在前面的文章我们讲了企业呼叫中心的云计算、架构以及数据库，感兴趣的朋友可以点击下方快速查看
今天我们讲一讲企业呼叫中心当今的大数据相关的技术
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（来自百度百科）
大数据：从批处理到流处理
过去
Google 在03-06 年发布了关于GFS、BigTable、MapReduce的三篇论文，开启了大数据时代。在发展的早期，就诞生了以HDFS/HBase/MapReduce 为主的Hadoop 技术栈，并一直延续到今天。在这当中，不少组件都是可替换的，甚至有的发生了换代。这其中，最重要的换代就是处理引擎。
最开始大数据的处理大多是离线处理，MapReduce 理念虽然好，但性能捉急，新出现的Spark 抓住了这个机会，依靠其强大而高性能的批处理技术，顺利取代了MapReduce，成为主流的大数据处理引擎。
随着时代的发展，实时处理的需求越来越多，虽然Spark 推出了Spark Streaming 以微批处理来模拟准实时的情况，但在延时上还是不尽如人意。2011 年，Twitter 的Storm 吹响了真正流处理的号角，而Flink 则将之发扬光大。
现在
到现在，Flink 的目光也不再将自己仅仅视为流计算引擎，而是更为通用的处理引擎，开始正面挑战Spark 的地位。
Apache Flink 已经被业界公认是最好的流计算引擎。然而Flink 的计算能力不仅仅局限于做流处理。Apache Flink 的定位是一套兼具流、批、机器学习等多种计算功能的大数据引擎。在最近的一段时间，Flink 在批处理以及机器学习等诸多大数据场景都有长足的突破。
——王绍翾（大沙）《不仅仅是流计算：Apache Flink®实践》序
Hadoop 本身也遭遇了Kubernetes 的挑战。Hadoop 本身包括专用于处理大数据的编排系统如Yarn 等，但如Spark/Presto/Kafka 等最重要的Hadoop 技术已经可以在Kubernetes 上运行，使用Kubernetes 来运行大数据技术栈，可以更好的与其它业务集成。遭遇挑战的表现之一就是Hadoop 技术栈的两家主要提供商，Cloudera 和Hortonworks 最近决定合并，缓慢的增长表明市场上已经容不下两家提供商了。
Will Kubernetes Sink the Hadoop Ship?：
https://thenewstack.io/will-kubernetes-sink-the-hadoop-ship/
大数据如何在企业呼叫中心进行运用
云计算和大数据的发展推动人工智能技术在呼叫中心领域落地，常用的有呼叫中心智能质检
云计算的发展加速释放企业呼叫中心产生的海量数据
大数据的发展，流式计算的发展为实时的数据为企业所用。
关于天润融通
天润融通成立于2006年，为企业提供专业的智慧云联络中心解决方案，具备工信部颁发的运营资质（许可编号：B2-20070013）。天润融通建设原生架构的云平台软件、云网一体的业务承载网络、全局性高可用的云生态系统定义智慧云联络中心，在云联络中心领域建立全面的领先地位，让联络中心从此变得“简单、可靠、按需、可成长”！公司现有员工近300人，公司总部设在北京，并分别在上海、深圳设立华东总部和华南总部。
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