大数据核心技术有哪些大数据技术体系庞大而复杂，底层技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1.数据采集和预处理：FlumeNG实时日志采集系统是一个分布式开源系统，支持定制不同的日志系统数据发送方进行数据采集，并提供分布式应用协调服务。
2.数据存储：Hadoop作为一个开源框架，专为离线、大规模数据分析而设计，作为其核心存储引擎被广泛用于数据存储。 HBase是一个分布式、面向列的开源数据库，本质上可以被视为数据存储和NoSQL数据库。
3.数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大数据集的并行计算。
4.数据查询分析：Hive的核心工作是将SQL语句转换为MR程序。 MR程序将结构化数据映射到数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。 Spark使内存中的分布式数据集能够提供交互式查询并优化重复性工作负载。
5.数据可视化：对接多个BI平台，将分析后的数据可视化，作为决策服务的指南。 AIOps是什么？它与AI有什么关系？如今，人工智能这个词已经被过度使用了。 很多公司声称要做人工智能，但实际上并没有。 然而，还有另一种新兴的人工智能类型可供不同类型的IT公司尝试，并且不需要任何人类参与。
AIOps，也称为算法IT运营，是Gartner定义的一个新类别，源自业界之前所谓的IT运营(ITOA)和分析。 我们已经进入了一个使用数据科学和算法来自动化传统IT运营任务和流程的时代。 工具中集成了算法，帮助企业进一步简化运维工作，将人类从耗时且容易出错的流程中解放出来。 用户不再需要在现有管理系统中定义和管理无休止的规则和过滤器。
近年来，新技术不断涌现，利用数据科学和机器学习推动日益复杂的业务数字化进程，“AIOps”（算法IT运维）诞生了。 Gartner报告称，到2020年，近50%的公司将在其业务和IT运营中采用AIOps，这一数字远高于目前的10%。
为了更好地理解AIOps和AI之间的区别，我们需要从头开始。
人工智能简史
人工智能一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。 换句话说，机器学习像人类一样思考。 20世纪40年代，阿兰·图灵开启了AI热潮，但由于计算机计算能力的限制，才发展到今天。
问题是：为什么我们希望机器模仿人类？为什么有些人工智能应用比其他应用更成功？人工智能发展的目标是解决人类问题。 因此，我们将看到复杂的解决方案，例如自动驾驶汽车和行为分析。
不过，IT运维环境存在一些差异。 我们不直接管理人员，我们负责应用程序和基础设施。 而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。
人类思维与机器思维的区别
AIOps就体现在这里。 AIOps解决方案专注于解决问题，并通过使用基于算法的技术来实现，这些技术非常模仿人类（但速度更快、规模更大）。 算法的效率提高了AIOps的价值，但与人类智能相比，虽然无限，但效率不如机器。
当然，人类也可以对计算机进行有效的操作和维护。 AIOps的目标是改善我们的生活，但当人类和AIOps走到一起时，它们之间的界限就变得模糊了。 高级AIOps将使用神经网络技术，该技术向操作人员学习，然后尝试消除无聊的重复任务。
未来的业务
为什么企业需要AIOps？现代IT环境已经变得极其复杂且不断变化，要求我们花费大量的时间和资源来监控、诊断和解决问题。 许多企业处于被动地位。 但如果他们使用AIOps，他们就可以利用先进的算法，将更多时间花在其他更有意义的任务上，而不是重复解决相同的问题或花时间管理规则和法规。
我们所说的规则可以简单地描述为“如果是这样，那就这样做”。 它们可以处理简单的场景，但难以扩展。 相比之下，算法和机器学习提供了更灵活的表达方式，不仅功能强大，而且能够适应不断变化的需求。 这将提高效率并降低成本。 对于制造商来说，他们面临的挑战是将整个技术解决方案捆绑在一起，以避免让用户面临潜在的复杂性。 仅仅提供工具是不够的：公司必须聘请数据科学家而不仅仅是工程师。
前进之路
得益于智能算法的技术优势，原本需要数小时手动完成的任务，现在可以通过自动化在数秒内完成，并能取得更好的效果。 传统IT运维需要处理大量的告警，极大地分散了业务注意力。 他们不得不花费大量时间解决无聊的问题，而没有时间进行创新。 使用AIOps可以解决这些问题，将运维人员从复杂的告警和噪音中解放出来。 AIOps正在被各行各业的公司采用，利用技术来改善客户的数字体验：银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。
虽然AIOps仍然是一个新术语，但这并不意味着它只是未来的一种趋势。 在数字时代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织都忽视了信息的价值或压垮了他们的运营团队。 随着数据爆炸，CIO应迅速采用AIOps。 传统人工智能将继续在某些领域发挥作用，而AIOps将为企业带来最直接、最大的价值。