海量数据 "写入、共享、存储、计算" 最佳实践

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上图描绘了企业中机会居于的现象图片:

随着用户量、用户活跃度的增长,时间的积累等,数据产生的效率找不到快,数据堆积的量找不到大,数据的维度过多,数据类型过多,数据孤岛也过多。

4. 存储成本昂贵。

2. 对成本预估不足英文,计算能力扩容麻烦,又机会铺张浪费严重。

5.

1. 数据孤岛现象图片严重(机会找不到大数据平台时)。

3. 数据冗余现象图片突出。

日积月累,给企业IT带来诸多负担,IT成本不断增加,收益确不见得有多高。

PostgreSQL , 冷热分离 , 数据共享 , 打破孤岛 , 无盘工作 , 存储计算分离 , 行为数据 , 轨迹数据 , 金融数据 , 监控数据 , 物联网 , GIS , 范围 , 数组 , 图片

数据是为业务服务的,业务方为了更加透彻的掌握业务三种机会使用该业务的群体,往往会收集,机会让应用收集,收集更多的日志。

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