在互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的頭部效應(yīng)下,企業(yè)所面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大,如何有效解決獲客成本高、用戶黏性低、變現(xiàn)能力弱等問(wèn)題,正是越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的初衷。
但由于大數(shù)據(jù)解決方案所涉及的組件錯(cuò)綜復(fù)雜、技術(shù)門(mén)檻較高,且初期投入的資源和后期的維護(hù)成本較大,十分考驗(yàn)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)組建和運(yùn)維能力。因此,UCloud大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)于近期上線了大數(shù)據(jù)智能平臺(tái)(UCloud Smart Data Platform,下文簡(jiǎn)稱 USDP) ,旨在幫助企業(yè)快速搭建大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái),并對(duì)大數(shù)據(jù)集群進(jìn)行集中管理,從而降低企業(yè)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、維護(hù)成本。
一站式大數(shù)據(jù)智能管理平臺(tái)
USDP是幫助企業(yè)構(gòu)建云端托管型的一站式大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用和運(yùn)維的智能平臺(tái)。其產(chǎn)品架構(gòu)圖如下:
從上圖可以看出,USDP是構(gòu)建在UCloud公有云IaaS基礎(chǔ)資源之上,提供 Hadoop生態(tài)的服務(wù)系統(tǒng),如HDFS、Hive、HBase、Spark、Flink、Presto、Atlas、Ranger 等眾多開(kāi)源大數(shù)據(jù)服務(wù)組件,并對(duì)這些組件進(jìn)行配置管理、監(jiān)控告警、故障診斷等智能化的運(yùn)維管理,從而幫助企業(yè)快速構(gòu)建起大數(shù)據(jù)的分析處理能力。 用戶可通過(guò) USDP 方便快速地部署大數(shù)據(jù)集群中的各類服務(wù)與組件,并集中式地運(yùn)維這些組件。且在部署服務(wù)與組件的過(guò)程中,USDP 可以全自動(dòng)化完成整個(gè)流程,大大降低了部署成本。
同時(shí),USDP 中集成的實(shí)時(shí)監(jiān)控視圖與告警策略可以幫助運(yùn)維人員及時(shí)獲取異常告警信息,快速定位和排查問(wèn)題。
除此之外,USDP 高度集成了 Hadoop 生態(tài)中的服務(wù)與組件,并且全部基于 Apache 版本完成適配,無(wú)深度修改,因此用戶無(wú)需擔(dān)心服務(wù)組件使用過(guò)程中造成的 API 不兼容問(wèn)題,用戶業(yè)務(wù)也無(wú)需擔(dān)心被非 Apache 開(kāi)源協(xié)議之外的服務(wù)框架所綁定。
輕量級(jí)、自動(dòng)化運(yùn)維的大數(shù)據(jù)“管家”
USDP 作為純國(guó)產(chǎn)化、UCloud自研的大數(shù)據(jù)管理服務(wù),可以實(shí)現(xiàn)云上、云下交互的便捷統(tǒng)一,其具體特點(diǎn)如下:
全面的組件支持
基于開(kāi)放式的管理架構(gòu),USDP 集成了 30 余款開(kāi)源的大數(shù)據(jù)組件,涵蓋數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算引擎、任務(wù)調(diào)度、權(quán)限管理等大數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié),全面性為業(yè)界之最。企業(yè)可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和需求,從中選擇相應(yīng)的組件來(lái)搭建自己的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。
完善的監(jiān)控告警機(jī)制
源自多年的大數(shù)據(jù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)積淀,USDP 為每款組件預(yù)置了完善的監(jiān)控和告警模板,豐富的監(jiān)控指標(biāo)和靈活的告警方式,幫助用戶及時(shí)掌握各個(gè)組件的運(yùn)行狀況,進(jìn)行必要的維護(hù)和優(yōu)化。與此同時(shí),智能化的故障診斷工具和專業(yè)的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì),為大數(shù)據(jù)集群的穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航。
可視化工作流UDS
UDS(UCloud Data Studio)是一款UCloud自研的輕量級(jí)、分布式、易擴(kuò)展的可視化DAG工作流任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。通過(guò)拖拽式的工作流開(kāi)發(fā) IDE,簡(jiǎn)單 Web 式拖拽操作來(lái)完成整個(gè)大數(shù)據(jù)工作流的任務(wù)開(kāi)發(fā)。內(nèi)置了豐富的處理器,多樣化的任務(wù)支持:Shell、Python、Hive、Spark、MR、SQL、子流程等。
UDS提供可視化的流程定義能力,可對(duì)大量異構(gòu)數(shù)據(jù)源提供高速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集成能力,并在同步過(guò)程中實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的ETL操作。
安全穩(wěn)定
公有云USDP 的底層資源為用戶所獨(dú)享,集群位于獨(dú)立的虛擬私有網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)現(xiàn)了有效的安全隔離。同時(shí),USDP 集成的各個(gè)組件編譯自 Apache 社區(qū)穩(wěn)定版本,經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的兼容性測(cè)試和壓力測(cè)試,關(guān)鍵性組件都支持高可用特性,確保集群穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
彈性易用
針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,公有云USDP 提供了豐富多樣的機(jī)型(大數(shù)據(jù)物理機(jī)、普通云主機(jī)、快杰云主機(jī)等)供用戶選擇,并結(jié)合公有云的彈性伸縮能力,有效控制實(shí)際使用成本。向?qū)降牟僮髁鞒毯屯晟频膱?chǎng)景案例,幫助用戶輕松上手。
支持私有化部署
USDP除了與UCloud公有云IaaS集成,還可以作為獨(dú)立的大數(shù)據(jù)組件管理平臺(tái)部署在私有化的數(shù)據(jù)中心,并兼容虛擬機(jī)、物理服務(wù)器環(huán)境。為私有化部署的客戶提供與公有云體驗(yàn)一致的大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)。 UCloud還提供基于USDP的軟硬一體交付方案,已提前預(yù)裝完成USDP服務(wù),實(shí)現(xiàn)用戶插電即用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理服務(wù)。
典型應(yīng)用場(chǎng)景
1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目前國(guó)內(nèi)最常用的數(shù)倉(cāng)模型為維度數(shù)倉(cāng),就是按照事實(shí)表、維度表來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市。在該體系中,維度是描述事實(shí)的角度,如日期、客戶、供應(yīng)商等,事實(shí)是要度量的指標(biāo),如客戶數(shù)、銷(xiāo)售額等。通過(guò) USDP,用戶可以部署構(gòu)建維度數(shù)倉(cāng)所需的一切服務(wù),幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)。 2、機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,對(duì)運(yùn)算往往有大量需求,通過(guò) USDP 中的Spark、Flink 等分布式運(yùn)算框架,搭配官方算法或自研算法,即可事半功倍的進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)。同時(shí),在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,建模所需的大量數(shù)據(jù),也可以存儲(chǔ)于 HDFS,從而真正實(shí)現(xiàn)一站式開(kāi)發(fā)。 3、實(shí)時(shí)計(jì)算可以利用USDP中的Kafka、Flink、Spark Streaming對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,來(lái)滿足實(shí)時(shí)風(fēng)控、實(shí)時(shí)推薦、實(shí)時(shí)日志分析、實(shí)時(shí)點(diǎn)擊等場(chǎng)景需求。
總結(jié)
大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心生產(chǎn)要素,其隱藏的商業(yè)價(jià)值離不開(kāi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度挖掘,而USDP的推出正是為了解決目前企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)解決方案所面臨的高成本、高技術(shù)門(mén)檻等問(wèn)題,助力更多企業(yè)快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)服務(wù),充分釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的商業(yè)價(jià)值。
責(zé)任編輯:xj
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