阿里云大数据成本优化方案
一、方案背景
阿里云提出了一体化的云原生大数据平台方案，旨在帮助企业实现高效的数据管理和降低成本。
二、云原生一体化数仓
1. 优势
- 简化平台运维与管理：提供全托管服务，减少运维负担。
- 提升数据分析效率：通过MaxCompute、DataWorks、Hologres和实时计算Flink版四种产品能力的一体化整合。
- 增强性能与降低成本：通过离线实时一体、湖仓一体、分析服务一体和全链路数据治理实现。
2. 关键特性
- 离线实时一体：MaxCompute和Hologres的核心，提供离线实时一体化海量云数仓服务。
- 湖仓一体：提升易用性，支持非结构化数据管理，对接开源生态。
- 分析服务一体：支持实时化、敏捷化、在线化和一体化分析，减少数据割裂。
- 全链路数据治理：面向业务视角建模，提供数据治理与评估。
三、增效篇：云上大数据与开源对比
1. 开箱即用
- 云原生/免运维：开箱即用，弹性与性能灵活调整。
- 完整工具：全链路开发治理工具，企业级安全与金融级平台安全。
2. 弹性与性能
- MaxCompute：弹性扩展，高性能存储与计算，支持多场景分析。
- Hologres：高吞吐写入与亚秒级查询，支持PB级数据处理。
- DataWorks：提供全链路数据开发治理能力，支持多数据源集成。
四、降本篇：引擎与数据平台降本
1. MaxCompute
- 存储成本：默认Aliorc比Apache ORC和Parquet节约20%-33%。
- 计算效率：性能提升30%-40%，支持标准SQL和Hive/Spark兼容。
- 自动冷热分层存储：降低成本，不影响性能与可用性。
2. Hologres
- 实时存储与查询：支持亿级数据亚秒级查询，实时离线一体化。
- 资源隔离：支持同一实例内部和共享存储多实例隔离，提高可用性。
3. DataWorks
- 数据治理：提供数据治理中心，量化评估与问题预防，持续运营。
- 资源优化：基于数据治理中心资源消耗分析报告，合理使用付费模式。
五、案例分享
1. 数据治理中心资源消耗分析
2. 合理使用付费模式
3. 成本管控方案
总结
阿里云通过云原生一体化数仓方案，提供高效的数据管理和降本增效的能力，帮助企业实现数据治理、性能优化和成本控制。
