TB級大數據如何采用UCloud USQL數據湖分析降本90%

Tecode 發布于2022-06-28 18:59 / 2047人閱讀

摘要：為了幫助企業用戶解決大數據分析門檻高效率低的問題，數據湖分析應運而生，可輕松完成面向海量數據的數據建模工作。級大數據如何采用數據湖分析降本級大數據如何采用數據湖分析降本在場景實踐中，成功賦能新媒體整合營銷平臺愛普新媒的業務部門。

當前，大數據的價值已無需贅述，作為衡量一個公司核心能力的最底層標準，數據的建設也面臨著諸多難題。為了幫助企業用戶解決大數據分析門檻高、效率低的問題，UCloud USQL數據湖分析應運而生，可輕松完成面向海量數據的數據建模工作。

縱觀目前企業大數據建設面臨的問題，可大致分為三點：其一，是數據資產不清晰，伴隨著業務多元化發展，數據來源越來越多但數據質量難以把控；其二，不同業務間煙囪式的數據架構模式造成了數據孤島；其三，伴隨著數據量逐漸擴大，分散的數據如何聯動，挖掘更大的價值成為諸多公司探索重點；而數據分析、數據資產管理、數據安全也面臨越來越嚴峻的挑戰。

企業用戶在云端搭建大數據平臺時，往往會被大數據生態的復雜性所困擾，需要面臨復雜技術棧導致的人才門檻、大數據分析前期服務部署產生的巨大成本、數據分析耗時長等諸多問題，使得“大數據形成了大麻煩”。

為了幫助用戶解決以上問題，UCloud USQL數據湖分析以一個能力強大的計算平臺作為后端支撐，可以在PB級海量數據上進行復雜的SQL計算，同時USQL擁有讀取型Schema的屬性，可關聯分析多種存儲格式的數據，極大降低了產業用戶使用大數據的門檻。
TB級大數據如何采用UCloud USQL數據湖分析降本90%
在場景實踐中，USQL成功賦能新媒體整合營銷平臺愛普新媒的業務部門。目前愛普新媒廣告業務數據規模達到數百TB，日增長量為1TB左右，業務日常不固定的分析需求非常多。在現有的大數據處理方案下，數據部門每月需投入大數據工程師20個人/日，平均每次需求處理時長為1.8天，此外還需額外花費數千元維持一個數據倉庫集群。

與用戶自建大數據平臺的相比，通過使用UCloud USQL，將數據分析的等待時間從平均43小時降到了2小時；同時依托USQL根據數據分析量計費，不使用不收費的特性，幫助客戶將數據運算成本降至自建方案的0.5%；此外，USQL產品7*24小時可用，客戶不需調配技術人員維護，減少了人力支出，也大幅度改善企業對大數據工程師的依賴。

USQL數據湖分析產品文檔：http://m.specialneedsforspecialkids.com/site/product/usql.html

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Tecode 2022-06-28 18:59 評論0 收藏0