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主要功能

  • StreamingML

    提供多種流式機器學習方法對數(shù)據(jù)進行實時分析與預測，用戶僅需編寫SQL調用相關函數(shù)便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，異常檢測，實時聚類，時間序列分析等場景

    提供多種流式機器學習方法對數(shù)據(jù)進行實時分析與預測，用戶僅需編寫SQL調用相關函數(shù)便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，異常檢測，實時聚類，時間序列分析等場景

  • 地理位置分析

    提供地理位置分析函數(shù)對地理空間數(shù)據(jù)進行實時分析，用戶僅需編寫SQL便可實現(xiàn)例如偏航檢測，電子圍欄等地理分析場景

    提供地理位置分析函數(shù)對地理空間數(shù)據(jù)進行實時分析，用戶僅需編寫SQL便可實現(xiàn)例如偏航檢測，電子圍欄等地理分析場景

  • CEP SQL

    提供基于Match Recognize的模式匹配檢測，幫助業(yè)務人員使用SQL實現(xiàn)基于復雜事件規(guī)則的異常檢測業(yè)務。典型應用場景如欺詐檢測、車輛異常行為檢測、工業(yè)設備異常運行狀態(tài)檢測等

    提供基于Match Recognize的模式匹配檢測，幫助業(yè)務人員使用SQL實現(xiàn)基于復雜事件規(guī)則的異常檢測業(yè)務。典型應用場景如欺詐檢測、車輛異常行為檢測、工業(yè)設備異常運行狀態(tài)檢測等

  • 可視化

    提供多種圖表類型實時展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出，用戶可以通過API網(wǎng)關服務自由訪問作業(yè)數(shù)據(jù)，接入自定義工作流中

    提供多種圖表類型實時展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出，用戶可以通過API網(wǎng)關服務自由訪問作業(yè)數(shù)據(jù)，接入自定義工作流中

應用場景

實時流分析場景

提供易用、低時延、高吞吐的實時流分析服務。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析

優(yōu)勢

  • 易用

    在線編輯Stream SQL，豐富的SQL函數(shù)滿足復雜業(yè)務需要

  • 完全托管

    用戶完全不感知計算集群，聚焦流分析本身

  • 按需計費

    作業(yè)選定SPU資源量，按時長計費，精確到秒

建議搭配使用

物聯(lián)網(wǎng)IoT場景

物聯(lián)網(wǎng)設備或邊緣設備，上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務（DIS）或者其他云存儲服務，Cloud Stream直接從DIS讀取數(shù)據(jù)，實時分析數(shù)據(jù)流（故障檢測、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析、指標預警等等），實時把流分析結果持久化或推送告警通知

優(yōu)勢

  • 豐富的IoT SQL函數(shù)

    區(qū)域檢測函數(shù)、偏航檢測函數(shù)、相對位置判斷等常用的IoT函數(shù)

  • 高吞吐低時延

    使用Apache Flink執(zhí)行引擎 ，完全的實時計算框架

  • 安全隔離

    租戶之間完全隔離，確保數(shù)據(jù)安全

建議搭配使用

功能描述

  • 豐富的StreamSQL在線分析能力

    支持window、join等聚合函數(shù)，用SQL表達業(yè)務邏輯，簡便快捷實現(xiàn)業(yè)務

    支持window、join等聚合函數(shù)，用SQL表達業(yè)務邏輯，簡便快捷實現(xiàn)業(yè)務

  • 低時延高吞吐

    從DIS中讀取數(shù)據(jù)，服務支持自然反壓機制，支持高吞吐壓力；毫秒級延遲，滿足實時計算的業(yè)務場景

    從DIS中讀取數(shù)據(jù)，服務支持自然反壓機制，支持高吞吐壓力；毫秒級延遲，滿足實時計算的業(yè)務場景

  • 安全可靠

    租戶安全機制保障，確保作業(yè)安全運行

    租戶安全機制保障，確保作業(yè)安全運行

  • 分布式實時計算

    支持大規(guī)模集群計算，集群彈性伸縮，節(jié)省成本

    支持大規(guī)模集群計算，集群彈性伸縮，節(jié)省成本