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      應用類

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      內存數據庫 

      市場需求:

      傳統的技術架構在數據源,數據抽取,數據倉庫,數據集成,等方面臨著各種各樣的問題:數據生成速度快,大量的非結構化數據;數據量大,傳統的ETL工具效率低;

      傳統的大型專有設備,費用昂貴;數據物理割裂,無法做到統一管理;海量數據計算費時費力,無法支持前段實時業務需求;

      柏睿數據是一個基于分布式全內存的大數據實時分析平臺,它可以很好的對海量結構化和非結構化數據的統一實時分析、存儲、和管理。

      產品服務:

      從第一行代碼寫起,創新性研發出具有完全自主、安全可控和國產知識產權的柏睿數據大數據平臺產品體系:全內存分布式數據庫、全內存流數據庫、人工智能并行算法庫、跨源異構聯邦連接器、全內存數據庫存儲引擎、全內存數據庫加速&安全芯片等,實現了大數據平臺從應用層到解析層、優化層、存儲引擎的完全自主可控,并以海量、高并發、實時、全內存等特性優勢領先國際。

      全內存分布式數據庫

      可全面匹敵 Oracletimesten 和 SAPHANA,填補國內空白,真正的全內存國產分布式數據庫,通過高擴展的分布式高速內存架構,為高吞吐、低延時、高并發的海量數據的實時分析提供強大支持。

      內存流數據庫

      數據庫國際新標準《SQL9075 2018 流數據庫》技術參數,能夠在毫秒級持續、穩定、實時的實現海量動態數據流的傳輸及分析處理,確保其性能的先進性、技術的前瞻性與全球通用性。

      全內存數據庫存儲引擎

      支撐對超大規模數據量實時分析的一種多分區完全分布式連接器,包含分布式內存文件系統、跨節點內存頁調度以及內存快照等關鍵技術,在確保數據準確性的基礎上,可極大提高了海量數據的分析效率。

      數據庫內人工智能

      《AI-in-Database 庫內人工智能》國際標準提案技術參數,在數據庫內實現人工智能及深度學習,構建數據庫系統的數據大腦,實現數據庫和庫內人工智能并行算法技術快速實現數據向業務價值的轉化。

      跨源異構聯邦連接器

      提供對各種外部數據源的專用或通用連接器組件,使外部數據源能夠作為一個獨立的數據存儲連;使用標準 SQL 語言作為統一的接口數據互訪,企業內部的廣泛異構數據源能夠被邏輯整合,實現統一分析。

      全內存數據庫加速&安全芯片

      國內首款數據庫加速&安全芯片,通過并行架構、優化的模型和算法,提升大數據系統的性能和綜合服務能力;以優于國際甲骨文與微軟數據庫加速芯片的優勢,打破國際技術壟斷,填補國內空白。

      標桿應用場景:

      以全球領先技術產品實力,承擔國家發改委大數據綜合標準化體系建設、省宏觀經濟統計分析、網絡輿情及社情民意預警預測、聯通標簽搜索、證券交易檢查系統等重大省部級項目;并形成了包括宏觀經濟預測、大數據安防、數字城市、智慧交通、大數據國土資源、工商大數據等在內的政府智能辦公解決方案;以及智慧金融、智能制造、精準醫療、大數據通信、運營商大數據等行業及企業解決方案。

      典型案例:

      宏觀經濟統計分析平臺

      通過建立各種指數或模型,反應宏觀經濟的運行狀況和預測未來走勢,實施出具宏觀經濟指標(劃為超前、同步和滯后三類指標)。

      1、及時采取有效的宏觀經濟管理措施來應對經濟的發展變化;

      2、為政府提供靈活、便捷的經濟發展趨勢;

      3、為研究機構提供高品質、低成本、更豐富的經濟發展關聯信息資源;

      4、為企業制定發展策略提供參考;

      社情民意互聯網大數據分析平臺

      “政府智庫”實現民生數字治理

      1、實時抓取涉及政治、經濟、軍事、娛樂、體育、衛生、科技、個人生活等各個領域的數據;

      2、全內存計算實現多源、海量、并行、實施數據處理分析;

      3、對實時公共事件的媒體報道和公眾輿論信息進行匯聚和統計分析;

      4、對突發事件第一時間發出預警,及時準確的把握全局性、苗頭性、侵向性問題;

      5、自動生成社情民意監測專報,為民生服務提供準確、及時、全面的決策數據分析支持;

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