數(shù)據(jù)接入服務
實時流計算服務物聯(lián)網(wǎng)IoT場景
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(jié)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： 對象存儲服務 OBS、數(shù)據(jù)接入服務 DIS
云數(shù)據(jù)倉庫IoT數(shù)據(jù)分析
實時數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價值，需要對數(shù)據(jù)進行實時分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務處理后，可實時寫入DWS 實時監(jiān)控與預測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預測，對設備進行監(jiān)控，對行為進行預測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化 AI融合分析 AI服務對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在DWS中與其他業(yè)務數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務 DIS、 實時流計算服務 CS、 AI開發(fā)平臺 ModelArts
實時流計算服務實時流分析場景
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： 對象存儲 服務 OBS、數(shù)據(jù)接入服務 DIS
表格存儲服務物聯(lián)網(wǎng)IoT設備監(jiān)控
物聯(lián)網(wǎng)IoT設備監(jiān)控 梯聯(lián)網(wǎng)、燃氣、水務、電力、化工、互聯(lián)網(wǎng)等IoT設備通過物聯(lián)網(wǎng)套件服務接入上云，設備數(shù)據(jù)和分析結(jié)果實時高效寫入到CloudTable的時序 數(shù)據(jù)庫 OpenTSDB中，通過 OpenTSDB接口將時序結(jié)果輸出到用戶的展現(xiàn)監(jiān)控前端系統(tǒng)，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設備實時監(jiān)控分析系統(tǒng) 優(yōu)勢 易接入 CloudTable(OpenTSDB)開放協(xié)議，輕松對接消息系統(tǒng)、實時流計算系統(tǒng)，降低開發(fā)難度 高性能讀寫 千萬級的時序數(shù)據(jù)寫入吞吐量， 百萬數(shù)據(jù)點3秒的查詢時延。相比開源OpenTSDB，針對讀性能提高30%-60%，寫并發(fā)提升60% 支持聚合能力 提供插值、降精度、豐富的聚合函數(shù)能力 低成本 存儲按使用量計費，彈性擴容，從容應對業(yè)務的不確定性。10:1的高壓縮比，成本更低 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