拥抱开源，联想大数据产品的技术和突破,该文是关于技术创新相关硕士学位毕业论文范文和创新与突破和开源和拥抱有关硕士论文开题报告范文.
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联想大数据平台主要包含行业智能应用平台、 数据智能平台、 大数据计算平台以及物联网采集与边缘计算和IT系统数据整合等. 而物联网的采集和边缘技术的产品, 可以把企业传统的IT系统进行整合, 并统一放到大数据平台和数据库中. 当数据进来以后, 大数据平台就可以进行数据存储、 计算、构建分布式计算框架和统一调度. 在其之上就是数据智能平台, 该平台可以把企业的预测、 优化以及挖掘, 通过预测库、 优化库、 知识库的形式, 制定行业模型.
在最上一层的行业智能应用平台上, 我们就可以给一些企业做各种行业解决方案. 对于联想大数据平台而言, 我们还添加了制作软、硬件的安全产品和数据资源管理平台. 为什么要提数据资产管理？我们本身做的是开源组件, 没有对数据目录和数据访问权限方面进行很好的管理, 所以我们添加了数据资源管理模式, 在数据资源管理之上就是第三方智慧集成平台. 在我们自主开发的产品中, 我们利用开源技术, 包括在Spark和Hadoop基础上进行大量的优化工作, 并自主开发了很多工具, 包括边缘计算和数据集成工具等. 在联想大数据平台,我们也广泛应用了开源技术, 不管是在数据采集存储、 数据管理、 数据分析上, 还是用算法平台或者可视化技术, 在我们的产品中, 都有开源技术的身影.
我们在产品中运用了很多开源组件和平台技术, 那么基于这些组件和平台, 我们在大数据产品中有哪些技术的创新和突破？ 用大数据平台支持传统数据仓库的应用场景, 那么需要什么样的应用场景呢？ 就是传统的企业可能需要大量的数据存储、 数据计算以及各种管理系统, 而这些数据都会存在数据库中, 当数据量越来越大时, 数据库已经无法满足使用者的需要. 这时企业就想把自身的数据迁移到Hadoop中, 但是Hadoop不支持数据存储. 若要解决此问题, 就得投入大量成本, 推翻原有系统开发新型系统, 这对企业来说是一种损失.
所以把Hadoop的功能进行增强, 使Hadoop支持所有数据仓库, 这样企业可以将自身的原有系统, 迁移到Hadoop和大数据生态链中来避免损失. 怎么实现大数据支持传统数仓的场景？ 当用户将大数据输入到数据仓库后, 要对语法进行识别, 之后我们将识别出的语法进行解析, 最后将解析模块放入执行系统的子系统中, 最终实现该场景. 对于这一运行结果, 我们还做了 一项工作, 解决数据倾斜的问题. Spark系统在工作中, 会出现数据倾斜问题. 当我们识别到有数据倾斜的任务时, 我们会将数据拆分成一个个小任务, 用分布式的方法执行. 我们对Spark数据倾斜进行测试时发现, 当开启Spark数据倾斜组件时, 至少能提升6.5倍的性能, 如果不开启, 运行速度则会大大降低. 另外我们解决了跨集群数据计算和访问的问题. 联想在全球有十个计算中心, 每个计算中心会存储一部分的业务数据, 当北京的用户执行了查询任务时, 会把请求发到北京集群中, 而集群会把世界各地的数据融合后进行计算. 这个时候就会遇到Spark、 Hadoop访问集群的情况. 假设有A集群和B集群, 当A接受请求任务时, 会识别所计算的数据是属于哪个集群. 当任务执行时, A集群会访问另外一个集群的组件, 通过组件去*访问B集群的数据, 最终将A、 B集群的数据融合一起, 实现跨集群数据的访问和数据计算.
分享一下机器学习和人工智能的组建和平台, 在联想的大数据平台里怎么落地.我们将这部分分为三个层次： 第一层, 统一计算资源池. 该产品可以把传统的CPU或GPU管理起来,形成统一的计算池和资源池. 在资源池的基础之上, 把GPU划分成多个租户, 并按照租户的需求进行资源分配、 训练数据模型等. 第二层,Leap Manager, 该产品可以管理整个计算引擎, 并提供可视化的安装部署, 最终将机器学习引擎安装在平台中. 第三层, Leap AI, 它是做算法的试验运行和执行的平台, 主要功能有两大块, 第一是提供可视化的拖拉拽组件, 用户可以把界面上所提供的各种组件拖过来, 进行算法的训练和执行. 第二是对底层开源的算法引擎进行封装, 并提供各种API, 用户可以通过API, 执行算法的训练.
我们在开源基础上有哪些突破和创新？ 第一, 支持SQL和存储过程. 第二, 在性能上, 率先通过50TB TPC-DS的99个复杂业务场景测试.第三, 分布式事务处理能力增强. 第四, 完善图形化数据处理工具. 第五, 封装了大数据挖掘和机器学习平台. 第六, 从硬件资源和软件环境上去进行资源的统一划分.
简单介绍一下联想大数据. 我们从2011年开始搭建大数据平台. 目前在全球有十个数据中心, 包括北美、 欧洲、 亚太等. 超过3000台服务器的计算节点, 每天处理的数据量约4TB.
联想大数据平台为客户提供端到端服务,推动合作伙伴数字化转型.联想大数据在成都、 北京和香港, 都有超过600人的专业团队,来打造国内一流的大数据产品. 在2017年12月8日, 联想携手80企业多家包括百度、 腾讯、 三一重工等, 共同构建工业大数据产业联盟, 来推动中国工业大数据的发展.
（根据演讲内容整理, 未经本人审核）
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