业务挑战

· 传统 Hadoop + Spark 架构复杂，导致数据冗余与运维困难

· 工况数据具时序性，无法整齐上传，数据清洗工作繁琐，正确率低

· Spark 计算时需将数据移动量大，严重影响计算速度

产品优势

· 强大功能 + 性能，一库满足实时计算、离线计算等诸多功能需求

· MatrixGate 入库实现部分清洗数据的工作前置，简化数据清洗

· 支持 Python 库内 AI，原地计算数据快

客户收益

· 服务器减少 1/2，一库支撑超 2 万多台设备的数据实时回传和分析

· 空间节省 50%，性能提升 5 倍，算法执行耗时降低 75%

业务挑战

· 系统接入上游数据逐年增多，数据量膨胀迅猛

· 原有 Greenplum 4 集群性能严重不足，下游业务部门满意度低

· 三层架构贴源、清洗、前端，数据冗余多，维护成本高

产品优势

· 分析性能卓越，大幅提速数据处理流程

· 完善事务能力，满足各种复杂下游应用需求

· 一库支撑贴源、清洗、前端三层需求，降本增效

客户收益

· 查询相应速度提升数十倍，多数查询耗时由“分钟级”降至“秒级”

· 简明架构，避免多个数据系统间数据转移、日常运维、兼容调试成本

业务挑战

· 单车超 5000 指标，日新增超 60 亿条数据，增长迅速，写入性能要求高

· 数据链路长，环境复杂，导致丢数、乱序、延迟等异常情况出现频繁

· 多维度复杂即席查询、分析，对性能要求苛刻

产品优势

· 支持海量高并发数据，写入速度可达 6 亿点/秒

· 支持分批、乱序写入

· 支持秒级扩容，业务 0 中断，从容应对业务数据的高速增长

客户收益

· 服务器用量减少 2/3 的情况下，入库延迟大幅降低，查询性能显著提升

· 大幅简化技术架构，开发运维效率、数据链路稳定性明显提升