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加速數(shù)據(jù)要素價值釋放,用友打造高性能時序數(shù)據(jù)庫

來源:時間:2023-03-10 15:20:34 閱讀:-

      數(shù)智化時代,數(shù)據(jù)作為一種新型的生產(chǎn)要素,是數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的基礎,已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會服務管理等各環(huán)節(jié)。海量數(shù)據(jù)的存儲和快速處理是發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值的基礎,數(shù)據(jù)庫作為組織、管理和存儲數(shù)據(jù)的倉庫,在促進數(shù)據(jù)要素價值發(fā)揮的整體鏈條上,成為必不可少的一環(huán)。

      在制造、電力、化工、氣象等行業(yè),針對基礎設備所采集、產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般具有典型的特點,比如產(chǎn)生頻率快(每秒鐘內(nèi)可產(chǎn)生多條數(shù)據(jù))、嚴重依賴于采集時間(每一條數(shù)據(jù)均對應唯一的時間)、觀測點多信息量大(常規(guī)的實時監(jiān)測系統(tǒng)均有成千上萬的監(jiān)測點,監(jiān)測點每秒鐘都產(chǎn)生數(shù)據(jù),每天產(chǎn)生幾十GB的數(shù)據(jù)量)。

      針對這種數(shù)據(jù)產(chǎn)生快、海量且依賴時間的數(shù)據(jù)特點,傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫無法滿足有效存儲與處理,因此迫切需要一種專門針對時間序列數(shù)據(jù)來做優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),即時序數(shù)據(jù)庫。


      深化信創(chuàng)    自主研發(fā)國產(chǎn)時序數(shù)據(jù)庫

      當前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進,推動企業(yè)數(shù)智化進程加速向前發(fā)展。數(shù)據(jù)庫作為核心基礎軟件,實現(xiàn)信創(chuàng)國產(chǎn)化勢在必行。用友一直在積極推進軟件國產(chǎn)化的相關工作,與清華大學(軟件學院)聯(lián)合成立了時序數(shù)據(jù)與物聯(lián)應用聯(lián)合研究中心。在清華大學自主研發(fā)的國內(nèi)首個開源時序數(shù)據(jù)庫Apache IoTDB的基礎上,用友自主研發(fā)了專用企業(yè)服務能力的商用版時序數(shù)據(jù)庫——TimensionDB。

      TimensionDB是一款輕量級、高性能、易使用的時序數(shù)據(jù)管理引擎,可快速攝取、存儲和處理海量時間序列數(shù)據(jù),廣泛應用于電力(如:智能電表、發(fā)電設備實時監(jiān)測)、石油化工(如:油井、運輸管線、運輸車隊實時監(jiān)測)、智慧城市(如:實時路況、卡口數(shù)據(jù)和路口流量實時監(jiān)測)、智能安防(如:樓宇門禁、車輛管理、井蓋、電子圍欄監(jiān)測)、車聯(lián)網(wǎng)(如:車速、電機、動力電池、駕駛習慣等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測)、金融(如:ATM、POS機、交易記錄等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測)等行業(yè)。

      用友通過實現(xiàn)相關基礎技術組件自主、安全、可控,打造國產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)新模式,充分發(fā)揮國產(chǎn)化軟件企業(yè)從數(shù)智化管理、數(shù)智化經(jīng)營到數(shù)智化商業(yè)創(chuàng)新的替代價值,真正幫助大型企業(yè)實現(xiàn)價值化國產(chǎn)替代。


      性能卓越  快速處理海量數(shù)據(jù)

      海量數(shù)據(jù)的采集、存儲、查詢一直是數(shù)據(jù)庫面臨的難點,用友時序數(shù)據(jù)庫可實現(xiàn)高性能的數(shù)據(jù)讀寫,并可對數(shù)據(jù)進行實時分析,快速處理海量數(shù)據(jù),具有五大核心優(yōu)勢。

      寫入性能高

      基于兩階段LSM合并的tLSM算法,有效保障了任何情況下均能輕松實現(xiàn)單機每秒1000萬數(shù)據(jù)點的高速寫入能力,實現(xiàn)百萬級智能物聯(lián)網(wǎng)設備接入和高速寫入。

      硬件成本低

      專為時序數(shù)據(jù)設計和優(yōu)化的TsFile存儲格式,支持多種數(shù)據(jù)類型和相應的SNAPPY、LZ4、GZIP、SDT等壓縮算法,可實現(xiàn)1:150甚至更高的壓縮比。通過高壓縮比的硬盤存儲,10億數(shù)據(jù)點存儲成本將低于1.4元,極大降低了硬件成本。

      查詢速度快

      用友時序數(shù)據(jù)查詢引擎采用列式存儲、預計算和索引技術,可有效減少數(shù)據(jù)查詢時讀取的數(shù)據(jù)量,極大地降低磁盤I/O次數(shù),輕松實現(xiàn)10億級數(shù)據(jù)量、千萬數(shù)據(jù)點查詢的毫秒級響應。

      分析能力強

      分析引擎基于用友深厚的行業(yè)知識積累,自主研發(fā)高性能多維分析引擎和分析DSL,提供便捷的維度管理和分析腳本管理能力;簡潔的DSL語法可使零基礎人員輕松對業(yè)務數(shù)據(jù)進行復雜的多維分析。

      擴展能力好

      彈性伸縮采用大規(guī)模并行處理(MPP)架構和火山模型進行數(shù)據(jù)處理,具有很高的擴展性,支持秒級增加節(jié)點而無需進行數(shù)據(jù)遷移,適應不同規(guī)模時序數(shù)據(jù)的存儲與分析需求。


      五大場景應用

      激發(fā)數(shù)據(jù)要素價值、賦能業(yè)務發(fā)展

      用友時序數(shù)據(jù)庫憑借領先的技術和分析引擎,打造輕量型高性能的數(shù)據(jù)庫,深入不同應用場景,充分在不同行業(yè)、不同場景中激發(fā)數(shù)據(jù)要素價值,能使企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。


      場景一、IoT智能制造分析

      時序數(shù)據(jù)助力智能制造,打造現(xiàn)代化智能工廠

      在制造行業(yè),數(shù)字化工廠需要IT系統(tǒng)和智能設備的集成銜接,通過終端設備和傳感器對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時采集和分析、設備故障預警處理等,實現(xiàn)對生產(chǎn)現(xiàn)場的實時監(jiān)控。而工業(yè)數(shù)據(jù)的采集都需要帶有時間戳,大量工業(yè)數(shù)據(jù)建模、工業(yè)知識組件和算法組件,均以時間序列數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),對時序數(shù)據(jù)庫的需求和應用更加多元。用友時序數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了工業(yè)數(shù)據(jù)的高性能采集入庫、高效數(shù)據(jù)分析,為企業(yè)管理層決策提供數(shù)據(jù)支持,幫助用戶通過持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)管理流程來釋放優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能,助力實體制造業(yè)由粗放式經(jīng)營模式,逐步過渡為生產(chǎn)設備網(wǎng)絡化、現(xiàn)場管理數(shù)字化、決策運營智能化的集約型現(xiàn)代智能工廠。


      場景二:應用運維監(jiān)控

      統(tǒng)一應用運維實時監(jiān)控,全局把控系統(tǒng)運行狀態(tài)

      在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),互聯(lián)網(wǎng)公司一般需要對大規(guī)模應用集群和機房設備進行監(jiān)控,實時關注設備運行狀態(tài)、資源利用率和業(yè)務趨勢,實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營和自動化開發(fā)運維。通過時序數(shù)據(jù)庫,可實現(xiàn)每天萬億條監(jiān)控指標數(shù)據(jù)寫入,且支持多種時序異常類型的檢測告警,并將異常情況直觀展示,方便運維人員識別異常,告警策略設置簡單,業(yè)務人員可輕松上手。


      場景三:IoT車聯(lián)網(wǎng)分析

      IoT傳感器時序數(shù)據(jù)分析,助力萬物互聯(lián)

      在新能源汽車行業(yè),廠商一般需要對其出廠的車輛進行整車性能分析,通過在車輛上安裝傳感器,在車輛行駛過程中實時采集車輛的行駛狀態(tài)等監(jiān)控信息,將傳感器數(shù)據(jù)通過窄帶物聯(lián)網(wǎng)實時發(fā)送至數(shù)據(jù)中心(TimensionDB),而后在數(shù)據(jù)中心的服務器上通過多維分析引擎進行復雜的計算和分析,可實現(xiàn)百萬級智能物聯(lián)網(wǎng)設備接入和高速讀寫,每秒可寫入達數(shù)據(jù)點1000萬以上。


      場景四:企業(yè)低碳轉型

      低碳經(jīng)濟,綠色發(fā)展,數(shù)智化能力助力行業(yè)轉型

      在風力發(fā)電行業(yè),企業(yè)一般擁有多座風力發(fā)電機,并且在每臺發(fā)電機上安裝了上百種傳感器,分別采集該發(fā)電機的工作狀態(tài)、工作環(huán)境中的風速等信息。為了保證發(fā)電機的正常運轉并對發(fā)電機及時監(jiān)控和分析,企業(yè)需要收集這些傳感器信息,在發(fā)電機工作環(huán)境中進行部分計算和分析,還需要將收集的原始信息上傳到數(shù)據(jù)中心,這就需要大量的數(shù)據(jù)存儲。用友時序數(shù)據(jù)庫可以極低的成本滿足企業(yè)海量數(shù)據(jù)的快速存儲,用數(shù)智化能力助力企業(yè)綠色發(fā)展。


      場景五:行為分析

      基于用戶行為,實現(xiàn)投放效果實時反饋、投放策略優(yōu)化

      在廣告行業(yè),企業(yè)經(jīng)常需要對投放數(shù)據(jù)進行實時分析和監(jiān)測,通過日志或者其他方式對原始指標數(shù)據(jù)進行采集和實時計算,將實時計算的結果數(shù)據(jù)存儲到時序數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)投放效果的實時反饋。通過多維時序預測算法,利用多指標間關聯(lián)關系可極大提高預測準確度,相比傳統(tǒng)預測算法準確度更高,助力企業(yè)實現(xiàn)投放策略優(yōu)化。

      數(shù)據(jù)庫作為組織、存儲、管理、分析數(shù)據(jù)的系統(tǒng),在信息系統(tǒng)的軟件和硬件之間起到承上啟下的作用,是IT行業(yè)重要的基礎軟件,隨著國產(chǎn)化戰(zhàn)略的深入,數(shù)據(jù)庫的本土化進程也不斷加快,用友時序數(shù)據(jù)庫將不斷創(chuàng)新,持續(xù)投入,深化行業(yè)和場景應用,激發(fā)數(shù)據(jù)要素潛能,為企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展、國家數(shù)字經(jīng)濟新格局增添強勁動力。

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