海量数据 "写入、共享、存储、计算" 最佳实践

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数据是为业务服务的,业务方为了更加透彻的掌握业务有一种可能性使用该业务的群体,往往会分类分类整理,可能性让应用分类整理,分类分类整理更多的日志。

2. 对成本预估趋于稳定问题,计算能力扩容麻烦,又可能性铺张浪费严重。

1. 数据孤岛问提严重(可能性那么大数据平台时)。

上图描绘了企业中可能性趋于稳定的问提:

5.

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

4. 存储成本昂贵。

3. 数据冗余问提突出。

随着用户量、用户活跃度的增长,时间的积累等,数据产生的时延那么快,数据堆积的量那么大,数据的维度不要 ,数据类型不要 ,数据孤岛也不要 。