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打造实时数据新基建,让企业轻松驾驭数据价值

B2B SaaS行业解决方案

实现全场景下的低成本数据实时性提升,安全的无副本数据分享,加速面向数据与AI融合的业务创新探索

方案价值

简化运维,释放数据创造力
简化运维,释放数据创造力
产品化解决多租户数据架构难题,实现高效的分库分表管理。显著降低运维复杂度,让您把更多精力投入业务创新
全场景数据实时,加速响应业务
全场景数据实时,加速响应业务
将数据时效性从天级提升至秒级,确保业务决策建立在最新数据之上。全场景实时数据处理让您的业务响应更快、决策更准
安全高效的数据协作
安全高效的数据协作
创新无复制数据分享机制Data-Sharing,确保数据安全与合规。简化数据流转流程,大幅降低协作成本,促进业务合作共赢
融合AI探索数据创新
融合AI探索数据创新
深度融合数据与AI技术,为企业提供了更智能的大数据基础平台,释放数据价值潜能,助力企业数智化转型升级

为什么选择云器Lakehouse方案

海量分库分表高并发实时数据集成
支持千万张表的实时数据集成
支持表镜像同步,或者合库合表
支持故障断点恢复机制,强稳定性保障
海量大数据

云器Lakehouse方案架构

云器Lakehouse构建了从数据接入到智能应用的全栈技术体系,通过分库分表实时同步和COST-BASED增量计算实现高效数据集成与处理。基于自研Virtual Cluster的弹性计算服务确保稳定的高并发性能,配合无复制数据分享机制满足企业协作需求。在此基础上,集成DataGPT、云器Copilot等AI能力,并支持灵活的算法调用,打造智能化数据平台生态。
架构详情
可控成本下的数据实时性提升
BI类高并发低延迟应用稳定性提升
企业A分享不同数据给多个B端客户
应用场景
业务挑战
因为实时加工的成本高昂(flink),在实际业务场景中,往往只对部分核心数据做实时加工,其他绝大部份数据做离线加工
以上方式会带来数据不一致问题,一套业务两套代码维护成本高等问题
随业务发展,部分数据实时也逐渐无法满足业务需求,很多业务需要数据做到全域实时
解决方案
基于云器Dynamic Table实现业务数据的近实时增量计算,COST-BASED的增量计算使得实时加工的成本极大降低
业务时效性可根据业务需要灵活调节,Studio页面修改调度周期即可,无需修改代码
Virtual Cluster的弹性机制,实现用时付费,不用不付费(不用长期hold资源),可进一步降低成本
方案价值
和Flink实时加工对比,整体成本根据不同的业务要求,有数倍乃至10倍以上的成本降低
和离线成本对比,可以在整体成本不增加或者少量增加的情况下,实现全域数据实时加工

客户案例

/articles/neocrm
/articles/user-cases-zhijian-scrm-lakehouse-real-time-datawarehouse
/articles/user-cases-kuxuan-real-time-analysis-dataplatform
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