NoETL 自动化指标平台在数据处理和复杂指标查询的性能表现

通常来说,性能直接关乎指标平台的数据处理和复杂指标查询时的效率。比如,业务人员如果要将多个指标结合起来分析,并且这些指标和维度来自不同的表,而且每张表的数据量又很大,那么如何保证指标查询高效高质的问题。再比如,在高管报表场景下,需要在早上 8 点前能够看到指标结果,指标查询性能要特别快,还不受其他指标计算或者任务的影响。

简而言之,当下业务人员对指标查询的要求是秒级体验,但也不得不面对海量数据、查询复杂度、算法和查询引擎等各类条件的挑战。为此,由 Aloudata 大应科技自主研发的 NoETL 自动化指标平台——Aloudata CAN,提供了一个全新的方案:其通过自研的物化加速策略引擎,基于业务人员的查询行为,能够提供物化加速的策略建议。

具体来看,Aloudata CAN 基于一整套物化视图构建、物化视图调度更新、物化视图命中改写的策略,将原来需要人工在数仓进行的宽表和汇总表的开发,变成系统自动化构建。当业务人员发起一次查询,相当于对某些指标和维度进行筛选和计算,系统会自动判断是否命中物化表,进而自动进行路由的查询改写。通过这套机制,Aloudata CAN 能做到 10 亿数据的秒级响应。

如今,随着企业数据量规模化增长,数据应用场景愈加丰富。管理驾驶舱等高管看数场景有着极高的性能保障要求,而营销活动、供应链管理等场景则对实时数据分析有着迫切需求,为确保在大规模数据量和高并发访问场景下高保障级别数据应用与实时分析类应用的指标查询性能,Aloudata CAN 在明细加速、指标与维度加速功能基础上进一步增强了物化加速能力,推出“指标结果加速”功能并支持“实时加速”能力。

通过指标结果加速,能够支持业务人员选择来自多个模型的指标和维度组合创建加速方案,尤其在面对几百个指标并发查询场景时,显著提升数据检索与分析效率,减少查询处理时间,让业务人员更快获取所需信息,做出更及时决策。这一功能,对于管理驾驶舱、监控大屏等并发查询指标数量多、指标查询性能有较高要

NoETL模式下,数据调度的实现方法可以从以下几个方面着手: ### 基于AI智能决策调度 利用AI能力实现智能化的数据调度是NoETL的核心特点之一。通过深度学习、强化学习等技术,分析历史数据处理的时间、资源使用情况、数据依赖关系等信息,预测不同任务的执行时间资源需求,从而动态地安排数据调度顺序资源分配。例如,对于频繁使用且数据量较小的任务可以优先调度,以提高整体的数据分析效率。 ### 自动化事件驱动调度 打破传统ETL的固化流程,引入自动化事件驱动机制。当特定的数据事件发生时,如数据更新、达到特定时间点或者满足某种业务规则,自动触发相应的数据处理任务。例如,当新的销售数据进入系统时,自动触发销售数据分析任务。 ### 集成化数据管道调度 构建集成化的数据管道,将数据的采集、处理、存储分析等环节进行整合。通过统一的调度平台,对整个数据管道进行管理调度,确保数据在各个环节之间的顺畅流动。同时,利用数据管道的并行处理能力,提高数据调度的效率。 ### 实时监控与动态调整 建立实时监控系统,对数据调度的执行情况进行实时监测。一旦发现任务执行出现异常或者资源使用不合理的情况,能够及时进行动态调整。例如,当某个任务执行时间过长时,可以动态增加资源或者调整任务的优先级。 以下是一个简单的Python示例,模拟基于事件驱动的NoETL数据调度: ```python import time import threading # 模拟数据更新事件 def data_update_event(): while True: time.sleep(10) # 每10秒模拟一次数据更新 print("Data updated! Triggering data analysis task...") # 触发数据分析任务 analysis_task() # 模拟数据分析任务 def analysis_task(): print("Data analysis task is running...") # 启动事件驱动线程 event_thread = threading.Thread(target=data_update_event) event_thread.start() # 主线程继续执行其他任务 try: while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print("Program terminated.") ```
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