做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳

网络分流器作用于网络安全监控前端基础装备，属于默默耕耘者！

网络分流器在大数据方面的运用，互联网数据是大数据分析最为重要的数据来源。通过对大量互联网数据进行采集分析分析可以获得很多宏观和微观的有价值信息，而后端的分析业务也在不断扩容，要求前端的采集设备能够将大量的数据报文通过多端口多规则的方式复制输出，不仅需要高密度的100G输入接口，而且要求高密度的10G输出接口。戎腾TS9700系列分流器采用紧凑的100G输入输出端口和10G输入输出端口配置，可以最大限度的将IDC机房的线路接入分流器，然后通过大量的复制输出到后端的各类应用中，当后端应用系统增加和扩容时，在不调整网络分流器结构的情况下满足用户的需求。

网络分流器将IDC机房的多种线路接入到设备中，通过过滤、复制、分流等处理，将数据报文输出到后端的P2P视频分析平台、网页分析平台、广告分析平台及其他业务分析平台。当IDC机房的数据线路超过了1台TS9700系列网络分流器的容量，或者需要部署在多个IDC机房时，网络分流器通过互联链路将来自不同设备的输入报文输出到同一种后端分析平台中，达到会话数据同源同宿的目的。

网络分流器的大数据采集方案具有以下优势：

l 高密度的输入输出接口：戎腾TS9700采用100G交换板TS97-SC3200作为100G接口的输入输出，每块业务板（配置后插卡时）最大能够支持19个100G输入输出，采用10G输入输出业务板TS97-CNT32作为10G 接口的输入输出，每块业务板（配置后插卡时）最大能够支持48个10G以太网输入输出；

l 配置灵活：TS9700系列分流器有TS9704、TS9707、TS9714等多种系列，可根据IDC机房的线路规模进行灵活配置；

l 扩容方便：TS9700系列分流器最大能够支持76波100G线路，当IDC机房线路超过该设备容量时，可以通过增加设备数量满足用户需求，多个设备之间采用100G或10G线路进行互联。

智能营销与大数据精准采集的完美结合才是真正的互联网营销

互联网营销——这个火遍全国的几个字却让许许多多的行业饱受着冰与火的煎熬，也为许许多多的行业体验到了互联网所带来的无限魅力，两种天壤之别感受的罪魁祸首就是行业从传统转型线上的过程中细节性的差别。

首先咱们来说一下传统营销转型互联网线上过程中该如何去进行思路转型，大的方向就是通过推广、获取实现营销，区别就在于渠道的不同，传统的渠道比如说传单、促销等方式；互联网则不同，虽说是同样的方向，但是大数据智能营销则是可以通过行业所需求的关键字与地区进行精准采集，配套实现高效转化，再实现定向营销，渠道可以是地图、分类网、搜索引擎、电商平台等多渠道，两者本质上的差别就是效率与精准，单说传统营销，人力、物力、成本、效果；互联网营销，快速、高效、精准、定向，简单给大家分析下传统与互联网的区别，这也是为什么行业选择转型的基本原因。

下面给大家讲一下互联网营销中如何巧用大数据智能采集呢？

上面我有讲到，互联网大数据可以通过行业的需求进行多渠道精准采集，能够满足行业需求的数据才叫做精准数据，撒网式的方式以成为过去式，精准大数据智能采集成为了互联网中的主角，举个例子：比如说你是做奶粉批发的，你的直接性客户就是一些母婴店、奶粉店，互联网如何能快速帮助行业实现精准采集呢？首先你的客户区域肯定是全国，那么就可以设置任意区域进行数据的抓取，根据行业的需求选择营销的方式，电话营销可以导出Excel格式，微营销可以只导出号码，通过微信开通的过滤筛选后进行主动精准加粉，综上所诉不难看到，互联网营销的采集到转化是一气呵成，时间效率上的优势更是显而易见。

再说一下间接客户改如何去进行获取呢？说到这里我想应该给大家强调一下互联网渠道中微信营销的弊端必须得正视，微信不允许关键字采集，不允许群成员逐一群发，加群接收信息过多被限制接收时间，好友发送也收不到，针对这些弊端，智能营销本的解决方案就是通过QQ辅助进行弥补，之所以选择QQ辅助的主要原因就是微信可以绑定QQ，这也是在互联网营销中最被歧视的思路，QQ辅助的最终目的还是为了辅助微信营销，多元化的营销思路也是互联网营销中的基本因素，QQ辅助系统能达到的效果就是通过行业需求获取精准客户群体，可以在不加好友的情况下强制推送40万条以上信息到微信，从而达到提高产品曝光率最大化的实现被动精准引流，说到这里可能有点蒙圈，道理很简单，获取到的QQ先进行微信开通的检测，开通微信的QQ 以邮件的形式进行推送，可以直接在微信中显示新消息提醒，从而实现不加好友强制推送，我只是把我的营销思路分享给大家，互联网营销的高速时代，智能的营销方式，多元化的营销思路，才是屹立行业竞争中的致胜法宝。互联网营销虽说是炙热的发展趋势，智能化的营销方式，过人的营销思路，才是成功背后坚实的后盾，今天说的这些方法和思路希望可以帮助到正在转型中的你，智能营销本一个真正可以实现行业互联网营销的无名英雄。

大数据智能营销，为各行各业解决了寻找客户的难题，所有采集的客户都是精准客户群体，有需求的客户。现在的商业模式一定是得数据资源者，得天下！用你的数据获取客户的心吧！拥抱大数据，就是拥抱未来！

希望大家多多关注、多多转发收藏，不明白的可以评论或私信，更多精彩源于你们的鼓励。

随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：

Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder

大数据平台与数据采集

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：

数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)

其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：

我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

1、Apache Flume

Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。

Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

Source

Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

Channel

Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

Sink

Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成。

Flume提供SDK，可以支持用户定制开发：

Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume 客户端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。

同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

2、Fluentd

Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

Fluentd的部署和Flume非常相似：

Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：

Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

Input

Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

Buffer

Buffer负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

Output

Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

Fluentd的配置非常方便，如下图：

Fluentd的技术栈如下图：

FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。

3、Logstash

Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。

Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。

几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。

4、Chukwa

官网：https://chukwa.apache.org/

Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，他用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa的部署架构如下：

Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

5、Scribe

代码托管：https://github/facebookarchive/scribe

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

6、Splunk Forwarder

以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。

Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

Indexer负责数据的存储和索引 Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer

Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发 Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的 Farwarder上。

总结

我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。

Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

随着网络营销时代的到来

各种新型传播渠道层出不穷

消费者的需求亦不断上升

在这样的行业趋势下

谁能够有效的找到客户、围绕客户做优质服务

谁就抢占了先机和商机

而这种采集分析和洞悉能力就是大数据信息采集的价值所在

时代在变、营销渠道也在发生着改变

大数据信息采集已经成为每个企业必须具备的营销利器

以云速数据挖掘为例

通过大数据信息采集

能够有效获得用户长期行为的信息数据

从而构建用户行为数据模型

大数据信息采集能够迅速找到精准客户群体

根据不同的客户需求

推送相关的精准广告

另外还可以拓宽媒体投放渠道

洞察行业营销动态

从而触达更多的目标消费者

大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。

今天，我们将对比国内五大主流采集软件优缺点，帮助你选择最适合的爬虫，体验数据hunting带来的快感。

国内篇

1.火车头

作为采集界的老前辈，我们火车头是一款互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。它的用户定位主要是拥有一定代码基础的人群，适合编程老手。

采集功能完善，不限网页与内容，任意文件格式都可下载具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能Conclusion:火车头适用于编程能手，规则编写容易，软件的定位比较专业而且精准化。

2.八爪鱼

一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。

自定义采集过程中，八爪鱼采集器系统自写的Xpath、自动生成的流程，可能无法满足数据采集需求。对数据质量要求高，则需自写Xpath，调成流程图等，以优化规则。

使用自定义采集的同学，虽然八爪鱼操作简单，比较容易上手。但是，仍需对八爪鱼采集原理有所了解，看完相关教程，循序渐进，成长周期较长。

可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户云采集是其主要功能，支持关机采集，并实现自动定时采集

Conclusion:八爪鱼是一款适合小白用户尝试的采集软件，云功能强大，当然爬虫老手也能开拓它的高级功能。

3.集搜客

一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。同样可通过简单可视化流程进行采集，服务于任何对数据有采集需求的人群。

可视化流程操作，与八爪鱼不同，集搜客的流程重在定义所抓取的数据和爬虫路线，八爪鱼的规则流程十分明确，由用户决定软件的每一步操作

支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据，还可以抓取手机网站上的数据

会员可以互助抓取，提升采集效率，同时还有模板资源可以套用

Conclusion:集搜客操作较简单，适用于初级用户，功能方面没有太大的特色，后续付费要求比较多。

4.神箭手云爬虫

一款新颖的云端在线智能爬虫/采集器，基于神箭手分布式云爬虫框架，帮助用户快速获取大量规范化的网页数据。

直接接入代理IP，避免IP封锁

自动登录验证码识别，网站自动完成验证码输入

可在线生成图标，采集结果以丰富表格化形式展现本地化隐私保护，云端采集，可隐藏用户IP

Conclusion: 神箭手类似一个爬虫系统框架，具体采集还需用户自写爬虫，需要代码基础。

5.狂人采集器

一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类。

支持对文章内容中的文字、链接批量替换和过滤可以同时向网站或论坛的多个版块一起批量发文具备采集或发帖任务完成后自动关机功能

Conclusion: 专注论坛、博客文本内容的抓取，对于全网数据的采集通用性不高。

注：给火车采集器的新手们一点学习建议

火车采集器是一个非常专业的数据抓取和数据处理软件,对软件使用者有较高的技术要求， 使用者要有基本的HTML基础,能看得懂网页源码,网页结构。

同时如果用到web发布或数据库发布,则对自己文章系统及数据存储结构要非常了解。

一、携程实时用户数据采集系统设计实践

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于Java NIO网络通信框架（Netty）和分布式消息队列（Kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。

1、技术选型和设计方案：

一个典型的数据采集分析统计平台，对数据的处理，主要由如下五个步骤组成：

图1、数据平台处理流程

其中，数据采集步骤是最核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些优秀开源的解决方案，所以整个系统都将基于Java技术栈进行设计和实现。整个数据采集分析平台系统架构如下图所示：

图2（数据采集分析平台系统架构）

其中整个平台系统主要包括以上五部分：客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector)服务器。服务器对采集的数据进行一系列处理之后将数据异步写入Hermes(Kafka)分布式消息队列系统。为了关联业务服务端用户业务操作埋点、日志，业务服务器需要获取由客户端SDK统一生成的用户标识（C-GUID），然后业务服务器将用户业务操作埋点、日志信息以异步方式写入Hermes(Kafka)队列。最后数据消费分析平台，都从Hermes(Kafka)中消费采集数据，进行数据实时或者离线分析。其中Mechanic(UBT-Collector)系统还包括对采集数据和自身系统的监控，这些监控信息先写入Hbase集群，然后通过Dashboard界面进行实时监控。

（1）基于NIO的Netty网络框架方案

要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。我们调研了几种开源异步IO网络服务组件（如Netty、MINI、xSocket），用它们和NginxWeb服务器进行了性能对比，决定采用Netty作为采集服务网络组件。下面对它进行一些概要介绍：Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

图3（Netty框架内部组件逻辑结构）

Netty的优点有：

a、功能丰富，内置了多种数据编解码功能、支持多种网络协议。

b、高性能，通过与其它主流NIO网络框架对比，它的综合性能最佳。

c、可扩展性好，可通过它提供的ChannelHandler组件对网络通信方面进行灵活扩展。

d、易用性，API使用简单。

e、经过了许多商业应用的考验，在互联网、网络游戏、大数据、电信软件等众多行业得到成功商用。

Netty采用了典型的三层网络架构进行设计，逻辑架构图如下：

图4（Netty三层网络逻辑架构）

第一层：Reactor通信调度层。该层的主要职责就是监听网络的连接和读写操作，负责将网络层的数据读取到内存缓冲区中，然后触发各种网络事件，例如连接创建、连接激活、读事件、写事件等，将这些事件触发到Pipeline中，再由Pipeline充当的职责链来进行后续的处理。

第二层：职责链Pipeline层。负责事件在职责链中有序的向前（后）传播，同时负责动态的编排职责链。Pipeline可以选择监听和处理自己关心的事件。

第三层：业务逻辑处理层，一般可分为两类：a. 纯粹的业务逻辑处理，例如日志、订单处理。b. 应用层协议管理，例如HTTP(S)协议、FTP协议等。

我们都知道影响网络服务通信性能的主要因素有：网络I/O模型、线程（进程）调度模型和数据序列化方式。

在网络I/O模型方面，Netty采用基于非阻塞I/O的实现，底层依赖的是JDKNIO框架的Selector。

在线程调度模型方面，Netty采用Reactor线程模型。常用的Reactor线程模型有三种，分别是：

a、Reactor单线程模型：Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成。对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。

b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。

c、主从Reactor多线程模型：主从Reactor线程模型的特点是服务端用于接收客户端连接的不再是一个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。利用主从NIO线程模型，可以解决一个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。Netty线程模型并非固定不变的，它可以支持三种Reactor线程模型。

在数据序列化方面，影响序列化性能的主要因素有：

a、序列化后的码流大小（网络带宽占用）。

b、序列化和反序列化操作的性能（CPU资源占用）。

c、并发调用时的性能表现：稳定性、线性增长等。

Netty默认提供了对GoogleProtobuf二进制序列化框架的支持，但通过扩展Netty的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架，例如Avro、Thrift的压缩二进制编解码框架。

通过对Netty网络框架的分析研究以及对比测试（见后面的可行性分析测试报告）可判断，基于Netty的数据采集方案能解决高数据吞吐量和数据实时收集的难点。

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人们都知道人口学的马尔萨斯假设——粮食生产呈算数增长，人口呈几何数增长。在单位亩产不可能有大突破的状况下，以粮食为主的生产资料只能依靠土地扩张。工业革命、农业科技和人口管理缓解了马尔萨斯问题。今天这个类似的危机又在虚拟世界里出现了。

大数据世界的马尔萨斯定律可以这样描述：人口以算数极数增长，数据以几何级数增长。数据量以线性规律增加，计算量以非线性规律增长。

世界所产生的数据始终在高速增长。这是因为数据赋能使所有人、所有人人类活动都在产生数据，只要想记录，就有无数的数据可以“无中生有”。

很多电商网站早期只追求抢地盘、抢用户，重运营、清数据，并不在意数据布局。举个例子，用户如果只关闭了一个订单，过去电商系统并不记录这个行为，只会直接删除这个下单数据。但是后来发现记录和分析用户的失败交易数据也是有商业价值的，可以用于统计用户信用、喜好等，于是决定记录下来。每个行为都有被记录，数据量就开始成倍增长。

数据的存储一直是一个大问题。根据市场研究公司Forrester估计，每部智能手机产生的数据平均可达1G。全球智能手机用户数量保守估计达20多亿。每天可产生20多亿G数据。如果用普通的1TB硬盘存储，每天所需的硬盘数量就达200多万块，1年就需要近8亿块硬盘。这已经远远超过全球硬盘生产商的产能。

更恐怖的是，产生数据的主要还不是人类活动，incapsula在全世界2万个每天至少有10个访问量的网站，统计了90天150亿的访问数据后得出了这样一个数据：56%的网页浏览量都是爬虫机器人贡献。话句话说主要的互联网用户已经不是人类。大部分点击数据都是机器程序产生的。

非人类访问中，近一半来自善意机器人，如搜索引擎的内容爬虫，它们能够对网页建立索引，方便人们快速查找到对应的网页内容。百度和谷歌就是使用这种方法整理全世界的信息。另外超过一半的浏览量就来自恶意机器人，比如盗取内容的爬虫、各种黑客工具、垃圾邮件等，而且比例还在不断增加。这就是互联网另一面的真实写照。这只是网页浏览状况，在整个人类社会，随着信息化和物联网的快速发展，连接入网的所有硬件都在时刻产生数据，互相通信。发电机组上的监测芯片时刻侦测运行状况并把数据发回服务器。

遍布城市的摄像头把监控数据上传指挥中心，家里的智能电视，冰箱等都在采集和上传数据，即使全人类都沉沉睡去，世界也依然在数据海洋中律动。

尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

（3）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做的很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

工业互联网是在传统互联网的基础上建立起来的。这种演化是工业技术发展的必然趋势。传统互联网将人与人通过计算机网络连接在一起，分享各种信息，传递各种需求，获得各种服务，这是人类社会、经济、科技发展的巨大进步。但是，这种连接的能力还是非常有限的。因为如果只有人而没有机器的参与，我们应用互联网的空间不是完整的。只有当全球70多亿人口和600亿台左右的机器都能够连接在一起的时候，互联网的价值才能得到最大程度的彰显，人类社会才能完全从体力和脑力劳动中彻底解放出来。我们今天已经步入了“复杂的工作要用最简单的方法来处理”的时代。这就是工业互联网技术发展的原动力，发展的趋势不可逆转。在传统互联网的基础上，影响这项技术发展速度的一个重要因素是机器侧的数据采集和云控制技术问题。事实上，这就是自动化技术与信息化技术深度融合的问题。这个问题处理好了，工业互联网的发展就会更顺利一些。机器的连接只是手段，能对机器的有效管控才是工业互联网发展的重要目的。

目前，数据采集技术主要受到两个方面的制约。一是部分机器没有数据接口，二是存在大量异构的通讯规范。与此同时，我们还要考虑到工业发展的惯性，不能完全采用新旧技术彻底更替的办法来解决这两方面的问题。所以，工业社会必须要有这样的技术，在没有数据接口的机器上能够增加数据接口（包括传感器），在异构通讯规范之间采用全兼容的数据采集技术。通用网关是提供这种全兼容技术的产品。在工业互联网技术体系中，通用网关属于边缘计算的一部分。这是与传统互联网明显不同的地方。每一种通讯协议都对应着通用网关中的一种通讯驱动。一项新的技术是把通讯数据包交给通用网关中边缘计算来处理，以便分解出有效的信息来。这将极大地降低通用网关的通讯处理开发成本，提高通用网关数据采集的灵活性。边缘计算的另一个用途当然是对采集来的数据进行必要的处理，以减轻云平台的计算压力。同时，多个边缘计算构成的雾计算，也是工业互联网的重要组成部分。雾计算的加入，可极大地提升工业互联网的分布计算能力。考虑到互联网通讯的不确定性，还需要在通用网关中增加断网续传的功能，以保持数据的完整性。除此之外，我们还需要关注数据的实时性和同步性问题。这些特性一般能够通过调整通讯的请求周期和标记数据的时间戳来确定。显而易见，通用网关是数据采集的重要设备，它在整个工业互联网中构成了一个庞大的通讯节点系统，对于整个工业互联网的运行有着非常重要的影响。为此，我们需要一种有效的网络工具，用于管理这样的通讯节点系统，对它们的运行状态，采集数据更新，采集周期等状态进行监控，同时也能对相应的软件维护、节点参数、接口配置等进行动态的调整。

云控制是工业互联网很重要的一项功能。但是，目前工业互联网的关注点主要集中在数据的处理和信息的管理方面。事实上，由于工业互联网中云平台能够综合更多的数据，因此它不仅可以对企业的管理过程提供重要的决策，而且可以对机器的控制过程提供更优的指令。云机器人和能源互联网都属于云控制的典型的应用。人工智能的技术需要强大的计算资源的支持，而这只有在云计算环境中才能得到满足。只有当强大的云控制功能和强大的数据采集功能结合在一起的时候，工业互联网才能具有真正强大的支配机器的能力。一般情况下，工业互联网的云平台是按照PaaS架构进行设计的。云控制可利用这方面的计算资源，进行智能控制、资源调度、优化决策，以及多个生产过程的协同作业等方面的计算处理，从而为机器的先进控制提供最优的设定值。云控制需要解决的关键技术问题是：互联网通讯的不确定性造成的数据通讯延迟补偿，如何让复杂算法的编辑、编译和基于工业互联网的动态调试过程变得更加简单和直观。工业APP提供的可视化能力，也为云控制技术的工程应用提供了有力支撑。另外，云控制需要边缘计算的协同。边缘计算一方面为云控制提供数据通讯的通道，一方面也为云控制过程提供安全保障。随着工业互联网技术的快速发展，云控制将逐步成为工业领域中最重要的一种生产技术。

工业互联网是生产企业控制与管理深度融合的重要技术设施。数据采集和控制是工业互联网连接机器社会的重要手段。数据采集和云控制技术的研究与应用，将有效消除人们对工业互联网发展的质疑，并产生积极的促进作用。