数据湖是现代化海量大数据技术架构,有更高的敏捷度、灵活度以任意规模存储所有结构化和非结构化数据,通过运行多种类型的分析计算,挖掘数据的价值。
获得Sort Benchmark全球排序冠军,Iceberg 存储格式,保障 ACID事务性,企业级统一元数据。支持 presto、spark 双引擎 —— 统一多个引擎的SQL语法, 覆盖交互式、离线分析场景。自适应spark shuffle管理,提升ETL稳定性。Alluxio local cache + 亲和性调度方案:缓存配合引擎亲和性加速性能。腾讯⼤数据团队夺得计算奥运会之称的Sort6Benchmark6全球排序竞赛GraySort和MinuteSort的冠军,98.8秒完成100TB6的数据排序。Alluxio local6cache6+6亲和性调度⽅案:⽤极少的缓存来撬动良好的加速效果(3-10倍)。
SaaS化产品体验,开箱即用。无需关注底层架构和服务运维,无需选配、安装、调优,开箱即用。丰富的控制台交互能力,数据可视化探索提供更好的产品体验。统一多引擎SQL语法,直接输入SQL开始分析提供20多种云上数据流转快速通道。产品优势——敏捷使用 SaaS化产品体验,开箱即用概览页新⼿指引,快速上⼿。
存算分离架构,资源极致弹性,极高性价比。存算分离架构,资源无感伸缩。计算资源自动拉起和自动挂起,包年包月+按量计费组合计费带来弹性成本优势。按数据扫描量计费,数据分区进一步减少成本。存储可靠性,99.9999999999%。服务可用性,99.995%。支持热、温、冷分层存储需求。
数据入湖、存储、分析、应用等大数据场景全覆盖,提供云原生数据湖一站式解决方案。
DLC采用存算分离的海量大数据分析架构,基于大数据组件容器化实现快速灵活部署,基于云原生对象存储的方式实现无限拓展、弹性伸缩。DLC以低成本、高弹性的云原生解决方案,助力企业建立统一数据资产,最大化发挥性能优势,赋能业务应用敏捷创新。
DLC帮助客户实现由数据库场景无缝升级到大数据场景,企业内部不同部门和业务线通常基于业务体系采用不同的数据架构,业务数据存放在不同的存储系统中,存在数据割裂的情况。DLC支持对多源异构数据进行联合查询分析,包括对象存储、云数据库、其他数据服务等。用户通过统一的数据视图,使用标准SQL 即可实现多源数据联邦分析,打通数据孤岛,发挥数据价值。
DLC提供开箱即用的SaaS化产品体验,用户无需关注底层架构和服务运维,无需关注选配、安装、调优流程,使用标准SQL即可低成本地在云端快速体验和搭建大数据分析服务。DLC支持PB级数据高并发实时写入、查询,通过控制台轻松访问数据开展BI分析或者即席查询分析,快速获取查询结果。产品支持按数据扫描量计费,用户无需购买集群即可低成本地体验云上数据分析的流程。同时DLC为用户提供了20多种云上数据流转快速通道,解决用户不同诉求。
数据湖是AI场景的大数据基座,在经典机器学习场景和深度学习场景下服务用户,DLC提供原生Spark Machine Learning能力 、联合Ti-one、Notebook等AI能力及平台,快速支持各种机器学习能力,在多种智能分析场景下,提供综合性解决方案。DLC将多个行业数据的公共数据集免费开放给用户,无需数据获取、清洗即可直接进入数据分析阶段。产品提供强大的BI能力助力用户通过预测分析实现数据洞察。
DLC为用户提供统一的元数据视图,消除数据孤岛。 DLC内置企业级统一元数据视图,可以集中管理和使用不同数据源的元数据,构建企业元数据中心,无缝在不同产品和版本之间切换,同一份数据满足用户在各种离线、实时场景中的不同诉求,全方面解决企业各类问题。通过数据的便捷快速流动,可以有机组合不同云上产品的能力和优势,助力企业敏捷快速搭建数据中台。
腾讯云GPU云服务器是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题的计算架构。异构计算是性能、成本和功耗均衡的技术,同时也是让最适合的专用硬件去做最适合的事,如密集计算或外设管理等,从而达到性能和成本的最优化。
推动数实融合,加速全真互联
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腾讯千帆河洛SPP场景连接可以通过一个可视化的画布配置界面,以无代码的方式,选择触发器和操作,使得场景方案可以在无人工干预下,按照预期自动化运行,场景连接器可以数字化连接企业SaaS应用,自动化串联全平台业务场景,打破信息孤岛,提升企业运转效率
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