1分钟上手免费的易观方舟Argo,背后的技术竟然是...

方舟 2019-03-06 10:28:13   402

近日,数据智能产品和平台提供商易观在北京举行了“数据智能 生态开放”2019年新品发布会,推出国内第一款可私有化部署、开放且免费的用户分析和精益运营产品易观方舟Argo。会上,易观CTO郭炜为大家详解易观方舟Argo的技术特性。以下为其演讲主要内容:



易观方舟Argo是基于IOTA架构最佳产品实践


易观方舟Argo是面向创新团队和个人的免费版本,它是如何实现大数据量的秒级计算的呢?其实这背后是因为它是基于IOTA架构的产品。过去提到大数据,大家都喜欢说将所有数据在云端计算。但现在时代不同了,大家手里的手机,它的计算能力很强,所以我们看到易观方舟Argo背后是IOTA,很多工作是在边缘SDK上面计算好了,云端只需做一些简单处理,然后存储起来,最终给大家提供计算和查询,才能够看到现在易观方舟Argo版,对创新团队和有技术能力的小伙伴,很快就可以使用易观方舟这样的支持私有化部署、开放且免费的用户分析和精益运营产品。



易观方舟Argo是国内首款可私有化部署、开放且免费的用户分析和精益运营的产品,背后不但是私有化部署,而且还是开放性的。现在有非常多的SDK,可以是企业原有的App、H5、小程序等,所有这些数据都可以接入易观方舟Argo版中,也可以通过Restful接口,将自己的CRM相关的数据也导入易观方舟Argo里,然后做相关的企业用户分析。Argo的开放还不止于此,Argo还支持接入其他商业版软件。易观方舟各版本都具有开放功能,最终目的是希望大家能更好操作用户分析和运营产品。


开源数据采集SDK,帮助你增加数据获取能力


易观方舟Argo版虽然是免费的产品,但它又不仅仅是一款免费产品,我们还提供一系列的开源支持工具。


第一是数据采集支持。我们开源了易观数据采集SDK功能,增加数据获取能力,这本身也是国内首款插件式的SDK,我们把底层的数据最基本功能开源出来,大家可以直接使用我们的SDK,把自己的数据采集到Argo版本里,也欢迎大家去 https://github.com/analysys/ 查看我们开源的代码,和我们一起完善SDK底层的相关任务采集及工序。



第二是开源多活ETL调度引擎。大数据多活ETL调度引擎,怎么能够帮助易观方舟Argo转移到大数据生态里,易观使用的叫Easy Scheduler。其实现在还没有一款开源的免费的具有多活机制的调度工具,这也是易观在支持自己6.8个Pb,上千个任务中磨炼出来的产品。大家不用担心任务过多会卡死,我们把多活的调度工具开源给大家,包括初创企业在调动自己大数据的同时更好的把易观方舟Argo融入到自己大数据生态里,解决ETL中心化、分布式锁和循环等待等问题。



最短只需要一分钟搭建起私有化方舟Argo


整体来讲,我们把易观方舟Argo和相关的开源组件一起帮客户迈出搭建自身大数据平台的第一步,客户使用易观方舟Argo就解决了采集、计算、展示、分析等一步到位,并可以平滑升级到大数据平台的方舟集群版。


大家看到,最底层我们开源的是整个易观方舟SDK,易观方舟Argo版本,如果将来想扩充到自己的大数据平台怎么办呢,一方面可以通过易观方舟Argo的队列,实时和将来的大数据平台做对接,也可以通过上面的Argo Queue和将来的大数据平台的Kafka对接,可以让一个团队慢慢从易观方舟Argo直接走向最后的大数据平台集群版。



综上,对初创团队来说,使用易观方舟,能够帮助自己在第一时间建立自己的私有化部署,不仅可以采集App和网页端数据还可以和自己原来内部系统打通,逐步建立起自己的大数据能力。


易观方舟Argo到底怎么用起来,大家直接搜索访问Argo官网链接http://argo.analysys.cn 就可以看到易观方舟Argo,只需要几步,根据文档说明准备硬件资源,我们提供有自动安装的脚本,做服务器状态的检查,部署完成后就能看到相关的方舟展示界面,根据界面的引导嵌入自己的SDK,简单几步操作后你就可以拥有私有化的用户行为分析和运营平台。


春雨计划:1亿元价值产品+1亿元扶持基金


春水初生,万物生长,对于初创团队的小伙伴而言,如何在春天成长起来,易观方舟及其背后基金共同推出了“春雨计划”,包括价值1亿元的产品和1亿元的扶持基金,帮助幼苗茁长成长为参天大树,现在有这么多的创新团队和个人,春雨计划就是帮助大家在春天的时候实现茁壮成长。


最后整个易观的目标就是“让数据能力平民化”,Argo船上载着50位勇士,我们也希望有千千万万的勇士加入到易观Argo社区来,夺取自己的“金羊毛”。在Argo社区,除了易观方舟Argo开源SDK的讨论,还有Presto开源代码的讨论,Alluxio的讨论,也有诸如Clickhouse等各种各样大数据组件的讨论。希望大家加入到Argo社区中来,和更多小伙伴一起找到自己的“金羊毛”!