|浪潮信息：企业互联网化下的数据平台升级 | 云·创课程实录( 四 )
本文插图
一是智能过滤技术 。 在应用智能过滤技术之前 ， 如果要在计算节点上做一个复杂的大量的查询 ， 就需要在存储节点上把整个的负荷要求的数据都传输到计算节点上 ， 极大消耗了计算资源、占用了网络带宽 。 通过智能过滤技术 ， 就把第一步的查询下移到了存储节点上 ， 更好的利用了存储节点的计算能力 ， 释放计算节点计算力 。 降低网络负载 。
二是高速缓存技术 。 在计算节点的内存之间、存储节点的磁盘之间 ， 我们用闪存做了一个热缓冲 ， 缓存热数据 ， 提高了对查询、插入等操作的响应速度 。
三是配合智能过滤的存储索引技术 。 智能过滤更多的是释放计算资源和网络资源 ， 而存储索引技术更多的释放了存储资源 。 我们对用户的数据做了透明处理、自动维护 ， 建立一个自动的索引 ， 极大地提升了索引效率 。
四是列压缩技术 。 能够提升5-10倍的数据压缩率 ， 同时消耗的计算资源较小 ， 可以控制在1%-2% 。
上述4种技术进一步提升了浪潮一体化方案的性能 ， 能够满足客户的海量数据录入需求 ， 同时也会能够实现秒级的分析和挖掘需求 。
本文插图
浪潮inData数据库一体机支持的场景主要包括五个部分 。 一是传统SAN架构的替代 ， 大幅度降低采购成本、运维进一步简化 。 二是数据库的性能方面实现很大的加速 。 三是HTAP混合负载 ， 性能大幅提升 ， 解决了IO、带宽瓶颈 。 四是数据库的整合 ， 把分散的数据进行系统性的整合 ， 同时建立起自己的数据库云平台 。 五是很好的替代了Oracle的Exadata ， 是去IOE的最佳实践 ， 并且具有更高的性价比 。
案例分享
最后介绍一个客户案例 。 这个客户的特点一是数据量很大 ， 数据初始总量约为200TB ， 同时每天新增1TB；二是需要实时入库 ， 并且要求与原来的初始数据做出整合 ， 实现秒级的数据分析和挖掘 。
浪潮提供的方案是 ， 首先给给数据做双副本 ， 保证业务的高可用；其次在计算节点和存储节点 ， 针对客户的业务量和性能要求做了相应的测算和配置 ， 采用了定制化的4+30配置 ， 即4个计算节点 ， 30个存储节点 。 整体来看 ， 很好的支撑了客户的核心库应用 ， 并且能够支撑其未来三年的数据增长 。
最后为浪潮的K-DB数据库做一个广告 。 K-DB已经服务于全行业 ， 包括金融、能源、政府、交通等 ， 为500多家客户、2000多套业务系统提供了数据库的支撑 。 同时我们也希望未来有更多的用户来支持国产数据库的发展 。 浪潮作为国产数据库厂商 ， 一定会做好产品、做好技术 ， 为中国的数据库发展添一份力量 ， 谢谢大家 。
— 完 —
量子位 QbitAI · ***签约
【|浪潮信息：企业互联网化下的数据平台升级 | 云·创课程实录】关注我们 ， 第一时间获知前沿科技动态
推荐阅读
- 互联网|5G商用一周年，华为云向互联网企业大抛绣球
- 新智元|英国5G建设病急乱投医，这两家日本企业或成华为接盘侠
- 互联网|发放高利贷，还要窃取用户信息？这些金融APP在秀“道德底线”
- 群众网|微信中6个设置不关闭，个人信息或被“窃取”，看看你关了吗？
- 行业互联网,云计算|赛伯乐携手华为（重庆）人工智能创新中心聚焦AI前沿，助力企业数字化转型
- 运营商财经网|ChinaJoy Plus线上嘉年华 企业踊跃报名 线上游戏惊喜连连！
- 华为|外媒称华为调整5G零部件供应链，加大日本企业比例
- 行业互联网|超1800家企业退圈！电子烟风口为何飞不起来了？
- 行业互联网,5G|外媒称华为调整5G零部件供应链：大力扶持国产厂商、加大日本企业比例
- 爱集微APP|一周概念股：中芯国际成功登陆科创板上市，产业链企业业绩预告一览