茄子科技张韶全:跨多云大数据平台DataCake在OceanBase的实践

11 月 16 日,OceanBase 在北京顺利举办 2023 年度发布会,正式宣布:将持续践行“一体化”产品战略,为关键业务负载打造一体化数据库。其中,在“数字化转型升级实践专场”,我们有幸邀请到了茄子科技大数据技术总监张韶全进行《跨多云大数据平台 DataCake 在 OceanBase 的实践》主题演讲,以下为演讲全文:

图片

大家下午好!非常荣幸受到 OceanBase 组委会的邀请,跟大家分享茄子科技大数据平台 DateCake 与 OceanBase 的合作实践。

首先介绍一下茄子科技。我们是第一批出海的互联网公司,公司的业务场景从最开始工具类 APP 扩展到内容、游戏、支付等多个场景,月活跃用户数量达到数亿级别,正是因为这种级别的用户体量,同时还有复杂的使用场景,我们很早便开启了大数据平台 DateCake 的自研,通过挖掘数据价值支撑业务高速发展。

图片

因为我们是一家出海企业,所以很早就把大数据平台做到了彻底的云原生化。2018 年开始,大数据平台完全摆脱了传统的 Hadoop 架构,全部采用了云原生架构。我们在支撑内部业务的同时,发现在大数据方面的技术和积累,可以很好的帮助其他行业、不同场景更好地解决数字化转型过程中的问题和需求。所以,我们决定将大数据平台作为独立的产品商业化,去赋能外部企业,希望能够帮助外部企业拥有低门槛、低成本的大数据解决方案,能够落实数据方法论,帮助企业在竞争中获得一些优势。

图片

我们的大数据平台名字叫“DateCake”[1],从整体架构上分成三层,从底层 IaaS、中层 PaaS,到上层 SaaS。

Iaas 层,是完全的云原生架构,同时也支持多云。可以充分利用不同云的特点。比如,可以充分利用云上  Spot 实例,通过自研 PVC Reuse 技术[2],把 Spot 实例当成 On-demand 实例来使用,大幅降低使用成本;同时还可以充分利用底层云厂商提供的弹性存储和计算,保证业务只在使用时付费,进一步降低成本。

中层是 PaaS 层,采用湖仓一体架构,可以做到一份数据支撑不同的场景,例如数据分析、数据科学、数据开发,这样就可以避免数据从不同的系统导入导出的复杂流程,造成数据孤岛。另外,我们也自研了 Catalog 管理系统,通过该系统做到统一的数据资产视图,并能够做到细粒度数据管控、数据血缘和审计,现在该系统也对外开源[3]。

再到 SaaS 层,按照不同模块,从数据分析到数据开发,再到数据治理。第一,在数据分析里可以用统一的 SQL 完成不同的数据源的数据查询,不管数据是在湖里面、仓里面,还是在外部数据源的关键数据库里面,可以用一条 SQL 把全部数据查询出来。第二,通过非常低门槛的高性价比数据开发的模块化解决方案,不管用户是数据分析师还是数仓工程师,都可以用模块化非常简单地完成整个数据链路的构建。第三,还提供智能化、完善的 FinOPS 解决方案。

图片

OceanBase 在 DateCake 中主要在两个场景中使用。第一个场景,利用OceanBase 的 OLAP 能力,把 OceanBase 作为一个轻型数仓来使用,围绕OceanBase构建完整的数据开发链路。第二个场景,利用 OceanBase 的 OLTP 能力,把 OceanBase 作为服务的数据库支持高并发查询,包括事务和一些复杂 SQL 查询。

图片

图片

茄子科技为什么要选择 OceanBase?首先,最看中的一点是,OceanBase 经过了线上复杂系统的验证,我们非常相信经过复杂系统验证的数据库的能力;同时,OceanBase 支持多基础设施、高性价比、高兼容的特性,这些特性也非常契合我们 DateCake 本身的产品特点。

图片

第一个特点,跨多云架构轻松运维。

因为我们是完全的云原生大数据平台,同时支持多云策略。为了能够支撑统一的服务和下面不同的云进行对接,我们研发了一套可以做到承上启下的作用且能够对底层环境透明化的系统。同时,该系统可以对查询做智能分析、智能路由,保证用户提交的查询都可以命中到准确的集群和高性价比的集群上。

图片

此外,为了让平台管理人员很好地运维多云系统、多云集群,我们也自研了一套多云集群的管理和监控系统,专门用来对多云的集群进行创建、管理、监控,同时对集群上的任务进行管理、对多云的任务做实时不同维度的分析。这样,就可以非常容易地帮助系统管理人员,轻松管理多云的集群、多云的环境。

第二个特点,一个平台覆盖 Data Workflow。

在一个平台上轻松构建从数据源到业务场景端到端的 Data Workflow,支持数据集成、数据导入、数据 ETL,同时提供了非常低门槛方式让用户通过模板化方式通过 SQL+低代码非常快速地构建一套完整的系统。比如,我们公司的一个数据分析师,就可以在平台上管理几百号的数据开发任务。

图片

数据开发方案基于云的弹性资源,只需为使用付费,同时把云厂商的一些特点吃得很透,有非常强的技术积累,保证比传统的 Hadoop 解决方案低 70% 以上的成本。用户只需要通过简单配置就可以把数据链路中,比如数据集成、数据处理、数据导出场景中一些非常具体的案例,通过简单的配置就可以完成,不需要写非常复杂的代码。

图片

OceanBase 在 Data Workflow 里主要有两个场景。第一个是 BI 场景,从数据集成入湖之后,经过湖上数据的处理,通常数据量比较大,处理完之后把数据导入到OceanBase,用 OceanBase 来支撑 BI 的可视化图表、仪表盘等。第二个是实时分析场景,相当于把 OceanBase 当成实时数仓,省去ETL的步骤,做实时的数据分析。

图片

DateCake 可以通过可视化的方式查看历史实例运行详情,包括历史实例的运行状态、时长、上下游实例的运行状态等信息。进一步,支持对实例进行重算、Mark Success/Failed 的操作。同时,DakeCake 还提供数据血缘和链路分析的功能,可以快速查看任务间的依赖关系,方便定位任务延迟或发生故障时的原因。

图片

第三个特点,实时成本分析。

现在都在讲数字化转型,其中数字化转型解决方案,最重要的一点就是能够让企业评估投入产出比,要知道投入的成本是什么样的,得到的回报是什么样的。

现在,我们的平台支持实时化任务级的成本分析,一个任务运行完之后立马可以知道这个任务的用量和成本是什么样的。相比云厂商“T-2”的成本费用计算方式,可以做到实时地任务级的成本分析。有了任务级的成本分析后,企业就可以做很多工作延伸,比如成本监控,一个任务的成本波动,如果有显著变化可以及时通知业务。

图片

同时,我们的平台还提供了任务级成本的归因分析。任务成本有波动,可以分析出它是因为数据本身的波动、任务的变更,还是因为集群波动导致成本有波动。上图展示对实时成本从不同维度做多维分析,这是一个典型的海量数据的多维分析场景。

在数据多维分析场景,我们之前使用 RDS,愈发感觉力不从心,当我们迁移到 OceanBase 后,借助 OceanBase 的 OLAP 能力,在千万级数据分析上,OceanBase 的分析时间降低 60%-70%。

之后,我们也把实时成本数据分析后的数据库完全切到 OceanBase,整个迁移过程,因为 OceanBase 本身的高 MySQL 兼容性,以及只要稍微简单配置一下就可以完成,非常丝滑。

图片

我今天分享的内容就到这里,希望跨多云大数据平台 DataCake 在 OceanBase 的实践分享能对大家有所帮助。未来 DataCake 会在云原生大数据方向上和大家一起继续奔跑,和伙伴们一起打赢数字化转型之役,谢谢大家!


[1] DataCake: https://www.datacake.cloud/

[2] Spot最佳实践:https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/the-practice-of-shareit-big-data-platform-datacake-in-spark-on-eks/

[3] Polycat: https://github.com/DataCakeCloud/Polycat

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/216756.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MYSQL练题笔记-聚合函数-各赛事的用户注册率

一、题目相关内容 1)相关的表 2)题目 3)帮助理解题目的示例,提供返回结果的格式 二、自己初步的理解 有两张不同左右的表,用户表和赛事注册表。然后解题。 1.各种赛事的用户注册百分率 各种赛事的意味着通过contes…

ES6 import

这里 import 的文件是项目内自己 export 的对象,并非 package.json 里引用的包。 后者的打包策略和配置有关。 原理:彻底理解JavaScript ES6中的import和export - 知乎

深度学习(五):pytorch迁移学习之resnet50

1.迁移学习 迁移学习是一种机器学习方法,它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上,来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题,同时可以加快模型的训练速度。 迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁…

YOLOv8改进有效涨点 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积(高效空间编码技术)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv(空间深度转换卷积)技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术,它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念:它是一种将图像空间信息转换为深度信息…

Leetcode每日一题学习训练——Python版(从二叉搜索树到更大和树)

版本说明 当前版本号[20231204]。 版本修改说明20231204初版 目录 文章目录 版本说明目录从二叉搜索树到更大和树理解题目代码思路参考代码 原题可以点击此 1038. 从二叉搜索树到更大和树 前去练习。 从二叉搜索树到更大和树 给定一个二叉搜索树 root (BST),请…

【React设计】React企业级设计模式

Image Source : https://bugfender.com React是一个强大的JavaScript库,用于构建用户界面。其基于组件的体系结构和构建可重用组件的能力使其成为许多企业级应用程序的首选。然而,随着应用程序的规模和复杂性的增长,维护和扩展变得更加困难。…

FCRP第二题

【题目要求】 数据库中有一张地区数据统计表,但是并不规则 ,记录类似于,225100:02:3:20160725是一串代码,以:分割,第1位为地区代码,第2位为分类代码,第3位为数量,第4位为…

Linux删除了大文件为什么磁盘空间没有释放?

某天,收到监控系统的告警信息,说磁盘空间占用过高,登上服务器,使用 df -h 一看,发现磁盘占用率已经 96%了: 通过查看 /usr/local/nginx/conf/vhost/xxx.conf 找到 access_log 和 error_log 的路径&#x…

在Python中探索图像相似性方法

在一个充斥着图像的世界里,衡量和量化图像之间相似性的能力已经成为一项关键任务。无论是用于图像检索、内容推荐还是视觉搜索,图像相似性方法在现代应用中起着至关重要的作用。 幸运的是,Python提供了大量工具和库,使得开发人员和…

【深度学习】Stable Diffusion中的Hires. fix是什么?Hires. fix原理

文章目录 **Hires. fix****Extra noise**Upscalers Hires. fix https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#hires-fix 提供了一个方便的选项,可以部分地以较低分辨率呈现图像,然后将其放大,最后在高分辨率下添…

FreeRTOS调度器启动过程分析

目录 引出思考 vTaskStartScheduler()启动任务调度器 xPortStartScheduler()函数 FreeRTOS启动第一个任务 vPortSVCHandler()函数 总结 引出思考 首先想象一下如何启动第一个任务? 假设我们要启动的第一个任务是任务A,那么就需要将任务A的寄存器值…

X540t2关于手动安装intel驱动

首先去intel驱动官网下载,win10和win11驱动一样 https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/download/18293/intel-network-adapter-driver-for-windows-10.html 然后下载下来解压 将Wired_driver_28.2_x64.exe修改成Wired_driver_28.2_x64.zip文件再解压 打开设备管…

mybatis的数据库连接池

直接看原文 原文链接:【MyBatis】 连接池技术_mybatis自带连接池-CSDN博客 本文先不说springBoot整合mybatis后的 本文讲的是没有被springBoot整合前的mybatis自己的默认的连接池 --------------------------------------------------------------------------------------…

v-on 可以监听多个方法吗?

目录 前言 详解:v-on 指令的基本概念 用法:v-on 指令监听多个方法 解析:v-on 指令的优势和局限性 优势 - **强大的事件处理**:v-on允许你处理各种DOM事件,从点击到输入等。 - **多方法监听**:可以轻…

全网最新最全的自动化测试教程:python+pytest接口自动化(9)-cookie绕过登录(保持登录状态

在编写接口自动化测试用例或其他脚本的过程中,经常会遇到需要绕过用户名/密码或验证码登录,去请求接口的情况,一是因为有时验证码会比较复杂,比如有些图形验证码,难以通过接口的方式去处理;再者&#xff0c…

【数据分享】2015-2023年我国区县逐月二手房房价数据(Excel/Shp格式)

房价是一个城市发展程度的重要体现,一个城市的房价越高通常代表这个城市越发达,对于人口的吸引力越大!因此,房价数据是我们在各项城市研究中都非常常用的数据!之前我们分享过2015-2023年我国地级市逐月房价数据&#x…

多表操作、其他字段和字段参数、django与ajax(回顾)

多表操作 1 基于对象的跨表查 子查询----》执行了两句sql,没有连表操作 2 基于双下滑线的连表查 一次查询,连表操作 3 正向和反向 放在ForeignKey,OneToOneField,ManyToManyField的-related_namebooks:双下滑线连表查询,反向…

13、pytest为失败的断言定义自己的解释

官方实例 # content of ocnftest.py from test_foocompare import Foodef pytest_assertrepr_compare(op, left, right):if isinstance(left, Foo) and isinstance(right, Foo) and op "":return["Comparing Foo instances:",f" vals:{left.val} !…

抖音集团面试挂在2面,复盘后,决定二战.....

先说下我基本情况,本科不是计算机专业,现在是学通信,然后做图像处理,可能面试官看我不是科班出身没有问太多计算机相关的问题,因为第一次找工作,字节的游戏专场又是最早开始的,就投递了&#xf…

用友NC FileUploadServlet 反序列化RCE漏洞复现

0x01 产品简介 用友 NC 是用友网络科技股份有限公司开发的一款大型企业数字化平台。 0x02 漏洞概述 用友 NC nc.file.pub.imple.FileUploadServlet 反序列化漏洞,攻击者可通过该漏洞在服务器端任意执行代码,写入后门,获取服务器权限,进而控制整个web服务器。 0x03 复现环…