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更新时间:2018-11-29 03:58:30

Q: 什么是阿里云上的Data Lake Analytics (DLA)?

近期阿里云重磅推出新的数据分析引擎Data Lake Analytics。Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL/SQL Server等)、NoSQL(TableStore等)数据源的数据。传统解决方案里,做数据分析,需要先购买一些分析节点实例(计算和存储一体化),无论是计算还是存储任何一方先到达瓶颈,都要线性的扩服务器资源,分析任务空闲的时候,计算资源的成本依旧需要承担。Data Lake Analytics是基于Serverless架构的数据分析引擎,意味着客户使用分析服务无需购买或者管理服务器,升级透明,Data Lake Analytics基于ECS轻松做到弹性伸缩服务。能让业务真正做到按需扩存储,按使用量付费分析,不分析只需要拥有存储成本,整个方案成本极低。

Q: 为什么我需要使用DLA?

无论是自建Hadoop、开源的Greenplum等方案,存储和计算成本都是一体化的。选择了这些大数据分析技术后,存储和计算的方案都是固化的。而Data Lake Analytics的出现,则打破了这一架构局限性,使得数据分析方案更加灵活。客户可以选择将海量的KV查询的数据存储TableStore中,Data Lake Analytics可以高速的查询处理TableStore中的数据。可以将业务流水数据存储在关系型数据库(MySQL、SQL Server、PostgreSQL)中,Data Lake Analytics可以对上述数据存储就地分析,赋予了上述数据库复杂的查询能力。用户可以将日志或者归档数据存储在OSS中,使用Data Lake Analytics快速的分析处理OSS中的数据。在对于云上中小企业来说,可以结合业务的特点选择最廉价的存储搭配最普惠灵活的的分析能力,同时Data Lake Analytics还可以很好的将上述众多数据源做联邦查询。

Q: 我怎样快速开始使用DLA?

请参考我们的快速入门文档,可以帮助您更快更便捷地上手使用Data Lake Analytics (DLA).

Q: 我在哪里可以看到目前DLA的功能局限?

打开链接 查看DLA产品的功能限制。这个功能限制文档我们会及时更新。

Q: DLA的收费模型是什么?

用户只需要根据扫描数据量,按query支付,没有任何前期拉起集群的费用,维护费用或者升级费用。完全透明的先使用,后付费模式。请打开链接参考更多的定价细节,已经付费的案例。