首先可以預(yù)見(jiàn)，分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)在未來(lái)眾多的電信行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如報(bào)表分析、自助即席查詢(xún)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等等，在這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景中都具有很大的推廣價(jià)值。

這里有個(gè)案例，某家運(yùn)營(yíng)商的云能力業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)側(cè)為更好實(shí)現(xiàn)云產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)健康度分析及市場(chǎng)拓展推廣，對(duì)云能租戶經(jīng)分系統(tǒng)前臺(tái)可視化指標(biāo)服務(wù)、明細(xì)數(shù)據(jù)查詢(xún)及多維分析提出更高的性能要求。
現(xiàn)有的經(jīng)分系統(tǒng)在支撐這樣日常數(shù)據(jù)處理中不斷地面臨著性能挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)批量處理時(shí)間長(zhǎng)，SQL查詢(xún)性能差，無(wú)法滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性的要求。云能力中心嘗試使用基于分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的方式來(lái)替代原有基于磁盤(pán)架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，以提升數(shù)據(jù)處理性能，成為未來(lái)經(jīng)分系統(tǒng)改造的方向。

通過(guò)使用經(jīng)分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的真實(shí)數(shù)據(jù)和日常熱度較高的測(cè)試用例作測(cè)試比對(duì)的結(jié)果顯示，與等同配置的磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL性能相比，柏睿數(shù)據(jù)這家公司的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)RapidsDB普遍提速100~200倍以上，實(shí)現(xiàn)了TB級(jí)上百個(gè)維度隨機(jī)數(shù)據(jù)體量的毫秒級(jí)分析，依托數(shù)據(jù)中臺(tái)的柏睿數(shù)據(jù)分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)RapidsDB能力，助力運(yùn)營(yíng)商云能力中心實(shí)現(xiàn)租戶經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱(chēng)經(jīng)分系統(tǒng)）的明細(xì)數(shù)據(jù)查詢(xún)、多維度復(fù)雜分析、可視化指標(biāo)服務(wù)等提速訴求；解決原基于磁盤(pán)架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）檢索與分析的性能瓶頸問(wèn)題，通過(guò)內(nèi)存化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵計(jì)算節(jié)點(diǎn)，精簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程，有效地提升了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與運(yùn)行效率。

審核編輯 黃昊宇