实时分析

重量轻,低延迟分析。
集成到操作数据库中。
实时。

大多数公司使用分析。很多人可以根据几个月来的数据采取行动,周,甚至几天前。但很少有人能一分钟一分钟地对变化作出反应,或者一秒一秒。因为:

  • 他们陷入了ETL流程和Excel集成的马赛克中。

  • 他们不能分析半结构化的,非结构化,以及地理空间数据。

  • 数据的形状变化得比系统所能处理的快。

用Mangbet wayGDB,实时分析任何数据。更快。用更少的钱。

特色客户

芝加哥

芝加哥市通过一个名为windygrid的实时地理空间分析平台减少犯罪并改善公民福利。使用Mongbet wayoDB,它分析来自30多个不同部门的数据,如公交站点,911电话,甚至推特-更好地理解和应对紧急情况。了解更多.

实时分析解释

分析属于一个范围。在光谱的一端分析应用,用于复杂的,长期分析。它们的响应时间往往较慢(最长可达分钟,小时,或天数)以及对可用性的较低要求。批量分析的例子包括基于Hadoop的工作负载。

在光谱的另一端实时分析应用,它可以快速提供更轻的重量分析。延迟较低(亚秒),可用性要求较高(例如,99.99%)。bet wayMongoDB通常用于实时分析。示例应用程序包括:

金融服务业bet way

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分析滴答声,鸣叫,卫星图像,天气趋势,以及实时通知交易算法的任何其他类型的数据。

政府

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根据项目历史,在几秒钟内识别社会项目欺诈,公民概况,以及地理空间数据。

高科技

高科技

在任何类型的设备上识别唯一的个人,浏览器或应用程序,并使用整体行为模型向他们做广告。

零售业

零售业

在你的实体店周围设置一个数字地理围栏,以实时向购物者推送店内奖励。

实时分析很困难

无法保持领先。您需要考虑多种类型的数据,包括非结构化和半结构化数据。新的消息来源不可预测地出现了。关系数据库不能处理这个问题,这会让你失去勇气。

不能缩放。您需要分析数兆字节或数兆字节的数据。您需要次秒的响应时间。这比单台服务器能处理的要多得多。关系数据库不是为此设计的。

批处理。对于某些作业,批处理是正确的方法。但在很多情况下,你需要快速分析变化,实时多结构数据。您不必为以后清理数据而浪费冗长的ETL过程。

bet wayMongoDB让它变得简单

做不可能的事。bet wayMongoDB可以合并任何类型的数据——任何结构,任何格式,任何来源——不管它多久变化一次。您的分析引擎可以是全面和实时的。

规模大。bet wayMongoDB是为扩展商品硬件而构建的,在您的数据中心或云中。没有复杂的硬件或额外的软件。这不难,有了MongoDBbet way,不是的。

实时。bet wayMongoDB可以直接分析数据库中任何结构的数据,给你实时的结果,而且没有昂贵的数据仓库负载。

bet wayMongoDB分析

为什么其他数据库不足

大多数数据库都让您在灵活的数据模型之间进行选择,低延迟,以及强大的访问。但越来越多的人同时需要这三个。

  • 刚性模式。你应该能够分析非结构化的,半结构化,以及多态数据。而且应该很容易添加新数据。但这些数据不属于关系行和列。另外,关系模式很难进行增量更改,尤其是在不影响性能或使数据库离线的情况下。

  • 缩放问题。关系数据库是为单服务器配置而设计的,不适用于水平缩小。他们的目标是每秒提供100次行动,不是每秒100000次操作。即使有大量的工程时间,自定义切分层,还有缓存,扩展RDBMS最好是困难的,最坏是不可能的。

  • 花费时间太长。实时分析数据需要从熟悉的ETL和数据仓库方法中解脱出来。你没有时间进行长时间的加载计划,或者建立新的查询模型。您需要针对不同的结构化数据运行聚合查询。你应该能够在适当的地方这样做,实时。

Mongbet wayoDB如何简化

组织使用MongoDB进行分析,因为它允许他们存bet way储任何类型的数据,实时分析,然后改变模式。

  • 新数据。bet wayMongoDB的文档模型使您能够存储和处理任何结构的数据:事件,时间序列数据,地理空间坐标,文本和二进制数据,还有其他的。您可以通过添加新字段来调整文档架构的结构,使在新数据可用时引入新数据变得简单。

  • 水平扩展性。bet wayMongoDB的自动分片在大宗商品服务器的车队中分发数据,具有完整的应用程序透明度。具有多种缩放选项,包括基于范围的,基于哈希和位置感知的分片——MongoDB可以支持数千个节点,bet way数兆字节的数据,以及每秒数十万次的操作,而不需要构建自定义分区和缓存层。

  • 强大的分析功能,到位,实时。具有丰富的索引和查询支持–包括辅助,地理空间和文本搜索索引以及聚合框架和本机MapReduce,bet wayMongoDB可以就地运行复杂的即席分析和报告。

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