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Flink 作为现代数据仓库的统一引擎:Hive 集成生产就绪!

在2020年,你的数据仓库和基础设施需要满足哪些需求? 我们总结了几下几点: 首先,当下的企业正快速转向更实时化的模式,这要求企业具备对线上流式数据进行低延迟处理的能力,以满足实时(real-time)或近实时(near-real-time)的数据分析需求。人们对从数据产生到数据可用之间延迟的容忍度越来越低。曾经几个小时甚至几天的延误不再被接受。用户期待的是几分钟甚至几秒钟的数据端到端体验。 第二,数据基础设施需要具备同时处理线上和线下数据的能力,两种模式在实际应用中都不可或缺。除了上面提到的流处理,用户也需要批处理做即席查询(ad-hoc query)和数据挖掘。数据基础设施不应该要求用户二选一,而应该提供两个选项并且都是高质量的。 第三,数据工程师、数据科学家、分析师和运维人员都在渴望一套统一的数据技术栈,以便更轻松的使用。大数据领域的技术栈已经支离破碎很多年了,企业可能有一套流处理系统,一套批处理系统,一套线上数据分析系统。这基本都是由于当年流处理框架不够成熟而被迫采用过时的 lambda 架构造成的问题。现在不同了,流处理已成为主流,终端用户不必再学习多种技能和维护各种复杂的工...

阿里云容器服务发布 Knative 托管服务 | 云原生生态周报 Vol. 49

作者 | 何淋波、丁海洋、陈有坤 业界要闻 阿里云容器服务发布 Knative 托管服务 Knative 是 Kubernetes 生态最流行的 Serverless 编排框架。可 Knative 的 Controller 和依赖的网关这些常驻实例需要支付额外的 IaaS 成本和运维成本,这给应用的 Serverless 化带来了一定的门槛。所以我们在 Serverless Kubernetes 中提供了托管的 Knative Serving 。托管的 Knative 开箱即用,您不需要为这些常驻实例支付任何成本。除了提供 Controller 的托管以外,我们还通过云产品 SLB 和突发性能型实例保留规格进一步降低了应用 Serverless 的复杂度,让您的服务在流量波谷时期大大的减少 IaaS 开支,并且流量波谷时期积攒的 CPU

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