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助力企業降本增效,獲取數據時代核心競爭力

UCloud大數據生態全面支持集數據采集、數據存儲、數據分析和數據應用為一體的大數據應用場景,助力企業快速構建大數據處理體系,實現商業目標。

  • 開箱即用

    簡單幾步,即可輕松完成集群創建和部署
  • 智能運維

    豐富的集群運維經驗,結合專業的智能監控運維工具,及時發現并排除風險隱患,有效降低企業成本
  • 資源獨享

    集群節點獨占、數據獨享,數據更私密、安全
  • 一站式服務

    提供終端到云端全鏈路服務,集數據采集、數據存儲、數據分析和數據應用為一體

技術架構

  • 1

    用戶通過Flume/DataX/Logstash等工具把日志數據、業務數據收集到UKafka中,UKafka中的數據可以給實時計算使用,或轉存到HDFS、UES、HBase、UDW等存儲系統中做離線分析和數據挖掘使用;

  • 2

    實時計算可以通過UFlink、UHadoop中的Spark Streaming在UKafka實時讀取數據,進行實時ETL、實時分析、實時訓練;

  • 3

    離線計算可以通過Hive、Spark 、MapReduce進行數據清洗分析;

  • 4

    計算結果數據可以存儲在UDW、HBase、UES、MySQL等存儲系統中,以支撐個性化推薦、報表、風控、監控等業務使用。

適用場景use cases

  • 日志分析

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    UES 基于開源分布式搜索和分析引擎 Elasticsearch 構建,提供開箱即用的分析能力??蛻艨梢曰?UES 快速構建起 ELK 日志分析架構,即使用 Beats 作為日志采集器,采集各個服務器節點上的日志數據,經過 Logstash 解析、過濾后,匯集至 UES 集群存儲,然后借助 Kibana 的可視化分析能力構建分析看板,高效的進行可視化日志分析工作。如果日志日志規模龐大,可以在上述架構中引入消息隊列 UKafka,確保持續穩定的數據傳輸和處理。
  • 實時計算

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    UFlink 基于開源流式計算引擎 Flink 構建,提供了完全托管的流式計算平臺??蛻艨梢詫祿床粩喈a生的流式數據接入各類流式數據存儲,如消息隊列 UKafka,然后創建 UFlink 集群從 UKafka 中訂閱流式數據。開發者將編寫的業務處理代碼提交至 UFlink 集群,即可借助其強大的流式計算能力對這些數據進行實時處理,計算結果可以推送到各類數據存儲中,如數據倉庫 UDW,以供業務應用或者進行進一步的處理。
  • 數據倉庫

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    可以利用UHadoop/UDW快速的構建離線數倉,對海量數據進行分析和展示;利用Lafka+UFlink+UDW構建實時數倉,可以輕松的應對上百億數據的實時分析平臺;對當前的業務數據進行實時\準實時分析、挖掘,加快需求響應速度,能夠讓企業快速的感知市場的變化,加快決策與實施。

  • 機器學習

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    MADlib提供了豐富的分析模型,包括回歸分析,決策樹,隨機森林,貝葉斯分類,向量機,風險模型,KMEAN聚集,文本挖掘,數據校驗等。通過UDW的MADlib擴展,用戶可以在UDW數據庫中方便的使用MADlib功能;利用UHadoop中Spark MLlib中的機器學習庫,實現業務的預測分析、個性化推薦、異常檢測等。

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  • Step1 需求對接

    對用戶業務、需求架構進行分析、評估。

  • Step2 提供方案

    針對用戶業務提供基于UCloud云計算平臺及技術的定制方案。

  • Step3 方案確定

    同用戶共同優化方案,確定最終方案。

  • Step4 方案實施

    根據方案提供云計算產品,提供所需架構。

  • Step5 業務遷移

    協助用戶進行業務遷移,快速排查前一過程遇到的問題,并提供專家指導。

  • Step6 后續保障優化

    快速響應用戶在運維過程中遇到的問題,并提供專家建議。

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