大年夜数据平台

该平台以教导智能分析体系为核心,体系采取Hadoop和Spark大年夜数据技巧对海量数据停止整合、计算与管理,应用Spark和TensorFlow的机械进修和深度进修算法构建面向多种应用处景的算法模型,赞助客户从中发明营业潜伏成绩和价值规律,进步决定计划分析才能和促进管理创新。

平台特点

先辈的技巧架构
采取开源Hadoop资本管理框架,确保大年夜数据技巧的先辈性与优胜的兼容性;采取Hadoop和Spark大年夜数据平台及时计算框架,晋升数据分析的及时性,支撑分布式灵活扩大。
标准的集成API
经过过程ETL引擎、办事引擎和文件引擎对组织内和跨部分数据完成集成与共享;经过过程交换管理完成对后台的数据作业停止可视化管控;体系支撑异构数据桥接、支撑异构办事接入及调用。
强大年夜的算法模型
体系应用以营业为导向,经过过程数据驱动的方法,采取海量数据流式计算架构,应用Spark MLlib和TensorFlow的机械进修和深度进修框架预定义算法模型,支撑灵活的战略定义。
可视化数据展示
经过过程数据驱动的方法,环绕监测目标将各类有效数据无机结合,融入客户实际营业场景,采取自定义报表完成营业监测可视化,晋升决定计划的全体洞察力。

应用案例

  • 福建省厅

    2016年在福建省厅投入应用,采取Hadoop和Spark大年夜数据平台的及时计算框架,结合省厅预警和监测模型停止办学目标异常监测,将省内高校各类办学情势归结成雷同的营业构造,并根据此构造搜集各类情势的基本和过程信息,今朝已完成50多家院校数据的收集。