大数据技术学习路线指南:[6]大数据平台实例

Cetas项目最早起源于VMware公司,PostgreSQL公司和Greenplum公司一起发起的Polaris项目。目的是让大数据分析轻量化,让大数据的福利惠及中小企业,甚至私人服务。Cetas作为开放的PaaS,使得大数据分析更加容易部署,和运行。同时Cetas作为一种新型的服务模式(AaaS)提供服务,AaaS表示分析即服务。其官方文件在这里可以看到:docs.pivotal.io

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Cetas项目关注点

  1. 在线应用分析:

          及时乃至实时的决策提供了投资的成功可能性!随着各式各样应用产生不规则的数据产生,这些数据到底想告诉你我什么呢?我们相信大数据将提供一个远见,一个对客户的洞察。那就没有理由去怀疑,基于用户的产品和服务会成功!Cetas提供了一个易于管理,自助服务的虚拟环境,支持企业自定义创建多种应用。这里提供了多维度的行为分析和大量高级的分析算法。

  2. 2

    IT运营分析:

           除了提供在线应用实时的高级分析之外,还能分析IT运营管理,提供企业的管理运营能力。

  3. 这为企业提供了对企业IT运营效果的面面观。

  4. 企业Hadoop分析:

           为企业或个人提供可扩展,高性能的Hadoop自助分析平台,也提供了可视化的数据发现功能,并且嵌入了大量先进的机器学习算法,这些都促进研究和深度挖掘大数据所隐藏的内容。甚至如果你有建模的需要,这个平台也能满足你!!

  5. 从虚拟化的基础上创建起的这三项服务,分别面向私人,公共,甚至是公私混合。从而Cetas使得大数据分析更加轻量化,这也是VMware公司收购Cetas之后加大投入的方向。

  6. 如今Cetas加入VMware的大家族,未来将被赋予更重要的角色和作用。这方面也让我们拭目以待VMware这架虚拟化马车驶出的大数据分析之路

  7. Cetas架构分析

  8. 数据层:

    Cetas系统轻量化部署的设计,使得Cetas系统在部署上有明显优势,可以根据不同业务的需要,选择最低成本的大数据存储层。比如亚马逊的EC2和S3,以及各类云存储服务上。而Cetas的数据抓取服务支持接收多种来源多种格式的数据。

  9. 数据分析层:

    Cetas将大数据以Hadoop或者HBase的组织方式传送给数据分析中心,由分析中心引导在预设分析算法的处理之后,生成各式各样的观察预测结果。更绝的是,Cetas居然可以支持无预设分析算法的情况自动分析生成结果。Cetas还有一些特点就是,支持批处理,组件独立输入和输出。

  10. 数据展示层:

    Cetas将数据分析中心的处理结果保存到一个缓存区,便于二次分析以及可视化编辑。企业或者个人可以基于分析结果,根据市场的考虑,将数据分析结果以不同的维度展示,或者根据研究成果,开发出适应市场需求的产品和服务。

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