大数据架构设计演进，大数据系统架构设计

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视频大数据总体架构设计与研究

视频大数据总体概述本设计是基于视频大数据分析应用与服务系统的研发，实现一种云架构的海量视频摘要、检索与分析系统。该系统主要完成针对海量视频的以图搜图、视频摘要和以图搜视频等职能分析算法。

平台数据架构流程图标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计(数据架构组)在总体架构中处于基础和核心地位。

最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。

本书从总体技术要求出发，深入分析了全栈技术的各自优势和应用场景，传授了三十多种主流技术的架构设计、技术原理和集成方法。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的互联网+前沿科技专业。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。

1、大数据应用的第一阶段：辅助产品最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。问卷是最常见的，但不准。

2、大数据流计算引擎能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

4、大数据平台大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。

UEBA的稀有度分析进一步提升了异常检测的敏感性，通过计算特征的出现频率和置信区间，为异常事件设定精确的标准。整个架构的设计旨在提供直观的风险评级，并通过实时和离线分析，为安全决策提供坚实的基础。

迪普科技基于多年对用户需求的理解，耦合产品方案自身优势，构建了自安全基础架构（自安全物联网、自安全园区网、自安全数据中心），实现从网络安全到安全网络的演进。

“云管边端”安全防护解决方案总体功能架构如图1 所示。解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。

安全运营中心整体架构包括安全运营人员、安全运营平台、安全运营流程三部分组成，安全运营平台通过SOAR、UEBA、机器学习、威胁情报等技术实现安全事件的自动闭环与持续威胁对抗。

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