MaxCompute (旧プロダクト名 ODPS) は、大規模データウェアハウジングのためのフルマネージドかつマルチテナント形式のデータ処理プラットフォームです。さまざまなデータインポートソリューションと分散計算モデルにより、大規模データの効率的な照会、運用コストの削減、データセキュリティを実現します。

利点

大規模コンピューティングとストレージ
EB レベルのデータ保存と計算が可能です。
主要な計算モデル
SQL、MapReduce、Graph、および MPI の反復アルゴリズムが利用可能です。
セキュリティ
7 年以上にわたり、安定したオフライン分析サービスを提供し、マルチレベルでのサンドボックス保護とモニタリングが可能です。
コスト削減
企業のプライベートクラウドよりも効率的なコンピューティングとストレージを提供し、購入コストを 20% から 30% 削減します。

特徴

  • Tunnel 機能

    データ Tunnel、履歴データ Tunnel、増分データ Tunnel をサポートしています。


    複数のデータ Tunnel と履歴データ Tunnel

    MaxCompute は、Tunnel を使用してデータを送信します。Tunnel はスケーリングさせることができ、日常的に PB レベルのデータをインポート/エクスポートします。複数の Tunnel を介して、すべてのデータや履歴データをインポートできます。Tunnel サービスは、Java SDK をサポートしています。MaxCompute クライアント上でコマンドを使用して、クラウドとファイルやデータを交換できます。


    リアルタイム増分データ Tunnel

    MaxCompute は、リアルタイムでデータをアップロードするための DataHub サービスを提供しています。このサービスは低レイテンシで、簡単に操作できます。また、増分データのインポートに非常に適しています。DataHub では、Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop などの複数のデータ転送プラグインがサポートされます。Log Service を使用して簡単にログを MaxCompute に送信できるほか、ビッグデータ開発キットを使用してログの解析とマイニングを実行することもできます。

  • テーブル形式でのデータ保存

    MaxCompute はすべてのデータをテーブル形式で保存し、ファイルシステムを公開していません。高い圧縮比で圧縮された列式保存により、コストが大幅に削減されます。MaxCompute の圧縮比は 5 です。

  • 計算モデル

    SQL、MapReduce、Graph などの計算モデルをサポートしています。


    SQL

    MaxCompute SQL は、標準的な SQL 構文と Hive 構文に準じています。両者を組み合わせた構文は Hibernate Query Language (HQL) と似ているので、SQL や HQL のプログラマーは MaxCompute SQL を簡単に使用することができます。SQL 計算モデルを実行するためのコンピューティングフレームワークは、一般的な MapReduce モデルよりも効率的です。ただし、MaxCompute SQL はトランザクション、インデックス、更新、削除をサポートしていません。


    MapReduce

    MaxCompute は Java MapReduce プログラミングモデルを提供します。MaxCompute には、ファイル API がありません。システム内のテーブルとの間でデータを読み書きする必要があります。そのため、MaxCompute の MapReduce モデルは、オープンソースコミュニティの MapReduce モデルとは異なります。たとえば、並べ替えやハッシュのアルゴリズムをカスタマイズできません。ただし、開発プロセスはシンプルになります。また、MaxCompute は Extended MapReduce (MR²) モデルを提供します。このモデルでは、Map 操作の後に、複数の Reduce 操作を実行できます。


    Graph

    MapReduce で K-Means や PageRank などの複雑な反復計算を行った場合、タスクを完了するのに非常に時間がかかります。そのため、MaxCompute は Graph モデルを使用して、効率的にタスクを実行します。

  • セキュリティ

    MaxCompute は、マルチテナント形式のコンピューティングプラットフォームです。デフォルトでは、テナントは分離されていて、データを共有しません。ただし、同一プロジェクトグループ内の他のユーザーに、特定のデータに対する権限を設定することができます。

利用イメージ

  • コスト削減
  • データウェアハウス
  • ログのビッグデータ解析
  • データ管理
  • プレシジョンマーケティング
  • 大容量データの分析
コスト削減

East Environment Energy

コスト効率の良い迅速なクラウド移行

すべての関連するサービスを 3 か月以内にクラウドに移行する支援をしました。East Environment Energy ではビッグデータプラットフォームを構築せずに移行し、データ処理時間を 3 分の 2 以上短縮しました。また、クラウド上のグリーンエネルギー利用データも確保しています。

利点

  • 主要業務への集中

    3 か月以内にすべての関連するサービスをクラウドに移行する支援をします。クラウド上に大量のリソースを置くことで、業務遂行に役立ちます。

  • コスト削減

    人材投入や研究開発にかかるコストを大幅に削減できます。

  • 安全性と信頼性

    豊富な機能と安定したパフォーマンスにより、お客様のデータをクラウド上に確実に保護できます。

関連プロダクトとサービス

データウェアハウス

Xiaohongchun

データウェアハウス

データウェアハウスはクラウドコンピューティングおよびビッグデータのアプリケーションに不可欠です。Xiaohongchun は MaxCompute を使用してデータウェアハウスを構築中です。

課題

  • クラウド移行

    Step 1:DataX および Tunnel を使用して MaxCompute とデータを同期します。

  • データクリーニング

    Step 2:Dataworks を使用してデータ同期とデータクリーニングを実行します。

  • データの表示

    Dataworks を使用して、抽出・変換・ロード (ETL)、および Online Analytical Processing (OLAP) を行い、結果を Quick BI によりレポート生成します。

ログのビッグデータ解析

Moji Weather

効率的な開発およびコスト効率に優れたストレージとコンピューティング

Moji Weather ではログ分析機能を MaxCompute に移行したことで、開発効率が 5 倍向上し、ストレージおよびコンピューティングコストは 70% 削減されました。毎日 2TB のログを処理・分析し、分析結果を考慮した経営戦略の決定を実現しました。

  • ビジネス効率の強化

    SQL ですべてのログを分析しており、ビジネス効率が大幅に強化されます。

  • ストレージ効率の改善

    ストレージとコンピューティングコストが大幅に削減され、パフォーマンスと安定性が改善されます。

  • ビッグデータの適用が簡単

    多数のオープンソースのプラグインを提供しており、クラウドへの移行が簡単です。

データ管理

Nailist

大量ユーザーデータの効率活用

Nailist は主に E コマースのビジネスを展開しており、現在数百万人のユーザーがサービスを利用しています。そのため、大量のユーザーデータを活用し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる必要があります。

  • ユーザーデータの管理

    大量のユーザーデータを管理できます。

  • データの分析とモニタリング

    ビジネスデータの分析とモニタリングが可能になります。

  • ビジネス需要への素早い対応

    ビジネス拡大に伴う新しいビジネスデータの分析の需要に対応します。

プレシジョンマーケティング

Huihe Marketing

ビッグデータをベースとした高精度なマーケティング

Huihe Marketing では、MaxCompute を使用してビッグデータに基づく高精度なマーケティングプラットフォームを構築しました。このプラットフォームで MaxCompute にすべてのログを格納し、DataWorks でオフラインスケジューリングと分析を実行します。

利点

  • コスト効率の良い大量データの分析

    大容量のログの統計・分析処理を実行することで、コスト効率の良い開発が可能になります。

  • リアルタイムのデータ検索・分析

    検索リクエストに対して即時に結果を返します。

  • 利用者に優しい機械学習機能

    アルゴリズムモデルの品質は最終的な収益にも反映されます。MaxCompute では利用者に優しい機械学習機能を提供します。

関連プロダクトとサービス

大容量データの分析

PING++

大量のマーケティングデータ分析

Ping++ では毎日数百万件のトランザクションを処理しています。そのため、セキュアで信頼性の高いビッグデータプラットフォームを使用する必要があります。大容量のトランザクションを解析することにより、ビジネス効率が向上し、ユーザーのロイヤリティを高めます。

  • 豊富な機能

    ストレージ、コンピューティング、BI、および機械学習などさまざまな機能を提供します。

  • 高速、高効率、低コスト

    ネットワーク系企業として、サービスを低コストで提供します。

  • 安全、安定、信頼性

    自身のデータの分析にのみ使用できる高度なデータ保護機能をサポートします。

高品質なサポート

1 対 1 のプリセールスコンサルティング、24 時間体制のテクニカルサポート、迅速な応答、チケット増量

1 対 1 のプリセールス
コンサルティング

経験豊富なクラウドエキスパートによるコンサルティング。 詳細を見る

24 時間体制の
テクニカルサポート

週 5 日 10 時間から 24 時
間 365 日にサービス時間を
延長。 詳細を見る

各四半期に 6 枚の無料
チケット

無料チケットの数を、四半期ごとに 3 枚から 6 枚に倍増。 詳細を見る

迅速な応答

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