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云集而动

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发表于2020年06月17日 10:14:12 2797 31
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[开发者活动] 【618•微话题】在618大促的流量激增下,企业现有数据平台面临哪些挑战?参与赢取大号鼠标垫&双肩包

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618大促期间,当千万人同时在线浏览、查询、下单,乃至物流跟踪

会给企业的IT系统、云服务和数据库带来极大的压力和挑战,

面对大促期间的高并发场景

我们要如何高效应对?又有哪些一招致胜的绝招?


——————————————【微话题活动】———————————————


今天我们邀请到智能数据湖解决方案架构师尹志强和大家讨论一下:


【在618大促的流量激增下,企业现有数据平台面临哪些挑战?


活动时间


2020年6月18日-2020年6月30


参与方式


直接在本帖回复关于以下问题的理解或评论


1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?

(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)


本期奖品

A.回帖参与本次讨论,回复与话题相关的原创内容,即可获得精美鼠标垫1个(数量有限,先到先得)。

B.智能数据湖解决方案架构师尹志强评出3名优质评论奖各送出华为云定制双肩包1个

(两样奖品不可同时获得,奖品于活动结束发放)

 

评奖标准

回复话题数量和内容质量

                                                                                    

                         优质评论奖3名                         

                                                     



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参与奖




近期,618大战如火如荼,各商家不仅是销售额的比拼,更是技术间的较量。

开发者关心的是什么?

华为云官方揭秘618背后的神秘黑科技:聊聊有哪些厉害的技术,能为618大促保驾护航?能大大提高程序员的幸福感?

欢迎点击我们的黑科技攻略专题,也欢迎留下你的想法哦~~

https://bbs.huaweicloud.com/contents/618tec.html

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云集而动

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发表于2020年07月02日 17:12:56
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hw84820715
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恭喜以上用户,并已私信获奖地址填写链接,请在7月10日前填写完毕哦,我们会尽快发放奖励,如您没有在规定时间内填写完毕,很抱歉将视为您弃奖哦~

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hw84820715

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发表于2020年06月17日 11:10:23
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沙发
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?


需要的,

避免访问延时和资源超负荷运行。

但是很多业务人员没有使用数据湖所需的技术经验。


2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?


数据湖中的数据最接近原生的。这对于数据探索类需求,带来很大便利,可以直接得到原始数据。

数据湖统一企业内部各个业务系统数据,解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用,提供一种可能。

数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图,这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理,甚至提高到数据资产层面都大有益。

数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新


3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)


通过分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式,从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等,最终掌握客户特征,并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。

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yhl

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发表于2020年06月17日 11:58:40
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板凳
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

需要

2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

通过计算和存储解耦,利用云架构弹性的优势,存储和计算单独按需扩缩容,从而使资源利用率达到最大化。

3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)


备分布式事务ACID特性,在任何时候、对任意数据量增删改均能100%保证数据的强一致性、准确性和完整性,不会让数据出现“毫厘之差”。在可靠性方面,DWS所有组件采用多活或主备设计,结合黑科技SQL Fault-tolerant特性,在软硬件损坏情况下保障业务不中断。随着数据不断增长,扩容成为企业数仓的常态,DWS支持在线扩容机制(Online scale out),扩容过程对客户业务无感知。DWS还具备独创的主备从数据保护机制,并提供自动化增量备份功能,备份数据存储在OBS中,可靠性达到11个9,保障业务数据不丢失。



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刘增昆

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发表于2020年06月18日 00:01:47
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地板
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

需要

2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

弹性灵活,按需分配,资源利用率高

3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)

利用大数据分析用户的需求与消费模式,实现商品信息的个性化推荐和定向广告投放

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小鹿很帅o

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发表于2020年06月18日 07:47:31
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求? 需要, 多云容器平台支持跨集群的应用弹性伸缩策略,用以均衡各集群的应用实例分布,实现全局负载均衡。您无需再担心集群节点的的水平扩展,多云容器平台将根据应用的负载情况,轻松灵活的自动扩缩容应用所需的资源。 2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪? 存储和计算解耦,分开申请和计费,降低成本的同时,提高了资源利用率根据业务负载,对计算资源进行预估和自动扩缩容 3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析) 以某商城真实的用户、商品、评论数据(脱敏后)为基础,利用华为云数据湖探索、数据仓库服务以及永洪BI来分析用户和商品的各种数据特征,可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。

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hw84820715

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发表于2020年06月18日 08:50:41
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?


需要的,

避免访问延时和资源超负荷运行。

但是很多业务人员没有使用数据湖所需的技术经验。


2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?


数据湖中的数据最接近原生的。这对于数据探索类需求,带来很大便利,可以直接得到原始数据。

数据湖统一企业内部各个业务系统数据,解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用,提供一种可能。

数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图,这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理,甚至提高到数据资产层面都大有益。

数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新


3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)


通过分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式,从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等,最终掌握客户特征,并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。


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发表于2020年06月18日 15:37:13
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

需要

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理等,挖掘和探索数据价值 。

2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

三大特点:

   1. 存算分离。

    大家如果搭建过大数据集群的话,可能会有比较深刻的体会,使用开源Hadoop系统做存算一体部署,基于服务器构建集群往往会带来存储资源和计算资源利用不均的问题,如存储上PB级数据,分析查询可能只需要十几个CPU;业务扩容时,因为是按照服务器个数为单元扩,实际上计算资源是绑定一起扩容的,这种情况对于规模越大,数据量增长越快,业务种类越多的企业,会更加显著;从我们之前支撑过的大型互联网APP企业的经验来看,计算资源会存在40%~50%的浪费。

    而存算分离则很好的解决了这个问题,通过计算和存储解耦,利用云架构弹性的优势,存储和计算单独按需扩缩容,从而使资源利用率达到最大化。

    2.1、多元计算。

    全栈支持鲲鹏,从方案图中可以看到,包括一站式大数据平台MRS服务,批流计算+交互式分析的多模计算DLI服务,以及增强的企业级数据仓库服务。

    DLI是一个serverless服务,它对于用户来说就像一个黑盒,用户不用关心服务内部的资源,以及软件怎么部署,只需要使用服务提供的对外接口直接进行业务实现,无须运维,使用起来非常方便。

    MRS是一个集群类型的服务,包含Hadoop,spark,hive等常见服务,可以理解为大数据全家桶;MRS服务的形态则和DLI刚好相反,用户感知硬件资源,需要先选择资源类型,然后部署集群。一般情况下客户已有大数据平台,做云上迁移;或者客户有自己的大数据团队,需要登录集群修改配置做调优,可以选用MRS服务;

    数据仓库DWS服务,这个服务的内核基于华为自研的GaussDB,同时我们在云服务架构上也做了优化,包括分布式弹性能力,可靠性能力,性能也达到业界领先水平。

    2.2+AI的助力。

    第一是数据与AI算法/模型协同,用来支持非结构化处理;在技术上我们是在大数据系统中内置了AI的轻量推理引擎,AI算法模型作为算子,在大数据处理过程中直接调度使用,如图像识别模型作为一个UDF,在大数据处理过程中直接使用SQL调用。

    另一个方向则是用AI来做数据引擎的自调优;通过收集业务运行时的系统各方面过程数据,采用AI建模预测,推荐更优配置,以及更优的数据组织策略,这就像大数据系统内置了一个小机器人,它不停的在对系统做维修优化,从而让引擎使用起来具备更优越的性能

    3、完整的一套数据运营工具平台。

    他围绕数据处理过程提供了端到端一站式数据运营能力,包括从数据集成,规范设计,开发,质量管理,到形成数据资产,以及对外开放服务;DAYU给数据管理和分析工作者带来了便利,通过全流程界面化操作,极大的降低了数据管理和分析的门槛,同时也提供API方式供伙伴集成,构建自己的数据系统。

3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)

华为云数据库对中大型企业客户建立了不同的应对机制。对于中型互联网客户业务,华为云数据库通过开启读写分离的Proxy机制,动态添加只读实例,并搭配DCS分布式缓存服务,分担数据库访问压力,数据库资源处理能力实现弹性扩展。对于大型互联网客户业务,华为云数据库采用DDM分布式数据库中间件,水平弹性扩展,满足客户大数据量和高并发访问的要求。同时采用CloudDBA进行数据库全生命周期管理,降低数据库管理和运维门槛。保障电商企业服务器的稳定运行,助力商家轻松应对618大促



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DevFeng

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发表于2020年06月18日 15:58:13
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

                需要

                数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值。

             2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

                

传统数据是一种具有正式架构的成熟的、安全的技术。它们存储经过全面处理的结构化数据,以便完成数据治理流程。数据仓库将数据组合为一种聚合、摘要形式,以在企业范围内使用,并在执行数据写入操作时写入元数据和模式定义。数据仓库通常拥有固定的配置;它们是高度结构化的,因此不太灵活和敏捷。数据仓库成本与在存储前处理所有数据相关,而且大容量存储的费用相对较高。

相较而言,数据湖是较新的技术,拥有不断演变的架构。数据湖存储任何形式(包括结构化和非结构化)和任何格式(包括文本、音频、视频和图像)的原始数据。根据定义,数据湖不会接受数据治理,但专家们都认为良好的数据管理对预防数据湖转变为数据沼泽不可或缺。数据湖在数据读取期间创建模式。与数据仓库相比,数据湖缺乏结构性,而且更灵活;它们还提供了更高的敏捷性。在检索数据之前无需执行任何处理,而且数据湖特意使用了便宜的存储。

            3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)

利用华为云数据湖探索、数据仓库服务以及永洪BI来分析用户和商品的各种数据特征,可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。


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多米诺的古牌

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发表于2020年06月18日 16:12:38
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

需要的,避免访问延时和资源超负荷运行。但是很多业务人员没有使用数据湖所需的技术经验。


2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?


数据湖中的数据最接近原生的。这对于数据探索类需求,带来很大便利,可以直接得到原始数据。

数据湖统一企业内部各个业务系统数据,解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用,提供一种可能。

数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图,这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理,甚至提高到数据资产层面都大有益。

数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新


3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)

通过分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式,从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等,最终掌握客户特征,并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。



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发表于2020年06月18日 16:13:20
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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?

需要

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理等,挖掘和探索数据价值 。

2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?

三大特点:

   1. 存算分离。

    大家如果搭建过大数据集群的话,可能会有比较深刻的体会,使用开源Hadoop系统做存算一体部署,基于服务器构建集群往往会带来存储资源和计算资源利用不均的问题,如存储上PB级数据,分析查询可能只需要十几个CPU;业务扩容时,因为是按照服务器个数为单元扩,实际上计算资源是绑定一起扩容的,这种情况对于规模越大,数据量增长越快,业务种类越多的企业,会更加显著;从我们之前支撑过的大型互联网APP企业的经验来看,计算资源会存在40%~50%的浪费。

    而存算分离则很好的解决了这个问题,通过计算和存储解耦,利用云架构弹性的优势,存储和计算单独按需扩缩容,从而使资源利用率达到最大化。

    2.1、多元计算。

    全栈支持鲲鹏,从方案图中可以看到,包括一站式大数据平台MRS服务,批流计算+交互式分析的多模计算DLI服务,以及增强的企业级数据仓库服务。

    DLI是一个serverless服务,它对于用户来说就像一个黑盒,用户不用关心服务内部的资源,以及软件怎么部署,只需要使用服务提供的对外接口直接进行业务实现,无须运维,使用起来非常方便。

    MRS是一个集群类型的服务,包含Hadoop,spark,hive等常见服务,可以理解为大数据全家桶;MRS服务的形态则和DLI刚好相反,用户感知硬件资源,需要先选择资源类型,然后部署集群。一般情况下客户已有大数据平台,做云上迁移;或者客户有自己的大数据团队,需要登录集群修改配置做调优,可以选用MRS服务;

    数据仓库DWS服务,这个服务的内核基于华为自研的GaussDB,同时我们在云服务架构上也做了优化,包括分布式弹性能力,可靠性能力,性能也达到业界领先水平。

    2.2+AI的助力。

    第一是数据与AI算法/模型协同,用来支持非结构化处理;在技术上我们是在大数据系统中内置了AI的轻量推理引擎,AI算法模型作为算子,在大数据处理过程中直接调度使用,如图像识别模型作为一个UDF,在大数据处理过程中直接使用SQL调用。

    另一个方向则是用AI来做数据引擎的自调优;通过收集业务运行时的系统各方面过程数据,采用AI建模预测,推荐更优配置,以及更优的数据组织策略,这就像大数据系统内置了一个小机器人,它不停的在对系统做维修优化,从而让引擎使用起来具备更优越的性能

    3、完整的一套数据运营工具平台。

    他围绕数据处理过程提供了端到端一站式数据运营能力,包括从数据集成,规范设计,开发,质量管理,到形成数据资产,以及对外开放服务;DAYU给数据管理和分析工作者带来了便利,通过全流程界面化操作,极大的降低了数据管理和分析的门槛,同时也提供API方式供伙伴集成,构建自己的数据系统。

3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)

华为云数据库对中大型企业客户建立了不同的应对机制。对于中型互联网客户业务,华为云数据库通过开启读写分离的Proxy机制,动态添加只读实例,并搭配DCS分布式缓存服务,分担数据库访问压力,数据库资源处理能力实现弹性扩展。对于大型互联网客户业务,华为云数据库采用DDM分布式数据库中间件,水平弹性扩展,满足客户大数据量和高并发访问的要求。同时采用CloudDBA进行数据库全生命周期管理,降低数据库管理和运维门槛。保障电商企业服务器的稳定运行,助力商家轻松应对618大促

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1.大促期间流量激增,你是否需要数据湖探索 DLI 根据业务负载自动弹性扩缩容能力来匹配临时大促带来的额外资源诉求?


需要的,避免访问延时和资源超负荷运行。但是很多业务人员没有使用数据湖所需的技术经验。


2.你认为选择华为云存算分离、多元计算、融合AI智能的智能数据湖解决方案,相比传统数据平台的优势在哪?


数据湖中的数据最接近原生的。这对于数据探索类需求,带来很大便利,可以直接得到原始数据。

数据湖统一企业内部各个业务系统数据,解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用,提供一种可能。

数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图,这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理,甚至提高到数据资产层面都大有益。

数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新


3.面对大促高并发场景,商城的搜索推荐如何利用大数据技术实现数据价值转化并保证准确率?(可通过华为云大数据产品数据仓库DWS、MapReduce服务、数据湖探索DLI服务等综合分析)


通过分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式,从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等,最终掌握客户特征,并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。


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