表格存储服务画像数据存储和查询
画像数据存储和查询 画像通常用一些标签来刻画对象的特征,而每一个对象所拥有的标签集合是不确定的,数据更新非常频繁,这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合非结构化数据的存储,数据表无需预先定义schema,行与行之间不需要严格的列定义 支持任意更新 支持行的任意更新,无性能损耗。而且利用HBase自身的多版本机制,支持保存数据的多个历史版本 高性能读 只有对函数处理文件数据的时间进行计费,存储按使用量计费,弹性扩容,无需购买冗余的资源用于非峰值处理 建议搭配使用: 数据接入服务 DIS、 实时流计算服务 CS
云数据仓库在线扩容
GaussDB(DWS)提供最多达2048节点的扩展能力,通过加入新的节点,集群的存储容量和运算能力能够得到线性提升。 GaussDB(DWS)采用Node Group技术,支持多表并行扩容,扩容速度高达400G/小时/新增节点。其扩容过程如图所示。 图片 扩容过程 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs3.png GaussDB(DWS)在线扩容具有如下特点: 扩容不中断业务。 扩容过程中支持数据持续入库、查询业务不中断。 一致性Hash技术和多表并行扩容等技术,助力扩容性能提升。 采用一致性Hash技术使得重分布过程中需要 迁移 的数据量最小。 重分布过程中支持多表并行及用户自主选择表的重分布顺序。 支持扩容进度查询,实时监控扩容进度。 随着节点数增加,集群性能线性增长。 在全并行分布式架构下,随着节点数的增加,集群的数据加载性能、业务处理性能和容量可线性扩展。
实时流计算服务物联网IoT场景
物联网IoT场景 物联网设备或边缘设备,上传数据到数据接入服务(DIS)或者其他 云存储 服务,Cloud Stream直接从DIS读取数据,实时分析数据流(故障检测、数据清洗、统计分析、指标预警等等),实时把流分析结果持久化或推送告警通知 优势 丰富的IoT SQL函数 区域检测函数、偏航检测函数、相对位置判断等常用的IoT函数 高吞吐低时延 使用Apache Flink执行引擎 ,完全的实时计算框架 安全隔离 租户之间完全隔离,确保 数据安全 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS、数据接入服务 DIS
数据湖探索产品功能
All in SQL 无需 大数据 背景,会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink/openLooKeng 完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Presto生态和接口,线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量;一份资源支持流处理、批处理、交互式分析多种计算 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、ECS自建 数据库 以及线下数据库,数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行分析,构建企业的统一视图,帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索 企业级多租户 支持对计算资源和数据按租户进行细粒度授权管理,满足中大企业使用数据中台时对权限管理的需求
MapReduce服务能源行业
能源 为光伏电站运营商提供企业级大数据 云服务 ,轻松运行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大数据组件,实现设备的预测性维护 优势 统一大数据平台 使用MRS服务搭建,具备企业级大数据的平台能力,并提供了丰富的大数据组件,灵活搭配,同时满足客户实时/离线等混合复杂业务处理诉求 海量数据采集 利用MRS Kafka/Sqoop实现多种数据采集方式,实现百万级消息实时接入 简单易用 基于多维数据,支持SQL接口查询,轻松实现数据探索分析 场景适用服务: MapReduce服务 MRS、 对象存储 服务 OBS、 云数据迁移 CDM 、 云数据库 MySQL
供暖智能体业务挑战
民生保障 供暖事关民生幸福,人们对供暖的个性化需求也越来越高,实现精准调节,提升居民满意度是当前供暖面临的迫切需求 安全稳定 供热过程中,如何有效避免安全事故频发,当有安全事故时,如何快速响应,并能及时通知相关部门迅速解决,同时如何结合各种情况,预判可能的安全事故,做到有预警,有预案 节能环保 随着城市发展和人民生活水平提高,供暖能耗持续增加,供暖带来的环境问题挑战依然严峻,在保障供热质量的前提下,如何通过有效的手段,达成降低能耗、降低碳排放、减少空气污染的目标 全域协同 供热行业中,缺乏有效的数据分析和应用技术,使得数据的优势难以发挥,同时当前较多热企均为人工经验调节或单点设备的自控,缺少统一指挥,难以实现全网设备的智能联动,全网协同
园区智能体业务挑战
人工监管效率低下 园区和城市监管范围广,采用人工巡查的方式进行相关事件的发现和处置将需要大量的人工投入,并且无法做到全方位、全时段覆盖 应急事件处置闭环慢 应急事件和突发状况的处置依赖人工操作,缺乏基于人工智能的 自动化 应急处置和事件分析能力,造成业务闭环过慢 场景多样化,适应性要求高 不同的园区和城市的场景存在较大差异,需要算法和 解决方案 具有极强的适应性,否则将引入大量的定制优化成本,无法规模化复制和扩展 多模态数据未有效融合 园区、城市事件数据来源繁杂,视频、IoT设备、语音、文本描述以及图片等多模态数据未进行有效融合,数据关联性未被充分挖掘利用
数据治理中心产品优势
一站式数据运营平台 贯穿数据全流程一站式开发运营平台,提供全域 数据集 成、标准数据规范架构研发、连接并萃取数据价值、统一数据资产管理、数据智能分析与可视化、数据开放服务,帮助企业构建完整数据中台解决方案 可复用行业知识库 提供垂直行业可复用的领域知识库,涵盖行业数据标准、行业领域模型、行业数据主题库、行业算法库和行业指标库,支持智慧政务、智慧税务、智慧园区等行业企业快速定制数据运营端到端解决方案 丰富的数据开发类型 支持多人在线协作开发,脚本开发可支持SQL、Shell在线编辑、实时查询;作业开发可支持CDM、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多种数据处理节点,提供丰富的调度配置策略与海量的作业调度能力 全链路 数据治理 管控 数据全生命周期管控,提供数据规范定义及可视化的模型设计,智能化的帮助用户生成数据处理代码,数据处理全流程质量监控,异常事件实时通知 统一数据资产管理 全局资产视图、快速查看、智能管理、数据溯源和数据开放共享,从业务视角管理和查看数据,定义业务架构、业务分类和业务术语,统一管理资产访问权限 统一数据安全管理 数据全生命周期的安全管控,提供事前,事中,事后数据安全管理能力,帮助用户增强整体安全防护能力,建立安全预警机制,让数据使用安全、合规
数据治理中心数据分析
业务痛点 数据异构多源,数据准备耗费大量人力投入 计算、存储资源不易扩展,无法应对业务数据峰谷变化和快速分析需求 核心需求 异构数据快速集成,自动数据转换 快速构建数据处理流程作业,支持高性能数据计算 资源 弹性伸缩 ,快速应对数据和业务变化 优势 - 一站式可视化数据开发平台, 集成大数据和AI数据作业开 发,支持百万级别任务调度。 - 实时数据集成,分钟级数据准备,支持直接基于原始数据 分析。 - 存储和计算分离解耦,资源弹性伸缩,支持业务高峰的海 量数据快速计算。
云搜索服务数据库查询加速
数据库查询加速 电商、物流企业有订单查询业务场景,数据量大、查询并发高、吞吐大、且要求查询延迟低。 关系型数据库具备较好的事务性与原子性,但其TP与AP处理能力较弱,通过将CSS作为备数据库,可提升整个系统的TP与AP处理能力。 优势 高性能 支持文本、时间、数字、空间等数据类型;亿级数据查询毫秒级响应; 高可扩展性 支持200+数据节点,支持1000+个数据字段; 业务"0"中断 规格变更、配置更新采用滚动重启,双副本场景下业务0中断。 建议搭配使用:云数据库 MySQL、分布式消息服务 Kafka
表格存储服务Web/移动应用后端
ServerLess Web/移动应用后端 使用CloudTable和函数服务FunctionStage结合,用户可以快速构建高可用、自动伸缩的Web/移动应用后端 优势 高可用 利用CloudTable, OBS的高可用性实现网站数据的高可靠性,利用API Gateway和FunctionStage的高可用性实现网站逻辑的高可用 超高性能 单盘最高20000 IOPS,350MB/s吞吐量 灵活扩展 业务爆发时可以自动调度资源运行更多函数实例以满足处理需求 低成本 只针对函数处理文件数据的时间进行计费,存储按使用量计费,弹性扩容,对于非峰值处理,无需购买冗余的资源 建议搭配使用:对象存储服务 OBS、 函数工作流 FunctionGraph
表格存储服务位置大数据应用
车联网:位置大数据应用 在车联网中,通常会包含几类数据:车辆、驾驶员等基本信息,车况、电池、电机等监控数据,车辆行驶路径数据。CloudTable的引入了地理大数据处理套件GeoMesa,可以帮助物联网存储和分析海量时空(spatio-temporal)数据,提供路径查询、区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能 优势 多模数据库能力 针对不同的数据提供不同的索引能力,为其提供最优的性能和查询分析能力 丰富的查询分析函数 GeoMesa提供高性能路径查询、区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能 无缝对接分析能力 时空数据库可以和UQuery服务无缝对接,提供对于时间+空间数据的良好分析能力,例如热力图等 建议搭配使用:实时流计算服务 CS、数据接入服务 DIS、 数据湖探索 DLI、设备管理 IoTDM、对象存储服务 OBS、云 数据迁移 CDM
云数据仓库分布式存储
GaussDB(DWS)采用水平分表的方式,将数据表格的元组按照一定的分布策略分散存储到多个节点。查询的时候可以通过查询条件过滤不必要的数据,快速定位到数据存储位置,从而极大提升数据库性能。 在水平分表的基础上,GaussDB(DWS)支持数据分区(Partition),即根据表的一列或者多列,将要插入表的记录分为不重叠的若干个范围,为每个范围创建一个分区,用来存储相应的数据。 在不同场景下,基于时间分片的方式分区后带来的收益。 当表中访问率较高的行位于一个单独分区或少数几个分区时:大幅减少搜索空间,从而提升访问性能。 当需要查询或更新一个分区的大部分记录时:仅需要连续扫描对应分区,而非扫描整个表,因此可大幅提升性能。 当需要大量加载或者删除的记录位于一个单独分区或少数几个分区时:可直接读取或删除对应分区,从而提升处理性能;同时由于避免大量零散的删除操作,可减少清理碎片工作量。 数据分区带来的好处如下: 改善可管理性 利用分区,可以将表和索引划分为一些更小、更易管理的单元。这样,数据库管理员在进行 数据管理 时就能采取“分而治之”的方法。 有了分区,维护操作可以专门针对表的特定部分执行。 可提升删除操作的性能 删除数据时可以删除整个分区,与分别删除每行相比,这种操作非常高效和快速。 改善查询性能 通过限制要检查或操作的数据数量,分区可带来许多性能优势,包括: --分区剪枝: 分区剪枝(也称为分区消除)是CN在执行时过滤掉不需要扫描的分区,只对相关的分区进行扫描的技术。分区剪枝通常可以将查询性能提高若干数量级 --智能化分区联接: 通过使用一种称为智能化分区联接的技术,分区还可以改善多表联接的性能。当将两个表联接在一起,并且至少其中一个表使用联接键进行分区时,可以应用智能化分区联接。智能化分区联接将一个大型联接分为多个较小的联接,这些较小的联接包含与联接的表“相同”的数据集。这里,“相同”定义为恰好包含联接的两端中相同的分区键值集,因此可以确保只有这些“相同”数据集的联接才会有效,而不必考虑其他数据集。
实时流计算服务功能描述
丰富的StreamSQL在线分析能力 支持window、join等聚合函数,用SQL表达业务逻辑,简便快捷实现业务 低时延高吞吐 从DIS中读取数据,服务支持自然反压机制,支持高吞吐压力;毫秒级延迟,满足实时计算的业务场景 安全可靠 租户安全机制保障,确保作业安全运行 分布式实时计算 支持大规模集群计算,集群弹性伸缩,节省成本
实时流计算服务主要功能
StreamingML 提供多种流式机器学习方法对数据进行实时分析与预测,用户仅需编写SQL调用相关函数便可实现数据统计,异常检测,实时聚类,时间序列分析等场景 地理位置分析 提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析,用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测,电子围栏等地理分析场景 CEP SQL 提供基于Match Recognize的模式匹配检测,帮助业务人员使用SQL实现基于复杂事件规则的异常检测业务。典型应用场景如欺诈检测、车辆异常行为检测、工业设备异常运行状态检测等 可视化 提供多种图表类型实时展示作业数据输出,用户可以通过API网关服务自由访问作业数据,接入自定义工作流中
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