助力大数据行业发展的强大支撑——镭速传输数据传输引擎

　　随着移动互联网的快速普及，物联网的快速发展，全球数据种类不断增多，数据总量也以惊人的速度增长，据行业机构预测，2020年全球数据总量将超过40ZB(泽字节)。大数据技术研究和应用爆发式增长，让各个行业纷纷把发展大数据战略上升为行业战略，并视其为“未来的新石油”。

　　为了高效组织和利用海量数据进行商业决策优化，企业将目光瞄准建设大数据平台。作为大数据平台建设的基础支撑数据传输引擎却面临着巨大挑战。寻找一款数据高速传输引擎以提升效率成为了一直备受行业关注的重点话题。

　　镭速传输作为企业级大文件传输的头部企业，基于云计算、互联网、大数据架构应用，为大数据传输面临的挑战提供一站式大数据文件传输解决方案。

　　镭速传输拥有自主研发的raysync传输引擎，突破传统FTP,HTTP的传输缺陷，传输速率提升数100X，带宽利用率达96%以上，轻松满足TB级别大文件和海量小文件极速传输;传输全程智能化，有效降低丢包率，缩短文件外发时长，为实现文件高效外发提供完美的数据传输载体;提供网银级安全保障，确保数据安全的同时提供企业级稳定支持，保障传输结果的准确性与完整性;良好的集成性能够快速集成到企业现有系统中，快速实现企业数据高速传输，降低企业研发成本。

　　聚焦建设大数据平台的系统工程大数据平台架构，根据数据的流向，一般我们自下而上将数据整个链条区分为四个大环节，分别是数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据应用层。

　　数据采集是大数据价值挖掘的第一步，数据源复杂多样，包括结构化数据、半结构化数据，非结构化数据，互联网爬虫解析，日志系统等等。多元数据的采集打破了单一数据片面分析问题的局面，为企业全面分析、解决问题提供了可靠、有力的依据。

　　①海量零散数据源传输延迟大，如网页、图片、视频、音频等，同时数据采集方式多样，采集接口配置、调度、管控复杂;

　　镭速传输自主研发的raysync传输引擎，突破传统FTP,HTTP的传输缺陷，能将现有传输效率进行高效提升，达到传统数据传输效率100倍以上，能够充分利用现有网络带宽，利用率达96%以上。同时可以有效降低硬件升级等额外投入，确保数据高频，极速传输。

　　镭速传输同时针对海量小文件提供高效支持，利用优异的I/O读写优化技术，支持高达5000个/秒的读写能力，在数据采集层能够提供有效支持，提供海量文件高速传输支持服务。

　　当完成数据采集流程后，数据将达到存储层，在这个环节中通常要采用Kettle、hive sql或者spark sql技术对数据进行清洗整合，减少错误和不一致性，清洗处理后的数据存储在数据存储层(数据中心)。

　　①数据容量级别大，通常达到TB级以及PB级别数据，在传输过程中极易由于现有网络以及技术瓶颈影响导致低效传输情况出现;

　　在应对TB级别大容量文件的传输难点，镭速传输依靠raysync传输引擎技术提供高效传输支持，有效解决大容量文件输出传输难题。全程提供断点续传、错误重传、多重文件校验机制，能够有效保障数据传输的稳定性与有效性;

　　镭速传输同时提供智能同步功能，通过自主设置同步模式，有效降低数据备份同步工作投入，减少工作耗时，有效提升整体效率;

　　镭速传输支持配置本地存储或第三方云平台镜像存储功能，高效实现数据异地存储，备份等容灾方案。

　　数据经过采集、存储、分析计算等环节最终输出在可调用的数据库或数据仓库，面向各大数据应用产品。深入分析各大行业的特点、产品的需求，数据应用服务划分成不同类别的应用，如数据资产管理、营销管理、舆情洞察、可视化大屏等。

　　②应用层同时面临数据高速分发、远程传输、或者弱网传输等情况，由于受到物理等客观情况影响，数据在此过程中会遇到高延时、高丢包等情况发生，从而降低数据传输效率，进一步影响到整体数据输出效果;

　　镭速传输基于TLS加密传输协议，采用国际顶尖金融级别AES-256加密技术，内置CVE漏洞扫描，为数据信息增添多重防御墙，全程保障企业核心数据资产传输过程中的安全。

　　同时镭速传输采用UDP传输协议，能够轻松应对远程传输、弱网传输等复杂情况，有效提升传输效率，有效降低延时、丢包等影响。同时raysync传输引擎能够高效支持数据分发等业务需求，大幅提升传输效率。

　　基于云计算、互联网、大数据架构应用，镭速传输raysync支持万兆大带宽，轻松满足大数据平台高速、安全传输、海量文件极速传输需求，为大数据高速传输提供一站式大数据文件传输解决方案。

　　大数据时代已经来临，大数据架构必然要冲破传统集中化，向着分布式、可扩展及多元化发展，数据交互速度必然成为行业抢占先机的关键一环。镭速传输以“数据高效流转为企业创造价值”为基本信条，提供一站式大数据文件传输解决方案，满足大数据行业对数据高效、安全的传输需求，大数据传输引擎必然提高企业对大数据背后的价值挖掘效率。

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