HareDBシステム応用

現在、ハイテック産業でイノベーションしに大規模データの支援が必要、 設備資訊化提昇、產量が増えだと、もらったデータの数も段々増えてきます。 常に現用のデータベースに負担をかけてます。 例えば大規模データ分析の場合に、カスタマイズしか採用しません。 このデータはプロセス調整の分析根拠だけではなく、製品の問題や改善も根拠として使えます。 HareDB はハイブリッドデータベースを開発だけではなく、 Hadoop / HBase 分散と企業既存の関係データベースを統合し、 この一年間も多くのハイテック產業応用導入も十分経験あります。 例えば半導体プロセス機器レシピの比較の効率アップグランド、機器の大規模ログ検索や、 製品問題について過去のデータ分析など、既存のデータベースでかかる時間と技術は多すぎ、 HareDB 大規模セーブ、決算能力によって、以上の問題のコストを減っていました。 本社は企業にもっといいデータ分析アーキテクチャを提供します

(一)実際例 – 半導体製造レシピ比對
半導体プロセスはレシピを命令や、レシピバージョンの判定や、大規模データの検索と比較します。 レシピ記録はデータベースひとつの Table で書き込み、約 10,000,000 Records、 実際にこんな数は多くない、でも比較頻度1,000,000回以上、含む 500 次以上の検索、 そして毎回の検索 2000 records、約 20 分かかります。 本社は HareDB の Data Model Manager と RDB Converter をデータ HBase に移転し、 MapReduceによって、比較必要な時間を 3 分以下に減っていました。 この実際例は RDB と HareDB を統合する Hybrid 架構、以下の図に見えます：

このアーキテクチャで、レシピ Management 機能と RDB 連結、新開発する必要なりません。 本社は詰め込んだデータと計算を HBase に転移して、効率を上がってきました。

(二)実際例 – ビッグデータASCIIファイル探し
この実際例にクライアント毎日 1000 個以上 100M の文字ファイルを産生し、元にファイルシステムで書いたが、 カスタマイズの Loader と Parser 回探し、查詢と分析かかる時間長すぎます。 本社がその ASCII ファイルを集め、HareDB の解決方法を利用し、完成後、 システム查詢と報表産生かかる時間は 25 分から 12 分に減った。