产品优势

大数据存储与计算提供一键式自动化云上部署能力,全Web化的操作,用户无需配置硬件与软件,直接选择即可快速启动集群使用。针对云上深度优化集群环境,自动化运维管理,与浪潮云ICP平台其他服务深度融合,为用户提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务。

大数据集群的处理能力可以通过增加集群的节点数来横向扩展,当集群规模不符合业务要求时,可以通过集群扩容/缩容功能进行集群节点规模的调整。集群节点扩容后,原来保存在HDFS上的数据可以动态完成数据分布,避免扩容引起的数据倾斜等问题,数据重分布过程不需要人为参与,在节点扩容或缩容后服务自动完成。集群缩容时,大数据存储与计算将根据节点已安装的服务类型自动选择可以缩容的节点。

在大数据应用,尤其是周期性的数据分析处理场景中,需要根据业务数据的周期变化,动态调整集群计算资源以满足业务需要。大数据存储与计算提供自动弹性伸缩能力,支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。自动在业务繁忙时申请额外资源,业务不繁忙时释放闲置资源,计算资源按需使用,帮助客户降低使用成本,聚焦核心业务。

大数据存储与计算实时监控大数据集群,通过告警和事件识别大数据集群健康状态。支持用户自定义配置监控与告警阈值,当监控数据达到告警阈值,系统通过邮件、短信等方式发出告警信息。大数据存储与计算同时提供自动巡检功能,帮助用户一键式、自动化运行健康度巡检和审计,保障系统的正常运行,降低系统运维成本。

当存储空间或计算资源不足时,传统模式下只能同时对两者进行扩容,导致扩容的经济效率比较低。因为计算集群中也有数据,关闭闲置的计算节点会丢失数据,不能实现真正的弹性计算。大数据存储与计算支持与对象存储服务OSS对接,实现大数据存储与计算分离,用户可灵活调整存储资源与计算资源,支持集群弹性伸缩。

传统业务应用一般根据使用场景的不同选择对应的数据库:面向事务的OLTP数据库、面向分析的OLAP数据库。传统Hadoop不支持对变化数据的快速分析,大数据存储与计算通过引入Delta Lake等技术提供事务/分析相融合的大数据计算能力,避免数据重复存储和频繁搬运带来的高额负担,及时高效的对动态数据进行分析。

大数据存储与计算提供了完整的企业级大数据多租户解决方案,租户之间的资源隔离,一个租户对资源的使用不影响其它租户,每个租户根据业务需求去配置相关的资源,提高资源利用效率,租户对不同的用户进行严格的访问控制,保证数据和业务的安全。

大数据存储与计算部署在浪潮云虚拟私有云中,提供隔离的网络环境,保证集群的业务、管理的安全性。大数据存储与计算支持Kerberos安全协议,统一系统用户和组件用户,提供单点登录与用户审计。

大数据存储与计算为所有节点实现HA能力,任意单节点故障不影响系统整体运行,同时为所有的业务组件采用主备或负荷分担配置,当单个服务出现异常不影响系统整体运行。为应对数据丢失或损坏对用户业务造成不利影响,在异常情况下快速恢复系统,大数据存储与计算提供全量备份、增量备份和恢复功能,用户可以根据业务需要选择自动备份与手动备份。

产品功能

参数配置
实例管理
安全认证
运行监控
与数据湖深度集成

● 在生产环境下,大数据组件的参数需要进行相关的设置以发挥最好的性能,而且随着应用的不断深入,相关参数需要进行不断的调整。浪潮大数据仓库平台 提供通过参数配置功能,可以实现大数据组件相关参数的设置并生效。

● 浪潮大数据仓库平台提供对各组件的实例管理功能,如实例的启动、停止、重启、删除、迁移等。

● 浪潮大数据仓库平台支持Kerberos安全协议,实现了对集群的安全支持,提供了基于角色的用户认证、授权和审计功能,提高了集群的安全性。平台同时支持Kerberos启用后的禁用来恢复无安全协议的状态。>

● 提供对整个大数据运行环境的实时监控功能。平台实时获取集群的cpu和内存等的使用率信息、集群的负载情况,以及各个组件的运行状态和组件负载等情况。

● 支持与数据集成、数据湖构建服务等服务产品深度集成,完成对数据全生命周期的管理,汇聚全量数据、联接海量数据、发掘数据价值,助力产业数字化转型,赋能数字经济。

产品架构

应用场景

基于浪潮云托管Hadoop服务实现离线数据分析

把WEB 应用、手机 APP等业务服务器上的海量数据同步到托管Hadoop的数据节点后,使用 Hive、Spark、Storm 等主流计算框架快速获取数据洞察力。

基于浪潮云托管Hadoop平台提供海量数据在线服务

对于监控运维、业务应用等需要对大量数据及时分析展现的场景,多会对历史大数据、实时大数据及应用数据汇总到HBase,然后实时查询和展现,或应用于其他业务。

浪潮云可以为您提供
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以贯穿整条服务链的云交付能力,为您提供资源规划、上云方案、安全保障、业务迁移、数据整合、应用创新六大类专业服务
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