技术能力
语音技术
图像技术
文字识别
人脸与人体识别
视频技术
AR与VR
自然语言处理
知识图谱
数据智能
行业能力
场景方案
部署方案
行业应用
智能教育
智能医疗
智能零售
智能工业
企业服务
智能政务
智能农业
信息服务
智能园区
智能硬件
体验AI
打开百度APP
"扫一扫"立即体验
大数据基础套件(百度鲁班)解决方案
百度基于多年技术积累沉淀,传承精雕细琢的工匠精神,推出大数据基础套件(百度鲁班),帮助
企业迈进数据智能和人工智能的新时代。
方案概述
百度鲁班是百度提供的面向大数据分析处理的基础套件。主要提供数据仓库、日志分析和数据挖掘服务,另外还包括相应的一些基础服务。百度鲁班底层依赖由计算和存储构成的基础设施服务,可以运行在私有云、公有云和混合云的基础设施环境,同样我们也提供一体机的解决方案。
方案架构
方案构成
百度大数据传输Minos
提供通用的大数据传输服务,负责进行各种异构介质间的数据传输,例如MySQL、HDFS、Kafka、LocalFileSystem等等。业务方可以通过Minos收集这些数据,供离线和在线系统分析使用,从而充分发挥大数据的价值。
了解详情
百度离线处理Pingo
Pingo是统一的批量和流式数据处理系统。它在弹性计算资源管理和优化的数据访问管理层之上,运行优化的Spark计算引擎,提供SQL分析和DataFrame API,支持低延时的流式数据加工和处理,对外提供REST Service任务执行接口。
了解详情
百度数据仓库Palo
全托管的PB级别的MPP架构数据仓库服务,以较低的成本提供在大数据集上的多维分析和报表查询功能。ETL后的结构化数据导入到Palo中,便可以使用业界主流的BI工具进行实时分析和可视化展示,探索数据价值。
了解详情
百度Elasticsearch
百度Elasticsearch是开源的全文检索和分析引擎Elasticsearch的托管服务,提供自动运维和调优,减少客户自行管理基础设施的开销,并完全兼容开源接口,便于您现有业务零成本迁移。
了解详情
百度在线计算IntelliS
一站式大数据在线智能计算平台,助力用户快速搭建模型预测服务、在线特征计算、在线数据服务等。支持HDFS、KV数据库SimpleDB、图数据库GraphDB等多种数据源,帮用户实现从原始数据源到在线集群查询的全流程服务。
了解详情
百度大数据可视化Habo
Habo是一站式的大数据商业智能可视化平台,它集成了多人协作、数据探查、交互式的可视化分析和灵活的作业调度等功能,帮助用户更快、更好的探索海量数据中隐藏的商业价值。
了解详情
场景化解决方案
数据仓库
提供一站式数据存储、处理、分析和可视化的大数据平台服务,内嵌Apache Spark计算框架和Impala的MPP高性能查询引擎,无需经过繁琐的数据ETL/ELT过程,就可以通过一个简单易用方式,进行数据访问、加工处理、探查分析和数据可视化。
了解详情
日志分析
提供完整的日志分析解决方案,覆盖日志收集、存储、分析、可视化展现等环节,能够快速的将存储在不同系统中的日志数据,转化为可以被搜索的事件,帮助企业在统一的系统中快速实现运维监控、危险预警、安全审计、故障排查等业务目标。
了解详情
数据挖掘
内置数据预处理、特征工程,支持机器学习和深度学习等丰富的高层算法和框架,集成知识图谱、用户画像、个性化推荐等功能,覆盖模型训练、预测和部署的全流程。提供一站式、交互式、可视化的数据挖掘解决方案。
了解详情
应用场景
报表平台搭建
Habo底层支持多种数据源,并提供种类繁多的可视化图表,提供了从数据源到报表转化的能力,方便用户快速构建报表平台。
文本检索
文本检索助力企业快速简便地实现对于非结构化数据的搜索功能。在大数据时代,百度提供了私有化及云端的文本检索解决方案,为企业搭建文本检索系统提供指南。
实时特征计算
通过IntelliS助力企业便捷地实现在线的数据特征抽取、Join等计算服务,使企业聚焦于计算逻辑研发,省去部署、运维及服务化的成本,从而快速实现商业目标。
在线模型预测
IntelliS内置多种深度学习模型,便捷的版本管理机制,便于企业快速实现在线预测服务,高效地版本迭代,从而快速实现商业价值最大化。
数据库同步
企业借助Minos,可以轻松实现各种异构介质间的数据传输,以及MySQL等数据库与HIVE或者其他的MPP数据仓库的实时同步。
智能运维
通过日志分析解决方案可以将散落在数千台机器上的日志集中整合,通过强大的查询语言快速的定位故障,更快的解决问题,缩短业务不可用时间,有效的提升服务质量。
业务分析
借助日志分析解决方案,企业可以基于用户访问日志及业务流程日志的采集及分析,更加清晰的了解用户行为特征,更加全面的掌握业务运营状况,构建用户及业务模型,科学把握业务发展方向。
模型开发
借助数据挖掘解决方案,企业可以在特征库中选择所需的特征,尝试不同的模型,并观察模型的评估结果,支持期间频繁增减特征,调整模型参数,多个版本之间对比,最终选择最优模型。