優刻得上線智能大數據平臺USDP，助力企業快速構建大數據服務

優刻得大數據團隊于近期上線了大數據智能平臺（UCloud Smart Data Platform，下文簡稱 USDP） ，旨在幫助企業快速搭建大數據分析處理平臺，并對大數據集群進行集中管理，從而降低企業的大數據開發、維護成本。

在互聯網市場的頭部效應下，企業所面臨的競爭壓力越來越大，如何有效解決獲客成本高、用戶黏性低、變現能力弱等問題，正是越來越多的企業開始構建大數據平臺的初衷。但由于大數據解決方案所涉及的組件錯綜復雜、技術門檻較高，且初期投入的資源和后期的維護成本較大，十分考驗企業的大數據平臺組建和運維能力，在此背景下，USDP應運而生。

一站式大數據智能管理平臺

USDP是幫助企業構建云端托管型的一站式大數據采集、存儲、分析、應用和運維的智能平臺。其產品架構圖如下：

從上圖可以看出，USDP是構建在UCloud優刻得公有云IaaS基礎資源之上，提供 Hadoop生態的服務系統，如HDFS、Hive、HBase、Spark、Flink、Presto、Atlas、Ranger 等眾多開源大數據服務組件，并對這些組件進行配置管理、監控告警、故障診斷等智能化的運維管理，從而幫助企業快速構建起大數據的分析處理能力。

用戶可通過 USDP 方便快速地部署大數據集群中的各類服務與組件，并集中式地運維這些組件。且在部署服務與組件的過程中，USDP 可以全自動化完成整個流程，大大降低了部署成本。

同時，USDP 中集成的實時監控視圖與告警策略可以幫助運維人員及時獲取異常告警信息，快速定位和排查問題。

除此之外，USDP 高度集成了 Hadoop 生態中的服務與組件，并且全部基于 Apache 版本完成適配，無深度修改，因此用戶無需擔心服務組件使用過程中造成的 API 不兼容問題，用戶業務也無需擔心被非 Apache 開源協議之外的服務框架所綁定。

輕量級、自動化運維的大數據“管家”

USDP 作為純國產化、UCloud優刻得自研的大數據管理服務，可以實現云上、云下交互的便捷統一，其具體特點如下:

> 全面的組件支持

基于開放式的管理架構，USDP 集成了 30 余款開源的大數據組件，涵蓋數據集成、數據存儲、計算引擎、任務調度、權限管理等大數據處理的各個環節，全面性為業界之最。企業可以根據自身業務特點和需求，從中選擇相應的組件來搭建自己的大數據處理平臺。

> 完善的監控告警機制

源自多年的大數據運維經驗積淀，USDP 為每款組件預置了完善的監控和告警模板，豐富的監控指標和靈活的告警方式，幫助用戶及時掌握各個組件的運行狀況，進行必要的維護和優化。與此同時，智能化的故障診斷工具和專業的技術支持團隊，為大數據集群的穩定運行保駕護航。

> 可視化工作流UDS

UDS(UCloud優刻得 Data Studio)是一款UCloud優刻得自研的輕量級、分布式、易擴展的可視化DAG工作流任務調度系統。通過拖拽式的工作流開發 IDE，簡單 Web 式拖拽操作來完成整個大數據工作流的任務開發。內置了豐富的處理器，多樣化的任務支持：Shell、Python、Hive、Spark、MR、SQL、子流程等。

UDS提供可視化的流程定義能力，可對大量異構數據源提供高速穩定的數據集成能力，并在同步過程中實現對數據的ETL操作。

>安全穩定

公有云USDP 的底層資源為用戶所獨享，集群位于獨立的虛擬私有網絡中，實現了有效的安全隔離。同時，USDP 集成的各個組件編譯自 Apache 社區穩定版本，經過了嚴格的兼容性測試和壓力測試，關鍵性組件都支持高可用特性，確保集群穩定可靠運行。

> 彈性易用

針對大數據應用場景，公有云USDP 提供了豐富多樣的機型（大數據物理機、普通云主機、快杰云主機等）供用戶選擇，并結合公有云的彈性伸縮能力，有效控制實際使用成本。向導式的操作流程和完善的場景案例，幫助用戶輕松上手。

> 支持私有化部署

USDP除了與UCloud優刻得公有云IaaS集成，還可以作為獨立的大數據組件管理平臺部署在私有化的數據中心，并兼容虛擬機、物理服務器環境。為私有化部署的客戶提供與公有云體驗一致的大數據平臺服務。

UCloud優刻得還提供基于USDP的軟硬一體交付方案，已提前預裝完成USDP服務，實現用戶插電即用的大數據平臺管理服務。

典型應用場景

1、數據倉庫

目前國內最常用的數倉模型為維度數倉，就是按照事實表、維度表來構建數據倉庫、數據集市。在該體系中，維度是描述事實的角度，如日期、客戶、供應商等，事實是要度量的指標，如客戶數、銷售額等。通過 USDP，用戶可以部署構建維度數倉所需的一切服務，幫助企業快速構建數據中臺。

2、機器學習

在機器學習領域，對運算往往有大量需求，通過 USDP 中的Spark、Flink 等分布式運算框架，搭配官方算法或自研算法，即可事半功倍的進行機器學習開發。同時，在深度學習領域，建模所需的大量數據，也可以存儲于 HDFS，從而真正實現一站式開發。

3、實時計算

可以利用USDP中的Kafka、Flink、Spark Streaming對數據進行實時處理，來滿足實時風控、實時推薦、實時日志分析、實時點擊等場景需求。

總結

大數據時代，數據作為企業的核心生產要素，其隱藏的商業價值離不開大數據技術的深度挖掘，而USDP的推出正是為了解決目前企業構建大數據解決方案所面臨的高成本、高技術門檻等問題，助力更多企業快速構建大數據服務，充分釋放數據生產力的商業價值。