適用場景use cases

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  日志分析

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  解決方案

  UES 基于開源分布式搜索和分析引擎 Elasticsearch 構建，提供開箱即用的分析能力。客戶可以基于 UES 快速構建起 ELK 日志分析架構，即使用 Beats 作為日志采集器，采集各個服務器節(jié)點上的日志數(shù)據(jù)，經(jīng)過 Logstash 解析、過濾后，匯集至 UES 集群存儲，然后借助 Kibana 的可視化分析能力構建分析看板，高效的進行可視化日志分析工作。如果日志規(guī)模龐大，可以在上述架構中引入消息隊列 UKafka，確保持續(xù)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸和處理。

  
  
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  實時計算

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  解決方案

  UFlink 基于開源流式計算引擎 Flink 構建，提供了完全托管的流式計算平臺。客戶可以將數(shù)據(jù)源不斷產(chǎn)生的流式數(shù)據(jù)接入各類流式數(shù)據(jù)存儲，如消息隊列 UKafka，然后創(chuàng)建 UFlink 集群從 UKafka 中訂閱流式數(shù)據(jù)。開發(fā)者將編寫的業(yè)務處理代碼提交至 UFlink 集群，即可借助其強大的流式計算能力對這些數(shù)據(jù)進行實時處理，計算結果可以推送到各類數(shù)據(jù)存儲中，如數(shù)據(jù)倉庫 UDW，以供業(yè)務應用或者進行進一步的處理。
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  數(shù)據(jù)倉庫

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  解決方案

  可以利用UHadoop/UDW快速的構建離線數(shù)倉，對海量數(shù)據(jù)進行分析和展示；利用Kafka+UFlink+UDW構建實時數(shù)倉，可以輕松的應對上百億數(shù)據(jù)的實時分析平臺；對當前的業(yè)務數(shù)據(jù)進行實時\準實時分析、挖掘，加快需求響應速度，能夠讓企業(yè)快速的感知市場的變化，加快決策與實施。

  
  
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  機器學習

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  解決方案

  MADlib提供了豐富的分析模型，包括回歸分析，決策樹，隨機森林，貝葉斯分類，向量機，風險模型，KMEAN聚集，文本挖掘，數(shù)據(jù)校驗等。通過UDW的MADlib擴展，用戶可以在UDW數(shù)據(jù)庫中方便的使用MADlib功能；利用UHadoop中Spark MLlib中的機器學習庫，實現(xiàn)業(yè)務的預測分析、個性化推薦、異常檢測等。