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云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全并行計(jì)算

2023-05-27 18:21:52

GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)了一套高效能的分布式執(zhí)行引擎，充分利用集群中各節(jié)點(diǎn)的資源，發(fā)揮并行計(jì)算的極致性能。 圖片 GaussDB(DWS)的全并行計(jì)算 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs.png 如圖，GaussDB(DWS)的全并行計(jì)算核心技術(shù)如下： MPP節(jié)點(diǎn)并行 分布式執(zhí)行框架，VPP用戶態(tài)TCP協(xié)議，支持>1000服務(wù)器，萬(wàn)級(jí)CPU核并行計(jì)算。 SMP（Symmetric Multi-Processing）算子并行 采用多線程并行算法執(zhí)行同一個(gè)SQL，充分利用多核CPU資源，支持眾核(>64 cores)，NUMA架構(gòu)優(yōu)化。 SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令級(jí)并行 一個(gè)指令執(zhí)行一批數(shù)據(jù)的操作，支持X86，ARM指令。 LLVM（Low Level Virtual Machine）動(dòng)態(tài)編譯 將熱點(diǎn)函數(shù)預(yù)編譯成機(jī)器碼，減少SQL執(zhí)行指令數(shù)，提升性能。

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景

2023-05-27 18:21:52

實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析 優(yōu)勢(shì) 易用 在線編輯Stream SQL，豐富的SQL函數(shù)滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)需要 完全托管 用戶完全不感知計(jì)算集群，聚焦流分析本身 按需計(jì)費(fèi) 作業(yè)選定SPU資源量，按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)，精確到秒 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS

數(shù)據(jù)湖探索地理大數(shù)據(jù)分析

2023-05-27 18:21:52

地理 大數(shù)據(jù) 分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過(guò)高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題 優(yōu)勢(shì) 提供地理專業(yè)算子 支持全棧Spark能力，具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子，全面支持結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點(diǎn)云等巨量數(shù)據(jù)的離線批處理，支持帶有位置屬性的動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算處理 CEP SQL 提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，用戶僅需編寫(xiě)SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè)，電子圍欄等地理分析場(chǎng)景 大 數(shù)據(jù)治理 能力 能快速將海量遙感影像數(shù)據(jù)接入上云，快速完成影像數(shù)據(jù)切片處理，為分布式批處理計(jì)算提供彈性分布式 數(shù)據(jù)集 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù)OBS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM、 數(shù)據(jù)快遞 服務(wù)DES

數(shù)據(jù)湖探索數(shù)據(jù)庫(kù)分析

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數(shù)據(jù)庫(kù) 分析 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊(cè)信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，想對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn) 數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查不出來(lái) 數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，無(wú)法做全量分析 不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù) 優(yōu)勢(shì) 熟悉的SQL體驗(yàn) DLI的SQL語(yǔ)法全兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003，0學(xué)習(xí)成本，使用習(xí)慣保持一致 極致性能 DLI采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型，輕松處理海量數(shù)據(jù) 建議搭配使用：云 數(shù)據(jù)遷移 CDM

MapReduce服務(wù)智慧水務(wù)

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智慧水務(wù) 以大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS-Hadoop為核心，構(gòu)建高性能、高可靠的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，靈活彈性 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)能力，并提供了豐富的開(kāi)源組件，靈活搭配，同時(shí)滿足客戶實(shí)時(shí)/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 高吞吐、低延時(shí) 可以通過(guò)Storm從Kafka獲取實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低延時(shí)的實(shí)時(shí)計(jì)算、分析能力 支持多類型數(shù)據(jù)融合 同時(shí)支持各種結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計(jì)算處理，輕松 遷移 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源數(shù)據(jù)探索分析 場(chǎng)景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM、 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL

湖倉(cāng)構(gòu)建數(shù)據(jù)湖建設(shè)和持續(xù)運(yùn)營(yíng)

2023-05-27 18:21:52

場(chǎng)景描述 數(shù)據(jù)湖 建設(shè)和持續(xù)運(yùn)營(yíng)，是指數(shù)據(jù)湖的初始化建設(shè)及后續(xù)日常的海量元數(shù)據(jù)及權(quán)限管理，因此客戶需要便捷高效的建設(shè)和管理方式。 傳統(tǒng)方式的弊端 · 僅支持通過(guò)計(jì)算引擎（Hive、Spark等）執(zhí)行SQL實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的定義、修改、查詢，對(duì)客戶有一定的技能要求，缺少提升易用性的可視化界面。 · 一個(gè)完整的授權(quán)活動(dòng)，需要針對(duì)計(jì)算引擎、對(duì)象存儲(chǔ)執(zhí)行兩次授權(quán)操作，對(duì)客戶操作帶來(lái)不便，易用性差。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 站式可視化數(shù)據(jù)湖構(gòu)建：提供數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)統(tǒng)一定義和授權(quán)的可視化界面，支持客戶便捷操作，快速構(gòu)建。 · 聯(lián)動(dòng)授權(quán)：支持在元數(shù)據(jù)授權(quán)的同時(shí)， 自動(dòng)化 完成元數(shù)據(jù)所映射的文件目錄的授權(quán)，使客戶授權(quán)操作更便捷和高效。 · 細(xì)粒度訪問(wèn)控制：實(shí)現(xiàn)針對(duì)數(shù)據(jù)湖的庫(kù)、表、列級(jí)元數(shù)據(jù)的細(xì)粒度訪問(wèn)控制，為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性提供有力保障。 建議搭配服務(wù)：MapReduce服務(wù)、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB、 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio、 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts

數(shù)據(jù)治理中心功能描述

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數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全向?qū)脚渲煤凸芾?，支持單表、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)治理 提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等功能，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并落地?cái)?shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，用于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐決策 資產(chǎn)管理 提供企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 ，厘清信息資產(chǎn)。通過(guò) 數(shù)據(jù)地圖 ，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視，提供數(shù)據(jù)智能搜索和運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 數(shù)據(jù)研發(fā) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門(mén)檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。支持?jǐn)?shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開(kāi)發(fā)、工作流編排等操作，輕松完成整個(gè)數(shù)據(jù)的處理分析流程 智能服務(wù) 標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)、測(cè)試部署能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)敏捷響應(yīng)，降低數(shù)據(jù)獲取難度，提升數(shù)據(jù)消費(fèi)體驗(yàn)和效率，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn) 全場(chǎng)景可視 數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)過(guò)程可視，拖拉拽配置，無(wú)需編碼；處理結(jié)果可視，更直觀，便于交互和探索；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等 統(tǒng)一調(diào)度 全面托管的調(diào)度，支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制，支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期 統(tǒng)一運(yùn)維 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行，支持配置各類報(bào)警通知，便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行 數(shù)據(jù)安全 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全保護(hù)中心，提供敏感數(shù)據(jù)識(shí)別及分類，安全隱私保護(hù)，細(xì)粒度權(quán)限控制，數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及合規(guī)審計(jì)等能力，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)

日志分析服務(wù)日志分析

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日志分析 通過(guò)對(duì)接入的日志進(jìn)行索引、分片、分析，提供一站式智能分析平臺(tái)，對(duì)外提供日志檢索、可視化、智能運(yùn)維等功能。 特點(diǎn) 實(shí)時(shí)檢索 提供日志場(chǎng)景端到端的解決方案，數(shù)據(jù)從入庫(kù)到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時(shí)間。 統(tǒng)計(jì)分析 提供20余種統(tǒng)計(jì)分析方法，支持表格、折線圖、熱圖、云圖等多種圖表呈現(xiàn)方式。 APM 加速 針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)提前將細(xì)粒度數(shù)據(jù)聚合成粗粒度數(shù)據(jù)，提升drill up與drill down的性能。 建議搭配使用： 云搜索服務(wù) CSS、MapReduce服務(wù)、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM

云搜索服務(wù)全場(chǎng)景日志分析

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全場(chǎng)景日志分析 云搜索 服務(wù)CSS可用于全場(chǎng)景日志分析，包括ELB日志、服務(wù)器日志、容器和應(yīng)用日志。 其中Kafka作為消息緩沖隊(duì)列，用于削峰填谷，Logstash負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)ETL，Elasticsearch負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)檢索與分析，最后由Kibana以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。 優(yōu)勢(shì) 性價(jià)比高 采用鯤鵬算力、冷熱分離、存算分離，成本同比降低30%+； 易用性好 支持豐富的可視化查詢語(yǔ)句與拖拽式報(bào)表； 強(qiáng)大的處理能力 支持每天百TB級(jí)數(shù)量入庫(kù)，提供PB級(jí)以上數(shù)據(jù)處理能力。 建議搭配使用： 彈性負(fù)載均衡 ELB、彈性 云服務(wù)器 ECS、云容器引擎 CCE、分布式消息服務(wù) Kafka

表格存儲(chǔ)服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)IoT設(shè)備監(jiān)控

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物聯(lián)網(wǎng)IoT設(shè)備監(jiān)控 梯聯(lián)網(wǎng)、燃?xì)狻⑺畡?wù)、電力、化工、互聯(lián)網(wǎng)等IoT設(shè)備通過(guò)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(shí)時(shí)高效寫(xiě)入到CloudTable的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)OpenTSDB中，通過(guò) OpenTSDB接口將時(shí)序結(jié)果輸出到用戶的展現(xiàn)監(jiān)控前端系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控分析系統(tǒng) 優(yōu)勢(shì) 易接入 CloudTable(OpenTSDB)開(kāi)放協(xié)議，輕松對(duì)接消息系統(tǒng)、實(shí)時(shí)流計(jì)算系統(tǒng)，降低開(kāi)發(fā)難度 高性能讀寫(xiě) 千萬(wàn)級(jí)的時(shí)序數(shù)據(jù)寫(xiě)入吞吐量， 百萬(wàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)3秒的查詢時(shí)延。相比開(kāi)源OpenTSDB，針對(duì)讀性能提高30%-60%，寫(xiě)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(chǔ)按使用量計(jì)費(fèi)，彈性擴(kuò)容，從容應(yīng)對(duì)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(shí)時(shí)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(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM

表格存儲(chǔ)服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

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HBase原生接口 兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化 支持KeyValue數(shù)據(jù)模型：兼容HBase原生接口，支持KeyValue數(shù)據(jù)模型，基于社區(qū)HBase 1.3版本進(jìn)行深度內(nèi)核優(yōu)化，修復(fù)社區(qū)關(guān)鍵BUG，優(yōu)化HBase運(yùn)行參數(shù)。兼容原生HBase常規(guī)表操作/數(shù)據(jù)讀寫(xiě)接口 架構(gòu)高可用 架構(gòu)高可用：Master為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，主備模式，HA實(shí)時(shí)檢測(cè)；計(jì)算單元的故障，region可以秒級(jí)轉(zhuǎn)移，保證業(yè)務(wù)的高可用 存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠：安全、可靠、可彈性擴(kuò)展，適用于大容量、讀寫(xiě)速率要求不高、事務(wù)性處理較少的應(yīng)用場(chǎng)景 集成OpenTSDB 集成OpenTSDB來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與查詢。對(duì)OpenTSDB源碼深度優(yōu)化，性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+ 安全可靠：集成OpenTSDB來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與查詢。對(duì)OpenTSDB源碼深度優(yōu)化，性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+ OpenTSDB源碼深度優(yōu)化：針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的高并發(fā)，大范圍掃描等場(chǎng)景深度優(yōu)化，千萬(wàn)級(jí)的時(shí)序數(shù)據(jù)寫(xiě)入吞吐量， 百萬(wàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)3秒的查詢時(shí)延。相比開(kāi)源OpenTSDB，針對(duì)讀性能提高30%-60%，寫(xiě)并發(fā)提升60% 集成GeoMesa 引入地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，存儲(chǔ)和分析海量時(shí)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、OD分析等功能 集成GeoMesa提供時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)能力：集成GeoMesa，提供位置數(shù)據(jù)、路徑數(shù)據(jù)等時(shí)空數(shù)據(jù)的高效讀寫(xiě)、路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、OD分析等功能 基于GeoMesa的數(shù)據(jù)分析能力：和華為云數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight, DLI)服務(wù)無(wú)縫集成，提供對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)的密度分析、熱力圖等分析功能 可視化監(jiān)控運(yùn)維 提供常用的監(jiān)控信息和自定義告警規(guī)則，簡(jiǎn)化系統(tǒng)運(yùn)維 可視化管理平臺(tái)：可視化管理平臺(tái)對(duì)CU進(jìn)行擴(kuò)容，修改配置參數(shù)等 全面的監(jiān)控信息：提供實(shí)例的CPU使用率、IOPS、流入流出的流量等監(jiān)控信息 自定義告警規(guī)則：支持異常告警和自定義告警規(guī)則，提供CPU使用超過(guò)閾值等告警，提供告警啟用、停用、刪除管理

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品架構(gòu)

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GaussDB(DWS)由數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核部分及一系列相關(guān)工具組成，其產(chǎn)品架構(gòu)如圖所示。 圖片 GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu) https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/zjy/architecture(3).png GaussDB(DWS)支持標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL，用戶可通過(guò)GaussDB(DWS)提供的客戶端工具或JDBC、ODBC接口與其進(jìn)行交互。通過(guò)JDBC、ODBC和PLSQL等接口，客戶可以針對(duì)自身業(yè)務(wù)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)。 GaussDB(DWS)采用Shared-nothing的MPP（Massively Parallel Processing）架構(gòu)，整個(gè)集群由多個(gè)擁有獨(dú)立且互不共享CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)訪問(wèn)任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，通過(guò)控制模塊的協(xié)調(diào)，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 GaussDB(DWS)支持行列混合存儲(chǔ)和向量化執(zhí)行，可同時(shí)滿足高并發(fā)TP和分析AP業(yè)務(wù)的需要。 GaussDB(DWS)提供了數(shù)據(jù)遷移/備份，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出等多種數(shù)據(jù)管理工具，可以快速、方便地在不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間、GaussDB(DWS)的不同集群之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，為用戶升級(jí)、擴(kuò)展、替換、備份數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)提供有力地保障。 GaussDB(DWS)提供可視化的集群管理界面，可以一鍵部署、升級(jí)、擴(kuò)容。用戶可通過(guò)管理控制界面實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)，統(tǒng)計(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)庫(kù)性能。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一站式BI解決方案

2023-05-27 18:21:52

一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入 多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái) 統(tǒng)一分析決策平臺(tái) 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)決策平臺(tái)，多維分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策； 多場(chǎng)景展現(xiàn) 搭配BI工具多終端數(shù)據(jù)展現(xiàn)PC端/移動(dòng)端/大屏，滿足業(yè)務(wù)部門(mén)各種報(bào)表訴求。 建議搭配使用：云數(shù)據(jù)遷移 CDM、數(shù)據(jù)湖治理中心 DGC、BI/報(bào)表軟件

數(shù)據(jù)湖探索游戲行業(yè)

2023-05-27 18:21:52

日志分析 游戲公司日常通過(guò)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，借助數(shù)據(jù)力量沒(méi)突破行業(yè)瓶頸。例如：尋找優(yōu)質(zhì)的投放渠道、提高新手期玩家留存、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)提升玩家活躍、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代等 痛點(diǎn) 日志分析通常是按周期進(jìn)行調(diào)度，每次調(diào)度之間存在大量空閑期 優(yōu)勢(shì) 按量計(jì)費(fèi) DLI按量計(jì)費(fèi)只在使用期間收費(fèi)，成本較獨(dú)占集群降低50%以上 融合分析 DLI三大引擎間元數(shù)據(jù)互通，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)清洗后入庫(kù)進(jìn)行離線ETL處理，處理結(jié)果直接可用交互式分析進(jìn)行數(shù)據(jù)探索 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) MySQL

MapReduce服務(wù)與自建Hadoop集群對(duì)比

2023-05-27 18:21:52

成本 MapReduce服務(wù)：支持鯤鵬+自動(dòng) 彈性伸縮 ，大大降低成本；已包含商用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)格及操作系統(tǒng)技術(shù)支持費(fèi)用，無(wú)需額外購(gòu)買(mǎi) 自建Hadoop集群：無(wú)法彈性，資源利用率低，成本高；購(gòu)買(mǎi)商業(yè)發(fā)行版操作系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)產(chǎn)品License價(jià)格高昂 維護(hù) MapReduce服務(wù)：提供I層基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化整合能力，自動(dòng)做性能調(diào)優(yōu)，性能更好；一鍵式快速創(chuàng)建大數(shù)據(jù)集群；支持滾動(dòng)補(bǔ)丁和版本升級(jí)能力，提供專業(yè)的運(yùn)維保障技術(shù)支撐 自建Hadoop集群：無(wú)法快速整合Iaas層資源，需要手動(dòng)調(diào)參優(yōu)化；手動(dòng)安裝大數(shù)據(jù)集群，效率低，易出錯(cuò)；無(wú)運(yùn)維支撐保障服務(wù)，不支持補(bǔ)丁更新或版本升級(jí) 靈活 MapReduce服務(wù)：支持按照業(yè)務(wù)負(fù)載和時(shí)間策略自動(dòng)彈性伸縮，快速應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)高峰；支持靈活調(diào)整節(jié)點(diǎn)與磁盤(pán)規(guī)格，支持靈活創(chuàng)建臨時(shí)集群，作業(yè)運(yùn)行完自動(dòng)銷毀 自建Hadoop集群：業(yè)務(wù)量暴漲或回落時(shí)，不能及時(shí)擴(kuò)容或收縮資源；不支持節(jié)點(diǎn)規(guī)格靈活升級(jí)，不支持臨時(shí)創(chuàng)建集群自動(dòng)銷毀 專業(yè) MapReduce服務(wù)：具備云廠商提供的多年金融、電信、交通等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的商用特性，支持集群>20000節(jié)點(diǎn)規(guī)模；具備云廠商強(qiáng)大的Hadoop內(nèi)核技術(shù)團(tuán)隊(duì)（PMC&Commiters）的技術(shù)支撐 自建Hadoop集群：開(kāi)源版大數(shù)據(jù)集群水平擴(kuò)展能力有限制，不適合大規(guī)模生產(chǎn)部署；使用開(kāi)源社區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品免費(fèi)版，未經(jīng)過(guò)大規(guī)模商用驗(yàn)證，無(wú)專業(yè)團(tuán)隊(duì)技術(shù)支持 生態(tài) MapReduce服務(wù)：天然集成其他大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)，如數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)工廠等生態(tài)服務(wù)，更容易結(jié)合AI智能應(yīng)用讓數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)，構(gòu)筑云上大數(shù)據(jù)企業(yè)智能生態(tài) 自建Hadoop集群：自建系統(tǒng)比較封閉，無(wú)法快速的利用周邊云生態(tài)服務(wù)能力 安全 MapReduce服務(wù)： 擁有企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力；擁有企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)安全管理特性，支持按照表/按列控制訪問(wèn)權(quán)限，支持?jǐn)?shù)據(jù)按照表/按列加密 自建Hadoop集群：不具備企業(yè)級(jí)的多租戶權(quán)限管理能力；開(kāi)源大數(shù)據(jù)集群不具備完善的審計(jì)日志；缺少業(yè)界安全工具掃描報(bào)告 可靠 MapReduce服務(wù)： 經(jīng)過(guò)大規(guī)模的可靠性、長(zhǎng)穩(wěn)驗(yàn)證，滿足企業(yè)級(jí)高可靠要求；支持?jǐn)?shù)據(jù)跨AZ/跨Region自動(dòng)備份的數(shù)據(jù)容災(zāi)能力；自動(dòng)反親和技術(shù)，虛擬機(jī)分布在不同物理機(jī)上 自建Hadoop集群：僅通過(guò)基本功能測(cè)試，無(wú)長(zhǎng)穩(wěn)、可靠性、大規(guī)模集群等商用場(chǎng)景測(cè)試；業(yè)務(wù)雙活、容災(zāi)設(shè)備投入大，且不能兩地三中心容災(zāi)

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