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一個窨井蓋壞了
多久能被工作人員發(fā)現(xiàn)?
在上海浦東
只需要幾分鐘
這離不開物聯(lián)網(wǎng)設備提供的
實時數(shù)據(jù)支持
IDC預測到2025年
全球物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量
將達到416億臺
如何存儲、利用這些
實時產(chǎn)生的流數(shù)據(jù)
成為一個亟待解決的問題
美劇《上載新生》大開“腦洞”,對未來數(shù)字化生活“狠狠”進行了一番暢想,人工智能提醒你買菠菜補鐵,虛擬交警借助無人機飛到違章車主面前罰款……如果將邁向新階段的數(shù)字化生活比作向目的地高速行駛的汽車,那么數(shù)據(jù)就是提供源動力的燃料。
如今,“燃料”的供應來源正在擴大。數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、使用和存儲位置不再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,也不再僅限于云端。數(shù)據(jù)源源不斷地從各種來源和位置流式傳輸而來,包括通過無線和移動方式傳送的數(shù)據(jù)。
隨著邊緣的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,如同水龍頭里的水,流數(shù)據(jù)嘩嘩地流出,5G網(wǎng)絡的興起,更是為流數(shù)據(jù)打開了流量“閥門”。容器云、高性能存儲硬件水平的不斷提高,讓實時流處理擁有越來越廣泛的市場前景。
流數(shù)據(jù),簡言之,是指沒有明確定義開始或結(jié)束的連續(xù)數(shù)據(jù)流。比如,我們看的“下飯”綜藝屬于視頻流、上下班聽的音樂屬于音頻流。流數(shù)據(jù)的來源包括日常生活中的移動應用程序、安全攝像頭、無人機等邊緣設備。
這些來源豐富的流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出以下特點:
1
數(shù)據(jù)實時到達;
2
數(shù)據(jù)規(guī)模宏大且不能預知其最大值;
3
數(shù)據(jù)到達次序獨立,不受應用系統(tǒng)所控制;
4
數(shù)據(jù)一經(jīng)處理,除非特意保存,否則不能被再次取出處理,或者再次提取數(shù)據(jù)代價昂貴。
流數(shù)據(jù)的這些特點,令企業(yè)開始重新審視應用程序以及基礎架構(gòu)的部署。加之,數(shù)字化時代,用戶需要沉浸式、實時的數(shù)字體驗和互動,流數(shù)據(jù)處理解決方案面臨著諸多需求。
一方面,傳統(tǒng)的批處理數(shù)據(jù)引擎已經(jīng)完全無法滿足現(xiàn)代企業(yè)對實時性的要求;另一方面,現(xiàn)有的流數(shù)據(jù)系統(tǒng)大都基于消息模型,例如Kafka、Spark等,這些系統(tǒng)從本質(zhì)上看,僅僅只是一些高速消息系統(tǒng),因此很難適應當今物聯(lián)網(wǎng)趨勢下的各種復雜數(shù)據(jù)處理需求。
為了滿足層出不窮的實時應用場景,同時降低大數(shù)據(jù)應用平臺的投入,戴爾易安信流數(shù)據(jù)處理平臺(Streaming Data Platform,SDP)應運而生。作為一個可彈性擴展的平臺,SDP用于實時獲取、存儲和分析連續(xù)的流數(shù)據(jù),可在同一個應用程序中同時處理實時和收集的歷史數(shù)據(jù)。
該平臺可以從各種來源捕獲和存儲流數(shù)據(jù),這些來源包括物聯(lián)網(wǎng)設備、網(wǎng)絡日志、工業(yè)自動化、財務數(shù)據(jù)、實時視頻、社交媒體源、應用程序和事件流。SDP能夠處理來自多個來源的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)流,并確保低延遲和高可用性。
在今年的戴爾科技集團全球峰會,升級后的戴爾易安信流數(shù)據(jù)平臺全新亮相。新的SDP能夠在邊緣提供強大的實時分析能力。同時占用空間較小,非常適合在邊緣實時捕獲、存儲和分析流數(shù)據(jù)。
目前,戴爾易安信流數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)在工業(yè)制造、建筑等行業(yè)得到實際應用,為客戶業(yè)務提供預防性維護、檢測等服務,并參與到戴爾科技為中國賽艇隊、皮劃艇隊開發(fā)的綜合智能訓練輔助系統(tǒng)中,提供邊緣流數(shù)據(jù)處理解決方案。
而SDP的成功落地離不開其“得力干將”——流數(shù)據(jù)存儲引擎Pravega。
“Good Speed”是如何實現(xiàn)的
Pravega在梵語中意為“Good Speed”,其設計宗旨是成為流的實時存儲解決方案。作為平臺內(nèi)的自研開源組件,Pravega是戴爾易安信流數(shù)據(jù)平臺最基礎的組件,承擔著為所有其它組件提供流式數(shù)據(jù)存取服務的重任。
應用程序?qū)?shù)據(jù)持久化存儲到Pravega中,Pravega的Stream可以有無限制的數(shù)量并且持久化存儲任意長時間,使用同樣的Reader API提供尾讀(tail read)和追趕讀(catch-up read)功能,能夠有效滿足兩種處理方式的統(tǒng)一。
Kafka和Pulsar等消息中間件提供了非常適合當今數(shù)據(jù)密集型應用程序的現(xiàn)代Pub/Su基礎架構(gòu)。Pravega進一步增強了這種流行的編程模型,提供了云原生流媒體基礎設施,并解決了令Kafka和Pulsar束手無策的架構(gòu)問題,如分區(qū)的自動擴展、如何為大量分區(qū)保持高性能。
▲Pravega架構(gòu)圖
Pravega采取了存儲分層的設計:
Tier 1存儲
Tier1的存儲通常部署在Pravega集群內(nèi)部,主要是提供對低延遲,短期的熱數(shù)據(jù)的存儲。在每個Segment Store結(jié)點都有Cache以加快數(shù)據(jù)讀取速率,Pravega使用Apache Bookeeper來保證低延遲的日志存儲服務。
Long-term存儲
Long-term的存儲通常部署在Pravega集群外部,主要是提供對流數(shù)據(jù)的長期存儲,即冷數(shù)據(jù)的存儲。不僅支持HDFS、NFS,還會支持企業(yè)級的存儲如戴爾易安信Isilon、ECS等產(chǎn)品。
存儲分層使Pravega在延遲與吞吐量之間達到了一個最佳狀態(tài)。這使得Pravega成為向?qū)崟r和批處理(分析)應用程序提供數(shù)據(jù)的理想存儲基礎。并且,Pravega是以Kubernetes Operator來對集群各組件進行有狀態(tài)的應用部署,這可以使得應用的彈性伸縮更為靈活方便。
Pravega解決了使用傳統(tǒng)消息隊列數(shù)據(jù)丟失問題和自動伸縮難題,客戶可以借助其降低存儲和計算成本,減小運維壓力,提高代碼開發(fā)效率。此前,Pravega還聯(lián)合TiDB構(gòu)建了實時數(shù)據(jù)倉方案,提高了實時數(shù)倉系統(tǒng)的并行性,可用性與安全性。
豐富的應用場景,令Pravega擁有廣闊的空間大施拳腳。下面我們跟隨戴爾易安信流數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品營銷經(jīng)理Amy Tenanes的介紹,一起來了解下它是如何為企業(yè)降低運營成本、提供實時洞察力和流程優(yōu)化的。
Pravega的典型應用場景
游樂園設施的預防性維護
通過使用Pravega,客戶可以從游樂園過山車沿線的數(shù)千個傳感器中,獲取實時流數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可用于識別關鍵點,比如過山車上軌道上有多少輛車,這些車在某一點經(jīng)過時傳感器每秒經(jīng)歷多少次振動。
假設一個正常的振動讀數(shù)是每秒3000次,當振動讀數(shù)過高時,Pravega可以提醒維護技術(shù)人員某個特定的游樂設施需要維護。同樣的數(shù)據(jù)可以在以后使用完全相同的工具進行訪問,有助于客戶在更長的時間段內(nèi)進行比較,總結(jié)出趨勢,以預測故障或確定維修需求。
不僅是過山車,汽車行業(yè)同樣也可以用到Pravega。它能夠為油溫、輪胎壓力表等設置閾值,在輪胎漏氣、發(fā)動機狀況不佳等問題進一步惡化前,提醒客戶進行預防性維護。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的異常檢測
在制造業(yè)環(huán)境中,異常檢測對節(jié)省時間、資源和開支極為重要。借助安置在生產(chǎn)線上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器和攝像頭,Pravega可以捕獲圖像和數(shù)據(jù),比如傳送帶的速度和溫度。
攝像機圖像可以自動發(fā)現(xiàn)不符合規(guī)格的零部件或產(chǎn)品,然后發(fā)出警報,提醒哪里存在異?,F(xiàn)象。利用來自傳感器的數(shù)據(jù),客戶很容易發(fā)現(xiàn)機器的環(huán)境溫度是否太高、傳送帶的速度是否正常等。
此外,異常檢測還可用于制造業(yè)之外的許多行業(yè)。比如它可以用于金融業(yè),檢測移動支票存款中的異常情況;可以用于咖啡飲品行業(yè),通過監(jiān)測數(shù)據(jù)對機器的預防性維護,并提供自動重新訂購用品;還可以用于發(fā)電站,以發(fā)現(xiàn)水力發(fā)電設施的不足之處,其實際應用非常廣闊。
建筑業(yè)中施工的準確性和資源跟蹤
在建筑環(huán)境中,無人機將實時視頻和遙測數(shù)據(jù)流傳送到Pravega。通過其提供的建筑項目實時進展情況,最新進展報告可以將項目的數(shù)字效果圖與實際進展情況進行比較,確保施工的準確性和規(guī)劃時間的適當性。
同時,通過在地面建筑設備上安裝傳感器,Pravega可以實現(xiàn)物體檢測,并對設備、人員和材料進行跟蹤,確保在多個項目中對每一部分的資源進行最佳分配、利用。
“智能廚房”中的溫度控制
Pravega可與大型儲存冷柜中的數(shù)字溫度計一起使用,實時獲取流式溫度讀數(shù),并在溫度超出范圍時發(fā)出警報。這可以防止冷藏食品在冷柜門沒關好的情況下變質(zhì),從而讓食品獲得盡可能長的保質(zhì)期。
隨著自動駕駛、股票交易等更多流數(shù)據(jù)應用場景的興起,戴爾易安信流數(shù)據(jù)處理平臺將服務更多領域,Pravega的價值也會進一步放大,“飛入”各行各業(yè),幫助客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
各位少俠、俠女且留步
We want you!
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今天,實時流無處不在
而Pravega為流式計算
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