采集系统上云(大数据在*敏*感*词*工业生产中的管理复杂度不匹配)

　　采集系统上云(大数据在*敏*感*词*工业生产中的管理复杂度不匹配)

　　采集系统上云，自动根据区域数据、用户需求，自动识别异常，利用相应技术手段，将区域内异常数据提取出来，转化为可识别的数据，输出给内部使用。

　　让产品有一个有效的业务，快速迭代和完善，保证不得新功能覆盖不了老用户。保证内容不被刷。如果上面说的做好了，

　　上云分布式技术下的大数据处理，上云时间就是不断的增量数据的沉淀，只能打通做目前看来一些比较复杂的场景，这样很多问题都能解决了。

　　这个你可以去问下别人，

　　下云还是上云，到底是什么让你这么纠结，你先考虑清楚下云还是上云这个问题就好了。我们现在正在研究下云，以上云体系的mds-y.ai为例，提供大数据方面的研究和人工智能相关的策略，欢迎关注我们微信公众号。

　　大数据在*敏*感*词*工业生产中的应用环境总结了以下几点：大数据与工业生产的管理复杂度不匹配大数据作为it核心技术，需要强大的it体系做支撑。技术发展日新月异，it体系上云意味着大数据不能依赖单一、某一个云上传统计算集群，要集成云平台、业务云平台、存储、应用云平台，it体系上云带来了高昂的成本投入，机遇和挑战并存，因此大数据需要充分准备。

　　it体系上云，意味着将大数据分布式化、集群化、化管理。多云集群作为大数据，只能在一个云上分析存储，也就是要达到数据的规模化。大数据还需要满足海量数据、高并发、快速查询这些大数据常规的要求。大数据是工业生产的一项核心技术，研究大数据，关键是要选择合适的实现方案。与单体应用架构相比，大数据技术和产品需要发挥其优势，在选择平台上，要遵循整体的技术方向。

　　大数据架构目前，大数据开发平台主要有以下几种，其中功能最强大的是hadoop平台。按层次划分可分为3类：hadoop平台pb级别mapreduce平台mapreduce平台vshivesqlonhadoop平台目前google已经推出hive集群，amazon也宣布推出oozie平台。datastax、hortonworks等传统集群厂商也开始推出相应的平台，此外，像greenplum等新兴的oltp数据库厂商如：alinavigator，hivecloud等也相继推出自己的大数据开发平台。

　　大数据架构对服务器硬件配置要求较高，同时还必须具备良好的算力和存储条件。一般情况下，大数据应用的硬件均需要支持云平台、各类数据库服务和可伸缩数据库集群。综上所述，在大数据架构，设计之初，就需要充分考虑大数据系统的架构与容量，按照一定的规律，去选择正确的云平台。应用场景的差异大数据可分为两类应用场景，一类是传统数据分析，一类是大数。