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2025年大数据分析平台技术要求.pdfVIP

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去留无意,闲看庭前花开花落;宠辱不惊,漫随天外云卷云舒。——《幽窗小记》

大数据分析平台技术要求

XXX等,非关系型数据库:MongoDB、Redis等,文件

格式:CSV、XML、JSON等。

支持数据抽取、清洗、转换、加载等ETL过程的配置和

管理,包括任务调度、错误处理、数据质量控制等。

支持数据交换过程中的监控和报警,包括数据量监控、任

务状态监控、异常处理等。

2.1.3应用支撑平台

提供一站式的应用支撑服务,包括应用开发、测试、部署

和运维等环节。为开发人员提供统一的开发环境和工具,为运

维人员提供统一的部署和监控工具,为用户提供统一的应用入

口和服务支持。

具体要求包括:

支持多种开发语言和框架,如Java、Python、Node.js等,

支持常用的开发工具和集成开发环境。

提供统一的部署和运维平台,支持自动化部署、化部署和

虚拟化部署等方式。

提供统一的监控和报警功能,包括应用性能监控、日志监

控、异常监控等。

子曰:“知者不惑,仁者不忧,勇者不惧。”——《论语》

提供统一的用户入口和服务支持,包括单点登录、权限管

理、服务调用等。

3.安全性能需求

本项目的安全性能需求包括数据安全、系统安全、网络安

全和应用安全等方面。要求系统能够保证数据的机密性、完整

性和可用性,防止未经授权的访问和攻击,保障系统的稳定性

和可靠性。

具体要求包括:

数据安全:采用加密、备份、灾备等措施,保证数据的机

密性、完整性和可用性,防止数据泄露和损坏。

系统安全:采用安全加固、漏洞扫描、入侵检测等措施,

防止未经授权的访问和攻击,保障系统的稳定性和可靠性。

网络安全:采用网络隔离、访问控制、流量监测等措施,

防止网络攻击和拒绝服务攻击等安全威胁。

应用安全:采用安全编码、漏洞修复、权限控制等措施,

保障应用的安全性和可靠性,防止应用层面的攻击和漏洞利用。

4.性能指标需求

本项目的性能指标需求包括数据处理性能、系统响应性能、

并发处理能力和可扩展性等方面。要求系统能够满足大规模数

据处理、高并发访问、快速响应和可扩展性的要求。

海纳百川,有容乃大;壁立千仞,无欲则刚。——林则徐

具体要求包括:

数据处理性能:能够支持大规模数据处理和分析,包括数

据抽取、清洗、转换、加载和多维分析等。

系统响应性能:能够快速响应用户请求,保证系统的稳定

性和可靠性,同时提供良好的用户体验。

并发处理能力:能够支持高并发访问,保证系统的稳定性

和可靠性,同时提供良好的用户体验。

可扩展性:能够支持系统的水平扩展和垂直扩展,满足系

统的可扩展性和可伸缩性的要求。

础的统计分析功能,帮助业务人员快速准确地了解业务数

据的情况,以支持业务决策。

2.5.3数据挖掘与预测

利用数据挖掘技术,从大量的历史数据中挖掘出隐含的关

系和规律,为决策提供支持;

基于数据挖掘的结果,建立预测模型,对未来的数据进行

预测和分析,为决策提供参考;

提供可视化工具,支持对数据挖掘和

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