金融级别大数据平台的多租户隔离实践

在2017云栖大会·北京峰会上，高级技术专家李雪峰分享了题为《金融级别大数据平台的多租户隔离实践》的内容，该分享围绕IaaS单租户大数据产品架构、MaxCompute PaaS多租户架构以及多租户隔离实践等核心议题进行了深入探讨。

MaxCompute PaaS多租户架构特性

MaxCompute作为阿里云提供的PaaS层大数据处理平台，其多租户架构设计确保了不同用户（租户）间的数据和计算资源能够有效隔离，同时支持大规模数据存储与计算。关键特性包括：

• 资源隔离机制：通过配额管理功能，允许用户对计算资源（如CU）进行精细控制，实现不同业务或项目间的资源分配与隔离。这包括默认预付费Quota及自定义配额组，确保每个租户的资源使用既得到保障又不互相干扰。

• 统一元数据及安全体系：提供租户级别的元数据信息和服务，确保数据访问的安全性，支持项目空间隔离、权限控制、数据加密等，维护数据隐私和安全。

• 模块化服务架构：MaxCompute构建于模块化架构之上，包括存储引擎、计算引擎、云服务层等，这些模块协同工作，支撑起高效、安全、可扩展的多租户环境。例如，存储引擎采用列压缩存储格式提高存储效率，计算引擎支持SQL及多引擎任务执行，云服务层则负责调度优化和安全性管理。

多租户隔离实践案例

• 天弘基金案例展示了MaxCompute如何帮助企业在面临数据量激增时，通过构建企业级大数据解决方案，实现了数据仓库的高效运维与成本控制。MaxCompute不仅显著提升了数据处理速度，还降低了硬件部署和人力成本，体现了多租户环境下强大的数据处理能力和经济性优势。

• 小打卡案例说明了MaxCompute在快速搭建低成本、高扩展性的数据仓库方面的作用，特别强调了它对于初创或成长型企业，在有限资源下快速响应市场变化的能力。

• 千寻位置案例则突出了MaxCompute在处理实时精准位置数据方面的应用，通过混合云架构，确保了计算的精度与速度，满足了用户对实时定位服务的高要求。

综上所述，MaxCompute的多租户架构及其在实际场景中的应用，充分证明了其在保障数据安全、实现资源有效隔离、支持大规模数据处理等方面的能力，特别是在金融级别大数据平台中，提供了坚实的基础设施支持。