必须建筑师附体!像盖大楼那样打造数据即服务

在数据洪流中,企业通过公有云服务构建数据处理和分析平台,可实现销售和毛利率的显著增长。云服务提供商需借鉴建筑师思维,从数据存储、数据库即服务到数据分析即服务,层层构建。借助软件定义存储和高性能计算硬件,如英特尔平台+Ceph技术,可有效支撑这一服务体系。

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近两年产业界总用“数据洪流”来形容数据的大爆发,但如果我们真把它视作洪水,那么它只会带来冲击;如能积极发掘其潜藏的价值,它则可能变成一条流金之河,正如麦肯锡在研究中发现的那样:与竞争对手相比,能使用数据识别客户行为的企业,在销售增长率方面要高出85%,在毛利率方面会高出25%[1]。


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这个道理,其实大多数企业都清楚,但要构建完善的数据处理和分析平台,难度并不比构建AI应用平台低,对他们而言,通过公有云服务获得这种能力反而更现实。


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那么,云服务提供商应该怎样做,才能打造出一个高效、全面和可靠的数据即服务呢?根据先行者们的经验,导入“建筑师”思维是必需的,也就是说,要用盖大楼那样的思路来构建数据即服务。

 

就像起高楼必须先挖地基一样,云服务提供商首先要考虑数据即服务的“地基”,也就是数据存储的问题。在各行各业全面拥抱数字化趋势的今天,存储服务的要求更多地体现为:容量和性能要实现高效扩展,相关资源可进行灵活调配和快速交付。

 

接下来,在数据存储的“地基”之上,要筑起坚实的“楼体”,也就是提供数据库即服务,将繁琐的数据库预置、配置、优化、备份、安全、监控、联网、自动化、升级及维护等操作,全部交给自动化数据库管理系统来处理。

 

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最后一步,就是要在“楼体”上加装顶层,也就是大数据或数据分析即服务,海量数据将通过它的清洗、挖掘、分析和可视化等操作,提炼出高价值、易理解和检索的关键信息,或者说是洞察。

 

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云服务提供商还需要确保上述不同层级间各模块和功能之间能形成协作,而非各自为政。如金山云的数据即分析服务KMR(Kingsoft MapReduce),就与其对象存储KS3、表格数据库服务和关系型数据库服务(KRDS)实现了集成。其用例之一,就是用户可在得到分析结果后将其存入KS3,然后释放按时计费的KMR集群,以节省成本[2]。


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有了设计思路,云服务提供商就要操心“钢筋水泥”,即基础设施的选择了。由于这个体系自下而上,对硬件的需求从重存储,渐渐过渡到重计算,所以这两点就是考量的重点。

 

先谈存储,数据即服务应优先考虑软件定义存储,它利于创建跨服务产品使用,且易于管理和调配的共享存储资源池。

 

英特尔平台+Ceph技术是实施软件定义存储的理想之选。Ceph是目前唯一能提供开源存储、软件定义存储、企业级存储和统一存储(对象、块和文件)的解决方案。它与至强处理器搭配,再辅以英特尔智能存储加速库(让应用能使用至强加速与数据保护、完整性和安全性相关的任务)、高速缓存加速软件(让Ceph可通过智能缓存提高性能),以及高性能、低延迟、高稳定和耐用的英特尔固态盘和傲腾固态盘等技术,可输出令人满意的性能和总拥有成本。


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再谈计算,英特尔的优势更加明显:不仅有新一代至强可扩展处理器凭借全新微架构带来的加成,还有诸多开源和商业版本数据库及数据处理和分析技术,如Apache Hadoop、Spark、SAPHANA带来的“众星捧月”效果。两者融合就产出了一串更诱人的数据,如SAP HANA每小时执行的查询量可提高至1.5倍[3],IBM DB2批量分析的平均速度提高至1.4倍[4]。


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这些英特尔新技术带来的功效可不是纸上谈兵,抛两个身边的真实“战例”:

 

  • 腾讯金融云TDSQL服务升级采用至强可扩展处理器、英特尔Omni-Path架构和傲腾固态盘,写性能提高至原来的3倍,读性能提升到原来的4倍,整体性能提升至原来的1.7倍[5]。


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  • 用友分析云平台在升级使用至强铂金8180处理器后,性能归一化指标比使用至强E7-8890 v4时提升42%,搭配傲腾固态盘后,性能更是提升达92%[6]。


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数据与信息来源:


[1]: 麦肯锡,2017年,《利用您的客户数据获取价值》,https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/capturing-value-from-your-customer-data

[2]: 白皮书《金山云助力实现云端数据分析》,https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/kingsoft-cloud-enables-data-analytics-in-the-cloud.html

[3]、[4]: 白皮书《数据分析:面向云服务提供商的指南》,https://connect.intel.com/analytics_eguide_reg

[5]: 白皮书《铸就智慧金融的“芯”动力——英特尔助力腾讯云提供基于TDSQL的高效、安全金融云服务》,https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/tencent-financial-cloud-case-study.html

[6]: 白皮书《英特尔技术助力用友分析云向用户提供全分析服务解决方案》,即将上传。

 

并发、时延、成本等各方面,都对云平台的基础设施提出了更高的要求。点击“阅读原文”,登上至强特快专列,了解成功的云服务提供商如何高效打造差异化的云服务。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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