ТОП-5 технологий, без которых на IT компания не сможет вести бизнес

С нашим опытом в разработке и внедрении решений для разнообразных систем более 5 лет, мы способны выделить технологии, наилучшим образом соответствующие потребностям проектов, будь то крупномасштабный Big Data проект, где критична скорость обработки обширных данных, или корпоративные решения для повседневных потребностей компаний. В этой статье мы рассмотрим незаменимые технологии, лежащие в основе наших бэкенд-технологий: PostgreSQL, HBase, Kafka, ApacheSpark и ClickHouse.

PostgreSQL: Прочный фундамент

В основе нашей бэкэнд-архитектуры лежит PostgreSQL, реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом, известная своей надежностью и расширяемостью. Ее надежная поддержка стандартов SQL и соответствие стандарту ACID гарантирует целостность ваших данных. PostgreSQL служит стержнем в нашей связке, обеспечивая прочную основу для хранения и точного поиска структурированных данных.

Все действия в базе данных производятся внутри транзакций, защищенных журналом транзакций, который будет выполнять автоматическое аварийное восстановление в случае сбоя программного обеспечения.

PostgreSQL занимает лидирующие позиции среди реляционных систем управления базами данных, предлагая множество функций и возможностей, которые делают его лучшим выбором для компаний, ищущих надежные и масштабируемые решения для работы с данными.

В сфере корпоративных приложений выбор надежной и масштабируемой системы баз данных имеет первостепенное значение. PostgreSQL, известная своей надежностью и расширяемостью, предлагает набор функций, необходимых для удовлетворения требований сложных корпоративных сред.

Полнотекстовый поиск:

Возможности полнотекстового поиска PostgreSQL выходят за рамки простого сопоставления образцов, предоставляя мощный инструмент для предприятий, работающих с огромными объемами текстовых данных. Будь то индексирование документов, поиск по ключевым словам или реализация расширенных функций поиска, полнотекстовый поиск PostgreSQL позволяет предприятиям эффективно извлекать ценные сведения из неструктурированных данных. Эта функция особенно важна для приложений, в которых поиск и анализ информации являются критически важными компонентами.

Репликация:

Функции репликации PostgreSQL незаменимы для предприятий, которым требуется высокая доступность и отказоустойчивость. Асинхронная и синхронная репликации позволяют создавать избыточные копии баз данных, обеспечивая целостность и доступность данных даже в условиях аппаратных сбоев или сетевых проблем. Это не только защищает от возможных сбоев, но и облегчает балансировку нагрузки и масштабирование чтения, повышая общую производительность корпоративных приложений.

Шардинг:

В условиях экспоненциального роста данных на предприятиях шардинг становится ключевой стратегией распределения рабочей нагрузки и обеспечения оптимальной производительности базы данных. Поддержка Sharding в PostgreSQL позволяет разделить большие наборы данных на несколько серверов, предотвращая узкие места и обеспечивая горизонтальное масштабирование. Благодаря разумному распределению данных, шардинг в PostgreSQL способствует повышению производительности запросов и скорости отклика, что делает его идеальным выбором для предприятий, работающих с обширными и динамичными массивами данных.

Транзакции:

Сохранение целостности данных и обеспечение их непротиворечивости - неотъемлемая часть сложного процесса работы корпоративных приложений. Надежная поддержка транзакций в PostgreSQL, соответствующая принципам ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), обеспечивает прочную основу для управления сложными многоэтапными операциями. Это особенно важно в таких сценариях, как финансовые операции или платформы электронной коммерции, где точность и надежность имеют первостепенное значение. Транзакционные возможности позволяют предприятиям уверенно выполнять сложные операции, обеспечивая точность и надежность критически важных данных.

Именно поэтому наша компания использует PostgreSQL. В области открытых баз данных PostgreSQL представляет собой уникальное решение. Универсальность PostgreSQL, в сочетании с соответствием стандарту ACID, поддержкой сложных типов данных и развитой системой индексации, делает его единственным в своем роде инструментом в мире открытых баз данных. Важно отметить, что PostgreSQL является неотъемлемым решением, особенно если ваш проект требует использования реляционной базы данных, где его преимущества становятся особенно яркими и необходимыми.

Во всем стеке технологий особое внимание заслуживает база данных HBase. Если ваш проект предполагает обработку и управление обширными объемами данных, наша рекомендация - воспользоваться именно HBase. Эта база данных обладает уникальными возможностями, специально разработанными для эффективной обработки больших объемов данных в режиме реального времени.

HBase, являющаяся неотъемлемой частью экосистемы Apache Hadoop, представляет собой распределенную базу данных NoSQL, которая отлично справляется с огромными объемами “сырых” данных. Ее применимость охватывает различные сценарии, что делает ее универсальным выбором для организаций с крупными распределенными массивами данных. Одним из ее ключевых преимуществ является способность обеспечивать доступ к большим объемам данных в режиме реального времени, что делает ее подходящей для приложений, требующих операций с низкой задержкой и высокой пропускной способностью.

Горизонтальная масштабируемость: архитектура HBase позволяет легко осуществлять горизонтальное масштабирование путем добавления новых узлов в кластер, что позволяет обрабатывать огромные массивы данных и обеспечивать рост без ущерба для производительности.

Гибкость схем: гибкость схем HBase особенно полезна в сценариях, где структуры данных меняются или непредсказуемы. Эта функция позволяет организациям адаптироваться к изменяющимся требованиям к данным без существенной реструктуризации.

Автоматический шардинг: Автоматическое шардирование HBase распределяет данные по кластеру, обеспечивая равномерное распределение нагрузки и оптимизируя производительность. Эта функция способствует эффективному хранению и поиску данных.

1. Крупномасштабные аналитические платформы:

HBase широко используется в аналитических платформах, требующих доступа к большим массивам данных в режиме реального времени. Например, компании финансового сектора используют HBase для оперативного анализа огромных массивов данных о транзакциях, что позволяет своевременно принимать решения и оценивать риски.

2. Рекомендательные движки для электронной коммерции:

В динамичном пространстве электронной коммерции персонализированные рекомендации играют ключевую роль в улучшении пользовательского опыта и повышении продаж. Способность HBase обрабатывать большие и постоянно меняющиеся массивы данных делает ее идеальным выбором для рекомендательных систем. Благодаря эффективному хранению и извлечению данных о взаимодействии с пользователем, таких как клики и покупки, HBase позволяет платформам электронной коммерции предоставлять персонализированные рекомендации в режиме реального времени, способствуя повышению вовлеченности и удовлетворенности клиентов.

3. Аналитика социальных сетей:

Платформы социальных сетей генерируют огромные объемы данных в режиме реального времени, включая взаимодействие с пользователями, комментарии и доли контента. HBase хорошо подходит для управления такими сценариями с большим объемом данных. Организации, работающие в сфере социальных сетей, используют HBase для хранения и анализа пользовательского контента, отслеживания взаимодействия с пользователями и получения ценных сведений о поведении пользователей. Это позволяет оптимизировать доставку контента, целевую рекламу и общую производительность платформы.

4. Обнаружение мошенничества в сфере финансовых услуг:

В финансовом секторе, где быстрое и точное обнаружение мошеннических действий имеет первостепенное значение, HBase служит мощным инструментом. Храня и анализируя данные о транзакциях в режиме реального времени, HBase позволяет финансовым учреждениям выявлять аномалии, обнаруживать подозрительные закономерности и оперативно реагировать на возможные случаи мошенничества. Возможность горизонтального масштабирования гарантирует, что система останется надежной и оперативной даже в условиях растущих объемов транзакций.

Эти примеры подчеркивают универсальность и эффективность HBase в различных отраслях. Используя ее возможности, вы сможете получать полезные сведения, повышать операционную эффективность и оставаться впереди в современном бизнес-среде, основанной на данных.

Apache Kafka - это мощная платформа распределенной потоковой передачи событий, которая произвела революцию в работе с данными и их обработке. По своей сути Kafka обеспечивает обмен потоками данных в реальном времени между различными приложениями, что делает ее фундаментальным компонентом для построения масштабируемых, отказоустойчивых и отзывчивых конвейеров данных.

Рассмотрим сценарий работы интернет-маркета, где ежедневно совершаются миллионы транзакций, что требует надежной системы обработки платежей в режиме реального времени. В подобных сценариях наша команда работет с Kafka, так как эта БД играет ключевую роль в обеспечении бесперебойного потока данных о транзакциях на следующих этапах:

Всасывание:

Когда пользователь инициирует платеж, Kafka выступает в качестве начальной точки контакта, принимая и записывая данные о транзакции. Распределенная природа Kafka обеспечивает надежный захват и распределение этих данных по всей системе.

Обработка в режиме реального времени:

Возможности потоковой передачи событий Kafka позволяют обрабатывать платежные данные в режиме реального времени. Это очень важно для мгновенного обновления балансов пользователей, запуска алгоритмов обнаружения мошенничества и ведения актуальной книги транзакций.

Разделение систем:

Архитектура Kafka облегчает разделение систем, участвующих в обработке платежей. Например, она позволяет системе проверки платежей работать независимо от пользовательского интерфейса, обеспечивая автономное и в то же время согласованное функционирование каждого компонента.

Протоколирование и аудит:

Kafka выступает в качестве долговременного журнала всех платежных операций, служащего бесценным ресурсом для целей аудита и соблюдения нормативных требований. Способность сохранять полный журнал обеспечивает прозрачность и подотчетность в процессе обработки платежей.

Таким образом, бесперебойная работа Kafka с потоками событий в режиме реального времени при проведении платежей на интернет-площадках демонстрирует ее применимость в сценариях, требующих масштабируемости, отказоустойчивости и мгновенной обработки данных. Внедрив Kafka в свою инфраструктуру, организации смогут изменить методы работы с данными, что позволит им создавать оперативные и эффективные системы, а так же это является надежным инструментом для организации очередей в высоконагруженных приложениях.

В нашей компании мы используем Apache Spark, мощную систему распределенных вычислений с открытым исходным кодом, для решения различных задач обработки данных в различных отраслях. Универсальность Spark и способность обрабатывать крупномасштабные данные делают его идеальным решением для компаний, которым нужна передовая аналитика, машинное обучение и возможности обработки данных в реальном времени.

Аналитика больших данных:

Apache Spark играет важную роль в обработке и анализе огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Будь то анализ поведения клиентов, рыночных тенденций или операционных показателей, Spark дает компаниям возможность извлекать значимые выводы из обширных массивов данных.

Машинное обучение и приложения искусственного интеллекта:

Библиотека MLlib в Spark облегчает реализацию моделей машинного обучения в масштабе. Наша компания использует Spark для разработки и развертывания алгоритмов машинного обучения, что позволяет предприятиям создавать прогнозные модели, системы рекомендаций и решения для расширенной аналитики.

Обработка данных в режиме реального времени:

Spark Streaming используется для обработки данных в реальном времени, позволяя компаниям мгновенно принимать решения на основе входящих потоков данных. Это особенно полезно в таких сценариях, как обнаружение мошенничества, IoT-приложения и мониторинг динамичных рыночных условий.

Обработка графиков:

Для предприятий, работающих со сложными взаимосвязями и сетями, используется библиотека Spark GraphX для обработки графов. Это ценно для анализа социальных сетей, кибербезопасности, оптимизации цепочек поставок и других приложений.

Рассмотрим платформу электронной коммерции, желающую повысить качество обслуживания клиентов с помощью персонализированных рекомендаций. Наша компания использует Apache Spark для обработки и анализа огромных объемов данных о клиентах, включая историю просмотров, модели покупок и демографическую информацию.

Загрузка данных:

Spark эффективно захватывает и обрабатывает поступающие данные о клиентах, справляясь с масштабами и разнообразием информации, генерируемой платформой электронной коммерции.

Разработка функций:

Используя возможности Spark, наша команда выполняет проектирование характеристик, извлекая из данных релевантные характеристики, которые способствуют созданию персонализированных рекомендаций.

Разработка моделей машинного обучения:

MLlib в Apache Spark облегчает разработку модели рекомендаций на основе предпочтений клиентов, исторических взаимодействий и других важных факторов.

Механизм рекомендаций в реальном времени:

Spark Streaming позволяет развернуть механизм рекомендаций в реальном времени, обеспечивая получение клиентами персонализированных предложений в процессе навигации по платформе.

Непрерывное совершенствование:

Возможности итеративной обработки данных в Apache Spark позволяют постоянно совершенствовать модель рекомендаций. По мере поступления новых данных Spark гарантирует, что модель адаптируется и развивается, чтобы учесть меняющиеся предпочтения клиентов.

В этом сценарии Apache Spark оказывает неоценимую помощь в преобразовании необработанных данных в полезные сведения, позволяя платформе электронной коммерции обеспечивать персонализированный и положительный опыт для своих клиентов.

ClickHouse - это передовая система управления аналитическими базами данных, предназначенная для обеспечения исключительной производительности при анализе данных. Известная своей скоростью, масштабируемостью и эффективностью, ClickHouse предлагает ряд функций и возможностей, которые делают ее предпочтительным выбором для организаций, стремящихся получить аналитические отчеты в реальном времени и интерактивной обработке запросов.

В отличие от традиционных реляционных систем, ClickHouse использует SQL-синтаксис, что делает его легким в освоении для разработчиков, уже знакомых с SQL. Однако, ClickHouse расширяет стандартный SQL, предоставляя дополнительные возможности, такие как работа с массивами данных и внешними базами "ключ-значение".

Одним из ключевых преимуществ ClickHouse является его столбцовая ориентированность. В отличие от строковых СУБД, где для чтения данных приходится сканировать строки целиком, столбцовая ориентированность ClickHouse позволяет использовать только те колонки, которые активно участвуют в запросе. Это существенно сокращает время доступа к необходимым данным, обеспечивая мгновенные результаты.

ClickHouse продемонстрировал удивительную производительность в сравнении с традиционными строковыми СУБД. Для обработки 100 миллионов записей ClickHouse требуется всего одна секунда, в то время как строковой СУБД MySQL требуется 823,64 секунды. Эта разница в скорости основана на уникальном подходе ClickHouse к хранению данных в отдельных файлах для каждой колонки, что позволяет ему эффективно оперировать большими объемами информации.

Кроме того, благодаря структуре базы данных ClickHouse, каждая колонка данных хранится в отдельном файле, что упрощает процесс сжатия данных. Это важно, поскольку меньший размер базы данных приводит к более быстрым операциям поиска и меньшему числу операций ввода-вывода, ускоряя выполнение запросов.

Столбцовое хранение данных:

В ClickHouse используется столбцовая модель хранения, при которой данные организуются и хранятся по столбцам, а не по строкам. Такая архитектура повышает степень сжатия и ускоряет выполнение запросов, особенно при аналитических нагрузках с большими наборами данных.

Высокая производительность:

ClickHouse спроектирована для высокоскоростного выполнения запросов. Способность выполнять аналитические запросы к большим наборам данных с минимальной задержкой делает его пригодным для аналитики в режиме реального времени, позволяя организациям быстро извлекать полезные сведения.

Интегрированное сжатие:

ClickHouse использует эффективные алгоритмы сжатия данных, что позволяет значительно снизить требования к хранению данных без ущерба для скорости выполнения запросов. Это очень важно для оптимизации использования ресурсов и минимизации затрат на инфраструктуру.

Материализованные представления:

ClickHouse поддерживает материализованные представления, позволяющие предварительно вычислять результаты для конкретных запросов. Это ускоряет выполнение запросов за счет исключения избыточных вычислений, что делает эту функцию ценной для часто выполняемых аналитических запросов.

Широкий спектр типов данных:

ClickHouse поддерживает широкий спектр типов данных, включая встроенную поддержку сложных структур данных. Такая гибкость позволяет организациям хранить и анализировать различные типы данных, поддерживая требования различных аналитических приложений.

Поддержка SQL:

ClickHouse обеспечивает надежную поддержку SQL, что делает его доступным для пользователей, знакомых с синтаксисом SQL. Такая простота интеграции в существующие рабочие процессы и языки запросов повышает эффективность его использования в организациях.

Log Analytics: ClickHouse хорошо подходит для анализа больших объемов данных журналов и получения информации о поведении пользователей, производительности системы и событиях безопасности.

Business Intelligence (BI): Организации используют ClickHouse для интерактивной BI-аналитики в режиме реального времени, что позволяет заинтересованным лицам быстро принимать решения на основе данных.

ime-Series Data Analysis: ClickHouse отлично справляется с обработкой данных временных рядов, что делает его идеальным для таких приложений, как финансовая аналитика, анализ данных IoT и системы мониторинга.

Таким образом, уникальное сочетание скорости, масштабируемости и аналитических возможностей ClickHouse является мощным решением для организаций, стремящихся раскрыть потенциал своих данных для аналитики и бизнес-аналитики в режиме реального времени.

Мы в Union Smart Technology придерживаемся принципа, что уникальные потребности требуют индивидуальных решений. Эта концепция пронизывает всю нашу деятельность, позволяя нам предоставлять персонализированный набор технологий, соответствующий специфическим требованиям каждого клиента. Будь то проект Big Data, требующий мгновенной обработки данных, или оптимизированные корпоративные решения для повседневных задач, наша команда способна эффективно выбирать и внедрять технологии, идеально соответствующие вашим целям.