可扩展存储如何支持实时流处理
可扩展存储是实时流处理的基石，使企业能够快速可靠地处理连续的数据流。如果没有可扩展存储，系统在峰值负载期间将面临瓶颈、数据丢失和停机。以下是可扩展存储的重要性及其工作原理：
- 实时处理：即时分析数据，提供微秒级响应。例如，迪士尼的MagicBand优化了园区物流，CPS Energy则即时检测了公用事业问题。
- 动态扩展：扩展或收缩存储容量以处理波动的数据量，确保在高峰期间不间断的性能。
- 没有它，面临的主要挑战：如果存储不可扩展，系统可能会变慢、丢失数据或在压力下崩溃。
- 核心组件：与 Apache Kafka 等工具的集成、水平和垂直扩展方法以及高效的数据分区可确保顺利运行。
流处理系统的计算与存储解耦，作者：吴英俊 – RisingWave Labs 首席执行官
流处理中可扩展存储的核心架构组件
设计可靠的流处理系统意味着精心整合存储和处理组件。该架构必须处理持续的数据流，同时确保性能、可靠性以及按需扩展的能力。以下是关键组件的详细介绍：
连接流处理引擎
任何实时处理系统的核心都是可扩展存储解决方案与流处理引擎的集成。Apache Kafka、Apache Flink 和 Amazon Kinesis 等工具在弥合这一差距方面发挥着关键作用。例如，Apache Kafka 可以在容错集群中充当分布式事件日志，每秒管理数百万个事件。
以 DoorDash 为例，该公司于 2022 年 10 月开发了一个名为 Iguazu 的实时事件处理系统。该系统每天处理数千亿个事件，交付率高达 99.99%。他们的架构将 Apache Kafka 作为发布/订阅系统，并与 Apache Flink 相结合，用于流处理。通过定制 Kafka Rest Proxy 并调整配置，他们成功将 Kafka Broker 的 CPU 使用率降低了 30% 到 40%。这些集成还依赖于复制、状态管理和检查点等容错功能，以确保即使组件发生故障也能持续运行。扩展策略进一步增强了这种响应能力，我们将在下文中看到。
水平和垂直缩放方法
流处理系统需要处理波动的工作负载，因此正确的扩展方法至关重要。水平扩展（添加更多机器来分担负载）可以提供更好的长期可扩展性和容错能力。如果一个节点发生故障，其他节点可以维持系统运行。另一方面，垂直扩展可以增加现有机器的资源（例如 CPU、RAM 或存储空间）。虽然更简单，但它受到硬件容量的限制，并且可能需要停机。
这些方法的选择取决于具体的用例。水平扩展非常适合不可预测的数据峰值，例如物联网或社交媒体平台中常见的数据峰值。然而，垂直扩展对于稳定、可预测的需求可能非常有效，例如银行升级服务器以应对峰值交易负载。在许多情况下，混合方法会结合两种方法来应对不同的工作负载模式。
数据分区和管理
为了补充扩展，高效的数据分区是最大化资源利用率的关键。分区将数据流拆分成更小的并行块，从而平衡工作负载并最大限度地降低开销。一种常见的方法是基于键的分区，它确保具有相同键的数据被路由到同一个分区。这种方法对于有状态操作至关重要，因为它可以保持顺序处理并避免竞争条件。例如，Apache Kafka 将具有相同键的消息分配到同一个主题分区。
其他分区方法包括窗口分区（将数据按时间间隔划分，用于滚动平均值或异常检测等计算）和随机分区（随机分配数据以平衡无状态转换期间的负载）。实时监控对于动态调整分区策略和重新平衡数据负载以适应不断变化的处理需求至关重要。
提高性能和可扩展性的实施策略
核心架构到位后，微调实施策略可以显著增强存储系统处理实时数据的能力。这些技术专注于优化资源、确保数据完整性和减少延迟，同时保持一致的性能——即使在高峰需求期间也是如此。这些步骤对于避免我们之前讨论的瓶颈至关重要。
动态资源分配
流处理系统依靠适应性而蓬勃发展， 动态资源分配（DRA） 是应对波动工作负载的关键。该策略涉及根据当前需求和预测洞察自动重新分配计算和存储资源。
DRA 通过预测资源需求并主动调整容量来帮助系统避免瓶颈。例如，许多科技公司使用基于云的平台来扩展 服务器资源 根据网站流量调整服务器。当流量激增时，将启用更多服务器；在流量较少时，则停用未使用的服务器。
另一种有效的方法是并行处理。通过对数据进行分区并实现同步计算，可以减少延迟。随着需求的增长，可以添加更多节点来分担工作负载并提升容量。
| 最佳实践 | 常见陷阱 |
|---|---|
| 利用数据分析来指导分配决策 | 仅依赖手动资源管理 |
| 持续监控系统性能 | 在部署 DRA 之前跳过适当的测试 |
| 从小型试点项目开始，测试可行性 | 假设一刀切的解决方案能够奏效 |
| 使用适合您需求的可扩展自动化工具 | 忽视与现有系统的集成 |
从这里开始，重点转移到通过数据压缩和安全性来提高效率。
数据压缩和安全
数据压缩能够彻底改变存储效率，在保持速度的同时降低成本。例如，时间序列压缩算法可以提供超过 90% 的无损压缩率，从而降低存储成本并提升查询性能。Facebook 的 Gorilla 数据库就是一个很好的例子，它使用基于 XOR 的压缩算法，使每个数据点的平均大小仅为 1.37 字节，与未压缩数据相比减少了 12 倍。
诸如增量编码（仅存储连续点之间的差异）和增量-增量编码（压缩与时间相关的列）等技术进一步减少了存储需求。对于浮点数据，基于异或（XOR）的压缩可以在不影响精度的情况下显著节省空间。
然而，仅靠压缩是不够的——安全性必须无缝集成。加密协议应该在传输和存储过程中保护数据，而多因素身份验证 (MFA) 和基于角色的访问控制 (RBAC) 等工具则应确保只有授权用户才能访问敏感信息。为了遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等标准，还需要持续监控任何可疑活动。
挑战在于如何在压缩效率和安全开销之间取得平衡。无损算法是保持数据质量的理想选择，而加密则应以最大程度地降低其对系统性能的影响的方式实施。
网络优化和内存处理
为了补充资源分配和压缩， 网络优化 和 内存处理 可以显著降低延迟，同时提高吞吐量。网络瓶颈可能会严重影响性能，因此优化存储系统和处理引擎之间的数据传输至关重要。
内存处理使用 RAM 替代传统磁盘，可显著提升性能。RAM 的运行速度大约比旋转磁盘快 5,000 倍，延迟最多可降低 90%，吞吐量最多可提高 5 倍。
这种方法在金融等行业尤其有价值，因为高频交易公司在几秒钟内就能处理数百万笔交易，并能即时响应市场变化。同样，物流公司也使用内存处理进行实时路线规划和车队管理，从而缩短交付时间并降低运营成本。
| 特征 | 内存处理 | 传统计算 |
|---|---|---|
| 数据访问速度 | 微秒 | 毫秒 |
| 存储介质 | 内存 | 硬盘/SSD |
| 可扩展性 | 高的 | 缓和 |
| 主要用例 | 实时分析 | 批处理 |
多层存储策略与内存处理配合良好。数据被分类为 热的, 温暖的， 或者 寒冷的 根据访问频率进行存储。热数据保留在内存中以供立即使用，温数据存储在快速 SSD 上，冷数据则归档到更具成本效益的存储解决方案中。这种设置平衡了性能和成本效益。
压缩技术还可以在不牺牲质量的情况下减少传输数据量，从而提高网络效率。结合优化的网络协议和高效的处理逻辑，这些策略有助于简化整个数据流传输流程，确保运行顺畅快速。
流处理与存储集成的最佳实践
基于有效的实施策略，这些最佳实践有助于微调存储和处理的集成，实现无缝的实时性能。
保持数据质量和准确性
在实时系统中，确保数据准确性至关重要——错误可能会引发连锁反应，并扰乱整个流程。首先在数据源处进行验证，以便在问题恶化之前将其捕获。
“数据质量是指在组织或特定环境中收集、存储和使用的数据的准确性、一致性、完整性、可靠性和相关性的程度。”——IBM
自动验证规则至关重要。检查格式是否正确、范围是否可接受以及字段是否必填。对于缺失值，请使用插补或合并等技术，并应用重复数据删除来消除冗余条目。命名约定、格式和计量单位的一致性对于维护所有数据流的一致性也同样重要。
无效记录应隔离以便进一步审查，且不会中断流程。模式管理是另一个关键因素——明确定义并控制模式的版本，以确保系统中的每个组件都理解预期的数据结构。这种方法可以最大限度地减少添加新数据源或更新系统时的兼容性问题。
这些做法不仅保障了数据质量，而且为顺利的监控和扩展铺平了道路。
监控和自动扩展设置
跟踪延迟、错误率和系统负载等性能指标至关重要。当出现异常时，使用这些 KPI 触发自动警报。
公民银行（Citizens Bank）就是一个很好的例子。通过利用实时数据处理，他们将欺诈检测中的误报率降低了15%，每年节省约$120万美元。此外，他们的系统将贷款处理时间缩短了40%，使其净推荐值提高了10个百分点。
动态资源分配 是高效系统的另一个基石。设置自动扩展规则，在需求高峰期增加资源，在需求低谷期缩减资源，从而平衡性能和成本。具有自动模式演化和纠正工作流的自修复管道，无需人工干预即可解决常见问题，确保不间断运行。
定期进行负载测试对于识别潜在瓶颈至关重要。模拟不同的场景——正常情况、峰值负载和故障事件——以确保您的监控和扩展系统能够应对实际压力。
平衡分区是影响性能的另一个因素，如下所述。
平衡数据分区负载
分区负载不均衡很快就会成为流处理的瓶颈。对于需要排序的数据，例如金融交易或用户活动日志， 基于键的分区 确保一致性。
对于顺序不重要的工作负载， 随机分区 将数据均匀分布在各个分区，从而提升并行度和吞吐量。虽然这种方法牺牲了顺序性保证，但性能提升对于分析任务来说往往是值得的。
为了防止出现瓶颈，请实施动态机制来实时监控和重新平衡分区负载。这可以确保不会有单个分区不堪重负，而其他分区仍然处于空闲状态。密切关注 热分区 – 那些接收不成比例流量的人 – 并根据需要重新分配负载，而不会中断正在进行的进程。
流优先数据质量监控是另一层保护。通过对数据在各个分区间流动进行验证、分析和警报，您可以确保所有分段的性能保持一致。
如今，实时数据集成不仅仅关乎速度，更关乎在压力下的弹性、一致性和可扩展性。——Rosemary Asufi，技术内容作家
数据佐证了这一点：86% 的公司需要实时 ERP 数据来更好地做出决策，但只有 23% 的公司拥有支持它的基础设施。在实时数据集成方面表现出色的企业报告称，其盈利能力提高了高达 23%，因此这些做法是保持竞争力的必要条件。
这些分区策略与动态资源分配相结合，为实时流处理奠定了坚实的基础。有了这些系统，您将能够出色地处理企业级工作负载。接下来，我们将探讨如何根据这些高需求选择合适的托管基础设施。
sbb-itb-59e1987
使用企业托管解决方案进行流处理
建立强大的分区和监控策略后，下一步就是选择合适的托管基础架构。这个决定至关重要，因为实时流处理需要强大可靠的主干网来处理其苛刻的工作负载。虽然可扩展的存储和高效的流处理引擎至关重要，但托管环境也同样重要。 企业托管解决方案 提供有效支持这些操作所需的可扩展性、安全性和可靠性。
为可扩展性而构建的基础设施
流处理依赖于能够增长和适应的基础设施。 AI GPU 服务器 非常适合在流水线中管理机器学习驱动的分析，同时 专用服务器 确保高吞吐量数据任务的一致性能。对于需要定制硬件配置的组织， 主机托管服务 在专业数据中心提供量身定制的方法。
数据量的增长凸显了可扩展性的需求 每年 30% 对许多组织而言。这种快速扩张需要能够在不中断运营的情况下动态扩展资源的基础设施。对于较小的工作负载，VPS 提供了一个经济高效的切入点，而专用服务器则可以立即部署，以满足更密集的处理需求。
企业托管的另一个优势是使用高质量的设备，确保关键操作期间服务不间断。这些可扩展的解决方案构成了实时流处理所需的高性能系统的支柱。
可靠性和安全性功能
除了可扩展性之外，可靠性和安全性对于流处理系统来说也是不可妥协的。停机时间是不可或缺的，这使得诸如 99.99% 正常运行时间保证 和 全球数据中心位置 对于确保低延迟访问和不间断性能至关重要。
企业托管解决方案也优先考虑安全性。 DDoS 保护 能够缓解高达 4 Tbps这些服务可以保障数据流的完整性，并防止安全事件期间发生中断。
“安全可靠的服务器和数据中心解决方案。我们理解，随着技术和客户需求的发展，您的业务目标和对数据中心存储的要求也在不断变化。” – Serverion
全天候 24/7/365 网络监控 在问题升级之前识别并解决潜在问题。此外，多语言技术支持确保在需要时立即提供帮助——这对于实时系统至关重要，因为即使是短暂的中断也可能引发更大的问题。
数据加密、基于角色的访问控制和端到端加密等安全措施，可在从收集到存储的整个生命周期内保护敏感信息。这些保护措施对于确保遵守行业法规和流媒体管道的完整性至关重要。
满足流处理需求的定制解决方案
当涉及到实时流处理的特定需求时，现成的托管解决方案往往达不到要求。 自定义托管配置 针对分析工作负载、数据吞吐量和处理需求进行定制可以弥补这一差距。
大数据服务器 提供高级分析所需的计算能力，而诸如 SSL 证书 和 域名注册 完善基础设施。自定义设置还允许基于实时数据属性制定动态隐私政策，确保符合 GDPR、HIPAA 和 PIPL 等法规。精细的访问控制通过将数据访问权限限制为仅限授权用户，进一步增强了安全性。
定制的托管解决方案可与专用处理和存储架构无缝集成。例如，高内存配置可以支持内存处理，而高带宽网络则有助于快速提取数据。此外，企业托管服务提供商可以调整其基础架构，以适应特定的流式处理框架和处理引擎。
灵活地集成多个数据源和目标，确保托管环境能够支持最复杂的流媒体系统。这种适应性使组织能够构建全面的实时架构，而不受基础设施的限制。
实时流处理中可扩展存储的关键要点
可扩展存储在实时流处理中发挥着关键作用，为快速决策和高效运营奠定了基础，这是传统批处理无法比拟的。通过集成可扩展存储，企业能够释放处理海量数据流的潜力，同时保持速度、可靠性和成本效益。
主要优点概述
可扩展存储不仅能提升技术性能，还能彻底改变企业的运营方式。实时洞察能够帮助企业做出更快、更明智的决策，从而灵活地适应瞬息万变的市场环境，抓住新的机遇。这种敏捷性往往会成为一种竞争优势，尤其是在快速发展的行业中。
从运营角度来看，其优势显而易见。实时监控和警报功能能够在问题升级之前发现并解决。即时数据处理功能则能够实现个性化推荐、实时客户互动和更快速的服务交付等功能。例如，Instacart 利用实时数据管道来 50万名新客户 仅用了不到一年时间就横跨美国 六周同时通过实时库存跟踪提高订单准确性。
实时查看运营情况的能力也有助于企业优化资源并简化工作流程。例如，米其林利用实时数据流获取精准的库存洞察，从而改进了原材料的监控和报告。在从自主管理的 Kafka 设置迁移到完全托管的流媒体平台后，该公司 减少运营成本 35%.
安全和风险管理也受益匪浅。实时分析能够快速检测异常、安全威胁或欺诈活动，使企业能够立即采取行动，防止小问题升级为大问题。
节省成本是另一个引人注目的因素。流式基础设施通常比传统的批处理系统更高效、更具成本效益。通过优化资源使用并按需付费，企业可以显著降低开支。到 2025 年， 全球最大公司90% 预计将采用数据流来增强服务并改善客户体验。
这些优势凸显了可扩展存储在实时流处理中的变革潜力，并为将洞察力转化为可操作的策略奠定了基础。
下一步
可扩展存储带来的运营和财务收益毋庸置疑。为了充分利用这些优势，企业必须改进其架构，并重点关注实时数据处理。
从采用开始 混合架构 平衡关键任务的实时处理和不太紧急的任务的批处理。这种方法既能确保效率，又不会产生不必要的成本。转向 事件驱动架构 还增强了系统响应能力，摆脱了传统的请求-响应模型。
技术优化是关键。重点 流划分 为了避免瓶颈，使用 内存处理 减少磁盘 I/O，并实施 自动缩放 根据需求动态调整资源。这些策略确保在控制成本的同时实现最佳性能。
对于托管，请考虑以下企业解决方案 服务器，提供可靠的基础设施 99.99% 正常运行时间保证 和 DDoS 保护 能够处理高达 4 Tbps. 他们的产品包括 AI GPU 服务器 对于高级分析， 专用服务器 实现持续的高吞吐量，以及 24/7/365 网络监控 确保系统平稳运行。自定义托管配置确保与特定流框架和处理引擎的兼容性。
“我们可以利用实时数据，并以此构建矩阵……这样，团队就可以将这些数据输入到系统中，为客户提供财务指标、客户指标、营销偏好和个性化推荐。”——维多利亚的秘密平台工程主管 Harikumar Venkatesan
实时流处理的成功取决于可扩展存储、优化架构和可靠托管基础架构的合理组合。投资于这些要素的企业能够充分利用数据的力量，同时提供卓越的客户体验。
常见问题解答
可扩展存储如何提高实时流处理系统的效率？
可扩展存储在提升实时流处理系统性能方面发挥着关键作用。它允许 水平扩展这意味着数据处理可以毫不费力地分布在多台服务器上。这确保了即使数据量增长，系统也能保持稳定的性能，处理更大的工作负载，而不会出现明显的速度下降。
此外，可扩展存储还提供 持久可靠的数据存储 同时保持系统性能稳定。这意味着您的数据将保持安全并随时可供处理，从而有助于最大限度地减少延迟并支持实时分析。通过高效管理不断增长的数据速度和规模，可扩展存储不仅可以降低运营成本，还能支持更快的数据驱动决策。
结合水平和垂直扩展对于实时流处理有哪些优势？
平衡 水平扩展 （添加更多机器） 垂直扩展 （提升现有机器的容量）创建了一种灵活高效的方法来优化实时流处理系统。这种组合方法将工作负载分散到多个服务器，同时增强了单个节点的性能，确保资源的智能利用。
这种方法尤其适用于管理大量且不断变化的数据流。它有助于保持 低延迟，提升系统响应速度，并保持稳定的性能——即使在流量突然激增的情况下也是如此。通过结合这两种扩展技术，企业可以构建经济高效且可扩展的解决方案，以应对实时数据处理的挑战。
为什么数据分区对于实时流处理很重要，以及有哪些常用技术？
为什么数据分区在实时流处理中很重要？
数据分区在实时流处理中发挥着至关重要的作用，它将大型数据集拆分成更小、更易于管理的部分。这种方法允许多个进程同时运行，从而提升系统性能。结果如何？更高的吞吐量和更低的延迟——这两者对于高效管理快速移动的数据流至关重要。
关键分区技术
流系统中有几种广泛使用的数据分区方法：
- 基于键的分区：此方法根据特定键（例如用户 ID 或产品 ID）对数据进行划分。这确保相关数据被分组在一起，从而可以提高处理效率。
- 基于时间的分区：在这里，数据根据时间间隔进行组织。这有助于平衡工作负载，并更轻松地根据需要扩展系统。
这些技术不仅仅是为了分割数据，而是为了确保更顺畅的运行。它们有助于均匀分配工作负载，保持系统可靠运行，并提高实时数据管理的效率。简而言之，它们对于无缝且高效的流处理至关重要。
