对开源组件进行了深度定制化,核心组件相对开源性能数倍提升,可对PB级数据量实现复杂的查询和分析。具有高可扩展性,用户可以通过增加集群节点数量,线性提高系统的处理能力
支持低延迟/高可用/具有Exactly-Once语义的流式计算、高吞吐高并发的批处理计算、灵活的分布式机器学习计算、基于内存的图计算等多种计算模式。广泛适用于实时数仓和离线分析等领域
平台中的Xlearnling机器学习框架,预置了主流的Tensorflow、Caffe、MxNet、Honvord等主流机器学习/深度学习框架,并内置分布式内存参数服务器,支持十亿维度的机器学习计算
提供包括标准API、命令行、SQL、WEB控制台等作业接口,支持通过统一SQL提交流式/批处理计算任务。提供统一的作业监控分析能力,对作业运行效率和异常进行分析
预置了大量常用的数据操作与数据服务功能,如:数据自动归档、冷数据自动编码转换、数据备份、数据同步等;另外还提供了数据冷热分析、操作审计、血缘分析等工具
集成基础平台的自动化部署和扩容、统一的配置管理、智能的监控告警、运行时异常检测/诊断分析、故障自愈等功能,以及运维工单/运维通告、自助监控设定、故障报告与SLA评估等运维工具集
为用户提供详细的存储成本和计算成本的分析数据和成本异动监控。通过集成的冷热数据分析系统、作业耗时分析等功能,为用户提供可能的成本优化方向和指引
提供包括大数据4A、边界网关、代理访问在内的多种安全风险加固机制。配合容器技术实现平台对多租户访问的资源隔离
提供实时流式数据采集、离线异构数据同步功能。可以方便的将各种数据接入到奇麟大数据平台中
数据存储服务,提供对结构化、半结构化、非结构化数据的存储功能,并提供丰富的访问接口,同时提供分布式实时索引系统
提供通用的分布式资源管理系统,用于调度分配CPU、内存、IO、网络、磁盘等资源,保证作业的稳定性和资源的利用率,为MapReduce、Spark、FLink、MPI等多种计算框架提供底层资源管理服务,还可以为其他任何需要资源调度的应用提供支持,以满足批处理、流式计算、机器学习等各种场景
(1)运行在360统一资源调度框架之上的传统Hadoop数据处理工具集,以Mapreduce、Spark、Flink等通用批流计算框架和通用数据处理工具集为代表
(2)基于Hadoop生态的批流计算框架和通用数据处理工具集构建的数据计算分析能力,包括通用计算、图计算、通用数据检索、机器学习、在线数据分析等
奇麟大数据平台提供Http、JDBC、原生API等多种方式进行大数据平台操作和数据访问。同时用户也可以在不需要任何培训的情况下,通过平台提供的界面,快速完成大数据平台的资源申请、作业开发,挖掘大数据中的各种价值
提供大数据基础平台自动化运维系统,可以实现大数据平台自动化部署、运维管理等功能,通过web化一键部署大数据平台,可以实现快速扩容、服务启停、配置管理、升级、卸载、监控、报警等运维操作
对奇麟大数据平台,包括数据采集、数据存储与计算分析、平台访问接口在内的各层子系统,提供流程审计、数据安全、认证授权、操作系统安全、网络安全、基础设施安全的安全能力,保障整个大数据平台的安全。通过运维管理与安全体系层对应系统支持子系统,提供用户管理、权限管理、资源管理、灾备管理、安全加固等功能
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