集算器行业案例

1. 金融

A. 产权交易所统一数据集市案例
【案例领域】数据集市
【案例说明】传统数据集市是利用 ETL 工具将数据封装成目标结构导入前置数据库,按需建模导致需求变化适应性差、实时性差。集算器构建统一数据计算层,与应用相结合,用计算适应需求变化,实时跨源计算,数据持久化到文件,高效且低成本。

B.银行业自助分析前置服务器方案
【案例领域】自助分析
【案例说明】自助分析要求及时响应,当数仓复用严重,前置数据库又不能满足全量查询时,使用集算器作为查询网关,解析查询 SQL 后执行动态路由,仅访问高频热数据的,由集算器计算并返回,全量查询需访问低频冷数据的,适配转换为目标 SQL 后执行,两部分计算结果经集算器二次汇总后返回。

C.银行柜员绩效考核案例
【案例领域】应用系统
【案例说明】用 Java 解析 Excel 文件,做结构化运算,开发效率低,与主程序高度耦合,维护麻烦。采用集算器敏捷语法后,开发效率翻数倍,原来 Java1000 行,如今只需 24 行,与主程序解耦后,轻松应对需求变更。

D.海量账户大并发实时查询解决方案
【案例领域】应用系统
【案例说明】高并发海量信息如果每次都从数据库中获取数据,需要扩充节点才能支撑,带来高昂的成本;使用 ES 仅能承接类似单表的查询,无法完成关联查询,部分表中的数据更新后,又要全量更新全文索引,维护非常麻烦。利用集算器存储这类数据,使用压缩列存缓存数据,协同 SPL 高效算法,轻松应对各种关联查询的同时,仅用 1/6 的机器数量即达到了 ES 同等的性能。

E.银行可视化大屏后端计算案例
【案例领域】大屏可视化
【案例说明】数据来源多、接口类型多、关联计算难、开发周期长是可视化大屏项目数据准备阶段的难点。集算器提供统一计算服务、多源关联计算、敏捷语法轻松破解此类难题,省去大屏数据库,保障了实时性。

F.银行业离线报表订阅系统案例
【案例领域】报表应用
【案例说明】报表订阅、数据订阅能有效缓解在线系统压力,及时满足业务定期桌面分析需求。集算器可以将 DTS 和 ODS 下的各类异构数据源统一转换为性能更高的二进制文件,不仅可以高效处理、无限扩容,还方便问题追溯、保障数据准确,输出各类数据。

G.银行业大数据量清单报表案例
【案例领域】报表应用
【案例说明】后端是 Hadoop 体系,前端很慢怎么办?增加前置库,延用传统分页,结构臃肿,开发工作量大,效果一般。在应用层植入集算器计算模块,两个异步线程轻松搞定,代码精简,工作量小,效果明显。

H.保险行业历史保单关联业务跑批性能优化
【案例领域】ETL 批处理
【案例说明】利用数据特征,有序存储数据,采用压缩列存,分段关联运算,实现了关系数据库无法实现的优化算法,跑批性能迅猛提升。

2. 通讯

A.通信服务业报表中台案例
【案例领域】中台应用
【案例说明】通讯行业报表很多比较复杂,经常会写几百行的 SQL、多层嵌套;长 SQL 完成不了,还要用多个临时表分步,然后 all union,decode 来处理很多字段,以实现目标表;存储过程开发繁琐、移植困难。引入集算器作为敏捷中台计算层,天然分步、避免嵌套、省去临时表、调试方便,极大提高了开发效率、节省了维护成本。

B.SAP 系统大数据量资产负债表的性能优化案例
【案例领域】报表应用
【案例说明】集算器对目标表进行预处理,计算后形成数据缓存文件,有效解决大数据集报表运算慢的难题,原来需要 30-40 秒才能呈现的资产负债表,现在提高到 1-2 秒内。

3. 零售

A.木槿生活数据平台案例
【案例领域】数据集市
【案例说明】零售行业报表众多,业务逻辑复杂,用复杂 SQL 和存储过程描述问题,严重制约了开发效率,执行仅依赖前置库导致性能很差。用集算器构建数据集市,报表开发全面应用 SPL 语言,轻松应对各种报表难题,基于文件存储,IO 更高效,数据分布变灵活,平台性能大幅提升。

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