⑴ 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管回理同為互聯網產品技術支答撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。

一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。

⑵ 豪越HYDO智能運維管理大數據平台的更新維護要錢嗎

第一年不收費；之後每年收很少的維護費。合作後會提供這些服務，我覺得除了技術過硬，服務到位也是為什麼這么多行業的大型機房都選擇和他們持續合作的原因吧。

⑶ 豪越HYDO智能運維管理大數據平台需要另外出錢維護嗎

不需要，這也是口碑為什麼一直不錯的原因，不只是賣個產品，後續一直的服務也很到位敬業，讓客戶體驗很好。

⑷ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

⑸ 怎樣搭建大數據平台，需要那些軟體，硬體及維護謝謝！ 廠

具體要看你的所謂數據平台幹嘛的？

⑹ 如何有效運用大數據平台，拓展客戶維護和風險管控

當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，且能夠進一步推動商業變革時，大數據就誕生了
利用大數據平台可以獲得海量的、非結構化數據，並且利用內存分析、流處理等新興技術，大幅度提升了對海量數據的處理能力
常見的風險主要包括5種：信用風險，信息科技風險，操作風險，聲譽風險，法律風險
海量大數據特徵：

一是數據類型方面，除了包括海量的結構化和半結構化的交易數據，還包括海量非結構化數據和交互數據;

二是技術方法方面，核心是從各種類型的數據中快速獲取有價值信息的技術及其集成;

三是分析應用方面，重點是採用大數據技術對特定的數據集合進行分析，及時獲得有價值的信息。

利用大數據平台實施風險管控分為五大步驟：全面風險視圖的建立，客戶線上信息識別，信用評分模型建設以及與之匹配的業務策略設計，實時風控技術框架，智能決策與業務應用流程結合。

⑺ 大數據運維和傳統系統運維的區別

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互聯網產品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。 一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。 一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。