云原生数据湖分析DLA_零运维构建数仓_大数据分析_数据库

| 云原生数据湖分析 云原生数据湖分析(Data Lake Analytics，简称数据湖分析) 采用弹性架构，提供一站式的数据湖分析与计算服务，支持 ETL、机器学习、流、交互式分析；可以分析与集成

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|云原生数据湖分析

云原生数据湖分析(Data Lake Analytics，简称数据湖分析) 采用弹性架构，提供一站式的数据湖分析与计算服务，支持 ETL、机器学习、流、交互式分析；可以分析与集成对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源；功能包括数据入湖，元数据管理与自动发现，支持双引擎：Presto、Spark。

|产品优势

|兼容Presto、Spark

兼容开源Presto、Spark的语法和多个版本，快速上手。

|开箱即用

Serverless形态，无需购买任何资源，互联网直接访问，降低运维成本，免去大数据库系统构建烦扰。

|多源数据实时入湖

OSS数据直接分析，构建大规模分析数据集，延迟大约为10分钟。

|海量算力即时扩容

集群按需快速扩展，1分钟最快弹出300个节点，灵活应对业务变化。

|产品功能

|丰富的产品系列，全面覆盖多种场景需求
采用Serverless形态，支持Presto和Spark两种引擎，集群分钟级弹性扩缩容，相比线下部署机房成本更低

Serverless形态
    数据湖分析采用Serverless形态，无基础设施和管理成本，互联网直接访问，开箱即用，按需付费，不需要长期持有分析成本，升级期间对业务影响小，产品迭代敏捷快速。
    Presto引擎
    Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、轻量级ETL等数据分析场景。
     Spark引擎
    Spark引擎是基于开源Spark打造的服务化的大数据分析与计算服务，兼容开源Spark语法、所有的API和多个版本，支持SQL语言和DataFrame代码。适合大量数据清洗，Streaming，编写Java、Scala、Python等SQL难表达的场景。

|灵活的计费方式，满足不同成本需求
CU时资源包、CU版本同时支持Presto与Spark引擎，扫描量版本仅支持Presto引擎

CU时资源包
    采用按量付费+资源包的付费模式，适用于业务量波动较大且频繁场景。用资源包抵扣数据湖分析所有按量付费实例（Presto和Spark引擎实例）消费，使用期间按量付费实例灵活升降配，不用考虑升配后剩余预付费时长的差价，资源包不使用不抵扣，相比包年包月和按量付费更灵活易用，性价比高。
    CU版本
    支持数据湖分析Presto和Spark引擎实例，适用于查询频率高、查询数据量较大的场景。按CPU和内存规格进行收费，如1核4GB为1CU，单价为0.35元/小时。支持包年包月和按量付费两种计费模式。
    扫描量版本
    仅支持数据湖分析Presto引擎实例，适用于查询频率低、查询数据量较小的场景。按扫描的字节（Byte）进行收费，如扫描每TB数据的费用为28元。支持流量包（包年包月）和按扫描量付费（按量付费）两种计费模式。

|多项企业级能力，涵盖各类业务需求
拥有优越弹性，支持元数据发现，支持多源一键数据实时入湖分析等功能，直接使用SQL即可分析OSS等数十种源数据

优越弹性
    数据湖分析Spark引擎支持Job级别的弹性，可设置长期保有资源(MIN)、弹性资源上限（MAX），MIN最小为0，实例可自动根据业务波峰波谷在MIN 与 MAX 之间弹性扩缩容，无需提前预留资源，降低成本的同时保持业务稳定运行；同时支持秒级拉起，目前每分钟可以拉起500~1000个计算节点，可以快速响应业务资源需求。
    元信息发现
    可以自动为OSS上面的数据文件创建及更新数据湖元数据，方便分析和计算。具有自动探索文件数据字段及类型、自动映射目录和分区、自动感知新增列及分区、自动对文件进行分组建表的能力。
    多源数据实时入湖分析
    支持构建实时数据湖，延迟大约为10分钟；无需ETL，可使用SQL跨OSS、关系数据库(PostgreSQL、MySQL等)、NoSQL(TableStore等)多种数据源分析，屏蔽各种数据源访问的差异性；分析环境与生产库隔离，分析过程不会对数据源端的业务系统产生造成影响。

|完善的生态，学习使用成本低
数据库式体验、多种GUI工具、数据SaaS可视化工具支持，学习使用成本低

GUI工具丰富
    支持Microstrategy、MySQL Workbench、DBeaver等多种MySQL GUI管理工具。
    多种可视化工具支持
    与QuickBI、Tableau、DataV等BI工具集成度高、兼容性好。
    兼容标准SQL
    兼容SQL:2003标准，支持标准JDBC/ODBC协议，丰富的内置函数支持，数据库般的使用体验。

|客户案例

|加和科技

加和科技通过数据湖分析+OSS的超强分析能力来应对业务波峰波谷。同时，数据湖分析提供的Serverless的弹性服务为按需收费，不需要购买固定的资源，无需专门运维人员，代码通用，无额外学习成本，相对性价比提升30%；临时业务承接率提升200%-300%，平均任务耗时降低67%。

|易点天下

云原生数据湖分析帮助易点天下在数据采集、存储和分析的全链路中，实现了时间、成本、安全、计算效率等方面的改善，使得综合运行成本降低大约 50%。支持直接通过SQL语句分析OSS等数十种源数据，大幅提升数据查询分析能力，助力业务发展。

|应用场景

|云原生数据湖分析架构

采用云原生架构，大幅降低运维工作量
Serverless Spark版本解决如下场景业务挑战：需要自定义Code，SQL很难表达的，例如编写Java、Scala、Python或者SQL带条件的，大规模的清洗，例如1天清洗OSS 1TB~1PB的数据；需要算法支持,需要支持Streaming。
Serverless Presto版本解决如下场景业务挑战：快速搭建报表，例如QuickBI加速，友盟返还数据分析；支持轻量级的ETL，简单利用SQL就可以实现快速的清洗。

|Lakehouse实时入湖

异构数据实时分析，为数据驱动提速
该场景需要对多种类型的数据源进行联合查询和实时分析，传统方案过程繁琐费时。云原生数据湖提供提供多种数据源之间联邦分析能力，屏蔽各种数据源访问的差异性，快速挖掘数据价值。

|数据建仓成本优化

海量数据分析慢，自建数仓成本高
直接使用生产库对海量数据分析，不仅会对线上业务产生影响，还可能出现超时，查询失败的现象；但自建数据仓库又需投入大量的软硬件资源、研发成本及运维成本。

|日志转存合规与分析

应用访问全站加速，行为日志分析能力轻松拥有
云原生数据湖分析提供数据采集、快速查询分析及存储的全链路支持，全站加速、日志存档分析一步到位，实现数据驱动业务增长。