Lindorm es un servicio de base de datos basado en la nube que puede almacenar y analizar grandes cantidades de datos con bajos costos y es compatible con múltiples modelos de datos que incluyen tablas anchas, datos de series temporales, archivos y motores de búsqueda. Lindorm es capaz de procesar datos en línea en milisegundos. Puede utilizar sentencias SQL unificadas para consultar, buscar y analizar datos de varios modelos en Lindorm. Lindorm también le permite realizar la computación en tiempo real mediante el uso de su motor de computación de flujo incorporado. Lindorm es el servicio de base de datos ideal para empresas en una variedad de escenarios, incluyendo finanzas, facturación, registro, Internet de las cosas (IoT), Internet de vehículos (IoV), Internet industrial, sistemas de recomendación, control de riesgos e imágenes médicas.
Ventajas
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Rentabilidad
Lindorm puede responder a decenas de millones de solicitudes simultáneas en milisegundos. Lindorm utiliza medios de almacenamiento rentables para construir un grupo de almacenamiento que puede ser compartido por múltiples motores de datos y es compatible con la separación inteligente de datos activos e inactivos y con la compresión de datos adaptativa.
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Escalabilidad
Lindorm utiliza una arquitectura en la que los recursos de almacenamiento y computación se desacoplan y se pueden escalar por separado. Lindorm también proporciona servicios sin servidor que puede escalar y pagar según el uso real.
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Alta estabilidad
Lindorm se basa en una arquitectura de alta disponibilidad y proporciona estabilidad de nivel empresarial. Esta arquitectura ha sido probada por el entorno de producción de Alibaba Group durante más de 10 años y ha demostrado su fiabilidad.
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Alta compatibilidad
Lindorm es compatible con las API estándar de múltiples servicios de código abierto. Puede conectar Lindorm con varios motores informáticos como Spark y Flink en IoV y escenarios industriales de IoT para integrar sin problemas su negocio en los ecosistemas principales.
Características
Modelos de datos convergentes
Lindorm construye una variedad de motores de datos basados en el almacenamiento nativo en la nube y le permite consultar datos mediante el uso del modo de consulta multimodelo unificado o las API de código abierto para un desarrollo flexible y eficiente.
Motor de tabla ancha
El motor de tabla ancha se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos clave-valor y datos de tabla. Proporciona índices secundarios globales, consultas multidimensionales, columnas dinámicas y tiempo de vida (TTL). Es aplicable a escenarios como el almacenamiento de metadatos, pedidos, facturas, personas de usuarios, información de redes sociales, feeds y registros. El motor de tabla ancha es compatible con los estándares abiertos de varios softwares de código abierto, como Apache HBase, Apache Phoenix y Apache Cassandra.
Motor de series temporales
El motor de series temporales se utiliza para almacenar y procesar datos de series temporales, como datos de medición y datos operativos del dispositivo en escenarios como IoT y monitoreo. Proporciona una API HTTP y es compatible con la API de OpenTSDB. También es compatible con consultas SQL. El motor de series temporales proporciona un algoritmo de compresión dedicado para datos de series temporales. El motor de series temporales es compatible con consultas multidimensionales y computación agregada de grandes cantidades de datos y proporciona submuestreo y preagregación.
Motor de búsqueda
El motor de búsqueda proporciona capacidades tales como búsquedas de texto completo, computación agregada y consultas multidimensionales complejas de grandes cantidades de datos de texto y tabla. También se puede utilizar sin problemas para almacenar los índices de la tabla ancha y motores de series de tiempo. Esto acelera la recuperación de datos y las consultas. El motor de búsqueda es aplicable a escenarios tales como las consultas de registros, facturas y personas de usuario. Es compatible con los estándares abiertos de la plataforma Solr de código abierto.
Motor de archivos
Lindorm está diseñado para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados y puede proporcionar capacidades de almacenamiento de archivos flexibles y rentables que son compatibles con HDFS. Lindorm proporciona un grupo de almacenamiento unificado que es compartido por múltiples motores de datos y permite que los sistemas externos accedan a los archivos subyacentes en los motores de datos. Lindorm es adecuado para varios negocios, como el análisis de macrodatos y lagos de datos, y se puede acceder a él mediante el uso de clientes HDFS de código abierto.
Motor espaciotemporal
El motor espaciotemporal está diseñado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos espaciales, espaciotemporales y SIG, y es compatible con las API estándar de herramientas de código abierto como GeoMesa y GeoTools. Este motor cuenta con una eficiente capacidad de indexación multidimensional para datos espaciotemporales y capacidad de consulta para datos espaciales y espaciotemporales. Puede utilizar el motor espaciotemporal con DLA para analizar y extraer información de datos espaciotemporales complejos. El motor espaciotemporal es ideal para empresas basadas en datos espaciotemporales, como transporte, viajes, logística, IoT, navegación, aviación y estaciones base móviles.
Almacenamiento unificado inteligente
Diferentes motores en Lindorm comparten un grupo de almacenamiento unificado rentable que puede proporcionar alta confiabilidad, escalabilidad y capacidades híbridas. Además, Lindorm proporciona API estándar que es compatible con los sistemas de archivos HDFS de código abierto.
Almacenamiento de separación inteligente de datos activos e inactivos
Los datos en Lindorm se almacenan en diferentes capas de una manera flexible en función de la frecuencia con la que se accede a los datos, lo que reduce los costos de almacenamiento de los datos inactivos y mejora el rendimiento de acceso de los datos activos. Las aplicaciones pueden acceder directamente a los datos almacenados en Lindorm sin modificación.
Múltiples medios de almacenamiento
Lindorm es compatible con una serie de medios de almacenamiento que cubren múltiples escenarios, desde alto rendimiento hasta bajos costos.
Características de consultas enriquecidas
Lindorm está integrado con múltiples características de consulta de datos, como índices secundarios, índices invertidos e índices de series temporales para consultar y procesar rápidamente grandes cantidades de datos.
Índice secundario global
Lindorm se construye basado en una estructura distribuida global y proporciona consistencia y redundancia fuertes. Lindorm es compatible con modelos de datos sin esquema y utiliza automáticamente índices bajo demanda para acelerar consultas sin claves primarias.
Recuperación de almacenamiento integrada
Lindorm integra múltiples motores, incluido el motor de tabla ancha, el motor de series temporales y el motor de búsqueda, para almacenar y consultar datos de manera unificada. Por ejemplo, puede sincronizar los datos almacenados en la tabla ancha y el motor de series temporales con el motor de búsqueda en tiempo real. De esta manera, puede realizar operaciones híbridas como almacenamiento, consultas multidimensionales o índice de texto completo en grandes cantidades de datos de una manera unificada.
Soporte empresarial
Lindorm proporciona múltiples capacidades que las empresas requieren para ejecutar sus negocios críticos a gran escala, como seguridad, confiabilidad y eficiencia. Por lo tanto, Lindorm es ideal para los negocios de Internet de las cosas (IoT) e Internet de los vehículos (IoV).
Georedundancia global
Lindorm é compatible con la distribución global de datos y la replicación multimaestra de datos. De esta manera, las aplicaciones pueden acceder a datos que están geográficamente cerca. Además, Lindorm es compatible con la recuperación automática ante desastres y la tolerancia a fallas, lo que le permite implementar aplicaciones en múltiples regiones del mundo.
Fuerte consistencia y alta disponibilidad
Lindorm almacena múltiples réplicas de datos en diferentes zonas y es compatible con la implementación de clústeres entre zonas para lograr la recuperación de datos basada en centros de datos y una sólida consistencia de datos. También puede utilizar el modo de consistencia eventual para lograr un mejor rendimiento y disponibilidad.
Acceso seguro
Lindorm proporciona una variedad de métodos, como VPC y grupos de seguridad, para controlar el acceso y utilizar un proceso completo que incluye autenticación, control de permisos, cifrado y auditoría para garantizar la seguridad de los datos.
Copia de seguridad y restauración
Lindorm es compatible con el respaldo y la restauración de datos regulares bajo demanda. Puede restaurar rápidamente grandes cantidades de datos de copia de seguridad en el punto de tiempo especificado sin interrupción. Esto puede ayudarlo a cumplir con las regulaciones de las empresas y el Gobierno.
Baja latencia
Lindorm puede responder a decenas de millones de solicitudes simultáneas en milisegundos.
Diagnósticos inteligentes
Lindorm está integrado con LDInsight, que se puede utilizar para diagnosticar problemas comunes como solicitudes lentas y datos activos. LDInsight también se puede utilizar para diagnósticos de rendimiento, análisis de capacidad, diseño de esquemas, solución automática de problemas y recomendación de sugerencias.
Compatibilidad con el ecosistema
Lindorm se puede integrar perfectamente con motores informáticos, como Spark, Flink, Data Lake Analytics (DLA) y MaxCompute.
Túnel de datos
Puede usar otros servicios como LTS y DTS para sincronizar datos en tiempo real o migrar datos históricos completos entre Lindorm y servicios de almacenamiento comunes, como ApsaraDB for HBase, ApsaraDB for RDS MySQL y Log Service.
Computación y analíticas
Lindorm proporciona interfaces estándar y convierte el formato de datos según sea necesario. Puede integrar Lindorm con motores informáticos de código abierto como Spark, Flink, DLA y Hive para realizar análisis interactivos en tiempo real y análisis complejos por lotes.
Visualización de datos
Lindorm puede conectarse a QuickBI y DataV para ver y analizar datos de una manera visualizada.
Escenarios
Almacenamiento y análisis para datos convergentes de TI y TO desde la nube de datos industriales
Puede usar Lindorm para almacenar grandes cantidades de datos de TI y TO heterogéneos del IoT industrial. Los motores de datos proporcionados por Lindorm le permiten realizar la computación distribuida de alto rendimiento de una manera rentable y estable, que puede satisfacer sus requisitos en una variedad de escenarios tales como producción inteligente, exploración y análisis interactivo de datos, procesamiento de datos IA/ML y computación de gráficos a gran escala. Lindorm se comunica con una variedad de servicios ascendentes y descendentes en Internet industrial para normalizar y converger los datos de TI y TO que están aislados en escenarios industriales tradicionales. De esta manera, puede transmitir información y configurar recursos de una manera más eficiente para implementar actualizaciones digitales e inteligentes en la fabricación industrial.
Ventajas
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Rentabilidad
Es compatible con altas relaciones de compresión, separación de datos inactivos y activos y varias especificaciones.
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Escalabilidad
Utiliza una arquitectura con almacenamiento y recursos informáticos desacoplados. Esto le permite escalar los clústeres y ampliar el almacenamiento.
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Hiperconvergencia
Integra recursos informáticos y de almacenamiento y es compatible con múltiples modelos de computación distribuida. Ofrece varios modos de almacenamiento y acceso para un uso inmediato.
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Alto rendimiento
Escribe datos de un gran número de puntos de recopilación con alto rendimiento y baja latencia. Los datos en Lindorm pueden medirse, calcularse y procesarse de manera eficiente.
Almacenamiento de un procesamiento de la trayectoria del vehículo y los datos de estado
Puede usar Lindorm para almacenar datos importantes como la trayectoria de conducción, el estado del vehículo y datos de posicionamiento precisos en escenarios de IoV. Lindorm proporciona servicios escalables, confiables y rentables. Le permite crear servicios de borde efectivos para transporte en línea, logística y detección de vehículos de nueva energía.
Ventajas
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Rentabilidad
Es compatible con altas relaciones de compresión, separación de datos inactivos y activos y varias especificaciones.
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Escalabilidad
Utiliza una arquitectura con almacenamiento y recursos informáticos desacoplados. Esto le permite escalar los clústeres y ampliar el almacenamiento.
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Baja latencia
Responde a decenas de millones de solicitudes simultáneas en milisegundos.
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Uso flexible
Es compatible con columnas dinámicas y con el mecanismo TTL. Las características o etiquetas se pueden agregar o eliminar automáticamente de las columnas dinámicas y los datos caducan automáticamente según la configuración TTL. Lindorm también almacena múltiples versiones de datos.
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Túnel de datos
Le permite usar LTS para sincronizar datos entre Lindorm y sistemas de terceros de una manera simple y eficiente.
Almacenamiento y análisis rentables para grandes cantidades de datos
Lindorm le permite almacenar grandes cantidades de datos a bajo costo, importar múltiples conjuntos de datos a la vez y consultar datos en tiempo real. Puede sincronizar datos completos o datos incrementales de una manera eficiente. Lindorm se puede integrar con plataformas de macrodatos como Spark y MaxCompute. Esto permite el análisis fuera de línea de grandes cantidades de datos.
Ventajas
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Rentabilidad
Es compatible con altas relaciones de compresión, separación de datos inactivos y activos y varias especificaciones.
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Túnel de datos
Transmisión de datos por túnel: Lindorm le permite utilizar Lindorm Tunnel Service (LTS) para sincronizar datos entre Lindorm y sistemas de terceros de una manera simple y eficiente.
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Importación rápida
Le permite importar una gran cantidad de datos a Lindorm utilizando BulkLoad. Esto hace que la transmisión de datos sea más rápida que la de los métodos tradicionales.
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Alta concurrencia
Proporciona escalado horizontal para llegar a decenas de millones de QPS.
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Escalabilidad
Lindorm utiliza una arquitectura de almacenamiento y computación desacoplada. Esto le permite escalar los clústeres y ampliar el almacenamiento.
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