MaxCompute

提供全面寄存的 PB 級快速數據庫解決方案,助您經濟高效率地分析及處理海量數據

阿里雲 MaxCompute (原名 ODPS) 是一項全面寄存的 TB/PB 級快速數據庫解決方案,向用戶提供完善的數據導入方案,以及多種經典分佈式運算模型,可更快速解決用戶的海量數據運算問題,有效降低企業成本,並保障數據安全。

產品優勢

大規模運算儲存
適用於 100GB 以上規模的儲存及運算需求,最大可達 EB 級別
多種運算模型
支援 SQL、MapReduce、Graph 等運算類型及 MPI 迭代類運算法
數據安全穩妥
穩定支援 Alibaba 各項離線分析業務達 7 年以上,提供多層沙箱防護及監控
低成本
與企業自建私有雲端相比,運算儲存更高效,降低 20%-30% 採購成本

精心設計的功能

  • 數據通道

    支援批量/歷史數據通道和實時/增量數據通道


    批量歷史數據通道

    Tunnel 是 MaxCompute 向用戶提供的數據傳輸服務,其服務水平可擴展,支援每日 TB/PB 級數據導入導出,特別適合全量數據或歷史數據的批量導入。Tunnel 提供 Java SDK,且在 MaxCompute 的客戶端工具中有相應指令,讓內部文件與服務數據進行互通。


    實時增量數據通道

    另一方面,MaxCompute 針對實時數據上載場景,提供了另一套名為 DataHub 的服務。該項服務具有延遲低、使用方便等特點,特別適用於增量數據導入。Datahub 亦支援多種數據傳輸外掛程式,例如:Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop 等;同時支援 Log Service 中的日誌數據一鍵投遞至 MaxCompute,進而利用大數據開發套件進行日誌分析和挖掘。

  • 以二維表格儲存數據

    所有數據均以表格儲存,不曝露文件系統,並採用列壓縮儲存格式,數據壓縮比例極高,顯著節省用戶成本。一般情況下,MaxCompute 儲存具備 5 倍壓縮功能

  • 運算模型

    支援 SQL、MapReduce、Graph 多種運算模型於一身


    SQL

    MaxCompute SQL 採用標準 SQL 語法,兼容部分 Hive 語法,在語法上與 HQL 非常接近,熟悉 SQL 或 HQL 的編程人員都容易上手。另外,MaxCompute 提供更高效的運算框架,支援 SQL 運算模型,執行效率比普通 MapReduce 模型更高。惟請留意:MaxCompute SQL 不支援事務、索引及 Update/Delete 等操作。


    MapReduce

    MaxCompute 可提供 Java MapReduce 編程模型。值得留意的是:由於 MaxCompute 並無開放文件接口,用戶只能透過其所提供的 Table 讀寫數據。因此,MaxCompute 的 MapReduce 模型與開源社群中通用的 MapReduce 模型在用法上有一定區別。我們深信:上述改動雖稍失靈活性 (例如:無法自訂排序及雜湊運算法),卻能簡化開發流程,免除眾多瑣碎工作。更重要的是:MaxCompute 亦提供了以 MapReduce 為基礎的擴展運算模型,即 MR2,在單一 Map 函數後可連續接入多個 Reduce 函數。


    Graph

    對於個別繁複迭代運算場景 (例如:K-Means、PageRank 等) 而言,如繼續使用 MapReduce 來完成運算任務,實在耗時甚長。MaxCompute 提供的 Graph 模型就能有效完成此類運算任務。

  • 安全

    MaxCompute 是多租戶運算平台。在預設情況下,各租戶之間數據不共享,彼此隔離;惟用戶可透過 MaxCompute 提供的授權機制,與項目組別內的其他組員共享數據。

領軍客戶實戰場景

  • 使用成本低
  • 大數據庫
  • 日誌大數據分析
  • 精密營運
  • 精準廣告營銷
  • 海量營銷數據分析
使用成本低

東潤環能

成本低,數據「上雲」週期短

3 個月內業務全面遷入雲端,數據處理時間僅為原初自建方式的 1/3 以下,並保證雲端新能源電力數據安全無恙

客戶收益

  • 讓企業更專注於業務

    只需不到 3 個月時間,業務即全面遷入雲端,由雲端海量資源真正為業務助力

  • 降低投資及營運維修成本

    極致減少自建大數據平台所需投入的物力、營運維修人力和研發資源

  • 安全穩定

    全方位服務能力及穩定安全表現,確保數據「上雲」萬無一失

推薦配搭使用

大數據庫

小紅唇

大數據庫

在雲端運算、大數據時代,數據庫的重要性毋庸置疑,其建設亦在不斷進化。小紅唇進行橫向對比後,毅然決定在數加 MaxCompute 的強大運算能力基礎上,建設數據庫。

面臨的挑戰

  • 數據「上雲」

    第一階段透過 DataX 和 Tunnel 向 MaxCompute 同步數據

  • 數據清洗

    第二階段透過內部產品打通,在 Data IDE 進行同步和數據清洗

  • 數據展現

    Data IDE 進行 ETL 和 OLAP 數據程序,透過 Quick BI 生成報表

推薦配搭使用

日誌大數據分析

墨跡天氣

提升開發效率,降低儲存與運算成本

墨跡天氣日誌將分析業務遷移到數加 MaxCompute 後,開發效率提升了超過 5 倍,儲存及運算費用節省了 70%,每日能處理及分析 2TB 的日誌數據,更高效為其個人化營運策略助力。

可以解決

  • 提高工作效率

    日誌數據全部通過 SQL 進行分析,工作效率提升 5 倍以上

  • 提升儲存空間利用率

    整體儲存及運算費用較往常節省 70%,性能與穩定性亦有提升

  • 降低大數據使用門檻

    MaxCompute 提供多種開源軟件的外掛程式,輕鬆完成數據「上雲」程序

精密營運

美甲幫

為海量數據重注活力,對百萬用戶實現精密營運目標

美甲幫的主營業務集中於商城,迄今已擁有百萬級別的用戶,累積了大量用戶數據—提升用戶服務與客戶體驗,正是美甲幫進行大數據探索的出發點

可以解決

  • 提升業務洞察力

    透過 MaxCompute 運算功能,針對百萬用戶進行精密營運

  • 業務數據化

    提升並有效監控業務數據分析力,為業務賦予更高效能

  • 快速回應業務需求

    數加生態滿足新型業務數據分析對「隨機應變」能力的需求

推薦配搭使用

精準廣告營銷

匯合營銷

大數據精準營銷

以阿里雲數加平台為基礎,匯合營銷策略,建構出精準的核心大數據營銷平台。所有日誌數據都儲存在 MaxCompute,並通過 Data IDE 進行離線調度和分析

可以解決

  • 高效能、低成本的海量數據分析

    對海量日誌數據進行統計分析之際,既要維持高效率,亦要降低開發成本

  • 數據查詢分析的實時性

    系統須「毫秒級」回應廣告商的查詢請求,並傳回標籤用戶量等資訊

  • 低門檻的機器學習平台

    作為精準營銷廣告供應商,運算法模型的好壞,與最終收益直接掛鉤

海量營銷數據分析

PING++

海量營銷數據分析

Ping++ 當前每日交易筆數達百萬級,已積累了海量交易數據。如何對海量數據進行分析與業務創新,從而提高用戶忠誠度?Ping++ 極須建構安全可靠、效能穩定的大數據平台。

可以解決

  • 數據創新

    一站式大數據平台,同時滿足儲存、運算、BI 和機器學習等功能

  • 快速、高效、低成本

    作為互聯網初創公司,須盡可能以最低成本實現目標

  • 安全、穩定、可靠

    需要嚴密的數據私隱保護機制,商戶數據僅用於自身分析

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更快的服務回應時間

針對一般指導,阿里雲售後回應時間從36小時縮短至18小時。了解更多