大數據智能分析解決方案介紹(PPT 64頁)

目錄
大數據與分析概述
高性能運算Symphony解決方案
DB2 BLU助力高性能數據集市
大數據案例分析

大數據與分析概述
“數據是新型石油”未開采的石油，沒有什麼價值。加工及提煉後，將助力世界。
大數據來自哪裏？
大數據的特點
大數據會影響到您業務的方方麵麵
人們對於大數據的觀點是怎樣的
研究顯示了實施大數據的4個階段
IBM提供了全麵的、整合化的大數據和分析方法
大數據解決方案出現之前傳統的計算模式
傳統計算模式遇到的困難
Hadoop並行計算模式
超越和補充傳統數據處理技術
大數據技術與傳統數據處理技術的關係
高性能運算Symphony解決方案
大數據常見應用場景舉例
IBM大數據平台優勢1-高性能
為什麼Symphony更快？
IBM大數據平台優勢2-高可靠
IBM大數據平台優勢3-好維護
IBM大數據平台優勢4-高度兼容性
IBM大數據平台優勢5-技術支持
GPFS-FPO替換HDFS，更可靠、更高效
GPFS-FPO去中心化設計，高性能與高可靠
可擴展的IBMSystems
IBMPowerLinux7R1–便捷、高效的入門級產品
IBMPowerLinux7R2-高性能、靈活配置
IBMStorwizeV7000–在單一係統整合了塊和文件存儲
XIV係列為應用程序提供頂級的性能
Flash無處不在的優化和調節是解決方案的主題
DB2BLU助力高性能數據集市
使用DB2BLUonPower構建高效內存數據集市
DB2BLUonPower用例1–企業數據倉庫卸載數據集市加速
DB2BLUonPower用例2–分析數據集市從事務性數據庫
DB2BLU七大特點之二：卓越的壓縮
DB2BLU七大特點之三：充分利用CPU的SIMD特性
DB2BLU七大特點之四：內核友好的並行化
DB2BLU七大特點之五：列式存儲
DB2BLU七大特點之六：優化內存/緩存管理
DB2BLU七大特點之七：數據跳過
大數據案例分析
IBMPlatformComputing支持多種不同金融應用類型
案例分析–花旗銀行
某市人民檢察院
客戶行為分析-業務流程說明
指紋、人臉對比係統

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