实时分析系统

Ⅰ 日志分析产品和APM产品的比较 两者都可以实时的分析应用系统，关于

应用性能管理系统 APM (Application Performance Management）与网络性能管理系统 NPM（Network Performance Management）都属于ITOA（IT Operation Analytics）。
APM 监控特定软件系统的性能和可用性，传统的 APM 通过在代码嵌入代理获取代理数据（Agent Data），或通过探针数据（Probe Data），监控和检测异常来分析应用程序的性能；NPM 通过网络通信数据（Wire Data）监控系统性能。如前面所述，这些数据来源各有利弊。
日志的价值在于它们无处不在：应用程序，操作系统，数据库，甚至硬件都生成日志。日志分析产品不需要在这些系统嵌入插件，只需要采集这些系统的日志就能做分析，非常方便。APM 或 NPM 系统也需要依赖日志分析获得更全面的系统信息，日志分析平台可作为 APM 或 NPM 系统的补充，提供更全面、准确的应用性能监控及网络性能监控。
目前主流的海量日志分析工具：开源的有ELK，收费的：国外的有Splunk、Sumologic。国内有日志易等。

Ⅱ 科来网络分析系统的分析系统

科来网络回溯分析系统（硬件）
科来网络回溯分析系统（硬件）是能够长时间记录网络通讯数据，并提供基于时间的数据挖掘分析系统。它采用科来自主设计研发的第二代网络分析引擎，提供千兆网络流量数据采集、存储，历史数据挖掘与回溯分析， （1） 提高网络监控、管理和解决复杂网络问题的能力
系统通过大量的数据存储与回溯分析能力，及对网络的长期监控，从而建立图形化的全景信息，进而掌握网络长期运行的整体情况，识别和追踪定位网络问题，获得网络管理策略升级实施的决策依据，提高网络管理的整体技术水平与解决复杂网络问题的能力。
（2） 提高跨区域多网络的网络管理可控性
系统采用分布式部署，集中管理的方式，满足了跨区域、多网络结构的网络分析需求，通过对全网络的关键链路信息进行集中的监控与分析比对，实现从网络核心到网络边缘的全网络的网络管理可控性。
（3） 有效管理用户网络管理成本
通过长期海量存储的通讯数据分析与网络性能的全面评估，建立全网络的图景信息，从而掌握网络长期运行的整体情况，获得网络应用部署、容量规划以及运行趋势的分析数据，为用户的网络投资规划提供依据信息，是对成本管理的最为有效的管理手段。
（4）提高问题解决效率，降低网络事故损失
系统支持的数据挖掘功能，能够引导用户从不同角度不同层次快速锁定敏感数据并可进行精细化的二次数据分析，同时系统高级的数据过滤能力能够提高分析效率，降低网络事故损失。
（5）预先发现网络隐患，避免潜在的网络问题扩大
系统可以帮助用户建立网络基线并支持高级的报警设置，将可能发生的网络问题进行预先防范，避免其成为紧急任务，影响关键业务的正常运营；同时，通过历史数据的回溯分析，还可对间歇性网络问题与短暂性中断事件进行调查分析，避免潜在的网络问题发展扩大成严重的网络事故。
（6）降低网络安全风险，泄密事件核实取证
系统可以对安全事件进行识别，并快速追踪定位到泄密主机，对该事件进行进一步的核实审查与数据取证，并对安全策略设置提供决策依据，同时还可以帮助用户建立安全基线，全面降低用户网络安全风险。 （1） 数据包级的回溯分析对各种网络和安全问题提供强有力的分析取证能力。
（2） 专用的软硬件一体化设计，安装部署容易，支持远程部署，远程访问，支持对分布在不同地点的多条网络链路通讯进行集中长期监控分析。
（3） 方便高效的数据检索和数据挖掘界面，提供直观高效的数据分析和挖掘能力，
（4） 支持方便快速的数据导出能力，能够提供多种格式的数据包文件，并支持数据包播放功能，方便其他分析系统进行数据分析。
（5） 专用的文件存储格式和方式，其他程序无法直接访问读取回溯服务器保存的网络通讯数据，同时提供用户访问认证和授权控制功能，保证系统数据的安全性。
（6） 采用RAID5和RAID6存储技术，保证存储数据的可靠性。强大的数据安全保护， 包括：防数据被窃取的安全，系统安全认证，数据加密安全传输。 ★7X24小时的关键网络通讯数据的实时分析与收集保存
通过长期捕获关键网络的网络通讯数据，实时分析并分类记录所有的网络用户的网络行为数据，网络通讯数据和应用访问数据，从而为网络问题分析、网络行为分析、网络性能和应用性能分析提供最完整，最有力的数据基础。
★基于时间的网络通讯数据回溯分析
★为现有数据文件建立回溯能力
可导入已采集的数据包文件，快速建立数据时间线，实现数据快速回溯能力，支持多种格式的数据包导入。 ★高性能的数据捕获和存储
千兆性能的网络流量实时处理能力，能够线速的保存骨干链路上的所有通讯数据，包括所有的数据流信息和数据包。
★长期的数据保存能力
集成的大容量存储系统，可提供磁盘容量从1TB至72TB的专用网络回溯分析系统硬件，同时可根据用户的需求提供更大容量存储系统的定制硬件，提供关键链路网络通讯数据的长期存储。
★高效快速的数据挖掘和检索
提供任意时间范围的网络通讯数据挖掘能力，能够快速的检索到主机、应用的通讯信息，同时对数据流信息进行检索和挖掘，直到相关数据包的快速挖掘，帮助用户快速定位挖掘特定分析目标的网络通讯数据。
★全面深入的网络通讯分析能力
提供科来网络分析系统的对网络通讯的各种全面深入分析功能，包括强大的专家系统智能分析、数据包详细解码分析、节点分析、数据流分析、安全分析、应用层日志分析等对网络通讯的多种精细分析能力。
科来网络分析系统与其它产品的区别
1、 支持网络链路实时监控
科来网络回溯分析系统的实时监控界面提供了7个监控面板，包括趋势图、实时数据、TOP主机、TOP应用、TOP网段、警报日志和矩阵。2、 支持历史数据回溯分析历史数据回溯分析的数据源包括通过回溯分析系统捕获的数据包和数据包文件导入两种。当进行数据包文件的回溯分析时，系统支持多种格式的数据包文件进行回放，同时支持多个数据包文件同时进行回放。3、 支持大容量的数据存储科来网络回溯分析系统最大可以提供72TB的存储空间，支持对关键链路进行长时间、大容量的数据存储，为系统进行数据分析、为用户进行网络故障、性能和安全管理提供最为真实的数据依据和保障。
在服务的Web配置界面中，用户可以根据实际的需求进行存储空间大小的设置，同时可以设置统计数据、数据包、警报日志和CDR这4种数据所占存储空间的比例。
4、 支持网络链路的集中监控科来网络回溯分析系统支持分布式远程部署与监控，针对网络中的关键链路，可以部署多个服务器，用户能够随时随地通过控制台任意连接服务器，实现远程网络的数据分析与管理。同时，通过分析中心，可以对各个关键链路的流量进行整体实时监控，一旦出现流量异常，能够及时发现并告警。5、 支持网络链路配置的导入/导出科来网络回溯分析系统支持网络链路配置的导入/导出，在控制台成功连接服务器后，可以对网络链路的配置信息进行导入和导出操作。通过导入操作，可以快速的将一条网络链路的配置信息复制到另一条网络链路中。 网络链路的配置信息包括过滤器设置、自定义应用、网段配置、名字表和警报相关设置，导出的网络链路配置信息保存为*.csta格式的文件。
导入链路配置会导致当前链路的配置丢失，请谨慎使用。
6、 支持数据的专家分析科来网络回溯分析系统中集成了专家分析系统，专家分析系统提供了数据包解码、数据流分析、日志和诊断等功能。7、 支持IPv6分析科来网络回溯分析系统支持对IPv6类型的网络链路进行实时监控和回溯分析。8、 支持自定义过滤器科来网络回溯分析系统支持对捕捉到的数据进行过滤，通过配置捕捉过滤器可以只捕获用户所需的特定数据，把重要的数据分离出来，过滤掉不需要的数据，减少数据干扰，提高分析的效率。
系统默认提供了常用的协议过滤器，用户可以对默认的协议过滤器进行修改。系统支持以IP地址、端口号、协议规则、数据包大小、数据包内容和数据包偏移值为过滤条件，同时各个过滤条件之间可以进行“与”、“或”组合。
9、 支持自定义警报科来网络回溯分析系统支持自定义警报，警报的类型包括流量警报、邮件敏感字 《科来网络回溯分析系统》V4.0产品采用了科来软件最新的第二代存储引擎及第三代分析引擎，使得产品的存储能力提升3倍，分析能力提升5倍。

产品部署示意图

Ⅲ 数据实时分析系统的概要设计文档怎么写

软件文档中概要设计也称“总体设计”，是开发人员在明确用户需求（要什么）后对系统的一个总体考虑（明确系统目标、设计原则，初步考虑数据库设计和功能设计），国家关于这方面有相关标准（概要设计说明书（GB8567-88））。 在具体实践中可以按下列提纲撰写内容： 1．引言 1.1编写目的 [说明编写这份概要设计说明书的目的，指出预期的读者。] 1.2背景 a.[待开发软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 1.4参考资料 [列出有关的参考资料。] 2．总体设计 2.1需求规定 [说明对本系统的主要的输入输出项目、处理的功能性能要求。包括] 2.1.1系统功能 2.1.2系统性能 2.1.2.1精度 2.1.2.2时间特性要求 2.1.2.3可靠性 2.1.2.4灵活性 2.1.3输入输出要求 2.1.4数据管理能力要求 2.1.5故障处理要求 2.1.6其他专门要求 2.2运行环境 [简要地说明对本系统的运行环境的规定。] 2.2.1设备 [列出运行该软件所需要的硬设备。说明其中的新型设备及其专门功能。] 2.2.2支持软件 [列出支持软件，包括要用到的操作系统、编译（或汇编）程序、测试支持软件等。] 2.2.3接口 [说明该系统同其他系统之间的接口、数据通信协议等] 2.2.4控制 [说明控制该系统的运行的方法和控制信号，并说明这些控制信号的来源。] 2.3基本设计概念和处理流程 [说明本系统的基本设计概念和处理流程，尽量使用图表的形式。] 2.4结构 [给出系统结构总体框图（包括软件、硬件结构框图），说明本系统的各模块的划分，扼要说明每个系统模块的标识符和功能，分层次地给出各模块之间的控制与被控制关系。] 2.5功能需求与系统模块的关系 [本条用一张矩阵图说明各项功能需求的实现同各模块的分配关系。] 2.6人工处理过程 [说明在本系统的工作过程中不得不包含的人工处理过程。] 2.7尚未解决的问题 [说明在概要设计过程中尚未解决而设计者认为在系统完成之前必须解决的各个问题。] 3．接口设计 3.1用户接口 [说明将向用户提供的命令和它们的语法结构，以及相应的回答信息。] [说明提供给用户操作的硬件控制面板的定义。] 3.2外部接口 [说明本系统同外界的所有接口的安排包括软件与硬件之间的接口、本系统与各支持系统之间的接口关系。] 3.3内部接口 [说明本系统之内的各个系统元素之间的接口的安排。] 4．运行设计 4.1运行模块组合 [说明对系统施加不同的外界运行控制时所引起的各种不同的运行模块组合，说明每种运行所历经的内部模块的支持软件。] 4.2运行控制 [说明每一种外界的运行控制的方式方法和操作步骤。] 4.3运行时间 [说明每种运行模块组合将占用各种资源的时间。] 5．系统数据结构设计 [不涉及软件设计可不包含] 5.1逻辑结构设计要点 [给出本系统内软件所使用的每个数据结构的名称、标识符以及它们之中每个数据项、记录、文卷和系的标识、定义、长度及它们之间的层次的或表格的相互关系。] 5.2物理结构设计要点 [给出本系统内软件所使用的每个数据结构中的每个数据项的存储要求，访问方法、存取单位、存取的物理关系、设计考虑和保密条件。] 5.3数据结构与程序的关系 [说明各个数据结构与访问这些数据结构的各个程序之间的对应关系。] 6．系统出错处理设计 6.1出错信息 [用一览表的方式说明每种可能的出错或故障情况出现时，系统输出信息的形式、含意及处理方法。] 6.2补救措施 [说明故障出现后可能采取的变通措施。] 6.3系统维护设计 [说明为了系统维护的方便而在程序内部设计中作出的安排，包括在程序中专门安排用于系统的检查与维护的检测点和专用模块。]

Ⅳ MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗

大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《 实时分析系统 (HIVE/HBASE/IMPALA) 浅析 》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是 HIVE/HBASE ，如腾讯基于 HIVE 深度定制改造，改名为 TDW ，小米等公司选用 HBASE 等。关于 HIVE/HBASE/IMPALA 介绍等可以看我前面的文章。
当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到 MPP DB （分布式数据库，以 Greenplum 为最典型代表）。如果从性能来讲， MPP DB 在多维复杂查询性能确实要好于 HIVE/HBASE/IMPALA 等，因此有不少声音认为， MPP DB 是适合这种场景的未来的解决方案。 MPP DB 看似对多维度复杂查询性能较好，但是同时有两个致命的缺点，大家选型的时候不得不考虑：
1、 扩展性：
MPP DB 都号称都能扩展到 1000 个节点以上，实际在应用过程中，就我目前从公开资料看到的不超过 100 个节点，如支付宝中用 Greenplum 来做财务数据分析的最大一个集群 60 多台机器。另外和 Greenplum 公司交流，在广东移动最大的用来做数据存储的，也就 100 台以内。这和 hadoop 动不动 4,5 千个节点一个节点集群简直不在一个数量级上。
为什么 MPP DB 扩展性不好？
有很多原因，有产品成熟度，也有应用广度的问题，但是最根本的还是架构本身的问题。讲到架构这里就要先讲下 CAP 原则：
Consistency( 一致性 ), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability( 可用性 ), 好的响应性能
Partition tolerance( 分区容错性 ) 可靠性

定理：任何 分布式 系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美 分布式 系统，而是应该进行取舍。
MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来， DB 里面天然追求一致性（ Consistency ），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时， MPP DB 的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。
所以 MPP DB 要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个 MPP DB 数据库是可以容易扩展的。
2、 并发的支持：
一个查询系统，设计出来就是提供人用的，所以能支持的同时并发越高越好。MPP DB 核心原理是一 个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力 SCAN 来实现高速。 这种暴力SCAN的方法，对单个查询来说，动用了整个系统的能力，单个查询比较快，但同时带来用力过猛的问题，整个系统能支持的并发必然不高，从目前实际使用的经验来说，也就支持50～100的并发能力。
当前HBASE/IMPALA应对复杂查询时，也是通过全盘SCAN的方法来实现的，这种场景下，硬盘数量越多越好，转速越快越好。HBASE为什么号称支持上千并发，这也是在特定的场景下（查询时带用户标示，即带row key)才能实现的，复杂查询场景下，什么系统都歇菜。
所以MPP DB应用场景已经非常明显了，适合小集群（100以内），低并发的（50左右）的场景。MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。

Ⅳ 大数据分析系统平台方案有哪些

目前常用的大数据解决方案包括以下几类
一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

Ⅵ 离线分析系统和实时分析系统啥意思

EMS系统中网络分析软件的运行模式有两种: 1、实时模式:根据实时量测数据对运行软件的原始数据不断刷新并进行实时计算或按一定周期定期计算。如实时网络拓朴、状态估计、调度员潮流等。 2、研究模式:运行软件的原始数据不进行刷新,可以是实时快照过来的某一时间断面的数据,也可以是人工置入的数据,可用来对电网运行状态进行研究,如调度员潮流、安全分析等。 EMS中的网络分析软件与离线计算软件有一定的区别,一是其实时性,即使是研究模式,也可以从实时系统中取快照进行分析研究。二是其快速性要求,为满足快速性,在数学模型上没有离线计算软件考虑得更全面。

Ⅶ 数据分析系统有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、 华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

Ⅷ 有知道什么实时活细胞分析系统比较好的吗

我们用的赛多利斯Incucyte，可以实现连续数天或数周的实时连续成像。仪器是直接放入培养箱的，所以不需要取放培养皿也不会对细胞造成影响。可以远程监控，数据也是软件自动出，用起来大大的方便快捷。

Ⅸ 能耗在线监测分析系统主要有什么功能

近年来，随着我国经济迅速发展，因此能源消耗逐年增加，为了降低能耗减少成本使用能耗在线监测分析系统是十分必要的，云集能耗在线监测分析系统具有如下功能：
1、数据采集
2、实时监测
3、在线分析
4、自定义报表
5、全面的能源统计分析功能
6、预警与事故追忆
7、历史数据查询
8、设备档案管理
数据录入能源监测分析系统应用于个用能单位以提高信息化、自动化管理水平为主要目的，降低人工劳动强度，规避人为误差，让管理者可掌握准确及时的能耗数据量和变化趋势，保障重要设备稳定运行，减缓老化速度。