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英特尔技术助力用友分析云向用户提供全分析服务解决方案

发表日期:2018-12-21        文章编辑:         阅读次数:

背景
随着当今世界向数字化迈进,企业已步入数字经济的时代,因此数据分析能力的建设受到越来越多的重视,即使在一些传统行业,例如制造、物流、仓储等行业,很多企业也意识到了数据分析对于突破经营天花板,实现进一步飞跃的重要意义。在企业 ERP 领域浸润多年的用友网络科技股份有限公司(以下简称“用友*”)——它成立于 1988 年,是目前中国领先的 ERP 软件服务提供商和独立软件厂商,数十年的行业积累,让用友深谙各行业用户对于企业数据分析的需求和痛点,并以此为出发点,以云平台为载体,为企业用户构建性能强大的端到端全分析服务解决方案。

结合用友在生产、研发、财务、营销、物流等业务方向上积累的数据协同经验,用友分析云可以支持多种业务场景,能够在同一平台上为企业提供所有的数据服务,并支持公有云/私有云/混合云等多种部署模式,来适应不同行业用户的需求。不仅如此,其新的方案还引入合作伙伴英特尔的多项领先产品与技术,例如英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔® 傲腾™ 固态盘等,不仅让用户能够轻松应对 TB 级的海量数据处理需求,也使处理速度获得飞跃进步,同时让用户体验得以大幅提升,并惠及其业务发展。用友分析云以其贴合用户实际业务流程,能端到端地帮助用户解决一揽子需求,可用先进技术满足用户长远发展等特点,受到越来越多企业用户的青睐,在数据分析市场上赢得了良好口碑。
 
数据分析面临的挑战
商业智能(Business Intelligence, 以下简称BI),又称商业智慧或商务智能,很多企业使用BI工具进行企业数据分析,来提升企业管理效率。来自 Gartner* 的预测数据显示,到 2020 年底,全球 BI 市场规模可望达到 228 亿美元。然而,对很多企业,尤其是传统行业而言,技术和应用的落地是最大的难点。由于缺乏强有力的数据采集、清洗、挖掘、集成等信息技术能力,各环节上的数据往往无法与上层 BI 工具进行有效协同,使这些企业的 BI 能力最终沦为装饰企业的“花瓶”,无法真正发挥出其“企业数据分析专家”的作用。

改变这一现状并非易事,要真正打造一个贴合用户业务需求的企业数据分析解决方案,不仅要对用户所在行业、业务模式、工作流程有着深入了解,还需要具备强大的技术储备来应对性能上的高要求。存储性能是评价企业数据分析平台性能的核心指标之一,海量的企业数据对分析解决方案的处理能力提出严峻挑战,分析速度的不足将影响平台决策、优化的效率。

针对用友分析云时遭遇的平台存储性能瓶颈,英特尔以其全新的存储介质和技术,利用英特尔® 至强® 可扩展处理器所具备的强大处理能力,尤其是在并行计算方面的优异表现,并借助英特尔® 傲腾™ 固态业界领先的高吞吐量、低延迟、高服务质量以及更强耐用性等特点,为用友分析云提供了强有力的性能支撑,赢得用户好评。
 
面向行业运营分析的端到端解决方案
数据是企业中可“变现”的一个最重要的战略资产。要将这一资产“变现”,需要将来自不同业务的、不同类型的数据利用起来,支持企业运营,达成提高效率、控制风险等目标——这仍是众多企业构建数据分析平台时无法回避或绕开的难题。而用友分析云从数据分析平台的核心能力、分析应用和解决方案等多个层面与维度展开,以大数据、云计算等先进技术为抓手,为企业用户构建了面向行业运营分析的端到端解决方案,可帮助用户透过海量数据,快速、全面、前瞻性地进行业务决策,充分利用数据价值驱动企业发展。

如图一所示,用友分析云平台首先在底层为用户构建了数据获取、数据清洗、数据挖掘、可视化分析等通用的数据分析功能模块,并在其上形成了数据探索、上下文分析和业务建模等核心数据处理分析能力,可以帮助企业强化数据归集、查询访问、权限控制等数据分析所需的基础能力,夯实数据分析的平台基础。

图一 用友提供的一站式数据分析服务

在这之上,是用友最为得心应手的部分。用友凭借自身在企业 ERP领域 30 余年的沉淀,为用户提供了一揽子的分析应用和解决方案,例如数字决议厅、中国式报表、行业化商业分析等。一方面,这些涉及多领域、多行业的预置解决方案,蕴含了用友多年积累的各行业实践经验,可以切实帮助企业分析运营过程中的业务问题,更有效地提炼商业价值,助力企业数字化运营。另一方面,这些分析应用和解决方案也充分实现了企业运营各环节中的数据协同,可将数据有效融入到企业运营的血脉中,使数据在产、供、销、人、财、物等各个环节都发挥作用。

以目前炙手可热的供应链管理为例,从项目启动开始,企业就可以通过平台链路上的数据有效协同,以全程可视化的方式确保研发、采购、交付、物流等众多环节运转通畅,缩短运行流程,打破信息孤岛,实现更好的资源调配,提升客户满意度。

值得一提的是,通过对海量数据进行灵活、深入的挖掘和分析,平台可以为企业提供订单预测、计划排优、风险预测等智能化的决策支撑力量。事实上,利用人工智能技术对企业发展实施科学化决策是目前企业数据利用的重要方向。针对信息技术能力并不见长的传统企业,用友分析云基于机器学习库 Spark MLlib* 以及丰富的可扩展算法库,在平台中内置了机器学习技术,向用户提供了开箱即用的预测分析能力。来自用友的陈楠博士这样说道:“基于人工智能的数据分析能力对于大多数传统企业而言,仍存在很高的技术门槛。现在,用友分析云通过将各类预测分析与用户业务深度结合,可以让用户无需了解数据挖掘算法,只需了解业务问题并选择影响因子,后台即可自动为用户选择最优算法,进而降低用户的使用难度。”

此外,用友分析云还为企业提供了强大的数据可视化能力,不仅提供了多达 33 种的可视化图形模板,来完成对数据的常规展示,还可智能化地识别数据特性,为用户推荐与业务相匹配的图表。通过“所见即所得”的拖拽操作方式,只经过简单培训的业务人员就能够按照自己的需求,对不同可视化图表进行拼接和组装,形成业务汇报、决策或建议。另外,平台还支持同比、环比等高级计算功能,识别可能出现的业务异常数据,为用户提供运营预警功能;并能够基于数据模型自助化生成故事板,提升可视化系统构建速度。
 
用领先技术为企业数据分析赋能
从数据仓库到数据湖,再到数据共享平台,高速发展的企业信息化已使企业数据分析方法和过程发生了翻天覆地的变化。在数据处理的量级上,也由过去的 GB 级跃升到今天的 TB 级乃至更大。为了更好契合这一演进过程,用友分析云在英特尔等合作伙伴的协助下,引入了多项新兴的开源技术并对它们进行优化,最终将它们融入到了分析云的技术架构中。

在企业数据分析工作流程中,联机事务处理(On-Line Transaction Processing, OLTP)和联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)是两类最主要的处理流程。前者主要承担基本的、日常的事务处理,例如数据入库出库,对实时性要求较高,而后者则偏重于复杂的分析操作,侧重决策支持,数据处理规模更大。融合两者的特点,用友分析云通过对企业用户的各类数据分析场景进行深度解构和剖析,基于新兴的大数据技术Apache Kudu*,为用户构建了分布式存储架构。

Kudu 是目前主流的开源列式数据存储引擎之一,其结合了 Hbase*和 HDFS* 的优势,具有高效的随机访问及数据扫描能力,为用户提供了强大的 OLAP 和 OLTP 处理能力,并能够充分利用内存和I/O 资源,优化处理器的利用效率,实现系统整体性能的提升。同时,Kudu 还能与用友分析云中的其他几项先进技术,如Apache Spark*、Apache Impala* 等紧密结合,实现更优的应用功效。

图二 基于传统分析场景的数据流水线与基于 Kudu 的数据流水线的流程对比

如图二所示,与传统分析场景相比,基于 Kudu 的用友分析云数据流水线不仅简化了处理流程,提高了稳定性,减少了数据异常发生概率,还以统一的方式处理数据,不再区分在线/离线数据,减少了两类数据处理结果的合并过程,构建起基于统一架构的存储结构,降低了运维成本。

通过在大量行业用户处的部署实践和优化改进后,用友分析云已具备以下几个方面的技术优势:
• 高性能 - 高读写性能,低延迟;
• 高容错 - 用户数据 3 节点冗余存储;
• 高可用 - 主节点毫秒级故障切换,99.99% 的系统可用性保障;
• 高扩展 - 高达 1,000 节点的扩展能力;
• 高集成 - 可集成 Apache Impala/Spark/Hive* 等多种先进技术。

同时,为降低用户部署压力和运维成本,用友还推出了集软、硬件设备与服务于一体的云分析一体机,不仅可向用户提供开箱即用的快速部署能力,也可大大降低运维人力成本,更有效地帮助企业降低总体拥有成本(Total Cost of Ownership, TCO)。

据某企业进行的一次实地测评数据显示,与另一套部署在更高端硬件环境中的关系数据库相比,用友分析云平台在复杂 SQL 的模拟应用场景中展现出了远超对手的性能表现。在执行同一查询操作时,参与对比的关系数据库花费了 70 多分钟才得到结果,而用友分析云平台从提交查询到返回结果仅耗时 16 秒左右,执行效率获得近 265 倍的提升。同时,在测试环境中,部署该套关系数据库的实体服务器价格也远高于部署用友分析云的虚拟化服务器,这说明分析云平台不仅在性能上具备优势,在项目的投入产出比上也有非常出色的表现。
 
英特尔领先产品与技术为方案增光添彩
在用友分析云提供高质量企业数据分析服务的背后,是其亲密合作伙伴——英特尔公司为之提供的强大技术助力。毕竟,基于英特尔架构的数据分析系统,已在众多方案的实践部署中被证明具有高性能、高可靠和高可用的优势。

在计算方面,新一代的英特尔® 至强® 可扩展处理器平台不仅为用友企业数据分析平台奠定了坚实的性能基础,其在敏捷性和可扩展性方面的表现也令人耳目一新。以英特尔® 至强® 铂金 8180 处理器为例,其微架构经过全面的升级优化,不但具备了可供数据密集型应用发掘利用的更多内核和更大容量的高速缓存,还集成了大量的硬件增强技术,以响应用户对特定工作负载的加速需求。

特别是英特尔® 高级矢量扩展 512(英特尔® AVX-512)技术的引入,更为用友分析云平台上数据分析和人工智能计算亟需的并行计算处理能力带来显著的提升。

如图三所示,一项针对用友产品的处理器性能比对测试结果表明,在同一应用场景下,英特尔® 至强® 铂金 8180 处理器的处理性能可比上一代英特尔® 至强® E7-8890 v4 处理器提升 42%,而与英特尔® 傲腾™ 固态盘实现协同工作后,性能更是提升高达 92%,有力地支撑了分析平台实时处理、分析海量数据的需求。

图三 用友平台在不同处理器平台上的性能比较结果

在平台的存储方案构建中,英特尔® 傲腾™ 固态盘 DC P4800X也成为令人关注的亮点。作为采用全新3D XPoint™ 内存介质的存储产品,它可向用户提供业界领先的高吞吐量、低延迟、高服务质量以及更强的耐用性,可充分帮助用友分析云平台突破数据访问瓶颈。

通过引入英特尔® 傲腾™ 固态盘 DC P4800X,用友分析云平台能够更好地实现快速缓存和快速存储功能,增强单个服务器的能力,减少延迟敏感型工作负载的事务成本。同时,这款创新的英特尔存储产品也能让企业部署更大、更经济的数据集来实现大数据分析能力,提升决策准确性。在一些企业的实际部署中,相比于原有的固态盘产品,英特尔® 傲腾™ 固态盘实现的高速、低延迟数据访问,显著提高了系统的 I/O 效率,使系统性能获得了大幅提升。
 
结论
全分析服务解决方案的实施,可以帮助企业决策者通过数据了解瞬息万变的市场趋势,在经营过程中做出合理的调整,保持竞争优势。通过引入英特尔® 至强® 铂金 8180 处理器、英特尔® 傲腾™ 固态盘 DC P4800X 等先进产品与技术,用友不仅大幅提升了解决方案的处理性能,还与分析云中的多项先进技术相融合,为用户带去更出色的应用体验。

着眼未来,用友还计划与英特尔一起,在其分析云解决方案中引入更多英特尔更新、更快、更强的产品,例如英特尔® 机架规模设计(英特尔® RSD)架构,这一新型架构可帮助用友分析云对其计算、网络和存储资源实现软硬件的充分解耦以及更为动态、灵活的配置,进而实现资源池的高效调配和利用。无疑,这种强强联手,必将为用户带来更为优质、可靠、稳定的企业数据分析能力,让用友分析云解决方案成为更多企业信赖的“云上分析专家”。

文章摘自英特尔精英汇

 

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