Penyelesaian Data Besar

Pelanggan kami, peneraju domain Pengangkutan dan Logistik, menghadapi masalah besar ini. Gabungan, trak mereka menempuh jarak kira-kira 8 juta batu sehari untuk menghantar kargo mereka. Pelanggan memerlukan kaedah untuk menganalisis corak perjalanan trak dengan berkesan untuk mendapatkan pemahaman mengenai pelbagai masalah termasuk berapa banyak "batu kosong" yang terkumpul di laluan dan seterusnya membuat penyesuaian untuk penghantaran yang lebih cekap. Dengan menggunakan perisian pelacakan logistik dalaman mereka, Pelanggan telah menyimpan sementara fail log untuk menganalisis dan men-debug masalah yang berkaitan dengan "proses pemilihan" pengoptimal. Oleh kerana sejumlah besar data dimasukkan ke dalam fail ini, mereka hanya menyimpan data ini untuk jangka waktu yang pendek. Selain itu, karena data tidak terstruktur, pengembang harus mengekstrak, mengurai, dan mencari data secara manual setiap kali diperlukan untuk melakukan analisis.

KES PERNIAGAAN DATA BESAR

Satu penyelesaian diperlukan untuk menambahkan struktur pada data log ini, memberikan kemampuan untuk menjalankan pertanyaan ad-hoc ketika masalah terjadi dan melakukan analisis terhadap data untuk meningkatkan kecekapan laluan trak. Sistem pangkalan data perhubungan tradisional akan terlalu padat sumber daya kerana jumlah dan halaju. Pelanggan memerlukan penyelesaian data yang besar.

KEPERLUAN:
  • Pemprosesan dan penyimpanan data kelantangan / halaju tinggi
  • Keupayaan untuk membuat pertanyaan ad-hoc dan menjalankan analisis terhadap data
  • Pengindeksan dan organisasi data yang mampan
  • Visualisasi data untuk pengguna perniagaan
PENYELESAIAN:

Penyelesaian Data Besar Aptude Consulting - Pelaksanaan Hadoop
Setelah memperoleh maklumat melalui proses penemuan dan pengumpulan keperluan kami, kami membuat penyelesaian data besar menggunakan Hadoop bersama dengan kombinasi komponen sumber terbuka utama yang lain untuk memanfaatkan potensi penuhnya. Dengan berbuat demikian, kami membuat seni bina MapReduced.

Penyelesaian kami melakukan pra-proses dan menyiapkan data yang akan digunakan, membuat fail "penyelesaian" dan "masalah".

Fail-fail ini kemudian digabungkan dan diedarkan: fail log di mana dihantar ke Solr untuk pengindeksan dan "penyelesaian" data ke HDFS. Data kemudian disalurkan ke sink untuk memproses dan memasukkannya ke dalam komponen Hadoop, yang kemudian diedarkan ke Solr Cloud dan HDFS, masing-masing. Hasil akhirnya adalah ketersediaan data berstruktur dalam pelbagai format, dengan fleksibiliti untuk pertanyaan latensi rendah yang disediakan melalui Cloudera Impala dan visualisasi data dengan penyambungan OBIEE.

KEPUTUSAN TAMAT:

Dengan sumber perkakasan yang minimum dan koleksi perisian sumber terbuka yang tidak memerlukan bayaran pelesenan, kami menyedari penyelesaian data besar Pelanggan dengan sebahagian kecil daripada kos yang diperlukan oleh penyelesaian pangkalan data hubungan tradisional. Pelaksanaan Hadoop menghasilkan penjimatan kos dan masa, dengan keuntungan tambahan dari peningkatan produktiviti yang akan mereka capai dengan aset analisis baru mereka.

Terus Melangkah ke Hadapan dengan Aptude

Aptude adalah firma perkhidmatan profesional IT anda sendiri. Kami menyediakan sumber kelas pertama kepada pelanggan kami dengan cara yang berterusan dan dapat menampung kos.

Perkhidmatan sokongan kami akan membebaskan kakitangan IT kanan anda dari beban masalah penyelenggaraan seharian. Sekarang mereka akan mempunyai masa untuk melancarkan projek dan aplikasi baru yang anda nantikan. Ringkasnya, kami dapat membebaskan sumber anda dan menampung kos anda. Mari berbual pantas untuk membincangkan perkhidmatan eksklusif kami.

HUBUNGI KAMI HARI INI