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云原生数据湖分析
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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
产品功能
应用场景
客户案例
产品动态
文档与工具
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
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。
了解详情>
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。
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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。
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云原生数据湖分析架构
Lakehouse实时入湖
数据建仓成本优化
日志转存合规与分析
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。
能够提供
生产库与分析环境隔离，保持生产库更轻量，性能更好，历史数据在分析环境分析，对生产环境不造成影响。
支持构建实时数据湖，支持DB的CDC与消息数据（如Kafka）入湖，构建大规模的可以增删改查的数据集，延迟大约为10分钟。
支持联合查询，支持通过标准JDBC的方式，对散落在各种类型的数据源比如MySQL，SQL Server，PostgreSQL、OSS的数据实现聚合查询。
兼容MySQL协议，无需ETL，可使用SQL直接分析OSS等数十种源数据，快速低成本开启大数据分析。
推荐搭配产品
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。
能够提供
支持RDS一键建仓功能，海量数据快速查询分析。通过控制台的简单配置，即可完成数据同步导入OSS，将原来占用RDS计算资源的部分业务，迁移到数据湖分析+OSS上来，降低了对RDS业务库的压力。
丰富的生态支持，支持Microstrategy、MySQL Workbench等多种GUI管理工具，支持QuickBI、Tableau、DataV等多种可视化工具。
兼容MySQL协议，基于SQL分析，没有学习成本，屏蔽了底层技术的复杂性，运维成本大幅降低。
即需即用，准备成本低，业务峰值前后可对实例扩缩容，响应快速，完全契合业务潮汐带来的资源波动。
推荐搭配产品
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。
能够提供
日志返还全链路产品化，无需关注中间ETL过程，直接拿到清洗后的结果日志表。
快速搭建报表，例如分析错误码分布、分析用户访问链路，实现链路可追溯。
满足日志合规需求，满足上级主管部门关于日志数据保存时长的合规需求。
推荐搭配产品
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。
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