membantu perusahaan mengurangi biaya, bytehouse menciptakan gudang data cloud "elastis" generasi baru
2024-09-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
dalam aplikasi internet saat ini, lalu lintas bisnis sering kali mempunyai ketidakpastian yang besar.
misalnya, selama acara promosi seperti "618" dan "double 11", jumlah kunjungan ke platform e-commerce akan meningkat secara eksplosif, mungkin sepuluh atau bahkan seratus kali lipat dari jumlah biasanya, sehingga menyebabkan sistem tidak dapat melakukannya. membawa beban yang begitu tinggi dan terjatuh. hal ini memerlukan database yang mendasarinya untuk memiliki mekanisme "elastis" yang dapat secara otomatis menskalakan sumber daya sesuai dengan kondisi lalu lintas untuk mengatasi perubahan dinamis dalam kebutuhan bisnis.
elastisitas adalah fitur inti arsitektur cloud native. sebagai gudang data cloud-native yang diluncurkan oleh volcano engine, bytehouse memiliki fitur berkinerja tinggi dan dapat mendukung analisis data real-time pengguna dan kemampuan analisis data offline yang masif; menyesuaikan waktu dan beban sumber daya berdasarkan konfigurasi perluasan dan kontraksi kapasitas dapat dilakukan dalam kondisi tertentu, mengurangi beban pengelolaan manual, meningkatkan pemanfaatan sumber daya, dan lebih menghemat biaya.
dalam arsitektur infrastruktur tradisional, perusahaan biasanya perlu mengalokasikan sumber daya yang cukup untuk beban puncak, yang mengakibatkan sebagian besar sumber daya menganggur dan menyebabkan pemborosan yang besar. elastisitas cloud-native bytehouse memungkinkan perusahaan untuk secara dinamis menyesuaikan sumber daya sesuai dengan kebutuhan aktual, mengalokasikan sumber daya hanya ketika diperlukan, memungkinkan penggunaan sesuai permintaan, dan secara otomatis menjeda ketika tidak digunakan. tidak ada biaya lapisan komputasi yang akan dikenakan selama jeda, sehingga mengurangi biaya .
selain itu, elastisitas cloud-native bytehouse juga memastikan penggunaan sumber daya yang paling efisien. ketika beban aplikasi rendah, sistem dapat secara otomatis mengambil kembali kelebihan sumber daya dan mengalokasikannya ke aplikasi atau layanan lain yang membutuhkannya.
jadi, bagaimana bytehouse mencapai kemampuan elastisitas cloud-native?
pada tingkat penyimpanan, bytehouse mengadopsi arsitektur tanpa server, yang memiliki biaya rendah dan kemampuan ekspansi tanpa batas. pada tingkat komputasi, bytehouse didasarkan pada model paas dan mengimplementasikan status stateless atau lemah melalui containerisasi. ini mengemas seluruh grup komputasi ke dalam penyewa dan aplikasi dan menyajikannya kepada pengguna, memastikan bahwa tidak akan ada konflik permintaan sumber daya atau penurunan kinerja di antara keduanya. penyewa, sehingga sumber daya komputasi dapat digunakan. capai pull-up elastis serta ekspansi dan kontraksi elastis dalam hitungan detik.
justru karena sumber daya komputasi mengadopsi metode paas, bytehouse memungkinkan pengguna untuk secara efektif menghindari konsumsi sumber daya berlebihan yang disebabkan oleh sql non-standar, dan model penetapan harga mengadopsi metode penggunaan sumber daya (cpu) untuk memastikan bahwa tagihan pengguna dapat diprediksi.
kemampuan penskalaan elastis bytehouse juga banyak digunakan dalam periklanan, pemasaran, permainan, keuangan, dan skenario lainnya. ambil contoh pabrikan game terkenal di china. pabrikan tersebut membangun platform gudang data real-time terintegrasi berdasarkan bytehouse, yang memiliki kemampuan akses data real-time, pemrosesan data etl real-time, dan dimensi real-time. asosiasi tabel dan layanan data real-time. ini tidak hanya mendukung 200.000+ enumerasi bersamaan yang tinggi qps meningkatkan kinerja lebih dari 2 kali lipat dan mengurangi penggunaan sumber daya sebesar 30% dibandingkan dengan arsitektur sebelumnya.
saat ini, pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi selalu menjadi topik fokus perusahaan. selain penskalaan elastis, bytehouse akan mengoptimalkan isolasi panas dan dingin, kompresi data, dan kemampuan lainnya untuk terus memastikan kinerja tinggi dalam kueri dan analisis data sekaligus mengurangi biaya sumber daya.
