我花10个小时，写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析

时序模型：主要保存用户的在线的时空位置等信息，可以基于业务场景需要进行各种快速的计算，比如非常方便的计算驻留时长，存储于Hbase或TSDB（时序数据库）：

4、实时服务

有了实时模型还不够，数据中台还需要提供图形化、流程化、可编排的数据开发工具，才能真正的降低实时数据开发成本。但由于离线和实时数据处理的技术手段不同，导致针对这两种类型的数据开发和管理大多是在不同的平台承载的。

比如以前我们的离线数据模型是通过DACP平台管理的，但实时数据则游离在DACP平台之外，其往往属于应用本身的一部分，应用需要通过编写特定脚本去消费和处理流处理引擎中的原生数据，这种处理的门槛不仅高，而且资源浪费也挺严重，每个实时应用其实都是流数据的孤岛。

站在应用的角度看，业务其实需要的是一个统一的数据开发管理平台，离线和实时数据应作为统一的对象进行管理，比如具备混合编排，混合关联等能力，用简单的类SQL定制化输出应用所需的各类数据，从而高效的对外提供实时/离线数据服务。

5、实时应用

数据中台如果能支持实时数据的快速编排，根据我们的测算，其实时场景应用的数据开发、测试、部署周期会由0.5-1个月降低为1-2天，效益是很高的。

阿里处理的数据量已达EB级，相当于10亿部高清电影的存储量。在 2016年双十一当天，实时计算处理的数据量达到9400万条/秒。而从用户产生数据源头采集、整合并构速数据、提供数据服务，到前台展现完成仅需2.5秒。

"友盟+”是阿里把收购的几家数据公司整合升级后，组成的一家数据公司。这里仅以2017年“友盟+”对外公开的部分指标为例，其中的数据覆盖14亿部活跃设备、685 万家网站、135万个应用程序，日均处理约280亿条数据，这一切都建立在阿里强大的数据处理技术底座之上。

如果实时数据足够多，场景足够丰富，建立实时数据中台的必要性还是非常高的。

随着大数据内外运营的深入，我们发现这种需求越来越多，你会惊奇的发现，很多时候需求是随着你技术能力的加强而增加的，很多时候，技术就是第一生产力。我们很多负责变现的产品、运营经理应是深有体会的。

从那个时候起，我就在想我们能否建立一个真正的实时数据中台，能够快速高效的创建海量的实时应用，从而将大数据的管理和应用水平提升到一个新的阶段，终于我们现在走到了这条路上。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!