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应用场景

最后更新时间:2023-11-07 15:27:59
    流计算 Oceanus 主要应用于以下场景:
    异构数据服务间的实时 ETL(抽取、转换、加载)
    实时推荐、实时风控、数据库查询加速等
    实时数仓、实时大屏、实时报表等
    实时监控、实时异常发现和预警等

    实时 ETL

    ETL 是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到目的端的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。

    金融实时风控

    在金融应用场景中,快速探测到风险能够有效地减少损失,将金融交易大数据与流计算 Oceanus 相结合,引入特征模型算法,及时过滤出诸如盗刷卡等异常交易行为,实施风险控制以提升金融安全系数。

    物联网(IoT)监控

    在工业设备运转过程中,及早发现潜在故障能够极大地降低生产风险。通过云端流计算 Oceanus,实时汇聚工业传感器数据,并进行聚合计算和异常分析筛选,便可实现设备的秒级监控和异常告警,保障工业生产的平稳运行。

    电商精准推荐

    在电商交易场景中,借助于云端流计算 Oceanus,实时提取特征变量及跟踪用户关注品类,以预测用户的消费趋势,为精准推荐提供基础能力,从而提升用户购物体验、促进消费行为。

    数据库查询加速

    关系型数据库在海量数据下容易遇到查询性能不足、可扩展性差的挑战。通过流计算 Oceanus 将数据从关系型数据库实时同步到 ES, 借助 ES 的海量数据高并发低延时查询、SQL、弹性扩展等能力,更好地满足数据库查询加速的需求,弥补传统关系型数据库的不足。
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