上云难？TA霸气回应：不要你觉得，一键上云 so easy！
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2019年阿里提出的“All in Cloud”战略以及《全球云计算 IT 基础设施市场预测报告》的数据结果，都在表明企业上云已成不可逆之势；但上云事故接二连三发生似乎又在宣示企业上云之路道阻且长，让大部分企业深感迷茫，直呼“上云难”。
“上云难，难于分配计算资源”已然成为不争的事实。nEqual恩亿科 总结宝洁、宝马、Intel等近70%国际知名品牌多年数据管理与服务经验发现：核心计算资源使用私有云，其余资源上公有云，才是最具性价比和高效的数据中台资源分配策略。
“上云难，难于大数据环境搭建”，为此nEqual 恩亿科 总结细化出如下五大技术难点，一一攻克难点研发出“nEqual AI 一体柜”，并具备集成行业独家 AI 平台等六大优势，全面提升搭建效率和稳定性。
1. 各组件兼容难：大数据平台下有着丰富的组件可供使用，但各组件版本往往互不兼容，如Flink1.8 版本在某版本的 Hadoop 集群下不兼容。
AI一体柜 解决组件兼容性和错误问题，提高稳定性：在部署集群系统时，已将稳定的组件版本搭配起来，确保各组件在使用过程中的稳定性；在集群原有基础上修正了容易出错组件的 BUG；同时为避免各组件后续版本升级迭代带来的兼容性问题，一体柜开发团队将先行测试，根据对性能或效率提升的不同，为用户提供验证稳定的升级策略，保证数据平台同步更新的同时解决组件兼容性问题。
2. 组件众多，安装复杂：虽然众多组件是开源的，但开源软件 bug 多，维护与更新服务都要手动操作；且几乎每个组件都有不同的安装指令，部署过程复杂，对人员要求高；搭建过程耗时耗力，可复制性低，出错成本高。
AI一体柜 提供常用模块的一键安装，便于执行：分类内置常用模块，并提供一键安装服务，让运营和开发人员不需要再死记硬背安装命令，也不再因为软件源导致下载失败。
3. 性能难提升：在数据量级大、数据类型繁杂的情况下，大数据平台的性能保障就尤为重要，但往往难以如愿，如：Hadoop 原生的日志系统，在日均数据量较大（上亿级别）时，其存储和计算效率严重滞后。
AI一体柜 优化日志系统，提升性能30%+：在现行数据环境下，替换原生日志系统，将性能提升30%以上，确保用户在数据量日益增高的情况下依旧保持系统稳定。
4. 维护与拓展难度高：现有搭建方案以手工方式结合工具方案为主，存在诸多问题，如：Hadoop 环境与其他系统无法同步部署，部署周期长；且业务复杂后，难以继续升级；后期运维难度大，问题排查主要依赖经验。
AI一体柜 提供性能测试和分析工具，问题准确定位：内置 MapReduce、Spark 等作业的性能分析和测试工具，可完成对系统各模块的性能和稳定性测试，把任务的性能瓶颈定位到源代码级别，方便开发人员根据具体问题优化代码，提高模块运行效率。
5. 数据安全难保障：数据安全是大数据平台不可忽视的问题，但各组件版本常常存在安全隐患，例如Hadoop 下的 NodeManager、Resource Manager 存在内存泄漏等问题。
AI一体柜 内置数据安全模块与扫描软件，确保数据安全：通过内置的数据安全治理模块，12种加密算法自动加密隐私数据，保证敏感数据符合相关法律法规；通过分层而治和模块化相结合的系统架构，有效隔离开数据治理和应用；通过内置数据安全扫描软件，实时监控数据资产、及时发现敏感数据；提供安全加密通道技术，处理一体柜内外部数据交互和流通，确保数据与外界共享同步时的数据安全。
不仅如此，nEqual AI 一体柜还具备如下六大优势：
1. 快速部署安装，可以在几小时内完成整个大数据平台从无到有的定制化搭建。
基于 Docker 容器技术的理念，将组件之间的配置、关联等错综复杂的部分封装在容器内，让普遍用户也可以轻松实现大数据平台的部署；通过可视化界面自由配置选择组件和服务，且系统已内置多个数据治理平台组合方案，企业可以根据具体的业务场景灵活选择不同的组合方案。
2. 集成行业独家 AI 建模和模型训练平台，供数据科学家快速获取模型参数。
内置行业独家 Matrix AI 人工智能模块，提供囊括数据接入、数据集成、数据探索、特征工程、模型训练以及模型验证的一站式数据科学家工作环境；提供基于异构计算的模型训练加速，实现机器学习与深度学习的飞速训练；具备完善模型与实验管理功能，让模型进化每一步都可测量、模型调优有方向；支持与产品无缝对接的一键模型部署，帮助企业快速搭建 AI 建模平台。
3. 多重保障，系统稳定性高。
各组件均开启热备、双活等灾备机制，以确保产品正常运行；内部集成集团自主研发的监控系统，实现一个系统监控从系统层、到平台层、再到应用层，囊括集群、平台和应用的全位立体式监控服务，报警模式灵活配置，支持千台以上的集群规模，秒级延迟；提供完善的服务级别分角色的监控能力，基于服务监控，提供了监控告警、健康检查和服务自动恢复等功能；基于容器技术理念，实现动态扩容机制，可在高负载时自动扩容，低负载时自动缩容，保证系统时刻处于自均衡状态。
4. 混合云端数据无缝集成，降低大数据平台的数据操作复杂性。
除了支持传统私有化的数据平台，还可将 AWS，阿里云，华为云，七牛云等兼容 s3 协议的云存储数据无缝集成到私有大数据平台；同时支持直接在公有云上搭建私有的大数据平台，灵活适配大多数企业的需求，实现企业自有私有云和公有云之间的数据共享和存储。
AI 一体柜 自主研发了全新的 HA 存储方案，整合了不同的组件存储系统，统一了数据访问并且连接了计算框架和底层存储系统，实现了一个“虚拟数据湖”；在优化提升了大数据平台的存储访问性能和使用灵活性的同时还可在一体柜全局命名空间中直接访问不同源端的数据文件，大幅降低运营和开发人员在大数据平台操作数据的复杂性。
5. 大幅提升分布式集群服务的执行效率。
对于数据平台下的集群节点管理，一体柜使用了具有自主知识产权的分布式云服务调度和管理技术，由模型驱动的配置管理器支持多节点发布、远程任务执行，可以通过可视化的方式集中执行批量任务、监控运行状态、管理多台集群主机节点，大大提升了分布式集群服务的执行效率。
6. 灵活与 DMP，CDP，BI 和知识图谱等应用无缝集成。
nEqual AI 一体柜，一站式搞定从“平台系统环境搭建”到“日常系统运维监控”、再到“系统应用层支持”，帮助企业降低成本、提升效率，实现与各大公有云无缝对接。
一言概之，“nEqual AI 一体柜”能让企业快速具备自建私有化 PaaS的能力，一键部署完成高可靠、高性能的大数据环境，完成支持混合云的数据中台的快速搭建。
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