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實(shí)時(shí)湖倉一體

規(guī)避數(shù)據(jù)孤島,優(yōu)化數(shù)據(jù)供給能效

湖倉一體的演進(jìn)歷程

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的技術(shù)架構(gòu),尤其是 OLTP 數(shù)據(jù)庫在海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查閱以及分析方面出現(xiàn)了明顯的性能瓶頸。隨著分布式技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展,出現(xiàn)了以 Teradata 為代表的 MPP 一體機(jī)數(shù)據(jù)庫,以及 Greenplum 和 Vertica 等軟硬件分離的 MPP 數(shù)據(jù)庫。 2000 年到 2012 年,數(shù)據(jù)倉庫在國內(nèi)得到了廣泛的推廣,銀行、電信等行業(yè)最早建立起數(shù)據(jù)倉庫。

2010年前后,大數(shù)據(jù)熱推動(dòng) Hadoop 技術(shù)快速普及,逐步形成了以 Hadoop 作為數(shù)據(jù)湖,MPP 作為數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作模式。這個(gè)階段的Hadoop+MPP 協(xié)作模式,即“湖倉分體”模式。

湖倉分體造成愈發(fā)嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島

異構(gòu)技術(shù)架構(gòu)造成的數(shù)據(jù)孤島

湖倉分體方案基本上是以湖、倉和其他組件構(gòu)成,邏輯上為用戶提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理,但物理層面湖和倉仍然是分離的,同一份數(shù)據(jù)在多個(gè)集群冗余存儲(chǔ),導(dǎo)致分體模式下的湖和倉各自形成數(shù)據(jù)孤島。

集群規(guī)模受限造成的數(shù)據(jù)孤島

多數(shù)的湖通過 Hadoop 構(gòu)建,數(shù)倉是 MPP 數(shù)據(jù)庫,當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到 PB 級(jí)別,由于 Hadoop 和 MPP 集群規(guī)模受限,企業(yè)往往會(huì)部署和使用多個(gè) Hadoop 集群和多個(gè) MPP 集群,事實(shí)上進(jìn)一步造成了數(shù)據(jù)孤島。

高并發(fā)被迫形成的數(shù)據(jù)孤島

MPP 單一集群僅支持幾十并發(fā),而 Hadoop 支持的并發(fā)則更低,因此一個(gè)遍歷數(shù)百 TB 數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢可能使整個(gè)系統(tǒng)的性能受到很大影響。為了滿足高并發(fā),企業(yè)不得不把業(yè)務(wù)分割到更多的集群中,造成更嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島。

偶數(shù)實(shí)時(shí)湖倉解決方案

偶數(shù)實(shí)時(shí)湖倉方案通過虛擬計(jì)算集群技術(shù)在數(shù)十萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模集群上實(shí)現(xiàn)了高并發(fā),保障事務(wù)支持,提供實(shí)時(shí)能力,實(shí)現(xiàn)一個(gè)技術(shù)平臺(tái)、一份業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、一份元數(shù)據(jù)。偶數(shù)科技通過首創(chuàng)的 Omega 架構(gòu)保障了湖倉一體 ANCHOR 的實(shí)時(shí)優(yōu)勢(shì)特性,形成了具備全實(shí)時(shí)能力的實(shí)時(shí)湖倉方案。

實(shí)時(shí)湖倉六大特性 ANCHOR

區(qū)分「湖倉一體」與「湖倉分體」的錨

偶數(shù)湖倉一體方案真正在數(shù)據(jù)和查詢層面形成一體化架構(gòu),徹底解決集群規(guī)模和并發(fā)受限、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法整合、建模路徑冗長、數(shù)據(jù)一致性弱、性能和時(shí)效瓶頸等問題,從而幫助用戶徹底規(guī)避數(shù)據(jù)孤島,優(yōu)化數(shù)據(jù)供給能效。偶數(shù)率先提出湖倉一體 ANCHOR 標(biāo)準(zhǔn),ANCHOR 中文譯為錨點(diǎn)、頂梁柱,ANCHOR 標(biāo)準(zhǔn)或?qū)⒊蔀楹}一體浪潮下的定海神針。

湖倉一體方案比較

通過以下方案對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)基于 Skylab 的實(shí)時(shí)湖倉方案在技術(shù)先進(jìn)性、性能和并發(fā)、功能特性、開發(fā)和運(yùn)維難度等方面都具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),完全滿足 ANCHOR 標(biāo)準(zhǔn),為用戶節(jié)省 1 倍的存儲(chǔ)成本,提高 1 倍的開發(fā)和運(yùn)維效率。