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Kyligence公司解決方案

企業動態
Kyligence 提供基于Hadoop 的企業級智能大數據分析平臺,在PB(petabyte)級數據集上提供亞秒級查詢響應和互聯網級的高并發訪問。

 公司名稱: Kyligence

公司介紹:

Kyligence (上海跬智信息技術有限公司)由***來自中國的 Apache 軟件基金會***開源項目 Apache Kylin 核心團隊組建,是專注于大數據分析領域的數據科技公司。Kyligence 提供基于Hadoop 的企業級智能大數據分析平臺,在PB(petabyte)級數據集上提供亞秒級查詢響應和互聯網級的高并發訪問。

目前,Kyligence 已贏得了海內外多家保險、證券、電信、制造、零售、廣告等行業的企業級客戶。公司總部在上海,同時,在北京、深圳等地設有辦事機構, 在美國硅谷設有分公司,目前,已獲得來自紅點中國、思科、寬帶資本、順為資本及斯道資本(富達國際自有投資機構)等投資機構的多輪投資。

解決方案介紹:

高性能的多維分析解決方案

背景

OLAP(Online Analytical Process,聯機分析處理)是數據倉庫系統最主要的應用,通過對業務部門常用的維度和指標進行建模和預計算,可以讓業務分析人員快速、靈活地從不同業務視角對數據進行下鉆、上卷、切片等復雜的分析操作,以達到深入理解數據的目的,從而更加高效地支持日常的業務運作。

需求

在面對不斷增長的海量數據和爆發的分析需求時,傳統BI工具的Scale up架構常常會陷入數據規模受限、Cube維度數目和容量受限、查詢響應慢、并發支持能力差等技術局限,大大限制了OLAP分析的應用場景。IT運維方不得不每年投入大量經費對集群進行擴容,來滿足日益增長的數據量和業務需求,這種方式成本高,周期長,效果也不理想。

解決方案

Hadoop技術擁有低廉的存儲成本、靈活的擴展架構,強大的并行處理能力,使得用戶能夠擺脫傳統DW/BI技術在性能、成本方面的限制,對海量結構化或非結構化數據進行存儲、加工、交互式多維分析,以Hadoop技術為核心的生態圈業已成為大數據平臺事實上的技術標準。

Kyligence依托Hadoop的HDFS分布式存儲技術和MapReduce/Spark分布式計算引擎,能夠提供萬億數據規模下的秒級查詢性能。基于Scale-out架構的Cube技術,存儲成本低,運維方便,性能穩定高效,支持高并發訪問,且無需頻繁擴容集群。另外,Kyligence提供對ANSI SQL的良好兼容性和豐富的ODBC/JDBC/Rest API接口,使得多維分析應用從傳統數據倉庫平臺遷移到Hadoop平臺的成本低,周期短。

Kyligence公司解決方案

解決方案優勢/帶給客戶的好處:

Kyligence能夠滿足超寬表,超高基維度(***~億級),超多維度組合(百級維度數),無容量上限的Cube構建需求,通過Hadoop強大的并行計算能力加速Cube構建時間,同時基于Kyligence獨有的列式存儲引擎技術,使得Cube的查詢性能在秒級實現,從而支撐更廣泛的業務應用和更佳的用戶體驗;另外,Kyligence提供線性擴展能力,輕松實現1000+的高并發支撐能力,使得多維分析平臺開放給更廣泛的業務群體成為可能,從而進一步提升企業運營和管理效率。

收益:
• 秒級查詢性能:查詢性能提升了約2000倍,平均達到5秒

• 更佳的Cube構建:Cube構建時間減少了75%

• Kyligence支持權限數據和Cube數據分離存儲,遷移后Cube數量降低到幾十個,減輕了運維的壓力

• Kyligence同時支持Cube多維分析和明細數據查詢,大大簡化了原有的開發工作量

• 支持高并發查詢:單節點單實例50并發/秒,且并發量可以根據業務增長需要進行水平擴展。

解決方案使用場景和案例:

案例

以某全國級金融企業為例,在全國有上億客戶,每天的交易明細數據超過10億,一直以來深受傳統數倉在數據容量、查詢性能方面的限制,在將數據遷往Hadoop平臺后,選擇了Kyligence產品來建設其企業級多維分析平臺。

痛點:

• ***的Cube每天構建時間超過20小時,業務部門只能看到2天以前的數據

• 基于Cube的單次多維分析需要1小時才能返回結果,嚴重影響業務部門的工作效率和正常分析流程

• 將Cube數據固化成報表文件來提升查詢性能,帶來大量額外維護成本的同時,徹底喪失了通過Cube進行OLAP多維分析的靈活性

• 由于權限管理問題,同一類Cube要為全國30多個省分行建立副本,導致Cube數量達到2000+,大大增加了IT部門的運維難度和工作量

解決方案:

• 數據處理:業務數據存儲在Hive中,通過Kyligence構建Cube

• 固定報表:通過BI報表工具連接Kyligence進行報表定制

• 數據探索:通過數據探索工具Kyligence Insight for Superset連接Kyligence進行數據可視化分析

責任編輯:Barry 來源: 51CTO
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