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MapReduce服務(wù)能源行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

能源 為光伏電站運(yùn)營商提供企業(yè)級 大數(shù)據(jù) 云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大數(shù)據(jù)組件，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù) 優(yōu)勢 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，并提供了豐富的大數(shù)據(jù)組件，靈活搭配，同時滿足客戶實(shí)時/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 海量數(shù)據(jù)采集 利用MRS Kafka/Sqoop實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)采集方式，實(shí)現(xiàn)百萬級消息實(shí)時接入 簡單易用 基于多維數(shù)據(jù)，支持SQL接口查詢，輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)探索分析 場景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、 對象存儲服務(wù) OBS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 、 云數(shù)據(jù)庫 MySQL

供暖智能體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

民生保障 供暖事關(guān)民生幸福，人們對供暖的個性化需求也越來越高，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，提升居民滿意度是當(dāng)前供暖面臨的迫切需求 安全穩(wěn)定 供熱過程中，如何有效避免安全事故頻發(fā)，當(dāng)有安全事故時，如何快速響應(yīng)，并能及時通知相關(guān)部門迅速解決，同時如何結(jié)合各種情況，預(yù)判可能的安全事故，做到有預(yù)警，有預(yù)案 節(jié)能環(huán)保 隨著城市發(fā)展和人民生活水平提高，供暖能耗持續(xù)增加，供暖帶來的環(huán)境問題挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻，在保障供熱質(zhì)量的前提下，如何通過有效的手段，達(dá)成降低能耗、降低碳排放、減少空氣污染的目標(biāo) 全域協(xié)同 供熱行業(yè)中，缺乏有效的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用技術(shù)，使得數(shù)據(jù)的優(yōu)勢難以發(fā)揮，同時當(dāng)前較多熱企均為人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)或單點(diǎn)設(shè)備的自控，缺少統(tǒng)一指揮，難以實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)設(shè)備的智能聯(lián)動，全網(wǎng)協(xié)同

園區(qū)智能體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

人工監(jiān)管效率低下 園區(qū)和城市監(jiān)管范圍廣，采用人工巡查的方式進(jìn)行相關(guān)事件的發(fā)現(xiàn)和處置將需要大量的人工投入，并且無法做到全方位、全時段覆蓋 應(yīng)急事件處置閉環(huán)慢 應(yīng)急事件和突發(fā)狀況的處置依賴人工操作，缺乏基于人工智能的 自動化 應(yīng)急處置和事件分析能力，造成業(yè)務(wù)閉環(huán)過慢 場景多樣化，適應(yīng)性要求高 不同的園區(qū)和城市的場景存在較大差異，需要算法和解決方案具有極強(qiáng)的適應(yīng)性，否則將引入大量的定制優(yōu)化成本，無法規(guī)?；瘡?fù)制和擴(kuò)展 多模態(tài)數(shù)據(jù)未有效融合 園區(qū)、城市事件數(shù)據(jù)來源繁雜，視頻、IoT設(shè)備、語音、文本描述以及圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)未進(jìn)行有效融合，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性未被充分挖掘利用

數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品優(yōu)勢

2023-05-27 18:21:53

一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺 貫穿數(shù)據(jù)全流程一站式開發(fā)運(yùn)營平臺，提供全域 數(shù)據(jù)集 成、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)規(guī)范架構(gòu)研發(fā)、連接并萃取數(shù)據(jù)價值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)智能分析與可視化、數(shù)據(jù)開放服務(wù)，幫助企業(yè)構(gòu)建完整數(shù)據(jù)中臺解決方案 可復(fù)用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識庫，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標(biāo)庫，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運(yùn)營端到端解決方案 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，腳本開發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實(shí)時查詢；作業(yè)開發(fā)可支持CDM、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)，提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 數(shù)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模型設(shè)計(jì)，智能化的幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控，異常事件實(shí)時通知 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 全局資產(chǎn)視圖、快速查看、智能管理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務(wù)視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務(wù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)術(shù)語，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問權(quán)限 統(tǒng)一 數(shù)據(jù)安全 管理 數(shù)據(jù)全生命周期的安全管控，提供事前，事中，事后數(shù)據(jù)安全管理能力，幫助用戶增強(qiáng)整體安全防護(hù)能力，建立安全預(yù)警機(jī)制，讓數(shù)據(jù)使用安全、合規(guī)

數(shù)據(jù)治理中心數(shù)據(jù)分析

2023-05-27 18:21:53

業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 數(shù)據(jù)異構(gòu)多源，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備耗費(fèi)大量人力投入 計(jì)算、存儲資源不易擴(kuò)展，無法應(yīng)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)峰谷變化和快速分析需求 核心需求 異構(gòu)數(shù)據(jù)快速集成，自動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 快速構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流程作業(yè)，支持高性能數(shù)據(jù)計(jì)算 資源 彈性伸縮 ，快速應(yīng)對數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化 優(yōu)勢 - 一站式可視化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺， 集成大數(shù)據(jù)和AI數(shù)據(jù)作業(yè)開 發(fā)，支持百萬級別任務(wù)調(diào)度。 - 實(shí)時數(shù)據(jù)集成，分鐘級數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，支持直接基于原始數(shù)據(jù) 分析。 - 存儲和計(jì)算分離解耦，資源彈性伸縮，支持業(yè)務(wù)高峰的海 量數(shù)據(jù)快速計(jì)算。

云搜索服務(wù)數(shù)據(jù)庫查詢加速

2023-05-27 18:21:53

數(shù)據(jù)庫 查詢加速 電商、物流企業(yè)有訂單查詢業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)量大、查詢并發(fā)高、吞吐大、且要求查詢延遲低。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具備較好的事務(wù)性與原子性，但其TP與AP處理能力較弱，通過將CSS作為備數(shù)據(jù)庫，可提升整個系統(tǒng)的TP與AP處理能力。 優(yōu)勢 高性能 支持文本、時間、數(shù)字、空間等數(shù)據(jù)類型；億級數(shù)據(jù)查詢毫秒級響應(yīng)； 高可擴(kuò)展性 支持200+數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，支持1000+個數(shù)據(jù)字段； 業(yè)務(wù)"0"中斷 規(guī)格變更、配置更新采用滾動重啟，雙副本場景下業(yè)務(wù)0中斷。 建議搭配使用：云數(shù)據(jù)庫 MySQL、分布式消息服務(wù) Kafka

表格存儲服務(wù)Web/移動應(yīng)用后端

2023-05-27 18:21:53

ServerLess Web/移動應(yīng)用后端 使用CloudTable和函數(shù)服務(wù)FunctionStage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(shí)現(xiàn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的高可靠性，利用API Gateway和FunctionStage的高可用性實(shí)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(yùn)行更多函數(shù)實(shí)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(jì)費(fèi)，存儲按使用量計(jì)費(fèi)，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)工作流 FunctionGraph

表格存儲服務(wù)位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2023-05-27 18:21:53

車聯(lián)網(wǎng)：位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用 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?cái)?shù)據(jù)，車輛行駛路徑數(shù)據(jù)。CloudTable的引入了地理大數(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)，提供路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、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提供高性能路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、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UQuery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(shí)時流計(jì)算服務(wù) CS、 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、設(shè)備管理 IoTDM、對象存儲服務(wù) OBS、云 數(shù)據(jù)遷移 CDM

云數(shù)據(jù)倉庫分布式存儲

2023-05-27 18:21:53

GaussDB(DWS)采用水平分表的方式，將數(shù)據(jù)表格的元組按照一定的分布策略分散存儲到多個節(jié)點(diǎn)。查詢的時候可以通過查詢條件過濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲位置，從而極大提升數(shù)據(jù)庫性能。 在水平分表的基礎(chǔ)上，GaussDB(DWS)支持?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)（Partition），即根據(jù)表的一列或者多列，將要插入表的記錄分為不重疊的若干個范圍，為每個范圍創(chuàng)建一個分區(qū)，用來存儲相應(yīng)的數(shù)據(jù)。 在不同場景下，基于時間分片的方式分區(qū)后帶來的收益。 當(dāng)表中訪問率較高的行位于一個單獨(dú)分區(qū)或少數(shù)幾個分區(qū)時：大幅減少搜索空間，從而提升訪問性能。 當(dāng)需要查詢或更新一個分區(qū)的大部分記錄時：僅需要連續(xù)掃描對應(yīng)分區(qū)，而非掃描整個表，因此可大幅提升性能。 當(dāng)需要大量加載或者刪除的記錄位于一個單獨(dú)分區(qū)或少數(shù)幾個分區(qū)時：可直接讀取或刪除對應(yīng)分區(qū)，從而提升處理性能；同時由于避免大量零散的刪除操作，可減少清理碎片工作量。 數(shù)據(jù)分區(qū)帶來的好處如下： 改善可管理性 利用分區(qū)，可以將表和索引劃分為一些更小、更易管理的單元。這樣，數(shù)據(jù)庫管理員在進(jìn)行 數(shù)據(jù)管理 時就能采取“分而治之”的方法。 有了分區(qū)，維護(hù)操作可以專門針對表的特定部分執(zhí)行。 可提升刪除操作的性能 刪除數(shù)據(jù)時可以刪除整個分區(qū)，與分別刪除每行相比，這種操作非常高效和快速。 改善查詢性能 通過限制要檢查或操作的數(shù)據(jù)數(shù)量，分區(qū)可帶來許多性能優(yōu)勢，包括： --分區(qū)剪枝： 分區(qū)剪枝（也稱為分區(qū)消除）是CN在執(zhí)行時過濾掉不需要掃描的分區(qū)，只對相關(guān)的分區(qū)進(jìn)行掃描的技術(shù)。分區(qū)剪枝通常可以將查詢性能提高若干數(shù)量級 --智能化分區(qū)聯(lián)接： 通過使用一種稱為智能化分區(qū)聯(lián)接的技術(shù)，分區(qū)還可以改善多表聯(lián)接的性能。當(dāng)將兩個表聯(lián)接在一起，并且至少其中一個表使用聯(lián)接鍵進(jìn)行分區(qū)時，可以應(yīng)用智能化分區(qū)聯(lián)接。智能化分區(qū)聯(lián)接將一個大型聯(lián)接分為多個較小的聯(lián)接，這些較小的聯(lián)接包含與聯(lián)接的表“相同”的數(shù)據(jù)集。這里，“相同”定義為恰好包含聯(lián)接的兩端中相同的分區(qū)鍵值集，因此可以確保只有這些“相同”數(shù)據(jù)集的聯(lián)接才會有效，而不必考慮其他數(shù)據(jù)集。

實(shí)時流計(jì)算服務(wù)功能描述

2023-05-27 18:21:53

豐富的StreamSQL在線分析能力 支持window、join等聚合函數(shù)，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù) 低時延高吞吐 從DIS中讀取數(shù)據(jù)，服務(wù)支持自然反壓機(jī)制，支持高吞吐壓力；毫秒級延遲，滿足實(shí)時計(jì)算的業(yè)務(wù)場景 安全可靠 租戶安全機(jī)制保障，確保作業(yè)安全運(yùn)行 分布式實(shí)時計(jì)算 支持大規(guī)模集群計(jì)算，集群彈性伸縮，節(jié)省成本

實(shí)時流計(jì)算服務(wù)主要功能

2023-05-27 18:21:53

StreamingML 提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析與預(yù)測，用戶僅需編寫SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，異常檢測，實(shí)時聚類，時間序列分析等場景 地理位置分析 提供地理位置分析函數(shù)對地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，用戶僅需編寫SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測，電子圍欄等地理分析場景 CEP SQL 提供基于Match Recognize的模式匹配檢測，幫助業(yè)務(wù)人員使用SQL實(shí)現(xiàn)基于復(fù)雜事件規(guī)則的異常檢測業(yè)務(wù)。典型應(yīng)用場景如欺詐檢測、車輛異常行為檢測、工業(yè)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)檢測等 可視化 提供多種圖表類型實(shí)時展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出，用戶可以通過API網(wǎng)關(guān)服務(wù)自由訪問作業(yè)數(shù)據(jù)，接入自定義工作流中

數(shù)據(jù)湖探索金融行業(yè)

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實(shí)時風(fēng)控 為了提高消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對典型的場景包括：注冊風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控 痛點(diǎn) 風(fēng)控系統(tǒng)對實(shí)時性要求很高 優(yōu)勢 高吞吐低時延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的實(shí)時計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源，單CPU每秒吞吐1千~2萬條消息 豐富的云生態(tài) 使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫入CloudTable、 SMN 等多個云服務(wù) 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 消息通知 服務(wù) SMN

數(shù)據(jù)湖探索大企業(yè)

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日志分析 大企業(yè)的部門比較多，不同部門在使用云服務(wù)時，需要對不同部門的員工的權(quán)限進(jìn)行管理，包括計(jì)算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時，也需要對不同部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等 優(yōu)勢 細(xì)粒度權(quán)限控制 列級別權(quán)限控制；INSERTINTO/OVERWRITE單獨(dú)權(quán)限控制；表元數(shù)據(jù)只讀權(quán)限控制 統(tǒng)一的管理機(jī)制 使用統(tǒng)一的 IAM 管理用戶（無需單獨(dú)創(chuàng)建DLI用戶），支持IAM細(xì)粒度授權(quán)

MapReduce服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

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車聯(lián)網(wǎng) 基于開源生態(tài)，提供快速高效數(shù)據(jù)處理計(jì)算引擎，幫助車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)快速上云，靈活構(gòu)建開放、統(tǒng)一、全棧式的數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)平臺 優(yōu)勢 統(tǒng)一全棧式大數(shù)據(jù)平臺，靈活彈性 MRS具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，計(jì)算和存儲分離，靈活方便，省事又省心 擁有多引擎混合負(fù)載處理能力 MRS提供了豐富的開源組件，靈活搭配，滿足客戶實(shí)時、離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 高性能，低成本 可以通過MRS Kafka和Storm實(shí)時獲取流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低延時的實(shí)時計(jì)算、分析能力 兼容開源標(biāo)準(zhǔn)接口 MRS基于開源，擁抱開源，完全兼容開源Apache Hadoop生態(tài)API 場景適用服務(wù)：MapReduce服務(wù) MRS、云數(shù)據(jù)庫 MySQL、對象存儲服務(wù) OBS

MapReduce服務(wù)功能

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一站式融合平臺 提供Kafka、Flink、Spark、HBase、ClickHouse、Presto等全棧大數(shù)據(jù)引擎，支持 數(shù)據(jù)湖 ，數(shù)倉、BI、AI融合，助力客戶走向融合的一站式大數(shù)據(jù)平臺 一鍵式平臺搬遷 100%兼容開源大數(shù)據(jù)生態(tài)，提供一鍵式搬遷工具，能夠幫助客戶快速完成自建平臺的平滑 遷移 ，整個遷移過程可做到“代碼0修改，業(yè)務(wù)0中斷” 資源靈活彈性伸縮 資源靈活配比，可以選擇鯤鵬/x86不同配比的Flavor規(guī)格，集群異構(gòu)混合部署，峰谷任務(wù)靈活配置策略，自動彈性伸縮，百節(jié)點(diǎn)分鐘級發(fā)放，大大降低TCO 企業(yè)級駕駛艙管理 可視化的企業(yè)級集群管理系統(tǒng)，精細(xì)化集群監(jiān)控告警，支持在線變更配置和集群補(bǔ)丁更新，保障業(yè)務(wù)不中斷，日志在線檢索，支持多集群統(tǒng)一管理

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