數字技術正在改變人們生產、生活的方方面面。作為數字經濟時代的重要生產要素，資料正以指數級別爆發式增長，企業對於資料儲存及處理的方式和要求已是“今時不同往日”。最早古人儲存資料的方法是“以物記物”或“借物記物”，即用更易於攜帶的事物代替所要記錄的事物，後來人類懂得了使用更簡練的符號代替事物。而如今，企業資料不是儲存在實際物體中，更多的是在虛擬的雲端實現海量儲存。

例如，某知名國際物流公司和供應鏈管理公司，每天向220多個國家遞送超過1690萬件貨物；全球連鎖超市W的網路每小時需處理2.5PB資料……這些企業業務的發展都離不開大資料解決方案。基於大資料技術平臺的管理，企業希望的不只是“滿足當下”，同時也要“應對未來”。對此， 天翼雲打造大資料解決方案，深耕企業三大典型場景，助力企業輕鬆解決資料管理難題！

場景一

資料爆發式增長，儲存成本高

業務分析時效差，報表展示T+1

存在資料孤島，無法統一資料湖

天翼雲翼MapReduce（MR）提出了存算分離大資料解決方案， 能夠解綁計算和儲存資源，支援企業在不影響業務計算效能的基礎上，實現獨立擴容儲存。Flink實時入湖的能力，使業務處理時延達到毫秒級，為企業構築統一的資料湖模式。

場景二

自建數倉運維困難、擴充套件性差

資料量急劇增長對分析效能帶來極大挑戰

企業難以從海量資料中快速挖掘價值

天翼雲資料倉儲服務（DWS）作為雲上企業級資料倉儲，具備 高效能、低成本、易擴充套件等特性，可滿足大資料時代企業資料倉儲業務訴求。 DWS具備一站式視覺化便捷管理，能夠輕鬆完成從專案概念到生產部署的整個過程。

同時，天翼雲DWS採用雲化分散式架構，透過將業務資料分散儲存在多個節點上，使資料分析任務可被推送到資料所在位置就近執行，並行實現萬億資料秒級響應。比如在雙12活動、春運搶票等高併發場景中，天翼雲DWS能夠在流量高峰時期短時間完成擴容，更平穩地承接峰值流量。DWS將SQL作為上層應用的統一入口，便於應用開發人員使用熟悉的SQL語言訪問所有資料。針對即時分析需求，分析人員可實時從大資料平臺上獲取資訊。

場景三

日誌資料基數大，資料分析效果差

自建搜尋檢索條件少，資訊返回慢

資料庫讀庫成本高，查詢效能低

天翼云云搜尋服務（ES）在日誌分析方面 可對IT裝置進行運維分析與故障定位，對業務指標進行運營效果分析，並可應用20餘種統計分析方法，以及近10種劃分維度。從資料入庫到被檢索到，時間差在數毫秒到數秒之間。在搜尋方面，使用者可自定義檢索詞條，並基於天翼雲自研向量檢索能力，快速、精準地對網站內容進行檢索。透過ES的多欄位、多型別索引，可有效提升資料庫的全文檢索能力以及高併發的Ad Hoc查詢能力。

大資料技術的出現，為企業開闢了一片新天地，使其不斷朝著數字化、智慧化方向邁進，為企業的數智化建設與發展奠定了基礎。天翼雲作為雲服務國家隊以及全球領先的雲服務商，將依託自身深厚技術積澱與完備的產品能力，助力更多企業完成數字化轉型，激發企業大資料潛能，加速企業邁向數智時代！

玩轉雲端 | 資料管理深似海，運維如何變“路人”？

相關文章