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Panoramica della soluzione

La soluzione Big Data di Huawei è un prodotto di livello aziendale che converge le funzionalità di utilità, archiviazione e analisi dei dati dei Big Data. Questa piattaforma consente alle aziende di cogliere nuove opportunità di business e di localizzare i rischi analizzando ed estrapolando rapidamente gruppi cospicui di dati. A partire da febbraio 2018, la Soluzione di Big Data FusionInsight di Huawei è stata scelta da oltre 1.000 clienti provenienti da 55 paesi. Huawei ha più di 300 partner commerciali e diversi OpenLab in tutto il mondo per supportare l'innovazione congiunta con i suoi clienti e partner nei settori del Cloud e dei Big Data. Le soluzioni sono ampiamente utilizzate nei settori della finanza, delle telecomunicazioni, governativo, dell'energia, della sanità, della produzione, dei trasporti e in altre aree.

In the Moment: I vantaggi della soluzione Big Data di Huawei e dell'intelligenza artificiale In the Moment: Le tecnologie Big Data permettono di prevenire i crimini

Vantaggi

Architettura della soluzione

La soluzione Big Data di Huawei è composta da due prodotti: FusionInsight HD e FusionInsight LibrA. FusionInsight HD è un'edizione enterprise Hadoop che contiene molti componenti: HDFS, filato, HBase, HBase, Spark, MapReduce, Flink, Storm, Elk, Solr, Kafka, Loader, Flume e così via. FusionInsight LibrA è un database di elaborazione massicciamente parallelo che offre scalabilità elastica, prestazioni eccellenti, affidabilità solida come una roccia e un rapporto costo-efficacia superiore..


  • HDFS

    Fornisce l'accesso ai dati con un'elevata produttività; è in grado di elaborare set di dati su larga scala.

    Yarn

    Come sistema di gestione delle risorse di Hadoop 2.0, Yarn implementa la gestione delle risorse e la programmazione delle applicazioni.

    Spark

    Un framework di calcolo distribuito in-memory.

    Elk

    Fornisce un motore SQL standard e consente alle applicazioni convenzionali di migrare agevolmente alla piattaforma Big Data.

    MapReduce

    Un motore di calcolo distribuito che supporta l'elaborazione batch offline di massa.

    Flink

    Una struttura informatica unificata per l'elaborazione in batch e stream e l'elaborazione dei flussi. Al suo centro c'è un motore di elaborazione dei flussi che supporta la distribuzione dei dati e l'elaborazione parallela.

    Storm

    Un sistema di elaborazione dati in tempo reale distribuito, affidabile e con tolleranza ai guasti. Fornisce linguaggi di interrogazione di tipo SQL (StreamCQL).

    Solr

    Un server di ricerca indipendente e di classe enterprise basato su Apache Lucene.

    Kafka

    Un sistema distribuito e partizionato per il rilascio dei messaggi con più copie.

    Loader

    Scambio di dati e file tra FusionInsight, banche dati relazionali e file system.

    HBase

    Un sistema di archiviazione distribuita a colonna, adatto per dati non strutturati o semi-strutturati di massa che fornisce alta disponibilità, prestazioni e scalabilità. HBase supporta la lettura e la scrittura di dati in tempo reale.

    Flume

    Un sistema distribuito di raccolta, aggregazione e trasmissione dei log di massa che garantisce elevata disponibilità e affidabilità.

    LibrA

    Un database massivo di elaborazione parallelo che offre scalabilità elastica, eccellenti prestazioni, affidabilità della roccia e un rapporto costo-efficacia superiore. Può sostituire i tradizionali sistemi di data warehouse e aggiunge nuovi livelli di efficienza al processo decisionale.

Scenari applicativi

  • Converged Data Warehouse

  • Offline Processing

  • Real-time Retrieval

  • Real-time Stream Processing

big data 1 en warehouse
Converged Data Warehouse

Huawei’s Private Cloud Solution focuses on key industries, such as public security, carrier, government, and finance to develop private cloud markets. Based on the private cloud, the FusionBridge hybrid cloud solution diverts services from the private cloud to the public cloud to implement hybrid cloud deployment.

big data 1 en offline process
Offline Processing

Massive sets of data are analyzed and processed, and the results are provided for later use. Offline processing jobs do not have intense requirements on processing time, but the data to be processed is in diverse formats and often reaches petabyte-scale. Offline processing frequently involves multiple MapReduce, Spark, Hive, and Spark SQL jobs and applies to data preprocessing and offline analysis in the finance, carrier, public security, and many other sectors.

big data 1 en query
Real-time Retrieval

Interactive analysis and query have demanding requirements on response time and involve massive sets of data. Data used for interactive query is usually pre-processed based on data models suitable to the task. Interactive query includes precise query, ad hoc query, theme analysis, and other tasks.

big data 1 en realtime
Real-time Stream Processing

Data is collected and analyzed in real time, and analysis results are provided in a timely manner. Capable of rapidly processing data from diverse sources at high throughput, real-time processing applies to anti-fraud monitoring, real-time security surveillance, and other scenarios.

  • Converged Data Warehouse

    big data 1 en warehouse
    Converged Data Warehouse

    Huawei’s Private Cloud Solution focuses on key industries, such as public security, carrier, government, and finance to develop private cloud markets. Based on the private cloud, the FusionBridge hybrid cloud solution diverts services from the private cloud to the public cloud to implement hybrid cloud deployment.

  • Offline Processing

    big data 1 en offline process
    Offline Processing

    Massive sets of data are analyzed and processed, and the results are provided for later use. Offline processing jobs do not have intense requirements on processing time, but the data to be processed is in diverse formats and often reaches petabyte-scale. Offline processing frequently involves multiple MapReduce, Spark, Hive, and Spark SQL jobs and applies to data preprocessing and offline analysis in the finance, carrier, public security, and many other sectors.

  • Real-time Retrieval

    big data 1 en query
    Real-time Retrieval

    Interactive analysis and query have demanding requirements on response time and involve massive sets of data. Data used for interactive query is usually pre-processed based on data models suitable to the task. Interactive query includes precise query, ad hoc query, theme analysis, and other tasks.

  • Real-time Stream Processing

    big data 1 en realtime
    Real-time Stream Processing

    Data is collected and analyzed in real time, and analysis results are provided in a timely manner. Capable of rapidly processing data from diverse sources at high throughput, real-time processing applies to anti-fraud monitoring, real-time security surveillance, and other scenarios.

Funzioanlità ed Experience & experience

FusionInsight HD for Multi-Tenant Management

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