我花10个小时,写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析
时序模型:主要保存用户的在线的时空位置等信息,可以基于业务场景需要进行各种快速的计算,比如非常方便的计算驻留时长,存储于Hbase或TSDB(时序数据库): ![]() 4、实时服务 有了实时模型还不够,数据中台还需要提供图形化、流程化、可编排的数据开发工具,才能真正的降低实时数据开发成本。但由于离线和实时数据处理的技术手段不同,导致针对这两种类型的数据开发和管理大多是在不同的平台承载的。 比如以前我们的离线数据模型是通过DACP平台管理的,但实时数据则游离在DACP平台之外,其往往属于应用本身的一部分,应用需要通过编写特定脚本去消费和处理流处理引擎中的原生数据,这种处理的门槛不仅高,而且资源浪费也挺严重,每个实时应用其实都是流数据的孤岛。 站在应用的角度看,业务其实需要的是一个统一的数据开发管理平台,离线和实时数据应作为统一的对象进行管理,比如具备混合编排,混合关联等能力,用简单的类SQL定制化输出应用所需的各类数据,从而高效的对外提供实时/离线数据服务。 ![]() 5、实时应用 数据中台如果能支持实时数据的快速编排,根据我们的测算,其实时场景应用的数据开发、测试、部署周期会由0.5-1个月降低为1-2天,效益是很高的。 阿里处理的数据量已达EB级,相当于10亿部高清电影的存储量。在 2016年双十一当天,实时计算处理的数据量达到9400万条/秒。而从用户产生数据源头采集、整合并构速数据、提供数据服务,到前台展现完成仅需2.5秒。 "友盟+”是阿里把收购的几家数据公司整合升级后,组成的一家数据公司。这里仅以2017年“友盟+”对外公开的部分指标为例,其中的数据覆盖14亿部活跃设备、685 万家网站、135万个应用程序,日均处理约280亿条数据,这一切都建立在阿里强大的数据处理技术底座之上。 如果实时数据足够多,场景足够丰富,建立实时数据中台的必要性还是非常高的。 随着大数据内外运营的深入,我们发现这种需求越来越多,你会惊奇的发现,很多时候需求是随着你技术能力的加强而增加的,很多时候,技术就是第一生产力。我们很多负责变现的产品、运营经理应是深有体会的。 从那个时候起,我就在想我们能否建立一个真正的实时数据中台,能够快速高效的创建海量的实时应用,从而将大数据的管理和应用水平提升到一个新的阶段,终于我们现在走到了这条路上。 (编辑:晋中站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |