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CannerFlow 彈性運算與整合篇

1. BI 軟體擴充運算

企業現在普遍使用 BI 工具像是 PowerBI, Tableau 去製作 Dashboard 得到公司內部的數據報表,當運算量越來越大且來源越來越多的時候,原本的 BI 軟體需要更大的運算支援時會有擴充上面的困難,且在 BI 軟體的擴充解決方案價格昂貴且解決方案會被廠商綁架。

但:

  1. 無法處理巨型資料,會導致資料庫的 loading 超載
  2. 聚合資料集的數據,例如銷售、業務等數據無法有效地分配數據給不同單位應用
  3. Vendor-lock In 在使用 BI 軟體的擴充運算時會被 BI 軟體所綁住,無法有彈性的使用在其他應用場景。

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 可以快速的擴充 BI 運算層到數據虛擬平台上做大數據分散是運算,得到的數據報表可以全面及有彈性的使用在任何應用場景,及有效的追蹤數據的權限與流量監控。

結果

可處理非常複雜且大數據運算的架構,卸載 BI 軟體的運算資源,有效地把數據呈現與數據運算分離。

Key Takeaway

整理以及擴充 BI 軟體工具,讓企業可以直接在現有軟體中得到大數據的洞察與有效的數據控管與監控

2. 多種數據策略

在 CannerFlow 上能夠執行多種數據策略,能夠完成數據轉換後轉換成最佳化分析格式、Table-to-Table 的數據儲存轉換以及直接連結去整合異質資料庫不需要建置實體的 ETL。

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 能夠執行多種數據策略

  1. Data Virtualization 資料虛擬化技術
  2. Materialized View & View 數據轉換
  3. Direct Query 資料來源
  4. Incremental Materialized View 做差異性數據更新

結果

讓企業能夠針對數據需求在上面設定不同的數據策略,並馬上實踐出對應的數據輸出與呈現。

Key Takeaway

使用 CannerFlow 能夠減少在不同的數據策略上的規劃與實踐。

3. 大數據擴充彈性運算

在 BI 數據應用端數據呈現數據整合現在會建置數據渠道去整合不同數據來源的聚合,但是沒有彈性運算會讓運算昂貴、而且數據供應不穩定。

  1. 為了讓 BI 能夠彈性的運算建立大數據運算是非常昂貴而且需要後續維護。
  2. 當運算量大增時,可能讓原始架構無法負荷需要重新建置。
  3. BI 運算在大數據運算上無法有彈性的擴充運算,讓成本最佳化。

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 使用雲端運算支援彈性的運算當用量大的時候自動擴充機台,當沒有使用的時候把機台降至到最低,讓企業用最經濟實惠的方式達到數據分析。

結果

讓運算做到價值極大化且讓 BI 報表上可以呈現更大的運算結果,使用單一架構可以重小到大彈性的擴充。無需要擔心未來數據擴充時需要重新建置新的架構。

Key Takeaway

單一架構最經濟實惠的方式得到大數據雲端技術,且能夠自己自動擴充運算與維護,減少人員的營運成本。

4. BI 應用重複獲取相同資訊

在公司不同的團隊,通常要的資料每個人大部分都是類似的。例如:Marketing 的人員,都想要做這週的銷售數字分析等。所以當企業企業要相同的資訊都需要重新從資料庫獲取最新的資料。這會照成延遲性高,當使用量人多的時候需要不斷擴充數據庫的容量。

CannerFlow 解決方案

在數據庫與使用者之間新增了一層 cache 層。當使用者要同一份資料時,我們會去 cache layer 看有沒有拿過這筆資料。如有的話直接回傳不會在進到資料庫重新運算。Cache 多久 expire 可以由使用者決定。

結果

讓同團隊的人員更快速的取得想要的資訊快速地拿到已經算好的暫存數據,且在資料庫的資源上也節省大量費用。

Key Takeaway

把常取得的資料存在 cache layer 讓所有使用者可以快速取得資料而且節省不必要的浪費。

5. 數據應用建檔與搜尋

在不同的數據分析場景,通常要建置的數據中心的架構會非常不一樣。以往需要重新再付出高成本的數據流程到建置一個新的數據中心。

  1. 不論是人力以及機台費用都要不斷倍數成長。
  2. 在討論未來專案的時候都會有非常多考量,因為一直不斷地複製轉換資料到專案所需的架構。
  3. 通常可能也會想到要如何建置 Data Mart 等應用。

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 能夠在每次聚合時製作時建立落地的數據,讓資料建檔變得是非常容易的事情。同時數據管理員也可以選擇數據不落地直接到 SDK 以及應用用端。不再是未來新專案開發時的痛點還需不斷建置不同權限的 Data Mart,依照每次的專案可以迅速的製作符合這次專案所需的資料架構進行生成。

結果

讓以往數月的規劃轉變為快速建立落地數據,就能夠進行數據生成以及建檔且未來可以重複利用。

Key Takeaway

讓新專案的數據架構生成,可以快速的建置虛擬的 Data Mart 以及數據快速建檔!