**一 | 大数据的四大阵营是什么？**· OLTP（在线事务、交易处理）：RDBMS、NoSQL、NewSQL· OLAP（在线分析处理）：MapReduce、Hadoop、Spark等·MPP（大规模并行处理）：Greenplum、Teradata Aster等· 流数据管理：CEP/Esper、Storm、Spark、Stream、Flume等二 | OLTP阵营OLTP阵营可以分为：·传统

比资源管理更贴近最终用户的是一系列的服务，正如软件定义数据中心分层模型（见图3-25）所示，这些服务可以是普通的邮件服务、文件服务、数据库服务，也可以是针对大数据分析的Hadoop集群等服务。业界通常将5个9以上的系统称为零死机时间系统——颇具讽刺意味的是，某公有云厂商动辄鼓吹自己的系统和服务达到11个9的可用性，但是一根光纤断了、一个服务接口的故障就可以导致整个机房下线数天。最常见的高可用集群是

【前言】在人类科技发展史上，恐怕没有任何一种新生事物深入人心的速度堪比大数据。如果把2012年作为大数据开始爆发性增长的元年，短短数年间，无论是作为一门新技术，一个新的语言符号，还是一种市场推广的新工具，大数据红遍街头巷尾，从工业界到商业界到学术界到政界，所有的行业都经受了大数据的洗礼—从技术的迭代到理念的更新，大数据无处不在。一 | 大数据的催化剂是什么催生了大数据呢？·社交媒体·移动互联网·物

换一个角度来看，今天的数据中心中依然充斥着大量的第二平台甚至第一平台的那些“传统”应用，它们虽然在增长速度上（是的，这些应用依然在增长，而不是有些人说的所有的应用都是第三平台云应用，此类的说法过于绝对且不符合事实）没有新型的云应用那么惊人，但在绝对数量上依然占优势，也就是说在相当长一段可预见的时期内，政企IT部门的投资依然会在如何继续减少经营支出与如何增加面向新模式的投资之间做出分配。在相当长的一

图增强智能、白盒化与可解释性，建模过程完全可以透明化作为一种通用的底层系统，它向客户提供的应该是优越的算力、白盒化的算法，而不是黑盒化的模型和算法图系统评测内容并没有所谓的标准答案，但是会有一些典型的测试内容及流程，本节主要向读者介绍这些内容与具体步骤，以供借鉴。评测内容一般可分为9个部分：构图（建模）能力；数据的导入、导出能力；元数据处理能力；深度查询能力；图算法能力；二次开发支持；可视化支持；

本文介绍了面向服务的体系结构(SOA)的核心概念及其在现代IT架构中的应用。

从技术的角度来看，当前几乎所有的反洗钱合规系统的底层用的都是传统关系型数据库，它是将客户、账户、交易等信息存储在行、列之中，找潜在的关联，就需要工作人员将多张表链接起来运行查询，这可能需要数小时甚至数天，也甚至根本无法完成，因而导致几乎无法确定不同的参与方和交易方之间的联系，并进行有意义的分析。2、传统的数据库系统，并不适合在多个层级的账户中去关联点和确定各个隐藏关系，无法满足对多方、多笔交易之间

本文介绍了面向服务的体系结构(SOA)的核心概念及其在现代IT架构中的应用。

【前言】大数据的五大问题：当传统的方法已无法应对大数据的规模、分布性、多样性以及时效性所带来的挑战时，我们需要新的技术体系架构以及分析方法来从大数据中获得新的价值。McKinsey Global Institute在一份报告中认为大数据会在如下几个方面创造巨大的经济价值：·通过让信息更透明以及更频繁被使用，解锁大数据价值·通过交易信息的数字化存储可以采集更多更准确、详细的数据用于决策支撑·通过大数

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