AiSQL 赋能实时数据应用

AiSQL 是贝格迈思（深圳）技术有限公司研发的分布式智能数据库， 是贝格迈思 BigInsights 新一代数据库系统的核心组件。

当今的企业会生成大量数据——从客户互动和金融交易到传感器输出和机器数据。 不断变化的企业机会重塑了我们对数据的看法——从数据库中很快就会被遗忘的条目到立即转化为创收服务的实时事件流。

这些实时流通常称为流数据或事件流，是从各种来源生成的连续、无界（意味着没有开始也没有结束）的数据流。

“实时”的定义取决于用例和行业。 在某些情况下，它意味着“立即”。 对于大多数数据流，其持续时间通常为几秒到 15 分钟到一小时，具体取决于数据及其预期用途。

流数据的类型

流数据可以是定期的，例如定期（例如每 5 或 15 秒）发生的传感器读数。 它也可能是不规则的，就像每当有人走到机器前进行查询或交易时就会发生的 ATM 交易。 每种类型的数据流都需要数据库中不同类型的结构。 有些最适合使用 NoSQL，有些则更适合使用 SQL 数据库。 好消息是AiSQL 可以同时处理这两种情况。

流数据的演变

流数据已经存在很长时间了，但它经常会被丢弃，或者如果某些内容超出范围，会立即采取行动而不被存储。 当今流数据景观的独特之处在于能够以离散数据包（或通风口）聚合和捕获这些数据，然后将其存储以从中获取一些直接的业务价值。 从金融到零售再到汽车等所有不同行业的公司都在利用这种持续的数据流来构建新的服务和商机。

事件流的广泛用例

不仅能够实时捕获数据，还能够存储和分析数据，这已经催生了跨越各个行业的众多用例。 例如，由于公司可以捕获客户生成的数据并采取行动，因此可以大大提高与客户互动的能力。

在物联网领域，全球传感器生成的大量数据几乎可以立即聚合并采取行动，为企业提供宝贵的反馈循环。

财务指标和股票行为也可以实时跟踪和分析，从而实现快速决策。

零售商也从流数据中受益。 例如，通过实时了解库存水平，他们能够减少现有库存的开销，甚至降低盗窃和欺诈的风险

事件流的好处

出于多种原因，公司越来越多地采用流数据系统。

快速决策。 这些系统改变了企业使用数据的方式。 公司现在可以近乎实时地访问和分析其数据，而不是依赖于夜间甚至每周运行的批处理作业，从而使他们能够立即做出数据驱动的决策。

主动监控。 事件流可以实现主动监控。 公司可以为特定指标设置阈值，并在超过这些阈值时立即收到警报。 然后做出可以更有效地推动所需结果的决策。

响应新客户需求。 持续的数据监控意味着公司可以密切关注消费者如何与其产品互动。 这使他们能够发现随时间变化的模式和情绪，从而制定更明智的业务策略。

长期货币化策略。 可以分析聚合和存储的数据来识别长期趋势，为企业提供额外的数据点以做出更明智的决策。 此外，还有可能将这些存储的数据货币化，从而开辟增加收入和开发新业务渠道的新途径。

实施流数据系统的挑战

流数据系统确实面临着一些挑战。 一个主要问题是传统的遗留数据库和框架通常无法满足处理事件流所需的速度和规模。 由于数据的速度和数量，在分布式实时系统中实现数据一致性和事务排序很困难。 这些系统还需要提供并行处理、容错、高写入吞吐量和弹性等功能，以满足关键任务操作的需求。

现代流媒体系统是什么样的？

从简化的角度来看，现代流媒体系统由三个关键组件组成。

事件源是生成系统感兴趣的数据（即事件）的任何内容。这些可以是从智能手机和物联网设备到工厂设备，再到防火墙和路由器的任何内容。

事件处理器，用于摄取、处理和聚合数据。 然后它将这些数据存储在持久存储单元中。 注意：AiSQL 非常适合存储实时事件源以及事件处理系统生成的聚合源。

事件使用者是上游应用程序或对已处理或原始流数据感兴趣的任何外部系统，例如 API 或移动应用程序。

现代流媒体和事件数据的一个关键特征是需要高写入吞吐量。 当对数据执行读取时，它们通常是实体的范围查询

灵活模式的作用

数据库能够处理多样化且灵活的数据类型（例如 JSON 和不同的模式）至关重要。 以一家配备 20 种不同类型机械的工厂为例。 每台机器都会产生一个状态，但这些状态并不统一； 它们因机器而异。

理想的情况是为整个工厂提供一个统一的数据流，而不是为每台机器管理 20 个单独的数据流（这可能既麻烦又低效）。 该流将作为 JSON 对象中的键值汇集到您的架构中。 数据库应该能够实时完全处理此 JSON 数据，以便为您的应用程序提供服务。 这就是我们期望现代数据库具有的灵活性和效率。

边缘流数据的作用和复杂性

当事件源位于远程位置（例如工厂设备或商店的 POS 系统）时，会出现另一层复杂性。 能够在边缘本地处理这些流，然后将聚合数据发送到整合的集群进行分析、进一步处理等，有很多好处。

例如，您可能拥有在多个地点生成遥测数据的工厂机械。 每个工厂都可以有一个 AiSQL 集群和流处理系统来在边缘处理这些数据。 通过使用 Aisql 的同步和异步复制，这些数据可以传输到中央 AiSQL 集群，以便进一步分析并集成到其他系统中。

将数据从本地集群移动到整合集群主要利用我们数据库的 SQL 驱动的异步机制。 这是一项强大的功能，可将来自多个边缘位置的数据汇集到一个统一的系统中，本质上就像跨所有站点的单个表一样。 这引入了一种新的架构方法，让您可以像来自一个表一样集成和使用数据，尽管每个远程位置都有自己的表集。

最后的想法…。

数据管理正在经历一场巨大的转变，实时事件流是其核心。 AiSQL 将自己定位为一种多功能、高效的解决方案，可以满足这个快速发展的领域当前和未来的需求