而在网站换主机该风险提示也会出现。大型网站的运营人员随着网站访问量的不断攀升，每隔一定时间就会去升级服务器系统的硬件配置，这就涉及相关机房重新调整路由的匹配
整个过程当中，我们在平台建设、业务支持、平台运营、AI创新以及AI整体运营等各个方面做了很多尝试，有了不少的收获和感悟。
最近，我花了一些时间，将其初步梳理出来，写成了这篇文章。
考拉分钟及小时业务1分钟内完成，大数据的实时分析与决策在瞬息万变的市场竞争中成为了标品！今天，我们将向大家分享阿里云实时大数据解决方案，助力企业实时决策。
以及数据作业的调度、监控、告警等。DataWorks提供数据开发链路的安全管控的能力，以及基于DataWorks的数据服务模块提供统一数据服务API能力。
因此架构简化、成本优化、数据统一、学习门槛低、适应业务敏捷、自助式分析趋势成为了迫切的需求，企业期望有一款全新的大数据产品，可以满足实时写入、实时计算、实时洞察需求；能做到实时离线一体化，减少数据移动，业务技术解耦支持自助式分析，从而简化整个业务系统架构。
目前Hologres已经在多个客户及场景使用，进行大数据分析与决策。
1） 小红书之前自建了一个较大规模的ClickHouse集群，但是运转一段时间后，ClickHouse的弊端凸显，比如成本高、查询慢、不稳定、集群运维复杂。
阿里巴巴客户体验事业部（CCO）之前使用的DataHub+Flink+OLAP+Lindorm数仓方案，存在任务重复建设、数据存储冗余、元数据管理、加工链路复杂等痛点。
全观测场景下运维监控的痛点都是趋同的，比如日志/指标获取手段不一，获取成本高、日志/指标格式化挑战大、运维伸缩能力，峰值稳定性、海量数据长周期存储成本高、时序系统异常分析困难，日志分析工具检索性能瓶颈、可扩展性需求高等。
成本上，阿里云ES提供全托管的弹性伸缩运维能力，避免低峰资源浪费，可通过购买弹性数据节点、控制台配置定时扩缩容、根据业务流量动态扩缩容等方式实现。
2）集群维护成本高、随着时间的推移，HDFS上的数据存储成本越来越高
3）需要同时处理流式数据和批数据，技术架构复杂，维护难，BUG多
4）对数据有增删改需求，大数据下难以提供事务性保障
