データの規模は爆発的に増大しています。クラウドネイティブデータウェアハウスのデータに基づく運用の実践的な共有

最近開催された2021 Alibaba Cloud Financial Data Intelligence Summit - 「クラウドネイティブ主導のデジタル運用の『成長のダークホース』」では、Alibaba Cloud DatabaseのシニアテクニカルエキスパートであるWei Chuangが、まずデータバリューチェーンの観点からこの問題にアプローチし、クラウドネイティブデータウェアハウスがデータ駆動型運用、フルリンクマーケティング、Alibaba GroupのDouble 11事業をどのようにサポートしているかを説明し、金融顧客向けのベストプラクティス事例とアプリケーションシナリオを実演しました。この記事の内容は、音声録音とPPTに基づいてまとめられています。

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アリババクラウドデータベースのシニアテクニカルエキスパート、魏創賢氏

1. 背景と動向

1. アリババの15年間のクラウドコンピューティングの実践

アリババの15年間のクラウドネイティブ開発の歩みを振り返ると、大まかに3つの段階に分けることができます。

最初の段階は、2006年から2015年までのインターネットベースのアプリケーションアーキテクチャ段階で、クラウドネイティブを0から1にするプロセスでした。初期の頃、アリババはタオバオ上でミドルウェアを開発し、それがクラウドの最も初期のプロトタイプでした。当時、私たちは Oracle データベースと IBM ミニコンピュータを研究していました。しかし、アリババは問題を発見した。タオバオのトラフィックが増大するにつれ、オラクルのマシンではもはやビジネスニーズを満たせなくなったのだ。 3 か月後には、データは保存もカウントもできなくなります。これは非常に深刻な問題であったため、アリババは当時、脱IOE計画を開始しました。

当時、アリババは私たちのビジネスが非常に順調に進んでいることに気づきましたが、技術的な課題は数多くありました。そのため、アリババは2009年にアリババクラウドを設立し、独自のFeiTianオペレーティングシステムを開発し、クラウド時代の到来を告げました。 TaobaoとTmallが合併してビジネスミドルプラットフォームを構築し、その際に3つのコアミドルウェアシステムがリリースされました。

FeiTian オペレーティング システムは Apsara をベースにした分散オペレーティング システムです。基本的なパブリック モジュールの上には、Pangu と Fuxi という 2 つのコア サービスがあります。 Pangu はストレージ管理サービスであり、Fuxi はリソース スケジューリング サービスです。 FeiTian カーネル上のアプリケーションのストレージとリソース割り当ては、Pangu と Fuxi によって管理されます。 FeiTian のコア サービスは、コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワークに分かれています。

開発者がクラウド アプリケーションを簡単に構築できるように、FeiTian は、通知、キュー、リソース オーケストレーション、分散トランザクション管理など、これらのコア サービスを簡単に接続および整理するための豊富な接続およびオーケストレーション サービスを提供します。

FeiTian の最上位層は、Alibaba Cloud - Cloud Market によって作成された最初のソフトウェア取引および配信プラットフォームです。クラウドコンピューティングの「App Store」のようなものです。ユーザーは、Alibaba Cloud 公式サイトでワンクリックで「ソフトウェア + クラウド コンピューティング リソース」を有効化できます。クラウド マーケットでは何千もの製品が販売されており、イメージ、コンテナー、オーケストレーション、API、SaaS、サービス、ダウンロードなどのソフトウェアおよびサービス アクセスがサポートされています。

これはクラウドの最も初期の基本フレームワークであり、クラウドネイティブ アーキテクチャでもあります。

2011年からはコンテナスケジューリングも開始し、グループ内でオンラインビジネスも展開し、オンラインビジネスもコンテナ化に向けて動き始めました。 2013年までに、自社開発のFeiTianオペレーティングシステムがグループのビジネスを全面的にサポートしました。

2015年、Alibaba Cloudのクラウドネイティブ技術は、Alibaba社内の業務に活用されるだけでなく、社外でも商用化され始めました。以上が第一段階です。

第2段階は、2016年から2019年にかけての基幹システムの総合的なクラウドネイティブ化段階です。

2017年以降、当社はオンラインビジネスだけでなく、オフラインビジネスにもクラウドネイティブテクノロジーを採用してきました。ダブル11ショッピングフェスティバルでは大量の取引データが生成され、このデータのバックグラウンド分析と後処理はすべてオフラインで行われます。クラウド ネイティブに基づいて、基盤となるオンラインとオフラインのリソース プールを統合し、何百万もの電子商取引トランザクションをサポートします。

2019 年までに、Alibaba のコア システムの 100% がクラウド化されました。これは実は非常に困難でした。なぜなら、アリババのビジネス規模は非常に大きく、通常のシステムではサポートできないからです。

3つ目の段階は、2020年から現在まで、次世代のクラウドネイティブ技術を総合的にアップグレードする段階です。アリババはクラウドネイティブ技術委員会を設立し、クラウドネイティブをアリババの新しい技術戦略に昇格しました。 Alibaba のコアシステムは、大規模なプロモーションをサポートするためにクラウドネイティブ製品をフル活用しています。 Alibaba Cloud のクラウドネイティブ テクノロジーが完全にアップグレードされ、サーバーレス時代の到来を告げています。

2. アリババクラウドのクラウドコンピューティングに関する主張

Alibaba はクラウド コンピューティングをどのように考えていますか?クラウド コンピューティングと従来のテクノロジーの違いは何ですか?

たとえば、すべての家庭が井戸を掘る必要がある村では、各家庭は、家族の人数、必要な水の量の目安、来客の有無などの要素に基づいて、井戸を掘る幅を決定します。家に多くの来客があったり、干ばつがあったりすると、水が足りなくなる可能性があります。井戸を掘る費用に加え、井戸の日々のメンテナンスにも高額な費用がかかります。

上記のシナリオは企業にマッピングされます。つまり、企業は独自の IT インフラストラクチャに基づいて、独自のサービスをサポートするために、オペレーターからコンピューター ルームと複数のサーバーを購入する必要があります。将来これらの機械が使用されない場合でも、会社は多額の料金を支払う必要があり、コストが非常に高くなります。

クラウドが解決する問題は、仮想化技術を通じてリソースのプールを実現することです。上の井戸を掘る例で言えば、水処理場を建設するようなものです。水道と井戸の違いは、まず、水の供給量が多く、たとえ100人の客がいても、水の供給量が需要を満たすことができることです。第二に、初期段階で井戸掘りに多額の資金を投資する必要はなく、水の使用量は需要に応じて課金されます。水道があっても、使用しなければ料金を支払う必要はありません。

これにより、企業には 2 つの大きなメリットがもたらされます。 1 つ目は、企業が迅速な意思決定を行う必要があるときに、多くの時間を費やして「井戸を掘る」必要がなく、すぐに使用できることです。 2つ目は初期投資コストが非常に低いことです。

これらはクラウドの利点ですが、クラウド ネイティブとは何でしょうか?

クラウドネイティブは標準的なサービスなので、事前に多くのことを計画する必要はありません。たとえば、デジタル変革を実現したい場合、要件は非常にシンプルです。このサービスを提供してくれる人が必要です。事前に準備をしなくても、必要な金額を割り当ててくれます。ビジネスが成長するにつれて、その基盤となるインフラストラクチャもそれに合わせて成長し、非常に回復力があります。これにより、企業のコストとエネルギーも大幅に削減され、企業は最も得意とする業務に集中できるようになり、効率が大幅に向上します。

上記の例を通して、以下の点が非常に簡単に理解できます。

まず、コンテナ＋K8sはクラウドコンピューティングの新しいインターフェースとなり、今後のトレンドになると考えています。

第二に、ソフトウェアのライフサイクル全体も変化します。かつてはソフトウェアのライフサイクルは非常に長かったのですが、クラウドネイティブテクノロジーの登場により、反復速度はますます速くなり、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合を下位に拡張し、アーキテクチャの近代化を上位に拡張できるようになりました。

最後に、企業のデジタルアップグレードを加速します。企業のデジタル変革は非常に複雑であることがわかりました。マシン、データベース、アプリケーションの購入が必要になる場合があり、完了するまでに 3 ～ 5 年かかることがあります。今日、企業はわずか数か月で完全なデジタル変革を実現できます。

3. 業界動向：データの生成・処理は質的に変化している

業界の動向から判断すると、今後データにはどのような変化が起こり、アプリケーションにはどのような変化をもたらすのでしょうか。

まず、今後データは爆発的に増加すると考えています。 2020 年の世界のデータサイズは約 40 ZB です。 40ZBのコンセプトは何ですか?例えば、映画 1 本あたりの容量が 1GB だと仮定し、世界中の人が映画を見に行くと仮定すると、データの総量は約 40ZB になります。

また、2025年の世界のデータ規模は2020年の430%になると予測されており、世界データ規模は年々拡大しています。

2つ目はリアルタイムデータ生成・処理です。本来は月に一度レポートを見るのですが、ビッグデータがあれば昨日のデータを毎日見ることができます。データはますますリアルタイムになり、数秒で応答できるようになります。マーケティングシナリオを例にとると、ダブルイレブンショッピングフェスティバルのシナリオでは、商店主が特定の店舗活動が効果的でないことに気付いた場合、1分または数分以内に広告や配送戦略を調整して、より良いマーケティング結果を達成できます。毎日データをフィードバックすると、11月12日のデータを見ると、活動の効果は大きく減少しています。したがって、リアルタイム データはこのような同様のシナリオで非常に重要な役割を果たし、リアルタイム データはリアルタイム アプリケーションにも貢献します。

3つ目は、データのインテリジェントな生成/処理です。現在、非構造化データは全データの80%を占めており、主にテキスト、グラフィック、画像、オーディオ、ビデオなどが含まれます。特に現在人気のライブ放送分野では、非構造化データをインテリジェントに処理することで、視聴者の好みやその他の情報を理解し、より良いビジネス開発を促進することができます。さらに、非構造化データは年間 55% の割合で増加し続けており、将来的にはデータ分析の非常に重要なソースになるでしょう。

4つ目は、クラウドへのデータ移行を加速することです。ガソリン車が最終的に電気自動車に置き換えられるのと同じように、データのクラウドへの移行は止められないと私たちは考えています。 2025 年までにクラウド上のデータストレージの規模は 49% に達し、2023 年までにクラウド上のデータベースの規模は 75% に達すると予測されています。

4. 業界動向: クラウド コンピューティングがデータベース システムの進化を加速

無視できないもう 1 つの業界トレンドは、クラウド コンピューティングがデータベース システムの進化を加速することです。

まずはデータベースの開発の歴史を見てみましょう。データベースは 1980 年代から 1990 年代にかけて誕生しました。当時は、Oracle、IBM DB2 などの商用データベースが主でした。これらのデータベースの一部は、現在でも市場を占有しています。

1990 年代になると、PostgreSQL、MySQL などのオープン ソース データベースが登場し始めました。中国では MySQL がより一般的に使用され、海外では PostgreSQL がより一般的に使用されています。 1990年代以降、データの量は増加し続けています。量が少ない場合は、PostgreSQL や MySQL を使用でき、1 台のマシンで問題を解決できます。データ量が爆発的に増加するにつれて、大量のデータと分析の問題を解決するために、分散方式またはミニコンピュータ方式を使用する必要が生じました。

データ分析が重要なのはなぜですか?

たとえば、データウェアハウス会社 Snowflake は、株式公開時の時価総額が 1,000 億米ドルでしたが、現在は 700 億米ドルになっています。 1 つの製品のみを製造する会社にとって、これは非常に高い市場価値です。なぜ市場価値がこんなに高いのでしょうか?

以前、ある先生と話をしたのですが、今の企業、特に電子商取引やライブストリーミングなどのインターネット企業にとって、企業にとって一番大きなコストは人件費であり、従業員の給料が主な支出を占めていると言っていました。しかし、今日では最も大きな出費は情報とデータです。企業の将来の発展計画には、現在の顧客が何を最も望み、何を必要としているか、また業界が何を発展させているかを分析するための大量のデータが必要です。そのため、企業は大量のデータを購入し、多くのデータ分析を行う必要があり、この点に関するコストが人件費を上回っています。これは、データ ウェアハウスのみを扱う企業が 700 億米ドルの市場価値を持つことができる理由でもあります。

2000 年以降、Hadoop や Spark が使われるようになり、2010 年には AWS や AnalyticDB などのクラウドネイティブな統合分散製品が登場し始めました。

(V) 業界動向: データウェアハウスはビッグデータからクラウドネイティブ+ファストデータへの進化を加速

上記は、オフライン コンピューティングからオンライン コンピューティング、オフラインとオンラインの統合、そして分散コンピューティングへと続くデータ ウェアハウスの進化の歴史です。機能は統計から AI へ、データ型は構造化から構造化データと非構造化データのマルチモード融合へ、負荷は OLAP から HTAP へ、ハードウェアはハードウェアとソフトウェアの統合へとアップグレードされ、配信はオンプレミスからクラウド ネイティブ + サーバーレスへと進化しました。

進化のさまざまな段階に応じて、それをサポートするさまざまな製品があります。

6. データベースシステムアーキテクチャの進化

上の図は、データベース システム アーキテクチャの進化を示しています。単純な論理としては、工場で 1 人が働いていたものが、その後 10 人が働く工場に発展し、さらに複数の人が働く複数の工場に発展したと理解できます。これは、単一のマシンから分散マシン、そして複数の人が同じデータを使用するまでの、データ ウェアハウス全体の発展の歴史です。

データベースの開発は人間の作業に似ています。過去には、夫婦で経営し、一方が製造を担当し、もう一方が販売を担当する店舗もありました。店が発展するにつれて、店に来る顧客もどんどん増えていきます。同じ店ですが、従業員は 10 人になるかもしれません。その後、事業はさらに大きくなり、一度に10万人の従業員を雇用し、10か所の拠点で事業を展開するようになりました。これは分散型クラウドネイティブ データ ウェアハウスです。

7. 業界動向: クラウドネイティブデータベースの主要技術

上記はクラウドネイティブデータベースの主要技術です。

ここで 2 つのテクノロジーについて簡単に説明します。 1つ目はクラウドネイティブです。クラウドネイティブとはどういう意味ですか?ユーザーがデータベースを購入する場合、業務量が少ないときや法定休日に使用していないときは料金が安くなり、業務量が多いときは料金が高くなります。オンデマンドかつボリュームに基づいて課金することは、当社のデータ ウェアハウスの要件です。

もう1つはセキュリティと信頼性です。たとえば、アリババには投資部門があります。 A社に500万、B社に100万を投資する場合、この情報は機密性が高く、外部に漏洩することはありません。この情報が従業員によって管理されている場合、従業員が退職する可能性があります。辞任後に漏洩が起これば、法的に責任を問うことは困難だろう。この極めてプライベートな情報を完全に暗号化し、最高権限を持つ DBA でもこの情報を見ることができないようにして、安全で信頼できるものにする方法。これについては後で詳しく説明します。

2. クラウドネイティブとビッグデータアプリケーション

1. 事業が直面する課題

この事業は、主に 4 つの分野で多くの課題に直面しています。

まず、データが散在していて一貫性がなく、データソースも多数あるため、データの収集が大きな課題となります。

第二に、このシステムは 40 を超えるシステムまたはコンポーネントで構成されており、非常に複雑です。もともと Hadoop をベースにしていたかもしれませんが、今では多くのシステムやコンポーネントが必要になります。一番下には HDFS があって、その上に YARN や HBase があって、その上に Hive や Flink などいろいろあるのかもしれません。とても複雑です。

さらに、分析はリアルタイムではなく、そのデータは従来のビッグデータ アーキテクチャである T+1 でのみ処理できます。

最後に、学習コストが高いという問題があります。さまざまなテクノロジーのバージョン反復速度は非常に速く、学習コストは非常に高くなります。

2. クラウドネイティブデータウェアハウス+クラウドネイティブデータレイクは、新世代のデータストレージおよび処理ソリューションを構築します。

当時、Alibaba Cloud は最もシンプルなアーキテクチャを採用しており、1 つまたは 2 つの製品を通じて製品セット全体のアーキテクチャを解決できるため、ユーザーの使いやすさが向上し、SQL のさまざまな問題を解決できました。例えば、OSSのオリジナルデータや、各種生産工程で処理されたデータの一元的な分析など。

3. クラウドネイティブデータウェアハウス: クラウドネイティブ

クラウド ネイティブ データ ウェアハウスのクラウド ネイティブ機能は、主に、データが 1 つしかない場合は、1 つのデータ用のストレージのみが割り当てられるという点に反映されています。データ量が増えると、自動的にストレージが割り当てられます。

コンピューティングでも同じことが言えます。コンピューティングや分析の需要がない場合、リソースは割り当てられません。需要がある場合にのみ、コンピューティングや分析用のリソースが割り当てられます。プロセス全体は従量課金制とリソースの弾力性に基づいています。

4. クラウドネイティブデータウェアハウス: データベースとビッグデータの統合

上記は、高スループットの書き込みと高同時実行クエリをサポートできる行と列の混合ストレージなどのクラウドネイティブ データ ウェアハウスの重要なテクノロジです。

2 番目は混合負荷です。つまり、ETL を実行してクエリを実行できます。

スマートインデックスもあります。データベースにおいて非常に重要な点は、ビジネスを理解し、インデックスを理解し、クエリに何が影響し、書き込みに何が影響するかを知ることです。そのため、ユーザーがこれらのことを管理する必要がないように、データベースをよりスマートにできることを願っています。

5. 次世代データウェアハウスソリューション

上記は次世代データ ウェアハウス ソリューションのアーキテクチャ図です。最下層はデータ ウェアハウスであり、その上層はデータ ウェアハウス モデルです。 Alibaba は、すべての情報を ID を通じてリンクするなど、Taobao Index とデータ インサイトで多くのモデルを作成しました。この情報はモデルに集約されます。このモデルには、データ ウェアハウスの計画、コード開発、データ資産管理、データ サービスなどに使用できるデータ構築管理エンジンがあります。

最上位にあるのはビジネスエンパワーメントであり、規制報告、ビジネス上の意思決定、リスク警告、マーケティングと運用など、多くの用途があります。

6. クラウドデータセキュリティ

クラウドにおけるデータセキュリティの問題について詳しく説明しましょう。どの企業も極秘データを持っており、管理者/ユーザーによる不正操作、データバックアップの盗難、悪意のあるデータ変更など、多くのセキュリティ上の問題に直面しています。さらに、データは保存、クエリ、共有プロセス全体で暗号化されており、誰も（管理者を含む）プレーンテキストデータにアクセスできません。信頼できない環境でのログの整合性を確保します。誰も（管理者を含む）ログ ファイルを改ざんすることはできません。信頼できない環境でのクエリ結果の正確性を確保し、誰も (管理者を含む) クエリ結果を改ざんできないようにします。

以前のソリューションは非常にシンプルで、データベースに書き込むときにデータを暗号化するというものでした。たとえば、データが 123 として書き込まれている場合、暗号化によって 213、312 などのランダムなシーケンスになります。これは良いアプローチのように思えますが、何が問題なのでしょうか?クエリを実行する方法はありません。たとえば、50 元を超える取引をチェックする場合、暗号化後は 50 は 50 ではなくなります。 500 になる可能性があり、元の 500 は暗号化後に 50 になります。したがって、このクエリは実行できません。これはストレージになることと同等であり、分析クエリには使用できません。

7. クラウドベースのデータ暗号化は漏洩しない

機密性を保ちながら元の SQL を使用しながらデータ分析を行う方法はありますか?

ここでの中心的な問題は、使用するハードウェアです。 ApsaraDB RDS (PostgreSQL バージョン) + Shenlong Bare Metal Server (セキュリティ チップ TEE テクノロジー) を使用すると、事前にキーを保存しておき、すべての計算とロジックを暗号化ハードウェアで実行できます。プロセス全体が暗号化ハードウェアによって保護されているため、誰かがシステムのメモリ全体をコピーしたとしても、コピーされたデータはすべて暗号化されます。これにより、運用・保守担当者が極秘データを入手した場合でも漏洩のリスクがなくなります。

III.ベストプラクティス

いくつかのベストプラクティスを見てみましょう。

DMP: フルリンクマーケティング

DMP (データ管理プラットフォーム) は、データ管理プラットフォームの略で、データ マーケティング プラットフォームとも呼ばれます。

マーケティングの核心は何でしょうか?マーケティングの核心は、人を見つけること、つまり、専門的には「人々の輪」と呼ばれる、最も関心のある人々のグループを見つけることです。

たとえば、どのようなシナリオで人々を囲む必要があるでしょうか?たとえば、今日はクラウド ネイティブに興味のある人を見つけて、一緒にクラウド ネイティブについて話し合いたいと思っています。クラウドネイティブに興味のある人を見つけるプロセスを「Circle of People」と呼びます。

もう一つのタイプは、Tmall と Taobao のレポートに似ています。たとえば、ダブルイレブンの少し前に、小売業者は特定の顧客が今年服やバッグを購入する可能性があり、その顧客は潜在的顧客であると考え、その顧客にいくつかの消費クーポンを宣伝します。

ここで最も重要なことは、ターゲット グループを正確に特定し、その人々のグループを正確に区別できることです。中国には約8億人の電子商取引消費者がいます。その核となるのは、特定の商品に興味を持っている人にメッセージをプッシュし、人々を引き付けることです。

Alibaba はデータ ウェアハウスを利用して人々を引き付けています。最初のステップは、おそらく数百万人規模のシードグループを見つけることです。彼らは、Taobaoで毎月5,000元または10,000元以上を費やすような、私たちが優良顧客と考える人たちです。すべての人物が見つかったら、2 番目のステップはグループをクラスタ化することです。

クラスタリングとは、何百万人もの人々をいくつかの小さなカテゴリに分けることを意味します。各カテゴリは特定のカテゴリを好む場合があります。たとえば、あるカテゴリでは化粧品の購入を好み、別のカテゴリではデジタル製品を購入し、別のカテゴリでは書籍を購入するのが好きです。細かいカテゴリーに分けると、例えば化粧品を買うのが大好きな人が 10 万人いるかもしれませんが、この 10 万人のほとんどは以前に化粧品を買ったことがあるかもしれませんが、今回買う可能性は低いでしょう。

そのため、8億人の消費者の中から本当に化粧品を購入する可能性が高い人を見つける必要があります。どうすればいいでしょうか？

各顧客の消費行動や過去の購入記録を AI モデルのベクトルに変換する必要があります。 2 人の顧客の購買行動が類似している場合、ベクトル間の距離は非常に小さくなるため、私たちのアプローチは非常にシンプルになります。例えば、デジタル製品に興味がある人をシードとして設定し、8億人の中から探します。これらの人々に最も近いシードベクトルを持つ 1,000 万人の人々がいたとしたら、その 1,000 万人にデジタル製品の広告やクーポンを送信し、この方法を使用してビジネス マーケティングを行うことができます。

このプロセスにはいくつかの中心的な側面があります。

1 つ目は、人口をクラスター化して分割し、過去の取引を把握することです。データは、あらゆる次元での多次元分析をサポートできる必要があります。

2 つ目は、データ ウェアハウス全体のデータに対して特定の分析を実行できることです。

3 つ目は、クラスタリング後のベクトル近似検索で、各クラスのベクトルに近い人を見つけて、その人にメッセージをプッシュします。

これは私たちが持っている機能であり、現在は AnalyticDB に基づいて実装されています。

もう 1 つは、アドホック クエリを実行することです。たとえば、デジタル製品に興味があり、昨年 iPhone 12 を購入しなかった人を見つけて、今年 iPhone 12 を購入してもらいたいと考えています。あるいは、昨年 iPhone 12 と AirPods を購入した人は、Apple のキーボードや Apple のコンピューターなどを購入する可能性が高いと考えられます。ターゲット ユーザーを正確に見つけるには、これらの人々に対してさまざまな取引調査を実施する必要があります。

洗練された広告管理

ビジネス上の課題:

1) キーワード検索イベントには高い同時実行性とリアルタイムのストレージが必要です。

2) すべてのユーザーがダッシュボードを通じて同時にコンバージョン率を照会し、複雑なクエリでは QPS が高くなります。

3) 価格調整の黄金期を逃さないために、応答時間を長く設定する必要があります。

ビジネス価値:

1) 複数サイト・複数店舗のキーワードを一元管理

2) 数万 TPS の同時書き込みを処理する。

3) 膨大なデータのリアルタイム分析と期間別のインテリジェントな価格調整。

4) キーワードを迅速に特定して分析し、利益を最大化します。

オンライン電子商取引

ビジネス上の課題:

1) 従来の MySQL データベース分析は限界に達しており、数千万または数億のデータを含む複雑なレポートを返すことができません。

2) 複雑なレポートも数秒で返されます。

3) MySQL エコシステムと互換性があります。

4) ビジネスは急速に発展しており、コンピューティングとストレージに対する要件が異なります。

ビジネス価値:

1) RDS + AnalyticDB は HTAP 共同ソリューションを実装し、ビジネスと分析を分離します。

2) 分析パフォーマンスが2～10倍向上します。

3) 分散アーキテクチャ、水平拡張、柔軟な構成、さまざまなデータ量とアクセス量要件のサポート

これは2020年から現在までの段階であり、次世代のクラウドネイティブテクノロジー、サーバーレス時代への包括的なアップグレードの段階です。アリババはクラウドネイティブ技術委員会を設立し、クラウドネイティブをアリババの新しい技術戦略に昇格しました。将来的には、クラウド ネイティブ データ ウェアハウスには、業界のより多くの主要な問題点を解決するための新機能が追加される予定です。乞うご期待。