大数据架构图,数据架构图 togaf

在4、传统大 数据存储的 架构有哪些?各有什么特点?

数据时代，随着移动互联网、社交网络、数据分析、云服务等应用的快速普及，对数据 center产生了革命性的需求，存储基础架构成为了其中的核心。政府、军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广播电视等领域的新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。存储系统作为数据的载体和驱动力，成为数据Foundation架构中最关键的核心。

新型大数据中心除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能外，还需要虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性，以满足具有大数据特点的应用需求。这些前所未有的需求给存储系统带来了前所未有的变化。“应用定义存储”的概念是基于large 数据 application的需求提出的。作为数据 center的核心，存储系统不再仅仅是传统的分散的、单一的底层设备。

本章主要介绍教育大学的内涵、体量、价值数据。1.什么是Big 数据2012年，联合国发布了big 数据白皮书《大数据促进发展:挑战与机遇》，明确提出Big数据的时代已经到来。“大-1”作为信息技术发展的新趋势，具有海量数据量、快速数据流通(Vwlocity)、多样数据种类、庞大的特点。

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高胡(甘肃省国土资源信息中心)为推进我国地质资料信息服务产业化，充分发挥地质资料信息的价值，针对我国现有地质资料信息集群共享服务平台存在的缺陷和问题，在现有系统存储架构的基础上，设计了地质资料信息存储数据-1，使我国地质资料信息服务的集群化产业化能够适应存储

然而，地质资料管理中长期存在信息分散、综合研究不够、数字化和信息化程度低、服务渠道不畅、服务能力不强等问题，使得地质资料信息的巨大潜在价值没有得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力，充分发挥地质资料信息的服务功能，拓展服务领域，国土资源部在借鉴国内外地质工作先进经验的基础上，部署全面推进地质资料信息服务集群化产业化。

教育大学数据6楼架构是:1。数据来源楼层:包括传统数据图书馆，数据。半结构化数据、非结构化数据、爬虫、日志系统等。，是大数据平台数据生产机制。2.数据整理层:包括数据清洗，数据转换，数据加工，数据关联，。

4.数据建模与挖掘层:该层实现了数据的深加工，根据业务需求建立了适合业务的数据统计分析模型，建立了大数据运营处理平台。利用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法，挖掘数据集中度的内在价值，为业务系统提供数据和决策支持，5.行业应用层:深入分析行业特点数据，梳理行业数据产品需求，建立适合不同行业的数据应用产品。