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海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):利用HBase實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),并實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)。 分布式數(shù)據(jù)查詢(xún):利用Spark實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢(xún)。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢測(cè)、欺詐識(shí)別、基于規(guī)則告警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等場(chǎng)景,在數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)的過(guò)程中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 例如在梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè),智能電梯來(lái)自:百科生產(chǎn),搬遷,聚合,關(guān)聯(lián),通過(guò)多個(gè)步驟產(chǎn)生最終的數(shù)據(jù)結(jié)果集。批量數(shù)據(jù)處理一般需要?jiǎng)佑枚鄠€(gè)數(shù)據(jù)處理腳本或任務(wù)協(xié)同工作,一般都具備容錯(cuò)和重啟的功能。企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的日?qǐng)?bào)表或月報(bào)表一般都是由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多,對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低,一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。來(lái)自:百科
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速接入,站點(diǎn)內(nèi)容動(dòng)靜分離,實(shí)現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗(yàn)。 E CS 彈性云服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來(lái)自:專(zhuān)題推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤(pán)和合適的帶寬。 虛擬主機(jī)-圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來(lái)自:專(zhuān)題業(yè)實(shí)現(xiàn)部門(mén)間的數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 DLI 核心引擎:Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎,聚焦于查詢(xún)計(jì)算分析。DLI在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開(kāi)源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。來(lái)自:百科
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