包括ETL离线采集、实时采集等。

根据数据处理场景要求不同，划分为结构化、非结构化、图、时序等。

将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询等应用场景。

根据行业的特点不同划分不同类别的应用，比如针对电商的精准营销、针对电网的客服投诉、针对移动运营商的基站分析等。

一纵，横跨多层，实现统一运维管理、数据管理和基于平台的开发工具等。

监控管理： 支持多集群及主机管理。

配置管理：支持zookeeper、hadoop、hbase、ana、redis等大数据组件的在线配置管理。

监控架构： 采用了监控客户端+后端分布式存储+前端Web展现的三层架构。

支持大规模集群： 支持几台到数千台节点的大规模集群监控需求。

主机监控： 主动采集数据并推送给后端的存储，包括cpu、内存、网络、磁盘等的监控。

大数据监控： 对hdfs、zookeeper、kafka、ana、hbase、yarn等大数据组件进行监控，包括实例、角色。

组件监控： 可以对redis、postgres、mysql、ceph、postgres、Prometheus、redis、rabbitmq、tomcat等进行监控。

获得算法开发、分享、模型训练、部署、监控等一站式算法服务。 可以通过可视化的操作界面来操作整个作业流程，主要面向数据挖掘人员、分析师、算法开发者、数据探索者。

基于图算法、MR等计算框架，全分布式算法。 支持百亿级数据量训练,千亿级数据预测。

营销类场景：商品推荐、用户群体画像、广告精准投放。 金融类场景：贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测。 SNS 关系挖掘：微博粉丝分析、社交关系链分析。 文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要、文本内容分析。 非结构化数据处理场景：图片分类、图片文本内容提取OCR。 其它各类预测场景：降雨预测、足球比赛结果预测。