ajudando as empresas a reduzir custos, a bytehouse cria uma nova geração de data warehouse "elástico" em nuvem
2024-09-19
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nas aplicações atuais da internet, o tráfego comercial costuma apresentar grande incerteza.
por exemplo, durante eventos promocionais como “618” e “double 11”, o número de visitas a plataformas de e-commerce aumentará de forma explosiva, podendo ser dez ou até cem vezes o valor habitual, fazendo com que o sistema não consiga carregar uma carga tão alta e bater. isto exige que o banco de dados subjacente tenha um mecanismo “elástico” que possa dimensionar automaticamente os recursos de acordo com as condições de tráfego para lidar com mudanças dinâmicas nas necessidades de negócios.
a elasticidade é o principal recurso da arquitetura nativa da nuvem. como um data warehouse nativo da nuvem lançado pelo volcano engine, o bytehouse possui recursos de alto desempenho e pode oferecer suporte à análise de dados em tempo real dos usuários e aos recursos de análise off-line de dados massivos, por outro lado, com base em recursos de escalabilidade elástica, os usuários só precisam; ajustar o tempo e a carga de recursos com base nas configurações de expansão e contração da capacidade podem ser realizadas sob certas condições, reduzindo a carga do gerenciamento manual, melhorando a utilização de recursos e economizando ainda mais custos.
na arquitetura de infraestrutura tradicional, as empresas geralmente precisam alocar recursos suficientes para picos de carga, resultando em recursos ociosos na maior parte do tempo, causando grande desperdício. a elasticidade nativa da nuvem da bytehouse permite que as empresas ajustem dinamicamente os recursos de acordo com as necessidades reais, aloquem recursos somente quando necessário, habilitem o uso sob demanda e pausem automaticamente quando não estiverem em uso. nenhuma taxa de camada de computação será cobrada durante a pausa, reduzindo assim os custos. .
além disso, a elasticidade nativa da nuvem da bytehouse também garante o uso mais eficiente dos recursos. quando a carga do aplicativo está baixa, o sistema pode recuperar automaticamente os recursos excedentes e alocá-los para outros aplicativos ou serviços que deles necessitem.
então, como a bytehouse alcança capacidades de elasticidade nativas da nuvem?
ao nível do armazenamento, a bytehouse adota uma arquitetura serverless, que possui baixo custo e capacidades de expansão ilimitadas. no nível de computação, a bytehouse é baseada no modelo paas e implementa estados sem estado ou fracos por meio de conteinerização. ele empacota todo o grupo de computação em locatários e aplicativos e os apresenta aos usuários, garantindo que não haverá conflitos de requisição de recursos ou degradação de desempenho entre eles. inquilinos, para que os recursos de computação possam ser usados. obtenha pull-up elástico e expansão e contração elásticas em segundos.
precisamente porque os recursos de computação adotam o método paas, a bytehouse permite que os usuários evitem efetivamente o consumo excessivo de recursos causado por sql não padrão, e o modelo de preços adota o método de uso de recursos (cpu) para garantir que as contas dos usuários possam ser previsíveis.
os recursos de escalabilidade elástica da bytehouse também são amplamente utilizados em publicidade, marketing, jogos, finanças e outros cenários. tomemos como exemplo um conhecido fabricante de jogos na china. o fabricante construiu uma plataforma integrada de armazenamento de dados em tempo real baseada na bytehouse, que possui recursos de acesso a dados em tempo real, processamento de dados etl em tempo real e dimensão em tempo real. associação de tabelas e serviços de dados em tempo real ele não só pode suportar mais de 200.000 qps, a alta enumeração simultânea, melhora o desempenho em mais de 2 vezes e reduz o uso de recursos em 30% em comparação com a arquitetura anterior.
hoje em dia, reduzir custos e aumentar a eficiência sempre foi um tema de foco das empresas. além do dimensionamento elástico, a bytehouse otimizará o isolamento quente e frio, a compactação de dados e outros recursos para continuar a garantir alto desempenho na consulta e análise de dados, reduzindo ainda mais os custos de recursos.
