營(yíng)報(bào)表可實(shí)現(xiàn)5秒內(nèi)響應(yīng)這一效率要求。

        價(jià)值體現(xiàn)

        一、海量數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)與運(yùn)算

        隨著華為IT智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(eSee)承擔(dān)的IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型的使命加強(qiáng),eSee平臺(tái)的底層數(shù)據(jù)覆蓋范圍和數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),單靠傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法滿足要求,平臺(tái)需要一套基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)承擔(dān)底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算工作,而PetaBase的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了華為IT運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的不足,并且PetaBase與億信BI同出一脈,天然的融為一體,讓PetaBase對(duì)比其他大數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺(tái)有更多優(yōu)勢(shì),在項(xiàng)目中應(yīng)用起來(lái)非常便捷。

        當(dāng)前PetaBase已經(jīng)承擔(dān)華為IT智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(eSee)底層大部分的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及計(jì)算處理工作,處理能力得到客戶充分認(rèn)可:

        Saas服務(wù)層,PetaBase底層處理的數(shù)據(jù)已覆蓋600+IT產(chǎn)品、80萬(wàn)+IT用戶的用戶行為、產(chǎn)品質(zhì)量以及應(yīng)用本身的業(yè)務(wù)量的數(shù)據(jù),這些應(yīng)用數(shù)據(jù)計(jì)算處理后被廣泛用于單產(chǎn)品的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、全球IT服務(wù)的5s度量、產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)分析、用戶服務(wù)畫像等重要的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。通過(guò)運(yùn)營(yíng)洞察各產(chǎn)品在網(wǎng)運(yùn)行情況,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品自我改進(jìn);支持撐各類IT用戶的ROADs體驗(yàn)落地;發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流量的高地,支撐流量低的應(yīng)用"日落"。

        Paas平臺(tái)層,PetaBase在平臺(tái)底層支撐華為云服務(wù)的百萬(wàn)級(jí)VM對(duì)應(yīng)資源的性能容量的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的處理,通過(guò)資源使用率的度量,幫助業(yè)務(wù)優(yōu)化資源管理和分配,讓云資源能及時(shí)合理使用和釋放,提升云資源使用效率。

        Iaas基礎(chǔ)設(shè)施層,Patabase底層承擔(dān)華為全球5大中心和RDC、SR數(shù)據(jù)中心的機(jī)柜、電力、能耗數(shù)據(jù)的處理工作,同時(shí)支撐著全球10萬(wàn)+IT后端資產(chǎn)的性能容量的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的后臺(tái)處理,處理的數(shù)據(jù)通過(guò)前端億信BI給各業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建的運(yùn)營(yíng)界面,助力華為IT的資產(chǎn)使用效率的提升、降低IT基礎(chǔ)設(shè)施的成本投資,使能華為IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功!

        二、與億信BI完美結(jié)合

        在內(nèi)部要求全球IT服務(wù)頁(yè)面5s達(dá)標(biāo),對(duì)于IT智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(eSee)而言這也是一項(xiàng)必須完成的目標(biāo)。如何讓報(bào)表計(jì)算能在5s內(nèi)得到響應(yīng),這是一項(xiàng)不小的挑戰(zhàn),尤其是在數(shù)據(jù)下探分析的時(shí)候,因?yàn)槊骷?xì)的數(shù)據(jù)量很大,計(jì)算結(jié)果一般很難在5s得到。但是如果把這種無(wú)法做匯總的大數(shù)據(jù)的計(jì)算放在PetaBase里面計(jì)算情況就不一樣了,通過(guò)項(xiàng)目的實(shí)踐證明,將報(bào)表的明細(xì)查詢放在PetaBase里進(jìn)行,之前無(wú)法達(dá)到業(yè)務(wù)要求的報(bào)表,通過(guò)優(yōu)化都可以達(dá)標(biāo)。

        完成數(shù)字化運(yùn)營(yíng)后,基于已構(gòu)建的企業(yè)級(jí)別的數(shù)字化平臺(tái),實(shí)現(xiàn)物與物、物與人之間的互聯(lián),向智能物聯(lián)網(wǎng)(IoT)華麗轉(zhuǎn)身。

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