海量日志分析

游戏运营数据分析

游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。

优势

高效的Spark编程模型：使用DLI直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。

简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。

按需计费：日志分析按时效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费，成本较独占队列降低50%以上。

建议搭配以下服务使用：

OBS，DIS，DWS，RDS。

大数据ETL处理

运营商大数据分析

运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。

优势

大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。

高吞吐低时延：采用Apache Flink的Dataflow模型，高性能计算资源，从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消费数据，单CU每秒吞吐1千~2万条消息。

细粒度权限管理：P公司内部有N个子部门，子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。

建议搭配以下服务使用：

OBS、DIS、DAYU。