《騰訊云大數(shù)據(jù)架構》課件

《騰訊云大數(shù)據(jù)架構》歡迎來到騰訊云大數(shù)據(jù)架構課程！課程大綱11.大數(shù)據(jù)的定義和特點22.大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程33.大數(shù)據(jù)的應用場景44.騰訊云大數(shù)據(jù)平臺介紹55.典型大數(shù)據(jù)架構案例66.總結與展望大數(shù)據(jù)的定義和特點定義大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、處理速度快、價值密度低的數(shù)字化信息。特點海量性、多樣性、高速性、價值密度低。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程12000年以前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫時代，數(shù)據(jù)量有限，結構化程度高。22000年-2010年大數(shù)據(jù)概念興起，Hadoop、NoSQL等技術出現(xiàn)。32010年至今云計算和大數(shù)據(jù)融合發(fā)展，云數(shù)據(jù)平臺成熟。大數(shù)據(jù)的應用場景用戶行為分析個性化推薦、用戶畫像、行為預測。營銷決策支持精準營銷、廣告投放、客戶關系管理。運營風險防控欺詐識別、異常檢測、風險預警。智慧城市建設交通管理、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備監(jiān)控、生產優(yōu)化、預測性維護。大數(shù)據(jù)技術棧概述1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理。2數(shù)據(jù)存儲關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖。3數(shù)據(jù)計算批處理、實時計算、機器學習。4數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模。5數(shù)據(jù)應用業(yè)務決策、產品創(chuàng)新、技術改進。騰訊云大數(shù)據(jù)平臺介紹優(yōu)勢安全可靠、靈活擴展、功能豐富、生態(tài)完善。服務Tdata存儲服務、Tdata計算服務、Tdata分析服務。騰訊云Tdata套件Tdata存儲服務提供多種存儲服務，滿足不同場景需求。Tdata計算服務提供多種計算引擎，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Tdata分析服務提供多種分析工具，支持數(shù)據(jù)挖掘和可視化。Tdata存儲服務1對象存儲COS海量數(shù)據(jù)存儲，低成本、高可靠。2關系型數(shù)據(jù)庫TDSQL高性能、高可用、安全可靠。3NoSQL數(shù)據(jù)庫CDB靈活擴展、高并發(fā)、低延遲。Tdata計算服務1Spark大規(guī)模批處理引擎，高效處理海量數(shù)據(jù)。2Flink實時計算引擎，實時處理流式數(shù)據(jù)。3Hive數(shù)據(jù)倉庫引擎，支持SQL查詢和數(shù)據(jù)分析。Tdata分析服務數(shù)據(jù)可視化提供多種圖表和儀表盤，幫助用戶直觀了解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘提供多種算法模型，幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律。數(shù)據(jù)建模提供多種建模工具，幫助用戶構建數(shù)據(jù)模型。Tdata實時計算實時流處理實時處理流式數(shù)據(jù)，支持低延遲計算。實時數(shù)據(jù)分析實時分析流式數(shù)據(jù)，支持快速洞察和決策。Tdata數(shù)據(jù)湖Tdata數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫提供數(shù)據(jù)存儲、管理、分析等功能，支持數(shù)據(jù)治理和可視化。Tdata數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)同步支持多種數(shù)據(jù)源的實時同步和批次同步。數(shù)據(jù)轉換支持多種數(shù)據(jù)格式的轉換和清洗。數(shù)據(jù)質量管理提供數(shù)據(jù)質量監(jiān)控和管理工具，保證數(shù)據(jù)質量。Tdata數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)管理管理數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)，支持數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和檢索。數(shù)據(jù)權限管理控制數(shù)據(jù)訪問權限，保證數(shù)據(jù)安全。Tdata數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)開發(fā)工具提供數(shù)據(jù)開發(fā)工具，支持數(shù)據(jù)建模、代碼編寫、調試等功能。數(shù)據(jù)工作流支持構建數(shù)據(jù)工作流，自動化數(shù)據(jù)處理流程。Tdata數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)質量管理監(jiān)控數(shù)據(jù)質量，保證數(shù)據(jù)準確性和完整性。數(shù)據(jù)安全管理保護數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。數(shù)據(jù)生命周期管理管理數(shù)據(jù)生命周期，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和使用效率。Tdata數(shù)據(jù)可視化1圖表提供多種圖表類型，支持數(shù)據(jù)可視化展示。2儀表盤支持創(chuàng)建自定義儀表盤，展示關鍵指標和數(shù)據(jù)趨勢。3報表支持生成數(shù)據(jù)報表，方便數(shù)據(jù)分析和報告。Tdata數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)加密對數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，保障數(shù)據(jù)安全。訪問控制控制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權限，防止非法訪問。數(shù)據(jù)審計記錄數(shù)據(jù)操作日志，便于追溯和審計。典型大數(shù)據(jù)架構案例接下來我們將介紹幾個典型的大數(shù)據(jù)架構案例，展示騰訊云大數(shù)據(jù)平臺在不同場景下的應用。場景1:用戶行為分析1用戶行為數(shù)據(jù)采集通過網(wǎng)站、APP、傳感器等渠道采集用戶行為數(shù)據(jù)。2用戶行為數(shù)據(jù)清洗對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、預處理，去除錯誤和冗余數(shù)據(jù)。3用戶行為數(shù)據(jù)分析對清洗后的數(shù)據(jù)進行分析，提取用戶特征和行為模式。4用戶行為數(shù)據(jù)應用根據(jù)分析結果，進行個性化推薦、用戶畫像、行為預測等應用。場景2:營銷決策支持1用戶畫像構建根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)，構建用戶畫像，了解用戶特征和偏好。2精準營銷根據(jù)用戶畫像，進行精準營銷，提高營銷效率。3廣告投放優(yōu)化根據(jù)用戶畫像和廣告效果數(shù)據(jù)，優(yōu)化廣告投放策略。場景3:運營風險防控風險識別通過數(shù)據(jù)分析，識別潛在的運營風險，例如欺詐、異常等。風險預警對識別出的風險進行預警，及時采取措施，避免損失。風險控制制定風險控制策略，降低運營風險。場景4:智慧城市建設交通管理利用大數(shù)據(jù)分析交通數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通流量，提升城市交通效率。城市規(guī)劃根據(jù)人口分布、經(jīng)濟發(fā)展等數(shù)據(jù)，進行城市規(guī)劃和建設。環(huán)境監(jiān)測利用傳感器數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測環(huán)境質量，保護環(huán)境。場景5:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備監(jiān)控實時監(jiān)控設備運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)故障和異常。生產優(yōu)化利用大數(shù)據(jù)分析生產數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產流程，提高生產效率。預測性維護根據(jù)設備歷史數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)，預測設備故障，提前進行維護?？偨Y與展望11.大數(shù)據(jù)技術持續(xù)發(fā)展云計算、人工智能等技術不斷發(fā)展，推動