Plataforma de Big Data Industrial FSpaceX

A FSpaceX é uma plataforma de processamento e análise de dados baseada na arquitetura distribuída do Hadoop. A plataforma é capaz de fornecer recursos baseados em coleta e armazenamento de dados heterogêneros de múltiplas fontes, limpeza e filtragem de dados, construção de armazenamento de dados, aplicações de algoritmos de vários tipos, visualização de análise abrangente e outros, para as empresas resolverem vários problemas de aplicação de dados gerados em todos os aspectos do ciclo de vida do produto, desde o cliente até a fabricação, para melhorar a eficiência econômica e a competitividade da empresa.

A tecnologia tem uma equipe profissional de aplicações de big data para fornecer aos usuários análise abrangente das necessidades de negócios, planejamento de soluções para aplicações de negócios, coleta de dados, armazenamento de dados, processamento de dados, mineração analítica e visualização, definição de objetivos de construção, definição de princípios de construção, desenvolvimento de planos de construção e desenvolvimento, teste e implantação de plataformas. Aprenda a evoluir continuamente usando dados e combinando pontos de dor de produção para melhorar modelos de tomada de decisão e otimizar recomendações de tomada de decisão.

A arquitetura geral da plataforma de big data industrial é dividida em três níveis: fábrica de dados, mecanismo de algoritmos e visualização de dados.

A fábrica de dados realiza principalmente a coleta, auditoria e armazenamento de dados heterogêneros, a coleta de dados pode alcançar a fusão de vários dados de banco de dados heterogêneros com base em gateways de comunicações industriais, bancos de dados em tempo real e bancos de dados de negócios relacionais; A auditoria de dados consiste principalmente em verificar os dados recebidos, verificar a disponibilidade, os valores vazios, o tipo de dados e a precisão; O armazenamento de dados usa o armazenamento e análise de dados do HBase, Greenplum, Redis e outras combinações de aplicativos de banco de dados para criar uma arquitetura de armazenamento distribuída que aumenta dinamicamente os nós de armazenamento com escalabilidade, múltiplas cópias, alta tolerância a erros, alta throughput e muito mais.

O motor de algoritmos fornece a estrutura de computação distribuída Spark que permite o uso eficiente de recursos com base em clusters Hadoop, computação em tempo real de dados e mineração de análise de dados em massa. Suporte à biblioteca de aprendizado de máquina MLib, que oferece suporte a algoritmos de aprendizado de notificação e classes de ferramentas, incluindo classificação, agrupamento, filtragem colaborativa e redução de dimensões.

A Visualização de Dados oferece funcionalidades de modelagem como conjuntos de dados, componentes de conjuntos de valores estáticos e dinâmicos, filtragem de dados, conversão de formatos de dados e suporta operações de arrasto e arrasto, gráficos enriquecidos, ligações de gráficos, perfuração de volumes acima e abaixo, tipografia personalizada, e-mail cronometrado, integração de GIS e multimídia.

• Acesse dados heterogêneros, incluindo sequências horárias, imagens, arquivos e outros.

• Limpeza de dados, oferecendo uma variedade de capacidade de limpeza e processamento de dados.

• Arquivo de dados para criar um armazenamento de dados corporativos e soluções de armazenamento baseadas em Big Data.

• Modelos de algoritmos de inteligência artificial que fornecem algoritmos inteligentes (aprendizado de máquina, genética, etc.) orientados para otimização do cronograma de produção.

• Componentes de gráficos enriquecidos para análises multidimensionais flexíveis com ferramentas de visualização.

• Soluções de implantação privatizadas para garantir a segurança e a confiabilidade dos ativos de dados principais dentro da empresa.