最佳拍档 | 云计算+大数据+DataFlux,轻松发挥数据“原生”力

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

大数据概念的提出已经超过十年时间,经过这十几年的快速发展,已经在各个领域广泛应用,而且应用效果显著。大数据大力发展的十几年,也正是云计算增长最快的时期。可以说云计算和大数据是相辅相成,互相成就的一对关系。
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为什么说大数据和云计算是相辅相成,互相成就的?首先从大数据的几个特点来说:

数据量巨大

显而易见,数据不大不能称之为大数据,不仅数据量大,而且增长速度快。

以我们为某高校做的智慧教育项目来说,每个月采集的数据量达到上百 GB,这还是采集高压缩比的InfluxDB时序数据库存储的数据量,如果用传统的结构化数据库来存储的话,每个月的数据量可以达到 TB级别。

数据种类多:

不光文本或数字是数据,图片、音视频等都是数据。

时效性强:

与传统数仓数据挖掘不同的是,数仓是定时采集过期的数据,事后再从数仓中挖掘出有价值的数据。

大数据是要从巨大的数据中快速的获得有价值的数据,要做到这一点,首先就是要靠强大的计算能力。

上面举例的几点来说,在非云计算的环境下是很难做到的。如上面说的巨大的数据及数据增长量,在云计算环境下,你随时可以从1T 扩展到10T、100T,计算能力不足时,随时可以从16核扩展到32核 甚至64核 ,再不够的话从一台机器扩展到十台百台机器。云计算的高可靠性、高可扩展性、存储与处理的低成本,正好能满足大数据的要求。

以上说了大数据与云计算之间的关系,那么在大数据环境下,企业如何从一个庞大、杂乱的数据堆中获取到有价值的数据的呢?
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上海驻云自研发的大数据统一分析平台DataFlux就可以轻松解决!

DataFlux可以通过对任何来源、类型、规模的实时数据进行监控、分析和处理,释放数据价值。

主要是有以下几个步骤:

1. 数据采集:
丰富的数据采集器,支持几百种数据源数据的采集。

2. 数据传输:
数据采集器采集到的数据,通过数据网关,经过数据网关的数据清洗后,打到中心,先进入消息队列,后面有任务消费数据队列中的数据,写入数据库,保证数据的高可靠性。

3. 数据存储:
就大数据的两大核心特点来说:数据量庞大、实时数据分析能力。就这两个核心点来说,我们使用的InfluxDB的高压缩比存储,超强查询分析能力,它是个不二选择。传统的结构化数据库根本无法满足这两点要求。
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数据洞察:

对于大数据来说,我们需要的是数据之间的相关性价值,而不是某一个单一数据的价值。比如有一个很有意思的大数据应用例子:沃尔玛的飓风与蛋挞的例子。沃尔玛发现每当飓风来临时,不但飓风用品的销量大增,蛋挞销量也跟着大增。因此沃尔玛经常会在飓风来临时,将蛋挞放在临近飓风用品的位置,从而大大提高了蛋挞的销量。

上面例子中的飓风就是一个关键事件,通过分析各类商品的销售量曲线,发现每次蛋挞销量曲线上涨时都有一个“飓风”的关键事件,就可以得出以上结论。

数据分析预测:

配合DataFlux的函数计算平台内置大量常用的预测、转换、检测函数,可以完成更多的数据分析处理要求。另外也可以很低的入门门槛,编写自己的预测、转换、检测函数,更贴合自己的数据业务场景。

更多DataFlux详情可访问官方网站:DataFlux.cn
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