海量数据管理痛点有哪些？
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运维成本高：完整的质量系统需要数个甚至十多个软件的协同，从而也带了极高的运维成本。 学习成本高：每个软件都有自己的使用插件、插件系统，有些还会有自己的DSL语法，学习成本非常高，很难完全掌握使用。 扩展困难：随着数据规模的增长，软件的扩展能力、性能、稳定能力等方面都会有很大的挑战。 数据孤岛：不同的数据处于不同的系统中，协同困难。例如想要将 ES 中的日志和 Prometheus 中的指标进行一个 Join 查询就无法实现，除非做额外的二次开发。
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