首先可以預(yù)見,分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫在未來眾多的電信行業(yè)業(yè)務(wù)場景,比如報表分析、自助即席查詢、實時數(shù)倉、機器學(xué)習等等,在這些業(yè)務(wù)場景中都具有很大的推廣價值。
這里有個案例,某家運營商的云能力業(yè)務(wù)不斷發(fā)展,業(yè)務(wù)側(cè)為更好實現(xiàn)云產(chǎn)品經(jīng)營健康度分析及市場拓展推廣,對云能租戶經(jīng)分系統(tǒng)前臺可視化指標服務(wù)、明細數(shù)據(jù)查詢及多維分析提出更高的性能要求。
現(xiàn)有的經(jīng)分系統(tǒng)在支撐這樣日常數(shù)據(jù)處理中不斷地面臨著性能挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)批量處理時間長,SQL查詢性能差,無法滿足業(yè)務(wù)實時性的要求。云能力中心嘗試使用基于分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的方式來替代原有基于磁盤架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫,以提升數(shù)據(jù)處理性能,成為未來經(jīng)分系統(tǒng)改造的方向。
通過使用經(jīng)分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的真實數(shù)據(jù)和日常熱度較高的測試用例作測試比對的結(jié)果顯示,與等同配置的磁盤數(shù)據(jù)庫MySQL性能相比,柏睿數(shù)據(jù)這家公司的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫RapidsDB普遍提速100~200倍以上,實現(xiàn)了TB級上百個維度隨機數(shù)據(jù)體量的毫秒級分析,依托數(shù)據(jù)中臺的柏睿數(shù)據(jù)分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫RapidsDB能力,助力運營商云能力中心實現(xiàn)租戶經(jīng)營分析系統(tǒng)(簡稱經(jīng)分系統(tǒng))的明細數(shù)據(jù)查詢、多維度復(fù)雜分析、可視化指標服務(wù)等提速訴求;解決原基于磁盤架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(如MySQL)檢索與分析的性能瓶頸問題,通過內(nèi)存化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵計算節(jié)點,精簡化數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程,有效地提升了系統(tǒng)開發(fā)與運行效率。
審核編輯 黃昊宇
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