数据湖分析

面临问题

• 企业数据规模快速增长，包含结构化和非结构化等多种数据格式。
• 数据分散到多个数据存储服务，现有大数据架构复杂，维护越来越困难。
• 存储资源与计算资源的扩缩容需求不一致，有资源成本优化需求。

主要能力

多数据源支持

支持构建多种数据通道，通过统一的数据视图进行计算分析，消除数据孤岛。

存算分离

计算与存储资源分离，实现计算资源弹性伸缩，降低数据湖运维和使用成本。

面临问题

随着业务的发展，数据的访问热度会随着时间改变，将不同热度的数据分别进行存储和计算，优化数据湖分析成本。

主要能力

异构数据联合查询

支持云上多种数据设施，包括对象存储、云数据库、云数据仓库等。无需额外加载数据，通过统一的数据视图，进行联合分析。

数据湖实时计算

支持对业务数据进行实时汇聚分析，持续地挖掘出有价值信息，帮助用户更好地做出运营决策，改进业务体验。

离线数据分析

把业务数据批量导入到数据湖后，您可以借助大数据服务快速获取数据洞察力。

解决方案

针对音视图文等非结构化数据，提供丰富的算法模型，支持推荐系统、识别预测等 AI 智能化分析。

主要能力

• 支持涉恐、涉暴、涉政等审核检测；
• 支持图片和视频的内容识别，包括：人脸、物体等；
• 支持语音的识别和合成，支持语音审核；
• 支持文本文件的自然语言处理。