01部署准备
完成账号申请、服务开通、网络规划、资源规划等准备工作。
02部署资源
根据规划，完成AnalyticDB MySQL湖仓版、RDS MySQL等产品部署。
03配置业务
完成数据同步以及数据链路等配置，实现聚合分析以及可视化分析报告。
04完成及清理
查看分析报告验证方案，然后释放资源。
本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版，在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、分库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。
解决问题：数据一致性差
数据多次在实例间同步，存在一定的延时，造成数据存在时效性问题，有数据不一致风险。
解决问题：数据冗余
同一份数据保存在多个实例中，数据存储成本高。