数据大屏解决方案

大屏的前世今生

我们先来看一下什么是大屏：

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这个场景，就是我们很多人概念中原始的大屏情景，是在电视，电脑中看到的一些大型国家机构使用大屏的场景，比如航天部门发射火箭的时候，这就是大屏，只不过这个大屏和我们的行业当时还没有产生太多交集，我们当然也不会去过多了解。

随着信息化建设的快速发展，可视化需求越来越高，硬件技术也越来越成熟，大屏开始慢慢普及，不再是大型的国家单位才可以用，才用的起，很多原先只能在pc上看单屏DashBaord的企业，单位，也可以用得起大屏，也需要用大屏了。

而且在大数据时代来领后，大屏显示系统也不再单单作为显示工具，只是将图像、数据信号传输到大屏幕上显示给用户，而是需要对海量的数据信息进行高效率的分析，实现硬件搭载软件的完美结合，帮助管理者发现数据背后的关系和规律，为决策提供依据。

于是 大屏可视化在2015年之后，逐渐进入了很多客户的项目需求单中。

讲到这里，大家应该明白了，大屏，其实就是我们原先的DashBaord或者是DashBaord的放大版，从一屏到多屏的扩展衔接，展现更多的数据，对业务价值，数据价值更全景，更深入的挖掘分析和展现。

枣庄星联信息科技有限公司如何做大屏

如何做？

方法一：用报表的Dashboard功能做

多适用于一屏之内的展示，可以很好的自适应屏幕，可以支持文本，表格，统计图等，可以联动钻取。

方法二：自定义页面制作

适用于超宽超高的大屏，组件功能比较复杂，页面布局要求比较精细的场景。优势：基本所有的功能和需求都能满足，背景色，视频，联动，tab切换等。不足：更多的需要页面和美工开发人员来一起做。

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解决方案

步骤1：业务专家制定大屏内容显示方案

工作内容：首先根据业务场景抽取关键指标，然后定义分析指标的维度，最后定义指标的统计图类型和页面划分。

步骤2：设计人员设计整体布局和风格

工作内容：根据业务专家划分的页面进行指标布局，根据用户要求的色系进行样图设计, 根据最终用户定稿的样图进行切图。

步骤3：H5开发人员进行页面开发

工作内容：用切好的图结合css制作网页模板，每个指标的位置用iframe引入统计图图片。

步骤4：报表工程师制作报表并嵌入页面

工作内容：根据各统计图制作报表，将调用报表的url替换到每个指标的iframe中，最后集成后整体细节调整与优化。

一个多屏的大屏方案到此实施完成

大屏背后的复杂数据处理，大数据背景下的计算性能如何保证，更应该是一个大屏需求里最应该关注的指标。从上面的大屏制作过程可以看出，一个大屏要做的炫，更多的是美工和页面的活，项目组有美工和页面人员配合就可以搞定，如果大屏要算的快，就是个技术活了，不是一般的厂商可以搞得定的了，需要看计算引擎强不强了，而大数据年代的的大屏需求，恰恰是一个更注重性能，更注重效率的场景需求。

一：大屏的数据来源太复杂

二：大屏的性能有问题

解决数据来源复杂的问题

数据仓库的历史数据

excel文件中的文本记录

实时工业数据库中的数据

其他业务系统中的以接口形式提供的数据

钻井钻头传感器发回来的json实时信息

同时要从这么多数据来源中取数，并且还要做关联计算，让客户很头疼，大屏的页面他们已经设计好，做好了，但是数据却取不上来，因为按传统的解决方法，客户需要：

用到ETL工具先抽取清洗DW中的数据

需要把文本文件导入到数据库中赋予他们计算能力才能计算

需要开发对接工业数据库的接口

需要写很多的代码才能解析系统接口和json数据

解决性能的问题

电信行业的数据量太多太杂了：

有些取数慢

有些算的慢

有些算的太多卡死

有些数据库压力太大不让占资源算

有些算法太复杂DBA表示他也不会写sql了

单机压力大，规模又不到用Hadoop的程度，大数据工程师人员成本还高

以至于客户怕出这些问题，有些指标项竟然用了写死的假数据，让大屏的真实性大打折扣我们给客户提供的方案仍然是大数据计算工具—集算器。

分段取数解决数据库JDBC取数的瓶颈

多线程并行计算，更高效的利用硬件资源，算的更快

游标技术分批计算数据避免大数据量一次性读取和计算导致内存溢出

压缩存储二进制文件库外计算，解决历史数据过多占用数据库资源的问题

分步、有序计算更符合人的自然思维，可以轻松写出sql写不出或者很复杂的计算语句

集群分布计算解决单机性能瓶颈，更适合小型集群场景，学习成本及人员成本也低。

更多相关问题可以到枣庄星联信息科技有限公司官网进行了解 。