對比點

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開源Hadoop體系

安全性

- 全平臺統一認證、統一授權。

- 基于角色的數據管控體系，支持列級權限控制。

- 完善的訪問審計及預警模型。

- 外部安全風險防控嚴重依賴企業安全團隊能力。

- 組件權限控制體系分散，數據資產內部管控能力較弱。

易用性

- 數據接入、處理、存儲、分析、展現、機器學習的拖拽式全鏈路大數據開發。

- 基于容器的企業級大數據平臺部署方式。

- 開箱即用的數據治理工具集。

- 部署復雜，平臺建設周期長達數月，后期大數據架構調整困難。

- 簡單的組件運維門戶，無法完整支持整個企業級大數據開發鏈。

- 缺乏數據治理工具支持，企業難以進行數據資產管理。

可用性

- 數據節點分布式部署，可選多份備份。

- 所有系統控制節點支持高可用性方案，故障秒級切換。

- 人才儲備能力的差異性帶來大數據平臺穩定性的不可預測。

- IT能力薄弱的企業無法迅速建設起足以運營級的大數據平臺。

可靠性

- 對開源組件的持續集成和測試保證了系統的可靠性。

- 總結實際項目中的實踐并集成到產品中，從而提升產品的適應性。

- 各個組件單獨更新和發布，版本之間的依賴性測試不充分。

- 缺少實際項目中的問題反饋，不能及時給出相關規避方法。

可維護性

- 涵蓋服務器運維、組件運維、任務運維、診斷等功能的系統綜合管理平臺和數據綜合管理平臺。

- 組件熱插拔設計，支持在線部署。

- 監控指標覆蓋所有組件，運行異常實時感知。

- 運維入口分散，隨集群規模和組件規模的增長，運維成本非線性急劇增加。

- 無有效的實時告警渠道，無法實時掌控集群的運行狀態。

性能

- 性能全面超越社區方案，數據處理能力提升30%左右。

- 結合Qlik Sense，支持上萬維度、千億規模數據的秒級交互式多維分析。

- 性能上嚴重依賴硬件設備能力和開發工程師、運維工程師的技術能力。

成本

- 調度算法優化，高計算、高IO的高效分時混合技術可讓內存、CPU、網絡資源利用率同時達到80%以上，從而大大提高服務器資源的使用率，有效降低服務器硬件成本。

- 低門檻的數據分析與挖掘平臺，業務專家也可進行數據的分析挖掘，有效降低企業人力成本，使得企業可以專注于自身業務層次。

- IT能力薄弱的企業無足夠的能力對現有的大數據硬件成本進行深度優化。

- 企業需要追加大量數據分析與數據挖掘方面的人力成本預算。

業務支持性

- 無任何面向業務層次的數據管理和分析功能，需要基于業務經驗從基礎開始搭建，增加了實施成本和交付風險。

服務

- 專家級架構咨詢、技術咨詢和業務咨詢服務。

- 7x24小時服務支持，一對一指導。

- 支持電話咨詢、郵件咨詢、遠程協助和上門服務。

- 提供不定期的在線和現場產品培訓服務。

- 通過郵件、論壇等離線渠道求助于開源社區，溝通周期可能長達數周。