課程簡(jiǎn)介

案例背景:
在IT運(yùn)維、智能駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景，每天都要采集海量的結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)的Hadoop系列工具來(lái)處理，都面臨著開(kāi)發(fā)成本高、運(yùn)行效率低、運(yùn)維復(fù)雜等問(wèn)題。除互聯(lián)網(wǎng)大廠外，一般傳統(tǒng)企業(yè)都難以組建一支大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，投入產(chǎn)出不成正比。

解決思路:
濤思數(shù)據(jù)針對(duì)結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)（時(shí)序數(shù)據(jù)）的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)了獨(dú)有的處理引擎TDengine，集時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存、消息隊(duì)列、流式計(jì)算、訂閱等系列功能于一體，而且無(wú)論是數(shù)據(jù)插入、簡(jiǎn)單查詢還是數(shù)據(jù)聚合的性能，相對(duì)Hadoop系統(tǒng)，都是10倍以上的提升。

成果:
TDengine的核心代碼已經(jīng)開(kāi)源，star超過(guò)11K，fork數(shù)2900，issues數(shù)接近2000，收到開(kāi)發(fā)者的高度好評(píng)。目前上線的免費(fèi)用戶已經(jīng)超過(guò)100家，付費(fèi)客戶超過(guò)30家。

目標(biāo)收益

1：了解結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
2：如何高效的插入數(shù)據(jù)
3：如何高效的做實(shí)時(shí)聚合查詢
4：分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
5：零運(yùn)維管理是如何做到的

培訓(xùn)對(duì)象

課程內(nèi)容

案例方向

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智能數(shù)據(jù)分析/企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)架構(gòu)演進(jìn)/流式計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)/數(shù)據(jù)庫(kù)的未來(lái)

案例背景

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在IT運(yùn)維、智能駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景，每天都要采集海量的結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)的Hadoop系列工具來(lái)處理，都面臨著開(kāi)發(fā)成本高、運(yùn)行效率低、運(yùn)維復(fù)雜等問(wèn)題。除互聯(lián)網(wǎng)大廠外，一般傳統(tǒng)企業(yè)都難以組建一支大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，投入產(chǎn)出不成正比。

收益

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1：了解結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
2：如何高效的插入數(shù)據(jù)
3：如何高效的做實(shí)時(shí)聚合查詢
4：分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
5：零運(yùn)維管理是如何做到的

解決思路

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濤思數(shù)據(jù)針對(duì)結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)（時(shí)序數(shù)據(jù)）的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)了獨(dú)有的處理引擎TDengine，集時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存、消息隊(duì)列、流式計(jì)算、訂閱等系列功能于一體，而且無(wú)論是數(shù)據(jù)插入、簡(jiǎn)單查詢還是數(shù)據(jù)聚合的性能，相對(duì)Hadoop系統(tǒng)，都是10倍以上的提升。

結(jié)果

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TDengine的核心代碼已經(jīng)開(kāi)源，star超過(guò)11K，fork數(shù)2900，issues數(shù)接近2000，收到開(kāi)發(fā)者的高度好評(píng)。目前上線的免費(fèi)用戶已經(jīng)超過(guò)100家，付費(fèi)客戶超過(guò)30家。