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在信息化高速发展的今天,WiFi覆盖已无处不在,在校、商场、企业甚至城市中都逐渐实现了无线网络无缝覆盖。不断增多的无线设备、成千上万的无线用户产生了非常巨量的数据。
那么问题来了:
这些数据如何持久化存储?
如何找到相互之间的关联性?
如何与业务数据结合发挥更大的价值?
传统架构已无法解决上述问题。
UNIS采用DataEngine大数据平台对无线设备及无线用户产生的数据做进行清洗、提取、加载,并通过分布式文件系统将数据持久化存储起来,同时将客户业务数据纳入平台中进行统一管理。具备全量、丰富的数据源后,UNIS根据客户需求进行基于人员位置的数据关联分析建模及呈现;为客户进行基于人物、时间、地点、事件的数据梳理,并建立多个主题数据仓库;对外提供标准API接口,与合作伙伴共同打造完善的大数据生态链。
信息中心 | 学工部 | 教务部 | 保卫处 | 后勤处 |
通过重点区域接入情况、人流密度等辅助无线优化策略全域用户画像综合大屏展示绩效 | 基于位置信息的学生管理学生在校情况展示及预警学生异常行为通知及预警 | 基于位置及上网行为信息的学生课业管理 | 基于位置信息的学生盗窃案件研判 | 基于位置信息判断餐厅摊位、商铺热门程度,调整规划 |
银行网点 | 商场 |
基于无线设备及无线上网行为分析,判断客户偏好根据客户偏好精准营销、智能推送 分析客户行为,建模识别高价值客户,细化营销精度描绘客户画像 |
根据无线接入用户购买商品数量、品牌、频率等行为建模,筛选价值客户,进行精准营销及推送;调整进货策略、营销策略 客户画像,通过微信、短信、网页广告等方式推送 |
城市综合管理 | 保安智能巡更系统 |
公共区域人流量实时展示、超限预警 指定区域人员实时轨迹展现、历史轨迹查询 人群分析、历史迁移轨迹分析、历史人流量分析 各区实时,将所有区块按人流量降序的方式进行排序显示 长期跟踪分析监控对象行为轨迹及移动起始点及终点位置类 型信息并结合地图,生成人群跨区域流动的行为分析模型 |
与位置信息结合,判断巡逻轨迹、行为是否合规 |
属性 | 最低配置 | 推荐配置 |
CPU | 2×4核,2.0Ghz | 2×8核,2.5Ghz |
内存 | 64GB DDR3 | 128GB及以上DDR4 DIMM插槽 |
系统盘 | 10krpm SATA盘,2个300G以上容量硬盘组RAID1 | 10krpm SAS盘,2个600G以上容量硬盘组RAID1 |
数据盘 | 7.2k rpm SATA 单盘容量不超过4T | 10krpm SATA盘及以上单盘容量不超过4T |
网卡 | 2个千兆以上网卡 | 2个万兆网卡 |
操作系统 | CentOS 6.5(64位) | CentOS 6.5(64位) |