.tel域名不可以做网站域名吗?,外发加工流程管理制度,且未县建设局网站,wordpress棋牌简介#xff1a; 数据湖是以集中、统一方式存储各种类型数据#xff0c;数据湖可以与多种计算引擎直接对接#xff0c;我们使用OSS作为数据湖底座#xff0c;数据统一存储在OSS中#xff0c;有效消除了数据孤岛现象#xff0c;多种计算与处理分析引擎能够直接对存储在数据…简介 数据湖是以集中、统一方式存储各种类型数据数据湖可以与多种计算引擎直接对接我们使用OSS作为数据湖底座数据统一存储在OSS中有效消除了数据孤岛现象多种计算与处理分析引擎能够直接对存储在数据湖中的数据进行处理与分析避免数据在不同引擎中反复复制减少了不必要的资源损耗。
行业综述
全民娱乐时代网络互娱市场持续保持高速增长 随着互联网的普及以及技术的发展互联网娱乐行业的发展也日渐成熟。从早期单一门户网站到个人博客的流行再到视频网站的壮大。以及这两年层出不穷的短视频、直播、资讯平台等网络娱乐行业的发展也正在从内容为王开始往大数据驱动内容创新与推广的方向进行发展。 随着生活条件的变好人们进入了娱乐即生活生活即娱乐的时代。如同互联网时代到来引爆信息爆炸一样互联网娱乐的兴起和发展同样有爆发力。据统计截至2019年6月我国网络直播用户规模达4.33亿较2018年底增长3646万。而网络视频的用户更是达到7.59亿较2018年底增长3391万。 尤其是在15年前后随着4G的普及以及智能机的大众化互联网娱乐行业迎来了一次流量红利时期在这个时期各种资讯、视频、直播、社交等软件如雨后春笋般冒出大量的用户开始涌入。在当时只要是有稍微优质的内容输出就能为作者或是整个平台带来巨大的流量。
行业发展方向
流量红利消失用户增长陷入瓶颈 但是到了2020年流量红利的时代已经过去许久虽然内容还是主要的内核但是内容同质化严重用户逐渐进入疲劳期。同时由于整体市场格局的明朗化各家企业之间的竞争与压力也逐渐变大。 流量红利的消失企业增长放缓企业整体拉新成本变高留存客户难度变大。同时由于国家对于内容审核的条件逐渐收紧与明细化单靠人工已经无法应对大规模的内容审核只能通过机器依赖技术来达到监管合规的要求但如此操作势必会增加企业的运营成本造成更大资源的投入。
面临的痛点
大数据驱动行业发展但如何利用好数据成难题 相信大家都会有过这种体验在我们浏览某些短视频网站时若是随手点赞或评论了某几个相同类型的视频后之后你刷到该类型视频的次数会大大增加。其实这就是企业通过大数据来推测并匹配我们的兴趣爱好针对每个不同个体的用户为其定制个性化的内容推荐。 在大数据的驱动下企业可以精确地对相关用户进行筛选为其定制个性化的内容推荐但是在大数据系统构建的时候很多企业又遇到各种各样的技术挑战。 由于数据源采集的方式和存储方式的不同往往会形成数据孤岛的现象同一用户的数据可能会有好几种表现和存储的方式如果企业要将这部分的数据进行分析就需要将数据进行转换并在多个数据孤岛之间反复拷贝。 同时由于互联网具备高时效性与高度开放性可能会出现大量用户在某个时间段内同时涌入某个软件尤其是一些社会性的热点出现时对于企业的服务器将会是一个巨大的考验。按照传统的处理方法企业往往需要预留大量的空间来应对不同时期的流量但是该种模式还是太过于缺乏灵活性大多数服务器空间在非热点时期只能白白闲置极易引起IT资源的浪费增加企业运营成本。
数据湖解决方案
阿里云数据湖解决方案打破数据孤岛全面提升资源利用率 数据湖是以集中、统一方式存储各种类型数据数据湖可以与多种计算引擎直接对接我们使用OSS作为数据湖底座数据统一存储在OSS中有效消除了数据孤岛现象多种计算与处理分析引擎能够直接对存储在数据湖中的数据进行处理与分析避免数据在不同引擎中反复复制减少了不必要的资源损耗。 数据湖的存储基座OSS提供了高可用性和可靠性保障端到端的解决了海量数据的存储、管理问题。直接对接多种数据输入源数据可以按照最原始形态直接写入到OSS无须在终端做任何处理减轻终端设备负载。OSS提供的互联网直接访问特性极大简化数据传输的通路无须经过各种代理就可以实现数据的直接存取。 数据湖采用存储与计算解耦合架构让计算、存储资源具备更好的扩展性极大降低运维管理难度、提升资源利用率。 无论是点播、直播录制、日志分析、资讯分发等典型的互娱场景采用数据湖方案相关数据都可以按照统一方式存储在OSS并通过阿里云的计算引擎比如EMR 、Max Compute等产品与对象存储OSS结合直接对存储的数据进行处理处理后的结果数据有可以持久化存储到数据湖中再比如DLA提供的Serverless 化的SQL(Presto)和Serverless 化的Spark引擎提供job级别的弹性计算能力用户成本零浪费帮助用户集中精力专注于业务实现逻辑快速实现数据变现。 阿里云数据湖解决方案帮助企业释放最大的数据价值让大数据的沉淀、存储、处理、分析更加简便快捷帮助企业快速完成现有业务的迭代升级与重构让企业在行业占有一席之地。
最佳案例实践
客户介绍 该客户需要可发内容资讯APP为用户提供感兴趣、有价值的个性化内容致力于让用户的阅读更有价值因此个性化推荐就成为其产品重要的核心能力。
遇到的问题 1、随着业务多年的发展存储数据量规模已经达到百PB左右数据在产生阶段会有比较密集的访问随着时间的增长数据的访问会逐渐趋冷多年累积的冷数据已经对集群容量产生了极大压力 2、客户原计划通过扩大集群规模去支撑冷数据的持续增长但随着数据规模持续增加让集群扩容难度大幅度提升。另一方面扩容的服务器的计算资源利用率较低无法形成资源的充分利用。
数据湖解决方案 1、数据湖解决方案可为用户提供数据冷热分层的功能积累的冷数据被统一迁移到阿里云对象存储OSS新产生的热数据保存在HDFS集群热数据经过一段时间逐渐趋冷后就会定期迁移到对象存储OSS进行冷处理 2、阿里云对象存储OSS对于Hadoop生态的支持特性原有计算任务只需简单调整访问地址就可以按照原有方式运行让计算任务能够平滑迁移到数据湖运行。对于存储到OSS冷数据客户通过OSS Lifecycle机制定期将一部分冷数据进一步深度转化为OSS归档类型持续优化冷数据存储成本达到降本增效的效果
达到的效果 1、OSS提供业内最丰富的API接口帮助客户将海量数据从其他从各个不同数据源轻松迁移到OSS 2、客户在OSS的基础上还采用阿里云的日志服务一站式解决日志采集、处理、查询、投递的各种难题甚至还可以通过混合云存储阵列打通云上线下数据的一体化 3、数据湖消除了客户之前存在的数据孤岛现象支持各种计算引擎的直接对接存储与计算解耦合的架构能够更容易使用弹性计算和serverless化的云服务让数据分析和访问无处不在 原文链接 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。
