【干货整理】MaxCompute 持续定义 SaaS 模式云数据仓库 — 2020阿里巴巴大数据技术公开课第四季

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 数据管理领域的技术演进以及云计算的蓬勃发展催生了基于云提供开箱即用的数据仓库服务的产品模式-Data Warehouse as a Service(DWaaS),最终用户无需关心基础设施、平台软件管理以及平台运维和优化升级工作。这部分工作由服务提供商完全托管并提供满足SLA要求的高质量服务,减少用户的前期投入并加速价值实现,让数据仓库服务回归服务的本质。阿里云MaxCompute正是基于云构建的SaaS模式的数据仓库服务。本季直播将重点从SaaS模式云数据仓库按需使用的核心能力-Serverless能力、"云数据仓库+价值场景" 两个方面做深入解读。

SaaS模式云数据仓库概述

数据管理领域的技术演进以及云计算的蓬勃发展催生了基于云提供开箱即用的数据仓库服务的产品模式-Data Warehouse as a Service(DWaaS),最终用户无需关心基础设施、平台软件管理以及平台运维和优化升级工作。这部分工作由服务提供商完全托管并提供满足SLA要求的高质量服务,减少用户的前期投入并加速价值实现,让数据仓库服务回归服务的本质。阿里云MaxCompute正是基于云构建的SaaS模式的数据仓库服务,它的核心特点包括:

1.按需使用的在线服务
· MaxCompute预先准备了大规模资源池,无需预先资源开通、容量规划,用户可直接使用开展数据管理和分析工作;
· MaxCompute提供存储计算分离和Serverless无服务器的架构设计,面向用户提供On-Demand的按需使用服务能力,用户可仅为实际使用付费;

2.集成现代数据仓库完善功能的多租户服务
· MaxCompute内建了高性能存储引擎,多种主流的计算分析引擎(SQL、机器学习、Spark等)和内外部数据管理能力,满足现代化数据仓库分析需求;同时提供完善的API/SDK/CLI用户接口,并支持与广泛的生态集成;
· MaxCompute是个多租户系统,通过完善的多租户隔离和管理能力。提供对不同组织的租户间进行资源、数据、任务的强隔离以保障安全。同时通过权限控制机制,支持组织内或组织间安全、受控地进行资源共享交换;同时为每个租户提供资源监控、任务管理、作业诊断能力,支持用户自助进行必要的管理工作;
· 作为企业级数据仓库服务,MaxCompute提供完善的安全管理能力,包括:访问控制与授权、多租户/作业级别的安全隔离、操作审计、数据保护(隐私脱敏、数据加密、、备份恢复、异地容灾)等能力,满足企业级不同的安全、合规需求。

企业用户在关心数据仓库产品新的交付模式和特性之外,会更加关心如何借助利用这一技术平台满足企业实际的业务需求。本季直播将介绍借助MaxCompute这一SaaS模式云数据仓库服务的典型使用场景和价值,包括:

云数据仓库+BI:云数据仓库的低成本、高性能,赋能组织内众多用户按需使用,促进数据民主化;
云数据仓库+AI:现代化的数据仓库服务在统一的企业数据资产之上,不仅提供历史分析,更需要是借助数据提供预测性分析,进行业务决策;
云数据仓库+实时分析:传统数据仓库以T+1洞察为主,如何为企业提供实时洞察分析能力,让各级业务人员实时决策以提升业务效果成为数据仓库领域的热点话题;
云数据仓库+实时搜索:如何利用数据仓库对多样的企业数据进行加工、整合,为企业内外部客户提供更有效的信息检索能力;
云数据仓库+数据银行:SaaS模式能够在服务级别与外部服务高价值服务进行预先集成,特别是外部高价值数据的集成能够大大提升。MaxCompute与友盟数据银行服务集成,低成本扩展企业数据能力。

直播内容干货整理如下

第一讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+Severless
简介:
直播回看 >>
文字版 >>


第二讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+BI
直播回看 >>
文字版 >>


第三讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+AI
直播回看 >>
文字版 >>


第四讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+实时分析
直播回看 >>
文字版 >>


第五讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+实时搜索
直播回看 >>
文字版 >>


第六讲 MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+数据银行
直播回看 >>
文字版 >>


免费下载《SaaS模式云数据仓库手册》>>

更多关于大数据计算产品技术交流,可扫码加入 “MaxCompute开发者社区” 钉钉群
123.jpg

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
3月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
184 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 DataWorks
MaxCompute是由阿里巴巴集团创建的
【7月更文挑战第1天】
168 58
|
5月前
|
分布式计算 搜索推荐 物联网
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
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
|
5月前
|
人工智能 分布式计算 架构师
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
|
5月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
飞天大数据平台产品问题之AIRec在阿里巴巴飞天大数据平台中的功能如何解决
飞天大数据平台产品问题之AIRec在阿里巴巴飞天大数据平台中的功能如何解决
|
5月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
|
5月前
|
存储 SQL 分布式计算
MaxCompute 在大规模数据仓库中的应用
【8月更文第31天】随着大数据时代的到来,企业面临着海量数据的存储、处理和分析挑战。传统的数据仓库解决方案在面对PB级甚至EB级的数据规模时,往往显得力不从心。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个专为大规模数据处理设计的服务平台,它提供了强大的数据存储和计算能力,非常适合构建和管理大型数据仓库。本文将探讨 MaxCompute 在大规模数据仓库中的应用,并展示其相对于传统数据仓库的优势。
147 0
|
5月前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute 入门:大数据处理的第一步
【8月更文第31天】在当今数字化转型的时代,企业和组织每天都在产生大量的数据。有效地管理和分析这些数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个用于处理海量数据的大规模分布式计算服务。它提供了强大的存储能力以及丰富的数据处理功能,让开发者能够快速构建数据仓库、实时报表系统、数据挖掘等应用。本文将介绍 MaxCompute 的基本概念、架构,并演示如何开始使用这一大数据处理平台。
748 0
|
6月前
|
存储 搜索推荐 数据建模
阿里巴巴大数据实践之数据建模:构建企业级数据湖
阿里巴巴通过构建高效的数据湖和实施先进的数据建模策略,实现了数据驱动的业务增长。这些实践不仅提升了内部运营效率,也为客户提供了更好的服务体验。随着数据量的不断增长和技术的不断创新,阿里巴巴将持续优化其数据建模方法,以适应未来的变化和发展。
|
5月前
|
SQL 分布式计算 大数据
"大数据计算难题揭秘:MaxCompute中hash join内存超限,究竟该如何破解?"
【8月更文挑战第20天】在大数据处理领域,阿里云的MaxCompute以高效稳定著称,但复杂的hash join操作常导致内存超限。本文通过一个实例解析此问题:数据分析师小王需对两个共计300GB的大表进行join,却遭遇内存不足。经分析发现,单个mapper任务内存默认为2GB,不足以支持大型hash表的构建。为此,提出三种解决方案:1) 提升mapper任务内存;2) 利用map join优化小表连接;3) 实施分而治之策略,将大表分割后逐一处理再合并结果。这些方法有助于提升大数据处理效率及稳定性。
103 0

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute