大数据计算MaxCompute blink 业务延时根据啥计算出来的呀？

MaxCompute blink 业务延时是根据实时数据处理和查询的性能来计算的。

在大数据计算中，业务延时通常指的是数据从产生到可以被查询和分析的时间。MaxCompute作为阿里云提供的一种大数据计算服务，其业务延时的计算涉及到数据处理和查询的各个环节。以下是影响业务延时的一些关键因素：

1. 数据处理速度：包括数据的采集、清洗、转换等初步加工的速度。实时计算（Blink）在这一环节扮演着重要角色，它能够快速处理消息队列中的数据。
2. 存储系统性能：数据存储系统的写入和读取速度直接影响到数据处理的效率。一个高性能的存储系统可以确保数据快速可用。
3. 查询优化：MaxCompute支持离线作业和短查询两种模式，其中短查询模式针对延迟进行了优化。这种模式下，计算资源是预拉起的，执行计划经过缩减和优化，以减少查询延迟。
4. 计算资源配置：包括CPU、内存等资源的分配，以及如何有效地利用这些资源进行向量化执行和多层次缓存机制，这些都会影响到业务的响应时间。
5. 网络传输效率：数据在网络中的传输速度也会影响整体的业务延时，特别是在分布式计算环境中，网络shuffle的效率至关重要。
6. 接口和工具的对接：如JDBC/ODBC接口的易用性和性能，以及第三方工具的集成程度，都会对业务延时产生影响。

综上所述，MaxCompute blink 业务延时的计算是一个复杂的过程，涉及到数据处理、存储、查询优化、资源分配和网络传输等多个方面。在实际的业务场景中，需要综合考虑这些因素，通过优化每个环节来降低整体的业务延时，以满足实时查询和分析的需求。