通常会部署在物理机的环境里面，但是也有部署在虚拟机上的。一般会承载一些非核心的业务，例如互联网金融相关，标的库相关，主要是打通开发测试运维整个流程。有安全的考虑，通过dmz区进行内网和外网的隔离，通过F5进行服务的发布。...

从技术角度考虑，应该没有，有的是效率孰高孰低、开发成本孰高孰低。

Spark Streaming就好比商场的直梯，是有时间窗口和分批次的准实时计算Storm就好比商场的扶梯，不分任何窗口和批次，对源源不断的数据进行实时计算Spark主要是基于内存的计算，适合迭代式的计算Storm实际应用过程中比Spark耗费内存严重...

在金融企业中，大多建设了数据仓库储存核心系统中产生的大量结构化数据，使用大数据平台存储多为历史数据和非结构化数据；而互联网企业一般不使用数据仓库，将结构化和非结构化数据存储在大数据平台中。在金融企业，受制于行业监管和信息安全等因素，对平台安全性、可管理运维性要求...

1）LAN备份备份数据量非常少的应用主机建议使用基于LAN的备份。2）SAN 备份数据量比较大、备份频度比较高的应用系统应该采用SAN备份。3）Server-Free备份对于海量的数据库系统备份可以采用Server-Free的方式进行备份，即通过在生产服务器上触发磁盘阵列的快照，然后由另外的主机将...

上层应用通过分布式架构来分散IO压力，当业务压力超负荷时，考虑应用层分离业务，可以进行延时处理的业务先停止剥离，延时处理，或者有的业务进行降级处理，比如前端限速等；下层基础架构可以通过分布式存储利用闪存的高IOPS特性处理，整体数据交换可以通过万兆网络或者INFINIBAND网络来...

个人觉得V7000虽然属于传统的集中式存储范畴，但是可以突出存储虚拟化等高级特性，在业务的备份、集中存储方面发力。将不同异构的存储机型整合，提供更大的空间，同时便于管理。

对于IO要求很高的应用。比如数据库一类的不适合在虚拟机上。不过也看具体情况。，比如我们。因为我们的数据库还停留在sql2000版本上。因为本身应用还有软件存在限制。所以瓶颈不在虚拟化上。反而通过虚拟化能对这些老系统更容易维护和管理。所以运行在虚拟化上。如果数据...

第一个，客户画像，银行存了客户那么多钱，首先需要搞清楚的就是客户都是什么样的人，哪些是高端客户，哪些是潜在高端客户。第二个，风险控制，比如某个时间点资金流向过多，是否会产生不良影响等等，及时防范金融风险和金融欺诈。第三个智能理财推荐，现在银行都推出了自己的理财产品，但是什...

现在正在在尝试进行智能投顾、精准营销、客户画像、风控等方面的应用落地，基本上都是2C的应用。