Penyelesaian analisis data masa nyata tahap PB: Amalan pembinaan infrastruktur Data Lake asli Tencent Cloud

Pengenalan (Analisis Masalah)

Sebagai seorang jurutera data atau arkitek, adakah anda menghadapi masalah dengan soalan-soalan berikut?

Pulau data dan kesukaran tata kelola: Data perniagaan tersebar di berpuluh-puluh sumber data seperti MySQL, Kafka, fail log, CSV, dsb. Dengan format yang berbeza, menjadi sukar untuk menguruskannya secara konsisten dan memastikan kualiti datanya.
Kawalan kos: Untuk menghadapi puncak aktiviti berkala (seperti promosi besar atau acara), platform data besar tradisional (seperti Hadoop yang dibina sendiri) perlu mengkonfigurasi sumber perkakasan berdasarkan permintaan puncak, mengakibatkan sebahagian besar sumber tersebut tidak digunakan untuk sebahagian besar masa dan menyebabkan kos yang tinggi.
Botolkan prestasi: Proses ETL tradisional adalah rumit dan memakan masa, dari memasukkan data ke dalam gudang hingga menghasilkan laporan, selalunya memerlukan T+1 hari, yang tidak dapat memenuhi keperluan mendesak perniagaan untuk wawasan data masa nyata, dan keputusan selalu terlambat.
Struktur yang rumit, pengoperasian dan penyelenggaraan yang memakan masa:Untuk mengekalkan kelancaran operasi sebuah kluster data besar (HDFS, Hive, Spark, Presto), memerlukan usaha besar daripada pasukan operasi dan penyelenggaraan profesional, serta mempunyai syarat-syarat teknikal yang tinggi dan menghadapi kesukaran dalam menyelesaikan masalah.

Jika anda sedang bergelut dengan masalah di atas, artikel ini akan memberikan anda penyelesaian lengkap berdasarkan Tencent Cloud Native Data Lake Warehouse, yang membolehkan analisis data masa nyata pada skala PB dengan cara yang cekap, ekonomik, dan seragam.

Diagram arkitektur penyelesaian dan gambaran keseluruhan

Diagram struktur

Penyelesaian analisis data masa nyata tahap PB: Amalan pembinaan infrastruktur Data Lake asli Tencent Cloud - LikaCloud

Rangkuman:

Inti bagi skim ini adalah \n“Simpan dan hitung berasingan” Dan “Pengurusan metadata yang bersatu”Semua data asal disimpan secara terpadu dalam sistem yang sangat boleh dipercayai dan berharga rendah.Storage Objek Tencent Cloud (COS)Ini menjadi asas untuk membentuk danai data.Pengiraan Data Lake (DLC)Sebagai otak, bertanggungjawab untuk pengurusan metadata yang terpadu, kawalan kebenaran dan tata kelola data, tanpa perlu membina Hive Metastore sendiri.MapReduce Fleksibel (EMR)Sebagai enjin pengiraan yang kuat, mengaktifkan kluster berdasarkan permintaan, menganalisis data dalam COS secara langsung melalui rangka kerja pengiraan standard seperti Spark dan Presto, dan membebaskan sumber apabila tugas selesai. Hasil analisis akhirnya boleh digunakan secara langsung oleh alat BI, aplikasi data atau platform AI.

Tawaran nilai:Rancangan ini menyelesaikan masalah yang dinyatakan dalam pengenalan dengan sempurna, mengurangkan kos penyimpanan dan pengiraan melalui pemisahan penyimpanan dan pengiraan, memecahkan pulau data melalui metadata yang seragam, membolehkan analisis pantas dengan enjin pengiraan Serverless yang fleksibel, dan mengurangkan kerumitan operasi dan penyelenggaraan ke tahap minimum.

Penjelasan terperinci tentang produk dan komponen utama.

Nama komponen: \n Storage Objek Tencent Cloud (COS)
- Bermain peranan:Seluruh struktur itu.Lapisan penyimpanan persisten.Menyimpan semua data asal, data yang diproses, dan hasil pengiraan.
- Saran konfigurasi/pilihan utama: Menggunakan data panas yang perlu dianalisis dengan kerap.Penyimpanan standardUntuk data sejuk yang diarkibkan, gunakanPenyimpanan arkib.Menggunakan strategi kitaran hidup untuk konversi automatik, memaksimumkan penjimatan kos.
- Mengapa memilihnya: Menyediakan kapasiti tanpa had dan kebolehpercayaan data 99.999999999%, ini merupakan asas yang ideal untuk membina data lake. Ia berintegrasi sepenuhnya dengan EMR dan DLC, serta menawarkan pengoptimuman prestasi yang sangat baik.
Nama komponen: \n Pengiraan Data Lake (DLC)
- Bermain peranan:Arsitektur“Otak pintar”Menyediakan pengurusan metadata yang seragam, kebenaran data dan kawalan akses, direktori data SQL, dan perkhidmatan pertanyaan interaktif tanpa pelayan.
- Saran konfigurasi/pilihan utama: Gunakan model Serverless secara langsung, tanpa perlu menyediakan sumber terlebih dahulu. Dengan fungsi direktori data, anda boleh menghubungkan data pada COS dengan mudah dan mentakrifkan struktur jadual.
- Mengapa memilihnya: Ini sepenuhnya menyelesaikan masalah pulau metadata. EMR, alat BI, dan lain-lain boleh mengakses pandangan metadata yang disatukan melalui DLC, yang membolehkan pengurusan konsisten untuk keizinan dan struktur jadual. Keupayaan Serverless Sparknya membolehkan penyerahan kerja Spark tanpa sebarang gangguan, yang sangat memudahkan operasi dan penyelenggaraan.
Nama komponen: \n MapReduce Fleksibel (EMR)
- Bermain peranan:\n IntinyaEngin pengkomputeran fleksibelBertanggungjawab untuk menjalankan tugas-tugas pemprosesan data besar-besaran (seperti ETL, pertanyaan interaktif, pembelajaran mesin).
- Saran konfigurasi/pilihan utama: PilihMengikut jumlah yang dikenakan.和Skalabiliti elastikModel ini secara automatik mengembangkan atau mengurangkan nod tugas berdasarkan beban CPU/memori. Pilih untuk menggunakan penyebaran yang sama dengan COS dan DLC untuk mendapatkan prestasi terbaik.
- Mengapa memilihnya: Ia menyediakan keupayaan stack penuh untuk ekosistem data besar sumber terbuka (Hadoop, Spark, Presto, Hbase, dll.), dan berintegrasi secara mendalam dengan Tencent Cloud, siap untuk digunakan. Keupayaan fleksibilitinya memastikan penggunaan sumber yang berkesan, dengan hanya membayar untuk jumlah pengiraan yang sebenarnya digunakan.

Ringkasan kelebihan pelan

? Pengoptimuman kos yang ekstrem: Pemisahan penyimpanan dan pengiraan, serta skalabiliti sumber pengiraan berdasarkan keperluan, berbanding dengan kluster tetap yang dibina secara tradisional.KOS KOMPREHENSIF BOLEH DIMINIMALKAN LEBIH DARI 50%。
⚡ Analisis yang berkesan dan operasi dan penyelenggaraan yang tangkas: Tanpa perlu migrasi data, EMR boleh menganalisis data COS dengan cepat; DLC menyatukan pengurusan metadata, Membina platform data besar dalam masa beberapa minit.Kerja penyelenggaraan dan operasi telah berkurangan sebanyak 90%.
\n? Memecahkan pulau data:Sebuah data disimpan dalam COS, dan dikongsi dan dianalisis oleh pelbagai enjin pengiraan (EMR, fungsi awan, dll.) melalui pandangan terpadu DLC, yang benar-benar merealisasikanAkses data untuk semua。
?️ Tadbir keselamatan perusahaan: DLC menyediakan kawalan hak data pada peringkat senarai dan berintegrasi dengan lancar dengan CAM.Log auditLengkap, memenuhi syarat-syarat keselamatan data dan pematuhan peraturan bagi perusahaan.

Scenario penggunaan dan pelanggan yang sesuai

Scenario aplikasi tipikal:
- Pertanyaan interaktif ad hoc: Analisis data menggunakan Presto/Spark SQL untuk menjalankan pertanyaan cepat terhadap data sejarah yang besar secara langsung melalui DLC, dan mendapatkan hasil secara segera.
- Analisis log masa nyata:Log perniagaan ditulis secara langsung ke COS/Kafka, dan dianalisis hampir secara langsung menggunakan EMR Streaming atau Spark Streaming untuk memantau keadaan perniagaan.
- Pembelajaran mesin dan perlombongan data:Menggunakan Spark pada kluster K8s dengan EMR, baca secara langsung data latihan dalam COS, dan lakukan latihan model besar-besaran.
Ciri-ciri pelanggan yang berkenaan: 
- Jumlah data telah mencapaiDari kelas TB ke kelas PB.Dan perusahaan tradisional serta syarikat internet yang terus berkembang.
- Sangat terkesanPenyimpanan data tradisional mahal untuk dikembangkan, dan mengalami masalah kesesakan prestasi.Pasukan yang bermasalah.
- Saya berharap.Mengintegrasikan beberapa sumber data.Pelanggan yang ingin membina pandangan data bersepadu untuk perusahaan mereka.
- Pasukan berharapFokus pada pembangunan data perniagaan dan bukan pada operasi dan penyelenggaraan infrastruktur asas.。