規格及選型
本文將介紹如何選擇云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版實例規格。
實例資源類型
AnalyticDB PostgreSQL版推薦使用存儲彈性模式和Serverless版本兩種實例資源類型：
存儲彈性模式
產品功能完整，使用存儲計算一體架構，支持計算節點垂直升降配，橫向擴容和存儲靈活調整。
購買時需要指定實例系列、計算節點規格、計算節點數、存儲節點類型和單節點存儲大小。
Serverless版本
自研存儲計算分離的架構，支持秒級擴縮容、按需存儲，輕松覆蓋業務存在明顯閑忙的資源需求場景。
購買時需要指定實例系列、計算節點規格和計算節點數。
具體信息如下表所示：
實例系列 | 節點規格 | 存儲磁盤類型（僅展示推薦類型） | 適配場景 |
高可用 | 2C16G | ESSD云盤 PL0 | POC測試。 個人學習使用，體驗測試產品能力。 |
4C32G | ESSD云盤 PL0 ESSD云盤 PL1 | 適合計算存儲均衡場景，60%用戶的選擇。 | |
8C64G | ESSD云盤 PL1 | 適合計算密集型場景，支持大量高復雜度數據分析，高并發等場景。 | |
16C128G | ESSD云盤 PL2 | 適合企業級平臺建設，適用于高并發場景，大規模企業核心數據平臺推薦選擇。 | |
高性能（基礎版） | 2C8G | ESSD云盤 PL0 | POC測試。 個人學習使用，體驗測試產品能力。 |
4C16G | ESSD云盤 PL0 ESSD云盤 PL1 | 適合計算存儲均衡場景，適合離線分析業務。 重要 高性能（基礎版）不提供高可用，請謹慎選擇該系列。 | |
8C32G | ESSD云盤 PL1 | ||
16C64G | ESSD云盤 PL2 |
實例系列 | 調度模式 | 節點規格/計算資源閾值（ACU） | 存儲磁盤類型 | 適配場景 |
高可用 | 手動調度 | 4C16G | 共享存儲 | 新產品形態，支持秒級變配、按需存儲及數據共享。 適合如下場景：
|
8C32G | ||||
自動調度 | 8~32ACU |
實例配置選型案例
案例一：互聯網用戶和制造業用戶
用戶為互聯網客戶和制造業客戶，目前自建業務數據庫和Greenplum數倉，希望能夠完成云化部署。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版存儲彈性模式進行部署。
優勢：AnalyticDB PostgreSQL版兼容所有Greenplum、PostgreSQL語法和開源生態，可完成能力的全無縫對接并按需進行資源調整。
案例二：互聯網SaaS用戶
用戶為互聯網SaaS客戶，需要建立數據中臺，涉及多數據源包括RDS、Flink、OSS等，期待在平臺上完成數據的ETL流程，實現多源處理以及分析側不同場景的混合負載支持，需要高穩定性保證，同時平臺對接數據應用支持報表和企業級數據服務。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版存儲彈性模式， 實例系列為高可用版，計算節點規格為4C32G以上，計算節點數量為4個以上。
優勢：存儲彈性模式打通了阿里云產品生態，支持導入阿里云或其他云產品進行的數據，提供企業級能力，例如通過UDF或Resource Queue進行負載管理。可實現倉內的ETL全流程，同時提供高于傳統數倉系統約3倍的計算性能，支持分析側的應用變化，支持垂直升降配和擴容，具有較高的平臺擴展性。
案例三：傳統企業數字化轉型
用戶為傳統企業，需進行數字化轉型，替代IDC上的Teradata、Oracle、DB2、傳統Greenplum等傳統數倉。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版存儲彈性模式，實例系列可根據業務類型選擇高可用版或基礎版，計算節點規格為4C32G以上，計算節點數量為4個以上。
優勢：AnalyticDB PostgreSQL版是替代Teradata、Oracle的標桿產品，已在數百家金融、運營商、政企驗證完備的替代能力和解決方案。
案例四：自動駕駛企業
用戶為自動駕駛領域企業，需要基于車采數據進行地理位置和時序的采集數據分析，要求對JSON格式的友好兼容和時空數據的分析能力，構建業務看板并支持特征工程。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版存儲彈性模式，實例系列為基礎版，計算節點規格為4C32G以上。
優勢：存儲彈性模式具備PostGIS和Ganos的時空分析引擎，同時可實現在MPP架構下的查詢加速；支持JSON等半結構化數據分析；支持數據湖分析，可實現最大程度的數據分析靈活性。
案例五：互聯網游戲企業
用戶為互聯網游戲企業，需要構建數據中臺，對行為數據進行分析。平臺通過清洗業務日志和數據關聯分析，實時支持運營工具。存在工作時間的混合業務負載和資源隔離需求。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版Serverless版本，計算節點規格為4C16G以上，計算節點數量為4個以上。
優勢：Serverless版本可以靈活的根據不同的時段進行資源的調整。對于日志數據提供SLS+OSS成熟的解決方案，能夠實現倉內的高效數據清洗。Serverless版本分析能力完備，具備更強的單點計算能力。
案例六：新零售企業
用戶為新零售企業，需要構建CDP平臺，平臺需要完備的多數據源匯入能力，并提供CDP下游人群圈選的成熟解決方案。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版存儲彈性模式，實例系列可根據需求選擇高可用版或基礎版，計算節點規格為4C32G以上，計算節點數量為4個以上。
優勢：存儲彈性模式支持多種數據格式，例如JSON、CSV、AVRO、PARQUET等，可實現數據快速匯聚并完成標簽生成。支持阿里云自研的Quick Audience等產品，可快速實現云上平臺的一站式搭建。
案例七：大型互聯網企業
用戶為大型互聯網企業，各業務線具有各自獨立的業務中臺，企業存在統一的數據中臺，希望可以快速部署獨立資源支持不同的業務負載，且未來不會產生數據孤島。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版Serverless版本，計算節點規格為4C16G以上，計算節點數量為2個以上，可部署多個實例。
優勢：Serverless版本快速的資源部署和彈性的特性規避了對業務的資源部署進行繁重的前期規劃，可動態適配業務負載。多個實例間可實現數據共享，無需擔心業務中臺的發展和數據體系建設會造成數據孤島；獨立的實例可完全保證資源隔離；每個業務的使用情況也可以直接反映在賬單上。
案例八：構建數據開發平臺
用戶需要構建一個數據開發平臺，期望減少開發過程中對線上業務的影響同時增加開發效率。
建議：使用AnalyticDB PostgreSQL版Serverless版本，計算節點規格為4C16G以上，計算節點數量為2個以上，可部署多個實例。
優勢：生產庫使用AnalyticDB PostgreSQL版Serverless版本，在需要進行數據開發時，通過數據共享和測試實例實現生產數據的實時同步可用，同時避免了開發時對生產環境的影響，也可用高時效性的數據進行數據開發。