Lindorm は、Alibaba Cloud が開発したクラウドネイティブなマルチモデルデータベースサービスです。自社開発のワイドテーブルエンジン、時系列エンジン、検索エンジンを通じて、ワイドテーブルモデルと時系列モデルをサポートし、Apache HBase、Apache Phoenix、OpenTSDB、Apache Solr との互換性があります。Lindorm は、SQL クエリ、時系列データ処理、取得と分析などの機能を提供し、構造化データと半構造化データを保存および分析します。オンラインワークロードとオフラインワークロードの両方を処理し、ミリ秒単位のレイテンシー応答を実現し、数千万 QPS でペタバイト規模のデータまで水平スケーリングします。
ワークロードに適したエンジンを選択する方法については、「エンジン」をご参照ください。
Alibaba Group 内での採用
Lindorm は、IoT (Internet of Things)、Taobao、Alipay、Cainiao など、Alibaba Group 全体で成熟した大規模ビジネスを支えています。
Lindorm は、自社開発のクラウドネイティブ マルチモデルアーキテクチャを使用して、IoT ビジネスの急速な発展をサポートします。
ビッグデータ
データウェアハウス、マルチソース取り込みパイプライン、バッチ分析ワークロードなど、大規模データセットを管理するデータエンジニアまたはアーキテクトにとって、Lindorm はペタバイト規模のデータを取り込み、クエリ、分析するための単一のストアを提供します。完全データまたは増分データを同期し、一括インポートと並行してリアルタイムクエリを実行し、Spark または MaxCompute に接続してオフライン分析を行うことができます。
ビッグデータに Lindorm を選ぶ理由:
コスト効率の高いストレージ: 高い圧縮率、コールドデータとホットデータの分離、HDD ディスクまたは Object Storage Service (OSS) の階層化により、ペタバイト規模でもストレージコストを低く抑えます。
高スループットの取り込み: BulkLoad は従来の方法よりも高速に大規模データセットをインポートし、LTS (旧 BDS) は Lindorm とサードパーティシステム間のトンネル化された双方向同期を提供します。
水平スケーリング: コンピューティングとストレージの分離アーキテクチャは、ダウンタイムなしで数千万 QPS まで独立してスケールアウトします。
広告
リアルタイム入札 (RTB) またはターゲティング広告システムを構築するアドテックエンジニアにとって、高い同時実行性で一貫したミリ秒単位のレイテンシーでユーザーペルソナ、クリックストリーム、広告フィードを保存およびクエリする必要があります。Lindorm は、このワークロード向けに設計されています。
広告に Lindorm を選ぶ理由:
ミリ秒単位のレイテンシー: プライマリ/セカンダリクラスターデプロイメントは、各リクエストを複数のレプリカに同時に送信し、時間に制約のある入札パイプラインのデータクエリを高速化します。
柔軟なスキーマ: 動的列により、スキーマ移行なしで機能やタグを追加または削除できます。TTL (Time to Live) 設定は、古いデータを自動的に期限切れにします。
高い同時実行性: 水平スケーリングは、キャンペーン開始時のトラフィックバーストを処理するために数千万 QPS に達します。
高可用性: アクティブ/スタンバイおよびアクティブ/アクティブディザスタリカバリと自動フェイルオーバーにより、99.95% のサービス稼働時間を実現します。
コスト効率の高いストレージ: 高い圧縮率、コールドデータとホットデータの分離、HDD ディスクと OSS の階層化により、大量の広告データの保存コストを削減します。
データ同期: LTS は、シームレスなパイプライン統合のために Lindorm とサードパーティシステム間でデータを同期します。
金融と小売
金融機関または小売業者の開発者またはアーキテクトにとって、トランザクション台帳やリスク管理エンジンなどのアプリケーションには、高い同時実行性、低レイテンシー、厳格なデータ信頼性が求められます。Lindorm は、ユーザーアクティビティ、ユーザーペルソナ、ルールモデル、デバイスフィンガープリントを含むトランザクションレコードとリスク管理データを、これらのシステムが必要とするパフォーマンスと可用性で保存します。
金融と小売に Lindorm を選ぶ理由:
ミリ秒単位のレイテンシー: プライマリ/セカンダリクラスターデプロイメントは、各リクエストを複数のレプリカに同時に送信し、ピーク時のトランザクション量でもクエリパフォーマンスを一貫して維持します。
高可用性: アクティブ/スタンバイおよびアクティブ/アクティブディザスタリカバリと自動フェイルオーバーにより、トランザクション処理とリスク管理システムにとって重要な 99.95% のサービス稼働時間を実現します。
柔軟なスキーマ: 動的列と TTL は、スキーマ移行や手動でのデータクリーンアップなしで、迅速な機能反復をサポートします。
水平スケーリング: プロモーションイベントや市場の急増時のトラフィックスパイクを吸収するために、数千万 QPS にスケーリングします。
コスト効率の高いストレージ: 高い圧縮率と階層型ストレージ (HDD ディスクと OSS) により、大規模なトランザクション履歴を保存する総コストを削減します。
データ同期: LTS は、シンプルかつ効率的な方法でサードパーティシステムとのデータ同期を処理します。
IoV (Internet of Vehicles)
オンライン配車サービス、物流配送、新エネルギー車検出などのコネクテッドカーサービスを構築するエンジニアにとって、大規模フリートからの走行軌跡、車両ステータス、正確な測位データを継続的に取り込み、クエリする必要があります。Lindorm は、IoV (Internet of Vehicles) ワークロードが生成するバースト的な取り込みとクエリの要求を満たすようにスケーリングします。
IoV に Lindorm を選ぶ理由:
弾力的なスケーラビリティ: コンピューティングとストレージの分離アーキテクチャにより、コンピューティングとストレージの独立した自動スケーリングが可能になり、過剰なプロビジョニングなしでフリート規模の成長に適応します。
ミリ秒単位のレイテンシー: プライマリ/セカンダリクラスターデプロイメントは、リアルタイム車両追跡とルート最適化のための低レイテンシーのクエリを提供します。
柔軟なスキーマ: 動的列と TTL は、進化する車両データ属性と古いテレメトリレコードの自動期限切れを処理します。
高可用性: アクティブ/スタンバイおよびアクティブ/アクティブディザスタリカバリと自動フェイルオーバーにより、フリート運用で 99.95% のサービス稼働時間を保証します。
コスト効率の高いストレージ: コールドデータとホットデータの分離、および HDD/OSS の階層化により、長期的な走行軌跡とテレメトリ履歴を保存するコストを削減します。
データ同期: LTS は、Lindorm をサードパーティの分析および配送システムと統合します。
オンラインソーシャルネットワーキング
ソーシャルプラットフォームを運営する開発者にとって、大規模なユーザーベースのメッセージ、コメント、投稿、いいねを、高スループット、一貫した可用性、フィードレンダリングのための低レイテンシーで保存する必要があります。Lindorm は、高パフォーマンスのソーシャルフィードシステムを支えるスケーラビリティと信頼性を提供します。
ソーシャルネットワーキングに Lindorm を選ぶ理由:
高可用性: アクティブ/スタンバイおよびアクティブ/アクティブディザスタリカバリと自動フェイルオーバーにより、99.95% のサービス稼働時間を実現し、インフラストラクチャイベント中もフィードへのアクセスを維持します。
ミリ秒単位のレイテンシー: プライマリ/セカンダリクラスターデプロイメントは、応答性の高いユーザーエクスペリエンスのためにフィードの読み取りと書き込みを高速化します。
水平スケーリング: コンピューティングとストレージの分離アーキテクチャは、サービス中断なしでユーザーグロースとトラフィックスパイクを処理するために独立してスケーリングします。
コスト効率の高いストレージ: 高い圧縮率とコールドデータとホットデータの分離により、大規模なソーシャルコンテンツアーカイブのストレージコストを削減します。