eyeM5 7500 大數據計費平台
Big Data
Industry Demand
大數據庫產業需求

人工智能 + 大數據庫在全球方興未艾,當大數據庫及人工智能應用於產業發展中。許多資訊人員對於大數據庫的建立仍然使用「RDMS SQL, 關聯式資料庫」,這樣類型無法滿足「大數據 + 人工智能 + 模型建構」需要動態取用、特徵值、ID、變異數、訊息主動傳輸、加密、資料權限、計費取費商務模式的問題。

Big Data
AI Technicalm Solutions
大數據人工智慧技術方案

No SQL 非關聯式資料庫滿足「大數據 + 人工智能 + 模型建構」可直接取用透過R / Python / Java / C++ / PHP / Ruby / Perl 等科學語言、特徵值、ID、變異數、訊息主動傳輸、加密、資料權限、計費取費商務模式的問題。

In memory DB cluster 以記憶體資料庫方式建構高速 IO 對資料庫讀寫,資訊更具有持久性的保存,每秒可以操作十多萬筆的資料,以分散式千萬億的資料筆數,每日可以完成億筆資料以上的資料運算處理。針對中國用戶量體巨大,每日的提存款達億筆以上的交易明細,同時可以進行「文字探勘」與「數字探勘」,讓資料更具有智慧性,有助於金融人員決策輔助。

Plato
Product Features
plato 產品特色

In memory DB 程式產生器。(資料結構不必釋出,保護資料的隱私性) EyeMQ middleware API 訊息傳輸主動推播。符合資料科學家的語言習慣,R / Python / Java / C++ / PHP / Ruby / Perl 等程式語言。依據帳號權限,讀取對應的資料庫欄位、變異數。 大數據庫的資料類型「即時 / 歷史文字型資料」,「即時 / 歷史數字型資料」四維度的資料融合器中,讓演算法的建模具有廣度、深度的內涵。 大數據計費平台可以彈性制定收費的模式,依資料等級,CPU的運算力、網路頻寬、媒體儲存、計次、計時等大數據庫計費方式。可於web site 即時查詢大數據庫的使用狀態、計費帳單的管理。

Big Data Stream
Billing Platform Architecture
大數據流計費平台架構
Copyright © eyeball capital 厚生資本股份有限公司