|持续定义 Saas 模式云数据仓库+实时分析

一、云数据仓库概述
数据仓库的定义是面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的意义在于对企业的所有数据进行归集，为企业各个部门提供统一的，规范的数据出口。数据仓库（模型）本质是人收集和存储数据，认识数据，组织和管理数据，使用数据决策的最佳实践形成的方法论。模型本身与在哪、用什么技术无关。但逻辑模型和物理模型在最终方案中又是紧密结合的。用户需要的是数仓的业务能力和技术能力。

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数据仓库的核心能力和价值包括：采集同步、加工、存储、建模、治理、查询。但是为了实现数据仓库的能力和价值必须要具备的基础包括： IDC机房、部署、开通、高可用、安全、日常运维、扩容。这些构成了数仓总拥有成本。从各个角度看，总成本=核心能力成本+基础成本 =产品成本+服务成本 =当前成本+长期成本+演进成本。
MaxCompute是SaaS模式企业级云数据仓库。 SaaS模式云数据仓库具有如下特点：

开箱即用
大规模高性能
免运维、专家优化
灵活扩展
数据服务
丰富完善的数仓能力
高可用，容灾备份
极致安全
低成本
能力快速演进。能够为企业免去拥有数据仓库的基础建设成本、维护成本、长期演进成本等非核心能力之外的投入。

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SaaS模式云数据仓库可能的应用场景举例如下：

实时数据入仓和分析决策
业务运营场景-交互式业务指标计算、查询
各行业搭建数据仓库-流批一体、湖仓一体 ? 云上弹性扩展大数据计算和存储。

SaaS模式云数据仓库的产品优势包括：

云原生极致弹性：云原生设计，无服务器架构，支持秒级弹性伸缩，快速实现大规模弹性负载需求
简单易用多功能计算：预置多种计算模型和数据通道能力，开通即用
企业级平台服务：支持开放生态，提供企业级安全管理能力。与阿里云众多大数据服务无缝集成
安全：多租户环境下安全控制能力强
大规模集群性能强、全链路稳定性高，阿里巴巴双11场景验证。

SaaS模式云数据仓库推荐场景和产品组合例如：

实时分析场景-MaxCompute+MC-Hologres+Flink+DataWorks+Quick BI
机器学习场景-MaxCompute+PAI+DataWorks 。等。

今天重点讲解实时分析场景。

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云数据仓库包含的面向用户的功能和数据流程，如下图所示。开通MaxCompute云数仓即可拥有如下全部功能和能力。

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二、实时分析场景与价值
再提一遍大数据的5V能力
1 容量（Volume）是指大规模的数据量，并且数据量呈持续增长趋势。目前一般指超过10T规模的数据量，但未来随着技术的进步，符合大数据标准的数据集大小也会变化。 2 速率（Velocity）即数据生成、流动速率快。数据流动速率指指对数据采集、存储以及分析具有价值信息的速度。因此也意味着数据的采集和分析等过程必须迅速及时。 3 多样性（Variety）指是大数据包括多种不同格式和不同类型的数据。数据来源包括人与系统交互时与机器自动生成，来源的多样性导致数据类型的多样性。根据数据是否具有一定的模式、结构和关系，数据可分为三种基本类型：结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。 4 真实性（Veracity）指数据的质量和保真性。大数据环境下的数据最好具有较高的信噪比。 5 价值（Value）即低价值密度。随着数据量的增长，数据中有意义的信息却没有成相应比例增长。而价值同时与数据的真实性和数据处理时间相关，见图。其中最关键的一点是：越接近数据源，越早进行分析和决策，越能发挥数据价值。

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实时分析的场景可以用以下两个类比演化出来：
类比1：大酒店同时具备其他综合业务，发展出餐饮（实时）业务，用以更好的发挥协同作用。演化1：以数仓分析为主场景，根据业务实时性需求进行实时分析，构建实时通道和实时交互式分析，形成Lambda架构。
类比2：饭店从餐饮（实时）业务发展而来，需要更好的外围支持作用，并向综合性发展。演化2：以实时分析为主场景，形成流式架构，又需要能从数仓快速提取数据，和数据源回放，形成kappa架构，后续还要考虑实时数据和模型如何入仓。

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详细分析这两种演化场景如下：
以数仓分析为主场景，根据业务实时性需求进行实时分析，构建实时通道和实时交互式分析，形成Lambda架构例如IOT设备监控分析，下发策略，设备接收后上报新数据立即进行分析，对比之前的结果，反复分析调优。
以实时分析为主场景，形成流式架构，又需要能从数仓快速提取数据，和数据源回放，形成kappa 架构，后续还要考虑实时数据和模型如何入仓例如欺诈监控，必须第一时间获取分析结论，并关联标签精准识别，最后实时数据落入数仓与其他数据融合形成知识。

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进一步的，实时分析的主要能力要求如下：
1 应用生态：

开发者生态
丰富的API、SDK
BI工具无缝对接
流式处理工具和分布式消息队列无缝对接。

2 极速查询响应：

毫秒级响应速度，轻松满足客户海量数据复杂多维分析需求
千万QPS点查
上千QPS简单查询。

3 实时存储：

亿级写入TPS
写入即可查询。

4 数仓查询加速：

直接分析
无数据搬迁
无冗余存储
统一权限。

5 联合计算：

统一建模方法
统一元数据
统一的管控治理体系
分层划域架构下的演进和整合。

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三、MaxCompute云数仓+实时分析
常见的Lambda架构有三大问题：
首先，一致性难题：

两套代码，两套逻辑
流和批语义完全不同
离线层和实时层数据存储和变换方式完全不同。

第二，环环相扣、多套系统、运维复杂、成本高昂：

多个不同的系统
大量的同步任务
资源消耗巨大
不同系统标准规范不统一。

第三，开发周期长、业务不敏捷：

错误难以诊断和定位
修订、补数周期长
无法自助实时分析
无法响应变化
分析到服务的转化周期长。

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以搜索推荐精细化运营的场景案例进行分析，开源方案的能力分散。如下图所示， KVStore ， MPP ，实时数仓，数仓具有多种能力，最好能有一种技术方案将多种能力统一于一个引擎。将存储、实时数仓、交互式分析、点查、OLAP分析等能力集于一身。 MaxCompute Hologres即是这个产品和解决方案。

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MaxCompute Hologres将实时分析的架构变得简单和高效。以实时分析为中心设计，Hologres能够实现实时写入和实时分析、查询。 MaxCompute Hologres提出云原生HSAP架构中，一份数据同时用于实时分析、在线服务和实时离线数据统一存储，与SaaS模式云数据仓库MaxCompute完美结合。

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另一种场景， MaxCompute Hologres可以作为云数据仓库MaxCompute分析加速能力模块和ADS层建模能力模块。无数据搬迁、数据分析效率高。 ADS层建模+服务统一、OLAP增强，如下图所示。

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再看kappa架构， Kappa架构是基于流式架构的升级，需要回放和关联数仓，后续还要考虑实时数据和模型如何入仓。开源方案实时数仓有以下问题：实时成本高、开发周期长、业务支持不灵活。 Kappa架构的原理就是在Lambda 的基础上进行了优化，将实时分析和流部分进行了合并，将数据存储和通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储和简单建模，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次。 Kappa架构看起来简洁，但实施难度相对较高，尤其是对于数据回放部分。

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如下图所示， MaxCompute Hologres可以将实时、离线、分析、服务一体化，做到了实时离线联合分析，冷热温三类数据全洞察。

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四、实时分析案例
针对实时分析的常用场景， Saas模式云数据仓库MaxCompute在拥有了Hologres后提出了：实时、离线、分析、服务一体化方案。即前文描述的Lambda架构简化、交互查询增强、kappa架构增强，实时离线联合分析，冷热温三类数据全洞察的方案能力。
此方案适用于电商、游戏、社交等互联网行业数据化运营，如智能推荐、日志采集分析、用户画像、数据治理、业务大屏、搜索等场景。
方案优势：阿里巴巴最佳实践的大数据平台， 1）技术领先性；2）降本提效；3）高附加值业务收益；
涉及产品：日志服务SLS、数据传输DTS、DataHub、实时计算Flink、交互式分析、云数仓MaxCompute、数据治理DataWorks、Quick BI 报表、 DataV大屏、ES搜索、机器学习PAI 。

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实时视频推荐：客户通过Flink + MaxCompute +MC- Hologres +PAI搭建个性化实时推荐系统，基于用户特征和实时行为特征，实时推荐个性化的短视频内容。