大数据及AI典型场景实践问题之通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构如何解决

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
表格存储 Tablestore,50G 2个月
简介: 大数据及AI典型场景实践问题之通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构如何解决

问题一:塑云科技如何通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构?


塑云科技如何通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构?


参考回答:

塑云科技,一个专注于氢能燃料电池生态链的运营支撑团队,通过KafKa+OTS+MaxCompute的组合完成了物联网系统技术重构,实现了性能突破,主要业务包括新能源车和加氢站的实时运营监控分析。


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https://developer.aliyun.com/ask/670915



问题二:MaxCompute是如何帮助余额宝解决算力难题的?


MaxCompute是如何帮助余额宝解决算力难题的?


参考回答:

MaxCompute凭借其强大的数据存储、运维和计算能力,成功将余额宝原本需要8小时的用户交易数据清算时间缩短至1.5小时,同时减少了本地服务器部署压力,显著提升了工作效率,降低了开发成本和人力成本。


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https://developer.aliyun.com/ask/670917



问题三:小打卡平台是如何基于MaxCompute+PAI实现推荐算法的?


小打卡平台是如何基于MaxCompute+PAI实现推荐算法的?


参考回答:

小打卡平台作为国内最大的兴趣社群平台,依托阿里云MaxCompute完成了TB级数据仓库方案,并结合机器学习PAI,实现了千人千面的推荐算法,提升了用户体验。


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https://developer.aliyun.com/ask/670918



问题四:基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统的关键步骤有哪些?


基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统的关键步骤有哪些?


参考回答:

基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统的关键步骤包括分析大数据在好友推荐系统中的应用、设计好友推荐系统的分析模型、在阿里云上实现推荐系统,并充分利用MaxCompute的技术优势进行数据处理和分析。


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https://developer.aliyun.com/ask/670919



问题五:克拉克拉为何选择阿里云MaxCompute进行数据上云?


克拉克拉为何选择阿里云MaxCompute进行数据上云?


参考回答:

克拉克拉选择阿里云MaxCompute进行数据上云,主要是因为MaxCompute提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够快速解决克拉克拉所面临的海量数据的计算问题,有效降低企业成本并保障数据安全。使用MaxCompute,克拉克拉无需关心分布式计算和维护的细节,即可轻松完成大数据分析。


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https://developer.aliyun.com/ask/670921

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