摘要：?近日，阿里云重磅推出Serverless數(shù)據(jù)分析引擎-Data Lake Analytics，Data Lake Analytics，幫助更多不具備分析能力的存儲(chǔ)服務(wù)，賦予其分析的能力。

近日，阿里云重磅推出Serverless數(shù)據(jù)分析引擎-Data Lake Analytics，Data Lake Analytics，幫助更多不具備分析能力的存儲(chǔ)服務(wù)，賦予其分析的能力。

從生活中的購(gòu)物交易，到工業(yè)上的生產(chǎn)制造，再到社交網(wǎng)絡(luò)媒體信息、企業(yè)化管理決策等等，大數(shù)據(jù)成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)最重要的前進(jìn)方向之一。越來越多的企業(yè)在面臨數(shù)據(jù)以指數(shù)級(jí)成倍增長(zhǎng)的時(shí)候，第一選擇存儲(chǔ)服務(wù)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，那在人人高喊數(shù)據(jù)為王的時(shí)代，如果數(shù)據(jù)僅僅被存儲(chǔ)起來，而不加以分析，那數(shù)據(jù)的超能力也將毫無意義。

擁抱分析能力迫在眉睫

很多企業(yè)用戶選擇阿里云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OSS或者表格存儲(chǔ)（Table Store）來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，作為面向海量數(shù)據(jù)、極低成本、高度靈活的存儲(chǔ)平臺(tái)，云上客戶存儲(chǔ)了大量的流水?dāng)?shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等，然而這些數(shù)據(jù)今天不具備低成本、靈活高效的分析能力。OSS和Table Store不但存儲(chǔ)了大量的歷史數(shù)據(jù)，而且新數(shù)據(jù)每日劇增。

以往客戶需要分析OSS數(shù)據(jù)，需要臨時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入各種事先購(gòu)買或者部署好的分析引擎，分析完再將數(shù)據(jù)刪除、釋放分析引擎的資源，鏈路長(zhǎng)，耗時(shí)耗力極其不便，也不利于節(jié)省成本。

如果客戶使用Hadoop等傳統(tǒng)的MR解決方案，雖然存儲(chǔ)和計(jì)算分離，但是考慮到資源復(fù)用，往往需要在購(gòu)買的ECS或者物理機(jī)上既部署存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)又要部署計(jì)算節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)和計(jì)算無法做到真正的按需各自擴(kuò)展。而開源Greenplum等傳統(tǒng)的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)，更是存儲(chǔ)和計(jì)算一體化，存儲(chǔ)和計(jì)算分別按需擴(kuò)展更是無法支撐。

而Serverless化數(shù)據(jù)分析引擎-Data Lake Analytics彌補(bǔ)了以上痛點(diǎn)。無需ETL，就可使用標(biāo)準(zhǔn) SQL、現(xiàn)有的商業(yè)智能 (BI) 和ETL工具，以極低成本與高效地輕松分析與集成在阿里云OSS、Table Store數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。
Data Lake Analytics四大特性為數(shù)據(jù)分析保駕護(hù)航

Data Lake Analytics使得更多異構(gòu)數(shù)據(jù)源具備融合分析的能力。不僅支持聯(lián)合OSS和Table Store進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，后續(xù)也會(huì)支持對(duì)接更多的數(shù)據(jù)源接入，Serverless，意味著客戶使用分析服務(wù)無需購(gòu)買或者管理服務(wù)器，升級(jí)透明，Data Lake Analytics基于ECS、ESS輕松做到彈性伸縮服務(wù)，能讓業(yè)務(wù)真正做到按需擴(kuò)存儲(chǔ)、計(jì)算資源，按使用量付費(fèi)分析，不分析只需要擁有存儲(chǔ)成本，整個(gè)方案成本極低。

不僅如此，Data Lake Analytics支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)、豐富的內(nèi)置函數(shù)支持，可以像使用數(shù)據(jù)庫(kù)一樣做訪問OSS文件或者其他數(shù)據(jù)源。支持標(biāo)準(zhǔn)JDBC/ODBC, 應(yīng)用程序輕松集成。在交互式能力上，Data Lake Analytics通過高效智能優(yōu)化器，新一代分析引擎XIHE, 全面融合MPP+DAG技術(shù)使得查詢性能非常出色，具備真正的可交互式分析能力。

打破傳統(tǒng)，多場(chǎng)景適用
場(chǎng)景一：數(shù)據(jù)提取平臺(tái)
某客戶有大量的數(shù)據(jù)在OSS上，每天開發(fā)者要處理大量的臨時(shí)取數(shù)的需求，客戶最終基于OSS + Data Lake Analytics做到廉價(jià)可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)提取平臺(tái)。整個(gè)方案如下：

客戶端通過報(bào)表工具生成各種提取數(shù)據(jù)的SQL，報(bào)表工具將SQL發(fā)送至Data Lake Analytics, Data Lake Analytics則直接去分析OSS數(shù)據(jù)，然后將分析后的結(jié)果返回給報(bào)表工具。OSS的10TB的存儲(chǔ)每月費(fèi)用在1200元左右，Data Lake Analytics則是完全按照查詢使用量來付費(fèi)（目前處于公測(cè)免費(fèi)階段），從而實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完全自助化、極其廉價(jià)的可持續(xù)擴(kuò)展的數(shù)據(jù)提取平臺(tái)。

場(chǎng)景二：DB冷數(shù)據(jù)分析和快速恢復(fù)

為降低rds的成本，客戶不定期的有大量的歷史庫(kù)數(shù)據(jù)通過DBS備份至OSS，針對(duì)歷史歸檔的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，偶爾可能有少量的分析需求，此時(shí)通過Data Lake Analytics即可輕松滿足。此外，客戶若發(fā)現(xiàn)在線庫(kù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要利用OSS歸檔數(shù)據(jù)做訂正，以往做法是先購(gòu)買一個(gè)超大規(guī)格的RDS, 然后將OSS備份恢復(fù)至RDS，將用來做訂正的數(shù)據(jù)查詢出來。有了Data Lake Analytics后，就可以輕松的通過Data Lake Analytics直接查詢到OSS的數(shù)據(jù)用做訂正，非常便捷，成本同時(shí)降低了很多。Data Lake Analytics提供端到端的數(shù)據(jù)安全訪問保障，支持OSS的安全角色訪問和表級(jí)別的用戶授權(quán)，實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)的安全隔離。

場(chǎng)景三：能源電池?cái)?shù)據(jù)分析平臺(tái)
客戶有大量電池?cái)?shù)據(jù)，需要天級(jí)別僅分析一次蓄電池的數(shù)據(jù)，來分析電池的使用壽命，以決定是否提前做報(bào)廢。客戶通過將電池?cái)?shù)據(jù)批量上傳至OSS，通過Data Lake Analytics每日分析一次，OSS 10TB月均存儲(chǔ)成本約1200元，Data Lake Analytics則按照查詢數(shù)據(jù)量計(jì)費(fèi)（目前公測(cè)期間不收費(fèi)），成本極具優(yōu)勢(shì)。

云上目前OSS、Table Store等存儲(chǔ)有大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)急需分析能力，而Data Lake Analytics的出現(xiàn)則很好的滿足了這一需求。對(duì)于云上中小企業(yè)來說，可以選擇用最廉價(jià)的存儲(chǔ)來搭配最普惠靈活的的分析能力。阿里云Data Lake Analytics正是最普惠靈活的分析能力的實(shí)踐者，目前公測(cè)期間免費(fèi)試用，歡迎大家前來體驗(yàn).
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【免费公测中】为数据赋予超能力，阿里云重磅推出Serverless数据分析引擎-Data Lake Analytics的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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