DoubleCloud
Übersicht von DoubleCloud
DoubleCloud: Datenanalyse-Infrastruktur an einem Tag aufbauen
DoubleCloud war eine Plattform, die darauf ausgelegt war, Datenpipelines durch vollständig verwaltete Open-Source-Lösungen ohne Wartungsaufwand zu optimieren. Die Plattform zielte darauf ab, Zeit und Kosten zu sparen, indem sie alles von der Datenerfassung bis zur Echtzeit-Visualisierung integrierte. Obwohl DoubleCloud den Betrieb eingestellt hat, bieten seine Funktionalitäten und Funktionen wertvolle Einblicke in moderne Datenanalyse-Infrastrukturen.
Was war DoubleCloud? DoubleCloud bot eine Suite von verwalteten Open-Source-Diensten und -Tools, die die Erstellung und Wartung von Datenanalyselösungen vereinfachen sollten. Es ermöglichte Benutzern, Open-Source-Technologien zu nutzen, ohne den Aufwand für die Verwaltung der Infrastruktur selbst zu haben.
Wie funktionierte DoubleCloud? Die Plattform bot mehrere Schlüsselkomponenten:
- Open-Source-Dienste: Verwaltete Dienste für ClickHouse, Kafka und Airflow auf Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud Platform (GCP).
- Data Integration Engine: Ein No-Code-ELT-Tool (Extract, Load, Transform) für die Echtzeit-Datensynchronisierung zwischen Systemen.
- Echtzeit-Visualisierung: Verwaltete Open-Source-Datenvisualisierungstools zum Erstellen von Diagrammen und Dashboards.
Hauptmerkmale und Vorteile:
- Vollständig verwaltete Dienste: DoubleCloud übernahm Routine-Wartungsaufgaben wie Software-Updates, Sharding, Backups und Auto-Scaling.
- Außergewöhnliche Leistung: Die auf ClickHouse aufgebaute Plattform ermöglichte Echtzeit-Analysen mit Abfragegeschwindigkeiten, die bis zu 100x schneller waren als bei führenden DBMS.
- Entwicklererfahrung: Zu den Funktionen gehörten die automatisierte Bereitstellung mit Terraform oder API, der Metrikexport über Prometheus, die Protokollintegration, eine webbasierte SQL-IDE und integrierte Datentransformationen mit dbt.
- Sicherheit: Erzwingung von TLS 1.2+-Verschlüsselung, dedizierte VMs für die Softwarebereitstellung und Compliance mit ISO 27001, SOC 2, GDPR und anderen Industriestandards.
- Kosteneffizienz: Pay-as-you-go-Preise, BYOC-Optionen (Bring Your Own Cloud), S3-Hybrid-Speicher und kostenlose Dienste wie Auto-Backups und Cross-AZ-Traffic.
Anwendungsfälle:
DoubleCloud bediente eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:
- Echtzeit-Sportanalysen: LSports verbesserte seine Abfragegeschwindigkeit um das 180-fache mit DoubleCloud und ClickHouse.
- Protokollierung & Metriken: Neon verbesserte die Granularität der Metriken zum Ressourcenverbrauch für neue Abonnementpläne.
- Endbenutzer-Analysen: Yango Tech startete partnerorientierte Analysen in nur einer Woche.
- Überwachung: Honeybadger migrierte von Elasticsearch, um die Leistung zu steigern und einen neuen Health-App-Überwachungsdienst zu starten.
Warum war DoubleCloud wichtig? DoubleCloud zielte darauf ab, den Zugang zu leistungsstarken Datenanalyse-Tools zu demokratisieren, indem es die Bereitstellung und Verwaltung von Open-Source-Technologien vereinfachte. Es ermöglichte Unternehmen, sich auf die Produktentwicklung anstatt auf die Wartung der Infrastruktur zu konzentrieren.
Schlüsseltechnologien:
- ClickHouse: Eine Open-Source-OLAP-Datenbank (Online Analytical Processing), die für ihre Geschwindigkeit und Effizienz bei der Abfrage großer Datensätze bekannt ist. ClickHouse ist zentral für das Versprechen von DoubleCloud, Echtzeit-Analysen zu liefern.
- Apache Kafka: Eine verteilte Event-Streaming-Plattform, die zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen verwendet wird.
- Apache Airflow: Eine Workflow-Management-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Datenpipelines.
Wie man DoubleCloud verwendet (hat):
- Anmelden und kostenlose Credits erhalten.
- Wählen Sie einen Cloud-Provider, eine Region und die erforderlichen Ressourcen aus.
- Übertragen Sie Daten in Echtzeit an ClickHouse.
- Genießen Sie außergewöhnliche Leistung und Geschwindigkeit.
Fazit:
Obwohl DoubleCloud nicht mehr in Betrieb ist, veranschaulichte es, wie verwaltete Open-Source-Dienste die Datenanalyse-Infrastruktur vereinfachen können. Der Fokus auf Leistung, Entwicklererfahrung, Sicherheit und Kosteneffizienz bot eine überzeugende Lösung für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von Daten nutzen möchten.
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