Yonghong Z-Suite
除了提供优秀的前端BI工具之外，Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析。
对于这种百亿级的大数据案例，Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢？下面大致从技术上介绍下：
库内计算(In-Database Computing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于库内计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
2. 并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
3. 列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
4. 内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
通过结合多种Yonghong自有的专利技术，在几个节点下，Yonghong Z-Suite就能担负起几十亿，乃至上百亿数据量的实时分析和展现。
Yonghong Z-Suite相对Hadoop有哪些不足呢？Hadoop能支撑PB级大数据，数千节点的大规模集群。对于Yonghong Z-Suite这种实时大数据分析系统，一般支撑TB~PB级的大数据，节点数一般不超过100。
以下分享一个Yonghong Z-Suite的真实案例：中国移动省分公司数据流量与监控系统
2013年5月，Yonghong收到一个电话线索，客户需要支持几十亿数据量的实时查询与分析，包括数据抓取和存储，让我们先出报价。在实时大数据分析领域，Yonghong的产品和服务是很有竞争力的。不过，当客户拿到我们的报价后，还是觉得比他们的预算贵一些，决定自己招聘Hadoop团队，实施该系统……
半个月后，客户打来第二个电话，明确表示Hadoop未能满足需求，决定接受我们的报价，并愿意预付一半的费用。客户要求我们不仅出产品，还要负责实施……于是乎，开工！
项目价值
CMNET网间流量分析与监控系统（简称流控系统），是中国移动省分公司的一个项目。项目要求能基于时间、地区、运营商、业务、App、IP分组、域名等维度对全省的上网流量进行实时分析和报告。这些分析报告能给客户带来如下好处：
1. 实现对接入链路和基站的全程监控。例如，一旦来自某链路或基站的流量很低，可及时对链路和基站进行检修，这将大大降低故障率。
2. 由于具备了对链路和基站进行全程监控的能力，客户可以对链路和基站的带宽进行动态调整，基于需求进行合理的资源配置。
3. 覆盖全省的全量数据，能提供基于业务/地域/App/行业/域名等维度的数据分析报告，具备100%的可信度和极高的商业价值。
数据流向
上网数据从硬件设备中抓取出来，形成压缩的日志文件存储在服务器上，服务器每五分钟生成新的日志文件。该服务器提供FTP访问。
Yonghong承担的流控系统，将通过FTP每五分钟访问一次日志文件服务器，将新生成的压缩日志文件抽取出来。这是一个典型的、增量更新的ETL过程，如下：
1. Extract: 定期抽取的日志文件并解压缩。
2. Transform: 解析出上网信息，同MySQL的维度表进行关联，生成包括业务/地域/App/行业/域名等维度的宽表。
3. Load: 将数据装载入Yonghong 分布式集市。
初期验证（POC）
中国移动的日志数据分G类和A类，各取几块样本日志文件，验证数据流向的可行性以及性能。
我们很快完成了ETL的整个过程，宽表数据被成功地装载入Yonghong 分布式集市。
性能上，我们按照用户提出的每天数据量5000万条增量，计算出支持100天50亿数据量的分布式集群所需的磁盘空间、内存总量、和CPU总量。由于客户一再强调预算有限，于是配置了6台低配PC server：1cpu x 4core，32G内存，1T硬盘。
我们模拟了常用的用户场景，整个系统的响应能力基本满足需求。系统架构如下：
正式实施
中国移动省分公司的上网数据在内网，一般不提供外网连接，需要严格申请之后才能在一定时间内提供外网连接。因而，我们先把整个系统的ETL工作开发完成之后，才正式申请了外网连接进行数据装载。
从开始进行上网数据的ETL工作，我们就发现数据量与预期严重不符。预期的上网数据是每天不超过5000万条，但实际上每天的上网数据在6亿条以上，100天保存的数据量将会达到惊人的六百亿条。6台低配PC server有点小马拉大车的感觉，完全达不到“海量数据、实时分析”的设计目标。我们赶紧联系客户，确定上网数据每天6亿条以上，而不是之前预估的每天5000万条左右。怎么办？
系统重构
经过与客户的详细沟通和理性分析，大家一致决定进行系统重构。
上网数据的日志文件是5分钟粒度的。我们将上网数据按照分析需求分为两类：
1. 细节数据：保留三天的细节数据（5分钟粒度），共约20亿条。这样，由于保留了细节数据，客户可以对近三天的上网数据进行任意的探索式BI分析。
2. 汇总数据：在认真研究了流控系统的分析报告需求之后，我们将五分钟的细节数据汇总为两小时的汇总数据。这样数据量可以降到约为原来的1/10，100天的数据总量大约60亿条。
重构之后的数据流如下：
后期，我们陆续进行了一些系统调优，包括JVM调优、存储调优、计算调优等等。客户打开一个Dashboard的响应时间基本控制在秒级，最极端的分析报告也能在一分钟之内生成。基本实现了“海量数据、实时分析”：
1. 系统定期推送日报、周报和月报。
2. 系统支持探索式BI分析。多数分析请求达到了秒级响应。
案例总结
1. 项目的数据量非常大，100天超过600亿条日志；
2. 项目的预算非常有限，采购了6台低端PC Server。硬件投入不大，软件性价比也很高；
3. ETL过程难度较高，随着降维的需求加入，BI层难度也相应提高；
4. 为达到秒级响应，以支持探索式BI的交互式分析，对系统进行了多个层面的优化。
这个系统的成功实施和上线，完美诠释了Yonghong的大数据之道：大数据，小投入。