- コンピューティングとストレージの分離：サービスデータとエンジンレベルのメタデータ

- 異種コンピューティングパワー：Kunpeng、x86、Bare Metal Server、VM、コンテナ

- 主流エンジンであるHadoop、Spark、Hiveのインターフェースを使用し、エンジンカーネルを最適化して一層高度なパフォーマンスを?qū)g現(xiàn)。

- MRS CarbonDataは膨大なデータのミリ秒レベルのポイントクエリと分レベルのデータ更新をサポート、Hetuはクロスソースおよびクロスドメインクエリ用の統(tǒng)合SQLをサポート。

MRSはAZ間クラスターを提供する初のビッグデータサービス。

エンタープライズレベルのビッグデータプラットフォームであるMRSが、ストレージとコンピューティングを分離して、利便性と柔軟なスケーラビリティの向上を?qū)g現(xiàn)。

必要に応じて自由に組み合わせられるオープンソースのコンポーネントを利用できるようになっており、リアルタイム/オフラインの複雑なサービスの処理に対応。

高スループットかつ低レイテンシーでのリアルタイムのコンピューティングと分析を?qū)g現(xiàn)するために、StormでKafkaからリアルタイムのストリームデータを取得することが可能。

MRSはApache HadoopエコシステムのオープンソースAPIに完全対応。

お客様の機密データを保護。

専用のMRSクラスターと限定のリソースを提供し、コンピューティングリソースをストレージから分離。

わずか數(shù)クリックでユーザーがフルスタックのビッグデータプラットフォームを作成可能。また、エンタープライズクラスのプラットフォーム管理インターフェースを提供して、O&Mを簡素化。

専用のMRS Kafkaクラスターは高スループット、高可用性、低レイテンシーを?qū)g現(xiàn)しており、數(shù)百萬件のメッセージに対するリアルタイムのアクセスを促進。

MRS Sparkで大規(guī)模なデータコンピューティングに対応。MRS HBaseで物流データをミリ秒?yún)g位で読み込んで更新し、ペタバイト規(guī)模の時系列データのクエリと分析を?qū)g行することが可能。

ビッグデータマイニングにAIを使用し、物流組織、マーケティング、オペレーション管理向けの正確でインテリジェントな予測および分析機能を提供。

柔軟にスタックできるオープンソースのコンポーネントを備えたエンタープライズクラスのビッグデータプラットフォームを提供し、リアルタイムまたはオフラインの複雑なサービス処理に対応。

高スループットかつ低レイテンシーでのリアルタイムのコンピューティングと分析を?qū)g現(xiàn)するために、StormでKafkaからリアルタイムのストリームデータを取得することが可能。

構(gòu)造化データ、半構(gòu)造化データ、非構(gòu)造化データのコンピューティングと処理が可能なほか、従來型のデータウェアハウスのデータを容易に移行し、クロスソースデータの探索と分析を行えるようにすることが可能。

柔軟にスタックできるオープンソースのコンポーネントを備えたエンタープライズクラスのビッグデータプラットフォームを提供し非常に複雑なサービス処理のニーズを充足。

MRS KafkaおよびFlumeでリアルタイムのデータを収集し、高性能な汎用ネットワーク拡張（C3ne）ECSと統(tǒng)合して、大量のデータのリアルタイムアクセスを?qū)g現(xiàn)。

柔軟にスタックできるオープンソースのコンポーネントを備えたエンタープライズクラスのビッグデータプラットフォームを提供し、リアルタイムまたはオフラインの複雑なサービス処理に対応。

MRS KafkaおよびSqoopで複數(shù)のデータ取り込み手法に対応しており、數(shù)百萬件のメッセージのリアルタイムな取り込みを促進。

SQL APIを使用してマルチディメンションのデータに対してクエリを?qū)g行し、容易にデータの探索と分析を行うことが可能。