国内外网站开发有哪些技术,制作网页用的最多的图像文件格式是,python wordpress 外链,辽宁省建设行业协会网站11月14日#xff0c;阿里云重磅发布了实时计算独享模式#xff0c;即用户独享一部分物理资源#xff0c;这部分资源在网络/磁盘/CPU/内存等资源上跟其他用户完全独立#xff0c;是实时计算在原有共享模式基础上的重大升级。
独享模式优点更加突出 1、UDX开放#xff1a;实…11月14日阿里云重磅发布了实时计算独享模式即用户独享一部分物理资源这部分资源在网络/磁盘/CPU/内存等资源上跟其他用户完全独立是实时计算在原有共享模式基础上的重大升级。
独享模式优点更加突出 1、UDX开放实时计算的共享模式是多个用户共享一个物理机群在网络/磁盘层面没有办法做到完全隔离。因此基于安全考虑共享模式下无法对您开放UDX/DataStream更灵活、更底层的API。在某些场景下无法满足您的业务需求。独享模式在网络及物理机层面有完全的隔离因此可以开通UDF等更底层的API满足您的业务需求。
2、丰富的硬件业务越来越丰富对底层机器的配置会有更多样化需求比如CPU:MEM配比以及GPU、FPGA等硬件的需求。实时计算独享集群可充分复用阿里云在硬件层面做的各种优化为您解决各种硬件适配问题。
3、用户间的隔离对于ECS独享集群您能够独享一批计算资源且从网络上进入您的VPC。既满足了您专网专用、资源独享的需求也可以跟您的IDC打通更贴近您的业务需求。
4、更丰富的功能Data Lake场景下的ETL通过SQLUDF的方式使ETL任务开发更加便利。异构数据源计算支持从异构数据源读取数据做分析。例如远程从OSS读取数据归档日志并join hbase中高危ip做网络攻击分析等等。支持30数据源的源表和结果表。
2018年双11实时计算完成三项世界级挑战 双11是购物狂欢也是对阿里技术的“大考”。天猫“双11”的成交额冲破100亿元只花了2分05秒而突破千亿大关仅仅花了1小时47分钟比2017年快了7个多小时。这种疯狂带来了阿里史上最大的双11流量洪峰实时计算处理能力已经相当于一秒钟内读完120万本2018年新版的《新华字典》。 2013年双11购物狂欢节第一分钟成交破亿一千多万人同时涌入天猫。这些数据在杭州淘宝城内的数据大屏准实时播报。大屏上跳动的每个数字来自于阿里集团内部几十个系统间的紧密合作当在以最快速度秒杀到双11热卖商品的同时这些系统已经完成了无数轮的数据采集、传输、加工、计算以及反馈到页面的工作。这也是阿里云实时计算技术的首次亮相。
在2018年的双11中实时数据处理技术包括日志数据和交易数据的实时采集、分发、计算最终在媒体直播大屏上实时渲染和展示整个链路的稳定性保障压力是巨大的。可以说实时计算完成了三项世界级的挑战 1、低延时从零点第一笔交易发生到媒体大屏上显示出统计结果整个处理过程延时控制在3秒以内 2、实时计算处理峰值达到17.2亿条/秒实时计算的整体性能比去年提升了N倍 3、高可用全天服务不降级、无故障扛下了高峰期所有的流量。
一站式、高性能实时大数据处理平台 阿里云实时计算是一套基于Apache Flink构建的一站式、高性能实时大数据处理平台广泛应用于流式数据处理、离线数据处理、DataLake计算等场景助力企业向实时化、智能化大数据计算升级转型。
基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。为了将Apache Flink在阿里巴巴真正运行起来阿里巴巴实时计算团队做了大量的优化在阿里云上的产品命名为时时计算以Flink SQL为主要API致力于打造一款全球领先的实时计算引擎。 据了解阿里云实时计算脱胎于阿里集团内部双11实时大屏业务历经长期摸索和发展将阿里集团本身沉淀多年的实时计算产品、架构、业务能够以云产品的方式对外提供服务用户可以完全享受到阿里集团最新最前沿的计算引擎能力业务上可规避阿里集团多年在流式大数据的试错和教训更快、更轻松地实时化大数据处理流程助力业务发展。
经过多年沉淀目前阿里云实时计算产品已具有国际领先的产品优势在吞吐/时延、SQL支持、开发体验、窗口支持、乱序支持、上下游对接等多方面都优于其他云厂商的相关产品。相对spark、storm等阿里云实时计算人力成本低开发运维更加便利还可以无缝对接阿里云数据存储。用户可以充分利用阿里云实时计算提供的产品优势方便快捷的解决自身业务实时化大数据分析的问题。 切实解决用户痛点 阿里云实时计算可以提供FlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求阿里云实时计算同时为部分授信用户提供全功能的UDF函数帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用FlinkSQLUDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑目前的实时计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主要解决了用户的三大痛点
1、流式数据的及时性 数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。而传统的大数据处理模式对于数据加工均遵循传统日清日毕模式即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理显然这类处理方式无法满足数据实时计算的需求。在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。而实时计算作为一类针对流数据的实时计算模型可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本最终有效满足实时处理大数据的业务需求。
2、一站式的流式数据处理 不同于开源或者自建的流式处理服务阿里云实时计算是完全托管的流式计算引擎阿里云可针对流数据运行查询无需预置或管理任何基础设施用户可以享受一键启用的流式数据服务能力。阿里云实时计算天然集成数据开发、数据运维、监控预警等服务方便用户最小成本试用和迁移流式计算产品。
3、SQL化的流式分析 支持标准SQL(产品名称为FlinkSQL)提供内建的字符串处理、时间、统计等各类计算函数替换业界低效且复杂的Flink开发让更多的BI人员、运营人员通过简单的FlinkSQL可以完成实时化大数据分析和处理让实时大数据处理普适化、平民化。
同时实现实时的数据监控分析。比如BI人员可以看到自己网站实时的访客数据变化购买情况交易额波动等不需要一段时间后才能做统计和分析。之前150人月的工作现在只需3个人月就可以轻松解决效率提升了50倍。
使用场景广泛 实时计算擅长解决的几个领域的应用场景包括实时的网络点击PV、UV统计统计交通卡口的平均5分钟通过车流量水利大坝的压力数据统计和展现网络支付涉及金融盗窃固定行为规则的告警等。特别适合BI人员、大数据开发人员等用户。
实时计算擅长解决的几个领域的应用场景包括实时的网络点击PV、UV统计统计交通卡口的平均5分钟通过车流量水利大坝的压力数据统计和展现网络支付涉及金融盗窃固定行为规则的告警等。特别适合BI人员、大数据开发人员等用户。
大体分为四种典型场景 **互联网点击流分析实时分析网站用户行为精准实时把握用户画像 金融实时风控实时监控金融恶意行为实时风控避免用户损失 物联网IOT风控实时监控侦测设备故障即使避免潜在业务风险 电商精准推荐实时跟踪用户行为变化精准推荐提升产品销量。** 用户案例丰富 经过两年的发展实时计算在集团内淘宝、天猫、蚂蚁金服、菜鸟、工业大脑等诸多业务均大量应用了实时计算技术。今年以来众安保险、全民TV、千寻、新华智云等集团外部客户也上线了诸多实时计算的典型场景和应用。 独享模式应运而生 实时计算今年4月份商业化以来一直以“共享模式”的形式对外输出在批处理领域SQL 已经经历了几十年的考验是公认的经典。但另一方面也对用户造成两大困扰
1.仅使用 SQL难以描述自己的业务逻辑 2.将某些已有的存在于代码中的业务逻辑翻译成SQL烦不胜烦。
因此实时计算独享模式应运而生。独享模式是实时计算在原有共享模式基础上的补充。用户独享一部分物理资源这部分资源在网络/磁盘/CPU/内存等资源上跟其他用户完全独立。具备UDX开放、丰富的硬件、用户间的隔离等特性。
使用流程简洁方便 实时计算的基本计量单位为CU(Compute Unit即计算资源)一个CU对应于实时计算底层系统是一个CPU的计算能力。实时计算底层使用虚拟化技术进行资源隔离保证一个基本的CU消费且最大消费仅能为一个CPU的计算能力。
产品的具体使用也十分方便具体来说有以下几步 原文链接 本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。
