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MapReduce服務能源行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

能源 為光伏電站運營商提供企業(yè)級 大數(shù)據(jù) 云服務，輕松運行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大數(shù)據(jù)組件，實現(xiàn)設備的預測性維護 優(yōu)勢 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺 使用MRS服務搭建，具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，并提供了豐富的大數(shù)據(jù)組件，靈活搭配，同時滿足客戶實時/離線等混合復雜業(yè)務處理訴求 海量數(shù)據(jù)采集 利用MRS Kafka/Sqoop實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)采集方式，實現(xiàn)百萬級消息實時接入 簡單易用 基于多維數(shù)據(jù)，支持SQL接口查詢，輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)探索分析 場景適用服務： MapReduce服務 MRS、 對象存儲服務 OBS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 、 云數(shù)據(jù)庫 MySQL

供暖智能體業(yè)務挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

民生保障 供暖事關民生幸福，人們對供暖的個性化需求也越來越高，實現(xiàn)精準調節(jié)，提升居民滿意度是當前供暖面臨的迫切需求 安全穩(wěn)定 供熱過程中，如何有效避免安全事故頻發(fā)，當有安全事故時，如何快速響應，并能及時通知相關部門迅速解決，同時如何結合各種情況，預判可能的安全事故，做到有預警，有預案 節(jié)能環(huán)保 隨著城市發(fā)展和人民生活水平提高，供暖能耗持續(xù)增加，供暖帶來的環(huán)境問題挑戰(zhàn)依然嚴峻，在保障供熱質量的前提下，如何通過有效的手段，達成降低能耗、降低碳排放、減少空氣污染的目標 全域協(xié)同 供熱行業(yè)中，缺乏有效的數(shù)據(jù)分析和應用技術，使得數(shù)據(jù)的優(yōu)勢難以發(fā)揮，同時當前較多熱企均為人工經(jīng)驗調節(jié)或單點設備的自控，缺少統(tǒng)一指揮，難以實現(xiàn)全網(wǎng)設備的智能聯(lián)動，全網(wǎng)協(xié)同

園區(qū)智能體業(yè)務挑戰(zhàn)

2023-05-27 18:21:53

人工監(jiān)管效率低下 園區(qū)和城市監(jiān)管范圍廣，采用人工巡查的方式進行相關事件的發(fā)現(xiàn)和處置將需要大量的人工投入，并且無法做到全方位、全時段覆蓋 應急事件處置閉環(huán)慢 應急事件和突發(fā)狀況的處置依賴人工操作，缺乏基于人工智能的 自動化 應急處置和事件分析能力，造成業(yè)務閉環(huán)過慢 場景多樣化，適應性要求高 不同的園區(qū)和城市的場景存在較大差異，需要算法和解決方案具有極強的適應性，否則將引入大量的定制優(yōu)化成本，無法規(guī)?；瘡椭坪蛿U展 多模態(tài)數(shù)據(jù)未有效融合 園區(qū)、城市事件數(shù)據(jù)來源繁雜，視頻、IoT設備、語音、文本描述以及圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)未進行有效融合，數(shù)據(jù)關聯(lián)性未被充分挖掘利用

數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品優(yōu)勢

2023-05-27 18:21:53

一站式數(shù)據(jù)運營平臺 貫穿數(shù)據(jù)全流程一站式開發(fā)運營平臺，提供全域 數(shù)據(jù)集 成、標準數(shù)據(jù)規(guī)范架構研發(fā)、連接并萃取數(shù)據(jù)價值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)智能分析與可視化、數(shù)據(jù)開放服務，幫助企業(yè)構建完整數(shù)據(jù)中臺解決方案 可復用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復用的領域知識庫，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標準、行業(yè)領域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標庫，支持智慧政務、智慧稅務、智慧園區(qū)等行業(yè)企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運營端到端解決方案 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，腳本開發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實時查詢；作業(yè)開發(fā)可支持CDM、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點，提供豐富的調度配置策略與海量的作業(yè)調度能力 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 數(shù)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模型設計，智能化的幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質量監(jiān)控，異常事件實時通知 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 全局資產(chǎn)視圖、快速查看、智能管理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務架構、業(yè)務分類和業(yè)務術語，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問權限 統(tǒng)一 數(shù)據(jù)安全 管理 數(shù)據(jù)全生命周期的安全管控，提供事前，事中，事后數(shù)據(jù)安全管理能力，幫助用戶增強整體安全防護能力，建立安全預警機制，讓數(shù)據(jù)使用安全、合規(guī)

數(shù)據(jù)治理中心數(shù)據(jù)分析

2023-05-27 18:21:53

業(yè)務痛點 數(shù)據(jù)異構多源，數(shù)據(jù)準備耗費大量人力投入 計算、存儲資源不易擴展，無法應對業(yè)務數(shù)據(jù)峰谷變化和快速分析需求 核心需求 異構數(shù)據(jù)快速集成，自動數(shù)據(jù)轉換 快速構建數(shù)據(jù)處理流程作業(yè)，支持高性能數(shù)據(jù)計算 資源 彈性伸縮 ，快速應對數(shù)據(jù)和業(yè)務變化 優(yōu)勢 - 一站式可視化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺， 集成大數(shù)據(jù)和AI數(shù)據(jù)作業(yè)開 發(fā)，支持百萬級別任務調度。 - 實時數(shù)據(jù)集成，分鐘級數(shù)據(jù)準備，支持直接基于原始數(shù)據(jù) 分析。 - 存儲和計算分離解耦，資源彈性伸縮，支持業(yè)務高峰的海 量數(shù)據(jù)快速計算。

云搜索服務數(shù)據(jù)庫查詢加速

2023-05-27 18:21:53

數(shù)據(jù)庫 查詢加速 電商、物流企業(yè)有訂單查詢業(yè)務場景，數(shù)據(jù)量大、查詢并發(fā)高、吞吐大、且要求查詢延遲低。 關系型數(shù)據(jù)庫具備較好的事務性與原子性，但其TP與AP處理能力較弱，通過將CSS作為備數(shù)據(jù)庫，可提升整個系統(tǒng)的TP與AP處理能力。 優(yōu)勢 高性能 支持文本、時間、數(shù)字、空間等數(shù)據(jù)類型；億級數(shù)據(jù)查詢毫秒級響應； 高可擴展性 支持200+數(shù)據(jù)節(jié)點，支持1000+個數(shù)據(jù)字段； 業(yè)務"0"中斷 規(guī)格變更、配置更新采用滾動重啟，雙副本場景下業(yè)務0中斷。 建議搭配使用：云數(shù)據(jù)庫 MySQL、分布式消息服務 Kafka

表格存儲服務Web/移動應用后端

2023-05-27 18:21:53

ServerLess Web/移動應用后端 使用CloudTable和函數(shù)服務FunctionStage結合，用戶可以快速構建高可用、自動伸縮的Web/移動應用后端 優(yōu)勢 高可用 利用CloudTable, OBS的高可用性實現(xiàn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的高可靠性，利用API Gateway和FunctionStage的高可用性實現(xiàn)網(wǎng)站邏輯的高可用 超高性能 單盤最高20000 IOPS，350MB/s吞吐量 靈活擴展 業(yè)務爆發(fā)時可以自動調度資源運行更多函數(shù)實例以滿足處理需求 低成本 只針對函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時間進行計費，存儲按使用量計費，彈性擴容，對于非峰值處理，無需購買冗余的資源 建議搭配使用： 對象存儲 服務 OBS、 函數(shù)工作流 FunctionGraph

表格存儲服務位置大數(shù)據(jù)應用

2023-05-27 18:21:53

車聯(lián)網(wǎng)：位置大數(shù)據(jù)應用 在車聯(lián)網(wǎng)中，通常會包含幾類數(shù)據(jù)：車輛、駕駛員等基本信息，車況、電池、電機等監(jiān)控數(shù)據(jù)，車輛行駛路徑數(shù)據(jù)。CloudTable的引入了地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，可以幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲和分析海量時空(spatio-temporal)數(shù)據(jù)，提供路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能 優(yōu)勢 多模數(shù)據(jù)庫能力 針對不同的數(shù)據(jù)提供不同的索引能力，為其提供最優(yōu)的性能和查詢分析能力 豐富的查詢分析函數(shù) GeoMesa提供高性能路徑查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能 無縫對接分析能力 時空數(shù)據(jù)庫可以和UQuery服務無縫對接，提供對于時間+空間數(shù)據(jù)的良好分析能力，例如熱力圖等 建議搭配使用： 實時流計算服務 CS、 數(shù)據(jù)接入服務 DIS、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、設備管理 IoTDM、對象存儲服務 OBS、云 數(shù)據(jù)遷移 CDM

云數(shù)據(jù)倉庫分布式存儲

2023-05-27 18:21:53

GaussDB(DWS)采用水平分表的方式，將數(shù)據(jù)表格的元組按照一定的分布策略分散存儲到多個節(jié)點。查詢的時候可以通過查詢條件過濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲位置，從而極大提升數(shù)據(jù)庫性能。 在水平分表的基礎上，GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)分區(qū)（Partition），即根據(jù)表的一列或者多列，將要插入表的記錄分為不重疊的若干個范圍，為每個范圍創(chuàng)建一個分區(qū)，用來存儲相應的數(shù)據(jù)。 在不同場景下，基于時間分片的方式分區(qū)后帶來的收益。 當表中訪問率較高的行位于一個單獨分區(qū)或少數(shù)幾個分區(qū)時：大幅減少搜索空間，從而提升訪問性能。 當需要查詢或更新一個分區(qū)的大部分記錄時：僅需要連續(xù)掃描對應分區(qū)，而非掃描整個表，因此可大幅提升性能。 當需要大量加載或者刪除的記錄位于一個單獨分區(qū)或少數(shù)幾個分區(qū)時：可直接讀取或刪除對應分區(qū)，從而提升處理性能；同時由于避免大量零散的刪除操作，可減少清理碎片工作量。 數(shù)據(jù)分區(qū)帶來的好處如下： 改善可管理性 利用分區(qū)，可以將表和索引劃分為一些更小、更易管理的單元。這樣，數(shù)據(jù)庫管理員在進行 數(shù)據(jù)管理 時就能采取“分而治之”的方法。 有了分區(qū)，維護操作可以專門針對表的特定部分執(zhí)行。 可提升刪除操作的性能 刪除數(shù)據(jù)時可以刪除整個分區(qū)，與分別刪除每行相比，這種操作非常高效和快速。 改善查詢性能 通過限制要檢查或操作的數(shù)據(jù)數(shù)量，分區(qū)可帶來許多性能優(yōu)勢，包括： --分區(qū)剪枝： 分區(qū)剪枝（也稱為分區(qū)消除）是CN在執(zhí)行時過濾掉不需要掃描的分區(qū)，只對相關的分區(qū)進行掃描的技術。分區(qū)剪枝通常可以將查詢性能提高若干數(shù)量級 --智能化分區(qū)聯(lián)接： 通過使用一種稱為智能化分區(qū)聯(lián)接的技術，分區(qū)還可以改善多表聯(lián)接的性能。當將兩個表聯(lián)接在一起，并且至少其中一個表使用聯(lián)接鍵進行分區(qū)時，可以應用智能化分區(qū)聯(lián)接。智能化分區(qū)聯(lián)接將一個大型聯(lián)接分為多個較小的聯(lián)接，這些較小的聯(lián)接包含與聯(lián)接的表“相同”的數(shù)據(jù)集。這里，“相同”定義為恰好包含聯(lián)接的兩端中相同的分區(qū)鍵值集，因此可以確保只有這些“相同”數(shù)據(jù)集的聯(lián)接才會有效，而不必考慮其他數(shù)據(jù)集。

實時流計算服務功能描述

2023-05-27 18:21:53

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 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 安全可靠 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

實時流計算服務主要功能

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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 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 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 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

數(shù)據(jù)湖探索金融行業(yè)

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實時風控 為了提高消滅或減少風險事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風控系統(tǒng)對典型的場景包括：注冊風控、登錄風控、交易分控等進行風控 痛點 風控系統(tǒng)對實時性要求很高 優(yōu)勢 高吞吐低時延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的實時計算框架。采用高性能計算資源，單CPU每秒吞吐1千~2萬條消息 豐富的云生態(tài) 使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫入CloudTable、 SMN 等多個云服務 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務 DIS、 消息通知 服務 SMN

數(shù)據(jù)湖探索大企業(yè)

2023-05-27 18:21:53

日志分析 大企業(yè)的部門比較多，不同部門在使用云服務時，需要對不同部門的員工的權限進行管理，包括計算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時，也需要對不同部門的數(shù)據(jù)進行管理，包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等 優(yōu)勢 細粒度權限控制 列級別權限控制；INSERTINTO/OVERWRITE單獨權限控制；表元數(shù)據(jù)只讀權限控制 統(tǒng)一的管理機制 使用統(tǒng)一的 IAM 管理用戶（無需單獨創(chuàng)建DLI用戶），支持IAM細粒度授權

MapReduce服務車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

車聯(lián)網(wǎng) 基于開源生態(tài)，提供快速高效數(shù)據(jù)處理計算引擎，幫助車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)快速上云，靈活構建開放、統(tǒng)一、全棧式的數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)平臺 優(yōu)勢 統(tǒng)一全棧式大數(shù)據(jù)平臺，靈活彈性 MRS具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，計算和存儲分離，靈活方便，省事又省心 擁有多引擎混合負載處理能力 MRS提供了豐富的開源組件，靈活搭配，滿足客戶實時、離線等混合復雜業(yè)務處理訴求 高性能，低成本 可以通過MRS Kafka和Storm實時獲取流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高吞吐量、低延時的實時計算、分析能力 兼容開源標準接口 MRS基于開源，擁抱開源，完全兼容開源Apache Hadoop生態(tài)API 場景適用服務：MapReduce服務 MRS、云數(shù)據(jù)庫 MySQL、對象存儲服務 OBS

MapReduce服務功能

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一站式融合平臺 提供Kafka、Flink、Spark、HBase、ClickHouse、Presto等全棧大數(shù)據(jù)引擎，支持 數(shù)據(jù)湖 ，數(shù)倉、BI、AI融合，助力客戶走向融合的一站式大數(shù)據(jù)平臺 一鍵式平臺搬遷 100%兼容開源大數(shù)據(jù)生態(tài)，提供一鍵式搬遷工具，能夠幫助客戶快速完成自建平臺的平滑 遷移 ，整個遷移過程可做到“代碼0修改，業(yè)務0中斷” 資源靈活彈性伸縮 資源靈活配比，可以選擇鯤鵬/x86不同配比的Flavor規(guī)格，集群異構混合部署，峰谷任務靈活配置策略，自動彈性伸縮，百節(jié)點分鐘級發(fā)放，大大降低TCO 企業(yè)級駕駛艙管理 可視化的企業(yè)級集群管理系統(tǒng)，精細化集群監(jiān)控告警，支持在線變更配置和集群補丁更新，保障業(yè)務不中斷，日志在線檢索，支持多集群統(tǒng)一管理

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