전화:400-882-3320
GuanceDB가 주로 어떤 문제를 해결하나요?
GuanceDB는 로그, 메트릭, 링크, RUM, 이벤트, 비즈니스 데이터가 계속 증가하는 시나리오에 적합한 대규모 관측 가능한 데이터의 저장, 쿼리, 집계, 가속화 및 장기 보존의 어려움을 해결합니다.
WeChat으로 스캔
공식 커뮤니티 그룹 참여
고충
감시 시나리오는 변하고 있지만, 기본 시스템은 여전히 과거에 머물러 있습니다
비즈니스가 발전함에 따라 관찰 가능한 플랫폼이 접근하는 데이터는 더 이상 기본 모니터링 지표에 국한되지 않고, 애플리케이션 로그, 링크, 사용자 경험, 비즈니스 데이터도 포함하게 됩니다. 데이터 확장, 쿼리 동시성, 보존 주기가 계속 증가함에 따라, 전통적인 아키텍처는 컴퓨팅 및 스토리지와 밀접하게 결합되어 확장 효율성과 자원 활용에서 병목 현상에 직면하는 경향이 있습니다.
대시보드, 모니터, 일상 문제 해결 과정에서 중복 쿼리가 많이 발생합니다. GuanceDB 3.0은 사전 집계에 적합한 쿼리 패턴을 식별하고, 데이터 쓰기 단계에서 집계된 결과를 구축하며, 원시 데이터를 반복적으로 스캔하는 고빈도 쿼리의 오버헤드를 줄이고, 실제 부하에 따라 쿼리 자원을 스케줄링합니다.
업그레이드
전통적인 MPP 아키텍처와 GuanceDB 3.0 비교
이는 전통적인 MPP 아키텍처와 GuanceDB 3.0 아키텍처를 비교한 것으로, 스토리지와 컴퓨트를 분리한 후 쿼리 자원을 비즈니스 부하에 따라 독립적으로 스케줄링할 수 있어 성능, 비용, 자원 격리 사이에서 더 유연한 선택을 가능하게 한다는 점을 강조합니다.
전통적인 MPP 아키텍처
컴퓨팅과 스토리지는 밀접하게 연결되어 있으며, 확장성은 제한적입니다. 컴퓨팅 자원은 동적으로 조정하기 어렵고, 전체 활용도는 낮으며, 확장 비용도 높습니다.
AI 시대를 위한 완전히 분리된 저장 엔진
통합 데이터 레이크하우스 설계와 저장소-컴퓨팅 분리를 채택하여 데이터 저장과 쿼리 계산이 독립적으로 확장될 수 있게 합니다. 이 시스템은 클라우드 인프라의 탄력을 활용해 비즈니스 부하에 따라 쿼리 자원을 조정하고 다양한 컴퓨팅 파워 유형에 따라 자원 비용을 최적화합니다. 예를 들어, 평일 피크 쿼리 기간에는 컴퓨팅 자원이 확장되고, 야간과 주말에는 유휴 컴퓨팅 파워가 감소합니다. 실제 용량, 쿼리 동시성, 탄력성 범위는 배포 사양과 서비스 할당량에 따라 달라집니다.
다양한 기업의 요구에 맞춘 맞춤형 서비스
지능형 스케줄링, 다중 테넌트 최적화, 탄력적인 컴퓨팅 파워 제공을 통해 GuanceDB 3.0은 관찰 가능한 데이터 처리 아키텍처의 성능, 비용, 유연성 면에서 종합적인 진화를 이루며, 기업이 보다 비용 효율적인 데이터 인프라를 효율적으로 구축할 수 있도록 돕습니다.
시스템은 다양한 기업 사용 시나리오를 기반으로 다단계 자원 스케줄링 전략을 구축했습니다:
01. 높은 비용 성과 사용자
공유 컴퓨팅 풀의 사용이 우선권을 두며, 시스템 내 유휴 컴퓨팅 파워는 피크 기간에 유연하게 호출하여 자원 재사용을 극대화할 수 있습니다
02. 성능에 민감한 사용자
어떤 상황에서도 안정적이고 빠른 응답 능력을 보장하기 위해 독립적인 쿼리 컴퓨팅 클러스터를 구성하세요
03. 중소 팀
공유 풀에 대한 통합 접근을 통해 동시성 제어 메커니즘을 사용하여 쿼리 경험을 보장하면서 비용을 통제 가능하게 합니다
04. 저장 우선순위를 두는 사용자
독립적인 처리 경로를 채택함으로써 컴퓨팅 자원이 줄어들어 시스템 부하와 비용을 더욱 줄입니다
완전 새롭게
완전히 새로운 스트리밍 집계 가속 엔진
데이터를 작성할 때는 사용자의 과거 쿼리를 기반으로 가속이 필요한 쿼리를 자동으로 생성하고, 최소한의 시간 샤드 내에서 데이터를 사전 집계합니다. 쿼리가 현재 시간 범위 내에 관련 데이터가 이미 사전 집계된 결과를 가지고 있음을 확인하면, 원본 데이터가 아닌 스트리밍 집계에서 직접 데이터를 가져옵니다.
투명 가속
사전 집계에 적합한 지표 및 로그 쿼리의 경우, 비즈니스 측은 기존 대시보드와 모니터를 다시 작성할 필요가 없습니다; 시스템은 집계된 결과를 자동으로 재사용합니다
어떤 데이터 시간이든
데이터 자체가 표시한 시간에 따라 데이터를 집계하고, 지연된 데이터 보고를 처리하기 위해 쓰기 및 업데이트 메커니즘을 결합합니다
자원 사용량 감소
사전 집계에 적합한 고빈도 쿼리를 집계 결과 응답으로 전송하여 반복되는 원시 데이터 스캔과 데이터베이스 쿼리 부담을 줄입니다
GuanceDB 3.0의 장점
다양한 비즈니스 시나리오를 지원합니다
서로 다른 비즈니스 시나리오에 맞는 읽기 클러스터를 제공하고, 고동시성, 오프라인 작업 등 다양한 구성 방식을 사용하여 각각 별도로 격리할 수 있습니다
실시간 쿼리
배치 보고서
사업 분석
데이터 마이닝
GuanceDB 2.0 민영화된 형태는 계속 제공될 예정입니다
FAQ
자주 묻는 질문
GuanceDB가 왜 스토리지-컴퓨트 분리를 사용하나요?
스토리지와 컴퓨트 분리는 스토리지와 쿼리 자원을 독립적으로 확장할 수 있게 합니다. 팀은 쿼리 피크, 장기 유지, 비용 요구사항에 따라 컴퓨팅 자원을 조정할 수 있으며, 모든 데이터를 하나의 클러스터에 바인딩하고 계산할 필요가 없습니다.
스트리밍 집계 가속에 적합한 쿼리는 무엇인가요?
스트림 집계 가속화는 고빈도 대시보드, 모니터, 고정 분석 패러다임에 적합합니다. 시스템은 과거 쿼리를 기반으로 사전 집계된 결과를 생성할 수 있어 매번 원시 데이터를 재스캔하는 비용을 줄입니다.