应用场景

最近更新时间:2023-09-20 16:35:32

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敏捷实时的数据湖分析

DLC 采用存算分离的海量大数据分析架构,基于大数据组件容器化实现快速灵活部署,基于云原生对象存储的方式实现无限拓展,结合 DLC 先进的云原生弹性模型,充分贴合业务真实使用曲线,真正为您节省成本。DLC 以低成本、高弹性的云原生数据湖解决方案,助力企业建立统一数据资产,最大化发挥性能优势,赋能业务应用敏捷创新。



典型场景

企业日志批量查询 企业日志数据通常以 json、文本文件等格式进行存储,用户可以将日志数据存储到 COS 中,直接使用标准 SQL 快捷地对 COS 中的海量数据进行批量分析,并将查询结果快速生成数据报表,轻松实现数据可视化,大幅提升工作效率。 DLC 只需要几步简单的配置,就可以将云上日志服务的数据导入到 DLC 中,快速上手加速分析。

服务价值

成本优化:存算分离云原生数据湖架构,按使用量付费,精准控制成本投入。
强大易用:统一 SQL 语法,上手使用简单,更快的查询速度。

助力企业敏捷搭建数据中台

数据湖计算 DLC 本身作为新型数据架构,本身提供轻量敏捷易用和低成本的闭环大数据分析能力,用户可以借助数据湖提供的统一元数据管理视图,消除数据孤岛。同时也可以组合云上丰富大数据产品的优势,满足各类数据实时、离线分析场景,全方面解决企业各类问题。通过数据的便捷快速流动,可以有机组合不同云上产品的能力和优势,使得 DLC 得以作为企业最佳数据中台和数据启动场所。



典型场景

统一元数据视图 用户在云上可能存在多套元数据视图,例如 EMR、DLC 和其他各类数据源产品,DLC 内置企业级统一元数据视图,可以集中管理和使用不同数据源的元数据,敏捷快速地构建企业元数据中心,无缝在不同产品和版本之间切换。典型代表同一份元数据,可以在 DLC 和 EMR 不同产品之间便捷切换使用。
一份数据敏捷泛场景分析 在大数据生态中,Presto 擅长交互式分析,Spark 擅长 ETL 任务,通过 DLC 提供的统一语法和轻量化集群能力,可以做到同一份数据无缝在不同引擎间切换,满足各类场景。也可以通过结合 Wedata 将数据导入导出到其它数十种数据产品和数据源,如 EMR、CDW、ES、数据库、日志服务等,通过数据的便捷流动,充分发挥不同产品的优势。

服务价值

开箱即用:无需多余运维,节省运维成本。
元数据管理:支持多种数据源,统一元数据管理,打破数据孤岛。
场景全覆盖:数据分析、应用场景覆盖全面,数据集成、协同、调度、开发、治理全覆盖。

敏捷数据湖联邦分析

DLC 帮助客户实现由数据库场景无缝升级到大数据场景,支持对多源异构数据进行联合查询分析,包括对象存储、云数据库、其他数据服务等。用户通过统一的数据视图,使用标准的 SQL 即可快速实现多源数据联邦分析,打通数据孤岛,发挥数据价值。



典型场景

跨业务数据联合查询 企业内部不同部门和业务线通常基于业务体系采用不同的数据架构,业务数据存放在不同的存储系统中,存在数据割裂的情况:如交易型数据存储到关系型数据库、活跃数据存储到 Redis、历史记录存储到对象存储。DLC 帮助用户实现异构数据打通,用户可以跨多个数据源进行联合分析,助力用户跨业务数据分析更加迅捷。

服务价值

开箱即用:无需构建数据传输管道,无需多余运维,节省运维成本。
安全高效:统一权限管理体系,数据权限精确到列,极致查询速度。
迅捷使用:无需适配编程语言,轻松实现跨业务分析。

丰富多元的数据湖科学分析

数据湖是 AI 场景的大数据基座,在经典机器学习场景和深度学习场景下服务用户,DLC 提供结合各种AI能力及平台,快速支持各种机器学习能力,在多种智能数据湖分析场景下,提供综合性解决方案。DLC 将多个行业数据免费开放给用户,无需数据获取、清洗即可直接进入数据分析阶段。产品提供强大的 BI 能力助力用户通过预测分析快速实现数据洞察。



典型场景

数据科学赋能业务增长 DLC 提供原生机器学习能力,融合成熟的机器学习平台,为用户提供完善的智慧分析解决方案,解决用户实际的业务问题,如智能推荐、召回策略等,助力企业实现业务增长。 在机器学习场景下,用户面临数据量大,模型训练慢,算法效果差的问题。DLC 提供的机器学习算法模型开箱即用,用户可以快速基于数据构建机器学习模型,轻松预测业务成果。DLC 为用户提供 BI 能力,助力企业实现高效商业智能分析,提供企业运营效率。

服务价值

易用性强:无缝对接腾讯云机器学习平台,提供多种模型及 API 方便使用。
数据规范:对数据进行统一管理、治理,为数据科学提供标准化数据。