网站开发一次性费用,网站建设与数据库管理,外贸设计网站建设,网站建设推广文案本文作者#xff1a;马星显 唱吧大数据负责人
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使用 MaxCompute之前唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据包括请求访问记录、埋点数据、服务器业务数据等。初期这套基于开源组件的体系有力支撑了数据统计、业务报表、风控等业务需求。但随着每天处理数据量的增长积累的历史数据越来越多来自其他部门同事的需求越来越复杂自建体系逐渐暴露出了能力上的短板。同时期唱吧开始尝试阿里云提供的ECS、OSS等云服务大数据部门也开始使用 MaxCompute来弥补自建体系的不足。 在内部ELK实现的基础上从自建机房向MaxCompute进行数据同步工作是比较简单的实践中我们主要采取两种方式一是利用阿里云提供的datahub组件直接对接logstash二是把待同步数据落地到文件然后使用tunnel命令行工具上传至MaxCompute的对应表中。
数据进入MaxCompute后我们按照数据的主题和使用场景构造了三层结构原始数据层ODS、中间数据层MDS、报表数据层DM。ODS层中保存直接同步的数据在此基础上加工整理到的原始表例如增量同步的原mysql表经过风控清洗的访问日志表等。MDS层存放原始层数据聚合、抽象加工过的结果这一层的数据表更可读、读取计算时更经济一般情况下要求其他部门的同事使用这一层的数据。DM层是处理理的最终结果支持QuickBI直接读取进行报表展示同时也支持同步回自建机房供其他业务使用。
目前除了某些对实时要求比较高的场景还使用自建体系外MaxCompute承担了唱吧全部的离线计算工作。每天有近千个任务定时运行处理TB级别的数据生成上百个数据报表在QuickBI进行展示。可视化的管理理界面和基于SQL的计算方式大大降低了使用门槛提升了效率。除此之外推荐和风控业务也都利用了MaxCompute的计算能力实现了对需求的快速跟进和迭代。MaxCompute云服务和自建体系的结合让我们能充分满足业务需求在效率成本和灵活性上取得了很好的平衡。
下一步对于MaxCompute我们有几个方向上的计划 一是利用机器学习能力进一步挖掘数据的价值。 二是对那些历史比较久的冷数据利用MaxCompute的外表功能定期转移至OSS等服务中保证可读的基础上降低成本。 三是评估阿里云的实时计算服务作为自建体系的补充。 欢迎加入“MaxCompute开发者社区2群”,点击链接申请加入或扫描二维码https://h5.dingtalk.com/invite-page/index.html?bizSource____source____corpIddingb682fb31ec15e09f35c2f4657eb6378finviterUidE3F28CD2308408A8encodeDeptId0054DC2B53AFE745
