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如何基于阿里云构建云原生开源大数据平台

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-12-01 08:52:01
导读

近日,阿里云发布了“如何构建云原生的开源大数据平台”企业最佳实践方案,基于离线数据湖(E-MapReduce、DLF)、实时数仓(Flink+OLAP)、检索分析(Elasticsearch)场景,助力企业聚焦自身核心业务优势,缩短开发周期、降低运维难度,拓展更多业务创新。本次发布还邀请到了来自微淼、Inmobi的技术专家为大家现身说法,呈现上云实践。

近日,阿里云发布了“如何构建云原生的开源大数据平台”企业最佳实践方案,基于离线数据湖(E-MapReduce、DLF)、实时数仓(Flink+OLAP)、检索分析(Elasticsearch)场景,助力企业聚焦自身核心业务优势,缩短开发周期、降低运维难度,拓展更多业务创新。本次发布还邀请到了来自微淼、Inmobi的技术专家为大家现身说法,呈现上云实践。

开源技术与云原生高度融合带来的优势

据悉,随着开源技术在企业应用中的占比逐年增加,快速部署、低运维、高安全、快速响应业务需求的技术平台,成为广大企业在市场竞争中保持业务创新与业务优先战略的核心诉求。

阿里云开源大数据平台,通过10年的技术迭代与发展,云原生与开源技术已建立高度融合态势,并保持开源技术的开放性与云原生平台在高效、低成本、安全性上的优势平衡,成功服务数千家优质企业客户,获得良好口碑。

阿里云开源大数据平台始终秉持客户第一的产品导向与市场理念。本次上云实践发布,进一步降低大数据产品的应用门槛,从上云、数据治理、到数据应用,始终贯彻“快捷、安全、低成本”,让企业将更多时间与资源集中到核心业务,持续推动业务创新。

客户现身说法,带来真实云原生开源大数据平台体验

Inmobi 基础运维负责人朱盟表示,原大数据集群架构无法匹配业务的快速增长,导致成本高企,实时性又难以保障;而随着引入阿里云开源大数据平台,通过重构原有实时数仓,优化离线数仓,在成本与性能上得到了平衡,逐步解决了系统升级跟不上业务发展的核心矛盾。

微淼高级大数据开发工程师乔丹表示,伴随用户及业务增速的加快,数据量的急速膨胀,原有系统架构无法提供快速和灵活的实时数据分析能力,难以对运营决策、产品迭代上提供及时帮助。随后通过阿里云开源大数据平台,开始进行了实时数仓的探索和建设,逐步满足了业务与产品对于大数据实时分析与应用的需求。

如何构建云原生的开源大数据平台,专题页传送门

https://yqh.aliyun.com/live/bigdataop

 
(文/小编)
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