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内容提要
StarRocks 3.0 是一款 MPP 分析数据库，采用存算分离架构，将数据存储在 S3 或 HDFS 中，降低成本并增强扩展性。通过 S3 和本地缓存提升查询性能，使用 EKS 和 Karpenter 实现计算节点自动伸缩，Graviton 实例进一步降低成本。Terraform 简化 EKS 部署，构建高性能云数据分析平台。
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关键要点
- StarRocks 3.0 是一款 MPP 分析数据库，采用存算分离架构，降低成本并增强扩展性。
- 存算分离架构将数据存储在 S3 或 HDFS 中，本地磁盘作为热数据缓存，提高查询性能。
- 相较于存算一体架构，存算分离架构提供廉价存储、弹性计算能力和热数据缓存等优势。
- S3 是理想的云存储选择，支持高吞吐量和大规模数据读写。
- 开启分区前缀功能可提高 S3 数据读写性能，支持物理隔离以增强数据安全性。
- 建议开启 DataCache 功能以提升热数据的 I/O 性能，降低 S3 读写费用。
- StarRocks 集群支持通过 Prometheus 和 Grafana 进行性能监控，关注 S3 相关指标。
- 利用 EKS 实现计算节点的自动弹性伸缩，适用于突发性计算需求场景。
- Karpenter 提供更灵活的节点扩缩策略，支持快速扩展和管理 Kubernetes 集群。
- Graviton 实例提供更低成本的计算选择，性能优于传统 x86 实例。
- Terraform 简化了在 EKS 上部署 StarRocks 的过程，支持一键自动化部署。
- 通过 EKS、S3 和 Graviton 实例，构建高性能、可扩展、低成本的云数据分析平台。
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