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Kingsoft Cloud Relyt

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Relyt

Relyt 是一款人人可用、性?xún)r(jià)比極高、原生、智能化的數(shù)據(jù)云服務(wù)。Relyt 基于最新一代云計(jì)算底層技術(shù),從云計(jì)算彈性、無(wú)限 I/O 吞吐與智能自治優(yōu)化等方面,結(jié)合突破性的數(shù)據(jù)處理架構(gòu),實(shí)現(xiàn)“跑不死”和卓越性能的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢(xún)能力,極大提升了性?xún)r(jià)比、可用性和用戶(hù)體驗(yàn)。
核心優(yōu)勢(shì)
產(chǎn)品功能
應(yīng)用場(chǎng)景
文檔與工具
產(chǎn)品動(dòng)態(tài)

核心優(yōu)勢(shì)

先進(jìn)的架構(gòu)

存算分離架構(gòu),計(jì)算、元數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)的完全解耦,計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源與元數(shù)據(jù)池化管理,計(jì)算完全無(wú)狀態(tài)。

高性能引擎

基于 SIMD 指令集的向量化引擎 DPS、基于代價(jià)的優(yōu)化器、面向高吞吐的存儲(chǔ),帶來(lái)了極具競(jìng)爭(zhēng)力性?xún)r(jià)比。

數(shù)據(jù)安全

表級(jí)加密、細(xì)粒度訪(fǎng)問(wèn)控制、管用分離等策略,保證了企業(yè)級(jí)安全保障和合規(guī)性。

簡(jiǎn)單易用

即開(kāi)即用的云基礎(chǔ)設(shè)施、兼容 PostgreSQL 生態(tài)、支持 ACID 事務(wù)特性,會(huì)使用數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)數(shù)據(jù)分析。

產(chǎn)品功能

一份數(shù)據(jù)

SHARED-DATA 架構(gòu),全局保留一份數(shù)據(jù)、使用同一事實(shí)來(lái)源,保證了質(zhì)量,降低了管理復(fù)雜度和成本

算子級(jí)優(yōu)化

算子級(jí)計(jì)算資源的調(diào)度優(yōu)化結(jié)合向量化查詢(xún)執(zhí)行、基于數(shù)據(jù)特征的算法等,最大化計(jì)算資源利用率

彈性計(jì)算

DPS 集群支持按需部署、按需變配、自動(dòng)或按需啟停,靈活滿(mǎn)足計(jì)算資源需求

向量化引擎

基于 SIMD 指令集的向量化引擎 DPS,支持動(dòng)態(tài)過(guò)濾剪枝功能,顯著提升了計(jì)算性能和效率

自適應(yīng)查詢(xún)擴(kuò)展 AQS

在 DPS 集群運(yùn)行的過(guò)程中,識(shí)別出大查詢(xún),并轉(zhuǎn)發(fā)至共享資源池,查詢(xún)成功率高達(dá) 99.9%

工作負(fù)載隔離

支持在多云多地域中按需部署多個(gè) DPS 集群來(lái)處理不同的工作負(fù)載,保證了穩(wěn)定性

應(yīng)用場(chǎng)景

查詢(xún)和分析需求猛增

降低分析系統(tǒng)的存儲(chǔ)成本

簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)鏈路

高系統(tǒng)敏捷性要求

分析系統(tǒng)強(qiáng)穩(wěn)定性要求

AI向量存儲(chǔ)、檢索與分析

有明顯波峰的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)

在許多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,數(shù)據(jù)的處理需求不是恒定不變的,往往呈現(xiàn)出明顯的峰谷變化。在這些場(chǎng)景中數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的需求可能會(huì)猛增且需求增量難以提前預(yù)估。傳統(tǒng)的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案雖然支持一定程度的彈性,但是卻無(wú)法做到實(shí)時(shí)彈性伸縮,導(dǎo)致用戶(hù)往往需要按照峰值場(chǎng)景訂閱更多的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源,造成了 80% 甚至更多的資源浪費(fèi)。這無(wú)疑增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。 Relyt 的 DPS 集群支持多種類(lèi)型、多種規(guī)格、按需部署、按需變配、自動(dòng)啟停,具備高度的可擴(kuò)展性,能夠在業(yè)務(wù)高峰期迅速擴(kuò)展資源,滿(mǎn)足激增業(yè)務(wù)需求,避免因資源不足而影響業(yè)務(wù)運(yùn)行。當(dāng)業(yè)務(wù)高峰過(guò)去,多余的 DPS 集群能夠自動(dòng)暫停服務(wù),且暫停服務(wù)期間不會(huì)產(chǎn)生任何費(fèi)用。此外,Relyt 的特性 AQS(Adaptive Query Scaling) 能夠在 DPS 運(yùn)行時(shí)識(shí)別出大查詢(xún)并通過(guò)將這些大查詢(xún)調(diào)度到共享計(jì)算資源池中進(jìn)行處理,從而保證了 DPS 集群的正常業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行,同時(shí)也滿(mǎn)足了非預(yù)期大查詢(xún)的執(zhí)行需求。

降低分析系統(tǒng)的存儲(chǔ)成本

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中,存儲(chǔ)往往是計(jì)算之外另一個(gè)困擾企業(yè)的主要瓶頸。不同的計(jì)算引擎和系統(tǒng)可能需要存儲(chǔ)多份冗余數(shù)據(jù),這不僅增加了存儲(chǔ)成本,也使得數(shù)據(jù)管理變得復(fù)雜。這樣的問(wèn)題在需要處理大量數(shù)據(jù)的企業(yè)中尤其突出,如游戲、SaaS、金融、電商和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。 Relyt 的向量化計(jì)算引擎 DPS 支持行列混存,使得 Relyt 在全局只需維護(hù)一份數(shù)據(jù),無(wú)需冗余備份。此外,Relyt 通過(guò)創(chuàng)新性的產(chǎn)品設(shè)計(jì),例如 Sort Key 裁剪,顯著減少了系統(tǒng)的 I/O 操作,至多可降低 99%。此外,在行列混存基礎(chǔ)上,Relyt 支持自適應(yīng)選擇壓縮算法和編碼方式,保證了 I/O 的高效率,從而實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)成本最小化。

簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)鏈路

數(shù)據(jù)處理是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,而數(shù)據(jù)鏈路的復(fù)雜性往往是難點(diǎn)中的難點(diǎn)。通常情況下,數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)多個(gè)系統(tǒng)和工具進(jìn)行 ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載),這不僅使得數(shù)據(jù)流程變得復(fù)雜,也大大增加了運(yùn)維的難度和成本。尤其是在需要進(jìn)行試錯(cuò)的情況下,復(fù)雜的數(shù)據(jù)鏈路可能會(huì)使得試錯(cuò)成本極高。 Relyt 數(shù)據(jù)云支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化等多種格式的數(shù)據(jù),分析型、事務(wù)型、數(shù)據(jù)科學(xué) & AI 等多種數(shù)據(jù)負(fù)載,在 Relyt 數(shù)據(jù)云上,無(wú)需 ETL 即可一站式完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢(xún)和數(shù)據(jù)分析等核心業(yè)務(wù)需求,將數(shù)據(jù)處理難度降至最小的同時(shí),保證了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。

高系統(tǒng)敏捷性要求

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng),而許多企業(yè)的已有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)困于資源、性能等瓶頸,無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)隨著業(yè)務(wù)發(fā)展所帶來(lái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析等相關(guān)需求,亟需一套能夠快速根據(jù)業(yè)務(wù)變化進(jìn)行敏捷調(diào)整的系統(tǒng),業(yè)務(wù)的變化帶來(lái)數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性問(wèn)題。例如新增業(yè)務(wù) SQL 影響正在運(yùn)行的業(yè)務(wù),導(dǎo)致“不敢用”的問(wèn)題。 Relyt 提供了卓越的實(shí)時(shí)性、彈性和可靠性,采用“存算分離 + SHARED-DATA”架構(gòu), 計(jì)算資源實(shí)例 DPS 集群支持按需部署、按需擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)變化的敏捷需求。

分析系統(tǒng)強(qiáng)穩(wěn)定性要求

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸性的增長(zhǎng)。新的業(yè)務(wù)SQL查詢(xún)可能需要掃描大量的數(shù)據(jù),這將消耗大量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)計(jì)算資源。如果系統(tǒng)資源分配不當(dāng)或者處理能力不足,可能會(huì)影響到線(xiàn)上正在運(yùn)行的業(yè)務(wù),導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定。預(yù)留足夠的資源往往又意味著高額的資源成本。 其次,隨著業(yè)務(wù)并發(fā)量的增加,數(shù)據(jù)寫(xiě)入并發(fā)和數(shù)據(jù)查詢(xún)并發(fā)也會(huì)相應(yīng)增大。這同樣會(huì)消耗大量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)計(jì)算資源。如果系統(tǒng)無(wú)法有效地處理高并發(fā)請(qǐng)求,也可能會(huì)影響到線(xiàn)上正在運(yùn)行的業(yè)務(wù),導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定。因此,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)需要具備高并發(fā)處理能力,能夠在高并發(fā)情況下,保持系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

AI向量存儲(chǔ)、檢索與分析

隨著AI的技術(shù)發(fā)展,尤其是大語(yǔ)言模型的橫空出世,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析成為可能。Relyt 提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(向量)的融合檢索與分析,使用SQL接口就可以快速的搭建起視頻、音頻、圖片、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合檢索等功能。

產(chǎn)品動(dòng)態(tài)

1

產(chǎn)品上線(xiàn)

正式對(duì)外發(fā)布 Relyt 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品,為用戶(hù)提供一個(gè)全新的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案
2024-02-04
新產(chǎn)品
2

功能提升

新增運(yùn)行 SQL 管理;支持表 TTL 功能,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的冷熱管理以及全生命周期管理;支持Visualized Execution Plan 執(zhí)行計(jì)劃可視化
2024-07-01
新功能
3

支持向量數(shù)據(jù)庫(kù)

提供高效的向量檢索和分析能力
2024-09-09
新功能
4

數(shù)據(jù)處理能力升級(jí)

支持 Native 表的超大數(shù)據(jù)量的 ETL(BSP 模型,支持 Disk Spill)
2024-10-14
新功能
5

性能提升

Result Cache 支持 Native 表、外表,減少重復(fù)計(jì)算,提升外表查詢(xún)的性能,優(yōu)化整體查詢(xún)效率
2025-03-11
新功能