Bonree Zeus

Bonree Zeus是一个分布式实时分析数据库,支持时序结构化数据和文本日志数据的存储及分析,同时支持PB级数据,通常用做对大型数据进行OLAP分析。Bonree Zeus具有高效读写的性能,支持快速预聚合,适合面向事件的数据分析。如果您想集中结构化及文本日志数据进行高效存储分析,Bonree Zeus将是一个不错的选择。

Bonree Zeus常见的应用领域
APM

应用性能监控

对APM类型的数据进行存储分析

ITIM

设备信息性能监控及日志分析

用作服务器指标存储

DEM

数字体验领域分析

用作网络监控指标存储及分析

NPM

网络交换机设备数据分析

用做NPM指标数据存储及分析

指标分析

可以存储应用程序各类指标,并提供查询

数字营销/广告分析

可以实时摄取各类点击数据,用作广告效应分析

商业智能/OLAP

能够支撑各种dashboard,提供给数据分析师进行多维分析

产品功能
列式存储格式

采用列式存储格式,意味着查询只需要加载特定的列,极大的提高命中几列查询的速度。并且针对不同类型的列做了不同的存储优化

水平扩展的分布式系统

Bonree Zeus各个处理节点支持水平扩展,当系统容量或资源不够时,水平扩展即可扩大系统整体容量。Bonree Zeus通常部署在数十至数百台机器中,可以提供每秒数百万条数据的接收速度,可以存储数万亿条数据,还可以提供毫秒及的查询延迟

云原生容错架构

不会丢失数据。Bonree Zeus接收数据后,副本会存储在深存储中(云存储,hdfs,共享文件系统等)。即使所有服务器发生故障,也可以从深存储中恢复。恢复过程中也可以提供查询

大规模并行处理

整个集群可以并行处理查询

预聚合

Bonree Zeus可以在写入时支持实时数据汇总,这种汇总会先部分聚合您的数据,可以节省大量成本提高性能

快速过滤的索引

使用Roaring或CONCISE压缩的位图索引来构造所有,以支持快速过滤和垮多列搜索

近似算法

Bonree Zeus能用于近似计数,近似排名及直方图和分位值计算的算法,这些算法只消耗有限的内存量,通常比精确计算要快的多,对于精度比速度更重要的情况,Bonree Zeus也提供了精确的计算和精确排名

日志存储分析

Bonree Zeus支持日志的存储及分析,日志写入后会进行分词,然后存储在zues中,用户可以搜索任意此进行数据检索

基于时间分区

按照时间进行分区,也可以增加其它字段进行分区。这意味着基于时间的查询和某些查询时间范围匹配的分区。大大提高基于时间的数据查询性能

多表联查

Bonree Zeus支持多张表数据进行联合查询分析

支持外部数据源联查

Bonree Zeus支持不同类型数据库进行联合查询分析,譬如mysql数据和Bonree Zeus本地数据进行join查询

系统架构
 

Bonree Zeus由ZeusManager、Query Server、Master Server及Data Server组成,均支持水平扩展。
● ZeusManager主要负责提供用户API访问,用户可以通过ZeusManager建库,建表,写入数据,查询数据及Job管理。
● Query Server主要负责查询,当数据存储在Data Server后,Query Server可以查询多个Data Server上数据,并进行汇总再返回给用户。 Data Server分成2个部分,一个是Middle Manager,主要负责实时数据写入,一个是Historical,主要负责历史数据查询。
● Bonree Zeus主要依赖Zookeeper、Metadata Stroage、Deep Storage。zookeeper用作集群管理,Metadata Storage作为元数据存储,一般采用Mysql,Deep Storage作为深存储,用做数据的持久化保存,一般采用Hdfs,也可以采用云存储。
当数据写入Kafka后,Middle Manager根据Job任务进行实时数据消费处理,处理完成后,将数据写入至深存储,并通知Historical节点,Historical收到通知后会从深存储中拉取数据文件,并以DPL的方式提供查询。

用中小型的数据库,无需很强的处理能力,无较大业务并发量。
应用场景

数据插入率很高,但更新很少

您的大多数查询是聚合分组查询,您同时还具有日志搜索相关的需求

您的大多数查询是聚合分组查询,您同时还具有日志搜索相关的需求您将查询响应耗时要求为100ms至几秒

您需要对不同数据库进行查询分析

您有高基数列(例如URL、用户ID),并且要进行快速统计排名分析

产品价值
01

Bonree Zeus具有高性能及丰富先进的功能,是一种专业的大数据分析数据库,它结合了各种数据进行存储,同时具备高性能

02

支持高压缩比的海量结构化指标数据的存储,可用作多维分析或数据仓库,并能帮助用户节省大量成本

03

快速强大的查询性能,可以帮助进行高并发,高性能的实时查询分析

04

支持预聚合功能,可帮助用户节省大量的机器成本

05

支持存储海量日志数据,可用作日志分析及归档

06

支持DPL具备强大分析能力,可以帮助用户支撑各类报表分析平台

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