怎么理解百度大数据引擎

大数据引擎也就是百度大数据引擎，指的是对大数据进行研究，收集，存储，计算，挖掘和管理。并通过合作学习科学技术和数据建模技术，使数据“智能”化。 百度大数据引擎主要包含开放云，数据工厂和百度大脑三大组成部分..

大数据引擎的结构：

开放云

与当前公共云的IaaS或公用云的PaaS层能力，没有太多特别的地方，唯一可能差别是后续的大数据服务能力也可以纳入到PaaS服务层能力发展提供。

数据工厂

解决数据的异质分布式存储问题，存储之后通过快速查询API服务接口，存储上并不难，难在混个存储上面的服务查询分析曾

百度大脑

最能体现价值的东西，包括了数据进行挖掘如R，机器学习，预测算法和分析研究模型等， 基于数据工厂上面，该引擎真正解个决大数据Value这个价值维度。

大数据引擎构架

目前，围绕Hadoop的大数据系统架构包括

传统大数据架构

数据分析的业务没有发生任何变化，但是我们因为数据量，性能等问题导致管理系统无法正常使用，需要进行升级改造。那么此类架构便是为了自己解决这个问题，仍保留ETL的动作，在进入动作数据存储后ETL数据。数据进行分析企业依旧以BI场景为主，但是因为数据，、性能等问题无法得到满足人们日常使用。

流式架构

基于传统的大数据体系结构，流结构数据始终以流的形式进行处理，在数据访问端用数据代替ETL。处理流数据后，在一个消息的形式直接推送到消费者。存储部分在外围系统以窗口的形式可以进行数据存储，适用于早期预警，监测，那里的局势数据有效性的要求。

 

Lambda架构

Lambda架构算大数据进行系统设计里面有着举足轻重的架构，数据信息可以分为两条分支。实时流和离线。，实时流是基于流式架构，保证了实时性，而离线则是基于批量处理，保证了最终的一致性..适用于同时实时和离线的需求情况。

Kappa架构

Kappa架构在Lambda的基础上发展进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据信息通道以消息队列研究进行有效替代。因此，对于kappa架构，它仍然要处理的主流，但数据被存储在数据湖泊水位，当需要进行离线再分析或计算，数据后湖又是一次数据可以重播消息队列。

Unifield架构

Unifield架构将机器进行学习和数据信息处理揉为一体，在流处理层新增了可以学习层， 通过数据通道进入数据湖后，增加模型部分。用于流层..同时，不仅采用层流模型中还包括了模型的持续培训。适用于有着大量研究我们需要进行分析，同时对机器可以学习更加方便又有着非常大的需求或者有规划的情况。

其具体的价值分几种场景来说

1.企业或组织的发展，数据本身没有什么大的资产：能够充分利用百度的优势。通过大型互联网数据分析提供了包括用户行为的方方面面，事件和活动，有针对性的营销之间的关系。

2.拥有大数据，海关或医疗等部门：帮你解决提供了一套基于大数多数据分析和挖掘的引擎让你更好的分析和利用信息数据， 有一个问题还不是很清楚。大数据仍然存储在企业中，但它还需要使用百度的公共大数据引擎能力接口。看到介绍百度是支持这种模式下，如果这些组织的严格要求是数据到百度数据工厂，足以发动的能力，那么至少要明白为什么参与了这一目的百度。

3.对个人，对个人信息本身没太大的影响，但是对于企业或政府通过利用好了大数据至少我们可以使用方便民生。

4.个人开发者：能起到短期内不会有太大的价值。要注意是引擎开放，实际引擎内部控制实现管理机制你是看不到的。但是至少可以通过了解开放的接口设计教学方式，大数据一般如何改革开放创新能力。

不知道你们对大数据的结构和价值场景还有其他看法吗。

 

 

更多产品了解

欢迎扫码加入云巴巴企业数字化交流服务群

产品交流、问题咨询、专业测评

都在这里！