从海量到价值，泛时序数据一站式分析与洞察

泛时序数据广泛存在于车联网、工业物联网、金融交易、股票分析等业务场景。随着业务增长带来的数据量激增，如何高效地获取和分析这些数据成为业务洞察和决策的关键挑战，Lindorm作为阿里云自研的云原生多模数据库，具备低成本存储、弹性高可用的能力，提供一站式的分析与洞察。

适用客户

有车联网、金融、日志等海量数据处理场景

寻求“宽表+搜索+分析”大数据组合方案的一站式替代

方案优势

架构与部署

应用场景

优惠购买

推荐解决方案

方案优势

为什么选择 Lindorm

使用Lindorm对泛时序数据进行一站式的处理分析，不仅在开发效率和成本效益上超越传统自建方式，更在性能优化和运维便捷性上提供卓越表现。

预处理效率高

支持接收实时数据，进行流数据接收和ETL，处理后的数据根据数据类型存储在宽表/列存引擎中，列存引擎提供更高的压缩比和分析效率。

高并发实时查询

数据存入后，可以通过宽表引擎实现数据的高并发实时查询，可以通过搜索引擎做多维检索和复杂查询。

复杂分析

通过计算引擎，实现数据离线分析和实时交互分析。

自建方案	VS	云原生多模数据库Lindorm
效率低依赖HBase、MongoDB、ES、Hive、Spark、Flink等多个开源产品的组合实现，运维难度高、数据冗余成本高，开发运维效率低。	开发效率	一体化一站式实现非结构化数据的低成本存储、检索、分析和AI处理，100%兼容HBase、ES等开源产品，可选择开源接口（业务迁移零改造）或标准SQL（更方便使用）进行统一开发。
成本高开源自建方案压缩效果差，存储成本高	成本	低成本使用深度优化的压缩算法，压缩比是HBase、Hive的2倍以上，数据存储成本降低50%。支持异构存储冷热分离，历史数据成本可降低80%。
性能低开源自建方案产品化能力缺失，吞吐性能随数据量增加急剧下降，毛刺频繁。	性能	高性能支持多维检索、全文检索、地理位置检索等多种高级检索能力，吞吐性能是HBase的3～7倍，性能P99时延低于10ms。
运维难架构不灵活，扩缩容难，存在资源浪费；需要自部署自运维，高可用实现成本高；各组件间的数据一致性难以保证。	运维	弹性存算分离架构，可按需分配计算资源；99.95%高可用保证，支持全球多活、支持多可用区主备容灾；各引擎间数据无缝流转，共享存储层，客户无需关心和维护数据链路。