我花10个小时，写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析

时序模型：主要保存用户的在线的时空位置等信息，可以基于业务场景需要进行各种快速的计算，比如非常方便的计算驻留时长，存储于Hbase或TSDB（时序数据库）：

4、实时服务

有了实时模型还不够，数据中台还需要提供图形化、流程化、可编排的数据开发工具，才能真正的降低实时数据开发成本。但由于离线和实时数据处理的技术手段不同，导致针对这两种类型的数据开发和管理大多是在不同的平台承载的。

比如以前我们的离线数据模型是通过DACP平台管理的，但实时数据则游离在DACP平台之外，其往往属于应用本身的一部分，应用需要通过编写特定脚本去消费和处理流处理引擎中的原生数据，这种处理的门槛不仅高，而且资源浪费也挺严重，每个实时应用其实都是流数据的孤岛。

站在应用的角度看，业务其实需要的是一个统一的数据开发管理平台，离线和实时数据应作为统一的对象进行管理，比如具备混合编排，混合关联等能力，用简单的类SQL定制化输出应用所需的各类数据，从而高效的对外提供实时/离线数据服务。

5、实时应用

数据中台如果能支持实时数据的快速编排，根据我们的测算，其实时场景应用的数据开发、测试、部署周期会由0.5-1个月降低为1-2天，效益是很高的。

（编辑：西安站长网）

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