實時分析系統

Ⅰ 日誌分析產品和APM產品的比較 兩者都可以實時的分析應用系統，關於

應用性能管理系統 APM (Application Performance Management）與網路性能管理系統 NPM（Network Performance Management）都屬於ITOA（IT Operation Analytics）。
APM 監控特定軟體系統的性能和可用性，傳統的 APM 通過在代碼嵌入代理獲取代理數據（Agent Data），或通過探針數據（Probe Data），監控和檢測異常來分析應用程序的性能；NPM 通過網路通信數據（Wire Data）監控系統性能。如前面所述，這些數據來源各有利弊。
日誌的價值在於它們無處不在：應用程序，操作系統，資料庫，甚至硬體都生成日誌。日誌分析產品不需要在這些系統嵌入插件，只需要採集這些系統的日誌就能做分析，非常方便。APM 或 NPM 系統也需要依賴日誌分析獲得更全面的系統信息，日誌分析平台可作為 APM 或 NPM 系統的補充，提供更全面、准確的應用性能監控及網路性能監控。
目前主流的海量日誌分析工具：開源的有ELK，收費的：國外的有Splunk、Sumologic。國內有日誌易等。

Ⅱ 科來網路分析系統的分析系統

科來網路回溯分析系統（硬體）
科來網路回溯分析系統（硬體）是能夠長時間記錄網路通訊數據，並提供基於時間的數據挖掘分析系統。它採用科來自主設計研發的第二代網路分析引擎，提供千兆網路流量數據採集、存儲，歷史數據挖掘與回溯分析， （1） 提高網路監控、管理和解決復雜網路問題的能力
系統通過大量的數據存儲與回溯分析能力，及對網路的長期監控，從而建立圖形化的全景信息，進而掌握網路長期運行的整體情況，識別和追蹤定位網路問題，獲得網路管理策略升級實施的決策依據，提高網路管理的整體技術水平與解決復雜網路問題的能力。
（2） 提高跨區域多網路的網路管理可控性
系統採用分布式部署，集中管理的方式，滿足了跨區域、多網路結構的網路分析需求，通過對全網路的關鍵鏈路信息進行集中的監控與分析比對，實現從網路核心到網路邊緣的全網路的網路管理可控性。
（3） 有效管理用戶網路管理成本
通過長期海量存儲的通訊數據分析與網路性能的全面評估，建立全網路的圖景信息，從而掌握網路長期運行的整體情況，獲得網路應用部署、容量規劃以及運行趨勢的分析數據，為用戶的網路投資規劃提供依據信息，是對成本管理的最為有效的管理手段。
（4）提高問題解決效率，降低網路事故損失
系統支持的數據挖掘功能，能夠引導用戶從不同角度不同層次快速鎖定敏感數據並可進行精細化的二次數據分析，同時系統高級的數據過濾能力能夠提高分析效率，降低網路事故損失。
（5）預先發現網路隱患，避免潛在的網路問題擴大
系統可以幫助用戶建立網路基線並支持高級的報警設置，將可能發生的網路問題進行預先防範，避免其成為緊急任務，影響關鍵業務的正常運營；同時，通過歷史數據的回溯分析，還可對間歇性網路問題與短暫性中斷事件進行調查分析，避免潛在的網路問題發展擴大成嚴重的網路事故。
（6）降低網路安全風險，泄密事件核實取證
系統可以對安全事件進行識別，並快速追蹤定位到泄密主機，對該事件進行進一步的核實審查與數據取證，並對安全策略設置提供決策依據，同時還可以幫助用戶建立安全基線，全面降低用戶網路安全風險。 （1） 數據包級的回溯分析對各種網路和安全問題提供強有力的分析取證能力。
（2） 專用的軟硬體一體化設計，安裝部署容易，支持遠程部署，遠程訪問，支持對分布在不同地點的多條網路鏈路通訊進行集中長期監控分析。
（3） 方便高效的數據檢索和數據挖掘界面，提供直觀高效的數據分析和挖掘能力，
（4） 支持方便快速的數據導出能力，能夠提供多種格式的數據包文件，並支持數據包播放功能，方便其他分析系統進行數據分析。
（5） 專用的文件存儲格式和方式，其他程序無法直接訪問讀取回溯伺服器保存的網路通訊數據，同時提供用戶訪問認證和授權控制功能，保證系統數據的安全性。
（6） 採用RAID5和RAID6存儲技術，保證存儲數據的可靠性。強大的數據安全保護， 包括：防數據被竊取的安全，系統安全認證，數據加密安全傳輸。 ★7X24小時的關鍵網路通訊數據的實時分析與收集保存
通過長期捕獲關鍵網路的網路通訊數據，實時分析並分類記錄所有的網路用戶的網路行為數據，網路通訊數據和應用訪問數據，從而為網路問題分析、網路行為分析、網路性能和應用性能分析提供最完整，最有力的數據基礎。
★基於時間的網路通訊數據回溯分析
★為現有數據文件建立回溯能力
可導入已採集的數據包文件，快速建立數據時間線，實現數據快速回溯能力，支持多種格式的數據包導入。 ★高性能的數據捕獲和存儲
千兆性能的網路流量實時處理能力，能夠線速的保存骨幹鏈路上的所有通訊數據，包括所有的數據流信息和數據包。
★長期的數據保存能力
集成的大容量存儲系統，可提供磁碟容量從1TB至72TB的專用網路回溯分析系統硬體，同時可根據用戶的需求提供更大容量存儲系統的定製硬體，提供關鍵鏈路網路通訊數據的長期存儲。
★高效快速的數據挖掘和檢索
提供任意時間范圍的網路通訊數據挖掘能力，能夠快速的檢索到主機、應用的通訊信息，同時對數據流信息進行檢索和挖掘，直到相關數據包的快速挖掘，幫助用戶快速定位挖掘特定分析目標的網路通訊數據。
★全面深入的網路通訊分析能力
提供科來網路分析系統的對網路通訊的各種全面深入分析功能，包括強大的專家系統智能分析、數據包詳細解碼分析、節點分析、數據流分析、安全分析、應用層日誌分析等對網路通訊的多種精細分析能力。
科來網路分析系統與其它產品的區別
1、 支持網路鏈路實時監控
科來網路回溯分析系統的實時監控界面提供了7個監控面板，包括趨勢圖、實時數據、TOP主機、TOP應用、TOP網段、警報日誌和矩陣。2、 支持歷史數據回溯分析歷史數據回溯分析的數據源包括通過回溯分析系統捕獲的數據包和數據包文件導入兩種。當進行數據包文件的回溯分析時，系統支持多種格式的數據包文件進行回放，同時支持多個數據包文件同時進行回放。3、 支持大容量的數據存儲科來網路回溯分析系統最大可以提供72TB的存儲空間，支持對關鍵鏈路進行長時間、大容量的數據存儲，為系統進行數據分析、為用戶進行網路故障、性能和安全管理提供最為真實的數據依據和保障。
在服務的Web配置界面中，用戶可以根據實際的需求進行存儲空間大小的設置，同時可以設置統計數據、數據包、警報日誌和CDR這4種數據所佔存儲空間的比例。
4、 支持網路鏈路的集中監控科來網路回溯分析系統支持分布式遠程部署與監控，針對網路中的關鍵鏈路，可以部署多個伺服器，用戶能夠隨時隨地通過控制台任意連接伺服器，實現遠程網路的數據分析與管理。同時，通過分析中心，可以對各個關鍵鏈路的流量進行整體實時監控，一旦出現流量異常，能夠及時發現並告警。5、 支持網路鏈路配置的導入/導出科來網路回溯分析系統支持網路鏈路配置的導入/導出，在控制台成功連接伺服器後，可以對網路鏈路的配置信息進行導入和導出操作。通過導入操作，可以快速的將一條網路鏈路的配置信息復制到另一條網路鏈路中。 網路鏈路的配置信息包括過濾器設置、自定義應用、網段配置、名字表和警報相關設置，導出的網路鏈路配置信息保存為*.csta格式的文件。
導入鏈路配置會導致當前鏈路的配置丟失，請謹慎使用。
6、 支持數據的專家分析科來網路回溯分析系統中集成了專家分析系統，專家分析系統提供了數據包解碼、數據流分析、日誌和診斷等功能。7、 支持IPv6分析科來網路回溯分析系統支持對IPv6類型的網路鏈路進行實時監控和回溯分析。8、 支持自定義過濾器科來網路回溯分析系統支持對捕捉到的數據進行過濾，通過配置捕捉過濾器可以只捕獲用戶所需的特定數據，把重要的數據分離出來，過濾掉不需要的數據，減少數據干擾，提高分析的效率。
系統默認提供了常用的協議過濾器，用戶可以對默認的協議過濾器進行修改。系統支持以IP地址、埠號、協議規則、數據包大小、數據包內容和數據包偏移值為過濾條件，同時各個過濾條件之間可以進行「與」、「或」組合。
9、 支持自定義警報科來網路回溯分析系統支持自定義警報，警報的類型包括流量警報、郵件敏感字 《科來網路回溯分析系統》V4.0產品採用了科來軟體最新的第二代存儲引擎及第三代分析引擎，使得產品的存儲能力提升3倍，分析能力提升5倍。

產品部署示意圖

Ⅲ 數據實時分析系統的概要設計文檔怎麼寫

軟體文檔中概要設計也稱「總體設計」，是開發人員在明確用戶需求（要什麼）後對系統的一個總體考慮（明確系統目標、設計原則，初步考慮資料庫設計和功能設計），國家關於這方面有相關標准（概要設計說明書（GB8567-88））。 在具體實踐中可以按下列提綱撰寫內容： 1．引言 1.1編寫目的 [說明編寫這份概要設計說明書的目的，指出預期的讀者。] 1.2背景 a.[待開發軟體系統的名稱；] b.[列出本項目的任務提出者、開發者、用戶。] 1.3定義 [列出本文件中用到的專門術語的定義和外文首字母組詞的原片語。] 1.4參考資料 [列出有關的參考資料。] 2．總體設計 2.1需求規定 [說明對本系統的主要的輸入輸出項目、處理的功能性能要求。包括] 2.1.1系統功能 2.1.2系統性能 2.1.2.1精度 2.1.2.2時間特性要求 2.1.2.3可靠性 2.1.2.4靈活性 2.1.3輸入輸出要求 2.1.4數據管理能力要求 2.1.5故障處理要求 2.1.6其他專門要求 2.2運行環境 [簡要地說明對本系統的運行環境的規定。] 2.2.1設備 [列出運行該軟體所需要的硬設備。說明其中的新型設備及其專門功能。] 2.2.2支持軟體 [列出支持軟體，包括要用到的操作系統、編譯（或匯編）程序、測試支持軟體等。] 2.2.3介面 [說明該系統同其他系統之間的介面、數據通信協議等] 2.2.4控制 [說明控制該系統的運行的方法和控制信號，並說明這些控制信號的來源。] 2.3基本設計概念和處理流程 [說明本系統的基本設計概念和處理流程，盡量使用圖表的形式。] 2.4結構 [給出系統結構總體框圖（包括軟體、硬體結構框圖），說明本系統的各模塊的劃分，扼要說明每個系統模塊的標識符和功能，分層次地給出各模塊之間的控制與被控制關系。] 2.5功能需求與系統模塊的關系 [本條用一張矩陣圖說明各項功能需求的實現同各模塊的分配關系。] 2.6人工處理過程 [說明在本系統的工作過程中不得不包含的人工處理過程。] 2.7尚未解決的問題 [說明在概要設計過程中尚未解決而設計者認為在系統完成之前必須解決的各個問題。] 3．介面設計 3.1用戶介面 [說明將向用戶提供的命令和它們的語法結構，以及相應的回答信息。] [說明提供給用戶操作的硬體控制面板的定義。] 3.2外部介面 [說明本系統同外界的所有介面的安排包括軟體與硬體之間的介面、本系統與各支持系統之間的介面關系。] 3.3內部介面 [說明本系統之內的各個系統元素之間的介面的安排。] 4．運行設計 4.1運行模塊組合 [說明對系統施加不同的外界運行控制時所引起的各種不同的運行模塊組合，說明每種運行所歷經的內部模塊的支持軟體。] 4.2運行控制 [說明每一種外界的運行控制的方式方法和操作步驟。] 4.3運行時間 [說明每種運行模塊組合將佔用各種資源的時間。] 5．系統數據結構設計 [不涉及軟體設計可不包含] 5.1邏輯結構設計要點 [給出本系統內軟體所使用的每個數據結構的名稱、標識符以及它們之中每個數據項、記錄、文卷和系的標識、定義、長度及它們之間的層次的或表格的相互關系。] 5.2物理結構設計要點 [給出本系統內軟體所使用的每個數據結構中的每個數據項的存儲要求，訪問方法、存取單位、存取的物理關系、設計考慮和保密條件。] 5.3數據結構與程序的關系 [說明各個數據結構與訪問這些數據結構的各個程序之間的對應關系。] 6．系統出錯處理設計 6.1出錯信息 [用一覽表的方式說明每種可能的出錯或故障情況出現時，系統輸出信息的形式、含意及處理方法。] 6.2補救措施 [說明故障出現後可能採取的變通措施。] 6.3系統維護設計 [說明為了系統維護的方便而在程序內部設計中作出的安排，包括在程序中專門安排用於系統的檢查與維護的檢測點和專用模塊。]

Ⅳ MPP DB 是 大數據實時分析系統 未來的選擇嗎

大數據領域，實時分析系統（在線查詢）是最常見的一種場景，前面寫了一個《 實時分析系統 (HIVE/HBASE/IMPALA) 淺析 》討論業界當前常見的方案。互聯網公司用得比較多是 HIVE/HBASE ，如騰訊基於 HIVE 深度定製改造，改名為 TDW ，小米等公司選用 HBASE 等。關於 HIVE/HBASE/IMPALA 介紹等可以看我前面的文章。
當前在實時分析系統中，最難的是多維度復雜查詢，目前沒有一個很好的解決方案，這兩天和人討論到 MPP DB （分布式資料庫，以 Greenplum 為最典型代表）。如果從性能來講， MPP DB 在多維復雜查詢性能確實要好於 HIVE/HBASE/IMPALA 等，因此有不少聲音認為， MPP DB 是適合這種場景的未來的解決方案。 MPP DB 看似對多維度復雜查詢性能較好，但是同時有兩個致命的缺點，大家選型的時候不得不考慮：
1、 擴展性：
MPP DB 都號稱都能擴展到 1000 個節點以上，實際在應用過程中，就我目前從公開資料看到的不超過 100 個節點，如支付寶中用 Greenplum 來做財務數據分析的最大一個集群 60 多台機器。另外和 Greenplum 公司交流，在廣東移動最大的用來做數據存儲的，也就 100 台以內。這和 hadoop 動不動 4,5 千個節點一個節點集群簡直不在一個數量級上。
為什麼 MPP DB 擴展性不好？
有很多原因，有產品成熟度，也有應用廣度的問題，但是最根本的還是架構本身的問題。講到架構這里就要先講下 CAP 原則：
Consistency( 一致性 ), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability( 可用性 ), 好的響應性能
Partition tolerance( 分區容錯性 ) 可靠性

定理：任何 分布式 系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
忠告：架構師不要將精力浪費在如何設計能滿足三者的完美 分布式 系統，而是應該進行取捨。
MPP DB 還是基於原 DB 擴展而來， DB 裡面天然追求一致性（ Consistency ），必然帶來分區容錯性較差。集群規模變得太大，業務數據太多時， MPP DB 的元數據管理就完全是一個災難。元數據巨大無比，一旦出錯很難恢復，動不動導致毀庫。
所以 MPP DB 要在擴展性上有質的提示，要對元數據，以及數據存儲有架構上的突破，降低對一致性的要求，這樣擴展性才能提升，否則的話很難相信一個 MPP DB 資料庫是可以容易擴展的。
2、 並發的支持：
一個查詢系統，設計出來就是提供人用的，所以能支持的同時並發越高越好。MPP DB 核心原理是一 個大的查詢通過分析為一一個子查詢，分布到底層的執行，最後再合並結果，說白了就是通過多線程並發來暴力 SCAN 來實現高速。 這種暴力SCAN的方法，對單個查詢來說，動用了整個系統的能力，單個查詢比較快，但同時帶來用力過猛的問題，整個系統能支持的並發必然不高，從目前實際使用的經驗來說，也就支持50～100的並發能力。
當前HBASE/IMPALA應對復雜查詢時，也是通過全盤SCAN的方法來實現的，這種場景下，硬碟數量越多越好，轉速越快越好。HBASE為什麼號稱支持上千並發，這也是在特定的場景下（查詢時帶用戶標示，即帶row key)才能實現的，復雜查詢場景下，什麼系統都歇菜。
所以MPP DB應用場景已經非常明顯了，適合小集群（100以內），低並發的（50左右）的場景。MPP DB未來是不是趨勢，我不知道，但是至少目前來看，用MPP DB來應對大數據的實時分析系統是非常吃力的。

Ⅳ 大數據分析系統平台方案有哪些

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

Ⅵ 離線分析系統和實時分析系統啥意思

EMS系統中網路分析軟體的運行模式有兩種: 1、實時模式:根據實時量測數據對運行軟體的原始數據不斷刷新並進行實時計算或按一定周期定期計算。如實時網路拓樸、狀態估計、調度員潮流等。 2、研究模式:運行軟體的原始數據不進行刷新,可以是實時快照過來的某一時間斷面的數據,也可以是人工置入的數據,可用來對電網運行狀態進行研究,如調度員潮流、安全分析等。 EMS中的網路分析軟體與離線計算軟體有一定的區別,一是其實時性,即使是研究模式,也可以從實時系統中取快照進行分析研究。二是其快速性要求,為滿足快速性,在數學模型上沒有離線計算軟體考慮得更全面。

Ⅶ 數據分析系統有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。Cloudera Manager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，Cloudera Manager提供Admin Console，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括Cloudera Manager API，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星環Transwarp

基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。

3、 阿里數加

阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。

4、 華為FusionInsight

基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。

5、網易猛獁

網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業務需求。

Ⅷ 有知道什麼實時活細胞分析系統比較好的嗎

我們用的賽多利斯Incucyte，可以實現連續數天或數周的實時連續成像。儀器是直接放入培養箱的，所以不需要取放培養皿也不會對細胞造成影響。可以遠程監控，數據也是軟體自動出，用起來大大的方便快捷。

Ⅸ 能耗在線監測分析系統主要有什麼功能

近年來，隨著我國經濟迅速發展，因此能源消耗逐年增加，為了降低能耗減少成本使用能耗在線監測分析系統是十分必要的，雲集能耗在線監測分析系統具有如下功能：
1、數據採集
2、實時監測
3、在線分析
4、自定義報表
5、全面的能源統計分析功能
6、預警與事故追憶
7、歷史數據查詢
8、設備檔案管理
數據錄入能源監測分析系統應用於個用能單位以提高信息化、自動化管理水平為主要目的，降低人工勞動強度，規避人為誤差，讓管理者可掌握准確及時的能耗數據量和變化趨勢，保障重要設備穩定運行，減緩老化速度。