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十亿级数据读写毫秒级时延 浪潮领衔打造智慧交通大数据解决方案

2020/10/23 10:24:00 来源:中国企业新闻网

导言:随着城市化进程加快,经济和社会活动日益频繁,城市交通在人、车、路、环境等方面面临资源失衡、行车难、停车难、拥堵频发等问题,亟需城市交通管理者找到适合的疏解方案。

  随着城市化进程加快,经济和社会活动日益频繁,城市交通在人、车、路、环境等方面面临资源失衡、行车难、停车难、拥堵频发等问题,亟需城市交通管理者找到适合的疏解方案。

  作为智慧交通领域先行者,浪潮合作伙伴易华录以数据湖为主体,发展大交通,致力于为客户提供智慧大数据解决方案,建设城市数字经济基础设施,努力降低全社会长期保存数据的能耗和成本,构建数字孪生城市,实现数字永生。

  智慧交通系统面临海量数据快速读写挑战

  在智慧交通大数据业务中,智慧交通系统对各类违法车辆进行实时监控抓拍,快速智能识别各种违法行为,并第一时间通知一线民警对违法车辆进行拦截以及现场处罚,能够有效监督和消除车辆违法行为,净化交通环境。

  在易华录智慧交通业务中,广泛使用Redis集群缓存配置下发及中间结果数据,系统对于Redis读写并发性、实时性以及数据持久化要求都较高。Redis是一个高效的key-value内存数据库,基于其高并发下较高的数据查询效率,是易华录智慧交通大数据平台中不可缺少的组件。  


  图一 智慧交通业务架构

  图一为典型的智慧交通业务,系统采集海量的设备、下级平台及视频结构化产生的车辆及人像特征数据,经ETL清洗转换,借助Spark流计算框架,与Redis中缓存的黑白名单数据按照空间、时间及其它逻辑规则,进行比对产生各类告警数据。该业务场景下面临的主要挑战为:

  作为流计算的支撑外部数据源,Redis集群中缓存大量的黑白名单配置数据及中间计算结果,单位时间读写并发数较高,该操作需要低延时,其中缓存数据规模在数十亿级别,客户要求读写时延在毫秒级;

  Redis中缓存了业务计数等中间计算结果,这些数据通常以分钟/小时粒度周期性同步至关系型及MPP数据库中,因此缓存数据需持久化到硬盘中,防止因集群故障、断电等异常情况,导致数据无法恢复。同时,因为涉及到交管核心业务,当系统异常情况产生后,迫切需要快速恢复集群,并确保异常前后数据一致性,其中数据持久化存储和性能是一个亟需解决的问题。

  智慧交通大数据解决方案实现高吞吐率、低延时、高耐用

  浪潮与易华录联合推出Redis解决方案,以易华录交通大数据平台为高效数据处理平台,面向城市数据湖、新型智慧城市业务、政府及企业用户提供更高效、更低成本的智慧交通大数据解决方案。

  相较于传统DRAM方案,新方案提供了行业领先的高吞吐率、低延时、高服务质量和超高的耐用性,新增内存扩展打破服务器内存容量限制而优化,单机内存容量可以扩展1.5TB,较之前的单机内存容量大幅提升200%。

  同时,易华录还实施了多种调优方案。首先在数据读取场景中,通过采用非一致内存访问节点绑定的方式(NUMA进程绑定),避免内存在进行数据存取时,在不同的NUMA节点间切换,以实现更好的读写性能。

  其次,新设计的Redis服务获得秒级的故障恢复速度,与之前分钟级的恢复速度相比,提升达几十倍之多。而且还能帮助易华录交通大数据平台的TCO 降低30%。

  测试结果显示新方案吞吐能力可提升200倍

  为了验证新方案的应用优势,浪潮与易华录共同围绕Redis数据库的常规操作以及用户最关心的业务性能指标进行了测试。测试使用了benchmark工具,选取SET、GET等10余条Redis数据库常用命令,全面覆盖Redis五种数据结构,每个操作执行 32次并发,共640万次的性能测试。测试结果显示新方案在总吞吐能力和延迟上相较于传统的DRAM方案性能有100~200倍的性能提升。

  该方案能够有效支撑城市数据湖中海量数据采集、加工、治理、建模各环节对Redis持久化、高效读写等共性需求,与易华录城市大脑、葫芦APP、交通大脑等核心业务存在广泛的契合点,帮助易华录解决智慧交通大数据平台系统中面临的Redis难题。

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