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。
关键要点
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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。
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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。
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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。
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S3 是理想的云存储选择，支持高吞吐量和大规模数据读写。
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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。
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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。
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StarRocks 集群支持通过 Prometheus 和 Grafana 进行性能监控，关注 S3 相关指标。
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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。
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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。
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Graviton 实例提供更低成本的计算选择，性能优于传统 x86 实例。
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Terraform 简化了在 EKS 上部署 StarRocks 的过程，支持一键自动化部署。
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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。
延伸问答
StarRocks 3.0 的存算分离架构有什么优势？
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，降低存储成本并增强集群的弹性扩展能力。
如何利用 S3 提升 StarRocks 的查询性能？
通过开启分区前缀功能和使用 DataCache，可以提高 S3 数据的读写性能，降低 S3 的读写费用。
EKS 如何实现 StarRocks 的自动弹性伸缩？
EKS 通过 HPA 管理 CN Pod 的自动扩缩容，根据 CPU 利用率自动调整计算节点的数量。
Graviton 实例在 StarRocks 中的优势是什么？
Graviton 实例提供更低成本的计算选择，性能优于传统 x86 实例，适合在 StarRocks on EKS 环境中使用。
Terraform 如何简化 StarRocks 的部署过程？
Terraform 可以自动化供给所需的亚马逊云资源，并一键部署 EKS 集群及 StarRocks Operator，简化部署流程。
StarRocks 集群如何进行性能监控？
StarRocks 集群支持通过 Prometheus 采集 S3 相关指标，并通过 Grafana 进行展示，监控性能。
