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提供终端到云端全链路服务,集数据采集、数据存储、数据分析和数据应用为一体
方案架构
01.
用户通过Flume/DataX/Logstash等工具把日志数据、业务数据收集到UKafka中,UKafka中的数据可以给实时计算使用,或转存到HDFS、UES、HBase、UDW等存储系统中做离线分析和数据挖掘使用;
02.
实时计算可以通过UFlink、UHadoop中的Spark Streaming在UKafka实时读取数据,进行实时ETL、实时分析、实时训练;
03.
离线计算可以通过Hive、Spark 、MapReduce进行数据清洗分析;
04.
计算结果数据可以存储在UDW、HBase、UES、MySQL等存储系统中,以支撑个性化推荐、报表、风控、监控等业务使用。
适用场景
use cases
日志分析 / 实时计算 / 数据仓库 / 机器学习
————————
日志分析
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解决方案
UES 基于开源分布式搜索和分析引擎 Elasticsearch 构建,提供开箱即用的分析能力。客户可以基于 UES 快速构建起 ELK 日志分析架构,即使用 Beats 作为日志采集器,采集各个服务器节点上的日志数据,经过 Logstash 解析、过滤后,汇集至 UES 集群存储,然后借助 Kibana 的可视化分析能力构建分析看板,高效的进行可视化日志分析工作。如果日志日志规模庞大,可以在上述架构中引入消息队列 UKafka,确保持续稳定的数据传输和处理。
实时计算
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解决方案
UFlink 基于开源流式计算引擎 Flink 构建,提供了完全托管的流式计算平台。客户可以将数据源不断产生的流式数据接入各类流式数据存储,如消息队列 UKafka,然后创建 UFlink 集群从 UKafka 中订阅流式数据。开发者将编写的业务处理代码提交至 UFlink 集群,即可借助其强大的流式计算能力对这些数据进行实时处理,计算结果可以推送到各类数据存储中,如数据仓库 UDW,以供业务应用或者进行进一步的处理。
数据仓库
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解决方案
可以利用UHadoop/UDW快速的构建离线数仓,对海量数据进行分析和展示;利用Lafka+UFlink+UDW构建实时数仓,可以轻松的应对上百亿数据的实时分析平台;对当前的业务数据进行实时\准实时分析、挖掘,加快需求响应速度,能够让企业快速的感知市场的变化,加快决策与实施。
机器学习
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解决方案
MADlib提供了丰富的分析模型,包括回归分析,决策树,随机森林,贝叶斯分类,向量机,风险模型,KMEAN聚集,文本挖掘,数据校验等。通过UDW的MADlib扩展,用户可以在UDW数据库中方便的使用MADlib功能;利用UHadoop中Spark MLlib中的机器学习库,实现业务的预测分析、个性化推荐、异常检测等。
简单四步 让您的业务轻松上云
Step1 需求对接
针对用户业务提供基于UCloud云计算平台及技术的定制方案。
Step2 方案实施
根据方案提供云计算产品,提供所需架构。
Step3 业务迁移
协助用户进行业务迁移,快速排查前一过程遇到的问题,并提供专家指导。
Step4 后续保障优化
快速响应用户在运维过程中遇到的问题,并提供专家建议。
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