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2018年英特尔助力大数据分析与人工智能.pdf

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2018年英特尔助力大数据分析与人工智能.pdf

1、英特尔助力大数据分析与人工智能任晓蕾内容提纲大数据市场和技术趋势分析英特尔大数据端到端解决方案英特尔助力大数据案例分享大数据分析生态圈复杂度20122017紧跟大数据产业趋势保持好奇心动动五年五年的变化的变化变化中的数据库版图 NoSQL 数据库抓住“兴趣”，PostgreSQL上升趋势 Spark 持续繁荣的同时对Hadoop的兴趣开始回落大型传统数据库(SQL/Oracle)在数据库社区的关注减少，有些关注转移到其他新数据库技术(比如 MySQL)One thing is clear:data storage and processing are once again in the

2、 public eye.Today,the endless possibilities one has with data storage and processing are becoming not only necessary but also“fashionable”(jaxenter 2017 survey)分析/大数据:从BI到AI传统企业级数据仓库数据湖SQL on HadoopBDaaS+DBaaSAI+BigData+Cloud+Device6机器学习大数据处理混合云架构传统数据库的演变High Speed/Low Latency network（10/25/40Ge/IB)

3、Storage nodeStorage nodeStorage nodeStorage nodeStorage nodecomputing nodecomputing nodecomputing nodecomputing node大型主机 Oracle/SAP+小机+磁盘阵列超融合DatabaseMyCat+MySQL分片Google Spanner/TiDB内存数据网格国内主流数据分析解决方案传统数据仓库系统Oracle ExadataIBM NetezzaTeradata实时数据分析数据量增加，非结构，半结构化数据Big data:Cloudera MPP DB RISC2IA大数据一体

4、机企业应用重构Scale Up应用重构Scale Out关键业务/SMBSale-up/Sale-more内存数据库:SAP HANA、MonetDB国内大数据生态圈开源 No SQL/SQL 产品水平扩展架构行业：IPDC/Telco/FSI/SOE传统BI数据库行业：Telco/FSI/SOE数据库一体机Oracle Exadata/IBM Netezza/EMC DCA/Teradata水平扩展架构(NewSQL)SQL 92 接口行业：Telco/Fsi/SOE large enterprise面向行业的集成方案是大数据落地的最后一公里面向行业的集成方案是大数据落地的最后一公里开

5、放Open sourceMpp db RDB databasemachine专有内容提纲大数据市场和技术趋势分析英特尔大数据端到端解决方案英特尔助力大数据案例分享应用优化英特尔加速大数据分析&AI从边缘-云到企业的整体策略Note:Intel Data Analytics Acceleration Library,Intel Math Kernel Library,Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks,BigDL:Distributed Deep Learning on Apache Spark*,MLib:Apache S

6、parks Scalable Machine Learning Library*Other names and brands may be claimed as the property of others.解决方案优化函数库Intel MKL Intel MKL-DNN Intel DAALIntel Distribution for Python*Intel Nervana GraphMovidius MvTensor LibraryMLib*BigDL开源贡献硬件/软件NetworkingLake CrestComputeMemory&StorageArtificial Intellig

7、enceIntel Xeon 可扩展处理器为最广泛的分析&AI工作负载提供可扩展的性能Graph ML/DLRBDMS/SQLDataWarehouseNo SQLHadoop Clusters垂直扩展水平扩展PredictiveIn-memoryScalable StreamingPrescriptiveCognitiveUp to1.79XUp to2xUp to1.59X比上一代产品更高的TPSIntel Xeon processor E7-8890 v4 比上一代产品更快的访问复杂的大数据集 Intel Xeon processor E5-2699 v4 比上一代产品提供更多的每分钟

8、分析查询Intel Xeon processor E5-2699 v4 TPCx-BigBench*TRAINING THROUGHPUTUp to 123xIntel Xeon Platinum 8180 Processor higher Intel Optimized Caffe AlexNet with Intel MKL training throughput compared to Intel Xeon Processor E5-2699 v3 with BVLC-CaffeIntel 数据中心AI主流芯片灵活的加速器加速最广范围的AI&其他工作负载&配置为深度学习而设计专门为加速

9、最精细的深度学习定制的处理器AI的基础从这里开始AI的旅程Intel Xeon 可扩展处理器家族Intel Nervana 神经网络处理器Intel Stratix 10 FPGAINFERENCE THROUGHPUTUp to 187xIntel Xeon Platinum 8180 Processor higher Intel optimized Caffe GoogleNet v1 with Intel MKL inference throughput compared to Intel Xeon Processor E5-2699 v3 with BVLC-CaffeInferenc

10、e and training throughput measured with FP32 instructions.Inference performance with INT8 is expected to be higherIntel 技术创新填补内存及存储差距成本成本延迟延迟MORELESSHIGHERLOWERIntel Optane Technology高性能低延迟Intel 3D NANDTechnology低成本高密度根据不同的企业应用需求匹配合适的存储介质英特尔建议的云上大数据架构RDS&Big Data on the SDI按需分配按需分配,自服务自服务,弹性伸缩的大数弹性

11、伸缩的大数据基础设施和服务据基础设施和服务典型解决方案Intel推荐最佳配置主要软件ISV应用特性英特尔解决方案传统BI/EDW 关键业务系统Oracle,IBM DB2,MS SQL Server垂直扩展RISC2IA/re-architect81xxP4800/p4500/p4600内存数据库SAP HANA,Oracle Timesten,altibase垂直扩展RISC2IA81xxAEP,P4800内存数据网格Redis,Oracle coherence，Pivotal Gemfire，apache ignite,Kafka*水平扩展Re-architecture61xx/51xxA

12、EP,P4800MPP DBGbase 8a,Pivotal Greenplum,Impala,Presto水平扩展Re-architecture61xxP4500/p4600/s4500Hadoop/no SQLCloudera,HuaWei fusioninsight,Hortonworks,transwarp水平扩展Re-architecture61xx/51xxP4500/p4600/s4500开源数据库 DBMySQL/MariaDB PostgreSQL垂直+水平扩展61XXP4800大数据平台实施过程中的问题Source:Gartner Survey Analysis,Sep 2

13、014 英特尔从硬件，软件产品，项目多个层面为合作伙伴和用户提供端到端技术支持英特尔从硬件，软件产品，项目多个层面为合作伙伴和用户提供端到端技术支持投资回报率人员技能产品选择英特尔对开源社区的贡献为客户和合作伙伴提供创新平台为用户和合作伙伴提供最先进的软硬件环境进行产品和解决方案孵化为用户和合作伙伴提供最先进的软硬件环境进行产品和解决方案孵化内容提纲大数据市场和技术趋势分析英特尔大数据端到端解决方案英特尔助力大数据案例分享案例1:企业数据湖架构Storage poolX86 server pool云资源池Deep dive data(data mining)数据分享平台Data ware

14、house(MPP DB)应用层 Standard appPersonalized appBI tools数据探索BI Tools工单testingMobiletestingtestingDialtestingEDWMcSignal 7XDRMRNetworkoptimizationGnSignal7XDRCSPSSHDwarningEOMSPOcountercountercountercounterfrequencyparametercdruserlogSignal 7 XDRLteterminalTerminalLTEcounter 数据架构（hadoop 大数据平台）Terminallo

15、g案例2:银行数据湖架构传统系统：SAP IQ 12.7+IBM P595+SAN(EMC&HDS)水平扩展能力弱高投资/运维成本 Gbase 8a+56 2s(E5V2)x86服务器集群支持每个数据库500TB,每个表最大100B行 70%Capex/Opex成本节省SANRISC2IA 提升速度，降低成本SAN 架构创新：本地化Share nothing/scale-out 架构创新Scale-out architecture SAP IQ 15.x+E7 4S 服务器集群+SAN 40%Capex/Opex成本节省企业数据中心和计算资源池企业数据中心和计算资源池 E5 X86 服务器+Hadoop 存储海量交易数据，支持异步数据批处理(ETL).水平扩展计算和存储案例3:金融反欺诈人工神经网络背景背景:欺诈检测时金融公司的关键应用，实时欺诈检测非常必要，可以最大限度地减少欺诈的损失。挑战挑战:传统基于规则的欺诈检测并不适合不断演进的欺诈行为解决方案解决方案:Intel实施人工神经网络算法基于Spark和整个机器学习流程来支持在spark上的欺诈检测THANKS

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