基于数加平台的大数据Serverless 实践（19页）.pdf

1、班输基于阿里云数加平台的大数据Serverless 实践目 录content数加平台简介大数据应用的特点数加平台Serverless 架构解析典型场景实践分享您最擅长交给我们数加平台数据应用智能语音服务，图像/视频分析服务一站式数据开发、分析、应用平台企业数据门户，经营分析系统，企业级数据仓库，部门数据集市，活动直播大屏，地理信息可视化，客户画像分析，精准广告营销，订单智能派送，调度系统，风险预警与管控，信用评估，数加平台简介数加是阿里云大数据的品牌名，旗下包含一系列的大数据产品及服务。大数据产品概览大数据计算服务（MaxCompute）分析型数据库流计算数据开发Data IDE机器学习推荐引

2、擎Quick BI公众趋势分析人脸识别数据可视化DataVOCR智能语音服务第三方API智能算法数据展现加工层计算引擎定制化应用数据应用基础平台123流程长，业务逻辑复杂从数据的采集，存储，分析，挖掘到最终提供数据服务需要把多种数据源融合，关联分析场景多样化，不确定性强大数据相关的应用要产生价值，需要业务紧密结合，很多场景都是探索性质，并且要随着业务变化和反馈持续的调整技术门槛高多种计算引擎，离线，在线，流式，多种计算模型，SQL,MR，大规模机器学习的组合使用大数据应用的特点如何把数据科学家从基础设施运维的复杂性中解放出来？数加平台给出的答案：Serverless 架构数加Serverles

3、s 架构解析Serverless 架构产品典范：MaxComputeMaxCompute 架构MaxCoumpute 服务化的架构，提供的是大数据计算的能力，而不是计算的工具或者环境123物联网大数据应用组合使用数加平台提供的Datahub，StreamCompute,MaxCompute,DataV 等服务实现物联网数据的分析应用预测即服务组合使用数加平台提供的MaxCompute,机器学习，在线预测等服务实现孩子成绩的预测个性化推荐使用数加平台的推荐引擎快速搭建个性化推荐系统典型场景实践分享物联网案例：智慧水务物联网大数据应用参考架构利用数加平台的服务预测孩子的成绩个性化推荐案例1 添加资

4、源2 添加业务配置数据3 配置推荐场景算法4 API对接5 查看效果报表五个步骤，轻松实现个性化推荐推荐引擎系统架构通过场景管理配置推荐算法推荐场景是指在客户的APP中使用推荐功能的模块名称，场景隶属于业务，使用到的数据就是业务中配置的数据。场景包含一个或多个算法流程，支持AB Test测试。每一个算法流程代表一种推荐物品的逻辑，由多个算法拼装组成。支持同一个推荐位同时测试多种推荐算法提供多种算法模板供客户选择可视化编辑算法流程系统之间的对接通过API方式实现，API包括日志API、推荐API、算法任务API三类。日志API用于接收您的业务系统采集的数据，以行为类数据为主。推荐API提供推荐的物品列表，用于在您的业务系统中展示给消费者进行推荐。算法任务API用于启动离线计算流程的算法任务、查看任务状态等。