概览
数据湖是一种支持大规模数据工作负载的新型数据分析架构。Alibaba Cloud 数据湖存储以 Object Storage Service (OSS) 为强大基础，为结构化、半结构化和非结构化数据提供集中存储，是 IoT、游戏、在线教育和广告业务的理想解决方案。OSS 与 Hadoop、HIVE、Spark、Presto、Impala 等主流大数据生态系统无缝协作。
方案亮点
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原始数据存储
将来自多个来源的数据集中摄取并存储到数据湖中，不受数据结构、模式和规模的限制。
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稳健基础
99.9999999999%（12 个 9）持久性保障，99.995% SLA，以及强大的远程灾备恢复能力，有效应对系统故障。
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高性能数据处理
借助 OSS Append Object 功能实现数据并行上传与下载，支持追加新数据的同时实时读取，提升工作负载分析效率。
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可扩展的弹性架构
基于存储与计算解耦的架构，按业务需求分别调整存储与计算资源，降低总体拥有成本（TCO）。
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联系销售Alibaba Cloud 数据湖存储如何支持教育、游戏和广告
您的挑战
教育场景所需的音视频、图片、系统日志及在线消息等数据分散存储，形成数据孤岛，增加了数据分析和运维成本。
我们的解决方案
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该解决方案以 OSS 作为统一存储中心，支持多种格式的教育数据，方便全球各类在线教育数据源轻松上传课件，包括图片、视频、音频和文本文件。可通过 EMR 构建计算集群，无缝对接 Spark、Hive、Presto 等大数据处理服务。还能基于课件分析测试结果，评估每位学生的学习质量，并借助智能算法提供定制化指导和精准内容推荐。结合 Alibaba Cloud CDN，可以超低延迟向全球学生分发点播课件。
您的挑战
游戏行业需要高效的数据分析能力以及时调整游戏场景，同时要求存储和计算资源具备高度可伸缩性，以应对流量高峰和升级需求。
我们的解决方案
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该解决方案采用 EMR 部署 Hadoop、Hive 等多种数据处理平台和系统集群，满足不同游戏场景的数据分析需求。借助 OSS，您可以将冷数据归档到更低成本的存储中，并将热数据存放在高可用实例中，从而优化资源利用率和性能。OSS + EMR 组合架构可提供与 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 一致的速度、可靠性和成本效益。存储与计算实例可独立扩缩容，灵活调整系统性能和规模，简化管理和运维，同时降低升级成本。
您的挑战
广告行业面临搜索流量与内容需求不断变化的挑战，常驻计算集群容易导致性能不足或资源浪费。
我们的解决方案
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该解决方案利用 ECS 构建高弹性 Kubernetes 集群，部署 Hadoop、Hive、Presto 等数据处理平台。活动期间可扩容应对流量高峰，低峰期可缩容以节省成本。各类格式的查询数据统一存储在 OSS 中；冷数据归档至 OSS 归档存储，定期访问的数据存放在 OSS 标准存储以确保高可用。通过可配置规则检索和管理数据，按需扩展存储容量，轻松优化存储成本。该解决方案使用 Alibaba Cloud Elasticsearch 对网站数据进行快速索引和精确搜索，使用消息队列 Kafka 版监控网站活动并收集实时统计数据。此外，使用 DLA 处理交互式查询，使用 EMR Druid 处理实时查询和即席查询。这些任务由 Hadoop、Hive、Presto 等计算集群处理，结果存储在 OSS 标准存储中。
Alibaba Cloud Elasticsearch
基于云的 Elasticsearch 服务，内置 Kibana 集成，并深度整合 Alibaba Cloud VPC、Cloud Monitor 和 Resource Access Management 等服务。
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