このトピックでは、Lindorm の概要について説明します。
概要
Lindorm は、IoT、インターネット、車載インターネット（IoV）などのさまざまなシナリオでマルチモーダルデータを保存および処理するために開発および最適化された、クラウドネイティブのハイパーコンバージドデータベースサービスです。 Lindorm は、データベースアクセスのための統合機能と、ワイドテーブル、時系列、ファイル、オブジェクト、ストリーム、空間データなど、複数の種類のデータのための統合処理機能を提供します。 Lindorm は、SQL、Apache HBase、Apache Cassandra、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、OpenTSDB、Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Solr、Apache Kafka などの複数のオープンソースソフトウェアおよびサービスの標準 API と互換性があります。 また、サードパーティのエコシステムツールとシームレスに統合することもできます。 Lindorm は、ログデータ処理、監視、請求データ処理、広告、ソーシャルネットワーキング、旅行、リスク管理などのシナリオに適しています。 また、Alibaba グループのコアビジネスにも強力なサポートを提供します。
Lindorm は、コンピューティングリソースとストレージリソースを分離し、マルチモーダルデータ用の共有基盤ストレージを備えた複数のエンジンを統合する、クラウドネイティブアーキテクチャを使用しています。弾力性、費用対効果、使いやすさ、高い互換性、高い安定性などの利点を特徴とする Lindorm を使用すると、メタデータ、ログ、請求書、タグ、メッセージ、レポート、ディメンションテーブル、結果テーブル、フィード、ユーザーペルソナ、デバイスデータ、モニタリングデータ、センサーデータ、小さなファイル、小さな画像など、さまざまな種類のデータを保存および分析できます。Lindorm は、次のコア機能を提供します。
コア機能 | 概要 |
複数のデータモデルの統合 | Lindorm は、ワイドテーブル、時系列、オブジェクト、ファイル、キュー、空間データなど、複数の種類のデータモデルをサポートしています。 データは、モデル間で転送および同期できます。 Lindorm は、データアクセス、ストレージ、取得、コンピューティング、分析など、統合された機能とサービスを提供します。 これにより、アプリケーション開発をより俊敏性、柔軟性、効率的に行うことができます。 |
費用対効果 | Lindorm は、数千万の同時リクエストを処理し、数ミリ秒のレイテンシでリクエストに応答できます。Lindorm は、コールドデータとホットデータを個別のストレージメディアを使用して自動的に保存し、データ特性に基づいてデータを適応的に圧縮して、高い費用対効果を実現します。 |
クラウドネイティブの弾力性 | コンピューティングリソースとストレージリソースの独立した弾力的なスケーリングを可能にし。 |
互換性 | Lindorm は、SQL、Apache HBase、Apache Cassandra、Amazon S3、Apache Phoenix、OpenTSDB、HDFS、Apache Solr、Apache Kafka などの複数のオープンソースソフトウェアおよびサービスの標準 API と互換性があります。 Hadoop、Spark、Flink、Kafka システムとシームレスに統合でき、データの転送、処理、サブスクライブを可能にする使いやすい機能を提供します。 |
マルチモーダル機能
Lindorm は、ワイドテーブル、時系列、オブジェクト、ファイル、キュー、空間データなど、複数の種類のデータモデルをサポートしています。 標準 SQL ステートメントと複数のオープンソースシステムの API をサポートしています。 データは、モデル間で転送および同期できます。 これにより、アプリケーション開発をより俊敏性、柔軟性、効率的に行うことができます。 次の表は、さまざまな Lindorm エンジンによって提供されるコアマルチモーダル機能を示しています。
エンジン | コア機能 |
ワイドテーブルエンジン（LindormTable） | LindormTable は、グローバルセカンダリインデックス、多次元クエリ、動的カラム、Time to Live（TTL）などのさまざまな機能を備えており、ワイドテーブルとオブジェクトを管理できます。 これにより、メタデータ、注文、請求書、ユーザープロファイル、ソーシャルネットワーキング情報、フィード、ログの保存と管理に適しています。 LindormTable は、SQL、Apache HBase、Apache Cassandra、Amazon S3 などの複数のオープンソースソフトウェアおよびサービスのオープン API と互換性があります。 LindormTable は、数千万の同時リクエストを処理し、数百ペタバイトのデータを保存できます。 また、ホットデータとコールドデータの分離機能も提供します。 オープンソースの Apache HBase のパフォーマンスと比較して、スループットは 2 ～ 6 倍に増加し、99 パーセンタイル（P99）レイテンシは 90% 減少し、平均修復時間（MTTR）は 90% 減少し、データ圧縮率は 100% 増加し、包括的なストレージコストは 50% 減少します。 |
時系列エンジン（LindormTSDB） | 時系列データを管理および提供します。産業、IoT、モニタリングのレルムにおけるメトリック、モニタリングデータ、デバイス運用データに対して、SQL ベースの管理、書き込み、クエリ機能を提供します。時系列データ用に設計された圧縮アルゴリズムは、最大 10:1 の圧縮率を達成します。大量データに対する多次元クエリと集約をサポートし、ネイティブの Prometheus Query Language (PromQL) クエリ機能を提供し、時系列データの事前ダウンサンプリングと連続クエリもサポートします。 |
検索エンジン（LindormSearch） | カラムナーストレージや転置インデックスなどのコアテクノロジーに基づいて開発された LindormSearch は、マルチモーダルデータの取得と分析を高速化するために使用されます。 LindormSearch は、全文検索、集計計算、複雑な多次元クエリなどのさまざまな機能を備えており、ログ、請求書、ユーザープロファイルのクエリなどのシナリオに適しています。 また、SQL や Apache Solr などのオープンソースソフトウェアおよびサービスの標準 API とも互換性があります。 |
コンピュートエンジン（LDPS） | Lindorm Distributed Processing System（LDPS）は、LindormDFS と統合されており、クラウドネイティブアーキテクチャに基づく分散コンピューティングサービスを提供して、データ生成、インタラクティブ分析、機械学習、グラフコンピューティングなどのさまざまなシナリオにおけるコンピューティング要件を満たします。 LDPS は、標準の Apache Spark API と互換性があります。 Lindorm インスタンスの LDPS リソースの所有者はユーザーです。 |
ベクトルエンジン | Lindorm ベクトルエンジンは、大量のベクトルデータを保存、インデックス化、および取得するために使用されます。 複数のインデックスアルゴリズム、距離関数、およびさまざまな統合データ取得方法をサポートしています。 Lindorm ベクトルエンジンは、RAG で必要とされる全文検索とベクトル検索を統合的に実行する機能を提供し、大規模モデルの精度を向上させます。 したがって、Lindorm ベクトルエンジンは、レコメンデーション、NLP、インテリジェント Q&A などの AI 関連サービスに適しています。 |
AI エンジン（Lindorm AI） | Lindorm AI は、ワンストップの AI 推論機能を提供し、エンジン内のリソースに対する完全な所有権を付与します。 Lindorm AI を使用すると、Lindorm SQL を使用してさまざまな事前トレーニング済みモデルをインポートおよびデプロイし、大量のマルチモーダルデータをインテリジェントに分析および処理できます。 |