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更新时间:2021/03/11 GMT+08:00

DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。

海量日志分析

  • 游戏运营数据分析

    游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台,分析每日新增日志获取所需指标,通过数据来辅助决策。例如:运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等,了解游戏当前状态及后续响应活动措施;投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源,来决定下一周期重点投放哪些平台。

  • 优势
    • 高效的Spark编程模型:使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据,进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑,无需关心多线程模型。
    • 简单易用:直接使用标准SQL编写指标分析逻辑,无需关注背后复杂的分布式计算平台。
    • 按需计费:日志分析按实效性要求按周期进行调度,每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费,成本较独占队列降低50%以上。
  • 建议搭配以下服务使用

    OBS,DIS,DWS,RDS

图1 游戏运营数据分析

异构数据源联邦分析

  • 车企数字化服务转型

    面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革,车企通过构建车联云平台和车机OS,将互联网应用与用车场景打通,完成车企数字化服务转型,从而为车主提供更好的智联出行体验,增加车企竞争力,促进销量增长。例如:通过对车辆日常指标数据(电池、发动机,轮胎胎压、安全气囊等健康状态)的采集和分析,及时将维保建议回馈给车主。

  • 优势
    • 多源数据分析免搬迁:关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息,表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息,数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁,对多数据源进行联邦分析。
    • 数据分级存储:车企需要保留全量历史数据支撑审计类等业务,低频进行访问。温冷数据存放在低成本的对象存储服务OBS上,高频访问的热数据存放在数据引擎(CloudTable和DWS)中,降低整体存储成本。
    • 告警快速敏捷触发服务器弹性伸缩:对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求。
  • 建议搭配以下服务使用

    DIS、CDM、OBS、DWS、RDS、CloudTable

图2 车企数字化服务转型

大数据ETL处理

  • 运营商大数据分析

    运营商数据体量在PB~EB级,其数据种类多,有结构化的基站信息数据,非结构化的消息通信数据,同时对数据的时效性有很高的要求,DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎,打破数据孤岛进行统一的数据分析。

  • 优势
    • 大数据ETL:具备TB~EB级运营商数据治理能力,能快速将海量运营商数据做ETL处理,为分布式批处理计算提供分布式数据集。
    • 高吞吐低时延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能计算资源,从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消费数据,单CU每秒吞吐1千~2万条消息。
    • 细粒度权限管理:P公司内部有N个子部门,子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离,保障作业SLA;支持数据权限控制到表/列,帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。
  • 建议搭配以下服务使用

    OBS、DIS、DGC

图3 运营商大数据分析

地理大数据分析

  • 地理大数据分析

    地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多,有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据,非结构化的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题。

  • 优势
    • 提供地理专业算子:支持全栈Spark能力,具备丰富的Spark空间数据分析算法算子,全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理,支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理。
    • CEP SQL:提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析,用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测,电子围栏等地理分析场景。
    • 大数据治理能力:能快速将海量遥感影像数据接入上云,快速完成影像数据切片处理,为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集。
  • 建议搭配以下服务使用

    DIS、CDM、DES、OBS、RDS、CloudTable

图4 地理大数据分析
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