メリット
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高い安定性
DataHub は Alibaba Group のリアルタイム伝送システムから生まれたサービスです。長年にわたる Double 11 を通じて、安定性と信頼性が実証されています。
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高スループット
1 日あたり最大テラバイト級のデータを Topic に書き込めます。1 日あたり最大数百 GB のデータをシャードに書き込めます。
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低コスト
DataHub はすぐに使えるソリューションで、従量課金によりデータを低コストで伝送できます。
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統合エコシステム
DataHub は Apsara 分散オペレーティングシステムをベースとし、Alibaba Cloud のビッグデータシステムと深く統合されています。MaxCompute、Realtime Compute for Apache Flink、Hologres とシームレスに連携します。
データ同期機能
包括的なデータインポートと同期機能に加え、柔軟なデータキャッシュとインタラクションを提供します。
データインポート
DataHub はさまざまな SDK や API に対応し、Flume や Logstash などのサードパーティプラグインも提供しています。効率的に DataHub へデータをインポートできます。
データ配信
DataConnector モジュールにより、インポートしたデータを MaxCompute、OSS、Tablestore などのダウンストリームのストレージや分析システムにリアルタイムで同期できます。これにより作業負荷を大幅に軽減できます。
データキャッシュ
DataHub は柔軟なキャッシュスケジュール、ダウンストリームシステムでの繰り返し消費、自動バックアップに対応し、高いデータ信頼性を確保します。
マルチインターフェース
Web ベースのコンソールや API、SDK を使用して DataHub にアクセスできます。
シナリオ
異種データソースと複数のダウンストリームビッグデータシステム
アプリケーション、Web サイト、IoT デバイス、データベースから生成される異種データを DataHub にリアルタイムでインポートできます。DataHub でデータを一元管理し、分析システムやアーカイブシステムなどのダウンストリームシステムに配信することも可能です。これにより、データストリーミングパイプラインを構築し、データの価値をさらに引き出せます。
メリット
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システムデカップリングDataHub はビッグデータシステムとビジネスシステムを分離できます。また、ビッグデータシステム内のコンポーネント同士を分離することも可能です。
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リアルタイムチャネル
DataHub を使用してビジネスデータをビッグデータシステムに配信できます。これにより、データ分析サイクルを短縮できます。
インターネット広告のリアルタイム分析
インターネット企業にとって、広告は依然として主要な収入源です。広告は本質的にリアルタイムの意思決定とオンラインコンバージョンを必要とする販売プロセスです。従来のオフラインコンピューティングでは、当日生成された広告関連データは翌日に処理されていました。しかし、このようなソリューションではビジネス要件を満たせなくなっています。業界全体がリアルタイムコンピューティングを必要としています。
メリット
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データソースのリアルタイム統合
DataHub を使用してさまざまなデータソースからユーザー情報を収集できます。さらに、Realtime Compute for Apache Flink でリアルタイムに広告を監視し、無効なリンクの報告や不正トラフィックの検知を行えます。
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リアルタイム分析と意思決定
異なるプラットフォームのデータを統一的に処理し、データサイロを防止します。ビジネスの変化にリアルタイムで迅速に対応し、トラフィック損失を排除して広告露出を増加させることができます。
従来のデータベースに代わるリアルタイムウェアハウス
ビジネスデータのリアルタイム分析・処理に対する要件が増加し、従来のオフラインデータウェアハウスに大きな課題をもたらしています。この課題に対応するために、DataHub と Realtime Compute for Apache Flink を使用して Kappa アーキテクチャに基づくリアルタイムデータウェアハウスを構築できます。データウェアハウスは Data Warehouse Detail (DWD)、Data Warehouse Summary (DWS)、Application Data Service (ADS) の 3 層に分割できます。
メリット
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統合 Kappa アーキテクチャ
Lambda アーキテクチャと比較して、Kappa アーキテクチャは従来の 2 つのリンクを 1 つに統合し、メンテナンスコストを削減します。
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リアルタイムビッグデータ
DataHub では、ビジネス要件に基づいてリアルタイムにデータを再利用できます。重複するコンピューティングやストレージを最小限に抑え、ビジネス指標を統一できます。
