表格存儲服務(wù)（CloudTable Service，簡稱CloudTable）是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服務(wù)，提供毫秒級隨機(jī)讀寫能力，適用于海量(半)結(jié)構(gòu)化，時空，時序數(shù)據(jù)存儲，可被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、金融、 智慧城市 、氣象等行業(yè)。
物聯(lián)網(wǎng)IoT設(shè)備監(jiān)控
應(yīng)用場景：
梯聯(lián)網(wǎng)、燃?xì)?、水?wù)、電力、化工、互聯(lián)網(wǎng)等IoT設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)套件服務(wù)接入上云，設(shè)備數(shù)據(jù)和分析結(jié)果實時高效寫入到CloudTable的時序 數(shù)據(jù)庫 OpenTSDB中，通過OpenTSDB接口將時序結(jié)果輸出到用戶的前端監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行展現(xiàn)，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)控分析系統(tǒng)。
優(yōu)勢：
易接入
CloudTable(OpenTSDB)開放協(xié)議，輕松對接消息系統(tǒng)、實時流計算系統(tǒng)，降低開發(fā)難度。
高性能讀寫
千萬級的時序數(shù)據(jù)寫入吞吐量，百萬數(shù)據(jù)點3秒查詢時延。相比開源OpenTSDB，針對讀性能提高30%~60%，寫并發(fā)提升60%。
支持聚合能力
提供插值、降精度、豐富的聚合函數(shù)能力。
低成本
存儲按使用量計費，彈性擴(kuò)容，從容應(yīng)對業(yè)務(wù)的不確定性。10:1的高壓縮比，成本更低。
建議搭配使用：
實時流計算服務(wù) CS+ 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS+ 數(shù)據(jù)湖探索 DLI+IoT平臺+ 對象存儲服務(wù) OBS
圖1 IoT設(shè)備監(jiān)控
應(yīng)用場景1.jpg)
消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢
應(yīng)用場景：
消息數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的KeyValue數(shù)據(jù)均可以存儲和查詢。
優(yōu)勢：
海量存儲
支持離線、在線海量KeyValue數(shù)據(jù)存儲，存儲容量可擴(kuò)展。
高性能讀寫
億級寫入吞吐量、ms級查詢，用于在線應(yīng)用和報表展現(xiàn)。
生態(tài)豐富
基于Hadoop生態(tài)組件豐富，與 華為云產(chǎn)品 有高度的整合能力。
建議搭配使用：
數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+實時流計算服務(wù)CS
圖2消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢
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車聯(lián)網(wǎng)：位置 大數(shù)據(jù) 應(yīng)用
應(yīng)用場景：
在車聯(lián)網(wǎng)中，通常會包含幾類數(shù)據(jù)：車輛、駕駛員等基本信息，車況、電池、電機(jī)等監(jiān)控數(shù)據(jù)，車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)。CloudTable引入了地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，可以幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲和分析海量時空(spatio-temporal)數(shù)據(jù)，提供軌跡查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能。
優(yōu)勢：
多模數(shù)據(jù)庫能力
針對不同的數(shù)據(jù)提供不同的索引能力，為其提供最優(yōu)的性能和查詢分析能力。
豐富的查詢分析函數(shù)
GeoMesa提供高性能軌跡查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能。
無縫對接分析能力
時空數(shù)據(jù)庫可以和DLI服務(wù)無縫對接，提供對于時間+空間數(shù)據(jù)的良好分析能力，例如熱力圖等。
建議搭配使用：
實時流計算服務(wù)CS+數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+ 數(shù)據(jù)湖 探索DLI+IoT平臺+ 對象存儲 服務(wù)OBS
圖3位置大數(shù)據(jù)
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畫像數(shù)據(jù)存儲和查詢
應(yīng)用場景：
畫像通常用一些標(biāo)簽來刻畫自然人/物的特征，而每一個自然人/物所擁有的標(biāo)簽集合是不確定的，數(shù)據(jù)更新非常頻繁，這類數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于市場決策、推薦以及廣告系統(tǒng)中。
優(yōu)勢
稀疏矩陣
HBase的稀疏矩陣模型，天然適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲，數(shù)據(jù)表無需預(yù)先定義schema，行與行之間不需要嚴(yán)格的列定義。
支持任意更新
支持行的任意更新，無性能損耗。而且利用HBase自身的多版本機(jī)制，支持保存數(shù)據(jù)的多個歷史版本。
建議搭配使用：
數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+實時流計算服務(wù)CS
圖4畫像數(shù)據(jù)存儲和查詢
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Serverless Web/移動應(yīng)用后端
應(yīng)用場景：
使用CloudTable和函數(shù)服務(wù)FunctionGraph結(jié)合，用戶可以快速構(gòu)建高可用、自動伸縮的Web/移動應(yīng)用后端。
優(yōu)勢：
高可用
利用CloudTable，OBS的高可用性實現(xiàn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的高可靠性，利用API Gateway和FunctionGraph的高可用性實現(xiàn)網(wǎng)站邏輯的高可用。
超高性能
單盤最高20000 IOPS，350MB/s吞吐量。
靈活擴(kuò)展
業(yè)務(wù)爆發(fā)時可以自動調(diào)度資源運行更多函數(shù)實例以滿足處理需求。
低成本
只針對函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時間進(jìn)行計費，存儲按使用量計費，彈性擴(kuò)容，對于非峰值處理，無需購買冗余的資源。
建議搭配使用：
對象存儲服務(wù)OBS+函數(shù)服務(wù)FunctionGraph
圖5 Web/移動應(yīng)用后端
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