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5G 机遇 | 如何解决在核心场景的高并发、超低延迟需求?

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发布于: 2021 年 01 月 29 日
5G机遇 | 如何解决在核心场景的高并发、超低延迟需求?

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每年春节,都意味着一场红包间的大战。

过去我们习惯拿一个写好祝福的红包,塞进钱送给我们的父母、亲人、长辈晚辈。

手机支付普及后,我们只需要掏出手机,就可以完成所有步骤。

移动支付带来方便的同时,也存在诸多问题,仪式感暂不提。从工程师的角度来看,如果发红包的并发流量太高,服务器则容易分分钟陷入宕机状态,撒钱都没辙。罗振宇在 2019 年的跨年演讲中提到:得到原本打算在春晚投放广告,但是被劝住了,因为春晚红包有一条不成文的规定——要想春晚打广告,产品日活先过亿。原因很简单,用户量过低,技术很难支撑起春晚级别的高并发流量。

那么问题来了,如何解决在核心场景的高并发、超低延迟需求呢?赶快在年前学习一波吧。


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2.1 Dream11 受《经济时报》热捧


前段时间,印度的《经济时报》热捧 Dream11(体育运动平台),仅仅因为它能够管理数百万个并发用户,同时能够运行数千个实时实验来改善用户体验。

《经济时报》指出,在 2020 年印度板球超级联赛期间,Dream11 每分钟处理 6000 万个请求,每秒处理多达 8000 次事务处理。

这正是 VoltDB 最擅长的工作:在大规模、高并发的场景下,为数据提取、处理、决策提供高效执行引擎。当然了,VoltDB 不只是为体育界的客户提供服务,我们在电信、金融等其他垂直行业也会提供此类服务。


2.2 为什么电信领域也需要?

电信运营商和 Dream11 体育平台面临的数据量和复杂性类似。5G 时代,物联网和机器学习之间,比以往任何时候都需要大规模高并发性能的能力。这样不但可以提供客户优质体验,在欺诈预防,动态策略和计费功能等方面也有强烈需求。电信公司对高速实时处理大量数据决策而构建的 NewSQL 数据平台,场景也非常明确。

和 Dream11 类似,电信公司场景有:


  • 数百万并发用户

  • 来自分布广泛的源的极其复杂的数据

  • 越来越复杂的政策和收费选项

  • 如果发生故障,将导致严重后果


2.3 电信公司可以做什么来应付 5G 应用场景?


面对新的前所未有的复杂流数据浪潮,电信公司需要重新考虑其技术堆栈,需要采取一些措施,才能取得与 Dream11 相同的性能指标:

简化技术栈

坦率地说,电信公司负担不起移动数据、处理数据、叠加业务规则以及通过四个不同的堆栈层存储数据这样的代价。为了能够挖掘 5G 应用低延迟应用的价值,需要把存储的技术栈简化成一层。

弹性扩展

这对于策略和收费问题尤其重要。数千万的音乐,视频和其他流媒体服务,为这些应用背后的用户提供不同的收费策略,极具挑战性。弹性扩展的数据库意味着运营商可以根据需求逐渐增加容量,并随着时间的推移推出更多复杂的服务。

机器学习

电信公司已经开始将机器学习应用于客户价值管理和欺诈预防。为了能够每秒接收数百万个单独事件,检查可疑行为并在设备甚至无法连接之前就阻止欺诈性呼叫,电信公司需要能够连续不断地实时更新并应用机器学习规则和算法,以便从中学习过去的错误,提高预防欺诈的成功率。

超低延迟

这可能是最重要的一个指标,它当然与所有上述维度(简化的堆栈,弹性扩展和机器学习)叠加后,还能维持超低延迟是非常重要的。内存 NewSQL 数据平台使超低延迟成为可能,并可以在 10 毫秒内完成数据的提取,处理和查询,从而使电信公司可以轻松应付客户对规模和性能的期望,但无需复杂的高度定制解决方案。


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我们知道 Dream11 的成绩仅仅是开始,越来越多的行业和公司也在慢慢使用 VoltDB 技术。只要基于 VoltDB 的数据平台准备就绪,电信公司就有理由对 5G 和物联网的复杂场景的应对保持乐观。


如果您对 VoltDB 的工业物联网大数据低延迟方案、全生命周期的实时数据平台管理等感兴趣,欢迎私聊,与更多小伙伴一起探讨。


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VoltDB以及数据库应用场景知识库 2020.11.02 加入

VOLTDB诞生作为支持云端部署的内存数据库,并在持续增强流计算能力,原生分布式架构提供了可伸缩性,同时完全满足ACID要求,数据安全可靠,是由2014图灵奖得主Mike Stonebraker博士领导全新设计的架构。

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