云计算和大数据时代，企业IT架构不断扩展，机房中的系统、服务器、存储和网络的数量越来越多。面对海量的日志及复杂的运维，我们是否能在系统故障告警时，通过大数据关联分析，智能快速地定位到故障点并及时的恢复？面对每天的网络安全威胁及各种攻击，是否能够通过对全网安全设备日志及流量日志深度分析进行实时的防护和回溯？在此背景下，具备机器数据(日志和网包等)实时采集、海量数据存储和检索、故障关联分析、数据分析挖掘和安全态势感知等能力的H3CDATA IT大数据应运而生。
MPP大数据平台：擅长且只能存储和处理结构化数据，不能处理非结构化和半结构化数据；
Hadoop大数据平台：擅长存储和处理非结构化、半结构化数据；也可以处理结构化数据，但是效率不如MPP平台；
ADE（应用开发引擎）：提供便捷易用开发工具和SDK包，可无需编码通过图形化界面进行机器学习模型搭建，降低技术使用复杂度，让应用开发者将更多精力投入到业务开发中去，缩短整个工程交付周期；举例：把大数据开发比喻厨师做菜。用户数据就像各种食材，大数据平台类似锅、铲、菜刀等工具，而ADE像个菜谱。能够指导和帮助厨师最终做出美味菜品（挖掘数据价值）；这套软件需要2台独立物理服务器来安装，功能仅针对Hadoop平台；
DI（数据集成引擎）：可视化数据抽取过程中的状态；传统的kattle组件是无法看到数据抽取过程中的状态；把不同来源、格式、特性的数据在逻辑上和物理上有机地集中，从而为企业应用系统、数据仓库提供全面的数据共享，实现ETL的分类管理和快速定位维护；这套软件需要2台独立物理服务器来安装，功能可针对Hadoop和MPP平台；
DVE（数据视觉引擎）：作用是大屏展示页面的定制化开发，实现美观的效果； 目前是以服务的形式交付，公司派研发到现场；
BI（商业智能）：主要作用是交互式报表，需要一台独立服务服务器安装；
