隨著大數(shù)據(jù)觀念逐步深入，數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的價(jià)值愈發(fā)被大家重視起來(lái)。從PC時(shí)代，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)應(yīng)用不再是簡(jiǎn)單的分析和挖掘，而是更加智能化。

　　典型企業(yè)分析場(chǎng)景主要分為實(shí)時(shí)分析處理，批量分析處理以及交互式查詢處理。當(dāng)前常見的解決方案用不同技術(shù)解決不同問題：使用Hana，Oracle Exadata處理實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景；使用Teradata，Greenplum處理批量分析場(chǎng)景；使用Oracle和SQL Server等處理交互式查詢場(chǎng)景。

　　從單一場(chǎng)景來(lái)看都是不錯(cuò)的選擇，但是站在整體數(shù)據(jù)域視角去看，這種搭積木式的方案帶來(lái)諸多問題，例如組件多，開發(fā)方式不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，反復(fù)轉(zhuǎn)換消耗算力和存儲(chǔ)空間；組件間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)開發(fā)復(fù)雜，流轉(zhuǎn)效率低；跨集群，跨組件數(shù)據(jù)一致性差等。

　　在全并行分布式架構(gòu)上，無(wú)縫融合時(shí)序引擎、OLAP引擎、CEP引擎，同時(shí)支撐實(shí)時(shí)分析、批量分析和交互式查詢等不同業(yè)務(wù)負(fù)載，達(dá)到開發(fā)統(tǒng)一、部署統(tǒng)一、維護(hù)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，真正做到一個(gè)產(chǎn)品包辦的一站式分析；

　　異構(gòu)平臺(tái)數(shù)據(jù)融合、協(xié)同分析，構(gòu)筑全域數(shù)據(jù)一體化。當(dāng)前企業(yè)IT系統(tǒng)不會(huì)是白紙一張，在不同階段曾經(jīng)采用不同技術(shù)建設(shè)的多套系統(tǒng)承載著不同的業(yè)務(wù)，這些系統(tǒng)還未完成歷史使命，將延續(xù)使用相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。華為云GaussDB（DWS）支持多樣性的數(shù)據(jù)融合分析能力，無(wú)縫融合并協(xié)同分析企業(yè)現(xiàn)有平臺(tái)數(shù)據(jù)，讓老IT系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)煥發(fā)新價(jià)值。

　　業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源種類繁多，針對(duì)不同數(shù)據(jù)源采用不同實(shí)時(shí)處理技術(shù)。時(shí)序引擎支持時(shí)序數(shù)據(jù)分析，內(nèi)置100多種時(shí)序分析算法，將時(shí)序數(shù)據(jù)接入后實(shí)時(shí)合并；流引擎接入基于Kafka/Flink等流組件產(chǎn)生的流式數(shù)據(jù)，支持對(duì)流數(shù)據(jù)自定義持續(xù)計(jì)算。

　　基于Share-nothing分布式架構(gòu)，華為云GaussDB（DWS）天然具備大規(guī)模的分布式并行處理能力。多層級(jí)并行技術(shù)將系統(tǒng)性能推至極致，包括節(jié)點(diǎn)間并行、節(jié)點(diǎn)內(nèi)SMP并行，CPU指令級(jí)并行以及動(dòng)態(tài)編譯技術(shù)。同時(shí)，通過自研TCP多流、多線程包合并、通信代理等技術(shù)，將scale-out能力推至極致，華為云GaussDB（DWS）也是目前唯一通過信通院2048節(jié)點(diǎn)大集群權(quán)威認(rèn)證的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。

　　對(duì)短查詢做了全流程梳理，從接入、SQL解析、計(jì)劃發(fā)送、執(zhí)行和數(shù)據(jù)掃描進(jìn)行了一系列優(yōu)化；由于Ad-hoc查詢的負(fù)載具有不可預(yù)見性，經(jīng)常可能會(huì)出現(xiàn)單一查詢拖慢甚至拖垮整個(gè)集群的情況，華為云GaussDB（DWS）內(nèi)置動(dòng)態(tài)智能負(fù)載管理組件，實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài)和資源消耗，對(duì)異常作業(yè)自動(dòng)預(yù)警并智能干預(yù)，例如內(nèi)存占用過高，運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)，大量數(shù)據(jù)廣播等異常情況，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)查殺等。

　　以銀行業(yè)務(wù)為例，“手機(jī)銀行用戶實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢”與“網(wǎng)銀系統(tǒng)交易流水批量作業(yè)”是最常見的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，采用2套技術(shù)方案或2個(gè)平臺(tái)分別處理，則會(huì)出現(xiàn)資源重復(fù)投入。

　　使用華為云GaussDB（DWS）實(shí)現(xiàn)2個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，數(shù)據(jù)無(wú)需反復(fù)轉(zhuǎn)換和流轉(zhuǎn)，提升了業(yè)務(wù)處理效率，節(jié)省運(yùn)維成本。2小時(shí)可完成7萬(wàn)個(gè)核心業(yè)務(wù)的銀行日增量數(shù)據(jù)歸檔和數(shù)據(jù)加工，同時(shí)支持手機(jī)銀行終端7x24小時(shí)實(shí)時(shí)查詢；當(dāng)上千萬(wàn)個(gè)人用戶與幾十萬(wàn)企業(yè)用戶同時(shí)使用系統(tǒng)，并發(fā)進(jìn)行日間批量作業(yè)10萬(wàn)個(gè)的批量高峰期，實(shí)時(shí)查詢可在3秒內(nèi)響應(yīng)，真正做到跑批和實(shí)時(shí)作業(yè)互不影響。

　　華為云GaussDB（DWS） 面向未來(lái)，構(gòu)筑新一代、全場(chǎng)景、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，一站式數(shù)據(jù)分析，釋放非凡數(shù)據(jù)價(jià)值，做企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳伙伴。