Tablestore: Vollständig verwalteter NoSQL Cloud-Datenbankdienst

Tablestore

Ein vollständig verwalteter NoSQL-Cloud-Datenbankdienst, der die Speicherung großer Mengen strukturierter
und halbstrukturierter Daten ermöglicht.

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Vorteile
Funktionen
Szenarien
Preise
Dokumentation

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Vorteile
Funktionen
Szenarien
Preise
Dokumentation

Tablestore ist ein verteilter NoSQL-Datenspeicherdienst, der auf dem verteilten Rechensystem Apsara von Alibaba Cloud basiert und eine hohe Verfügbarkeit von 99,99 % sowie eine Datenzuverlässigkeit von 99,999999999 % bietet. Tablestore ermöglicht die nahtlose Skalierung von Datenvolumen und Zugriffsgleichzeitigkeit durch Data-Sharding- und Server-Load-Balancer-Technologien und bietet Speicher sowie Echtzeitzugriff auf große Mengen strukturierter Daten.

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Vorteile

: Hohe Zuverlässigkeit
Drei Kopien von Daten mit hoher Konsistenz, vollem Host, hoher Serviceverfügbarkeit und hoher Datenzuverlässigkeit.

: Kostengünstig
Elastische Ressourcen, Pay-As-You-Go-Abrechnung und O&M ohne zusätzliche Kosten.

: Hochelastisch
Verteilte Architektur, automatische Skalierung einer einzelnen Tabelle, Unterstützung von Daten auf 10 PB-Ebene und einer Zugriffsparallelität auf 10 Millionen-Ebene.

: Einfach zu analysieren
Bietet vollständige/inkrementelle Datentunnel, die sich nahtlos mit verschiedenen Produkten für Big-Data-Analysen und Echtzeit-Stream-Computing verbinden.

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Merkmale

Leistungsstarke und flexible Sicherheit

Mehrdimensionale und mehrstufige Sicherheitsvorkehrungen und Verwaltung des Ressourcenzugriffs zur Gewährleistung der Datensicherheit

Bietet Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen auf Tabellen- und API-Ebene, unterstützt temporäre STS-Autorisierung, benutzerdefinierte Berechtigungsauthentifizierung und Primär-/Unterkonten

Flexible Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen

Multi-Netzwerk-Unterstützung

Unterstützt den Zugriff auf das Internet, das ECS-Intranet und das private VPC-Netzwerk und bietet Zugriffsverwaltung für Netzwerkressourcen

Ressourcenisolation

Es gibt ein System, das den Zugriff auf die Ressourcen nach Benutzerebene trennt.
Komfortabler und flexibler Einsatz

Bietet standardmäßige RESTful-APIs und mehrsprachige SDKs und unterstützt Mehrversionsdaten und TTL-Funktionen

Flexibler Zugriff

Bietet standardmäßige RESTful-APIs, eine breite Palette von SDKs und Client-Tools

Flexible Verwendung

Bei einer Tabellenstruktur mit geringer Dichte können sich die Anzahl und die Typen der Spalten in jeder Zeile voneinander unterscheiden, und Attributspalten müssen nicht vordefiniert werden.

Datenmanagement

Unterstützt TTL-Management und Multi-Version-Management

Komfortable Nutzung

Die Produktkonsole bietet Zugriff auf Überwachungsdaten auf Instanz-/Tabellenebene (QPS, Latenz und Anzahl der Anforderungen)

HBase-Unterstützung

Der offizielle Tablestore HBase Client unterstützt HBase-Dienste
Verteilte Architektur und Big-Data-Modelle

Mithilfe einer verteilten Architektur, eines automatisierten Server Load Balancers und Hot-Spot-Migrationsmechanismen bietet Tablestore unbegrenzte Datenspeicherung und Zugriffsparallelität

Großer Umfang

Datenvolumen auf 10-PB-Ebene für eine einzelne Tabelle, Billionen Datensätze und eine Kapazität von TPS auf 10-Millionen-Ebene

O&M kostenlos

Automatisierter Server Load Balancer und Hot-Spot-Migration, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist

Effektive Speicher-Engine

Schreibkapazität mit hohem Durchsatz und stabile und vorhersagbare Lese-/Schreibleistungen basierend auf gemeinsam genutztem Speicher

Hohe Sicherheit

Drei Kopien von Daten sorgen für eine hohe Konsistenz, die auf einem Standard von 99,999999999 % Datenzuverlässigkeit basiert

Hohe Verfügbarkeit

Eine gemeinsam genutzte Speicherarchitektur gewährleistet eine schnelle Erkennung und schnelle Wiederherstellung von Single Point of Failure, die auf einem Standard mit einer Verfügbarkeit von 99,99 % basiert.
Vollständiges Big-Data-Computing-System

Unterstützt verschiedene Big-Data-Computing-Plattformen und Echtzeit-Stream-Computing und bietet leistungsstarke Datenanalysekapazität

Kombination von Speicher und Computing

Implementierung eines Datenkreislaufs aus Online-Speicherung, Offline-Computing und Echtzeitanalysen

Big-Data-Ökosystem

Unterstützt direktes Lesen/Schreiben von MaxCompute und Zugriff von verschiedenen Open-Source-Komponenten wie EMR Hadoop, Spark, Hive und Flink

Echtzeit-Computing

Unterstützt Alibaba Cloud StreamCompute und Function Compute, die Echtzeit-Computing für inkrementelle Tablestore-Daten durchführen

Datentunnel

Unterstützt Alibaba Cloud Data Integration und vollständige/inkrementelle Datentunnel

Branchenübergreifende Lösungen

Lösungen für Soziale IM, Gaming, Finanzen, IoT und Logistik
Erweiterte Funktionen vereinfachen die Anwendungsarchitektur

Bietet verschiedene Funktionen wie die automatische PK-Inkrementierung von Spalten und Streaming-Lesevorgängen

Automatisch inkrementierende PK-Spalte

Löst Probleme mit hoher Parallelität in sozialen IM und Feedstreams

Effektive Streaming-Leseschnittstelle

Verarbeitet ein Lesen und Speichern von massiven Daten mit hoher Parallelität und unterstützt die Echtzeit-Computing inkrementeller Daten

Häufige Szenarien

Datenspeicherung & -analyse

Massive Datenspeicherung und -analyse

Ein Kreislauf der Speicherung und Verarbeitung von massiven Daten und Online-Diensten

Tablestore bietet kostengünstige Speicherung von Massendaten sowie deren Online-Zugriff mit niedriger Latenz und hoher Parallelität sowie inkrementelle und vollständige Datentunnel mit Unterstützung für direktes SQL-Lesen und -Schreiben auf MaxCompute und anderen Big-Data-Analyseplattformen. Eine effektive inkrementelle Streaming-Leseschnittstelle ermöglicht eine einfache Echtzeit-Stream-Computing von Daten.

Vorteile

Groß angelegt

Datenvolumen auf 10-PB-Ebene für eine einzelne Tabelle, Billionen Datensätze und eine Kapazität von TPS auf 10-Millionen-Ebene
Computing-Integration

Unterstützung verschiedener Big-Data-Computing-Plattformen, Stream-Computing- und Echtzeit-Computing-Dienste
Kostengünstig

Hochverfügbare Speicherung von massiven Nachrichten und Synchronisierung von Multi-Terminal-Nachrichten Elastische Pay-As-You-Go-Ressourcen bieten Instanzen mit zwei Spezifikationen: hohe Leistung und hohe Kapazität, die die Anforderungen verschiedener Dienste erfüllen

Produkte

Social Feed Stream

Speicherung von massiven Nachrichten mit hoher Verfügbarkeit, hoher Parallelität und stabiler Latenz

Tablestore kann zum Speichern von IM-Nachrichten und Social-Feed-Stream-Informationen wie Kommentare, Folgebeiträge und Likes verwendet werden. Die in Tablestore gespeicherten elastischen Ressourcen werden im Rahmen des Pay-As-You-Go-Modells abgerechnet und zu relativ geringen Kosten kann Tablestore die Anforderungen von Anwendungen erfüllen, die erhebliche Datenverkehrsschwankungen und hohe Parallelität aufweisen und gleichzeitig eine geringe Latenz erfordern.

Vorteile

Vereinfachung der Architektur mit hoher Parallelität

Eine einzelne Tabelle mit Billionen Datensätzen speichert problemlos alle historischen Transaktionsdatensätze Eingebaute PK-Spalte mit automatischer Inkrementierung vereinfacht externe Systemabhängigkeiten
Stabile Leistung

Ein Designstandard mit 99,999999999 % Datenzuverlässigkeit und drei Kopien der Daten gewährleistet Datensicherheit. Die durchschnittliche Lese-/Schreibleistung für eine Hochleistungsinstanz beträgt weniger als 10 ms/Instanz, was nicht von der Datengröße beeinflusst wird
Speicherung von massiven Nachrichten

Speicherung von massiven Nachrichten mit hoher Verfügbarkeit und Synchronisierung von Multi-Terminal-Nachrichten

Produkte

Finanzen

Finanztransaktionen und Risikokontrolle

Speicherung und Echtzeitabfrage von massiven Transaktionsdatensätzen und Benutzermodellen

Die geringe Latenz, die hohe Parallelität, die elastischen Ressourcen und die Pay-As-You-Go-Abrechnungsmethode dieses Dienstes ermöglichen es Ihrem Risikokontrollsystem, immer unter optimalen Bedingungen zu arbeiten, sodass Sie Transaktionsrisiken streng kontrollieren können. Dabei ermöglicht die flexible Datenstruktur es Ihnen, Ihr Geschäftsmodell schnell weiterzuentwickeln, um den Marktanforderungen gerecht zu werden.

Vorteile

Skalierbarkeit

Eine einzelne Tabelle mit Billionen Datensätzen speichert problemlos alle historischen Transaktionsdatensätze
Zuverlässigkeit

Ein Designstandard mit einer Datenzuverlässigkeit von 99,999999999 % und drei Kopien von Daten gewährleisten die Datensicherheit
Flexible Nutzung

Schemafreies Modell und Attributspaltenfelder (die bei Bedarf hinzugefügt werden) für eine schnelle Serviceentwicklung

Produkte

IoV-Datenspeicherung

Massive, effiziente und flexible IoV-Datenspeicherung

Eine einzelne Tabelle kann Petabyte an Daten speichern, ohne Daten in separaten Datenbanken und Tabellen zu verteilen, was die Dienstlogik vereinfacht. Das schemafreie Datenmodell ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die Überwachungsdaten verschiedener fahrzeugmontierter Geräte. Tablestore kann nahtlos in mehrere Big-Data-Analyseplattformen und Echtzeit-Computing-Dienste integriert werden, um schnelle Online-Abfragen und Analysen von Serviceberichten in Echtzeit zu ermöglichen.

Vorteile

Datenumfang

Eine einzelne Tabelle kann Dutzende von Petabyte an Daten speichern, ohne Daten in separaten Datenbanken und Tabellen zu verteilen, was die Dienstlogik vereinfacht
Stabile Leistung

Die Abfrageleistung von Fahrzeugzuständen und Strecken ist stabil und vorhersagbar
Flexible Nutzung

Das schemafreie Datenmodell ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die Überwachungsdaten verschiedener fahrzeugmontierter Geräte

Produkte

IoT-Zeitreihendaten

Massive Datenspeicherung und effektive Abfrage und Analyse

Mit einer einzigen Tabelle, die Petabyte an Daten speichern und Tausende von Abfragen pro Sekunde (QPS) verarbeiten kann, erleichtert Tablestore die Speicherung der Zeitreihendaten von IoT-Geräten und Überwachungssystemen. Die Big-Data-Analyse SQL-Direktlesefunktion und die effiziente inkrementelle Streaming-Leseschnittstelle bieten eine einfache Möglichkeit für die Offline-Datenanalyse und das Echtzeit-Stream-Computing.

Advantages

Datenumfang

Eine einzige Tabelle kann Dutzende von Petabyte an Daten speichern und erfüllt so die Anforderungen des Schreibens und Speicherns von Daten in extrem großen IoT-Geräten und Überwachungssystemen.
Datenanalyse

Durch die Verbindung mit mehreren Offline-Stream-Datenanalyseplattformen kann ein Datenelement Analyse- und Berechnungsszenarien für verschiedene Dienste erfüllen
Kostengünstig

Pay-As-You-Go, niedrige Kosten und Unterstützung für TTL-Management

Produkte

E-Commerce

E-Commerce-Bestellungen und Anzeigenempfehlungen

Datenbank für massive Transaktionsaufträge und Benutzerempfehlungen

Die Verwendung von Tablestore für eine große Anzahl von historischen Transaktionsaufträgen ermöglicht es Ihnen, mit hohem Datenvolumen umzugehen und problemlos auf die Leistung zuzugreifen. In Kombination mit MaxCompute ermöglicht Tablestore präzises Marketing, elastische Ressourcenspeicherung und Pay-As-You-Go-Abrechnung, sodass Sie Spitzenzeiten problemlos bewältigen können, wenn alle Ihre Benutzer online sind.

Vorteile

Flexible Ressourcen

Die automatische Skalierung von Datengröße und Zugriffsparallelität erfüllt die Anforderungen des Zugriffs bei Spitzen und Tälern
Computing-Integration

Unterstützt verschiedene Big-Data-Analyseplattformen für direkte Benutzeranalysen
Schnelle Abfrage

Schnelle Abfrage von massiven Transaktionsaufträgen

Produkte

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Tablestore

Vorteile

Merkmale

Leistungsstarke und flexible Sicherheit

Komfortabler und flexibler Einsatz

Verteilte Architektur und Big-Data-Modelle

Vollständiges Big-Data-Computing-System

Erweiterte Funktionen vereinfachen die Anwendungsarchitektur

Häufige Szenarien

Vorteile

Produkte

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Advantages

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