實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS
實(shí)時(shí)流計(jì)算CS已與數(shù)據(jù)湖探索DLI進(jìn)行了合併,同SPU資源下
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
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簡(jiǎn)單易用
在線(xiàn)SQL編輯平臺(tái)編寫(xiě)Stream SQL,定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出,快速便捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯;用戶(hù)無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群, 無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能,降低流數(shù)據(jù)分析門(mén)檻 -
獨(dú)享集群
全託管模式,自動(dòng)彈性伸縮,用戶(hù)完全不感知計(jì)算集群。提供共享集群和獨(dú)享集群兩(liǎng)種模式,獨(dú)享集群與其他租戶(hù)和共享集群完全物理隔離,並支持配額限制管理 -
按需計(jì)費(fèi)
按資源使用量計(jì)費(fèi),用多少算多少,定價(jià)單位是CU(Compute Unit,1CU=1核CPU+4G內(nèi)存),用戶(hù)選定CU數(shù),按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi) -
高吞吐低時(shí)延
採用Apache Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。採用高性能計(jì)算資源,從用戶(hù)自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息,不同場(chǎng)景的吞吐量有差異
主要功能
主要功能
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StreamingML
提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預測(cè),用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),異常檢測(cè),實(shí)時(shí)聚類(lèi),時(shí)間序列分析等場(chǎng)景提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預測(cè),用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),異常檢測(cè),實(shí)時(shí)聚類(lèi),時(shí)間序列分析等場(chǎng)景 -
地理位置分析
提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè),電子圍欄等地理分析場(chǎng)景提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè),電子圍欄等地理分析場(chǎng)景
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CEP SQL
提供基於Match Recognize的模式匹配檢測(cè),幫助業(yè)務(wù)人員使用SQL實(shí)現(xiàn)基於複雜事件規(guī)則的異常檢測(cè)業(yè)務(wù)。典型應(yīng)用場(chǎng)景如欺詐檢測(cè)、車(chē)輛異常行為檢測(cè)、工業(yè)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)等提供基於Match Recognize的模式匹配檢測(cè),幫助業(yè)務(wù)人員使用SQL實(shí)現(xiàn)基於複雜事件規(guī)則的異常檢測(cè)業(yè)務(wù)。典型應(yīng)用場(chǎng)景如欺詐檢測(cè)、車(chē)輛異常行為檢測(cè)、工業(yè)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)等 -
可視化
提供多種圖表類(lèi)型實(shí)時(shí)展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸(shū)出,用戶(hù)可以通過(guò)API網(wǎng)關(guān)服務(wù)自由訪(fǎng)問(wèn)作業(yè)數(shù)據(jù),接入自定義工作流中提供多種圖表類(lèi)型實(shí)時(shí)展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸(shū)出,用戶(hù)可以通過(guò)API網(wǎng)關(guān)服務(wù)自由訪(fǎng)問(wèn)作業(yè)數(shù)據(jù),接入自定義工作流中
應(yīng)用場(chǎng)景
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實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景
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物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景
實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景
提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶(hù)自定義作業(yè)做流分析
優(yōu)勢(shì)
在線(xiàn)編輯Stream SQL,豐富的SQL函數(shù)滿(mǎn)足複雜業(yè)務(wù)需要
用戶(hù)完全不感知計(jì)算集群,聚焦流分析本身
作業(yè)選定SPU資源量,按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),精確到秒
建議搭配使用
物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備,上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)或者其他雲存儲(chǔ)服務(wù),Cloud Stream直接從DIS讀取數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流(故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析、指標(biāo)預警等等),實(shí)時(shí)把流分析結(jié)果持久化或推送告警通知
優(yōu)勢(shì)
區(qū)域檢測(cè)函數(shù)、偏航檢測(cè)函數(shù)、相對(duì)位置判斷等常用的IoT函數(shù)
使用Apache Flink執(zhí)行引擎 ,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架
租戶(hù)之間完全隔離,確保數(shù)據(jù)安全
建議搭配使用
新特性
功能描述
功能描述
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豐富的StreamSQL在線(xiàn)分析能力
支持window、join等聚合函數(shù),用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)支持window、join等聚合函數(shù),用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù) -
低時(shí)延高吞吐
從DIS中讀取數(shù)據(jù),服務(wù)支持自然反壓機(jī)制,支持高吞吐壓力;毫秒級(jí)延遲,滿(mǎn)足實(shí)時(shí)計(jì)算的業(yè)務(wù)場(chǎng)景從DIS中讀取數(shù)據(jù),服務(wù)支持自然反壓機(jī)制,支持高吞吐壓力;毫秒級(jí)延遲,滿(mǎn)足實(shí)時(shí)計(jì)算的業(yè)務(wù)場(chǎng)景
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安全可靠
租戶(hù)安全機(jī)制保障,確保作業(yè)安全運(yùn)行租戶(hù)安全機(jī)制保障,確保作業(yè)安全運(yùn)行 -
分布式實(shí)時(shí)計(jì)算
支持大規(guī)模集群計(jì)算,集群彈性伸縮,節(jié)省成本支持大規(guī)模集群計(jì)算,集群彈性伸縮,節(jié)省成本
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