阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)解決方案合集-2024年版

2024阿里云瑤池 李飛飛發(fā)表《云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，走向Serverless與AI驅(qū)動(dòng)的一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)》主題演講。他表示，AI驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)平臺(tái)，正在向一站式、智能化的方AnalyticDB、Lindorm、RDS為核心的阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已全面擁抱向量檢索能力，并與通義等在信息管理模型（DIKW）中，人類的認(rèn)知分為四個(gè)層次：數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧，而數(shù)據(jù)平臺(tái)所承載的就是其中最核心的部分?數(shù)據(jù)，并內(nèi)置算力與模型。如今，數(shù)據(jù)平臺(tái)已成為AI時(shí)代的算力底座，它能李飛飛介紹道，阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)不斷深化「云原生+Serverless」應(yīng)用，旨在讓數(shù)據(jù)平臺(tái)像“搭積木”據(jù)悉，阿里云瑤池旗下的核心產(chǎn)品均已推出Serverless形態(tài)，包括云原生數(shù)據(jù)庫(kù)PolarDB、云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)·彈得更快：秒級(jí)探測(cè)、秒級(jí)切換·彈得更穩(wěn)：全場(chǎng)景覆蓋，智能無(wú)感秒級(jí)彈性此外，通過(guò)計(jì)算資源的一體化調(diào)度與管理、混部資源利用率提升、異構(gòu)架構(gòu)一體化適配（X86和ARM）、發(fā)布基于倚天ARM的經(jīng)濟(jì)版，詮釋極致性價(jià)比。對(duì)比開(kāi)源自建數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)濟(jì)版價(jià)格比自建低30%，同時(shí)為打破數(shù)據(jù)孤島，瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)聚焦客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)多產(chǎn)品一體化體驗(yàn)，為用戶提供了全方位的一體化提供PolarDB←→AnalyticDB的數(shù)據(jù)無(wú)縫流轉(zhuǎn)能力，本并減少運(yùn)維負(fù)擔(dān)。通過(guò)高速并行通道，可加速數(shù)據(jù)初始化性能，大幅降低建倉(cāng)所需時(shí)間，目前該能力已阿里云瑤池持續(xù)推動(dòng)以PolarDB為代表的云數(shù)據(jù)庫(kù)向云原生縱深發(fā)展，在本次大會(huì)上，李飛飛發(fā)布了作為AIGC應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)在AI領(lǐng)域也在不斷進(jìn)行技術(shù)布局與應(yīng)用探索。通過(guò)擴(kuò)展面向AI的數(shù)據(jù)管理與服務(wù)能力，打造智能化的一站式數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，讓云原生數(shù)據(jù)庫(kù)更易用，助力用戶搶占讓SQL開(kāi)發(fā)、使用和管理更加規(guī)范和高效，是用戶“看數(shù)、管數(shù)、用數(shù)”不可或缺的智能管家。據(jù)介紹，AIGC和LLM大模型浪潮的崛起，進(jìn)一步推動(dòng)了業(yè)務(wù)和應(yīng)用對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)的需求?，幊?cái)?shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已全面擁其中，企業(yè)級(jí)智能數(shù)倉(cāng)AnalyticDB與通義大模型家族深度集成，推出一站式全托管大模型解決方案。通義云數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)的良好發(fā)展，離不開(kāi)合作伙伴的支持與協(xié)同和多元開(kāi)放的生態(tài)體系。會(huì)上，阿里云宣布與SelectDB、MongoDB和ClickHouse分別達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將發(fā)揮各自的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和平臺(tái)能力，在產(chǎn)積極布局汽車、金融、物流、制造等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，幫助更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，攜手開(kāi)阿里云已與開(kāi)源分析型數(shù)據(jù)庫(kù)ClickHouse達(dá)成國(guó)內(nèi)獨(dú)家戰(zhàn)略合作提供商，阿里云擁有世界上最大的ClickHouse商用集群之一，可提供具備獨(dú)有企業(yè)能力的云原生此外，阿里云瑤池與飛輪科技達(dá)成戰(zhàn)略合作，業(yè)界首發(fā)企業(yè)版全托管產(chǎn)品?云數(shù)據(jù)庫(kù)SelectDB版。SelectDB是飛輪科技基于ApacheDoris內(nèi)核打造、聚焦于企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需求的新一代實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)目前，阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)已在千行百業(yè)的核心業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用，服務(wù)于自然人稅收管理前言|云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，走向Serve 一|行業(yè)解決方案 二|場(chǎng)景化解決方案 行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)金融行業(yè)是一個(gè)廣泛而復(fù)雜的領(lǐng)域，涵蓋銀行、保險(xiǎn)、證券、基金、數(shù)字金融等多個(gè)領(lǐng)域。金融行業(yè)正受到數(shù)字化、全球化和監(jiān)管變化的影響。金融傳統(tǒng)的IOE架構(gòu)面臨多方面的困境和挑戰(zhàn)，涉及成本、技術(shù)依賴、安全合規(guī)、人才等多重因素。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，金融機(jī)構(gòu)需要積極尋求創(chuàng)新的解決方案，考慮向更加靈活和高效的架構(gòu)（如云計(jì)算、微服務(wù)等）轉(zhuǎn)型，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。金融科技的發(fā)展推動(dòng)了創(chuàng)新和效率，傳統(tǒng)金融金融場(chǎng)景要求RPO海量訂單/保單/行業(yè)特點(diǎn)信貸實(shí)時(shí)風(fēng)控要波峰波谷要求快金融行業(yè)的信息化建設(shè)正在經(jīng)歷快速的變化和發(fā)展及云計(jì)算和基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)。性和擴(kuò)展性上提出來(lái)更高的要求。在進(jìn)行金融行業(yè)信痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)需要建立有效的高可用和災(zāi)備恢復(fù)需要建立有效的高可用和災(zāi)備恢復(fù)金融企業(yè)從監(jiān)管和業(yè)務(wù)訴求兩個(gè)維度要求系統(tǒng)能夠提供跨機(jī)房、甚至跨城的容災(zāi)或多活，在機(jī)房級(jí)故障或城市級(jí)災(zāi)難仍能保證數(shù)據(jù)的可靠性、服務(wù)的連續(xù)性。云數(shù)據(jù)庫(kù)天然金融交易都是實(shí)時(shí)處理，減少數(shù)據(jù)同步延遲，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性和用戶同的法律法規(guī)要求。構(gòu)建容災(zāi)體系隱私數(shù)據(jù)的合規(guī)問(wèn)題都是極其關(guān)注除了聯(lián)機(jī)的支付等交易，還有清算、結(jié)算、對(duì)賬批處理等，要求數(shù)據(jù)庫(kù)金融交易都是實(shí)時(shí)處理，減少數(shù)據(jù)同步延遲，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性和用戶同的法律法規(guī)要求。構(gòu)建容災(zāi)體系隱私數(shù)據(jù)的合規(guī)問(wèn)題都是極其關(guān)注解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)流式備份傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)高兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)核心交易-高兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)核心交易-PolarProxyPolarTransBu?erPool PolarStore StandbyPolarStorePolarStore PolarStorePolarStorePolarTransRemoteBu?erPool企業(yè)知識(shí)庫(kù)文檔上傳企業(yè)專屬Chatbot2.文檔特征檢索4.返回推理答案1xxxxxxxxxxxxxxx2xxxxxxxxxxxxxxxtsvectorzhparserxxx[3.4,2.5,5.2,…]1…xxx[0.2,1.6,8.3,…]2……3.推理結(jié)果更新入庫(kù)2.特征提取tsquery產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合+++++自主可控：無(wú)商業(yè)License，自主可控，從RDS、云原生到分布式，滿足不同數(shù)據(jù)量和并發(fā)量的交易場(chǎng)景，TP到AP集成（Zero-ETL完美承接商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)全部業(yè)務(wù)。通過(guò)國(guó)家信息安全測(cè)評(píng)中心自主原創(chuàng)產(chǎn)品測(cè)評(píng)，自主可控滿足安可要求。Data+AI一體化：內(nèi)置AI能力，統(tǒng)一SQL訪問(wèn)，避免數(shù)據(jù)來(lái)回傳遞，全流程自動(dòng)化管理，提供一站式數(shù)據(jù)智能服典型客戶傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的大量授權(quán)費(fèi)用；另一方面使用阿里云的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，支持極致的彈性能力，資源每個(gè)發(fā)送至Tair的請(qǐng)求均能保證微秒級(jí)響應(yīng)，確保了交易鏈路的可靠性與穩(wěn)定性。Tair的引入不僅為推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新實(shí)踐，為行業(yè)領(lǐng)域用戶提供高效、高質(zhì)量的服務(wù)開(kāi)辟新道路，全面釋放數(shù)據(jù)的商行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)包含民生和社會(huì)生產(chǎn)核保障業(yè)務(wù)穩(wěn)包含民生和社會(huì)生產(chǎn)核保障業(yè)務(wù)穩(wěn)行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)能源行業(yè)中，銷售群體大多面向全國(guó)用戶，工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)這類業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要建設(shè)分布式架構(gòu)來(lái)支撐，因此要求底層分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)成熟穩(wěn)定，并具備快速、平滑的水平擴(kuò)展能力。能源行業(yè)涉及國(guó)計(jì)民生，系統(tǒng)故障會(huì)帶來(lái)巨大生產(chǎn)損失，造成負(fù)面影響。因此，該行業(yè)對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)和容災(zāi)多活建設(shè)提出了明確的標(biāo)準(zhǔn)和要求。數(shù)據(jù)庫(kù)作為支撐業(yè)務(wù)系一致性保障等能力，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建完備的同城、異地容災(zāi)能力，具有非常大的技術(shù)挑戰(zhàn)。能源行業(yè)中，銷售群體大多面向全國(guó)用戶，工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)這類業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要建設(shè)分布式架構(gòu)來(lái)支撐，因此要求底層分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)成熟穩(wěn)定，并具備快速、平滑的水平擴(kuò)展能力。能源行業(yè)的IT架構(gòu)比較傳統(tǒng)，能源行業(yè)的IT架構(gòu)比較傳統(tǒng)，業(yè)務(wù)按煙囪方式建設(shè)，形成數(shù)據(jù)孤島，給運(yùn)維和IT系統(tǒng)改造升級(jí)帶來(lái)挑戰(zhàn)，不利于跨部門業(yè)務(wù)的開(kāi)展。因此，該行業(yè)需要多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，以及DevOps能力，打通各個(gè)在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)匯聚，通過(guò)一站式的數(shù)據(jù)解決方案實(shí)銷售分析和工廠生產(chǎn)分析是能源行業(yè)非常重要的兩個(gè)部分，基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)分析，能更有效地?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型的組成部分?；趥鹘y(tǒng)架構(gòu)，在海量數(shù)據(jù)規(guī)模解決方案?jìng)鹘y(tǒng)能源傳統(tǒng)能源上游勘探上游勘探輪船運(yùn)輸車輛運(yùn)輸21油庫(kù)傳感器指標(biāo)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)?；愤\(yùn)輸海量訂單、調(diào)度分析、車船監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)DTS3下游移動(dòng)銷售端在線分析區(qū)數(shù)據(jù)匯聚與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)加速企業(yè)云中心輪船運(yùn)輸車輛運(yùn)輸21油庫(kù)傳感器指標(biāo)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)危化品運(yùn)輸海量訂單、調(diào)度分析、車船監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)DTS3下游移動(dòng)銷售端在線分析區(qū)數(shù)據(jù)匯聚與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)加速企業(yè)云中心數(shù)據(jù)處理服務(wù)指標(biāo)采集網(wǎng)關(guān)Lindorm勘探數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下游加油站管理下游加油站管理負(fù)載均衡移動(dòng)端APP負(fù)載均衡下單加油便利店零售加油支付網(wǎng)關(guān)便利店零售加油支付網(wǎng)關(guān)銷售后臺(tái)加油卡系統(tǒng)發(fā)票系統(tǒng)線下零售訂單移動(dòng)支付移動(dòng)支付經(jīng)營(yíng)管理后端平臺(tái)一般業(yè)務(wù)加油支付2C電商分庫(kù)分表站點(diǎn)編碼營(yíng)銷活動(dòng)高吞吐Redis/Tair智能診斷優(yōu)化研發(fā)提效2B大宗商品交易2B大宗商品交易采購(gòu)電商銷售電商銷售統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)報(bào)表采購(gòu)電商銷售電商銷售統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)報(bào)表金融支付AnalyticDB集群DTSDTS離線計(jì)算區(qū)離線計(jì)算區(qū)日結(jié)、出賬、離線報(bào)表新能源新能源故障分析參數(shù)匯圖監(jiān)控預(yù)警報(bào)文查詢CEP+UDFLindorm多模引擎Lindorm故障分析參數(shù)匯圖監(jiān)控預(yù)警報(bào)文查詢CEP+UDFLindorm多模引擎Lindorm高吞吐寫(xiě)入充電樁設(shè)備管理業(yè)務(wù)層行存行存倒排列存高性能多模存儲(chǔ)與計(jì)算運(yùn)營(yíng)分析用電訂單運(yùn)營(yíng)分析用電計(jì)費(fèi)與分析PolarDB-XPolarDB-XPolarDBAnalyticDB產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合LindormTSDBLindormTSDB+++P通過(guò)PolarDB-X水平擴(kuò)展能力，結(jié)合貼合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)典型客戶阿里云助力石油公司實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)線上線下全流程管理，支撐業(yè)務(wù)峰值期間超大業(yè)務(wù)通過(guò)DMS一站式數(shù)據(jù)管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上下線全流程管理；通過(guò)D行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)能源是國(guó)家的基礎(chǔ)工業(yè)和命脈，電力作為一種可集中傳輸、控制轉(zhuǎn)換的二次能源，是現(xiàn)代社會(huì)人民經(jīng)濟(jì)和生活的必需品。電力行業(yè)是中國(guó)能源重點(diǎn)行業(yè)，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的排頭兵。電力作為能源支柱的定位將持息系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也逐步從傳統(tǒng)典型的IOE架構(gòu)、開(kāi)源自建體系，逐步過(guò)渡到云原生架構(gòu)，全面擁抱云，引入成熟云廠商，建設(shè)符合行業(yè)特電網(wǎng)、用電三個(gè)子賽道。隨著信息化程度的不斷提高以及用電的需求量不斷加大，電力細(xì)粒度的全流程可觀測(cè)需求設(shè)備、用采、能源管理等大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、安全性以及高性能提出新的挑戰(zhàn)。針對(duì)不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類型和業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，基于云原生理念實(shí)現(xiàn)行業(yè)的從傳統(tǒng)集中式架構(gòu)，逐步向云原生架構(gòu)完成數(shù)字采集/設(shè)備/調(diào)度/營(yíng)銷/財(cái)務(wù)多元結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)/國(guó)網(wǎng)27網(wǎng)省+5000萬(wàn)+電表15分鐘采集1行業(yè)特點(diǎn)十四五明確攻堅(jiān)基國(guó)資委79號(hào)文政策國(guó)際形勢(shì)加速自痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)在傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景中，客用戶期望業(yè)務(wù)上云的在傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景中，客用戶期望業(yè)務(wù)上云的為減少對(duì)傳統(tǒng)商用數(shù)據(jù)庫(kù)的強(qiáng)依賴，國(guó)家電網(wǎng)作為大型千萬(wàn)級(jí)別智能電表設(shè)備要求分鐘級(jí)采集上傳，存在每秒解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合+>+>+智能電表量測(cè)數(shù)據(jù)采集：海量時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高速讀典型客戶行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)新能源汽車傳感器不斷增多，單車新能源汽車傳感器不斷增多，單車上傳數(shù)據(jù)量不斷增加，甚至達(dá)到單車單天數(shù)百M(fèi)B，對(duì)后鏈路數(shù)據(jù)上報(bào)，存儲(chǔ)與分析造成了極大的成本隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)在汽車中不斷普及，為了滿足智能汽車就近接入云端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分布式車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在行業(yè)逐步普及，分布式車聯(lián)網(wǎng)必然面臨多地域數(shù)據(jù)同步和處理，SLA要求，需要底層提供數(shù)據(jù)多活自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)中為了高效處理模型訓(xùn)練，需要為視頻圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)等創(chuàng)建各種各樣的結(jié)構(gòu)化索引，包括時(shí)空索引、向量索引、文本索引，以及普通的二級(jí)索引等。如何高效靈活地存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，并應(yīng)對(duì)模型訓(xùn)練的各種快速變化的要求，是自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)EMQEMQ產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合++SQLSQL模式統(tǒng)一融合檢索分析多數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品均支持全球多Region數(shù)據(jù)同步，幫助業(yè)務(wù)快速構(gòu)建分以Lindorm為核心，基于數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品矩陣，構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)存典型客戶輕松構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)，運(yùn)維成本降低50%以上高性能行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商行業(yè)是指提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的提供商，國(guó)內(nèi)四大運(yùn)營(yíng)商主要指的是中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)、中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)、中國(guó)電信集團(tuán)以及中國(guó)廣播電視網(wǎng)絡(luò)務(wù)總量同比增長(zhǎng)16.8%，全年完成電信業(yè)務(wù)收入業(yè)的普及和逐步滲透，運(yùn)營(yíng)商行業(yè)2023年在數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興業(yè)務(wù)領(lǐng)域取得快速發(fā)展，共完成業(yè)務(wù)收入3564億元，比上年5G網(wǎng)絡(luò)的普及：隨著5G網(wǎng)絡(luò)的全球部署，運(yùn)營(yíng)商將投入更多的資源來(lái)升級(jí)他人工智能和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用：隨著生成式AI的爆發(fā)，運(yùn)營(yíng)商也在探索利用人工智邊緣計(jì)算的發(fā)展：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，邊緣計(jì)算的需求也在增長(zhǎng)。運(yùn)新業(yè)務(wù)和服務(wù)的開(kāi)發(fā)：運(yùn)營(yíng)商在持續(xù)探索新的業(yè)務(wù)和服務(wù)，如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的資源申請(qǐng)需要多部門協(xié)同完成資源上架及集成等需要，同時(shí)傳統(tǒng)資源運(yùn)維伴隨著資源規(guī)模的逐漸增大而傳統(tǒng)的資源申請(qǐng)需要多部門協(xié)同完成資源上架及集成等需要，同時(shí)傳統(tǒng)資源運(yùn)維伴隨著資源規(guī)模的逐漸增大而施的全面自主創(chuàng)新進(jìn)程，注重相關(guān)領(lǐng)域的人才梯隊(duì)培養(yǎng)運(yùn)營(yíng)商的主營(yíng)業(yè)務(wù)是我國(guó)民生基礎(chǔ)服務(wù)之一，其IT系統(tǒng)復(fù)雜，具備高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算的特點(diǎn)，對(duì)穩(wěn)運(yùn)營(yíng)商的主營(yíng)業(yè)務(wù)是我國(guó)民生基礎(chǔ)服務(wù)之一，其IT系統(tǒng)復(fù)雜，具備高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算的特點(diǎn)，對(duì)穩(wěn)薦等業(yè)務(wù)。全鏈路的管理復(fù)雜度將影響到整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)AnalyticDBAnalyticDB產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合+功能，業(yè)務(wù)遷移上云成本低；端到端專業(yè)遷移改造工具及服務(wù)保證業(yè)生數(shù)據(jù)庫(kù)提供的資源隔離及存算分離可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的按需分配以及快跨地域雙向同步能力助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)據(jù)分析及開(kāi)發(fā)管理全鏈路高效處理典型客戶行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)伽馬數(shù)據(jù)《2023-2024中國(guó)游戲企業(yè)研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告》顯示，2023年中國(guó)自研游戲市場(chǎng)實(shí)際銷售收入達(dá)2563.8億元，同比增長(zhǎng)15.3%；優(yōu)秀新品游戲仍是市場(chǎng)整體收入增長(zhǎng)的主要推動(dòng)超六成游戲企業(yè)關(guān)注AIGC技術(shù)在游戲中的應(yīng)用方向與應(yīng)用效或?qū)嶒?yàn)室，在探索與推進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，奠定自身研發(fā)競(jìng)中國(guó)游戲市場(chǎng)由增量市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪渴袌?chǎng)：游戲廠商“從爭(zhēng)奪要能夠滿足“全球同時(shí)開(kāi)服、全球多活容災(zāi)、快速回檔、高并發(fā)快速?gòu)椥?、海量?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析、智能機(jī)器學(xué)習(xí)”等需求，覆玩家行為日志/廣告埋點(diǎn)/支付/交易/聊天等釋放全量數(shù)據(jù)游戲交互數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)延遲更低支撐更行業(yè)特點(diǎn)異常宕機(jī)快速“熱”游戲無(wú)需掉線重連、痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)游戲新開(kāi)服或重大活動(dòng)時(shí)，難以精確預(yù)估的玩家訪問(wèn)壓力，突發(fā)高峰訪問(wèn)在游戲行業(yè)內(nèi)時(shí)有發(fā)生，從而在這種高并發(fā)請(qǐng)求下數(shù)據(jù)庫(kù)需具備快速?gòu)椥缘哪芰τ靡詰?yīng)對(duì)超高流量，這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)彈性能力是一大挑戰(zhàn)。游戲運(yùn)營(yíng)策略及活動(dòng)需根據(jù)游戲數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間積累玩家數(shù)據(jù)和行為日志數(shù)量都是海量的。如何分析海量的行為日志，如何實(shí)時(shí)對(duì)游戲新開(kāi)服或重大活動(dòng)時(shí)，難以精確預(yù)估的玩家訪問(wèn)壓力，突發(fā)高峰訪問(wèn)在游戲行業(yè)內(nèi)時(shí)有發(fā)生，從而在這種高并發(fā)請(qǐng)求下數(shù)據(jù)庫(kù)需具備快速?gòu)椥缘哪芰τ靡詰?yīng)對(duì)超高流量，這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)彈性能力是一大挑戰(zhàn)。解決方案 -游戲客戶端t游戲登錄服務(wù):CDN:CDN小OSS小OSS產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合++ ++LindormTSDB數(shù)據(jù)庫(kù)引擎服務(wù)，提供云數(shù)據(jù)庫(kù)全生命周期的監(jiān)控、持冷熱分離，提供低成本海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并全面兼容經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的、秒級(jí)延遲、跨多地域讀寫(xiě)的全球多活容全服回檔：PolarDB高頻快照備份支持分鐘級(jí)恢復(fù)TB典型客戶采用云原生存算分離架構(gòu)，通過(guò)分布式存儲(chǔ)和多線程能力提供超大的SUCCESSFUL行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)零售業(yè)是面向最終消費(fèi)者直接銷售商品或服務(wù)的行業(yè)。零售商從品牌商或批發(fā)商處采購(gòu)商品，以利潤(rùn)的方式出售給消費(fèi)者。零售業(yè)是一個(gè)龐大的行業(yè)，涉及眾多商品和服務(wù)（例如食品、家居用品、電子產(chǎn)品、服裝、餐飲服務(wù)等包含不如何滿足“海量訂單高并發(fā)讀寫(xiě)、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)高并發(fā)庫(kù)存扣減、高并發(fā)快彈性、全渠道庫(kù)存運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化”等需求，是痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)零售多渠道銷售帶來(lái)子行業(yè)中的TOP企業(yè)具備超強(qiáng)的零售多渠道銷售帶來(lái)子行業(yè)中的TOP企業(yè)具備超強(qiáng)的線下門店數(shù)和線上超高的銷售能力帶來(lái)了短時(shí)間內(nèi)的超零售企業(yè)供應(yīng)端會(huì)根據(jù)不同渠道的銷售能力制定不同的商品供應(yīng)和庫(kù)存運(yùn)營(yíng)策略。通過(guò)有效的庫(kù)存運(yùn)營(yíng)靈活加積壓風(fēng)險(xiǎn)和熱銷商品庫(kù)存不足的風(fēng)險(xiǎn)。庫(kù)存運(yùn)營(yíng)對(duì)數(shù)據(jù)零售企業(yè)供應(yīng)端會(huì)根據(jù)不同渠道的銷售能力制定不同的商品供應(yīng)和庫(kù)存運(yùn)營(yíng)策略。通過(guò)有效的庫(kù)存運(yùn)營(yíng)靈活加積壓風(fēng)險(xiǎn)和熱銷商品庫(kù)存不足的風(fēng)險(xiǎn)。庫(kù)存運(yùn)營(yíng)對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)等活動(dòng)時(shí)流量會(huì)比平時(shí)高幾倍十幾倍的業(yè)務(wù)流量，需要數(shù)據(jù)庫(kù)具備隨業(yè)務(wù)快速?gòu)椛龔椊的芰?，以?yīng)對(duì)流量高端的協(xié)同效率問(wèn)題、以及如何提升物流運(yùn)力調(diào)度效率問(wèn)解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)會(huì)員中心庫(kù)存中心數(shù)據(jù)門戶訂單中心支付中心商品中心數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能數(shù)據(jù)應(yīng)用會(huì)員中心庫(kù)存中心數(shù)據(jù)門戶訂單中心支付中心商品中心數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能數(shù)據(jù)應(yīng)用智能數(shù)據(jù)服務(wù)智能數(shù)據(jù)服務(wù)交易中心門店中心報(bào)表中心數(shù)據(jù)研發(fā)營(yíng)銷中心用戶行為標(biāo)簽服務(wù)交易中心門店中心報(bào)表中心數(shù)據(jù)研發(fā)營(yíng)銷中心用戶行為PolarDB集群>>庫(kù)維護(hù)RedisAnalyticDBPolarDB集群>>庫(kù)維護(hù)RedisAnalyticDB產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合+十++>>>>>>十+PolarDB針對(duì)單行高并發(fā)寫(xiě)場(chǎng)景提供”熱點(diǎn)行優(yōu)化“內(nèi)核特性，通過(guò)串行處理變流水線處理、消除申請(qǐng)行鎖時(shí)能提升20倍以上，單行最大QPS可達(dá)10萬(wàn)以上，從PolarDB、Redis支持都可以通過(guò)在線擴(kuò)容來(lái)支持業(yè)務(wù)的高并發(fā)讀寫(xiě)，為在線業(yè)務(wù)提供毫秒級(jí)響應(yīng)，PolarDB..數(shù)據(jù)分析引擎AnalyticDB全面支持冷熱分離，提供低成本海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并全面兼容MySQL語(yǔ)法，學(xué)習(xí)成本低，能有效支持全渠道庫(kù)存運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和供應(yīng)鏈優(yōu)化對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的訴求。通過(guò)架構(gòu)，提供跟隨系統(tǒng)業(yè)務(wù)負(fù)載的動(dòng)態(tài)彈性擴(kuò)縮容能力，可實(shí)現(xiàn)集群節(jié)點(diǎn)秒級(jí)縱向彈性以及橫向只讀節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展能力，充分利用集群購(gòu)買的計(jì)算資源，降低業(yè)務(wù)成本；Redis支持秒級(jí)無(wú)感擴(kuò)縮容能力，在業(yè)務(wù)高峰可以進(jìn)行多種產(chǎn)品組合一站式滿足客戶數(shù)據(jù)庫(kù)需求。統(tǒng)一納管多種數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)無(wú)鎖變更、流程審核、數(shù)據(jù)歸檔、安全MySQL，滿足業(yè)務(wù)多庫(kù)聚合、實(shí)時(shí)分析訴求，業(yè)務(wù)側(cè)典型客戶提升運(yùn)維效率：運(yùn)維更高效、運(yùn)維難度低、輕運(yùn)維難度比自運(yùn)維降低60%，1人可運(yùn)維$周末、節(jié)假日高峰可支持分鐘級(jí)升降配以及根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)升降配，AnalyticDB升降一致性讀能力：PolarDB支持會(huì)話一致性、全局一致性等多級(jí)一致性讀能力，可以通過(guò)SUCCESSFUL行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn) 前五大快遞業(yè)務(wù)已經(jīng)形成彼此關(guān)聯(lián)包產(chǎn)品同質(zhì)化：標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)物即為同質(zhì)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)和記錄的數(shù)據(jù)量龐大。和記錄的數(shù)據(jù)量龐大。如何在確保數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本的同物流快遞行業(yè)中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)繁多，技術(shù)架構(gòu)和技術(shù)棧復(fù)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)使用需求也紛繁復(fù)雜。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合電商運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的增加，對(duì)物流快遞行業(yè)的業(yè)務(wù)流量呈正相關(guān)關(guān)系，在表現(xiàn)形式上呈現(xiàn)明顯的波峰波谷態(tài)勢(shì)。點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)使用需求也紛繁復(fù)雜。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合何兼顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性，是物流快遞行業(yè)的一大挑戰(zhàn)。解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)>>產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合>>++++PolarDB-X是原生MySQL生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn).自研AnalyticDB實(shí)時(shí)分析型引擎，百TB數(shù)據(jù)秒級(jí)Lindorm寬表引擎配合搜索引擎完美的滿足了業(yè)務(wù)對(duì)于訂單/運(yùn)單/分單的快速點(diǎn)查及多維度范圍&模糊致彈性伸縮能力，助力客戶輕松應(yīng)對(duì)雙十一大促業(yè)務(wù)典型客戶存儲(chǔ)計(jì)算分離,平滑應(yīng)對(duì)雙十一大促極致彈性場(chǎng)景透明分布式屏蔽開(kāi)源分庫(kù)分表細(xì)節(jié),提升開(kāi)發(fā)效率降低存儲(chǔ)計(jì)算分離,極致彈性特性應(yīng)對(duì)大促擴(kuò)縮容需求SUCCESSFUL行業(yè)分析行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)數(shù)字政府是指以新一代信息技術(shù)為支撐，重塑政務(wù)信息呈現(xiàn)出在線化、云端民生保障等政府公共服務(wù),需要時(shí)刻保障系行業(yè)特點(diǎn)對(duì)于政務(wù)服務(wù)類業(yè)務(wù)，核心業(yè)務(wù)從集中式向分布式架構(gòu)演進(jìn)，解決超高并行業(yè)特點(diǎn)在建設(shè)容災(zāi)和多活架構(gòu)時(shí)，需要數(shù)據(jù)庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)同城和異地的數(shù)據(jù)庫(kù)單向痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，分析場(chǎng)景，需要在另外的數(shù)倉(cāng)里進(jìn)行實(shí)時(shí)分析計(jì)算，既要滿足在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定，也要滿足分析場(chǎng)景的時(shí)效和性能，讓客戶數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。在全國(guó)的個(gè)稅匯算清繳期間，省級(jí)醫(yī)保結(jié)算，或某市集在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，分析場(chǎng)景，需要在另外的數(shù)倉(cāng)里進(jìn)行實(shí)時(shí)分析計(jì)算，既要滿足在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定，也要滿足分析場(chǎng)景的時(shí)效和性能，讓客戶數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的高并發(fā)流量支撐，并有彈性擴(kuò)容和限流等在一個(gè)云平臺(tái)上，客戶可以在自助使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品在一個(gè)云平臺(tái)上，客戶可以在自助使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品工具等需求。業(yè)務(wù)運(yùn)行多年，會(huì)積累大量數(shù)據(jù)，需要在解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu)1166容災(zāi)/多活A(yù)容災(zāi)/多活A(yù)一站式數(shù)據(jù)管理48一站式數(shù)據(jù)管理485AnalyticDB5數(shù)據(jù)高鐵數(shù)據(jù)高鐵出云備份73出云備份73產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合++典型客戶阿里云自研云原生數(shù)據(jù)庫(kù)PolarDB響應(yīng)，提升醫(yī)?；鸷蠖说慕Y(jié)算速度和綜合分析能力，讓醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析更敏捷，有力保障了數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品支持全面的用戶側(cè)和運(yùn)維側(cè)平臺(tái)，還包括DMS的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維功能，DAS的自動(dòng)優(yōu)場(chǎng)景介紹場(chǎng)景特點(diǎn)場(chǎng)景特點(diǎn)《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和黨的十八大以來(lái)，習(xí)近平總書(shū)記從信息化發(fā)展大勢(shì)和國(guó)內(nèi)國(guó)際大局出發(fā)，就網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作提出一系列具有開(kāi)創(chuàng)性意義的新理念新思想新戰(zhàn)略，形成了習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的重要思想。金融、政府、電力運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)作為關(guān)鍵信息技術(shù)設(shè)施行業(yè)領(lǐng)域，其正常運(yùn)行和安全保護(hù)關(guān)系到國(guó)家金融安全、經(jīng)濟(jì)安全、民生系統(tǒng)安全穩(wěn)定和廣大人民群眾的切實(shí)利益。所以，加快關(guān)鍵信息技術(shù)設(shè)施建設(shè)，使用更加安全穩(wěn)定的自研數(shù)據(jù)庫(kù)等產(chǎn)品穩(wěn)步推進(jìn)金鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施國(guó)產(chǎn)化建設(shè)，已經(jīng)成為金融和民生等IT發(fā)展的明確趨勢(shì)。傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)從硬件采買到支撐業(yè)務(wù)上線周周期長(zhǎng)傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)成本較高，原廠服務(wù)人天往往是從服務(wù)發(fā)起開(kāi)始計(jì)算，路途時(shí)間也往往被計(jì)算在服務(wù)貴負(fù)擔(dān)重場(chǎng)景特點(diǎn)體成本大，對(duì)于企業(yè)是傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)成本較高，原廠服務(wù)人天往往是從服務(wù)發(fā)起開(kāi)始計(jì)算，路途時(shí)間也往往被計(jì)算在服務(wù)貴負(fù)擔(dān)重場(chǎng)景特點(diǎn)傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)封閉，對(duì)遷移的工具鏈和傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)封閉，對(duì)遷移的工具鏈和業(yè)務(wù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展積累了大量的代碼依賴于底層數(shù)據(jù)解決方案方案架構(gòu)方案架構(gòu) Server產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合+典型客戶阿里云先進(jìn)的自主可控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)解決方案，全面支撐運(yùn)營(yíng)商能力運(yùn)營(yíng)中心系統(tǒng)自主可控建SUCCESSFUL 場(chǎng)景介紹場(chǎng)景特點(diǎn)場(chǎng)景特點(diǎn)SaaS簡(jiǎn)介SaaS是指廠商將應(yīng)用統(tǒng)一部署在其服務(wù)器上，用戶根據(jù)實(shí)際需要向廠商訂購(gòu)及支付費(fèi)用，并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)最終獲得服務(wù)的模式。SaaS分為業(yè)務(wù)通用SaaS和行業(yè)垂直SaaS。業(yè)務(wù)通用SaaS，研發(fā)、銷售和售后成本更低。客戶的長(zhǎng)期價(jià)值更大，更快享受新功能，而且不需要投入硬件和后期維護(hù)成本。傳統(tǒng)軟件廠商開(kāi)始作用漸顯，企業(yè)開(kāi)始感受到其價(jià)值，SaaS應(yīng)用從邊緣向核心業(yè)單租戶資源成產(chǎn)品服務(wù)面向企業(yè)，數(shù)據(jù)密集型行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)特點(diǎn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)較方便地給租戶提供數(shù)據(jù)，是SaaS租戶版本升級(jí)、打散、合并等場(chǎng)景，較方便地給租戶提供數(shù)據(jù)，是SaaS租戶版本升級(jí)、打散、合并等場(chǎng)景， 解決方案方案架構(gòu)專業(yè)版專業(yè)版專業(yè)版...試用版試用版試用版...標(biāo)準(zhǔn)版標(biāo)準(zhǔn)版標(biāo)準(zhǔn)版...專業(yè)版專業(yè)版專業(yè)版...試用版試用版試用版...標(biāo)準(zhǔn)版標(biāo)準(zhǔn)版標(biāo)準(zhǔn)版...AnalyticDBAnalyticDB產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合++++Serverless）Serverless）++++ 典型客戶計(jì)算和存儲(chǔ)Serverless，數(shù)據(jù)女shuyunSUCCESSFUL場(chǎng)景介紹場(chǎng)景特點(diǎn)場(chǎng)景特點(diǎn)場(chǎng)景化AI應(yīng)用方向：存在AI場(chǎng)景定義應(yīng)用落地痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)解決方案期存在資源浪費(fèi)，而面對(duì)突發(fā)的業(yè)務(wù)高峰時(shí)無(wú)法保障快期存在資源浪費(fèi)，而面對(duì)突發(fā)的業(yè)務(wù)高峰時(shí)無(wú)法保障快如缺乏實(shí)時(shí)向量索引的構(gòu)建，全文檢索和向量檢索的融合方案架構(gòu)方案架構(gòu)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用模型管理與部署統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)智能應(yīng)用模型管理與部署統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)生成與集成數(shù)據(jù)生成與集成SparkSparkFilesFiles垂直AI應(yīng)用垂直AI應(yīng)用ChatBIChatBI安全/權(quán)限編排調(diào)度 一體化開(kāi)發(fā)安全/權(quán)限編排調(diào)度數(shù)據(jù)處理服務(wù)數(shù)據(jù)集成AnalyticDBPolarDB數(shù)據(jù)處理服務(wù)數(shù)據(jù)集成AnalyticDBPolarDBDeploymentTrainingServing統(tǒng)一元數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理統(tǒng)一元數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理企業(yè)知識(shí)庫(kù)售前/售后客服文案寫(xiě)作企業(yè)Fine-tune模型對(duì)接開(kāi)源框架對(duì)接開(kāi)源框架三倒排檢索三倒排檢索馬chunking馬chunkingiodel5iodel5原姶數(shù)據(jù)口視頻產(chǎn)品組合產(chǎn)品組合ChatBIChatBI/NL2SQL應(yīng)用+v垂直AI應(yīng)用快速上線，算法開(kāi)箱即用，模型生命周期典型客戶AnalyticDBPostgreSQL一