如何为大数据构建高效、灵活和可扩展的实时分析平台？

随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据不断产生，新数据的产生已经成为一个大爆炸的趋势。如此大量数据的实时查询和分析能力已经成为企业报表分析系统的一个重要考虑指标。

1，现状分析

大数据的到来给当前的传统分析系统带来了巨大的挑战:

1，越来越多的数据，超过输入/输出限制。

众所周知，输入输出能力一直是传统数据仓库系统的瓶颈。大数据的到来增加了输入输出瓶颈问题。

2，分析和查询性能低。

查询时间被计为小时甚至天，有些分析算法甚至根本无法运行。

3、传统的分析系统是基于数据汇总的统计分析，不能满足深部开采分析的要求。

要挖掘的有价值的业务规则通常隐藏在数据细节中。传统的基于数据汇总的分析方法阻碍了新业务规则的发现，大大降低了业务数据的分析价值。

4。传统分析系统装载汇总采用的批量处理方法不能满足时效性要求。

需要分析越来越多的数据，总结越来越多的业务。批量加载和数据汇总的处理时间窗口越来越短，甚至不可能完成。同时，批量加载方式使得数据的及时性得不到保证，重要的商机转瞬即逝。

2，方案概述

基于上述背景，通过收集、挖掘、展示和帮助企业和商家建立自己的大数据分析平台，公司采用全新的非共享大规模并行架构(MPP)、实列数据库技术和超级报表分析引擎，完美解决了传统数据库和分析系统实时分析和查询性能慢、可扩展性不足的问题。

platform功能强大，能够快速可靠地管理大量数据，并为您提供高级大数据分析的实时商业智能，从而将您的所有数据转化为收益。就查询执行而言，实时分析平台比传统数据库快50到1000倍，而消耗的成本和硬件只是原始数据库的一小部分。

作为一个具有新架构的实时分析平台，我们有许多创新。最突出的特点包括:

基于Vertica数据库，通过基于列的计算和强大的主动数据压缩，高成本的磁盘输入/输出(主要由带有行为存储单元的传统SQL数据库使用)大大降低，查询执行速度可以提高50-1000倍，存储成本最多可以降低90%。

1，顺序存储和计算

基于数据库的非共享MPP架构，支持在线添加无限数量的行业标准服务器，并可根据需求扩展解决方案。

2，非共享大规模并行处理

通过Vertica内存和磁盘的混合存储架构，支持实时数据加载分析。结合商务智能敏捷分析引擎和全方位分析引擎，实现了100亿数据秒的实时响应，给用户带来极致的产品体验，为用户解决了TB甚至PB超大数据量分析的问题。

3，实时秒分析

基于Vertica非共享MPP架构和列存储能力的大数据实时分析平台，可以很好地解决用户在海量数据条件下的数据实时分析问题。用户可以实时捕捉数据的运行情况，如电子商务操作的大屏幕，帮助用户做出实时决策，清晰了解运行情况。

3，应用场景: 1.大数据实时分析

大数据实时分析平台可以实现对大数据量的详细数据和汇总数据的二阶响应查询和分析，帮助各种报表的用户解决报表速度慢的问题。

2，报告查询二级响应

大数据实时分析平台，满足业务人员对100亿级详细数据的需求，实现高性能敏捷拖放分析场景。数据加载后，业务人员的自助探索体验可以达到二级响应，提高用户的操作和分析体验。

3，拖放分析二级响应

如今，大多数数据都是时间序列数据。无论是查看物联网数据、金融服务数据还是来自信息技术基础设施的数据，都可以定期创建数据。大数据实时分析平台具有一套内置的分析功能，包括时间序列、地理空间、模式匹配等。这些功能可以帮助实现不同类型的数据分析。

4，可扩展、符合SQL的时间序列数据库

支持全平台部署:支持大规模节点扩展，比传统数据库具有更高的性价比。

4，应用程序价值 1、高性价比，支持大规模扩展

能够处理TB级大数据量，支持大规模批量计算/高并发查询/极其复杂的自主分析和查询

3，高频数据加载和实时分析

支持二级数据的实时加载和二级甚至亚二级数据查询

的响应能力

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