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浪潮云海大数据一体机 SDA70000

更新：2017-6-15 16:35:18 点击：

品牌：浪潮
型号： SDA70000

浪潮云海大数据一体机 SDA70000 面向结构化和非结构化的超大数据量进
行大数据处理的场景。针对不同的行业特点和客户需求，SDA70000 在具体规格
上分为了 SDA70000 标准版和 SDA70000HD 高密度版两个型号。
SDA70000HD 高密度版采用高密度设计，最多可支持 32 个服务器节点，更
加节省空间；采用集中供电、集中散热，功耗大大更低；模块化设计、集中管理，
监管更便捷。
型号 SDA70000 SDA70000HD
名称浪潮云海大数据一体机浪潮云海大数据一体机(高密度
版)
定位海量数据存储、查询、统计分析和挖掘海量数据存储、查询、统计分析和
挖掘
满柜 CPU 288 核 512 核
满柜内存 2304GB 4096GB
浪潮云海大数据一体机产品白皮书
6
满柜存储 750T 1208T
管理网络千兆以太网千兆以太网
数据网络万兆以太网万兆以太网
机柜尺寸 1371mm*600mm*2064mm 1200mm*600mm*2100mm
供电支持双路 32A，220V 交流双路 63A，220V 交流/240V 直流
满柜最大功率 10KW 12KW
满柜最大重量 650kg 1200Kg
可扩展性 4000 节点 4000 节点
说明：一体机提供半配和满配选择。
6 应用场景
浪潮云海大数据一体机是软硬件一体化的数据存储、分析处理平台，可应对
多种数据类型和多种数据处理需求。
6.1 海量数据存储
浪潮云海大数据一体机具备高性能的分布式文件系统，支持大吞吐量高并发
访问，具有自我修复，动态扩展等特性，硬件配备了高密度大容量的硬盘和高速
的数据交换网络，对外提供丰富的数据访问接口，非常适合监控视频，医疗影像，
科研数据等大数据集的存储，并能在数据存储的基础上提供强大的数据加工处理
能力。
典型应用：公安行业监控视频、图片存储及处理，医疗行业影像数据存储及
处理等。
6.2 海量数据离线批处理与数据挖掘
通过分布式计算框架，浪潮云海大数据一体机可调用所有节点的计算资源执
行诸如数据格式整理，数据类型转换，文本分析，语音识别等数据处理任务，在
处理过程中减少了数据在不同节点间的交换，降低了传输带宽的压力，极大的提
升了处理效率，为传统技术无法实现的海量数据处理与数据挖掘提供了可能。
浪潮云海大数据一体机产品白皮书
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典型应用：日志数据分析，互联网企业网络点击与用户行为分析，电信运营
商经营分析/流量分析、信令数据统计分析，电力行业设备生命周期预测，公安行
业大情报分析等。
6.3 海量数据在线查询
浪潮云海大数据一体机内置高性能列存数据库,具有高效的查询性能和良好
的横向扩展能力，支持高并发数据插入与查阅，百亿条的数据规模下进行查询可
达到秒级响应，并支持在线统计功能。
典型应用：金融、电信等行业历史详单查询与统计，公安行业交通卡口数据
查询与轨迹分析、人口档案信息查询，电力行业智能电网数据采集与分析等。
6.4 海量数据实时数据分析
浪潮云海大数据一体机通过数据加载组件将数据实时加载入 Hadoop 平台，
一方面可以对数据做全量的或者批量的分析、存入和建模；另一方面可以通过实
时处理引擎对一个很小的时间窗口数据进行实时分析；或者对全量数据模型计算
出实时的结果，用于线上系统的实时展现。
典型应用：公安行业套牌车查询，气象行业实时数据监控，各行业的生产数
据实时质控等。
6.5 海量数据交互式 SQL 分析
浪潮云海大数据一体机支持对接可视化 BI 工具或产品，通过交互式分析体
验，对海量数据进行快速、高并发、高效的实时数据报表展现和钻取分析。
典型应用：各行业的交互式数据分析系统等。
7 典型案例
某省级旅游大数据项目，将旅游/公安/交通/气象/环保相关部门、互联网、运
营商、OTA 等海量数据整合利用。通过实时识别和过滤，对旅游者提供针对性
浪潮云海大数据一体机产品白皮书
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住宿、天气、交通服务；进行大数据分析预测，实现游客客流、热点线路预测分
析；进行交互式可视化展现，实现景区实时监测。
该项目建设过程涉及软硬件众多厂商和产品，建设过程复杂繁琐。使用了浪
潮云海大数据一体机后，只需两三天的简单实施即可交付一套完整的大数据基础
环境，客户可立即进行业务数据的存储、计算、分析挖掘和应用创新。
 软硬件融合优化，实现最优部署架构，支撑了每天几十亿条 PB 级数据
的超大规模存储、超快计算以及超强分析。
 将繁琐的安装、配置、调优工作在生产线完成，极大简化了客户现场的
交付过程。
 其采用整机柜服务器模式，满柜搭载 32 节点 1U 标准服务器，为客户
节省了 75%的机房空间，整体功耗降低约 66%；使用统一的可视化管
理监控模块，运维管理工作降低 50%以上。

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