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基于IBM WebSphere eXtreme Scale分布式缓存数据实现低延迟的分析处理

2013-06-19 11:54 来源:IBM 作者:Alan Hopkins 人气指数: 我要评论

在如今这个日渐物联化、互联化的世界中,生成的数据量呈指数级增长,通过分析数量如此庞大的数据能实现的潜在收益让人兴奋不已。这种兴奋之情主要源于 大数据 的承诺 — 分析海量数据,这通常是指利用批量处理的方法来处理分布在多台物理计算机的磁盘中的数据。日益流行的批量处理式分析技术的潜力纵然可观,但我们也不应忽视能与这些批量处理技术形成补充关系的较低延迟的分析方法。

事实上,图 1 展示了信息半衰期的概念,这张图片表明,从创建或更改的时间点开始,数据的价值将随着时间的推移而迅速降低。希望受益于数据分析的组织迫切需要构建一种内聚、集成的信息平台,支持跨整个 延迟频谱 分析数据。

图 1. 信息半衰期
信息半衰期

近年来,许多组织在其技术基础架构内引进了一个独立的缓存层,以此促进应用程序的外扩,从而满足不断提高的并发和响应时间要求。IBM WebSphere eXtreme Scale 提供了一种内聚的分布式缓存工具,它能够线性扩展以支持对海量缓存数据的访问。分析工具可以利用位于这种缓存中的数据,获得有关业务机遇和威胁的接近实时的洞察。因此,这项功能构成了企业集成化信息平台的基础支柱。

本文展示了利用 WebSphere eXtreme Scale 的分布式缓存功能与 Cognos Real-time Monitoring 的分析功能的近实时分析场景的实现细节。该场景旨在演示如何利用这两种产品互为补充的功能,满足企业集成化信息平台的核心需求。

本文所述场景是使用以下软件实现的:

  • IBM Cognos Real-time Monitoring Version 10.2
  • IBM WebSphere Application Server Network Deployment V7.0
  • IBM WebSphere eXtreme Scale Version 8.6
  • IBM DB2 Database Version 9.7。

低延迟分析场景

本文展示的简单用例以一个虚构的金融服务场景为中心,该场景需要实现股票交易相关指标的接近实时的分析报告功能。图 2 给出了该场景中主要组件的简要概览。

图 2. 场景概览
场景概览

在实际实现中,股票交易的处理将由一个或多个企业应用程序套件管理。为了缩短关键数据的检索延迟,许多组织在其中间件环境中引进了分布式缓存层。封装关键业务数据的事件将传播到缓存,使用户可高效地从缓存中检索这些数据。

本文的重点在于展示如何利用传播到企业中间件环境中缓存层的数据来提供基本数据,从而通过业务仪表板展示重要数据。因此,我们将利用一个简单的程序将数据传播到缓存。

Cognos Real-time Monitoring 将负责以可视化 widget 的形式聚合和呈现数据,从而生成业务仪表板视图。可以通过多种方式将数据传播到 Cognos Real-time Monitoring,本文采用的是一种基于 Web 服务的方法。从 Cognos Real-time Monitoring 的角度来看,也就是提供了一种 Web 服务机制,支持按照可配置的时间间隔从服务终端获取数据。此外,还可以通过 Cognos Real-time Monitoring 公开的 Web 服务接口,从数据源推送数据。本文的示例场景实现采用的是第二种功能。

写入 WebSphere eXtreme Scale 的数据将利用通用的直写架构模式,推送到 Cognos Real-time Monitoring。此模式的实现是由 WebSphere eXtreme Scale 提供的架构代码扩展点支持的。此处在缓存执行过程中的关键点调用了插件代码模块封装的特定方法。

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