Công cụ phân tích dữ liệu luồng

BIGDATA SUITE

Công cụ phân tích luồng BlueBolt

Công cụ phân tích dữ liệu luồng lớn thời gian thực (BlueBolt) là công cụ phân tích dữ liệu truyền phát thời gian thực có thể hợp nhất và phân tích dữ liệu của con người không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau cũng như dữ liệu thời gian thực như dữ liệu nhật ký và cảm biến từ nhiều thiết bị và dây chuyền sản xuất. BlueBolt cho phép người dùng tạo các hệ thống tối ưu hóa, dự đoán các sự cố về dây chuyền sản xuất và phát hiện các bất thường về bảo mật thông qua phân tích trong bộ nhớ thời gian thực của big data và xử lý sự kiện phức tạp (CEP). Chức năng phân tích trong bộ nhớ phân tán của BlueBolt mang tới hiệu suất tối ưu nhất trên toàn thế giới, có khả năng nhận dạng trí thông minh hoạt động (OI) dung lượng lớn, trong đó bao gồm hệ thống quản lý và vận hành dịch vụ quy mô lớn, FDS (Hệ thống phát hiện gian lận), tính tương thích và eDiscovery.

17

< Sơ đồ khái niệm công cụ phân tích luồng>

Chức năng chính

18

 Chức năng chính và thông số kỹ thuật

Công cụ này thu thập các loại streaming data khác nhau (phi cấu trúc và bán cấu trúc)  và chọn lọc để truy vấn và phân tích các điều kiện phức tạp trong thời gian thực. Bảng tin (dashboard) được tạo ra từ các kết quả được phân tích nhằm theo dõi và chia sẻ thời gian thực cũng như thông báo trong trường hợp xảy ra trùng lặp dữ liệu.

  • Chức năng trực quan hoá và bảng điều khiển tối ưu

Các chức năng hiển thị khác nhau được tích hợp sẵn như biểu đồ thanh/ biểu đồ tròn/ biểu đồ đường, dòng thời gian, v.v. để cung cấp kết quả phân tích thời gian thực mang tính trực quan, từ đó sắp xếp lại các kết quả để cung cấp bảng điều khiển tích hợp để có được thông tin phân tích.

  • Chức năng phân tích bộ nhớ trong thời gian thực


Chức năng tải bộ nhớ thời gian thực và phân tích tốc độ cao của stream data dạng phức tạp cho phép phát hiện và dự đoán các mẫu ẩn danh và ra quyết định dựa trên dữ liệu cơ bản. Ngoài ra, công cụ còn cung cấp các tính năng tổng hợp dữ liệu time-series thời gian thực, phân tích mô hình và tính toán hàm tích hợp.

  • Cấu hình màn hình chính của trình quản lý vận hành


Người sử dụng có thể kiểm tra phần trạng thái thu thập dữ liệu (dữ liệu có thể thu thập và lưu trữ thời gian thực) đã được thu thập và xác nhận mục lục bảng thông báo có thể được xem bởi người quản lý vận hành.

  • Chức năng xử lí sự kiện phúc tạp (CEP) của dữ liệu luồng (stream data)


Cung cấp chức năng tự động xử lí và thông báo của quản trị viên trong trường hợp khi nhận dạng được mô hình tương tự đã gặp trong stream data được thu thập và liệt kê tốc độ cao. Cung cấp các chức năng để theo dõi thời gian thực và phân tích xử lí sớm các sự kiện cụ thể như bảo mật, phát hiện người dùng bất hợp pháp và dấu hiệu bất thường của thiết bị.

 

  • Chức năng phân tích tích hợp big data dạng truy vấn/hỏi đáp

Công cụ không chỉ có khả năng tích hợp thu thập và lập danh sách phân tán thời gian thực dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc (nhật ký hệ điều hành và dữ liệu cảm biến) mà còn đối với big data phi cấu trúc (SNS). Song song với các chức năng đã tích hợp sẵn, công cụ còn có chức năng khác trong đó phân tích big data thời gian thực có thể được thực hiện thông qua tìm kiếm dạng câu hỏi trong các điều kiện khác nhau.

  • Chức năng liên kết dữ liệu Hadoop, HBase, NoSQL


Công cụ cung cấp khả năng tương thích với các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác nhau trong hệ sinh thái Hadoop như HDFS và HBase và cho phép phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực dễ dàng bằng cách dễ dàng kết nối với các data base như NoSQL và MongoDB.

  • Chức năng liên kết ngôn ngữ R (ngôn ngữ lập trình)


Hỗ trợ khả năng liên kết với gói phân tích thống kê R, cho phép thực hiện phân tích và dự đoán thống kê nâng cao khác nhau như phân tích tương quan, phân tích đa biến và phân tích hồi quy cho dữ liệu quy mô lớn.

Màn hình công cụ chính

1
Screen Shot 2020-07-20 at 10.10.13