宁国市网站建设,网络营销的特点包括哪些,推广专家,各大网站vip接口建设摘要#xff1a; 近日#xff0c;阿里云重磅推出Serverless数据分析引擎-Data Lake Analytics#xff0c;Data Lake Analytics#xff0c;帮助更多不具备分析能力的存储服务#xff0c;赋予其分析的能力。近日#xff0c;阿里云重磅推出Serverless数据分析引擎-Data Lake…摘要 近日阿里云重磅推出Serverless数据分析引擎-Data Lake AnalyticsData Lake Analytics帮助更多不具备分析能力的存储服务赋予其分析的能力。
近日阿里云重磅推出Serverless数据分析引擎-Data Lake AnalyticsData Lake Analytics帮助更多不具备分析能力的存储服务赋予其分析的能力。从生活中的购物交易到工业上的生产制造再到社交网络媒体信息、企业化管理决策等等大数据成为当前经济社会最重要的前进方向之一。越来越多的企业在面临数据以指数级成倍增长的时候第一选择存储服务来存储数据那在人人高喊数据为王的时代如果数据仅仅被存储起来而不加以分析那数据的超能力也将毫无意义。拥抱分析能力迫在眉睫很多企业用户选择阿里云对象存储服务OSS或者表格存储Table Store来存储数据作为面向海量数据、极低成本、高度灵活的存储平台云上客户存储了大量的流水数据、日志数据、监控数据等然而这些数据今天不具备低成本、灵活高效的分析能力。OSS和Table Store不但存储了大量的历史数据而且新数据每日剧增。以往客户需要分析OSS数据需要临时将数据导入各种事先购买或者部署好的分析引擎分析完再将数据删除、释放分析引擎的资源链路长耗时耗力极其不便也不利于节省成本。如果客户使用Hadoop等传统的MR解决方案虽然存储和计算分离但是考虑到资源复用往往需要在购买的ECS或者物理机上既部署存储节点又要部署计算节点存储和计算无法做到真正的按需各自扩展。而开源Greenplum等传统的MPP数据库更是存储和计算一体化存储和计算分别按需扩展更是无法支撑。而Serverless化数据分析引擎-Data Lake Analytics弥补了以上痛点。无需ETL就可使用标准 SQL、现有的商业智能 (BI) 和ETL工具以极低成本与高效地轻松分析与集成在阿里云OSS、Table Store数据源的数据。Data Lake Analytics四大特性为数据分析保驾护航Data Lake Analytics使得更多异构数据源具备融合分析的能力。不仅支持联合OSS和Table Store进行数据分析后续也会支持对接更多的数据源接入Serverless意味着客户使用分析服务无需购买或者管理服务器升级透明Data Lake Analytics基于ECS、ESS轻松做到弹性伸缩服务能让业务真正做到按需扩存储、计算资源按使用量付费分析不分析只需要拥有存储成本整个方案成本极低。不仅如此Data Lake Analytics支持SQL 2003标准、丰富的内置函数支持可以像使用数据库一样做访问OSS文件或者其他数据源。支持标准JDBC/ODBC, 应用程序轻松集成。在交互式能力上Data Lake Analytics通过高效智能优化器新一代分析引擎XIHE, 全面融合MPPDAG技术使得查询性能非常出色具备真正的可交互式分析能力。打破传统多场景适用场景一数据提取平台某客户有大量的数据在OSS上每天开发者要处理大量的临时取数的需求客户最终基于OSS Data Lake Analytics做到廉价可扩展的数据提取平台。整个方案如下客户端通过报表工具生成各种提取数据的SQL报表工具将SQL发送至Data Lake Analytics, Data Lake Analytics则直接去分析OSS数据然后将分析后的结果返回给报表工具。OSS的10TB的存储每月费用在1200元左右Data Lake Analytics则是完全按照查询使用量来付费目前处于公测免费阶段从而实现了一个完全自助化、极其廉价的可持续扩展的数据提取平台。场景二DB冷数据分析和快速恢复为降低rds的成本客户不定期的有大量的历史库数据通过DBS备份至OSS针对历史归档的业务数据偶尔可能有少量的分析需求此时通过Data Lake Analytics即可轻松满足。此外客户若发现在线库的业务数据需要利用OSS归档数据做订正以往做法是先购买一个超大规格的RDS, 然后将OSS备份恢复至RDS将用来做订正的数据查询出来。有了Data Lake Analytics后就可以轻松的通过Data Lake Analytics直接查询到OSS的数据用做订正非常便捷成本同时降低了很多。Data Lake Analytics提供端到端的数据安全访问保障支持OSS的安全角色访问和表级别的用户授权实现用户数据的安全隔离。场景三能源电池数据分析平台客户有大量电池数据需要天级别仅分析一次蓄电池的数据来分析电池的使用寿命以决定是否提前做报废。客户通过将电池数据批量上传至OSS通过Data Lake Analytics每日分析一次OSS 10TB月均存储成本约1200元Data Lake Analytics则按照查询数据量计费目前公测期间不收费成本极具优势。云上目前OSS、Table Store等存储有大量的业务数据急需分析能力而Data Lake Analytics的出现则很好的满足了这一需求。对于云上中小企业来说可以选择用最廉价的存储来搭配最普惠灵活的的分析能力。阿里云Data Lake Analytics正是最普惠灵活的分析能力的实践者目前公测期间免费试用欢迎大家前来体验.PC端请戳链接体验公测http://click.aliyun.com/m/1000005393/原文链接本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。
