このドキュメントでは、Table Store に関するさまざまな典型的なケーススタディを提供し、Table Store についてのより深い理解を得るのに役立ちます。

ビッグデータの保存と分析

Table Store は、低コスト、低レイテンシ、そして高並行性ストレージと大量のデータへのオンラインアクセスを提供します。 さらに、Table Store は、増分データトンネルとフルデータトンネルを提供し、MaxCompute などのビッグデータ分析プラットフォームでの SQL の直接読み取りおよび書き込みも行います。 リアルタイムのデータストリームの計算を容易にするために、効率的な増分ストリーミング読み取りインターフェイスが提供されています。



ソーシャルフィードストリームの保存

Table Store は、インスタントメッセージング (IM) チャット、コメント、スレッドなど、人々の間のやり取りによって生み出される大量のソーシャル情報を保存できます。 Table Store に保存されているエラスティックリソースは、従量課金方式で請求されます。 非常に競争力のあるコストで、待ち時間を短くする必要があるときにトラフィックの変動が大きく同時実行性が高いアプリケーションのニーズを Table Store は満たすことができます。 Table Store は画像とビデオを OSS に保存し、CDN アクセラレーションを使用して、最適なユーザーエクスペリエンスを提供します。



財務リスク管理

低レイテンシ、高並行性性、柔軟なリソースに対する従量課金などの Table Store の利点が組み合わされて、財務リスク管理システムが最適化され、トランザクションリスクを厳密に制限できます。 柔軟なデータ構造が、市場ニーズの変化に応じたビジネスモデルの迅速な反復を可能にします。



IoV データストレージ

1 つのテーブルに、別々のデータベースとテーブルにデータを分散させることなくペタバイト単位のデータを保存できるため、ビジネスロジックが簡素化されます。 スキーマフリーのデータモデルにより、さまざまな車載機器のモニタリングデータに簡単にアクセスできます。 Table Store は、複数のビッグデータ分析プラットフォームおよびリアルタイムコンピューティングサービスとシームレスに統合して、リアルタイムのオンラインクエリおよびビジネスレポート分析を容易にすることができます。



IoT 時系列データストレージ

ペタバイト単位のデータを格納し、毎秒数千のクエリ (QPS) を処理できる単一のテーブルで、Table Store は IoT デバイスとモニタリングシステムの時系列データを簡単に保存できます。 ビッグデータ分析 SQL 直接読み取り機能と効率的な増分ストリーミング読み取りインターフェースは、オフラインデータ分析とリアルタイムストリーミングコンピューティングの簡単な方法を提供します。



E-commerce への推奨

Table Store を使用すると、大量の過去の取引注文を処理するときに、データ量とアクセスパフォーマンスに簡単に対処できます。 MaxCompute と組み合わせることで、 Table Store は正確なマーケティング、柔軟なリソースの保存、および従量課金を可能にします。 Table Store を使用すると、多数の顧客がオンラインアクセスするピーク時間を簡単に管理できます。