睿帆科技數倉解決方案，榮獲2020中國信通會大數據最佳創新方案獎

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2020年7月30日，“第四屆中國信息通信大數據大會”在京隆重召開，來自大數據行業的主管部委、院士專家以及來自華為、中國移動、中國電信、中國聯通、中興等國內知名企業高管共聚一堂，就通信運營商大數據方向、5G及AI應用創新和未來發展趨勢帶來精彩分享。作為“掌握PB級核心處理技術”的大數據產品及解決方案供應商的廣州睿帆科技有限公司，由大數據科學家李求實博士代表出席了該峰會。會上，睿帆科技的高性能數據倉庫解決方案榮獲最佳創新方案獎。

在會后采訪中，李求實博士向記者講述了睿帆科技高性能數據倉庫解決方案的獨到之處，以及相比于其他競品的優勢。

他提到，通信運營商實時采集信令數據、詳單數據、告警數據、故障數據、網絡資源數據等，每天的新增數據早已超過PB級。海量的數據意味著更高標準的數據分析業務，對于離線分析的時效、實時與近實時的即席實時交互分析，提出了更高的要求。

早些年在傳統離線數倉階段，通信運營商使用 Hive 作為大數據分析的主要工具，對 TB 至 PB 級的數據進行分析，但存在著以下的問題：

1. 時效性低

對于運營商業務來說，實時分析查詢日志、告警次數，告警時間等數據，分析結果的價值取決于時效性。核心運維需求場景下，基于 Hive 的離線分析僅能滿足 T+1 的時效，對于實時故障分析的需求越來越強烈。

2. 易用性低

基于 Hive 離線數據分析平臺，對于產品、運營、市場人員具有較高的技術門檻，無法滿足自助的實時交互式分析需求;開發在上報和提取分析數據時，無法實時獲取和驗證結果，查詢和分析日志經常需要幾個小時。

3. 效率低

不停的執行交互式查詢，所以對實時性要求高，所以效率低。

在運營商做業務的數據分析模型時，需通過探索性數據分析去實時執行交互式查詢，其對海量數據的實時性交互查詢速度要求高。通過Hive構建的業務數據分析模型，響應時間長，分析結果不及時，嚴重影響和拖慢了進度。

為了應對以上問題，提升流程效率，提高數據分析處理的時效性和易用性，數據的即席分析和數據可視化能力支撐需要優化和提升，讓問題秒級響應，分析更深入，睿帆科技基于其自主研發的數據庫產品——分布式分析型數據庫雪球DB，完成了高可用、低延遲的高性能數據倉庫解決方案，正好可以很好的解決這些問題。通過此方案可針對上千個節點的集群，日均新增PB 級以上的數據量，實現秒級的實時數據分析、提取、監控數據基礎服務，大大提高了大數據分析與處理的工作效率。

同時，高性能數據倉庫解決方案適用于PB級以上超大規模數據的實時寫入、實時讀取的OLAP 應用場景，查詢速度較Presto、SparkSQL提升3-6倍，較Hive提升30-100倍。對比 Presto、SparkSQL、Hive等數據庫，其具備高可靠的分布式MPP集群架構，使其可以多切片寫入，完成線性擴展等。

此外，在OLAP場景中讀多于寫且經常存在多列的大寬表，列數可以高達數百甚至數千列。“為此，我們特地采用列式存儲和向量化執行的方式來解決，極大的減低了IO 的消耗，加速了查詢，也縮短了計算耗時。這讓我們的技術優勢更為突出。”李求實博士表示。

一直以來，硬核的技術以及貼合用戶需求的創新性解決方案是睿帆科技的立身之本。此次睿帆科技高性能數據倉庫解決方案榮獲2020中國信息通信大數據最佳創新方案獎，標志著通信運營商行業對于睿帆科技的更高認可。未來，睿帆科技將再接再厲繼續深耕通信運營商行業的同時，把更多優秀的產品解決方案帶到更多的行業中，助力更多的企業實現高效、低成本的數字化轉型。

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