青云QingCloud大数据云平台：架构实践与选择策略

在CCTC 2016中国云计算技术大会上，青云QingCloud系统工程师周小四分享了题为“青云QingCloud大数据云平台基础架构实践”的演讲。该演讲深入探讨了云计算与大数据之间的紧密联系，强调了在选择大数据解决方案时，平台的重要性，例如Hadoop、Spark、HBase和Storm等都是可供考虑的关键技术。周小四指出，实际的需求多种多样，包括实时处理、离线处理、结构化和非结构化数据处理，以及不同类型的查询需求（如CRUD操作和事务支持）和数据量大小。 演讲中提到，大数据处理需要弹性、灵活且可扩展的基础架构，这体现在云计算环境中的自动化运维能力，比如一键部署、API调用、定时任务和自动缩放功能，能在几分钟内实现纵向或横向的扩展。同时，确保稳定、高性能和安全是平台设计的核心目标。为了实现这些目标，演讲者讨论了系统优化、平台配置优化，如使用私有网络、防火墙策略，以及持续提升的高度自动化过程。 在技术层面，周小四提到了Alluxio作为统一的数据缓存和访问层，支持批处理和实时处理的不同工作负载。存储选项包括Cassandra、MongoDB、Redis、MySQL、Elasticsearch等，以及数据分析工具如Spark、MapReduce、HDFS、HBase和ObjectStorage等。他还特别提到了HashData数据仓库，这是酷克数据在青云QingCloud平台上提供的SQL-on-Cloud解决方案，基于PostgreSQL和Greenplum Database，用户可以方便地使用标准SQL和商业智能工具进行大规模数据处理。 此外，演讲还涉及了监控、报警、计费、安全治理（如ZooKeeper）、日志管理、性能指标和社交数据处理等关键领域，以及消息队列服务如Kafka和Flume，以及BigSQL、SparkSQL、Phoenix、Hive和Kylin等用于大数据分析的SQL接口。周小四的演讲全面展示了青云QingCloud在构建大数据云平台上的综合实践和解决方案，旨在帮助企业应对业务的不确定性，提供完整、稳定、安全、高性能和易于使用的数据处理环境。