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企業(yè)痛點

海量數(shù)據(jù)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮已經(jīng)席卷各行各業(yè)，企業(yè)在數(shù)字化過程中會積累大量數(shù)據(jù)，特別是 IoT 設(shè)備、移動應(yīng)用程序和社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴之勢。如何更好地存儲這些海量數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)提升企業(yè)智能化水平以及數(shù)字化服務(wù)能力，成為新的挑戰(zhàn)。

Schema-on-Read

除了來自事務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)線應(yīng)用程序的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，企業(yè)中來自 IoT 設(shè)備、移動應(yīng)用程序和社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多為半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在捕獲數(shù)據(jù)時，未定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) （Schema），傳統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫軟件無法對沒有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Schema）的數(shù)據(jù)入庫，需要一種新的處理方法快速處理這些數(shù)據(jù)。

部署架構(gòu)

方案特點

彈性計算

計算存儲分離

HashData 采用計算存儲分離架構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲到 QingCloud 對象存儲上，計算層采用基于 Greenplum 內(nèi)核的 MPP 計算引擎。相對于計算存儲綁定架構(gòu)，計算存儲分離在保證查詢需求同時，可大幅減少服務(wù)器資源成本。

在線擴容

支持在線實時彈性擴展，最快 15 分鐘即可完成。當需要少量計算時，用戶可以啟動小集群，當計算量增加時，用戶可以在幾分鐘內(nèi)對集群進行擴容，而不需要遷移數(shù)據(jù)，可輕松應(yīng)對超大容量及超高并發(fā)請求帶來的性能挑戰(zhàn)。

海量存儲，無限擴容

海量存儲

QingCloud 對象存儲是面向海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通用數(shù)據(jù)存儲平臺，提供安全可靠、低成本的云端存儲服務(wù)?？纱鎯θ我忸愋?、任意數(shù)量、任意大小的文件。數(shù)據(jù)持久性達 99.999999999%，服務(wù)可用性達 99.99%。

無限擴容

系統(tǒng)可無限水平擴展，且在存儲容量水平擴展時，數(shù)據(jù)存取的性能線性提升?？沙休d無限存儲空間，每個存儲空間的容量亦可無限擴展。

性能不變，成本更低

多級存儲

對象存儲 IO 速度比塊存儲低，HashData 創(chuàng)新緩存技術(shù)采用了多級存儲架構(gòu)，持久層數(shù)據(jù)采用對象存儲，Cache 層采用基礎(chǔ)型塊存儲或 SSD 企業(yè)級存儲,通過 HashData 自帶的冷熱數(shù)據(jù)管理功能保證了數(shù)據(jù)查詢性能，可保證性能不變。

存儲成本更低

采用對象存儲，成本只有傳統(tǒng)解決方案的 1/10。傳統(tǒng)方案采用磁盤來存儲數(shù)據(jù)，HashData 數(shù)據(jù)湖采用對象存儲作為持久數(shù)據(jù)存儲。對象存儲的成本是磁盤的 1/5 左右，是 SSD? 的1/10 左右，有明顯價格優(yōu)勢。

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