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GuanceDB 主要解決什麼問題？
GuanceDB 解決大規模可觀測數據的存儲、查詢、聚合加速和長期留存問題，適合日誌、指標、鏈路、RUM、事件和業務數據持續增長的場景。
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痛點
監控場景在變，但底層系統還停留在過去
隨着業務發展，可觀測平台接入的數據不再侷限於基礎監控指標，還包括應用日誌、鏈路、用戶體驗和業務數據。數據規模、查詢併發和保留週期持續增長時，傳統計算與存儲緊耦合的架構容易在擴容效率和資源利用率上遇到瓶頸。
儀表盤、監控器和日常排障中存在大量重複查詢。GuanceDB 3.0 通過識別適合預聚合的查詢模式，在數據寫入階段構建聚合結果，減少高頻查詢重複掃描原始數據的開銷，並根據實際負載調度查詢資源。
升級
傳統 MPP 架構 vs GuanceDB 3.0
這是傳統 MPP 架構與 GuanceDB 3.0 架構的對比示意，重點説明存儲與計算解耦後，查詢資源如何根據業務負載獨立調度，在性能、成本和資源隔離之間提供更靈活的選擇。
傳統 MPP 架構
計算與存儲緊耦合，擴展能力有限。計算資源難以動態調整，整體利用率偏低，擴容成本高。
完全存算分離的 AI 時代存儲引擎
採用數據湖倉一體化與存算分離設計，讓數據存儲和查詢計算可以獨立擴展。系統利用雲基礎設施的彈性能力，按業務負載調整查詢資源，並可結合不同算力類型優化資源成本。例如在工作日查詢高峯擴展計算資源，在夜間與週末降低空閒算力。實際容量、查詢併發和彈性範圍以部署規格與服務配額為準。
針對不同企業的需求
通過智能調度、多租戶優化、彈性算力供給等設計，GuanceDB 3.0 實現了可觀測數據處理架構在性能、成本、靈活性上的全面進化，助力企業高效構建更具性價比的數據基礎設施。
系統根據不同企業使用場景，構建了多層次資源調度策略：
01. 高性價比用戶
優先使用共享計算池，並可在高峯時段靈活調用系統中閒置算力，實現資源最大化複用
02. 對性能敏感用戶
配置獨立的查詢計算集羣，確保在任何場景下都具備穩定、快速的響應能力
03. 中小型團隊
統一接入共享池，系統通過併發控制機制，在成本可控的同時保障查詢體驗
04. 以存儲為主的用戶
採用獨立處理路徑，剝離計算資源，進一步降低系統負載和成本
全新
全新流式聚合加速引擎
數據寫入的時候，根據用戶的歷史查詢自動構建需要加速的查詢，並按最小的時間分片將數據預聚合，當查詢發現相關數據已經在當前時間範圍內有預聚合結果，直接從流式聚合中獲取數據，而不從原始數據獲取數據了。
透明加速
對適合預聚合的指標與日誌查詢，業務側無需改寫現有儀表盤和監控器，系統自動複用聚合結果
任意數據時間
按數據本身標記的時間進行聚合，並結合寫入與更新機制處理延遲上報數據
資源佔用更低
將適合預聚合的高頻查詢轉由流式聚合結果響應，減少原始數據重複掃描和數據庫查詢壓力
GuanceDB 3.0 的優勢
支持豐富的業務場景
可以為不同的業務提供不同的讀集羣，用於不同的業務場景，使用不同的配置方案（高併發、離線任務等）並且各自隔離
實時查詢
批量報表
業務分析
數據挖掘
GuanceDB 2.0 將為私有化版本繼續提供服務
FAQ
常見問題
GuanceDB 為什麼採用存算分離？
存算分離讓存儲和查詢資源可以獨立擴展。團隊可以根據查詢高峯、長期留存和成本要求調整計算資源，而不必把所有數據和計算綁定在同一套集羣裏。
流式聚合加速適合哪些查詢？
流式聚合加速適合高頻儀表板、監控器和固定分析範式。系統可根據歷史查詢構建預聚合結果，減少每次從原始數據重新掃描的成本。