浪潮云海大数据解决方案V3.0

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? 链路冗余：网络可实现物理冗余设计，避免单点故障对系统的影响。 ? 采用Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高

带宽双重需求同时平衡数据冗余度。采用两副本加编码的方式相对三副本最大可实现30%空间节省 。

? 智能失败任务识别：自动将任务转移到备份数据节点执行，单个节点的故障不

影响整个任务的执行，有效应对计算单元失效。

3.3 高性价比

? Hadoop的诞生本身就是为了在低成本的通用硬件集群上运行分布式计算框

架。

? 浪潮云海大数据一体机具备优异的线性可扩展，满足了未来业务量增长的需求，

有效保护了现有投资，降低总体CTO。

3.4 易管理

? 本地管理平台：每套大数据一体机中都配有本地管理平台，使系统管理人员方

便集中控管一体机。

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? 远程集中管理平台：

HDFS配置界面

HBase配置界面

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监控管理界面

3.5 专业化服务

? 实施服务：云海大数据一体机会在出厂前进行产品预装及严格的可靠性测试，

保障产品的品质。产品实施实现客户现场的一体化交付，真正做到插电即用，极大地降低了客户利用大数据的门槛。

? 售后服务：浪潮建立了以山东济南客户服务总部为中心、其他各省、直辖市设

立服务分中心的覆盖全国的完备售后体系，所有客服工程师都是原厂经验丰富的服务工程师。浪潮已经连续九年获得售后服务满意度金奖。

四．竞争性分析

4.1 跟传统关系型数据库对比分析

机型 类型 浪潮云海大数据一体机 新型的Hadoop解决方案 Oracle Exadata一体机 传统关系型数据库（RDBMS） 11

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适用场景 ? ? 数据规模10TB~EB规模 结构化，半结构化，非结构化混合存储和处理 ? ? ? ? 数据规模TB以下 结构化数据的存储和处理 联机交易应用 GB级别的数据分析和ETL ? ? 海量数据的ETL和数据挖掘分析应用 海量数据的高并发随机访问 无共享MPP架构 架构 ? ? ? 单一实例 Share-all架构 大部分产品依赖RAID技术进行数据冗余 可用性 ? 默认三份数据冗余，用户可依据需求进行调整 ? ? ? ? ? 备用元数据节点，故障后自动切换 数据损失后，可以在剩余机器上自愈 故障节点作业可以转移到其它节点 无需第三方支持，HBase提供基于日志的容灾解决方案 ? 大部分产品不具备数据自愈能力，需要数据备份 ? 节点故障后，SQL任务中断，不能自动转移 ? 部分主流商业数据库，无需第三方支持提供基于日志的容灾解决方案 性能 ? ? ? IO瓶颈易于解决 可以发挥大规模并行运算优势 支持大规模并行装载，节点越多装载速度越快 ? ? ? IO瓶颈难以解决 难以发挥大规模并行运算优势 装载性能有限，数据需要格式化 可扩展性 ? 存储能力，性能，并发访问，既可纵向扩展硬件得到提升，也可横向增加节点进行线性扩展 12

? 存储能力，性能，并发访问能力主要通过硬件纵向扩展提升，难以进行线性扩展