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采用了列式存储和高效的数据压缩算法，提升了IO的效率； 支持多核，多节点的大规模并行处理； 采用了向量化的计算引擎，极大的提升了整体性能；
采用自研的高性能共享存储，数据的存储成本相比其他同类数据仓库下降 50% 以上； 存储只按实际的数据量计费，不再为没用到的空间付费; 计算资源可以在业务负荷低时动态缩容，负荷高时动扩容，降低资源使用成本；
计算资源能够秒级的扩容或缩容，动态的满足业务灵活多变的需求； 用户可根据负荷波峰波谷的业务特性，有效的分配资源，提升资源利用率；
存储自动扩容，用户无须预测和关注存储空间； 提供集群和点级别的可视化监控平台，帮助业务及时感知整体运行状态； 可自定义告警规则，并通过短信，Email等方式进行通知，及时发现潜在风险；
计算层由多个无状态的计算节点共同组成，单个节点故障不影响整体服务，且故障节点可自调整、自恢复；
存储层采用 serverless 的共享存储，具有多副本的冗余架构，数据持久性高达9个9 （99.9999999%）；
采用存储和计算分离的架构，计算层扩缩容无需数据的重分布，可秒级完成；
存储层为 serverless 架构，可自动根据数据存储情况进行扩展，用户无需再关注存储空间；
通过 Web 控制台，只需要鼠标轻轻点击，即可在几分钟内可创建 Starwift 实例，可立即投入使用，即时创造价值。
提供 Starwift 各个节点的监控信息，并可设置各种指标的告警阈值
宿主机位于防火墙保护之下，只开放必需的端口，且安装有各种系统补丁，修补安全漏洞，能够抵御各种恶意攻击，保障数据库安全。
集群默认运行在逻辑隔离的私有网络（VPC）中，并且支持白名单及白名单分组功能，仅允许指定 IP/IP 段连接到实例。
可无缝对接Kafka，Flink 等实时数据流产品，并且可以通过 DTS 工具将 RDS 数据库中的增量数据实时同步到 Starwfit中进行计算分析。 Starwift 的并行计算引擎可以对数据进行高性能的处理，满足实时看板，数据大屏及仪表盘的对数据实时统计分析的需求。
数据传输 DTS
云数据库 MySQL
京东莫奈可视化平台
Starwift 支持数据的高速写入，并且具有良好的数据压缩率，相比其他日志分析方案，Starwift 具有更佳的分析性能和更低的使用成本。
消息队列 Kafka 版
云主机 CVM
Starwift 采用了计算与存储的分析架构，海量数据存储在自研的共享存储上，扩缩容无须数据的迁移和重分布，具有秒级弹性伸缩的能力，让资源轻松面对轻松随需应变。同时Starwfit采用了分布式架构和向量化计算引擎，实现了多核、多节点并行化处理，数据的查询分析能力比传统的数据库仓库快数十到数百倍，可以轻松支撑万亿数据规模的实时分析场景。
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