數(shù)倉
atomdata企業(yè)級實(shí)時數(shù)倉
atomdata：企業(yè)級實(shí)時數(shù)倉，助力中小企業(yè)數(shù)據(jù)分析 在當(dāng)今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策的重要依據(jù)。然而，對于中小企業(yè)來說，建立和管理一個高效的 數(shù)據(jù)倉庫 并不容易。為了解決這一問題，杭州石原子科技有限公司推出了一款名為atomdata的企業(yè)級實(shí)時數(shù)倉產(chǎn)品。 atomdata是一款全場景數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品，具備水平在線擴(kuò)縮容、金融級高可用、兼容mysql協(xié)議和mysql生態(tài)等重要特性。它致力于為用戶提供統(tǒng)一的解決方案，適用于對性能、實(shí)時性、并發(fā)能力和靈活性有較高要求的場景。atomdata已在多個行業(yè)落地，廣泛應(yīng)用于自助數(shù)據(jù)分析、實(shí)時數(shù)倉、用戶畫像、實(shí)時風(fēng)控、訂單分析等場景。 atomdata的亮點(diǎn)之一是其大規(guī)模并行處理能力。它采用了全場景的大規(guī)模并行處理（mpp）架構(gòu)，將任務(wù)并行分散到每一臺服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上，通過節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作完成復(fù)雜的計算，最終將結(jié)果數(shù)據(jù)匯總在一起。這種架構(gòu)能夠提供極致的性能和大規(guī)模并行處理能力，滿足企業(yè)對于高效數(shù)據(jù)處理的需求。 另一個亮點(diǎn)是atomdata的高實(shí)時分析能力。它通過消費(fèi)上游的kafka數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)秒級的數(shù)據(jù)寫入能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)即導(dǎo)即用。同時，atomdata還提供了flink-connector，支持流批計算框架，完成實(shí)時導(dǎo)入中的etl操作。這使得atomdata具備了優(yōu)秀的實(shí)時更新能力，能夠快速完成數(shù)據(jù)的更新請求。 atomdata還具備高并發(fā)查詢能力。通過數(shù)據(jù)分區(qū)分桶存儲，可以提高數(shù)據(jù)的指向性，減少掃描的數(shù)據(jù)量。同時，通過mpp架構(gòu)的優(yōu)化，支持單獨(dú)擴(kuò)展計算資源，根據(jù)數(shù)據(jù)量靈活調(diào)整計算資源。這使得atomdata能夠支持上萬qps和數(shù)千用戶同時分析的需求。 除了以上特點(diǎn)，atomdata還具備離在線一體化、存儲和計算資源支持獨(dú)立擴(kuò)展、master橫向擴(kuò)展能力等特點(diǎn)。它支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時增刪改，具備在線實(shí)時分析和etl計算一體化的能力，實(shí)現(xiàn)了 大數(shù)據(jù) 與 數(shù)據(jù)庫 的融合。同時，atomdata支持存儲和計算資源的獨(dú)立擴(kuò)展，可以根據(jù)需求單獨(dú)擴(kuò)展存儲節(jié)點(diǎn)或計算節(jié)點(diǎn)。此外，atomdata還支持對master節(jié)點(diǎn)進(jìn)行橫向擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)整體負(fù)載能力的線性提升。 總之，atomdata是一款功能強(qiáng)大的企業(yè)級實(shí)時數(shù)倉產(chǎn)品，適用于中小企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析的需求。它具備極致性能、大規(guī)模并行處理能力、高實(shí)時性能、高并發(fā)查詢能力等特點(diǎn)，能夠幫助企業(yè)快速、高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。如果您是一家中小企業(yè)，atomdata將是您的理想選擇。
云數(shù)據(jù)倉庫傳統(tǒng)數(shù)倉替換
傳統(tǒng)數(shù)倉替換 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或數(shù)倉產(chǎn)品面臨數(shù)據(jù)存不下、查不出、擴(kuò)容難、成本高的痛點(diǎn)。GaussDB(DWS)作為新一代全場景數(shù)據(jù)倉庫，具備極致性能、高擴(kuò)展、極簡易用、一站式分析等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)構(gòu)建新型數(shù)倉的需求。 優(yōu)勢 平滑 遷移 提供配套的遷移工具，可支持Teradata、Oracle/Exadata、Greenplum等數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移 完備的數(shù)據(jù)庫及SQL能力 支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle/Teradata的部分語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持全局事務(wù)、存儲過程、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性保證 庫倉一體 邏輯集群，支持一套集群容納 數(shù)據(jù)集 市、數(shù)據(jù)倉庫 建議搭配使用： 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 、 數(shù)據(jù)湖 治理中心 DGC
MapReduce服務(wù)智慧水務(wù)
智慧水務(wù) 以大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS-Hadoop為核心，構(gòu)建高性能、高可靠的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲分析平臺 優(yōu)勢 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，靈活彈性 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，并提供了豐富的開源組件，靈活搭配，同時滿足客戶實(shí)時/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 高吞吐、低延時 可以通過Storm從Kafka獲取實(shí)時流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低延時的實(shí)時計算、分析能力 支持多類型數(shù)據(jù)融合 同時支持各種結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算處理，輕松遷移傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源數(shù)據(jù)探索分析 場景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、云 數(shù)據(jù)遷移 CDM、 云數(shù)據(jù)庫 MySQL