Lindorm:Manfaat

Fitur

Lindorm

Apache HBase

Fitur inti

Model data

Mendukung berbagai model data, seperti wide table, time series, search, dan file. Model wide table mendukung beberapa endpoint dan API.

Hanya wide table

Akses API

Mendukung HBase API dan Phoenix SQL. Data dapat saling dioperasikan di berbagai endpoint.

HBase API atau Phoenix SQL

SQL

Kompatibel dengan JDBC dan Phoenix, menawarkan stabilitas dan kinerja unggul.

Memerlukan dukungan eksternal Phoenix.

Tipe data

Mendukung beragam tipe data. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tipe data.

Hanya mendukung byte[].

TTL

Menyediakan TTL tingkat enterprise pada level tabel, baris, dan sel.

Mendukung TTL level tabel dan sel.

Konsistensi kuat

Mendukung berbagai tingkat konsistensi, termasuk konsistensi kuat dan konsistensi akhir.

Didukung

Indeks sekunder global

Menyediakan indeks sekunder global bawaan. Fitur ini memungkinkan kueri transparan, memberikan kinerja tinggi, dan memungkinkan redundansi on-demand untuk kolom non-indeks.

Memerlukan konfigurasi kompleks komponen eksternal.

Pengambilan multi-dimensi

Berintegrasi secara mulus dengan LindormSearch untuk menyediakan akses terpadu bagi penyimpanan data skala besar, kueri multi-dimensi, dan pencarian teks lengkap. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar indeks pencarian.

Tidak didukung

Kinerja

Throughput

Memberikan throughput hingga 7 kali lipat dari satu node Apache HBase. Untuk informasi selengkapnya, lihat Analisis hasil pengujian.

Tidak berlaku

Lonjakan latensi permintaan

Mengurangi latensi P99 menjadi sepersepuluh dari Apache HBase. Untuk informasi selengkapnya, lihat Analisis hasil pengujian.

Sering terjadi lonjakan latensi

Biaya

Biaya penyimpanan

Menawarkan berbagai jenis penyimpanan, seperti Performance, Standard, dan Capacity, mengurangi biaya hingga 80% dibandingkan instans self-managed pada cloud disk.

Berdasarkan cloud disk atau disk lokal self-managed, yang mahal dan tidak elastis.

Pemisahan komputasi dan penyimpanan

Ya. Resource penyimpanan dan komputasi dapat diskalakan secara independen.

Tidak

Kompresi data

Menggunakan algoritma kompresi bawaan yang dioptimalkan secara mendalam untuk mencapai rasio kompresi lebih dari 10:1, yang lebih dari 50% lebih tinggi daripada Snappy.

Mendukung Snappy, LZ4, dan LZO, tetapi rasio kompresinya rendah.

Encoding

Menggunakan encoding adaptif yang mempertimbangkan tipe data untuk mencapai rasio kompresi tinggi. Hal ini memungkinkan pencarian cepat tanpa decoding.

Mendukung DIFF dengan kompresi moderat. Data yang di-encode tidak dapat dicari.

Pemisahan data hot dan cold

Secara otomatis melakukan tiering data. Data cold dipindahkan ke penyimpanan hemat biaya dengan kompresi tinggi untuk mengurangi biaya hingga 80%, sekaligus meningkatkan kinerja akses data hot sebesar 15%. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pemisahan data hot dan cold.

Tidak didukung

Skalabilitas dan elastisitas

Skala minimum

Tidak berlaku.

Minimal 3 node

Skalabilitas

Sangat skalabel. Mendukung skalabilitas horizontal hingga ribuan node.

Sangat skalabel. Mendukung skalabilitas horizontal hingga ribuan node.

Keandalan

Redundansi aktif-aktif

Menyediakan kemampuan lanjutan seperti failover pemulihan bencana otomatis dan permintaan konkuren di dua kluster. Mendukung pembangunan arsitektur hybrid primary/standby dengan kluster Apache HBase self-managed.

Bukan fitur yang diprodukkan. Failover tidak didukung.

Konsistensi kuat lintas-AZ

Mendukung penerapan lintas availability zone (AZ), memastikan pemulihan otomatis dan konsistensi data kuat jika terjadi kegagalan tingkat AZ.

Tidak didukung

Backup dan pemulihan

Mendukung backup dataset yang lebih besar dari 100 TB ke OSS. Menyediakan fitur lanjutan seperti backup on-demand, pemulihan pada titik waktu (PITR), dan Recovery Time Objective (RTO) kurang dari 30 menit yang tidak bergantung pada ukuran data. Untuk informasi selengkapnya, lihat Aktifkan backup dan pemulihan.

Didukung, tetapi dengan kemampuan terbatas.

Redundansi geo aktif

Didukung. Memungkinkan penerapan di beberapa wilayah geografis dan unit dengan sinkronisasi data on-demand.

Tidak didukung

Multi-tenancy dan keamanan

Otentikasi dan ACL

Mendukung otentikasi username dan password serta ACL. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kelola pengguna.

Tidak didukung

Isolasi resource

Menyediakan kelompok sumber daya untuk mengaktifkan isolasi fisik resource antar penyewa.

Tidak didukung

Kuota

Mendukung kuota global untuk penyewa, termasuk permintaan dan penyimpanan.

Tidak mendukung multi-tenancy.

Enkripsi saat diam

Didukung. Kunci dikelola oleh KMS, dan semua data serta log dienkripsi.

Didukung, tetapi dengan kemampuan terbatas.

Blacklist RPC

Mendukung blacklist RPC untuk membatasi panggilan tertentu.

Tidak didukung

Auditing

Saat ini tidak didukung.

Tidak didukung

Fitur lanjutan

Keranjang daur ulang tabel

Lindorm memindahkan tabel yang dihapus ke keranjang daur ulang, tempat tabel tersebut dapat dipulihkan untuk mencegah kehilangan data akibat kesalahan.

Tidak didukung

Pemisahan bertingkat

Region dapat dipisah secara berturut-turut tanpa menunggu compaction selesai, secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan load balancing.

Tidak didukung

TTL diskrit

Memungkinkan Anda menyimpan data dari beberapa periode waktu yang tidak berurutan.

Tidak didukung

Operasi dan diagnostik

Tool O&M

Menyediakan tool manajemen kluster berbasis GUI untuk mengelola tabel, namespace, kelompok, dan ACL. Untuk informasi selengkapnya, lihat Masuk ke sistem manajemen kluster.

HBase Shell

Kueri data

Mendukung kueri SQL interaktif dalam sistem manajemen kluster berbasis GUI. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kueri Data. Juga mendukung tool open source seperti HBase Shell dan CQLsh.

HBase Shell

Ekosistem

Migrasi data

Mendukung migrasi online, lintas-versi, otomatis, dan efisien dari berbagai versi Apache HBase. Proses migrasi tidak berdampak pada aplikasi Anda dan tidak memerlukan perubahan kode. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lindorm Tunnel Service.

Hanya migrasi offline yang didukung.

Sinkronisasi data MySQL

Mendukung impor penuh dan sinkronisasi inkremental data MySQL ke Lindorm menggunakan Lindorm Tunnel Service.

Memerlukan tool pihak ketiga. Tidak mendukung sinkronisasi inkremental online.

Analisis Spark

Menawarkan integrasi produk yang mendalam. Anda dapat melakukan sinkronisasi inkremental data Lindorm ke Spark, menganalisisnya dengan Spark SQL, dan menulis kembali hasilnya ke Lindorm.

Tidak dioptimalkan. Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

MaxCompute

Menyediakan integrasi produk untuk mengarsipkan data Lindorm secara inkremental ke MaxCompute.

Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Log Service

Mendukung langganan data real-time dari Log Service ke Lindorm menggunakan Lindorm Tunnel Service.

Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Layanan dan dukungan

SLA ketersediaan

Didukung oleh SLA. Menyediakan ketersediaan 99,95% untuk instans single-AZ dan 99,975% untuk instans multi-AZ.

Tidak disediakan

Biaya operasional

Layanan terkelola penuh yang menghilangkan kebutuhan akan operasi database kompleks.

Biaya operasional tinggi

Tim teknis

Tim ahli yang terdiri dari anggota Apache Project Management Committee (PMC) dan Committers menyediakan dukungan teknis.

Tidak disediakan

Pengalaman terbukti

Telah terbukti pada skala besar dengan puluhan ribu instans yang diterapkan, mendukung Festival Belanja Global 11.11 Alibaba selama sembilan tahun.

Tidak berlaku

Fitur

LindormTSDB

OpenTSDB

Operasi dan manajemen

Ketersediaan layanan

99,9%

Anda harus membangun dan mengelola kluster serta dependensi untuk memastikan ketersediaan.

Keandalan data

99,9999%

Anda harus membangun dan mengelola kluster serta dependensi untuk memastikan keandalan.

Investasi perangkat keras dan perangkat lunak

Tidak ada investasi perangkat keras atau perangkat lunak. Pay as you go.

Biaya relatif tinggi untuk server database.

Biaya pemeliharaan

Layanan terkelola

Memerlukan administrator basis data (DBA) khusus, menyebabkan biaya tenaga kerja tinggi.

Penerapan dan penskalaan

Menyediakan aktivasi instan, penerapan cepat, dan skalabilitas elastis.

Memerlukan waktu untuk pengadaan perangkat keras, hosting pusat data, dan penerapan mesin.

Dependensi

Tanpa O&M

Tergantung pada AsyncHBase dan HBase, yang menyebabkan biaya operasional tinggi.

Penyetelan parameter

Menggunakan parameter default berdasarkan praktik terbaik.

Memerlukan penyetelan manual parameter seperti SALT, jumlah koneksi, flushing sinkron, dan compaction.

Pernyataan pembuatan tabel

Pembuatan tabel dikelola oleh layanan dan transparan bagi pengguna.

Memerlukan personel O&M untuk menulis pernyataan pembuatan tabel statis.

Pemantauan dan peringatan

Menyediakan pipeline pemantauan mandiri yang lengkap.

Memerlukan tool eksternal untuk penyiapan.

Fitur

Model data

Mendukung model data multi-nilai dan nilai tunggal.

Hanya mendukung model data nilai tunggal.

SDK

Java SDK

SDK open source tidak mendukung kueri.

Variasi tipe data

Mendukung berbagai tipe data, seperti numerik, boolean, dan string.

Hanya mendukung tipe numerik.

Kemampuan kueri SQL

Mendukung SQL untuk kueri analitis.

Tidak didukung

Dukungan karakter Tionghoa

Mendukung karakter Inggris dan Tionghoa.

Hanya mendukung karakter Inggris.

Persyaratan tag

Tag bersifat opsional.

Tag wajib digunakan.

Jumlah kunci tag

Hingga 16

Hingga 8

Integrasi

Menawarkan ekosistem kaya dengan integrasi tanpa hambatan dengan Flink dan IoT Platform.

Sebagai produk open source, memiliki kemampuan integrasi terbatas dengan layanan cloud.

Biaya penyimpanan

Kompresi data

Menggunakan algoritma kompresi khusus untuk data deret waktu, mencapai rasio kompresi tinggi.

Menggunakan algoritma kompresi tujuan umum, menghasilkan rasio kompresi rendah.

Stabilitas

Bacaan data

Memisahkan kolam thread baca dan tulis untuk manajemen koneksi yang mudah dan kinerja baca/tulis yang stabil.

Menggabungkan operasi baca dan tulis, yang dapat menyebabkan kehabisan koneksi dan tingkat kegagalan baca/tulis tinggi.

Agregator

Menggunakan agregasi aliran dengan manajemen memori detail halus untuk kontrol lebih baik.

Menggunakan agregasi materialisasi in-memory, yang mudah menyebabkan error kehabisan memori (OOM).

Fitur

LindormSearch

Elasticsearch

Apache Solr

Fitur inti

Model data

Mendukung berbagai model data, seperti wide table, time series, search, dan file. Mesin pencarian dapat berfungsi secara mulus sebagai penyimpanan indeks untuk mesin lainnya.

Hanya pencarian

Hanya pencarian

Akses API

Mendukung Phoenix SQL dan Solr API.

ES API

Solr API

TTL

Menyediakan TTL tingkat enterprise pada berbagai granularitas, seperti tabel dan baris.

Hanya TTL level tabel yang didukung.

Hanya TTL level tabel yang didukung.

Penyimpanan dan pengambilan terpadu

Berintegrasi secara mulus dengan LindormTable dan LindormTSDB untuk menyediakan penyimpanan dan pengambilan multi-modal terpadu.

Tidak berlaku

Tidak berlaku

Kinerja dan biaya

Throughput

Memberikan throughput 130% hingga 200% dari satu node Apache Solr.

Tidak berlaku

Tidak berlaku

Biaya penyimpanan

Menawarkan berbagai jenis penyimpanan, seperti Performance, Standard, dan Capacity. Mengurangi biaya penyimpanan hingga 80% dibandingkan instans self-managed pada cloud disk.

Berdasarkan cloud disk atau disk lokal self-managed, yang mahal dan tidak elastis.

Berdasarkan cloud disk atau disk lokal self-managed, yang mahal dan tidak elastis.

Pemisahan komputasi dan penyimpanan

Ya. Resource penyimpanan dan komputasi dapat diskalakan secara independen.

Tidak

Tidak

Kompresi data

Menggunakan algoritma kompresi bawaan yang dioptimalkan secara mendalam untuk mencapai rasio kompresi lebih dari 10:1, yang lebih dari 50% lebih tinggi daripada Snappy.

Tidak berlaku

Tidak berlaku

Pemisahan data hot dan cold

Secara otomatis memisahkan data ke dalam tabel berdasarkan atribut waktu. Data cold menggunakan penyimpanan hemat biaya dengan kompresi tinggi untuk mengurangi biaya, sekaligus meningkatkan kinerja akses data hot.

Tidak didukung

Tidak didukung

Elastisitas

Elastisitas penyimpanan

Tinggi. Memisahkan penyimpanan dari komputasi dan mendukung penskalaan satu klik. Penskalaan penyimpanan berlaku dalam hitungan detik, dan penskalaan komputasi berlaku dalam hitungan menit.

Rendah. Penskalaan keluar memerlukan migrasi data dan memakan waktu berjam-jam.

Rendah. Penskalaan keluar memerlukan migrasi data dan memakan waktu berjam-jam.

Penulis tunggal, pembaca ganda

Shard data mendukung model penulis tunggal, pembaca ganda. Replika baca saja dapat diskalakan secara horizontal online, dengan perubahan berlaku dalam hitungan detik.

Didukung, tetapi penambahan replika baca saja memerlukan migrasi data dan memakan waktu berjam-jam.

Didukung, tetapi penambahan replika baca saja memerlukan migrasi data dan memakan waktu berjam-jam.

Ekosistem

Migrasi data

Mendukung migrasi data online, otomatis, dan efisien dari kluster Apache Solr atau Elasticsearch ke Lindorm tanpa dampak pada aplikasi atau perubahan kode. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lindorm Tunnel Service.

Hanya migrasi offline yang didukung.

Hanya migrasi offline yang didukung.

Sinkronisasi data MySQL

Mendukung impor penuh dan sinkronisasi inkremental data MySQL ke Lindorm menggunakan Lindorm Tunnel Service.

Memerlukan tool pihak ketiga. Tidak mendukung sinkronisasi inkremental online.

Memerlukan tool pihak ketiga. Tidak mendukung sinkronisasi inkremental online.

Analisis Spark

Menawarkan integrasi produk yang mendalam. Anda dapat menganalisis data Lindorm dengan Spark SQL, melakukan sinkronisasi inkremental data Lindorm ke Spark, dan menulis kembali hasil analisis offline ke Lindorm.

Tidak dioptimalkan. Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Tidak dioptimalkan. Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Log Service

Mendukung langganan data real-time dari Log Service ke Lindorm menggunakan Lindorm Tunnel Service.

Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Integrasi data memerlukan upaya pengembangan signifikan.

Layanan dan dukungan

SLA ketersediaan

Didukung oleh SLA. Menyediakan ketersediaan 99,95% untuk instans single-AZ dan 99,975% untuk instans multi-AZ.

Tidak disediakan

Tidak disediakan

Biaya operasional

Layanan terkelola penuh yang menghilangkan kebutuhan akan operasi database kompleks.

Tidak berlaku

Tidak berlaku

Tim teknis

Tim ahli yang terdiri dari anggota Apache PMC dan Committers menyediakan dukungan teknis.

Tidak disediakan

Tidak disediakan

Pengalaman terbukti

Telah terbukti pada skala besar dengan puluhan ribu instans yang diterapkan, mendukung Festival Belanja Global 11.11 Alibaba selama sembilan tahun.

Tidak berlaku

Tidak berlaku

Fitur

LindormDFS

HDFS

Posisi produk

Sistem file terdistribusi

Sistem file terdistribusi

Kompatibilitas HDFS

Protokol komunikasi HDFS

Didukung

Didukung

API baca/tulis dasar

Didukung sepenuhnya

Didukung sepenuhnya

API manajemen lanjutan

Didukung sepenuhnya

Didukung sepenuhnya

Biaya

Harga penyimpanan (Harga aktual di halaman pembelian berlaku.)

Mulai dari USD 0,019/GB/bulan

Mulai dari USD 0,023/GB/bulan

Elastisitas penyimpanan

Mendukung penskalaan online yang lancar.

Ambang batas masuk tinggi dan peningkatan penskalaan besar.

Pemisahan komputasi dan penyimpanan

Didukung. Dipisahkan dari mesin komputasi untuk penskalaan independen.

Tidak didukung. Ditempatkan bersama mesin komputasi.

Penyimpanan bertingkat

Penyimpanan multi-tier dengan tiering data cerdas.

Tidak didukung

Skalabilitas

Jumlah node

Tidak berlaku

0 hingga 1.000

Kapasitas penyimpanan

0 hingga 1 EB

0 hingga 10 PB

Jumlah file

Mendukung ratusan miliar file.

Puluhan juta

Ekosistem

Ekosistem big data open source seperti Hadoop dan Spark, serta ekosistem data Alibaba Cloud.

Ekosistem big data open source seperti Hadoop dan Spark.

Usabilitas

LindormDFS bebas O&M dan mudah dipelihara.

Layanan stateful yang kompleks untuk dipelihara.