云原生数据湖构建之道是指在云计算环境下,使用云原生技术和平台构建数据湖的最佳实践。数据湖是一个集中存储企业所有数据的仓库,可以支持大规模数据处理、分析和挖掘。在云计算环境下,云原生技术和平台可以帮助企业快速、高效地构建和管理数据湖。
在构建云原生数据湖时,需要考虑以下几个方面:
总之,云原生数据湖构建之道是一种高效、快速、灵活的数据湖构建方式,可以帮助企业快速搭建数据湖,实现数据的价值。
引言 是否遇到过,一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮? 是否遇到过,业务峰值周期明显,要么资源大量闲置, 要么线上疯狂告警? 是否遇到过,大数据集群运维复杂,需要投入大量技术工程师? 针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。 本文作者:ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(Jame
针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱,并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者:于华丽,腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中,成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了,一年机器就够托管三五年了”,这基本上是刚开始接触公有云的企业,在进行了详细价格
数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台。
21世纪,是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里,数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇?在未来,数据技术将往哪些方向演进?数据开发者又该如何在新时代中,找到自己的职业发展的最佳锚点? 2021年4月24日,由腾讯云 TVP 主办的首届 Techo TVP 开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」在深圳深铁皇冠假日酒店成功举办。峰会囊括数据库、大数据两大专题,汇聚十二位深耕数据技术领域的顶尖大咖,带来了全天候、全方位、沉浸式的技术分享与交流
最近腾讯云推出了【玩转腾讯云】征文活动,为响应号召,皮皮兴致满满的来参加活动。点开腾讯云产品网页,被里边的产品惊艳到了,只要是你实名认证通过后,就可以免费试用腾讯云产品,过过“云”瘾。这里给大家盘点23款热门的腾讯云产品,一起来看看吧~
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
本文将继续延续之前两篇文章(可以在文末查看链接),意在为在为开源云从业者道明开源与产业的发展方向及技术布局储备。前面两篇文章笔者从开源技术实践者的视角回顾云计算的发展演进历程,也大胆做出了未来云计算发展的预测,其中描绘了以5G加持的边缘计算将会得到快速发展的场景。
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 彭芳,腾讯云容器产品经理,负责腾讯云 TKE 在存储、安全和云原生etcd服务的产品策划工作。 前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0[1] 版本的正式发布。腾讯云容器 TK
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。
企业数字化转型过程中,数据价值被显著放大,大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看,大数据业务由于数据体量大,且数据量很多时候呈急速膨胀状态;在进行大数据计算分析时,对资源的需求呈现浪涌式特征,又偶有突发性,因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势,成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中,企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后,混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日,腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲,详解了大数据应用上云的新
“ 无服务器架构(Serverless)是一种将应用与基础设施彻底分离的架构理念,开发人员无需关心基础设施的运维工作,只需专注于应用逻辑的开发,真正实现了弹性伸缩与按需付费。当前各大云服务商和头部互联网企业的内部业务 Serverless 化升级改造已经开始小范围试水;中小企业基于 Serverless 的业务应用也初见端倪,已然可见初具规模的企业级应用,未来可期。Serverless 生态已初具规模,可以预见,Serverless 将成为下一代云计算服务形态的趋势。 ” 在此背景下,云函数(SCF)、弹
2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的,原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中,各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水(数据)。此时, 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统,允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合,计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战:
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具,用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中,可以通过 ASW 工作流编排分布式任务,管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态,从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数,完成批量数据的处理,并将结果写回存储,提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计,电商系统商品订单数据分析,微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数,快速搭建一个高可用的数据
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
腾讯大数据处理套件(Tencent Big Data Suite,TBDS)是一个可靠、安全、易用的大数据处理平台。TBDS 提供了多种高性能分析引擎方便您应对实时流数据处理、离线批数据分析、实时多维分析等场景的海量数据分析挑战。
还记得在今年的CSS互联网安全领袖峰会上,我们提出要让安全“举重若轻”,降低企业安全建设的门槛。大量的企业IT小哥都想知道安全管理怎么“轻”,不仅每天要提防黑客的踪迹,每天还要根据实时的安全形势配置安全策略,要是一个不小心失误操作或者越权操作就……
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