持续定义Saas模式云数据仓库+实时搜索

简介： 本文由阿里云计算平台事业部 MaxCompute 产品经理孟硕为大家带来《持续定义Saas模式云数据仓库+实时搜索》的相关分享。以下是视频内容精华整理，主要包括以下三个部分：1.Why：概述与价值；2.What：应用场景；3.How：最佳实践。

一、Why：概述与价值
（一）MaxCompute
我们把MaxCompute定义为SaaS模式的企业级云数据仓库。在之前，我们可能会认为MaxCompute是一个离线数据处理引擎，也就是一个传统的数仓，但是MaxCompute所能做的事情要比传统数仓多的多。因此，我们更倾向于把MaxCompute看成一个数据处理的平台，在它上面我们可以做离线数据的处理，包括数据库的应用，传统数据仓库的应用，以及近实时的数据采集和近实时的数据查询，现在将其与MC-Holegres组件结合，我们还能做到实时数仓的应用场景。
MaxCompute是阿里云的一个托管服务，它依托于阿里云强大的基础设施，为用户提供优质、便捷的服务，其架构如下图所示。

MaxCompute有着广泛的应用场景，传统数仓所能做的，MaxCompute都能做，主要包括：
1.广告场景：用户标签计算、分析等；
2.业务运营场景：交互式业务指标计算、查询等；
3.各行业搭建数据仓库，比如流批一体、湖仓一体等；
4.云上弹性扩展大数据计算和存储。
得益于可靠的架构和强大的技术实力，MaxCompute有着非常优秀的产品技术特性，主要包括：
（1）全托管的Serverless的在线服务
1.对外以API方式访问的在线服务，开箱即用；
2.预铺设的大规模集群资源，近乎无限资源，按需使用和付费；
3.无需平台运维，最小化运维投入。
（2）弹性能力与扩展性
1.存储和计算独立扩展，支持TB到EB级别数据规模的扩展能力，可以让企业将全部数据资产保存在一个平台上进行联动分析，消除数据孤岛；
2.Serverless资源按需分配，实时根据业务峰谷变化带来的需求变化分配资源，自动扩展；
3.单作业可根据需要秒级获得成千上万Core。
（3）数据湖探索分析
1.默认集成对数据湖（如OSS服务）的访问分析，处理非结构化或开放格式数据；
2.支持外表映射、Spark直接访问方式开展数据湖分析；
3.对用户友好：在同一套数据仓库服务和用户接口下，实现数据湖分析和数据仓库的关联分析。
（4）集成AI能力
1.与阿里云机器学习平台PAI无缝集成，提供强大的机器学习处理能力；
2.可使用用户熟悉的Spark-ML开展智能分析；
3.提供SQLML可以直接使用标准SQL训练机器学习模型，并对数据进行预测分析；
4.Mars：使用Python机器学习第三方库。
（5）支持流式采集和近实时分析
1.支持流式数据的实时写入（Tunnel），并在数据仓库中开展分析；
2.与云上主要流式服务深度集成，轻松接入各种来源流式3.高性能秒级弹性并发查询，满足近实时分析场景。
（6）深度集成Spark引擎
1.内建Apache Spark引擎，提供完整的Spark功能；
2.与MaxCompute计算资源、数据和权限体系深度集成。
（7）统一而丰富的运算能力
1.离线计算(MR，DAG，SQL，ML，Graph)；
2.实时计算(流式，内存计算，选代计算)；
3.涵盖通用关系型大数据，机器学习，非结构化数据处理，图计算。
（8）提供统一的企业数据视图
1.提供租户级别的统一元数据,让企业能够轻松获得完整的企业数据目录；
2.对于更广泛的数据源，通过外表建立数据仓库与外部数据源的连接，Connect not Collect。
（9）企业级服务
1.SLA保证：99.9%服务可用性保障；
2.自助运维与自动化运维；
3.完善的故障容错（软件，硬件，网络，人为）机制。

一般来讲我们的大数据项目是需要很多个组件才能完成的，包括离线组件和实时组件。下图一个常用的场景，它是集实时、离线、分析、服务于一体的一套方案，适用于数据化运营，如智能推荐、日志采集分析、用户画像、数据治理、业务大屏、搜索等场景。这套方案是阿里巴巴最佳实践的大数据平台，具有技术领先性，降本提效，高附加值业务收益等优势。当然，整个方案涉及到的产品也非常多，包括日志服务SLS、数据传输DTS、DataHub、实时计算Flink等等，具体如下图所示。

下图是MaxCompute和Hologres两个组件融合之后的实时分析简单架构，即云原生HASP系统，通过该架构我们可以实现实时写入和实时查询。与其他的OLAP应用不同的是这种架构下Hologres和MaxCompute是一体的，可以共享存储，也就是说Hologres可以直接读取MaxCompute的数据，大大降低了存储成本。通过这两个组件，我们还可以解决离线加速、联邦分析、交互式分析等问题。

（二）Elasticsearch
Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。Elasticsearch解决了Lucene使用时的繁复性，功能强大，使用简单，能够提供实时搜索服务。Elasticsearch应用场景广泛，比如打车的场景中（例如滴滴打车），使用查询附近的车辆等功能时候，后台就是Elasticsearch在为搜索做支撑，又比如在Github中，Elasticsearch可以帮助我们利用关键字等在站内进行检索。当然，不只是网站应用，包括手机APP，只要用到站内搜索服务，都能够用到Elasticsearch或者其他的搜索服务应用。
我们为什么需要搜索引擎呢？实时搜索为什么现在这么火呢？之前我们在做数据分析的时候，可以通过写程序的方式，但是写程序对于一些数据分析师来说是一个高门槛的任务，需要一定的学习成本，包括使用SQL也有一定的学习成本。但是有了搜索引擎之后，我们只需要按照一定的条件进行筛选就可以得到我们想要的信息，大大降低了学习成本。
当前，主流的搜索引擎有两个：Solr和Elasticsearch，两者都基于Lucene发展而来。Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架，但是Lucene只是一个框架，且比较复杂，要充分利用它的功能，需要在其基础上进行扩展开发，因此有了Solr和Elasticsearch。

下图是Google Trend中两个搜索应用的趋势分析，可以看出在实时搜索领域，近几年Elasticsearch的热度已经超过了Solr，因为在实时搜索领域Elasticsearch的效果要好于Solr，但是不得不提的是Solr在现有数据的基础上进行查询搜索的速度会更快一些。

目前，Elastic 已经宣布与阿里云建立长期合作和战略伙伴关系。未来阿里云Elasticsearch将会兼容开源 Elasticsearch 的功能，以及Security、Machine Learning、Graph、APM 等商业功能，致力于数据分析、数据搜索等场景服务，与Elastic合作，共同为客户提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等场景服务。

（三）为什么需要MaxCompute+实时搜索

二、What：应用场景
当前，实时搜索的主要应用场景有三个：
1.日志和指标分析（Log/Indicator Analysis）；
2.安全（Security）；
3.站内检索（WebHosting）。
其场景的应用逻辑如下面三张图所示。

三、How：最佳实践
最佳实践主要包括数据集成和数据监控两部分，其中数据集成指的是MaxCompute和Elasticsearch两个组件之间怎么做数据交互。
（一）数据集成
下图是一个在线教育的案例，该案例大的背景是要监控企业内部包括用户的C端产生的日志，还有内部的服务端产生的日志，它由MaxCompute做数据的预分析，然后交由Elasticsearch做数据监控，其痛点主要有如下三点：。
1.监控数据实时性要求高；
2.流量波动大，自建集群投入成本高；
3.数据权限粒度要求高。

对于以上痛点，一般通用的解决方案如上图所示，包括数据采集和集中、数据ETL、数据分析和展现三部分，最后会得到如下图所示的DashBoard。

MaxCompute和Elasticsearch之间的数据交互是非常重要的一部分，将MaxCompute的数据导入Elasticsearch主要分为如下五步：
1.准备工作
创建DataWorks工作空间并开通MaxCompute服务，准备MaxCompute数据源、创建阿里云Elasticsearch实例。
2.步骤一：购买并创建独享资源组
购买并创建一个数据集成独享资源组，并为该资源组绑定专有网络和工作空间，独享资源组可以保障数据快速、稳定地传输。
3.步骤二：添加数据源
将MaxCompute和Elasticsearch数据源接入DataWorks的数据集成服务中。
4.步骤三：配置并运行数据同步任务
配置一个数据同步的脚本，将数据集成系统同步成功的数据存储到Elasticsearch中，然后将独享资源组作为一个可以执行任务的资源，注册到DataWorks的数据集成服务中，这个资源组将获取数据源的数据，并执行将数据写入Elasticsearch中的任务（该任务将有数据集成系统统一下发）。
5.步骤四：验证数据同步结果
在Kibana控制台中，查看同步成功的数据，并按条件查询数据。
（二）数据监控
经过上面的步骤，数据已经导入了Elasticsearch，我们做数据监控主要有如下两步：
1.使用Kibana的discover，view，dashboard和其他对象来查看这些数据。

2.通过导入预先准备好的Kibana对象，可以统一显示直播数据。

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