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海量数据 “写入、共享、存储、计算” 最佳实践

[日期:2017-05-10] 来源:云栖团队博客  作者: [字体: ]

  标签

  PostgreSQL , 冷热分离 , 数据共享 , 打破孤岛 , 无盘工作 , 存储计算分离 , 行为数据 , 轨迹数据 , 金融数据 , 监控数据 , 物联网 , GIS , 范围 , 数组 , 图片

  背景

  数据是为业务服务的,业务方为了更加透彻的掌握业务本身或者使用该业务的群体,往往会收集,或者让应用埋点,收集更多的日志。

  随着用户量、用户活跃度的增长,时间的积累等,数据产生的速度越来越快,数据堆积的量越来越大,数据的维度越来越多,数据类型越来越多,数据孤岛也越来越多。

  日积月累,给企业IT带来诸多负担,IT成本不断增加,收益确不见得有多高。

海量数据

  上图描绘了企业中可能存在的问题:

  1. 数据孤岛问题严重(如果没有大数据平台时)。

  2. 对成本预估不足,计算能力扩容麻烦,又或者铺张浪费严重。

  3. 数据冗余问题突出。

  4. 存储成本昂贵。

  5. 业务萎缩后硬件成为固定资产,IT负担严重,几乎没有硬件伸缩能力。

  6. 数据量太大,几乎无法备份。

  7. 业务需求多,数据种类多,分析成本、开发成本高昂。

  本文将针对这个场景,给出一个比较合理的方案,灵活使用,可以减轻企业IT成本,陪伴企业高速成长。

  行业场景

  1. 物流

  一个包裹,从揽件、发货、运输、中转、配送到签收整个流程中会产生非常多的跟踪数据,每到一个节点,都会扫描一次记录包裹的状态信息。

  运输过程中,车辆与包裹关联,车辆本身采集的轨迹、油耗、车辆状态、司机状态等信息。

  配送过程,快递员的位置信息、包裹的配送信息都会被跟踪,也会产生大量的记录。

  一个包裹在后台可能会产生上百条跟踪记录。

  运输的车辆,一天可能产生上万的轨迹记录。

  配送小哥,一天也可能产生上万条轨迹记录。

  我曾经分享过一个物流配送动态规划的话题。有兴趣的童鞋也可以参考

  《聊一聊双十一背后的技术 - 物流、动态路径规划》

  物流行业产生的行为数据量已经达到了海量级别。

  怎样才能有效的对这些数据进行处理呢?

  比如:

  实时按位置获取附近的快递员。

  实时统计包裹的流量,快递员的调度,车辆的调度,仓库的选址等等一系列的需求。

  2. 金融

  金融行业也是数据的生产大户,用户的交易,企业的交易,证券数据等等。

  数据量大,要求实时计算,要求有比较丰富的统计学分析函数等。

  我曾经分享过一个关于模拟证券交易的系统需求分析。有兴趣的童鞋也可以参考

  《PostgreSQL 证券行业数据库需求分析与应用》

  3. 物联网

  物联网产生的数据有时序属性,有流计算需求(例如到达阈值触发),有事后分析需求。

  数据量庞大,有数据压缩需求。

  我刚好也写过一些物联网应用的数据库特性分析,这些特性可以帮助物联网实现数据的压缩、流计算等需求。

  《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》

  《旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用》

  《PostgreSQL 物联网黑科技 - 瘦身几百倍的索引(BRIN index)》

  《一个简单算法可以帮助物联网,金融 用户 节约98%的数据存储成本》

  《"物联网"流式处理应用 - 用PostgreSQL实时处理(万亿每天)》

  《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 助力物联网(IoT)》

  物联网还有一个特性,传感器上报的数据往往包括数字范围(例如温度范围)、地理位置、图片等信息,如何高效的存储,查询这些类型的数据呢?

  4. 监控

  监控行业,例如对业务状态的监控,对服务器状态的监控,对网络、存储等硬件状态的监控等。

  监控行业具有比较强的业务背景,不同的垂直行业,对监控的需求也不一样,处理的数据类型也不一样。

  例如某些行业可能需要对位置进行监控,如公车的轨迹,出了位置电子围栏,发出告警。换了司机驾驶,发出警告。等等。

  5. 公安

  公安的数据来自多个领域,例如 通讯记录、出行记录、消费记录、摄像头拍摄、社交、购物记录 等等。

  公安的数据量更加庞大,一个比较典型的场景是风险控制、抓捕嫌犯。涉及基于地理位置、时间维度的人物关系分析(图式搜索)。

  如何才能满足这样的需求呢?

  6. 其他行业

  其他不再列举。

  行业痛点

  如何解决数据孤岛,打通数据共享渠道?

  如何高效率的写入日志、行为轨迹、金融数据、轨迹数据等?

  如何高效的实时处理数据,根据阈值告警通知,实时分析等?

  如何解决大数据的容灾、备份问题?

  如何解决大数据的压缩和效率问题?

  如何解决数据多维度、类型多,计算复杂的问题?

  如何解决企业IT架构弹性伸缩的问题?

  总结起来几个关键字:

  写入、共享、存储、计算。

  方案

  用到三个组件:

  1. RDS PostgreSQL

  支持时序数据、块级索引、倒排索引、多核并行、JSON、数组存储、OSS_FDW外部读写等特性。

  解决OLTP,GIS应用、复杂查询、时空数据处理、多维分析、冷热数据分离的问题。

  2. HybridDB PostgreSQL

  支持列存储、水平扩展、块级压缩、丰富的数据类型、机器学习库、PLPYTHON、PLJAVA、PLR编程、OSS_FDW外部读写等特性。

  解决海量数据的计算问题。

  3. OSS 对象存储

  多个RDS实例之间,可以通过OSS_FDW共享数据。

  OSS多副本、跨域复制。

  解决数据孤岛、海量数据存储、跨机房容灾、海量数据备份等问题。

  1 写入

  数据写入分为3条路径:

  1. 在线实时写入,可以走RDS SQL接口,单个实例能达到 百万行/s 以上的写入速度。

  2. 批量准实时写入,可以走HybridDB SQL接口,单个实例能达到 百万行/s 以上的写入速度。

  3. 批量准实时写入,比如写文件,可以走OSS写入接口,带宽弹性伸缩。

  2 共享

  多个RDS实例之间,可以通过OSS_FDW共享数据。

  例如A业务和B业务,使用了两个RDS数据库实例,但是它们有部分需求需要共享数据,传统的方法需要用到ETL,而现在,使用OSS_FDW就可以实现多实例的数据共享,而且效率非常高。

  通过RDS PostgreSQL OSS_FDW的并行读写功能(同一张表的文件,可以开多个worker process进程并行读写),共享数据的读写效率非常高。

  并行体现三个方面:OSS读写并行、RDS PostgreSQL多核计算并行、RDS PG或HybridDB的多机并行。

  3 存储

  对于实时数据,使用RDS PostgreSQL, HybridDB的本地数据存储。对于需要分析、需要共享的数据,使用OSS进行存储。

  OSS相比计算资源的存储更加的廉价,在确保灵活性的同时,降低了企业的IT成本。

  通过OSS对象存储,解决了企业的数据冗余、成本高等问题,满足了数据的备份、容灾等需求。

  4 计算

  通过RDS PostgreSQL, HybridDB, OSS的三个基本组件,实现了计算资源、存储资源的分离。

  因为计算节点的数据量少了(大部分数据都存在OSS了),计算节点的扩容、缩容、容灾、备份都更加方便。

  计算本身分为以下几种

  1. 流式计算

  流式计算分为两种,一种是实时统计,另一种是设置阈值进行实时的告警。

  通过pipelinedb(base on postgresql)可以实现这两类流计算。

  好处:

  SQL标准接口,丰富的内置函数支持复杂的流计算需求,丰富的数据类型(包括GIS,JSON等)支持更多的流计算业务场景,异步消息通知机制支持第二类流计算需求。

  pipelinedb正在进行插件化改造,以后可以作为PostgreSQL的插件使用。

  https://github.com/pipelinedb/pipelinedb/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22extension+refactor%22

  例如在监控领域,使用流计算的异步消息机制,可以避免传统主动问询监控的无用功问题。

  2. 实时交互业务

  传统的OLTP需求,使用RDS PostgreSQL可以满足。

  PostgreSQL的特性包括:GIS、JSON、数组、冷热分离、水平分库、K-V类型、多核并行、块级索引、倒排索引等。

  PostgreSQL支持的场景包括:流计算、图式搜索、时序数据、路径规划、模糊查询、全文检索、相似查询、秒杀、基因、金融、化学、GIS应用、复杂查询、BI、多维分析、时空数据搜索等。

  覆盖银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

  3. 准实时分析

  结合OSS对象存储,RDS PostgreSQL和HybridDB都可以实现准实时的分析。

  同一份OSS的数据,也可以在多个实例之间进行共享,同时访问。

  4. 离线分析、挖掘

  结合OSS对象存储,RDS PostgreSQL和HybridDB都可以实现对离线数据的分析和挖掘。

  RDS PostgreSQL 支持单机多核并行,HybridDB for PostgreSQL支持多机并行。用户可以根据计算量进行选择。

  计算需要具备的能力

  计算的灵魂是类型的支持、以及类型的处理。

  1. PostgreSQL内置了丰富的类型支持,包括(数字、字符串、时间、布尔、枚举、数组、范围、GIS、全文检索、bytea、大对象、几何、比特、XML、UUID、JSON、复合类型等),同时支持用户自定义的类型。可以支持几乎所有的业务场景

  2. 操作符,为了满足对数据的处理需求,PG对每一种支持的类型,都支持非常丰富的操作,

  3. 内置函数,PG内置了丰富的统计学函数、三角函数、GIS处理函数,MADlib机器学习函数等。

  4. 自定义计算逻辑,用户可以通过C, python, java, R等语言,定义数据的处理函数。扩展PostgreSQL, HybridDB for PostgreSQL的数据处理能力。

  5. 聚合函数,内置了丰富的聚合函数,支持数据的统计。

  6. 窗口查询功能的支持。

  7. 递归查询的支持。

  8. 多维分析语法的支持。

  方案小结

  RDS PostgreSQL 优势

  主要体现在这几个方面

  1. 性能

  RDS PostgreSQL主要处理在线事务以及少量的准实时分析。

  PG OLTP的性能可以参考这篇文档,性能区间属于商业数据库水准。

  《数据库界的华山论剑 tpc.org》

  PG 的OLAP分析能力,可以参考这篇文档,其多核并行,JIT,算子复用等特性,使得PG的OLAP能力相比其他RDBMS数据库有质的提升。

  《分析加速引擎黑科技 - LLVM、列存、多核并行、算子复用 大联姻 - 一起来开启PostgreSQL的百宝箱》

  PostgreSQL 10 在HTAP方面还有更多的增强。

  2. 功能

  功能也是PostgreSQL的强项,在上一章《计算需要具备的能力》有详细介绍。

  3. 扩展能力

  计算能力扩展,通过增加CPU,可以扩展复杂计算的性能。

  存储能力扩展,通过OSS存储以及oss_fdw插件,可以扩展RDS PG的存储能力,打破存储极限。

  4. 成本

  存储成本:由于大部分需要分离的数据都存储到OSS了,用户不再需要考虑这部分的容灾、备份问题。相比存储在数据库中,存储成本大幅降低。

  开发成本:RDS PG, HybridDB PG都支持丰富的SQL标准接口,访问OSS中的数据(通过TABLE接口),使用的也是SQL标准接口。节省了大量的开发成本,

  维护成本:使用云服务,运维成本几乎为0。

  5. 覆盖行业

  覆盖了银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

  HybridDB PostgreSQL 优势

  1. 性能

  HybridDB PostgreSQL为MPP架构,计算能力出众。

  2. 功能

  在上一章《计算需要具备的能力》有详细介绍。

  3. 扩展能力

  计算能力扩展,通过增加计算节点数,可以扩展复杂计算的性能。

  存储能力扩展,通过OSS存储以及oss_fdw插件,可以扩展RDS PG的存储能力,打破存储极限。

  4. 成本

  存储成本:由于大部分需要分离的数据都存储到OSS了,用户不再需要考虑这部分的容灾、备份问题。相比存储在数据库中,存储成本大幅降低。

  开发成本:RDS PG, HybridDB PG都支持丰富的SQL标准接口,访问OSS中的数据(通过TABLE接口),使用的也是SQL标准接口。节省了大量的开发成本,

  维护成本:使用云服务,运维成本几乎为0。

  5. 覆盖行业

  覆盖了银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

  典型用法

 





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