大数据智能分析解决方案介绍(PPT 64页)

目录
大数据与分析概述
高性能运算Symphony解决方案
DB2 BLU助力高性能数据集市
大数据案例分析

 

 

大数据与分析概述
“数据是新型石油”未开采的石油，没有什么价值。加工及提炼后，将助力世界。
大数据来自哪里？
大数据的特点
大数据会影响到您业务的方方面面
人们对于大数据的观点是怎样的
研究显示了实施大数据的4个阶段
IBM提供了全面的、整合化的大数据和分析方法
大数据解决方案出现之前传统的计算模式
传统计算模式遇到的困难
Hadoop并行计算模式
超越和补充传统数据处理技术
大数据技术与传统数据处理技术的关系
高性能运算Symphony解决方案
大数据常见应用场景举例
IBM大数据平台优势1-高性能
为什么Symphony更快？
IBM大数据平台优势2-高可靠
IBM大数据平台优势3-好维护
IBM大数据平台优势4-高度兼容性
IBM大数据平台优势5-技术支持
GPFS-FPO替换HDFS，更可靠、更高效
GPFS-FPO去中心化设计，高性能与高可靠
可扩展的IBMSystems
IBMPowerLinux7R1–便捷、高效的入门级产品
IBMPowerLinux7R2-高性能、灵活配置
IBMStorwizeV7000–在单一系统整合了块和文件存储
XIV系列为应用程序提供顶级的性能
Flash无处不在的优化和调节是解决方案的主题
DB2BLU助力高性能数据集市
使用DB2BLUonPower构建高效内存数据集市
DB2BLUonPower用例1–企业数据仓库卸载数据集市加速
DB2BLUonPower用例2–分析数据集市从事务性数据库
DB2BLU七大特点之二：卓越的压缩
DB2BLU七大特点之三：充分利用CPU的SIMD特性
DB2BLU七大特点之四：内核友好的并行化
DB2BLU七大特点之五：列式存储
DB2BLU七大特点之六：优化内存/缓存管理
DB2BLU七大特点之七：数据跳过
大数据案例分析
IBMPlatformComputing支持多种不同金融应用类型
案例分析–花旗银行
某市人民检察院
客户行为分析-业务流程说明
指纹、人脸对比系统

 

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