周期性快照,业务零打扰
时间：2022-03-21 13:42:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-21 13:42:02 来源：行业动态
除了实时统计分析场景外,企业为满足周期性数据分析需求,需建设周期性全量快照。传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。
针对T 1周期性集成场景,一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T 1全量数据快照,用户通过简单几个步骤,即可按需生成各种周期的全量或增量快照。此外,业务还可按需进行任意时间点的数据回溯,以快速解决数据异常问题。
某银行实时数仓构建案例
以某银行为例,该银行采用一站式敏捷数据仓库方案构建实时数仓,以支持各业务线高效、定制的分析和决策需求。DMS集成DTS非侵入式实时日志解析能力,进行数据实时入仓,极大降低了数据同步过程中对业务系统的资源消耗,对业务操作零干扰,大幅降低实时数仓建设难度。此外,方案助力该银行按T 1(小时)频率快速生成快照表,千万数据级快照只需3分钟,结合ADB对海量数据的毫秒级交互式分析能力,进一步提升了实时数仓对分析决策的支撑效率。
阿里云资深技术专家、数据库产品事业部生态工具部负责人陈长城
阿里云资深技术专家、数据库产品事业部生态工具部负责人陈长城表示:一站式数据管理DMS的目标是帮助企业在线数据价值最大化,企业通过一站式数据管理DMS ADB可快速构建实时数仓,实现库仓一体的技术架构。
相比传统方案,可有效解决多种在线数据资产化的难题,实现按需建仓、数据集中和敏捷开发。借助库仓一体的DMS数据传输与加工链路,大大缩短数据流ETL链路,降低维护成本,通过数据开发进行灵活的任务编排和产品化支持T 1场景,可降低数据加工门槛,快速发挥企业在线数据价值。
阿里云研究员、数据库产品事业部OLAP产品部负责人占超群
阿里云研究员、数据库产品事业部OLAP产品部负责人占超群表示:云原生数据仓库AnalyticDB以云原生、数据库与大数据一体化为核心,支持一份数据多计算场景、全链路数据实时化等特点,支持结构化和非结构化数据融合分析,可实现超大规模实时增删改查、高并发低延时的按需低成本复杂分析,助力业务实现敏捷、实时、智能的数字化创新。
阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案,结合一站式数据管理DMS ADB为企业提供了敏捷的数据入仓、ETL管理、任务编排、资产管理等能力,将企业数据资产价值最大化,未来我们还将推出更多企业级的能力,欢迎大家关注。
目前,阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案已广泛应用于金融、数字政府、零售、泛互联网等行业,帮助企业建设数字化转型的基础底座。
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