Industrielle Big Data-Plattform FSpaceX

FSpaceX ist eine Datenverarbeitungs- und Analyseplattform, die auf der verteilten Hadoop-Architektur basiert. Die Plattform bietet Funktionen, die auf der Erfassung und Speicherung von heterogenen Daten aus mehreren Quellen, der Reinigung und Filterung von Daten, dem Aufbau von Datenlagern, der Anwendung mehrerer Algorithmen und der umfassenden Analysevisualisierung basieren, um Unternehmen die Probleme zu lösen, die durch verschiedene Aspekte des gesamten Produktlebenszyklus entstehen, von Kunden bis zur Herstellung, um die wirtschaftliche Effizienz und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern.

LiControl Technology verfügt über ein professionelles Big Data-Anwendungsteam, das den Anwendern umfassende Analysen der Geschäftsanforderungen bietet, die Lösungsplanung für Geschäftsanwendungen, Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenverarbeitung, analytisches Mining und Visualisierung durchführt, die Konstruktionsziele definiert, die Konstruktionsprinzipien festgelegt, die Konstruktionspläne entwickelt und die Plattform entwickelt, getestet und bereitgestellt. Nutzen Sie Daten und kombinieren Sie die Entwicklung des Lernens mit Produktionsschmerzpunkten, um Entscheidungsmodelle zu verbessern und Entscheidungsempfehlungen zu optimieren.

Die gesamte Architektur der industriellen Big Data-Plattformen ist in drei Ebenen unterteilt: Data Factory, Algorithmus Engine und Data Visualization.

Die Datenfabrik realisiert hauptsächlich die Erfassung, Überprüfung und Speicherung von heterogenen Daten, und die Datenerfassung kann die Fusion von heterogenen Datenbanken auf der Grundlage von industriellen Kommunikationsgateways, Echtzeitdatenbanken und relationalen Geschäftsdatenbanken erreichen. Ein Datenaudit besteht hauptsächlich darin, die empfangenen Daten zu verifizieren, die Verfügbarkeit, Leerwerte, Datentyp und Genauigkeit zu überprüfen; Datenspeicher verwendet die Datenspeicher- und Analyseanwendungen von HBase, Greenplum, Redis und anderen Datenbankkombinationsanwendungen, um eine verteilte Speicherarchitektur zu erstellen, die den Speicherknoten dynamisch erhöht, skalierbar, mit mehreren Kopien, hoher Fehlertoleranz und hohem Durchsatz.

Die Algorithmus Engine bietet das Spark Distributed Computing Framework, das eine effiziente Nutzung von Ressourcen auf der Grundlage von Hadoop-Clustern ermöglicht, Daten in Echtzeit berechnen und massive Datenmengen analysieren. Unterstützung der MLib-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Benachrichtigungslernalgorithmen und -werkzeuge unterstützt, einschließlich Klassifizierung, Clustering, Collaborative Filtering und Reduzierung der Dimensionen.

Die Datenvisualisierung bietet Modellierungsfunktionen wie Datensätze, Komponenten für dynamische statische Wertsätze, Datenfilterung, Datenformatkonvertierung und unterstützt Drag-and-Drag-Operationen, angereicherte Diagramme, Diagrammverbindungen, Roll-On-Roll-Down-Bohren, personalisierte Typografie, Zeitmessungen, GIS und Multimedia-Integrationen.

• Zugriff auf heterogene Daten wie Zeitreihenfolge, Bilder, Dateien usw.

• Datenreinigung bietet eine Vielzahl von Datenreinigungs- und Verarbeitungsfähigkeiten.

• Datenarchivierung: Erstellen von Enterprise Data Warehouses und Storage-Lösungen auf Basis von Big Data.

• Algorithmische Modelle für künstliche Intelligenz, die intelligente Algorithmen (maschinelles Lernen, Genetik usw.) zur Optimierung der Produktionsplanung anbieten.

• Bereichern Sie die Diagrammkomponenten mit Visualisierungswerkzeugen für flexible mehrdimensionale Analysen.

• Privatisierte Bereitstellungslösungen, die die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Core Data Assets im Unternehmen gewährleisten.