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理“ Druid 元数据”之乱

vivo 互联网大数据团队-Zheng Xiaofeng 一、背景 Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。 由于Druid 能够同时提供离线和实时数据的查询,因此Druid最常用作为GUI分析、业务监控、实时数仓的数据存储系统。 此外Druid拥有一个多进程,分布式架构,每个Druid组件类型都可以独立配置和扩展,为集群提供最大的灵活性。 由于Druid架构设计和数据(离线,实时)的特殊性,导致Druid元数据管理逻辑比较复杂,主要体现在Druid具有众多的元数据存储介质以及众多不同类型组件之间元数据传输逻辑上。 本文的目的是通过梳理 Druid 元数据管理这个侧面从而进一步了解 Druid 内部的运行机制。 二、 Druid 元数据相关概念 2.1 Segment Segment 是Druid管理数据的最基本单元,一个Datasource包含多个Segment,每个Segment保存着Datasource某个时间段的数据,这个特定时间段的数据组织方式是通过Segment的payload(json)来定义的,payload内部定义了某个S...

高效实践|运维指标体系在银行业务的应用实践

背景 银行 IT 系统在云化、容器化、中心化、微服务等架构迭代演化进程中,系统架构和业务调用关系复杂,运维管理难度日益凸显。银行业务系统多采取烟囱式建设方法,数据互通困难,运维团队无法做到及时响应、及时发现并解决问题。目前,银行业整体上已具备结合业务场景收集比较完整的 IT 指标数据的能力,亟待一套指标数据分析体系为 IT 管理与业务分析提供可量化、可视化、集约化的决策支撑。然而,中国银行业在实践指标管理体系的过程中会遇到以下几方面的挑战: 统筹全局运维数据源的挑战 中国银行业正处于传统向互联网转型期,云计算、大数据等新兴技术也在逐步开展,而且银行业需要海量的 IT 计算力和实时的响应速度才可以满足持续推出创新业务的诉求。简言之,银行业运维数据源的数据量级在增加,而业务部门对实时处理响应时间的期望值在减短。 此外,对于单个业务部门的指标数据,可以依赖个人对业务场景的经验快速作出判断并应用于 IT 运维管理工作。但银行系统时时刻刻都会产生海量的指标数据,IT 管理人员无法判断指标数据对于业务的重要性、优先级,更无从下手梳理指标数据与业务的关联性,从而无法聚焦某个业务场景内的指标数据,导致...

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