MaxCompute 持续定义 SaaS 模式云数据仓库— 云数据仓库+ Severless | 学习笔记

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 快速学习 MaxCompute 持续定义 SaaS 模式云数据仓库— 云数据仓库+ Severless

开发者学堂课程【SaaS  模式云数据仓库系列课程 —— 2021数仓必修课MaxCompute  持续定义  SaaS  模式云数据仓库— 云数据仓库+ Severless】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/55/detail/1028


MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库— 云数据仓库+Severless


内容介绍:

  1. MaxCompute  的  Severless  架构及特点
  2. Serverless  的数据接入服务
  3. Serverless  的多计算环境
  4. Serverless  的存储服务
  5. Serverless  的管理
  6. 按量+独占的混合售卖规格
  7. 大数据计算对计算资源的需求特点
  8. 借助固定资源池,在财务可预测的前提下,满    足不同业务、不同组织需求
  9. 成本与业务敏捷性融合
  10. 容量规划:按量付费转预付费资源需求评估
  11. 最佳实践-总结


1.MaxCompute  的  Severless  架构及特点

image.png

二、Serverless  的数据接入服务

  1. Tunnel  批量、流式导入,转换为MC列存格式、自动伸缩、免费
  2. OSS  导入/导出命令:LOAD/UNLOAD、免费


三、Serverless  的多计算环境

  1. Servlerss  计算资源池:大规模资源池,On-demand  按需提供,按作业付费
  2. 独占计算资源:支持包年包月付费、Workload  管理(负载隔离、优先级、分时伸缩、)
  3. 运行环境(runtime)支持ETL/OLAP/ML等大数据分析使用场景


四、Serverless   的存储服务

  1. 与计算无关,独立伸缩,GB->EB级
  2. 按实际存储大小付费
  3. 无需指定,默认面向分析优化(列存、压缩)
  4. 支持分区/分桶/Zorder等优化手段


五、Serverless  的管理

  1. 内建完整的管理能力,以api/sdk/web-console管理
  2. 平台侧无需用户运维



六、按量+独占的混合售卖规格

包年包月:订单计费模式为混合模式,计算资源是按包年包月进行预付费,存储 和下载则为使用之后再按量计费

按量计费:整个订单计费模式都为使用之后再按量计费,包括计算、存储


七、大数据计算对计算资源的需求特点

  • 业务敏捷性需求
  1. 长期处于成长期,处理能力能满足业务自然增长的需要,特别是业务快速变化的阶段
  2. 可以是企业的初期,也可以是创新部门的创业业务
  • 周期性峰谷差异明显
  1. 每天、每月周期性的峰谷波动巨大,以峰值容量规划,成本和SLA难以平衡
  2. 常规算力+弹性算力,根据调度/人为指定作业资源策略
  • 稳定的业务关注关键任务的按SLA产出
  1. 基线作业,与非关键作业的SLA需求不同,基线产出时间需要保障
  2. 非关键作业尽可能低成本处理,同时不影响关键作业
  • 资源治理:算力需求由快速变化转变为稳定可预期
  1. 对  CU  的容量规划,相互转换及测算
  2. 固定资源的精细化的Workload管理

追求的目标:在满足现实中的差异化需求的前提下,最小化成本


八、借助固定资源池,在财务可预测的前提下,满足不同业务、不同组织需求

  1. 负载隔离,避免互相争夺,优先关键项目与组织
  2. 作业优先级:保障关键动态作业链路查出
  3. 分时伸缩:设置白天、夜间资源分配策略,最大利用化


九、成本与业务敏捷性融合

image.png

1.按量付费  Project  :发起的作业使用  Serverless  资源-切换  Project  绑定的资源组

2.使用人员主动设定:根据需要临时指定


十、容量规划:按量付费转预付费资源需求评估

image.png

——基于  information schema  按天统计近期项目作业消耗的计算单元(算力单位:cu时)

select to_char(end_time,' yyyy-mm-dd')

stat_day,sum(cost_cpu)/100/3600 cu_hours

from information schema. tasks history

where ds > = '20200710' and task_ schema in( 'lightning')

——基于  information schema  按天统计近期项目作业消耗最高的一天,计算每个小时的算力需求(算力单位:cu时)

select to_char(end_time,' yyyy-mm-dd hh')

stathour,sum(cost_cpu)/100/3600 cu_hours

from information schema. tasks history

where ds=' 20200713' and task_schema in (' lightning')

group by to_char (end_ time,' yyyy- mm- dd hh '):



十一、最佳实践-总结

  1. 按量付费:业务快速发展及变化阶段,配合  cost control   管理
  2. 预付费:通过  quota  管理,切分多个计算资源,做负载隔离、分时管理、利用  dw+mc  基线作业优先级保障关键作业  SLA
  3. 预付费固定资源+弹性按量付费组合,作业级别选择不同计算资源:
  4. 突发使用按量付费补充突发算力需求
  5. 周期性资源尖峰需求,通过按量付费满足
  6. 容量规划:元数据、算力需求评估,资源消耗分析与优化
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