开放可控的企业级大数据平台建设大揭秘

“数智基建+数智应用”赋能分享01期实录，该分享课件已上传至官网
➡️课件下载：https://www.dtstack.com/resources/1084/?src=szsm
以下为本次分享的回顾：
一、实现企业级大数据平台的国产化数据替换

1、数据指数增长使企业发展陷入挑战
自21世纪以来，互联网的迅猛发展推动了全球数据量的指数级增长，预计到2035年，全球数据总量将达到2142ZB。随着数据极速增长，同样给企业在数据存储、计算和管理方面带来了前所未有的挑战。传统企业依赖如MySQL和Oracle等关系型数据库来处置惩罚结构化数据，但随着数据量的快速增长，传统关系型数据库逐步迎来了本身的性能瓶颈。数据增长的同时，企业对数据处置惩罚的需求也变得更为复杂和多样化，包括对实时数据处置惩罚、个性化数据分析、实时风险管理、跨平台数据整合、大规模图像和多媒体数据处置惩罚及物联网数据处置惩罚等数据处置惩罚场景，传统数据库显得更加力有未逮。

面对这些多样化的需求，企业需要去寻找更高效安全的存储计算引擎去解决企业日趋增长的业务和数据需求，现有的一些开源大数据技术或国外商业化大数据产品，虽然能满意企业存储计算的需求，但却存在诸多题目，比如：

2、大数据存储计算平台EasyMR为企业保驾护航
为了资助企业解决大数据集群运维、稳固性、自主可控、国产化适配等题目，袋鼠云推出了大数据存储计算平台-EasyMR，这是袋鼠云自研的面向企业级用户的大数据存储计算平台，专注于为各行业提供全生命周期的大数据管理、处置惩罚和运维解决方案。EasyMR 不仅兼具大数据运维管理能力，还深度集成了Hadoop、Hive、Spark、Flink、HBase等大数据组件，完全兼容 Apache 开源生态，支持企业级安全管控，一键开启 LDAP+Kerberos+Ranger 认证权限体系。旨在为用户提供一个安全、稳固、可扩展、易维护的企业级大数据平台。

1）三大引擎优化增强
EasyMR 核心组件基于开源Hadoop社区，依托强大的技术研发能力，针对大数据核心组件进行了Bug、漏洞的修复，保障产品的稳固性、安全性。针对计算引擎组件进行了功能、性能全面增强。

• Spark计算引擎优化增强
  

• Flink计算引擎优化增强
  

• Paimon计算引擎优化增强
  

2）适配信创国产化
除了计算引擎增强优化外，EasyMR从数据库到操作系统、芯片实现全面的国产化适配验证。覆盖市场上95%国产化场景。

3）六大上风解决企业数据核心题目
EasyMR产品拥有六大上风：

• 提拔数据管理与计算效率
  

通过优化后的分布式存储与计算引擎，EasyMR 能够大幅提拔企业大数据处置惩罚的效率，同时 EasyMR 支持动态资源调度与扩展，能够灵活应对企业在业务增长中的弹性需求。

• 满意企业国产化需求
  

EasyMR不仅广泛适配国内外主流的操作系统、数据库，还支持多种硬件架构（如x86、ARM）从数据库到操作系统、芯片实现全面的国产化适配，同时具备定开能力满意客户国产化需求

• 全面保障数据安全与合规保障
  

通过自主研发的安全审计模块、用户权限管理系统和国产化适配能力，EasyMR能够确保企业数据的安全和合规

• 完全兼容开源生态并深度优化
  

EasyMR 全面兼容 Hadoop 生态系统中的主流组件，并在此基础上对核心计算引擎进行二次开发与深度优化，增强了计算引擎的性能和可扩展性

• 技术架构自主可控
  

EasyMR 的大数据运维管理平台100%自主研发，完全摆脱外部技术依赖

• 助力企业实现降本增效
  

大数据运维管理平台简化了企业的大数据集群运维过程，提供自动化运维、实时监控、故障预警与数据备份功能，在保障高性能的同时助力企业实现降本增效。
二、开放架构与生态融合

EasyMR产品在设计之初，实在有考虑到开源路线、闭源路线两种路线，两种路线也有明显的差别点：

但是依附着灵活性、可拓展性及技术迭代速度快等特点，开源架构的路线成为众多厂商的首选，而EasyMR也是选择这条开源路线，站在巨人的肩膀上建设安全、稳固、自主可控的企业级大数据存储计算平台。同时EasyMR还适配兼容了Apache生态的30多种开源组件，能快速迭代最新的产品技术。

三、企业级实践案例剖析

针对新客户，EasyMR从需求调研、集群规划、制定交付方案、项目实施及服务保障等方面，提供全链路的交付保障。

以下是某天下性股份制商业银行实践案例：

本次分享具体介绍了EasyMR怎样通过自主可控的核心技术构建企业级大数据平台，实现国产化替换，并为企业提供了一个安全、稳固、可扩展、易维护的解决方案。若您对分享内容感爱好，可以➡️阅读原文获取课件资料。
《数据资产管理白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1073/?src=szsm
《行业指标体系白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1057/?src=szsm
《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001/?src=szsm
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