玩转云端 | 数据管理深似海，运维如何变“路人”？

数字技术正在改变人们生产、生活的方方面面。作为数字经济时代的重要生产要素，数据正以指数级别爆发式增长，企业对于数据存储及处理的方式和要求已是“今时不同往日”。最早古人存储数据的方法是“以物记物”或“借物记物”，即用更易于携带的事物代替所要记录的事物，后来人类懂得了使用更简练的符号代替事物。而如今，企业数据不是存储在实际物体中，更多的是在虚拟的云端实现海量存储。

例如，某知名国际物流公司和供应链管理公司，每天向 220 多个国家递送超过 1690 万件货物；全球连锁超市 W 的网络每小时需处理 2.5PB 数据……这些企业业务的发展都离不开大数据解决方案。基于大数据技术平台的管理，企业希望的不只是“满足当下”，同时也要“应对未来”。对此，天翼云打造大数据解决方案，深耕企业三大典型场景，助力企业轻松解决数据管理难题！

 场景一 

数据爆发式增长，存储成本高

业务分析时效差，报表展示 T+1

存在数据孤岛，无法统一数据湖

天翼云翼 MapReduce（MR）提出了存算分离大数据解决方案，能够解绑计算和存储资源，支持企业在不影响业务计算性能的基础上，实现独立扩容存储。Flink 实时入湖的能力，使业务处理时延达到毫秒级，为企业构筑统一的数据湖模式。

 场景二 

自建数仓运维困难、扩展性差

数据量急剧增长对分析性能带来极大挑战

企业难以从海量数据中快速挖掘价值

天翼云数据仓库服务（DWS）作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，可满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。DWS 具备一站式可视化便捷管理，能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。

同时，天翼云 DWS 采用云化分布式架构，通过将业务数据分散存储在多个节点上，使数据分析任务可被推送到数据所在位置就近执行，并行实现万亿数据秒级响应。比如在双 12 活动、春运抢票等高并发场景中，天翼云DWS 能够在流量高峰时期短时间完成扩容，更平稳地承接峰值流量。DWS 将 SQL 作为上层应用的统一入口，便于应用开发人员使用熟悉的 SQL 语言访问所有数据。针对即时分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。

场景三 

日志数据基数大，数据分析效果差

自建搜索检索条件少，信息返回慢

数据库读库成本高，查询性能低

天翼云云搜索服务（ES）在日志分析方面可对 IT 设备进行运维分析与故障定位，对业务指标进行运营效果分析，并可应用 20 余种统计分析方法，以及近 10 种划分维度。从数据入库到被检索到，时间差在数毫秒到数秒之间。在搜索方面，用户可自定义检索词条，并基于天翼云自研向量检索能力，快速、精准地对网站内容进行检索。通过 ES 的多字段、多类型索引，可有效提升数据库的全文检索能力以及高并发的 Ad Hoc 查询能力。

大数据技术的出现，为企业开辟了一片新天地，使其不断朝着数字化、智能化方向迈进，为企业的数智化建设与发展奠定了基础。天翼云作为云服务国家队以及全球领先的云服务商，将依托自身深厚技术积淀与完备的产品能力，助力更多企业完成数字化转型，激发企业大数据潜能，加速企业迈向数智时代！