流计算服务
流计算服务是运行在紫光云上的实时流式大数据分析服务,为用户提供云上流式数据实时化分析。用户无须关注底层基础设施的运维,仅专注业务数据本身,即可轻松搭建流式数据分析和计算服务。
产品优势
实时计算
能够处理持续的数据流,支持连续查询并实时将结果反馈给客户端。
弹性伸缩
支持根据当前数据量,动态的进行智能伸缩,帮助用户快速应对业务增长需求。
接口完善
流计算提供了简单的API,开发者可以快速、高效的开发应用。
自动化部署
按需配置,简单操作即可快速完成部署。
灵活易用
简单的编程模型、丰富的编程语言、灵活自动的伸缩功能,为用户提供简单易用的流计算服务。
编程模型简单
支持多种API接口,简单操作即可完成开发。
编程语言丰富
除了用Java实现Spout和Bolt,基于Storm的多语言协议,用户还可以使用其他编程语言来完成作业。
动态可扩展
流计算的计算任务在多个线程、进程和服务器之间并行进行,支持灵活的水平扩展和动态伸缩,无需人工干预,即可满足用户的增/减量需求。
自动化部署
提供基于向导的流服务部署界面,几分钟内即可完成流服务实例的部署、设置、操作和扩展,系统自动完成部署工作,用户无需再关注底层基础设施的调度与繁重的日常运维工作。
安全可靠
多方位的安全机制保障,确保业务的安全可靠。
高可靠性
流计算服务的内部机制可以保证每条消息都能被“完全处理”。
高容错性
如果在消息处理过程中出现异常,流计算服务会自动安排此问题单元重新进行处理。
高效处理
底层的消息队列,保证消息被快速处理。
功能强大
流计算服务内部强大的功能,满足多种业务场景和需求。
信息流处理
支持实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性。即Storm可以处理源源不断的消息,并在处理后自动将结果写入存储。
连续计算
支持处理持续的数据流,对于进入到流计算中的数据,流计算会立即对数据发起计算任务,并且只要数据流不中断,实时计算就会持续下去。
分布式远程程序调用
支持并行处理密集查询。流计算服务的拓扑结构是一个等待调用信息的分布函数,当它收到一条调用信息后,会对查询进行计算,并返回查询结果。例如,实现并行搜索或者处理大集合的数据。
支持本地模式
提供“本地模式”,即支持在进程中模拟流计算集群的所有功能,为开发和测试工作提供便利。
使用场景
实时日志分析
网络流量监控
互联网点击流分析
电商精准推荐
金融实时风控
物联网在线数据分析