文档介绍：POWER大数据解决方案房树新
Agenda
从传统架构到大数据架构的转变
几种典型方案介绍
大数据案例分享
企业级市场的大数据应用时机
Key Industry Opportunity and Trends
Telecom, Banking and Government contribute the largest incremental Big Data & Analytics market size from 2021 to 2021 in GCG
More rational than last year, not only focusing on Hadoop platform
Telecom, Banking, Gov’t sectors will have more demands for advanced BD&A solutions
Help customers begin their Big Data Journey
Big data as services began to emerge in the market
如何着手考虑大数据——五个建议
海量数据的处理方案
三种分析与计算模式的整合
传统分析方法和大数据分析方法的整合
银行与金融市场行业的大数据的局部场景
从传统数据处理到大数据，技术的变革
SQL
事务
分析
事务OldSQL
分析
NewSQL
互联网
NoSQL
传统时代数据处理
一种架构支持多类应用
(One Size Fits All〕
大数据时代数据处理
多种架构支持多类应用
架构多元化
传统数据库的根本架构是30年前以事务处理为主要应用设计的。大数据时代应采用新的技术架构。行业的技术大思路应该由“一种架构支持所有应用〞转变成“多种架构支持多类应用〞。数据库行业出现三个互为补充的三大阵营，OldSQL、NewSQL和NoSQL。
从传统数据处理到大数据，技术的变革
数据管理能力
TB
PB
EB
数据价值密度/实时性
高
低
OldSQL
NewSQL
NoSQL
流计算/内存计算
Stream/Storm/Spark
内存关系数据库TimesTen/Altibase
内存KV数据库Memcache/Redis
内存数据分析
DB2 BLU/HANA
海量数据批处理
Hadoop M-R/Spark
海量数据管理
MongoDB/SequoiaDB/Impala/HBase
数据仓库/MPP
DB2 DPF/GreenPlum/GBase
传统事务处理
Oracle/DB2/SQL Server