發(fā)布時間：2020-11-11 11:43

　　 本論文依據(jù)2018年在香港某運(yùn)營商大數(shù)據(jù)平臺項目案例,通過梳理現(xiàn)階段此運(yùn)營數(shù)據(jù)處理中存在的諸多問題與困難,例如:各方數(shù)據(jù)源未統(tǒng)一接入、數(shù)據(jù)口徑不一致、手工處理環(huán)節(jié)多、大量的單體應(yīng)用堆疊,應(yīng)用靠人工開發(fā),人員技能要求高,數(shù)據(jù)分析支撐的平臺小、起點(diǎn)低、設(shè)備少、缺乏智能化分析手段,無法有效挖掘數(shù)據(jù)價值等等。篩選匹配業(yè)界現(xiàn)有開源大數(shù)據(jù)平臺組件,利用浪潮云海大數(shù)據(jù)平臺,提供技術(shù)開放化、架構(gòu)服務(wù)化、編排工具豐富易用、體系完整并滿足運(yùn)營商要求的遵循國際標(biāo)準(zhǔn),安全、穩(wěn)定、高效的建設(shè)方案。本文首先根據(jù)運(yùn)營商所提出的2018年大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)規(guī)劃,詳細(xì)介紹了改造項目通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、HBase集群、流計算處理引擎、搜索引擎、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘、圖數(shù)據(jù)庫等模塊的建設(shè),豐富數(shù)據(jù)采集手段、完善數(shù)據(jù)城邦、優(yōu)化計算和查詢效率、深度治理數(shù)據(jù),從而挖掘組織數(shù)據(jù)價值;在平臺架構(gòu)上完善并實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù),其次參考并遵循《中國移動企業(yè)級省大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)規(guī)范》內(nèi)容,按照“平臺+工具+服務(wù)”的模式,“一體化、分層開放”思路;提升數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐內(nèi)外部部門多樣、靈活的大數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用服務(wù)需求,為運(yùn)營商各部門多樣的靈活的大數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用和服務(wù)提供有力支撐;其次在業(yè)務(wù)上,實(shí)現(xiàn)用戶行為分析、探索用戶關(guān)系圖譜,最終通過成體系的組織數(shù)據(jù)治理為運(yùn)營商業(yè)務(wù)分析和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的支撐。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于使用業(yè)界最流行技術(shù)框架,梳理運(yùn)營商0/B/M三域數(shù)據(jù)應(yīng)用,尤其是專業(yè)化運(yùn)營香港當(dāng)?shù)氐恼Z音、數(shù)據(jù)、IDD及國際漫游等業(yè)務(wù),為企業(yè)提供創(chuàng)新及多元化的通信服務(wù)。使數(shù)據(jù)經(jīng)過彼此的融合與開放,不斷激發(fā)巨大商業(yè)價值,孵化創(chuàng)新無限可能。并結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù),利用平臺的資源、數(shù)據(jù)、工具服務(wù)能力封裝從而使數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營商業(yè)務(wù)創(chuàng)新。也為網(wǎng)絡(luò)智能支撐體系和敏捷管理支撐體系的建設(shè)提供有力保障,更是未來公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助推器。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F626;TP311.13
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀
    1.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對運(yùn)營商的意義
    1.3 浪潮大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)簡介
    1.4 論文內(nèi)容及安排
第2章 大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)采集方案
    2.1 批量數(shù)據(jù)采集
    2.2 流數(shù)據(jù)采集
        2.2.1 流數(shù)據(jù)采集
        2.2.2 SDTP采集的處理流程
        2.2.3 SDTP采集部署
    2.3 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集
        2.3.1 采集任務(wù)
        2.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)記
        2.3.3 數(shù)據(jù)存儲
        2.3.4 數(shù)據(jù)開放
    2.4 數(shù)據(jù)存儲與處理
        2.4.1 概述
        2.4.2 數(shù)據(jù)存儲
        2.4.3 批數(shù)據(jù)處理
        2.4.4 流數(shù)據(jù)處理
            2.4.4.1 消息隊列
            2.4.4.2 流計算引擎
            2.4.4.3 流計算結(jié)果存儲
    2.5 數(shù)據(jù)服務(wù)工具
第3章 大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)治理
    3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理
        3.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)元數(shù)據(jù)管理
        3.1.2 數(shù)據(jù)字典標(biāo)準(zhǔn)管理
        3.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入
        3.1.4 元數(shù)據(jù)導(dǎo)入
        3.1.5 元數(shù)據(jù)抽取
        3.1.6 元數(shù)據(jù)瀏覽分析
        3.1.7 元數(shù)據(jù)檢索
    3.2 數(shù)據(jù)模型管理
        3.2.1 物理建模
        3.2.2 模型審批
        3.2.3 模型盤點(diǎn)
    3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
        3.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則
        3.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控
        3.3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量報告
        3.3.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量知識庫
    3.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
        3.4.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄
        3.4.2 資產(chǎn)生命周期
        3.4.3 資產(chǎn)統(tǒng)計分析
        3.4.4 資產(chǎn)健康度評估
        3.4.5 資產(chǎn)開放運(yùn)營
    3.5 數(shù)據(jù)治理服務(wù)
        3.5.1 數(shù)據(jù)治理服務(wù)范圍
        3.5.2 數(shù)據(jù)治理服務(wù)方法
第4章 大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維管理
    4.1 概述
    4.2 用戶管理
        4.2.1 用戶管理
        4.2.2 用戶審計
    4.3 多租戶管理
        4.3.1 門戶
        4.3.2 資源配額
        4.3.3 資源授權(quán)
        4.3.4 資源空間
        4.3.5 數(shù)據(jù)資源
    4.4 日志管理
    4.5 運(yùn)維監(jiān)控
        4.5.1 儀表盤
        4.5.2 服務(wù)管理
        4.5.3 告警管理
第5章 系統(tǒng)部署方案
    5.1 平臺建設(shè)范圍
    5.2 系統(tǒng)部署圖
    5.3 操作系統(tǒng)及相關(guān)要求
    5.4 系統(tǒng)服務(wù)器列表
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表

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本文編號：2879140