互聯網行業（主打）

互聯網行業的業務需求快速膨脹，數據量爆發，導致自建大數據平臺面臨著無法快速擴容、數據利用率低及運維成本高等問題，MRS提供“存算分離+鯤鵬”云化大數據平臺，為用戶構筑下一代高性價比互聯網新平臺

優勢

• 架構創新，高性價比、數據靈活共享

  - 存算分離：業務數據分離、引擎級元數據分離

  - 異構算力：鯤鵬+x86，裸金屬/虛機/容器

• 計算引擎源于開源，高于開源

  - 主流引擎和開源深度互動：hadoop、spark、hive等主流引擎同接口，引擎內核深度優化提升x倍性能

  - 差異化能力貢獻社區：CarbonData，海量數據毫秒級點查，數據分鐘級更新，填補社區技術空白；Hetu，統一SQL、跨源跨域查詢

• 核心能力提升

  - 軟硬結合等垂直協同優化

  - 高可用：首個支持單集群跨AZ的大數據服務

車聯網

基于開源生態，提供快速高效數據處理計算引擎，幫助車聯網企業快速上云，靈活構建開放、統一、全棧式的數據分析大數據平臺

優勢

• 統一全棧式大數據平臺，靈活彈性

  MRS具備企業級大數據的平臺能力，計算和存儲分離，靈活方便，省事又省心

• 擁有多引擎混合負載處理能力

  MRS提供了豐富的開源組件，靈活搭配，滿足客戶實時、離線等混合復雜業務處理訴求

• 高性能，低成本

  可以通過MRS Kafka和Storm實時獲取流數據，實現高吞吐量、低延時的實時計算、分析能力

• 兼容開源標準接口

  MRS基于開源，擁抱開源，完全兼容開源Apache Hadoop生態API

金融保險

利用專屬云MRS大數據的優勢，滿足保險業在合規、安全、可靠等方面的需求，重構傳統保險企業的IT架構，快速構建和部署保險業務系統，幫助保險企業快速實現數字化轉型，輕松實現業務創新和業務的敏捷演進

優勢

• 安全可信

  護客戶敏感數據安全

• 資源專屬

  專屬MRS集群，資源獨享，計算、存儲物理資源隔離

• 創建靈活，全棧技術，簡單運維

  一鍵式靈活創建全棧式大數據平臺，提供企業級平臺管理界面，運維簡單

智慧物流

依靠MRS大數據分析平臺，實現物流各環節的智能管理，提高業務運營效率，大大的降低成本

優勢

• 高吞吐、低時延

  提供專屬MRS Kafka集群，具備高吞吐、高可用、低延遲的數據接入能力，實現百萬級消息實時接入

• 海量數據分析處理

  利用MRS Spark，支持海量數據計算處理，選擇MRS HBase可以實現物流數據毫秒級實時入庫更新，并支持百萬級時序數據查詢分析

• 搭載AI，更智能

  MRS搭載AI技術，可以直接對大數據進行價值挖掘，為物流組織、市場營銷、經營管理提供更加精準、智能化的預測分析

智慧水務

以大數據云服務MRS-Hadoop為核心，構建高性能、高可靠的統一大數據存儲分析平臺

優勢

• 統一數據平臺，靈活彈性

  使用MRS服務搭建，具備企業級大數據的平臺能力，并提供了豐富的開源組件，靈活搭配，同時滿足客戶實時/離線等混合復雜業務處理訴求

• 高吞吐、低延時

  可以通過Storm從Kafka獲取實時流數據，實現高吞吐量、低延時的實時計算、分析能力

• 支持多類型數據融合

  同時支持各種結構化/半結構化/非結構化數據計算處理，輕松遷移傳統數倉數據，實現跨源數據探索分析

游戲

游戲日志數據通過Kafka/Flume實時接入，利用SparkStreaming實時處理分析，入庫存儲到HBase/Hive，快速實現游戲廣告分析、數據查詢分析、營收分析等業務

優勢

• 統一平臺，靈活彈性

  MRS具備企業級大數據的平臺能力，提供了豐富的大數據組件，用戶可以靈活搭配，同時滿足實時/離線等復雜業務處理訴求

• 高實時、高吞吐

  利用MRS Kafka/Flume完成實時數據采集，搭載網絡增強型C3ne高性能服務器，實現海量數據實時接入

能源

為光伏電站運營商提供企業級大數據云服務，輕松運行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大數據組件，實現設備的預測性維護

優勢

• 統一大數據平臺

  使用MRS服務搭建，具備企業級大數據的平臺能力，并提供了豐富的大數據組件，靈活搭配，同時滿足客戶實時/離線等混合復雜業務處理訴求

• 海量數據采集

  利用MRS Kafka/Sqoop實現多種數據采集方式，實現百萬級消息實時接入

• 簡單易用

  基于多維數據，支持SQL接口查詢，輕松實現數據探索分析