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某新能源汽车造车新势力

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方案亮点:车联网、高并发、高吞吐、存储计算分离、弹性伸缩能力、成本下降60%。

客户感言

阿里云原生多模数据库 Lindorm相比于其他存储引擎和HBase开源版本,提供了更高效的压缩率和同规格下的更大吞吐量,能稳定的支撑高并发、海量数据存储的业务需求。同时提供了成熟的冷热分离方案,大大降低了存储和运维成本,对于不断增大的业务量,也能进行平稳的横向扩容。我们也将基于云原生多模数据库 Lindorm构建实时存储方案,为售后和用户提供更高效实时的数据读写能力。

业务背景

在碳中和、碳达峰这样的大背景下,国家大力支持新能源汽车的推广使用,但同时监管部门也提出了相应的要求,需要实时存储车辆状态数据,进行故障告警及数据的实时查看。为了能及时响应车辆告警信息,排查车辆故障,需要实时能下载、存储车辆信号数据并进行技术分析。

业务挑战

  • 当前新能源汽车得到国家政策支持,处于高速发展时期,车辆交付数量快速增长。同时,数据采集的需求不断增长,近半年来集群写入流量已经翻倍,因此需要存储层具备优异的弹性和线性扩展能力,以适应车辆数量,采集点,以及采集频率的变化。

  • 业务写入请求高并发,当前峰值写请求近4w/s,对写入吞吐有较高的要求。

  • 高并发的写入带来大量的IO,每秒写入数据量超过220MB,导致资源开销高,成本投入大,需要降低成本。

  • 海量数据需要高效、低成本、实时存储,并能满足业务的实时查询和监控需求,要求写入、查询响应低时延、高可靠。

解决方案

  • 采用云原生多模数据库 Lindorm后的数据链路。

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  • 采用云原生多模数据库 Lindorm作为底层存储,得益于其存储计算分离架构,从而具备了优秀的弹性伸缩能力,从容应对业务的快速增长或由于指标采集变更带来的业务峰值变化。

  • 使用ZSTD压缩算法,大幅度提升了压缩比,相比开源版本的HBase存储空间大幅度下降,可大幅降低存储成本。

  • 使用Lindorm专业优化后的批量组提交特性,集群吞吐量明显提升,写入响应时间明显下降,相比开源HBase提升3倍以上。

  • 通过采用Lindorm提供的集群内单表冷热分离特性,不修改代码的情况下即可实现冷数据的自动归档,从而降低存储成本。

  • Lindorm历经阿里众多核心服务的大规模验证,拥有相关技术领域的技术团队,保障了使用过程的持续稳定、可靠,构建起坚实的离在线存储底座,使得客户可以聚焦于业务侧的发展。

客户价值

  • 云原生多模数据库 Lindorm历经阿里众多核心业务10年以上双十一业务峰值考验。并由拥有相关技术领域的技术团队提供全托管的运维支持,降低客户运维成本的同时有力的保障了客户业务的持续稳定、可靠。

  • 云原生多模数据库 Lindorm原生的存储计算分离架构、优秀的弹性伸缩能力、简洁友好的交互体验可以轻松实现集群的线性扩展。

  • 云原生多模数据库 Lindorm提供了丰富的监控指标,更好的帮助客户做出扩缩容的决策。

  • 通过合理的使用Lindorm的冷热分离、压缩算法,实现运行成本下降60%。

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