
导读 本次分享主题为 TBDS 新一代数据湖仓助力企业数据架构升级。文中将介绍 TBDS 新一代数据湖仓产品的能力升级,以及 TBDS 新一代产品在企业数据架构实时化、云原生化升级中的实践。
1. TBDS 新一代数据湖仓架构
2. 全新架构 全新体验
3. 环境全面适配
4. 企业数据架构升级实践案例
01


开放敏捷:我们提供开放接口和 Serverless 架构,实现快速接入,高度集成和开箱即用的体验。
弹性伸缩:利用云原生架构支持存储和计算的极限伸缩。允许自定义弹性配置,实现资源共享和严格隔离间的平衡
混合负载:支持多种主流引擎,以满足多样化的工作负载,通过云原生跨级性调度,实现实时和离线任务的混合部署。
集约成本:安全加固,提供集中化的资源和权限管理,支持细粒度控制,确保数据流动和使用的安全性。
兼容统一:兼容经典大数据平台,以便于我们的业务升级,并通过统一元数据消除数据孤岛,最大化业务价值。

技术复杂性高:企业的基础设施运营规划、人才储备等多方面都有着很高的要求,一个企业通常需要数名资深工程师组成的团队才能管理运维一个数据湖系统。
运维配套设施匮乏:企业匮乏数据迁移、容灾备份、监控、异常告警等基础设施。
资源成本高:企业运营中对于计算存储资源很难提前进行准确的估计,成本非常高。
技术抗风险能力弱:在技术能力方面,由于开源技术繁多,规范各异,企业难以应对技术的高速迭代。


全新架构 全新体验
架构升级困难:受限于湖仓方案,技术实现和管理机制,用户难以实现从传统数据平台架构到新湖仓架构的平滑过渡,导致新湖仓能力难以及时落地。
安全管控困难:湖仓一体场景下需要通过多引擎方式支持不同工作负载,但是传统模式下数据权限跟引擎深度偶合,用户需要进行多次授权,用户体验差,管理上也缺少统一的数据和资源管理视图。
运维复杂:大数据体系对接的应用场景复杂,同时,数据湖框架引发的小文件问题尚未得到彻底解决,增加了运维的难度。


在开发层面,我们提供兼容 Hive 协议的统一访问接口,使得旧业务代码无需修改,便可在新湖仓架构平台上面运行,实现了完全兼容。
分析层面,基于统一元数据自动纳管旧集群源数据,可实现全域数据的无缝联邦计算跟分析。
在管理层面,TBDS 云湖仓通过虚拟集群技术实现跨多个 Kubernetes 资源的隔离和弹性伸缩,相较于 Yarn 提供了更加灵活的资源管理方案。


环境全面适配


企业数据架构升级实践案例
在某头部保险公司,TBDS 湖仓助力用户实现了司内的多个大数据湖的统一,并且实现了客户核心业务的实时化改造,从T+1 或小时级的业务升级成分钟级。同时,结合腾讯 WeData 的数据开发治理能力,实现了客户业务数据集成、开发、治理到数据资产盘点、资产运营的全链路无缝贯穿。
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