hermes分析型数据库的自研之路
Dempsey Deng 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
现任某大型互联网公司数据平台hermes分析型数据库负责人,擅长分布式数据一致性和事务处理,高性能的后台架构。
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简介

hermes是分布式的面向分析型的数据库,在腾讯集团内部大规模应用,支撑了海量结构化和非结构化数据的全文检索、万级维度的分析业务。经过3年时间技术和方案打磨,从2017年起hermes产品化,在如金融、公安领域取得一些成功的案例。此次分享跟大家一起探讨hermes的索引特性、服务高可用架构、高吞吐量架构、高性能分析原理,分析hermes如何立足于众多的NoSQL之中。

目标

讲解分析型数据库的底层技术和架构设计,以及在业务中积累的经典案例,让大家从整体认识分析型数据的技术特点和特长的业务领域。

成功要点

高效的索引、列式存储,追求极致的查询性能;高吞吐量的写入能力,数据高效的可见性;高可用的技术架构,将容错作为一项作要的功能;跟业务一起梳理需求,业务跟数据结合在一起设计。

启示

每一类型的存储引擎都要其善长的点和局限的点,hermes正是在万亿数据规模的检索和万级维度的分析的领域中,成为腾讯集团内部和多个政府、金融客户选择的方案,解决业务上高时效、低延迟的数据分析场景。

受众人群

数据科学家、数据库管理员、分析师、高级工程师、系统架构师、项目经理,以及企业的CIO和CTO。

课程时长

1天(6H)

分享提纲

第一部分


  hermes在腾讯的应用


第二部分


  hermes的索引特性


第三部分


  hermes的高可用架构


第四部分


  hermes高吞吐实时写入技术剖析


第五部分


  hermes高性能分析技术剖析


第六部分


  hermes的运营打磨与特长



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