メリット
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リアルタイムデータ処理
Hologres は、リアルタイムのデータ書き込みと更新をサポートしています。 データは、書き込まれた直後からクエリできます。 Flink とネイティブに統合され、高スループット、低遅延、およびリアルタイムのビジネスインサイトの要件を満たすモデルを備えたリアルタイムデータウェアハウスの開発をサポートします。
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1 秒未満のインタラクティブ分析
Hologres は、事前計算を必要とせずに、大量のデータに対する 1 秒未満のインタラクティブ分析をサポートしています。 また、多次元分析、アドホック分析、探索的分析、MaxCompute データに対する高速クエリなど、多様な種類のデータ分析機能もサポートし、WYSWYG に基づくデータ分析の要件を満たしています。
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集中型データサービング
Hologres は、多次元分析、高性能ポイントクエリ、データ取得など、複数のシナリオをサポートしています。 負荷分離のサポート、データアーキテクチャの簡素化、データアクセスインターフェースの統合、Hybrid Serving & Analytics Processing (HSAP) に対応します。
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オープンなエコシステム
Hologres は標準の SQL プロトコルをサポートし、主流の BI および SQL 開発フレームワークにシームレスに接続できます。 既存のアプリケーションを書き換える必要はありません。 Hologres は、データレイクと、JSON データなどの半構造化データもサポートしています。 Object Storage Service (OSS) または Data Lake Formation (DLF) から、Hologres にデータを簡単にインポートできます。
特徴
複数シナリオでのクエリと分析
データを列指向または行指向モードで格納します。また、単純、複雑、アドホックのいずれのクエリも実行可能です。Hologres は大量の SQL 構文を分散モードで並行して処理できます。大量のデータへのクエリレスポンスを 1 秒以内に返します。リソースを高い効率で利用できます。
ビッグデータの複雑なクエリ
並行コンピューティングに対応し、PB 規模のデータのフェデレーション検索に 1 秒以内で即答。
ビッグデータのポイントクエリ
PB 規模のデータを格納し、毎秒 1 億レコードの書き込みまたはクエリ処理。オープンソースコンポーネントの 10 倍以上の性能です。
フェデレーションコンピューティング
MaxCompute にシームレスに接続できます。データを移行する必要なく Hologres でインタラクティブ分析を実行できます。クエリの結果はすぐに生成されます。Hologres を使い、MaxCompute のデータのクエリ処理をしたり、MaxCompute のデータとリアルタイムデータに基づきフェデレーションコンピューティングを実行できます。
クラウドネイティブのリアルタイムデータウェアハウス
頻繁なデータ更新、アジャイル処理、柔軟なセルフサービスの分析など、リアルタイムデータウェアハウスの特性に基づいて、Hologres はリアルタイムの書き込みと高い同時実行性、トランザクションの分離、アトミック性での更新をサポートし、書き込み直後からデータをクエリできます。
リアルタイムかつ高スループットのデータ書き込みと更新
Hologres は、Flink や Spark などのコンピューティングフレームワークと統合されています。 組み込みのコネクタを使用して、大量のデータをリアルタイムで書き込みおよび更新できます。 ソーステーブル、結果テーブル、ディメンションテーブルなどのさまざまなテーブルを使用したり、複数のデータストリームのマージなどの複雑な操作を実行したりできます。
WYSIWYG で開発
Hologres を使用すると、データの書き込み直後からデータをクエリできます。 特定のテーブル、またはスキーマ内のすべてのテーブル、またはデータベースのデータをクエリできます。 また、1 つ以上のテーブルのビューを作成、削除、または更新することもできます。 データの更新操作と削除操作に加えて、テーブルの結合、ネストされたクエリの実行、およびウィンドウ関数を使用した Hologres 内のデータのクエリを実行できます。 Hologres では、半構造化 JSON データもサポートされています。
全体がイベント駆動
Hologres では、テーブル更新イベントのバイナリログを解析できます。 Flink を使用して Hologres のバイナリログを消費し、ウェアハウスレイヤー全体でエンドツーエンドのリアルタイム開発を実現できます。 これにより、データ処理のエンドツーエンドの遅延を削減しながら、階層化されたデータガバナンスの要件を満足できます。
エンタープライズクラスの O&M
Hologres は、コンピューティングリソースとストレージリソースが分離されたアーキテクチャを使用しています。 コンピューティングの負荷やアクセス権限の管理など、きめ細かい制御をサポートします。 豊富なモニタリングおよびアラート機能を備え、ホットシステム更新をサポートし、エンタープライズレベルのセキュリティと信頼性の高い O&M 要件を満足します。
データセキュリティ
Hologres は、キーの持ち込み (BYOK) 暗号化、データマスキング、Data Security Guard、IP アドレスホワイトリストなど、きめ細かいアクセス制御ポリシーとデータセキュリティ機能を備えています。 また、RAM (Resource Access Management)、STS (Security Token Service)、独立したアカウントシステムなど、複数の認証システムもサポートしています。 Hologres は、Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) の評価に合格しています。
負荷分離
Hologres は、リソースグループに基づく負荷の分離をサポートしています。 これにより、さまざまなビジネス要件、さまざまなクエリタイプ、データの読み取りと書き込みに対してリソースを分離できます。 その結果、システムの持続可能性と安定性を確保できます。
高信頼性
Hologres を使用すると、複数のコンピューティングインスタンスを使用して信頼性の高いシステムを構築できます。 高信頼性モードでは、Hologres はコンピューティングインスタンス間のストレージ共有、障害の分離、オンラインサービスの高可用性、障害ノードの迅速な自動復旧をサポートします。 ストレージとコンピューティングは分離され、リソースは独立してスケーリングされます。 ローカルディスクは不要です。 Apsara 分散ファイルシステムの 3 レプリカ冗長ストレージにより、高い信頼性が保証されます。
エコシステムとスケーラビリティ
Hologres は PostgreSQL エコシステムとの互換性を備え、Alibaba Cloud のビッグデータコンピューティングエンジンおよびビッグデータ開発プラットフォームである DataWorks とシームレスに統合されています。 追加の学習なしで Hologres を使い始めることができます。
PostgreSQL との互換性
Hologres は PostgreSQL エコシステムとの互換性を備えています。 Tableau、QuickBI、PowerBI など、サードパーティの ETL および BI ツールと相互接続するための JDBC または ODBC API を使用できます。
DataWorks との統合
Hologres は DataWorks とシームレスに統合され、グラフィックでインテリジェントな統合データウェアハウスとインタラクティブな分析を提供します。
DAMO Academy による組み込みベクトル検索エンジン Proxima
Hologres は、Machine Learning Platform for AI (PAI) と緊密に統合されています。 DAMO Academy による組み込みベクトル検索エンジン Proxima は、特徴データのリアルタイムコンピューティングとリアルタイムのベクトル検索をサポートしています。
一般的なシナリオ
トラフィックデータに基づく、リアルタイムの精密マーケティング
トラフィックから得られる利益が段階的に減少し、新しいコストが急速に増加したことに伴い、越境 E コマース企業は、当初の粗野な成長からきめ細かい運営へと事業を徐々に転換する必要があります。 従来の Lambda アーキテクチャは複雑であり、多次元メトリクスのきめ細かい分析をサポートできず、きめ細かい操作を実現できません。 アップグレードされたリアルタイムデータウェアハウスは、独身の日ショッピングフェスティバルで長年にわたって安定したサポートを提供し、コストの約 50% を節約し、効率を 300% 向上、リアルタイムの精密マーケティングを実現します。
メリット
リアルタイムのビジネスレコメンデーション
- HBase は Hologres 行指向テーブルに置き換えられました。 Flink は Hologres ディメンションテーブルに関連付けられています。 ユーザーラベルはリアルタイムで生成できます。 リアルタイムの事業運営の意思決定を支援し、リアルタイムのユーザーリーチとレコメンデーションを実装できます。
柔軟な多次元解析
- 標準の SQL 構文で、きめ細かい運用の複雑で多次元の分析要求を完全にサポートします。 データ処理の遅延は、3 時間からリアルタイムに短縮されます。 複数テーブルの結合結果は数秒間で返されます。 トラフィックマッチングの効率は、300% 改善されます。
50% のコスト削減
- Flink + Hologres のアーキテクチャは、さまざまなビジネスシナリオ、エラスティックなスケーリング、よりシンプルな O&M、約 50% の効果的なリソース節約をサポートします。
ユーザーログデータに基づくリアルタイムの多次元解析
あるインターネットソーシャル企業は当初、自社管理の ClickHouse を使用してリアルタイムの多次元分析を実行していました。 しかし、ビジネスが成長するにつれて、レコメンデーションサービスで検索と洗練された操作を実現するためには、標準的な OLAP シナリオでリアルタイムのポリシー調整とモデル更新が必要になりました。 この企業では、Hologres を使用して自社管理の ClickHouse を置き換えました。 その結果、洗練された操作を全体に実装し、A/B テストシナリオでの複雑な探索的分析の要件を満足することができました。
メリット
高いリアルタイム更新効率
- 自社管理の ClickHouse を Hologres に置き換えることにより、正確に重複排除を行うための主キーが得られます。 Hologres は Flink と深く統合され、リアルタイムの書き込みと更新を高スループットでサポートします。
大量のデータを簡単にクエリ
- 自社管理の ClickHouse と比較して、Hologres は 7 日間または 15 日間のデータと数千億のレコードのリアルタイム多次元分析を簡単に実行し、ビジネスのさまざまなクエリ要件を満足できます。
O&M が不要
- Hologres は、ストレージをコンピューティングから分離します。 ストレージとコンピューティングリソースは別々にスケーリングされます。 15 日間分のデータを簡単に保存できます。 動的スケールアウトに O&M は必要ありません。 ユーザーはビジネスの開発に集中できます。
物流データに基づく、リアルタイムの注文分析とリアルタイムモニタリング
検索、レコメンデーション、広告システムにより、膨大な量のユーザ行動および取引データを蓄積されています。 アリババでは、さまざまな運用要件に迅速に対応し、大規模プロモーションの期間に発生する E コマースプラットフォームのトランザクションのピークに対処するため、Realtime Compute (リアルタイムコンピューティング)、MaxCompute (オフラインデータウェアハウス)、および Hologres (インタラクティブ分析) を統合しています。 ユーザー、商品、小売店の組み合わせに基づいて、包括的で洗練されたリアルタイム運用ソリューションを構築しています。
メリット
注文データの柔軟な分析
- 次元の低下を削減し、数千万の注文のリアルタイム多次元分析をサポートできるように設計されています。 これにより、ビジネスクエリの柔軟性と開発効率が向上します。
配送効率が数日から数分に向上
- HBase を Hologres に置き換えることで、オンラインサービスを提供し、物流と倉庫での例外をリアルタイムでモニタリングできます。 モニタリングサービスの安定性と物流配送の効率が向上します。
集中型データサービングでアーキテクチャの冗長性を低減
- リアルタイム処理とオフライン処理が同一のアーキテクチャに統合されています。 両方の処理で同じデータを共有す、集中型データサービングをサポートします。 その結果、データ処理の適時性が向上し、アーキテクチャの冗長性が減少します。
ビジネスログに基づくリアルタイムダッシュボードとデータミッドエンド
あるインターネットサービス企業では、当初 Greenplum と EMR のオフラインアーキテクチャを使用して、リアルタイムのデータウェアハウスを構築していました。 しかし、データ更新の適時性が悪く、リアルタイムでビジネスのダイナミクスを把握することは困難でした。 すべてのシナリオでユーザーの成長を実現するために、この企業は新世代の Flink + Hologres のリアルタイムデータウェアハウスを使用して、ビジネスログデータに基づいてリアルタイムダッシュボードとデータミッドエンドシステムを構築しました。 その結果、知識データの探索が加速され、迅速なビジネス開発が促進されました。
メリット
数秒でクエリ応答をレポート
- 新しいデータウェアハウスは、リアルタイムレポートの収益や注文量など、すべての指標のクエリをサポートしています。 エンタープライズ運用におけるデータの適時性に対して高まりを続ける要件を満足し、数秒以内での応答をサポートしています。
リアルタイムのモニタリングとリアルタイムの意思決定
- Hologres の高い同時読み書き機能、デバイスステータステーブルとの関連付け、およびリアルタイムのステータス更新は、リアルタイムの端末クエリとモニタリングに対する CRM システムの要件を満足し、リアルタイムのビジネス意思決定を支援します。
O&M オーバーヘッドの削減
- ビジネスアーキテクチャを合理化し、データのサイロ化や、整合性とセキュリティなどの問題を防止するため、オープンソースの Hive や Impala などのアーキテクチャを置き換えます。 その結果、開発、O&M、メンテナンスのオーバーヘッドが削減されます。
