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腾讯云大数据2025 年度精选技术实践指南（上)

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InfoQ：2025腾讯云大数据-年度精选技术实践指南（上）（208页）.pdf

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次 Serverless 升级改造，致使大数据 SLA故障数大幅降低，数据缺陷数量也显著减少。用户体感方面，以往出现的数据卡顿、延迟等问题得到了极大改善，大数据部门没有再收到任何关于因算力争抢引发的投诉，用户在操作过程中能够更加流畅地处理数据，工作效率显著提高。其次，对于大数据运营团队来说，运营压力明显减轻。以往为了应对频繁的故障和缺陷，需要投入大量的人力和时间进行维护和修复，而现在可以将更多的精力投入到业务的优化和发展上。 4.架构收益（1）Serverless架构的弹性计算解决了原有平台算力瓶颈问题，显著地提升了整体算力和资源利用率 Serverless 架构的弹性计算使得我们能够根据实际需求动态地分配计算资源，从而有效地应对峰值时期的算力需求。在采用弹性计算之前，火花算力峰值为1600cU，但现在，通过 Serverless 架构的弹性计算优化，我们成功地将算力峰值提升至 7600CU，实现了超过四倍的提升。这意味着平台能够更好地应对高负载的计算任务，提供更快速和准确的计算结果，满足用户对高性能计算的需求，提升了平台的整体承载能力。除了提升峰值算力，Serverless 架构的弹性计算还带来了资源利用效率的提高。在低谷期，传统的计算平台往往会浪费大量的机器资源，而 Serverless 架构的弹性计算能够自动调整资源分配，将不需要的计算资源直接释放。这样不仅避免了机器资源的浪费，还降低了能耗和运营成本，提高了整体资源利用效率，实现了更绿色和可持续的计算方式。

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