大數據時代，銀行，電力，運營商，物流公司各個海量數據擁有者正在尋求方法利用手中的數據產生價值，然而大數據處理平臺配置和部署的繁瑣，以及組件相互依賴關系的復雜讓眾多企業望而卻步。針對這個突出的問題，DataCruiser高彈性大數據云平臺，向用戶提供簡單快捷易部署的大數據加速和分析系統，通過將云計算平臺與大數據處理平臺的整合，實現了大數據計算、存儲、網絡、虛擬化和行業應用融合的緊密集成。
部署容易
DataCruiser高彈性大數據云平臺擁有簡潔的界面交互方式，用戶僅需在主機角色中輸入對應的服務器地址，整合平臺即可根據主機角色解析并生成大數據處理集群和上層應用集群拓撲結構，自動地從組件倉庫中分別拉取各個主機所需的組件并進行對應的安裝和環境的配置，部署完畢后自動運行各個功能組件。并且安裝過程中整合平臺根據安裝進度向用戶呈現可視化的效果。
將大數據計算框架部署的復雜度從O(n)簡化到O(1)，極大地提高了大數據集群的部署效率。完全實現了“一鍵式”方式的大數據計算部署和運行。
容器加速
通過運用最新的容器技術，平臺極大的降低了大數據處理框架部署和日常維護的復雜度，大幅降低了部署、運行和維護的成本。與此同時，通過將應用系統的開發、測試、準發布和生成四個部署環境統一化處理，減少了開發到上線的環節，成倍提升了業務應用的上線速度。
彈性架構
DataCruiser高彈性大數據云平臺通過將TalkingData強大的數據分析平臺與BoCloud博云的云平臺架構進行結合，構建了包括基礎平臺層、資源存儲層、數據處理層和應用容器層在內的整合平臺系統，進行統一資源配置和全生命周期的管理——利用Docker容器化技術，構建服務集群、應用集群和監控集群，對物理資源進行統一規劃，支持開發，測試，集群，發布，部署，運維不同階段的統一管理，為業務系統、運維和應用開發提供有力的底層支持，并使得大數據處理能力通過彈性云成倍的提升，幫助企業提高投入產出比，從而創造更多的商業價值。
兼容合作
TalkingData的大數據處理框架集成到BoCloud博云的PaaS平臺上，包含了HDFS文件存儲系統、Yarn資源管理和Zookeeper協作處理、Kafka數據分發、Strom實時處理和MapReduce離線批處理部分，并提供用戶業務定制容器、TalkingData管理容器和第三方開源中間件容器，為客戶打造一個專業化的大數據PaaS平臺，實現平臺與應用的分離，從而使得大數據開發人員能夠將有限的資源投入到核心算法和應用的開發中去。
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