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实时流计算解决方案
StreamSQL
Slipstream通过SQL的方式为用户提供开发接口,兼容ANSI SQL 2003标准;同时Slipstream扩展了流处理的SQL语义, 比如窗口、关联、应用管理等。通过StreamSQL可以方便地将原先基于关系数据表开发的批处理应用迁移到Slipstream引擎, 同时也可以很方便地通过扩展语法,开发复杂的实时统计分析业务,用来帮助企业构建实时数据仓库。
Streaming Procedural SQL
Streaming Procedural SQL是同时兼容Oracle PL/SQL和DB2 SQL PL的过程语言。通过Streaming Procedural SQL,用户可以在实时数据流上进行逻辑判断、循环等操作,以实现复杂的功能;同时,用户原先在Oracle上或者DB2上开发的存储过程,也可以方便高效的迁移到Slipstream引擎。
Streaming CEP
Streaming CEP提供了实时复杂事件处理的功能。通过Streaming CEP用户不仅可以处理单一事件,而是可以处理多个事件组合,从而在大量的单个无意义的事件中,找出有意义的信息。CEP可以用于定义规则,被广泛用于能源、物联网、金融等行业。通过Slipstream可以方便的定义一个复杂事件处理的模式,例如定义一个银行卡盗刷模式:如果一张卡在10分钟内在两个不同的城市发生取款,则需要发出告警并采取对应措施。
Streaming Rule Engine
规则引擎被广泛使用在决策应用系统中,通过解藕规则编写和应用程序开发,可以有效的提高规则的灵活性和可维护性, 同时让业务人员重点关注业务逻辑而非系统实现。在实时分析应用中,规则通常配合一些实时统计的指标使用,在故障预测、欺诈监测等方面发挥着很大的作用。
Streaming Machine Learning
Slipstream可以结合Transwarp Sophon平台,实现流式机器学习。Slipstream将实时数据经过清洗分析之后,通过分布式存储或者其他服务共享给Sophon平台;Sophon平台利用这些数据,定义训练出的模型,并通过PMML或者JSON的格式反馈给 Slipstream引擎,从而实现在实时数据上的机器学习处理。
方案优势
灵活的
场景支持
可以灵活的为低延时和高吞吐两种场景提供服务,满足不同的大规模数据处理需求。处理模式的切换由参数开关控制,方便易操作。
高效的
开发和运维工具
与可视化报表工具实现对接,以视觉方式进行实时的流式数据分析。同时还提供指标监控和日志管理工具,对异常状态提供报警,简化运维。
易用好上手
提供SQL用做流数据处理与应用开发的语言,内置多种SQL自动优化策略,支持事件时间、会话窗口和无限长窗口,支持实时数据之间以及与静态表的关联,提供可视化报表分析支持,产品化程度高,对开发技能要求低。
安全保障
受到Guardian的全面保护,为租户提供可靠地认证机制,防范安全漏洞和攻击,实现资源管理和行级列级的权限控制,在云环境下进行安全管控,保护用户隐私和信息安全。
稳定高可用
定期将数据在分布式文件系统上做轻量级分布式Checkpoint,利用分布式文件系统冗余机制备份恢复数据。通过故障自动切换转移,确保系统随时稳定可用,维护业务的连续性。保障数据可靠,服务可用。支持流控。
应用场景
  • 缉查布控系统
  • 金融风险管理
  • 生产设备安全预警
缉查布控系统
构建公路车辆智能监测记录系统,汇聚卡口车辆通行信息,捕捉违规现象,实现车辆轨迹追踪。同时将通行信息和布控信息之间进行对比,对可疑对象发出预警,通知路面民警对预警车辆拦截处置。也可以实现交通流量监控,嗅探流量增幅异常高的路段。为打击违法犯罪工作、预防和减少道路交通事故、控制交通流量提供技术支撑。
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