為數據賦予超能力，阿里雲重磅推出Serverless數據

為數據賦予超能力，阿里雲重磅推出Serverless數據

為數據賦予超能力，阿里雲重磅推出Serverless數據分析引擎-Data Lake Analytics

阿里雲重磅推出Serverless數據分析引擎-Data Lake Analytics，Data Lake Analytics，幫助更多不具備分析能力的存儲服務，賦予其分析的能力。

從生活中的購物交易，到工業上的生產製造，再到社交網路媒體信息、企業化管理決策等等，大數據成為當前經濟社會最重要的前進方向之一。越來越多的企業在面臨數據以指數級成倍增長的時候，第一選擇存儲服務來存儲數據，那在人人高喊數據為王的時代，如果數據僅僅被存儲起來，而不加以分析，那數據的超能力也將毫無意義。

擁抱分析能力迫在眉睫

很多企業用戶選擇阿里雲對象存儲服務OSS或者表格存儲（Table Store）來存儲數據，作為面向海量數據、極低成本、高度靈活的存儲平台，雲上客戶存儲了大量的流水數據、日誌數據、監控數據等，然而這些數據今天不具備低成本、靈活高效的分析能力。OSS和Table Store不但存儲了大量的歷史數據，而且新數據每日劇增。

以往客戶需要分析OSS數據，需要臨時將數據導入各種事先購買或者部署好的分析引擎，分析完再將數據刪除、釋放分析引擎的資源，鏈路長，耗時耗力極其不便，也不利於節省成本。

如果客戶使用Hadoop等傳統的MR解決方案，雖然存儲和計算分離，但是考慮到資源復用，往往需要在購買的ECS或者物理機上既部署存儲節點又要部署計算節點，存儲和計算無法做到真正的按需各自擴展。而開源Greenplum等傳統的MPP資料庫，更是存儲和計算一體化，存儲和計算分別按需擴展更是無法支撐。

而Serverless化數據分析引擎-Data Lake Analytics彌補了以上痛點。無需ETL，就可使用標準 SQL、現有的商業智能 (BI) 和ETL工具，以極低成本與高效地輕鬆分析與集成在阿里雲OSS、Table Store數據源的數據。

Data Lake Analytics四大特性為數據分析保駕護航

Data Lake Analytics使得更多異構數據源具備融合分析的能力。不僅支持聯合OSS和Table Store進行數據分析，後續也會支持對接更多的數據源接入，Serverless，意味著客戶使用分析服務無需購買或者管理伺服器，升級透明，Data Lake Analytics基於ECS、ESS輕鬆做到彈性伸縮服務，能讓業務真正做到按需擴存儲、計算資源，按使用量付費分析，不分析只需要擁有存儲成本，整個方案成本極低。

不僅如此，Data Lake Analytics支持SQL 2003標準、豐富的內置函數支持，可以像使用資料庫一樣做訪問OSS文件或者其他數據源。支持標準JDBC/ODBC, 應用程序輕鬆集成。在互動式能力上，Data Lake Analytics通過高效智能優化器，新一代分析引擎XIHE, 全面融合MPP+DAG技術使得查詢性能非常出色，具備真正的可互動式分析能力。

打破傳統，多場景適用

場景一：數據提取平台

某客戶有大量的數據在OSS上，每天開發者要處理大量的臨時取數的需求，客戶最終基於OSS + Data Lake Analytics做到廉價可擴展的數據提取平台。整個方案如下：

客戶端通過報表工具生成各種提取數據的SQL，報表工具將SQL發送至Data Lake Analytics, Data Lake Analytics則直接去分析OSS數據，然後將分析後的結果返回給報表工具。OSS的10TB的存儲每月費用在1200元左右，Data Lake Analytics則是完全按照查詢使用量來付費（目前處於公測免費階段），從而實現了一個完全自助化、極其廉價的可持續擴展的數據提取平台。

場景二：DB冷數據分析和快速恢復

為降低rds的成本，客戶不定期的有大量的歷史庫數據通過DBS備份至OSS，針對歷史歸檔的業務數據，偶爾可能有少量的分析需求，此時通過Data Lake Analytics即可輕鬆滿足。此外，客戶若發現在線庫的業務數據需要利用OSS歸檔數據做訂正，以往做法是先購買一個超大規格的RDS, 然後將OSS備份恢復至RDS，將用來做訂正的數據查詢出來。有了Data Lake Analytics後，就可以輕鬆的通過Data Lake Analytics直接查詢到OSS的數據用做訂正，非常便捷，成本同時降低了很多。Data Lake Analytics提供端到端的數據安全訪問保障，支持OSS的安全形色訪問和表級別的用戶授權，實現用戶數據的安全隔離。

場景三：能源電池數據分析平台

客戶有大量電池數據，需要天級別僅分析一次蓄電池的數據，來分析電池的使用壽命，以決定是否提前做報廢。客戶通過將電池數據批量上傳至OSS，通過Data Lake Analytics每日分析一次，OSS 10TB月均存儲成本約1200元，Data Lake Analytics則按照查詢數據量計費（目前公測期間不收費），成本極具優勢。

雲上目前OSS、Table Store等存儲有大量的業務數據急需分析能力，而Data Lake Analytics的出現則很好的滿足了這一需求。對於雲上中小企業來說，可以選擇用最廉價的存儲來搭配最普惠靈活的的分析能力。阿里雲Data Lake Analytics正是最普惠靈活的分析能力的實踐者，目前公測期間免費試用，歡迎大家前來體驗.

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