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數(shù)據(jù)湖2.0可以帶給企業(yè)帶來(lái)哪十大好處

牽手一起夢(mèng) ? 來(lái)源:全球云觀察 ? 作者:阿明 ? 2020-11-05 14:55 ? 次閱讀
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當(dāng)前我們邁入了全面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,一切都變得智能起來(lái)。

因智能而簡(jiǎn)單,一切都變得容易起來(lái)。就如阿里巴巴一樣,讓天下沒(méi)有難做的生意,成就了一個(gè)橫跨商業(yè)、金融、物流、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等各個(gè)領(lǐng)域的獨(dú)特?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)體,令全球矚目。

“大數(shù)據(jù)好比石油,算力好比發(fā)動(dòng)機(jī),云原生企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖就好比一輛F1,有機(jī)融合了大數(shù)據(jù)與算力,助力企業(yè)用戶與互聯(lián)網(wǎng)用戶奔馳在遼闊的應(yīng)用大地?!?/p>

來(lái)自阿里云智能存儲(chǔ)產(chǎn)品資深總監(jiān)陳起鯤(Alex)的一個(gè)很有意思的比喻,讓大家對(duì)數(shù)據(jù)湖有了新的好奇。

早在十年前紐約Hadoop World大會(huì)上就誕生的數(shù)據(jù)湖概念,現(xiàn)在企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)智慧化、數(shù)智化轉(zhuǎn)型,為什么還需要數(shù)據(jù)湖?

重新認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)湖,從互聯(lián)網(wǎng)到企業(yè)級(jí)的演進(jìn)

我們要重新認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)湖,不妨簡(jiǎn)單捋一捋數(shù)據(jù)湖的前世今生。

在2000年之前的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代,以IBM+Oracle+EMC為“鐵三角”面向大型制造業(yè)、銀行等內(nèi)部系統(tǒng),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力有限,而且價(jià)格還高昂。

隨著2000年后互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,由Google帶出來(lái)了影響頗深的GFS、BigTable和MapReduce,讓業(yè)界清楚了分布式存儲(chǔ)、調(diào)度與計(jì)算模型的樣子。阿里巴巴飛天系統(tǒng)也成為分布式技術(shù)體系中的一員,突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的藩籬,開(kāi)始實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的低成本大規(guī)模擴(kuò)張。

2010年,Pentaho創(chuàng)始人兼CTO詹姆斯·狄克遜(James Dixon)首次提出數(shù)據(jù)湖概念,Pentaho同期發(fā)布了開(kāi)源框架的Hadoop第一版。

在這個(gè)時(shí)期,企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)領(lǐng)域的IBM、EMC等也推出了數(shù)據(jù)湖解決方案,其核心基于分布式文件系統(tǒng)建立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,橫向擴(kuò)展比較強(qiáng)大,實(shí)現(xiàn)了集中統(tǒng)一管理,但是在云原生方面沒(méi)有天然的優(yōu)勢(shì)。

與此同時(shí),基于HDFS系統(tǒng)帶來(lái)的Hadoop和Spark開(kāi)源生態(tài)構(gòu)建,在一定程度上推進(jìn)了企業(yè)數(shù)據(jù)湖的進(jìn)程。后期EMR開(kāi)源數(shù)據(jù)湖,實(shí)現(xiàn)云上托管Hadoop數(shù)據(jù)湖架構(gòu),只是存儲(chǔ)和計(jì)算一直耦合在一起,在穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、成本經(jīng)濟(jì)性方面依然受限,難以深入企業(yè)級(jí)行業(yè)用戶。

一方面,來(lái)自開(kāi)源軟件本身能力的限制, 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖技術(shù)無(wú)法滿足企業(yè)用戶在數(shù)據(jù)規(guī)模、存儲(chǔ)成本、 查詢性能以及彈性計(jì)算架構(gòu)升級(jí)等方面的需求, 也無(wú)法達(dá)到數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的理想目標(biāo)。

另一方面,在這個(gè)時(shí)期,企業(yè)用戶有了更高的要求,需要更低廉的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本、更精細(xì)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、可共享的數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)、 更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新頻率以及更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)接入工具。

在云原生數(shù)據(jù)湖還沒(méi)有出現(xiàn)之前,這都屬于數(shù)據(jù)湖1.0階段。

隨著云原生時(shí)代的到來(lái),借助公共云的基礎(chǔ)設(shè)施,將數(shù)據(jù)湖平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)更廣泛地展現(xiàn)了出來(lái),用戶的技術(shù)選擇也更為豐富。HDFS也逐漸被更強(qiáng)大的云存儲(chǔ)系統(tǒng)如對(duì)象存儲(chǔ)OSS所取代,對(duì)象存儲(chǔ)OSS成為了數(shù)據(jù)湖的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)象存儲(chǔ)OSS的99.995%的可用性SLA、海量擴(kuò)展能力、冷熱存儲(chǔ)類型、RESTful訪問(wèn)、HDFS兼容以及計(jì)算引擎生態(tài)融合,給客戶帶來(lái)新的價(jià)值,包括:存儲(chǔ)更加穩(wěn)定可靠、海量數(shù)據(jù)規(guī)模支持、數(shù)據(jù)冷熱分層成本優(yōu)化、在線應(yīng)用通過(guò)RESTful API直接寫(xiě)入數(shù)據(jù)即可被計(jì)算引擎分析,無(wú)需數(shù)據(jù)遷移。

數(shù)據(jù)湖的引擎也豐富起來(lái),包括了之前Hadoop和Spark的生態(tài)引擎、公共云廠商的數(shù)據(jù)湖引擎。在統(tǒng)一元數(shù)據(jù)服務(wù)模式下,升級(jí)之后的數(shù)據(jù)湖架構(gòu)由一個(gè)核心存儲(chǔ)系統(tǒng)+多個(gè)引擎共同構(gòu)成。

基于此, 阿里云也推出了云原生數(shù)據(jù)湖體系,由對(duì)象存儲(chǔ)OSS、 數(shù)據(jù)湖構(gòu)建Data Lake Formation、 E-MapReduce、Data Lake Analytics等產(chǎn)品強(qiáng)強(qiáng)組合,實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)與計(jì)算分離的創(chuàng)新架構(gòu),立足企業(yè)用戶生產(chǎn)環(huán)境需求,整體構(gòu)建湖存儲(chǔ)、湖加速、湖管理、湖計(jì)算的云原生數(shù)據(jù)湖解決方案。

從而,阿里云的云原生數(shù)據(jù)湖體系的正式建立,也標(biāo)志著數(shù)據(jù)湖發(fā)展進(jìn)入2.0階段。數(shù)據(jù)湖2.0最大的變化就是對(duì)于行業(yè)定位有了新的內(nèi)涵,開(kāi)始聚焦在新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用承載生產(chǎn)環(huán)境的創(chuàng)新架構(gòu),而不再是僅僅面向分析環(huán)境,同時(shí)以PB、EB級(jí)存儲(chǔ)規(guī)模為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一元數(shù)據(jù)服務(wù),擁有加速引擎、分析引擎等多種能力。

事實(shí)上,來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)模,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)湖在公有云廠商領(lǐng)域逐漸發(fā)揮出更大的行業(yè)影響與輻射力,從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)湖逐漸進(jìn)入企業(yè)用戶核心的生產(chǎn)環(huán)境,必然在大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)揮出前所未有的作用。

因此,阿里云推出的業(yè)內(nèi)首個(gè)云原生企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖解決方案,有著非常重要的行業(yè)引領(lǐng)性。既可以提供EB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析能力,又可以一站式實(shí)現(xiàn)湖存儲(chǔ)、湖加速、湖管理、湖計(jì)算的數(shù)據(jù)湖整體構(gòu)建,助力企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘與分析。因此,對(duì)于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等擁有海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景的新興行業(yè),有著非常大的吸引力。

釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,數(shù)據(jù)湖2.0帶給企業(yè)十大好處

有了對(duì)數(shù)據(jù)湖的前世今生的了解,自然對(duì)數(shù)據(jù)湖的定義也就更為明確了。相對(duì)來(lái)說(shuō),在《云原生數(shù)據(jù)湖解決方案藍(lán)皮書(shū)》(Alibaba Cloud Data lake storage solution)中的一段說(shuō)明比較適合當(dāng)下數(shù)據(jù)湖的普遍發(fā)展情況。

數(shù)據(jù)湖的核心定義就是一個(gè)存儲(chǔ)平臺(tái),就是一種以集中式存儲(chǔ)各種類型數(shù)據(jù),提供彈性的容量和吞吐能力,能夠覆蓋廣泛的數(shù)據(jù)源,支持多種計(jì)算與處理分析引擎,并可以直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)的統(tǒng)一存儲(chǔ)平臺(tái)。

那問(wèn)題就來(lái)了,數(shù)據(jù)湖發(fā)展到現(xiàn)在,到底可以為企業(yè)用戶帶來(lái)哪些好處?

在阿里云等公共云廠商的推動(dòng)下,數(shù)據(jù)湖已經(jīng)發(fā)展到了2.0階段,備受業(yè)界矚目的云原生數(shù)據(jù)湖優(yōu)勢(shì)突出,帶給了企業(yè)用戶十大好處,值得一看。

一是,針對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘有著更強(qiáng)大的功能。在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)訪問(wèn)和管理等細(xì)粒度的授權(quán)、審計(jì)方面,數(shù)據(jù)湖的發(fā)揮更為淋漓盡致。

二是,消除了數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)象,沒(méi)有數(shù)據(jù)格式類型的限制,所有數(shù)據(jù)皆可以流入數(shù)據(jù)湖。用戶的數(shù)據(jù)產(chǎn)生后,可以按照數(shù)據(jù)的原始內(nèi)容和屬性,直接存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖,無(wú)需在數(shù)據(jù)流入數(shù)據(jù)湖之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任何的加工或結(jié)構(gòu)化處理。

三是,滿足用戶大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的彈性擴(kuò)容。支持當(dāng)前用戶復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表;半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如CSV、JSON 、XML、日志等;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如電子郵件、文檔、PDF、圖形、音頻、視頻等。數(shù)據(jù)湖都可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)、EB級(jí)的大規(guī)模存儲(chǔ)部署。

四是,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與存儲(chǔ)分離。針對(duì)業(yè)界公認(rèn)的未來(lái)大方向,存儲(chǔ)與計(jì)算分離架構(gòu)提供了獨(dú)立的擴(kuò)展性,可以做到數(shù)據(jù)入湖的同時(shí),計(jì)算引擎按需擴(kuò)容,更關(guān)鍵的是存算分離解耦方式帶來(lái)了更好的性價(jià)比。需要指出的是,數(shù)據(jù)湖所說(shuō)的計(jì)算存儲(chǔ)分離不是數(shù)據(jù)處理分析引擎和磁盤在不同主機(jī)上,而是數(shù)據(jù)內(nèi)容存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理分析引擎的分離。

五是,數(shù)據(jù)合規(guī)加密,提升了數(shù)據(jù)安全性。以阿里云企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)湖為例,實(shí)現(xiàn)了端到端加密,本地?cái)?shù)據(jù)加密后再傳輸?shù)皆粕?,然后?shù)據(jù)落盤再加密,實(shí)現(xiàn)了云上全鏈路的加密模式,同時(shí)集成國(guó)密。在數(shù)據(jù)加密的基礎(chǔ)上,針對(duì)用戶內(nèi)部人員的操作日志都留存,統(tǒng)一的權(quán)限管理,強(qiáng)化了操作合規(guī)性與規(guī)范化。

六是,基于云存儲(chǔ)系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu),高可靠性突出。比如作為企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)湖的統(tǒng)一存儲(chǔ)層,阿里云對(duì)象存儲(chǔ)OSS基于12個(gè)9的持久性設(shè)計(jì),提供最高99.995%的可用性SLA,可存儲(chǔ)任意規(guī)模的數(shù)據(jù),可對(duì)接業(yè)務(wù)應(yīng)用、各類計(jì)算分析平臺(tái),完全滿足企業(yè)用戶基于OSS構(gòu)建云原生的數(shù)據(jù)湖。

七是,更低的TCO帶來(lái)了更好的經(jīng)濟(jì)性,相對(duì)于HDFS分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)來(lái)說(shuō),公共云的存儲(chǔ)系統(tǒng)有著更好的成本效應(yīng)。比如阿里云的OSS可以存儲(chǔ)海量小文件,通過(guò)冷熱分層、高密度存儲(chǔ)、高壓縮率算法等創(chuàng)新技術(shù)的結(jié)合,極大降低單位存儲(chǔ)成本,阿里云OSS歸檔存儲(chǔ)列表價(jià)格為0.033元/GB。

八是,實(shí)現(xiàn)計(jì)算引擎的云原生化,基于OSS數(shù)據(jù)源的EMR大數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)境,結(jié)合Hive、Spark等分析引擎,可以更好地利用彈性計(jì)算資源,體現(xiàn)出計(jì)算彈性的價(jià)值。

九是,實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與治理能力,數(shù)據(jù)湖結(jié)合云上的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)DataWorks,可以很好地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)湖的元數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等問(wèn)題,提升企業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與治理的敏捷性與創(chuàng)新力。

十是,助力企業(yè)用戶業(yè)務(wù)發(fā)展的決策,有著更直接的意義與效果。依托數(shù)據(jù)湖生命周期重要組成部分,即:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ),不僅可以應(yīng)對(duì)多樣化數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng),同時(shí)可以從中獲得數(shù)據(jù)價(jià)值的更好洞察,幫助組織或企業(yè)做出更多靈活的、有利于業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的決策。

隨著大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的推動(dòng),數(shù)據(jù)湖(Data Lake)被大家越來(lái)越接受的同時(shí),也帶來(lái)了大家對(duì)數(shù)據(jù)湖價(jià)值的全新認(rèn)識(shí)。十大好處,可能還不能完全概括完數(shù)據(jù)湖的優(yōu)勢(shì)。

構(gòu)建開(kāi)放、靈活、可擴(kuò)展的企業(yè)級(jí)統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái),數(shù)據(jù)湖將企業(yè)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)隨需關(guān)聯(lián),打破了數(shù)據(jù)的系統(tǒng)界限。這對(duì)于處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時(shí)期的任何企業(yè)來(lái)說(shuō),都是非常重要而有意義的選擇。

與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)解決方案不同的是,云原生數(shù)據(jù)湖基于下一代數(shù)據(jù)湖架構(gòu),可直接接入業(yè)務(wù)生產(chǎn)中心,如業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)直接入湖,無(wú)需經(jīng)過(guò)中間處理,提升業(yè)務(wù)效率100%,驅(qū)動(dòng)企業(yè)IT系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從成本中心轉(zhuǎn)型為創(chuàng)新中心。

就此,阿里云的云原生企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖解決方案采用了存儲(chǔ)計(jì)算分離架構(gòu),基于阿里云對(duì)象存儲(chǔ)OSS構(gòu)建,并與阿里云數(shù)據(jù)湖分析Data Lake Analytics(DLA)、數(shù)據(jù)湖構(gòu)建Data Lake Formation(DLF)、E-MapReduce(EMR)等計(jì)算引擎無(wú)縫對(duì)接,兼容豐富的開(kāi)源計(jì)算引擎生態(tài),可滿足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)一存儲(chǔ)、海量數(shù)據(jù)規(guī)模,更可靠、更靈活、更安全。

阿里云對(duì)于數(shù)據(jù)湖的“企業(yè)級(jí)”定義,在于數(shù)據(jù)湖從企業(yè)用戶某個(gè)部門的分析引擎定位,成為了生產(chǎn)環(huán)境中的大數(shù)據(jù)“基石”。

行業(yè)落地開(kāi)啟“加速度”,數(shù)據(jù)湖的to B春天來(lái)了

當(dāng)前,對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)湖起著至關(guān)重要的作用已經(jīng)得到了眾多行業(yè)的認(rèn)同。

一方面,利用數(shù)據(jù)湖智能分析、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享、日常報(bào)表自動(dòng)生成、快速和智能分析,滿足企業(yè)各級(jí)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求。

另一方面,深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地。實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的目錄、模型、標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)責(zé)、安全、可視化、共享等管理,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)、處理、分類與管理,實(shí)現(xiàn)報(bào)表生成自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析敏捷化、數(shù)據(jù)挖掘可視化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、落地管理流程。

全球云觀察分析認(rèn)為,基于云原生的優(yōu)勢(shì),企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)湖帶來(lái)的行業(yè)變革,將會(huì)是一個(gè)持久的、深入的過(guò)程。

目前來(lái)看,阿里云的云原生數(shù)據(jù)湖,已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)中實(shí)現(xiàn)了廣泛落地,這在很大程度上為企業(yè)級(jí)行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)湖落地開(kāi)啟了“加速度”。

從當(dāng)前阿里云數(shù)據(jù)湖的最佳實(shí)踐總結(jié)來(lái)看,可以為企業(yè)行業(yè)領(lǐng)域提供主要五大解決方案,包括了基于EMR開(kāi)源生態(tài)和云原生服務(wù)構(gòu)建數(shù)據(jù)湖、云原生數(shù)據(jù)湖分析(DLA)方案、構(gòu)建分層模式混合數(shù)據(jù)湖、海量數(shù)據(jù)交互式查詢解決方案,以及基于數(shù)據(jù)湖打造機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

在廣告行業(yè),針對(duì)精準(zhǔn)投放質(zhì)量,通過(guò)什么渠道推廣給什么類型的人,通過(guò)數(shù)據(jù)湖的分析引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)。

比如Yeahmobi是一家技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展的國(guó)際化智能營(yíng)銷服務(wù)公司,致力于為客戶提供精準(zhǔn)的全球營(yíng)銷推廣服務(wù)。針對(duì)Yeahmobi在全球業(yè)務(wù)中需要統(tǒng)一治理數(shù)據(jù)資產(chǎn),同時(shí)需要提供高并發(fā)、高彈性的存儲(chǔ)服務(wù)需求,Yeahmobi基于阿里云構(gòu)建了一站式的數(shù)據(jù)湖解決方案。

Yeahmobi每天執(zhí)行上百個(gè)按量超大規(guī)模EMR集群,數(shù)據(jù)量讀取超百TB,支撐全球計(jì)算分析業(yè)務(wù)。通過(guò)基于阿里云數(shù)據(jù)湖解決方案的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析的全周期模式,助力Yeahmobi實(shí)現(xiàn)了時(shí)間、成本、安全、計(jì)算效率等方面的改善,使得綜合運(yùn)行成本降低大約 50%。

在智慧教育行業(yè),數(shù)字化的教育通過(guò)AI分析,對(duì)教室講課的語(yǔ)速、學(xué)生表情、大家反應(yīng)等情況產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化教育效果。

比如流利說(shuō)是世界領(lǐng)先的科技驅(qū)動(dòng)的教育公司,作為智能教育的倡行者,流利說(shuō)擁有一支業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能團(tuán)隊(duì),經(jīng)過(guò)多年積累,流利說(shuō)已擁有巨型的“中國(guó)人英語(yǔ)語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)”,累積實(shí)現(xiàn)記錄大約37億分鐘的對(duì)話和504億句錄音。針對(duì)流利說(shuō)日常業(yè)務(wù)對(duì)云服務(wù)的彈性、穩(wěn)定性和大算力的極高要求,阿里云為流利說(shuō)量身定制了一站式數(shù)據(jù)湖解決方案。通過(guò)阿里云OSS直接存儲(chǔ)原始音頻數(shù)據(jù),極大的簡(jiǎn)化了業(yè)務(wù)架構(gòu),并能快速對(duì)接阿里云 EMR 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)計(jì)算集群,包括 Hive、Spark、Presto在內(nèi)的多種大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。

通過(guò)阿里云為流利說(shuō)量身打造的數(shù)據(jù)湖解決方案,解決了流利說(shuō)多種應(yīng)用的各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ),幫助流利說(shuō)構(gòu)建數(shù)據(jù)規(guī)模高達(dá)上千億的“中國(guó)人英語(yǔ)語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)”。使用阿里云構(gòu)建的數(shù)據(jù)湖,可以充分發(fā)揮計(jì)算與解耦 合架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合阿里云ECS彈性實(shí)例和K8S,根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求,動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、縮減對(duì)應(yīng)計(jì)算資源,無(wú)須按 照業(yè)務(wù)峰值常駐計(jì)算資源,這種靈活的使用模式,能夠幫助流利說(shuō)最大程度地優(yōu)化成本。

在智慧制造行業(yè),有哪些產(chǎn)品更適合用戶的需求,如汽車行業(yè)的汽車顏色、車型、配件等哪些適合用戶的喜好,通過(guò)數(shù)字化分析來(lái)優(yōu)化汽車創(chuàng)新設(shè)計(jì),打通供應(yīng)鏈給用戶更多個(gè)性化選擇。

比如某太陽(yáng)能整體解決方案提供商通過(guò)大數(shù)據(jù)整合能力,來(lái)提升制造良品率?;诎⒗镌茢?shù)據(jù)湖構(gòu)建了整套大數(shù)據(jù)解決方案,所有數(shù)據(jù)采集后統(tǒng)一存儲(chǔ)到阿里云OSS,通過(guò)細(xì)粒度級(jí)訪問(wèn)控制能力有效保護(hù)生產(chǎn)數(shù)據(jù),集成加密技術(shù),使得所有制造過(guò)程誕生的數(shù)據(jù)能夠獲得在數(shù)據(jù)湖上的有效保護(hù),并且達(dá)到工業(yè)大數(shù)據(jù)安全管理的核心目標(biāo):“看得見(jiàn)、控得住、管得好”。

與此同時(shí),結(jié)合人工智能算法實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,通過(guò)關(guān)聯(lián)參數(shù)的組合,分析出與影響良品率、光電轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵參數(shù),進(jìn)一步獲得生成工藝的優(yōu)化,讓良品率提升超過(guò)5%。通過(guò)對(duì)海量采集數(shù)據(jù)的分析,結(jié)合工藝參數(shù)模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常及工藝參數(shù)異常的提前預(yù)警,實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的主動(dòng)式管理,最終在光電轉(zhuǎn)換效率方面獲得整體提升。

在智慧出行的行業(yè),某智能出行產(chǎn)品公司通過(guò)大數(shù)據(jù)方案,不斷優(yōu)化車輛的管理運(yùn)維。借助車輛智能傳感器,感應(yīng)車輛實(shí)時(shí)信息,通過(guò)阿里云日志服務(wù)SLS采集后,將數(shù)據(jù)匯聚存儲(chǔ)到阿里云數(shù)據(jù)湖。通過(guò)海量的騎行數(shù)據(jù)、地理位置信息和車輛運(yùn)行狀態(tài)信息,動(dòng)態(tài)調(diào)整部署車輛的區(qū)域,補(bǔ)充新車輛,及時(shí)定位出有問(wèn)題的車輛進(jìn)行修理和更換,保障用戶的騎行體驗(yàn)。

通過(guò)大數(shù)據(jù)的賦能,能夠根據(jù)各個(gè)區(qū)域不同的使用特點(diǎn),制定不同的投放策略,達(dá)到車輛資源充分使用率、增加有效投放。通過(guò)數(shù)據(jù)湖的使用,不同類型車輛的采集信息都可以采用先入湖、后處理的方式,讓設(shè)備的更新、升級(jí)更為簡(jiǎn)單,阿里云數(shù)據(jù)湖支持互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)的特性,大幅度簡(jiǎn)化了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑,無(wú)需借助其他中間系統(tǒng)幫助。

在游戲行業(yè),某國(guó)內(nèi)某知名社交游戲公司通過(guò)數(shù)據(jù)湖構(gòu)建的大數(shù)據(jù)方案,提升玩家的留存率?;诎⒗镌茢?shù)據(jù)湖方案,通過(guò)日志服務(wù)SLS,將全球數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)投遞到數(shù)據(jù)湖中的OSS,統(tǒng)一存儲(chǔ)與管理。借助OSS海量彈性能力的冷熱分層,通過(guò)EMR和DLA搭建存算分離的大數(shù)據(jù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)日活的玩家鏈路、智能推薦、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)渠道統(tǒng)計(jì)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng),并獲得了30%的用戶留存率。

在智慧營(yíng)銷行業(yè),AddNewer加和科技是國(guó)內(nèi)商業(yè)智能解決方案提供商,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字智慧在運(yùn)營(yíng)和決策層面的應(yīng)用,助力產(chǎn)業(yè)的效率升級(jí)和多行業(yè)間的跨界融合。針對(duì)加和科技在數(shù)據(jù)一源多用、快速分析、多級(jí)存儲(chǔ)等方面的需求,阿里云從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、計(jì)算層和應(yīng)用層為切入點(diǎn),為加和科技構(gòu)建了一站式的數(shù)據(jù)湖解決方案。

從完美支撐了加和ReachMax日均150億條,近2000列的數(shù)據(jù)分析和大量的臨時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需求,幫助加和科技高達(dá)50億元人民幣流量決策和分析服務(wù)。利用數(shù)據(jù)湖解決方案的多進(jìn)多出、分層計(jì)費(fèi)和全類型備份的能力,幫助加和大幅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和應(yīng)用的復(fù)雜度,相比之前自建的解決方案, 需求的平均成本降低 30%。

在智慧金融行業(yè),上海數(shù)禾信息科技有限公司以大數(shù)據(jù)和技術(shù)為驅(qū)動(dòng),為金融機(jī)構(gòu)提供高效的智能零售金融解決方案,服務(wù)銀行、信托、消費(fèi)金融公司、保險(xiǎn)、小貸公司等持牌金融機(jī)構(gòu),提供營(yíng)銷獲客、風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)營(yíng)管理等服務(wù)。針對(duì)數(shù)禾科技在日常業(yè)務(wù)中面臨到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)和治理、計(jì)算性能和高彈性的需求,阿里云為其搭建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖解決方案。

采用阿里云數(shù)據(jù)湖解決方案后,數(shù)禾科技做到了全面記錄、全面是實(shí)時(shí)化、全面治理、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)和安全合規(guī)的數(shù) 據(jù)管理之道。幫助數(shù)禾科技真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展,真正地實(shí)現(xiàn)一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化,以及一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。

目前,已有多個(gè)行業(yè)的幾千家企業(yè)在阿里云上構(gòu)建了云數(shù)據(jù)湖。隨著企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)方案的推進(jìn),數(shù)據(jù)湖的行業(yè)落地必然開(kāi)啟了“加速度”,這也預(yù)示著數(shù)據(jù)湖的to B春天來(lái)了。

阿里云智能存儲(chǔ)產(chǎn)品資深總監(jiān)陳起鯤分析指出,當(dāng)前,對(duì)于大數(shù)據(jù)用戶來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)分析成是其業(yè)務(wù)核心,而算法的產(chǎn)生成為了最新的核心資產(chǎn),以云原生數(shù)據(jù)湖構(gòu)建的大數(shù)據(jù)引擎也就順理成章地成為了用戶的生產(chǎn)環(huán)境。

由此,企業(yè)用戶也從數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)到數(shù)智化轉(zhuǎn)型,需要在數(shù)據(jù)分析上有著本質(zhì)的提升,其中需要構(gòu)建創(chuàng)新算法,而基礎(chǔ)的基礎(chǔ)就需要大數(shù)據(jù)引擎,即數(shù)據(jù)湖。大數(shù)據(jù)分析與生產(chǎn)環(huán)境深入融合,讓云原生數(shù)據(jù)湖正式在企業(yè)級(jí)領(lǐng)域中發(fā)揮出舉足輕重的作用。

有了企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)湖之后,to B的一切也都變得更加智能起來(lái)。

責(zé)任編輯:gt

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