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时间:2022-12-28来源:屌丝绅士浏览数:159次
01、基于分布式全内存数据库RapidsDB构建数据分析平台
为了满足以上性能及业务需求,该银行将借助分布式内存计算技术提升数据库分析性能,作为重点考察方向。柏睿数据分布式全内存数据库RapidsDB在快速部署、集群弹性、性能线性扩展、广泛兼容、异构数据支持、海量数据计算等多方面获得行方的高度肯定,从而在行方同类数据库产品选型中脱颖而出。柏睿数据成立于 2014 年,是一家以数据库为核心的“Data+AI〞数据智能基础软件公司,国内首家因突破数据库核心技术而获得国家级专精特新“小巨人”称号的民营企业。柏睿数据作为国内掌握全内存数据库引擎关键专利的企业,基于完全自主研发的全内存分布式数据库产品体系和人工智能产品体系,打造软硬一体化智能数据处理平台,其产品在算力性能、智能化、安全性、标准化等关键技术指标上均业界领先,已为金融、政务、能源、通信、医疗等众多行业标杆客户提供原创性数字化转型技术产品服务。图:基于分布式全内存数据库RapidsDB构建的实时交互式数据分析平台
02、基于RapidsDB数据库的数据分析平台落地后的价值与效果
第一, 通过RapidsDB在大规模异构数据场景下的高性能表现,满足了该银行对多表关联复杂查询的需求。实现了1100亿行数据、40TB大数据量下的实时查询,支持前端SQL条件灵活组合、最多15个表join的多表复杂查询。
第二, RapidsDB支撑了全银行5万名客户经理的日常查询服务,具备典型情况下上百个并发查询和极端情况下4000多个并发查询的能力,能够充分应对业务多点并发的读取请求,达到平均3.6秒的响应时间。
第三, RapidsDB能够稳定可靠地运行,提供99.999%高可用的数据服务,满足金融行业对数据库的严苛要求,有效支撑了该银行普惠金融业务的快速发展。
03、项目经验总结
该银行的数据分析平台成功上线以来,柏睿数据RapidsDB分布式全内存数据库展现了出色的性能和稳定性来支撑该银行普惠金融业务的转型升级。该项目的成功落地为同类型业务或者相似规模的企业提供了以下分析型数据库的使用建议:
1) 在类似普惠金融拥有海量多元化数据沉淀,并且要求高实时性查询的业务场景中,全内存数据库因为运行时不需要将数据同步到物理磁盘,从而避免了磁盘I/O限制对系统性能的影响并且减少了系统维护的工作量,所以被该类型业务场景所青睐。因此,对于数据存取效率要求较高的系统,全内存数据库可以比主要利用磁盘存取的数据库发挥更大的性能作用。
2)在类似国有银行员工数量众多、内部组织架构复杂的大型企业中,通常有大量业务人员同时进行日常查询操作来保证业务正常运转。因此,分析型数据库需要具备分布式相关技术,通过动态扩展和平衡分配任务量支持多点并发的任务请求,保证同一时间下查询的及时响应。
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