湖仓一体解决方案

帮助用户高效搭建轻量级数据中台

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数据中台的建设挑战

建设成本高

传统企业软件（ERP、CRM、OA 等）系统核心采用单机数据库系统，在数据量提升或者面对新型智能化应用时（如广告推荐、风险监测等），无法同时满足高并发的 OLTP 查询及大数据量的复杂 OLAP 查询。

维护难度大

对于基于 Hadoop 方案的数据中台项目，在建设完成后还需要其各个组件进行管理和调优。每一个组件的配置和优化都需要专业的技术知识，且 Hadoop 的稳定性和可靠性问题也增加了维护的难度。

实时分析能力差

虽然 Hadoop 有能力处理大数据，但是它主要是为批处理设计的，对于实时数据分析的支持较弱。虽然可以通过引入其他工具如 Spark Streaming、Flink 等来改善这个问题，但是这又增加了系统的复杂性和维护难度。

异构数据难处理

Hadoop 主要处理结构化和半结构化的数据，对于非结构化的数据，如图片、音视频等，处理能力有限。并且，Hadoop 没有提供统一的数据管理和数据服务能力，对于来自不同源头、有不同格式和结构的异构数据，其整合、清洗和转换的能力较弱。

MatrixOne 解决方案

MatrixOne 的湖仓一体方案采用了全新的 HSTAP 架构设计，将数据湖和数据仓库的需求整合在一起，通过统一的对象存储存储各类异构数据，同时通过统一的SQL 引擎结合向量引擎提供对结构化、半结构化、非结构化数据统一处理分析的能力，并且提供统一的元数据管理体系。不仅大大降低了数据的存储和处理成本，而且简化了数据的管理和服务。此外，MatrixOne 还支持在统一数据源上进行大批量批量分析和实时流式分析，对于定时报表、Ad-hoc 查询、实时监控都提供了较好的支持。

高性价比
MatrixOne 可以一站式满足事务处理（TP）和分析处理（AP）的所有需求，包括增删改查的业务应用支撑能力和大数据量的分析报表能力，以及中间数据转换及聚合的流处理过程。用户可以以使用单机 MySQL 一样简单的体验实现业务分析系统的一体化。
易于维护
与传统的 Hadoop 方案相比，MatrixOne 的方案极大地简化了系统的架构和组件，使得系统的维护工作变得与维护一个关系型数据库一样简单。该方案还提供了完善的数据管理和服务能力，方便企业对数据进行统一的管理和服务。
实时分析能力强
MatrixOne 的方案支持在同一平台上进行批处理和实时分析，对于定时报表、Ad-hoc 查询、实时监控都提供了较好的支持。这对于企业来说，尤其是需要进行实时决策的企业，有着巨大的价值。
异构数据接入处理方便
MatrixOne 的方案支持多种异构数据源的接入，可以灵活处理各种格式和结构的数据，无论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，都能够有效存储和处理。这大大提高了数据的可用性和价值性。