常用于监控告警、故障排查时快速检索、Trace关联等，可保证系统稳定运行、提升运维效率

用于安全分析、调查取证、安全检测等，帮助提升系统安全性、降低被攻击风险

用于各类常见的业务的复杂分析，帮助企业进一步对业务情况进行追踪和分析，实现业务增长

大规模系统中，每秒钟产生的日志消息数量可能达到数千万。既要高吞吐写入，又要实时可见，当前常见的解决方案难以满足数据实时写入可查的需求。

日志的存储量随着时间推移会积累至非常巨大的规模，当前常见的解决方案存储成本高，难以满足日志数据长周期存储需求。

日志场景需要快速查出匹配关键字的日志，以满足故障排查等场景的快速响应当前常见的方案的查询响应速度往往不尽人意。 

为日志场景优化的高性能倒排索引，写入速度是ES倒排索引的4倍；服务端group commit机制，保证秒级实时可见前提下写入吞吐到GB/s。

采用列式存储、精简倒排索引、高压缩比压缩、冷热分离等技术，存储空间占用仅需ES的1/5，单位存储空间成本仅需ES的1/3，整体成本仅需ES的1/15。

通过分区分桶、时间段筛选，大幅缩小查询的数据范围；通过倒排索引，按检索词快速定位到匹配的日志行，避免大批量扫描，达到秒级响应。

已为4000+中大型企业提供服务

作为保险行业领军企业，该保险公司积极响应数字化转型的号召，踏上了技术创新之路，以数据业务双轮驱动的理念和更加开放的思路来应对不断增长的数据分析和应用需求，以深挖数据价值、保障业务用数效率为目标持续升级大数据产品体系。

业务需求与挑战
应对数字化转型的需求，该大型保险公司开发了各类数据应用系统，以支持报表分析、即席查询、多维分析、人群圈选等不同业务的各类场景需求。随着时间的推移，该系统架构的问题也逐渐暴露：
01 架构繁杂，运维与学习成本高
多个OLAP组件构成的架构过于复杂、链路长，增加了运维和学习成本，无法保障系统间多源数据一致性。
02 各个系统也面临性能、成本、复杂性等不同痛点

• 报表分析系统：指标结果多轮计算会导致数据处理链路过长、各类成本的叠加。
• 即席查询系统：资源浪费、查询响应延迟、高并发等难题。
• 多维分析系统:：Druid架构下无法保证业务稳定性。
• 人群园选系统：HBase、ClickHouse、Kylin架构下高并发能力弱，灵活度不足。

价值与成果
基于SelectDB成功构建起一站式数据门户，统一了指标标签计算存储，支持报表分析、即席查询、营销机构人群圈选系统以及多维分析的应用，并已上线了管理层的报表应用系统、总部与一线运营人员的可视化分析系统。

北京飞轮数据科技有限公司成立于2022年，总部位于北京，面向全球提供企业级的实时数据仓库产品与解决方案，满足大规模实时数据场景下的极速查询分析需求，为工业界构建全新的实时数据分析通用标准。

• 融资规模：融资总金额近10亿人民币，创下开源基础软件领域新纪录。

• 研发实力：技术人员占比80%，均来自顶级互联网、科技公司。

• 组织分布：海内外9个研发机构，充分辐射全国34省、东南亚和北美洲。

• 项目经验：已服务全球上千家金融、制造、物流、电信等中大型企业。

• 行业生态：与40家以上合作伙伴完成100+产品集成，充分盖上下游。

拥抱开源
飞轮科技是基于全球顶尖实时数据仓库Apache Doris的商业化公司，由Apache Doris的原创团队成立，作为社区技术贡献的主力军，飞轮科技已引领着Apache Doris成为全球大数据和数据库领域最活跃的开源社区之一。