提升数据编排平台

数据编配

通过数据感知编配,自动实现数据工程和分析工程成功的最快路径

自动化最复杂的数据工程挑战
少90%的维护

当今许多数据编配框架在设计上都是必不可少的, 让开发人员承担设计任务的责任, 通过依赖关系将它们连接在一起, 然后把它们传给 管理执行的计算和基础设施团队/层. 这就导致了不灵活的管道,容易断裂,而且运行和维护费用昂贵.

然而, 提升的数据编排平台是一种声明式的设计,通过一个复杂的控制平面,用户可以定义管道的高级蓝图, 剩下的由控制平面完成. 通过控制平面的数据编排软件完成了其余的工作,以管理实现蓝图的任务,这意味着您可以更多地关注业务逻辑和转换,而较少地关注管道的管理和维护. 

想了解更多关于声明式与命令式模型的信息?

Multi-DAG编排

  • 在一个管道中创建已清理、转换的数据的提要,然后在另一个管道中订阅它

  • 对已创建提要的上游转换所做的任何更改都将自动通过提要流向下游管道

Resource-Aware负载优先级

  • 当资源受到限制时,DataAware处理优先级决定首先调度哪个组件

  • 增加组件的优先级会使其所有上游组件的优先级更高

  • 负优先级可以用来推迟工作,直到出现过剩产能

连续运行的工作负载

  • 提升的自动化云确保数据管道始终在后台运行

  • 不需要手动启动或使用单独的编排工具来安排作业

Mid-Pipeline检查点

  • 增量数据处理安全地存储在您的私有对象存储中

  • 快速访问增量处理阶段

  • 不要在没有意义的情况下对数据进行双处理

自动回滚

  • 根据工作负载动态地创建、管理和删除集群

  • 优化资源效率,同时执行适当的安全边界

  • 基于数据和代码配置文件,为每个作业优化Spark参数

自动回填

  • 在使用DataAware智能部署代码修复后,自动化回填数据的过程

  • 检测代码更改, 追溯以前版本的沿袭, 并自动更新管道

想了解更多关于数据编排平台的信息,以及它如何通过提升数据自动化云帮助您快速轻松地为数据和分析工程工作带来高级自动化?

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