このトピックでは、Tablestore について理解を深めるのに役立つさまざまなケーススタディを紹介します。
ビッグデータのストレージと分析
Tablestore は、大量のデータのコスト効率が高く、低レイテンシで、高並列のストレージとオンラインアクセスを提供します。さらに、Tablestore は、増分データトンネルとフルデータトンネルに加えて、MaxCompute などのビッグデータ分析プラットフォームでの SQL 構文ベースの読み取りと書き込みを提供します。リアルタイムデータストリームの計算を容易にするために、効率的な増分ストリーミング読み取り操作が提供されます。
ソーシャルフィードストリームストレージ
Tablestore は、インスタントメッセージ (IM) チャット、コメント、スレッド、いいねなどのフィードストリーム情報を含む、人々のインタラクションによって生成される大量のソーシャル情報を保存できます。Tablestore は、従量課金制でリソースを課金します。Tablestore は、低レイテンシが要求され、コストが最小限に抑えられていると同時に、トラフィックの変動が大きく、並列性が高いアプリケーションのニーズを満たすことができます。Tablestore は、画像およびビデオオブジェクトを OSS に保存します。CDN を使用することで、これらのオブジェクトへのアクセス速度を向上させることができます。
金融リスク管理
低レイテンシ、高並列性、および弾性リソースの従量課金制などの Tablestore の利点により、金融リスク管理システムを最適化し、トランザクションリスクを最小限に抑えることができます。柔軟なデータ構造により、ビジネスモデルの迅速な反復を市場のニーズに合わせて調整できます。
IoV データストレージ
1 つのテーブルでペタバイト単位のデータを保存でき、データを個別のデータベースやテーブルに分散する必要がないため、ビジネスロジックが簡素化されます。スキーマフリーのデータモデルにより、さまざまな車載デバイスの監視データに簡単にアクセスできます。Tablestore は、ビッグデータ分析とリアルタイムコンピューティングサービスのための複数のプラットフォームとシームレスに統合できるため、リアルタイムのオンラインクエリとビジネスレポート分析が容易になります。
IoT 時系列データストレージ
1 つのテーブルでペタバイト単位のデータを保存し、毎秒数千万件のクエリ (QPS) を処理できるため、Tablestore は IoT デバイスと監視システムの時系列データを保存できます。ビッグデータ分析用の SQL 構文ベースの読み取り機能と効率的な増分ストリーミング読み取り操作により、オフラインデータ分析とリアルタイムコンピューティングが容易になります。
E コマースレコメンデーション
Tablestore を使用すると、アクセス パフォーマンスを気にすることなく、大量の履歴トランザクション注文を処理できます。MaxCompute と組み合わせることで、Tablestore は精密マーケティングを実装できます。Tablestore は、必要に応じてリソースを保存し、従量課金制を提供するため、大多数の顧客がオンラインになるピーク時にビジネスを管理できます。
