大数据外部性案例分析_大数据外部性案例分析
大數(shù)據(jù)外部性案例分析
云上大數(shù)據(jù)倉庫解決方案
阿里云為企業(yè)提供穩(wěn)定可靠離線數(shù)倉和實(shí)時(shí)數(shù)倉的解決方案,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)運(yùn)維、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)地圖等完整鏈路。
離線數(shù)倉
基于Serverless的云上數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
架構(gòu)特點(diǎn)
開箱即用:簡單幾步開啟自己的一站式大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)
低TCO:Serverless服務(wù),免運(yùn)維,降低企業(yè)成本
資源彈性:根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模系統(tǒng)自動(dòng)擴(kuò)展集群存儲(chǔ)和計(jì)算能力
強(qiáng)數(shù)據(jù)安全:多層沙箱機(jī)制防護(hù)與監(jiān)控,備細(xì)粒度化授權(quán)
實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)特點(diǎn)
秒級(jí)延遲,實(shí)時(shí)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,架構(gòu)簡單,傳統(tǒng)數(shù)倉平滑升級(jí)。
架構(gòu)特點(diǎn)
數(shù)據(jù)模型基本不變
消息隊(duì)列取代傳統(tǒng)數(shù)倉分層表
訂閱式實(shí)時(shí)計(jì)算取代調(diào)度式批處理
架構(gòu)類型
Lambda架構(gòu)
逐漸升級(jí),批流結(jié)合
Kappa架構(gòu)
一套系統(tǒng),維護(hù)簡單
方案優(yōu)勢
離線數(shù)倉超大規(guī)模計(jì)算和數(shù)據(jù)治理方案
阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)針對(duì)PB/EB級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式的數(shù)據(jù)加工,并在數(shù)據(jù)集成、加工、應(yīng)用過程中提供全鏈路數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和保障,同時(shí)提供全方位的數(shù)據(jù)安全管控,字段級(jí)權(quán)限訪問。
實(shí)時(shí)數(shù)倉超強(qiáng)的實(shí)時(shí)計(jì)算能力與快速搭建
阿里巴巴雙11每秒處理日志數(shù)峰值達(dá)到25.5億,全鏈路延遲在3秒,大幅提升了實(shí)時(shí)任務(wù)的可擴(kuò)展性、性能、用戶易用性、改善了任務(wù)延遲的SLA,并能夠秒級(jí)恢復(fù)。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的大数据外部性案例分析_大数据外部性案例分析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 软件测试——性能测试、压力测试、负载测试
- 下一篇: 欧拉函数 cojs 2181. 打表