Qué es MapReduce Service
Clústeres de big data de alta disponibilidad con potencia escalable para ejecutar cargas de trabajo de analítica de código abierto
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Aprovisionamiento rápido y mantenimiento sencillo
Aprovisione clústeres de big data rápidamente gracias a la instalación y la configuración de software automatizadas; las actualizaciones y los parches secuenciales integrados; y las operaciones y el mantenimiento simplificados.
Aprovisione clústeres de big data rápidamente gracias a la instalación y la configuración de software automatizadas; las actualizaciones y los parches secuenciales integrados; y las operaciones y el mantenimiento simplificados.
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Cómputo y almacenamiento desacoplados
Aumente la flexibilidad y reduzca los costos mediante el uso de clústeres de cómputo para el análisis, mientras almacena datos sin límites en recursos de bajo costo de Object Storage Service (OBS) con una durabilidad del 99.9999999999 %.
Aumente la flexibilidad y reduzca los costos mediante el uso de clústeres de cómputo para el análisis, mientras almacena datos sin límites en recursos de bajo costo de Object Storage Service (OBS) con una durabilidad del 99.9999999999 %.
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Seguridad de extremo a extremo
Gestione los permisos de proyectos de clústeres mediante la autenticación Kerberos y mantenga seguros a los usuarios y recursos con el servicio Identity and Access Management (IAM). Los datos permanecen encriptados durante la transmisión y el almacenamiento.
Gestione los permisos de proyectos de clústeres mediante la autenticación Kerberos y mantenga seguros a los usuarios y recursos con el servicio Identity and Access Management (IAM). Los datos permanecen encriptados durante la transmisión y el almacenamiento.
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Alta disponibilidad y alto rendimiento
Olvídese de los puntos únicos de falla gracias a la alta disponibilidad ofrecida en todas las zonas de disponibilidad. Escale rápidamente las instancias, o la RAM y la CPU de los clústeres para liberar una potencia de cómputo masiva.
Olvídese de los puntos únicos de falla gracias a la alta disponibilidad ofrecida en todas las zonas de disponibilidad. Escale rápidamente las instancias, o la RAM y la CPU de los clústeres para liberar una potencia de cómputo masiva.
Lanzamiento principal
Apache Pulsar, una plataforma de mensajería y streaming distribuidos de próxima generación
Apache Pulsar es un sistema de mensajería de próxima generación con almacenamiento y cómputo desacoplados. Este servicio nativo de la nube de alto rendimiento cuenta con modelos unificados y de streaming. Es altamente confiable, se escala de forma sencilla y es fácil de mantener. MRS de Huawei Cloud incorpora el sistema de mensajería Apache Pulsar de clase empresarial a fin de proporcionarle una fantástica opción para las plataformas de procesamiento de flujos y colas de mensajes.
- Escenarios de aplicación
- Creación de colas de mensajes
- Procesamiento de datos de flujos
- Ventajas técnicas
MRS proporciona una arquitectura nativa de la nube para nubes híbridas con lagos de datos lógicos, fuera de línea y en tiempo real; y una plataforma de big data unificada para nubes públicas que es económica, flexible, segura y confiable. El almacenamiento y el cómputo desacoplados permiten una escalabilidad más flexible, y usted podrá aprovechar los beneficios de la configuración de múltiples tenants, el almacenamiento en niveles y una variedad de modos de suscripción flexibles (exclusivo, activo/en standby y compartido).
ClickHouse (edición empresarial)
ClickHouse es una excelente base de datos analítica en tiempo real con una relación de compresión extraordinaria y una velocidad de consulta increíblemente rápida. Gracias a las características de seguridad confiables de Huawei Cloud y al cómputo multiarquitectura (x86 y Arm), ClickHouse permite consultar decenas de miles de millones de registros en función de cientos de criterios de consulta en milisegundos. Es la opción ideal para construir un almacén de análisis de datos masivos de alto rendimiento en la nube.
- Escenarios de aplicación
- Análisis en tiempo real de cantidades masivas de datos en tablas planas anchas
- Análisis de informes de BI en tiempo real
- Análisis de comportamientos de usuarios
- Análisis de datos del negocio por parte de proveedores de servicios de juego
- Ventajas técnicas
Máximo rendimiento, cómputo multiarquitectura, seguridad y confiabilidad, escalamiento fluido y elástico, configuración flexible y soporte experto
Escenarios de aplicación
Utilice una gama de componentes de big data para procesar, analizar, consultar o extraer grandes cantidades de datos
Internet de vehículos (IoV)
MRS aprovecha su compatibilidad con múltiples API de código abierto para proporcionar un motor de procesamiento de datos rápido y eficiente que le permite analizar enormes cantidades de datos de estados de coches, telemetría y experiencia del usuario.
Ventajas
Finanzas y seguros
MRS cumple con los requerimientos estrictos de la industria de seguros en cuanto a cumplimiento, seguridad y confiabilidad. Permite reconstruir y desplegar rápidamente una arquitectura tradicional para las empresas de seguros que necesitan transformarse rápidamente. La transformación digital facilita y agiliza la innovación y el desarrollo de servicios.
Ventajas
Logística inteligente
MRS se utiliza para gestionar rutas logísticas y de cadena de suministro de forma inteligente, mejorar la eficiencia de la operación de los servicios y reducir los costos significativamente.
Ventajas
Internet de los elevadores (IoE)
MRS es una plataforma unificada de procesamiento de big data para la gestión inteligente de elevadores. La plataforma es lo suficientemente flexible y personalizable como para adaptarse a prácticamente todos los escenarios.
Ventajas
Gestión inteligente del agua
MRS Hadoop proporciona funciones confiables y de alto rendimiento de análisis y almacenamiento de big data para escenarios de gestión inteligente del agua.
Ventajas
Videojuegos en tiempo real
Acceda a los datos de registros de videojuegos a través de Kafka y Flume en tiempo real. Spark Streaming procesa y analiza los datos en tiempo real y almacena los resultados en HBase o Hive para poder analizar rápidamente la publicidad de los videojuegos, consultar y analizar datos, y analizar los ingresos.
Ventajas
Gestión inteligente de la energía
MRS proporciona servicios de big data de nivel empresarial en la nube que permiten a los operadores de plantas de energía utilizar Hadoop, Spark, HBase, Storm y otros componentes de big data para realizar el mantenimiento predictivo de los dispositivos.
Ventajas
Opciones de clústeres
Despliegues rápidos a partir de una plantilla de clústeres preconfigurada con componentes preinstalados
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Clúster de análisis Hadoop
Utiliza Spark para analizar y consultar cantidades masivas de datos, y Hive para analizar terabytes o incluso petabytes de datos.
Utiliza Spark para analizar y consultar cantidades masivas de datos, y Hive para analizar terabytes o incluso petabytes de datos.
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Clúster HBase
Utiliza HBase para almacenar cantidades masivas de datos y consultar datos en milisegundos.
Utiliza HBase para almacenar cantidades masivas de datos y consultar datos en milisegundos.
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Clúster Kafka
Utiliza Flume para la ingesta de datos en tiempo real; Kafka para el acceso en tiempo real a decenas de miles de registros de datos; y Storm para el procesamiento de datos de servicio en línea de forma confiable, con tolerancia a fallas y con baja latencia.
Utiliza Flume para la ingesta de datos en tiempo real; Kafka para el acceso en tiempo real a decenas de miles de registros de datos; y Storm para el procesamiento de datos de servicio en línea de forma confiable, con tolerancia a fallas y con baja latencia.
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Clúster ClickHouse
Utiliza ClickHouse para consultar y analizar cantidades masivas de datos en tiempo real, y acelerar la extracción del valor de los datos.
Utiliza ClickHouse para consultar y analizar cantidades masivas de datos en tiempo real, y acelerar la extracción del valor de los datos.
Nuevas funciones
Historias de éxito
Meitu
Al separar el cómputo del almacenamiento, FusionInsight puede escalar la capacidad de los recursos correspondientes por separado para satisfacer la demanda. Se reemplazó el modelo de 3 copias de big data de Hadoop con un algoritmo EC para que una copia de datos pueda admitir múltiples tipos de análisis y de procesamiento, lo que permite lograr un 40 % más de utilización de recursos y reducir los costos en un 30 % en general. Esto permite al servicio de big data de Meitu dar servicio de manera eficiente a más de 2,000 millones de usuarios en todo el mundo.
China Merchants Bank
“La gran plataforma de big data FusionInsight de Huawei Cloud impulsó significativamente la innovación en CMB. Ahora podemos ofrecer mejores servicios bajo demanda, en línea y en tiempo real. En el pasado, solo podíamos consultar datos históricos de los últimos 13 meses. Ahora podemos consultar datos de los últimos siete años. También podemos llegar a todos nuestros usuarios objetivo con un 82 % menos de mensajes SMS que con el sistema anterior”.
—Liu Jing, gerente del Proyecto de Cómputo en la Nube de Próxima Generación, Departamento de Tecnología de la Información, China Merchants Bank
T3Go
El lago-almacén de T3Go cuenta con almacenamiento y cómputo desacoplados. Se basa en el marco de trabajo de código abierto de Hudi y se aplica tanto a la BI (inteligencia de negocios) como a la IA. Actualmente, nuestro lago-almacén se encuentra alojado en FusionInsight de Huawei Cloud.
— Yang Hua, jefe de la plataforma de big data de T3Go