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【云栖号案例 | 互联网】MaxCompute助力千寻位置实现3秒厘米级定位

云栖号案例库:【点击查看更多上云案例】不知道怎么上云?看云栖号案例库,了解不同行业不同发展阶段的上云方案,助力你上云决策! 公司简介 千寻位置是全球领先的精准位置服务公司,提供高达动态厘米级和静态毫米级的定位能力,是IoT时代重要的基础设施之一。公司成立于2015年8月,由中国兵器工业集团和阿里巴巴集团共同发起成立。千寻位置基于北斗卫星系统(兼容GPS、GLONASS、Galileo)基础定位数据,利用遍及全国的超过2400个地基增强站及自主研发的定位算法,通过互联网技术进行大数据运算,为遍布全国的用户提供精准定位及延展服务。 无人机、无人车……随着智能无人技术的兴起,背后的核心技术越加受到业界的关注。全球最大地基增强系统运营商千寻位置成功研发出全球首个支持A-北斗的辅助定位平台FindNow, 大大缩短定位时间;结合使用阿里云大计算力量的千寻云踪-位置数据接入服务,为全国智能产业提供厘米级乃至毫米级高精度位置定位,快速+精准定位,为汽车导航、精准农业、防灾减灾等行业正迎来新的机遇。 业务痛点 千寻位置网络有限公司以“互联网+位置(北斗)”为理念,通过北斗地基增强全国一张网的整合与建设...

一套 SQL 搞定数据仓库?Flink有了新尝试

数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。迅速获取数据反馈不仅有利于改善产品及用户体验,更有利于公司的科学决策,因此获取数据的实时性尤为重要。 目前企业的数仓建设大多是离线一套,实时一套。业务要求低延时的使用实时数仓;业务复杂的使用离线数仓。架构十分复杂,需要使用很多系统和计算框架,这就要求企业储备多方面的人才,导致人才成本较高,且出了问题难以排查,终端用户也需要熟悉多种语法。本文分析目前的数仓架构,探索离线和实时数仓是否能放在一起考虑,探索Flink的统一架构是否能解决大部分问题。 文末有福利,可下载电子书。 数仓架构 数据仓库可以分为三层:ODS(原始数据层)、DW(数据仓库层)、ADS(应用数据层)。 1. ODS (Operation Data Store) 层 从日志或者业务DB传输过来的原始数据,传统的离线数仓做法也有直接用CDC (Change Data Capture) 工具周期同步到数仓里面。用一套统一的Kafka来承接这个角色,可以让数据更实时的落入数仓,也可以在这一层统一实时和离线的。 2. DW (Data w...

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