| 天翼云数据湖探索-为您提供云端大数据计算分析服务 数据湖探索(Data Lake Insight)是兼容Apache Spark和Apache Flink 生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。数据湖探索支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 数据湖探索具有如下应用场景：成为天翼云VIP客户免费试用天翼云数据湖探索，天翼云VIP客户免费申请注册地址：9i0i.cn/ctyun，天翼云VIP客户免费申请中文网址：天翼云VIP注册.来吧.我爱你 天翼云数据湖探索具有如下优势： 数据湖探索完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 图1 DLI Serverless架构
与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的数据湖探索还具有以下优势： 表1 数据湖探索与传统自建Hadoop集群对比的优势
海量日志分析 • 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 • 优势 o 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 o 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 o 按需计费：日志分析按实效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量空闲期。数据湖探索按需计费只在使用期间收费，成本较独占队列降低50%以上。
异构数据源联邦分析 • 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 • 优势 o 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息，表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。 o 数据分级存储：车企需要保留全量历史数据支撑审计类等业务，低频进行访问。温冷数据存放在低成本的对象存储服务OBS上，高频访问的热数据存放在数据引擎中，降低整体存储成本。 o 告警快速敏捷触发服务器弹性伸缩：对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求。 |
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