隨著當(dāng)今世界向數(shù)字化邁進(jìn)，企業(yè)已步入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，因此數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)受到越來(lái)越多的重視，即使在一些傳統(tǒng)行業(yè)，例如制造、物流、倉(cāng)儲(chǔ)等行業(yè)，很多企業(yè)也意識(shí)到了數(shù)據(jù)分析對(duì)于突破經(jīng)營(yíng)天花板，實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步飛躍的重要意義。在企業(yè) ERP 領(lǐng)域浸潤(rùn)多年的用友網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“用友*”）——它成立于 1988 年，是目前中國(guó)領(lǐng)先的 ERP 軟件服務(wù)提供商和獨(dú)立軟件廠商，數(shù)十年的行業(yè)積累，讓用友深諳各行業(yè)用戶對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)分析的需求和痛點(diǎn)，并以此為出發(fā)點(diǎn)，以云平臺(tái)為載體，為企業(yè)用戶構(gòu)建性能強(qiáng)大的端到端全分析服務(wù)解決方案。

結(jié)合用友在生產(chǎn)、研發(fā)、財(cái)務(wù)、營(yíng)銷、物流等業(yè)務(wù)方向上積累的數(shù)據(jù)協(xié)同經(jīng)驗(yàn)，用友分析云可以支持多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能夠在同一平臺(tái)上為企業(yè)提供所有的數(shù)據(jù)服務(wù)，并支持公有云/私有云/混合云等多種部署模式，來(lái)適應(yīng)不同行業(yè)用戶的需求。不僅如此，其新的方案還引入合作伙伴英特爾的多項(xiàng)領(lǐng)先產(chǎn)品與技術(shù)，例如英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器、英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤等，不僅讓用戶能夠輕松應(yīng)對(duì) TB 級(jí)的海量數(shù)據(jù)處理需求，也使處理速度獲得飛躍進(jìn)步，同時(shí)讓用戶體驗(yàn)得以大幅提升，并惠及其業(yè)務(wù)發(fā)展。用友分析云以其貼合用戶實(shí)際業(yè)務(wù)流程，能端到端地幫助用戶解決一攬子需求，可用先進(jìn)技術(shù)滿足用戶長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展等特點(diǎn)，受到越來(lái)越多企業(yè)用戶的青睞，在數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)上贏得了良好口碑。
  商業(yè)智能（Business Intelligence, 以下簡(jiǎn)稱BI），又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，很多企業(yè)使用BI工具進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)分析，來(lái)提升企業(yè)管理效率。來(lái)自 Gartner* 的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，到 2020 年底，全球 BI 市場(chǎng)規(guī)模可望達(dá)到 228 億美元。然而，對(duì)很多企業(yè)，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)而言，技術(shù)和應(yīng)用的落地是最大的難點(diǎn)。由于缺乏強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)采集、清洗、挖掘、集成等信息技術(shù)能力，各環(huán)節(jié)上的數(shù)據(jù)往往無(wú)法與上層 BI 工具進(jìn)行有效協(xié)同，使這些企業(yè)的 BI 能力最終淪為裝飾企業(yè)的“花瓶”，無(wú)法真正發(fā)揮出其“企業(yè)數(shù)據(jù)分析專家”的作用。

改變這一現(xiàn)狀并非易事，要真正打造一個(gè)貼合用戶業(yè)務(wù)需求的企業(yè)數(shù)據(jù)分析解決方案，不僅要對(duì)用戶所在行業(yè)、業(yè)務(wù)模式、工作流程有著深入了解，還需要具備強(qiáng)大的技術(shù)儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)性能上的高要求。存儲(chǔ)性能是評(píng)價(jià)企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)性能的核心指標(biāo)之一，海量的企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)分析解決方案的處理能力提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，分析速度的不足將影響平臺(tái)決策、優(yōu)化的效率。

針對(duì)用友分析云時(shí)遭遇的平臺(tái)存儲(chǔ)性能瓶頸，英特爾以其全新的存儲(chǔ)介質(zhì)和技術(shù)，利用英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器所具備的強(qiáng)大處理能力，尤其是在并行計(jì)算方面的優(yōu)異表現(xiàn)，并借助英特爾® 傲騰™ 固態(tài)業(yè)界領(lǐng)先的高吞吐量、低延遲、高服務(wù)質(zhì)量以及更強(qiáng)耐用性等特點(diǎn)，為用友分析云提供了強(qiáng)有力的性能支撐，贏得用戶好評(píng)。
  數(shù)據(jù)是企業(yè)中可“變現(xiàn)”的一個(gè)最重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。要將這一資產(chǎn)“變現(xiàn)”，需要將來(lái)自不同業(yè)務(wù)的、不同類型的數(shù)據(jù)利用起來(lái)，支持企業(yè)運(yùn)營(yíng)，達(dá)成提高效率、控制風(fēng)險(xiǎn)等目標(biāo)——這仍是眾多企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)時(shí)無(wú)法回避或繞開(kāi)的難題。而用友分析云從數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的核心能力、分析應(yīng)用和解決方案等多個(gè)層面與維度展開(kāi)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)為抓手，為企業(yè)用戶構(gòu)建了面向行業(yè)運(yùn)營(yíng)分析的端到端解決方案，可幫助用戶透過(guò)海量數(shù)據(jù)，快速、全面、前瞻性地進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展。

如圖一所示，用友分析云平臺(tái)首先在底層為用戶構(gòu)建了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析等通用的數(shù)據(jù)分析功能模塊，并在其上形成了數(shù)據(jù)探索、上下文分析和業(yè)務(wù)建模等核心數(shù)據(jù)處理分析能力，可以幫助企業(yè)強(qiáng)化數(shù)據(jù)歸集、查詢?cè)L問(wèn)、權(quán)限控制等數(shù)據(jù)分析所需的基礎(chǔ)能力，夯實(shí)數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)基礎(chǔ)。
在這之上，是用友最為得心應(yīng)手的部分。用友憑借自身在企業(yè) ERP領(lǐng)域 30 余年的沉淀，為用戶提供了一攬子的分析應(yīng)用和解決方案，例如數(shù)字決議廳、中國(guó)式報(bào)表、行業(yè)化商業(yè)分析等。一方面，這些涉及多領(lǐng)域、多行業(yè)的預(yù)置解決方案，蘊(yùn)含了用友多年積累的各行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，可以切實(shí)幫助企業(yè)分析運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的業(yè)務(wù)問(wèn)題，更有效地提煉商業(yè)價(jià)值，助力企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。另一方面，這些分析應(yīng)用和解決方案也充分實(shí)現(xiàn)了企業(yè)運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)協(xié)同，可將數(shù)據(jù)有效融入到企業(yè)運(yùn)營(yíng)的血脈中，使數(shù)據(jù)在產(chǎn)、供、銷、人、財(cái)、物等各個(gè)環(huán)節(jié)都發(fā)揮作用。

以目前炙手可熱的供應(yīng)鏈管理為例，從項(xiàng)目啟動(dòng)開(kāi)始，企業(yè)就可以通過(guò)平臺(tái)鏈路上的數(shù)據(jù)有效協(xié)同，以全程可視化的方式確保研發(fā)、采購(gòu)、交付、物流等眾多環(huán)節(jié)運(yùn)轉(zhuǎn)通暢，縮短運(yùn)行流程，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)更好的資源調(diào)配，提升客戶滿意度。

值得一提的是，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活、深入的挖掘和分析，平臺(tái)可以為企業(yè)提供訂單預(yù)測(cè)、計(jì)劃排優(yōu)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等智能化的決策支撐力量。事實(shí)上，利用人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)發(fā)展實(shí)施科學(xué)化決策是目前企業(yè)數(shù)據(jù)利用的重要方向。針對(duì)信息技術(shù)能力并不見(jiàn)長(zhǎng)的傳統(tǒng)企業(yè)，用友分析云基于機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) Spark MLlib* 以及豐富的可擴(kuò)展算法庫(kù)，在平臺(tái)中內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，向用戶提供了開(kāi)箱即用的預(yù)測(cè)分析能力。來(lái)自用友的陳楠博士這樣說(shuō)道：“基于人工智能的數(shù)據(jù)分析能力對(duì)于大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)而言，仍存在很高的技術(shù)門檻?，F(xiàn)在，用友分析云通過(guò)將各類預(yù)測(cè)分析與用戶業(yè)務(wù)深度結(jié)合，可以讓用戶無(wú)需了解數(shù)據(jù)挖掘算法，只需了解業(yè)務(wù)問(wèn)題并選擇影響因子，后臺(tái)即可自動(dòng)為用戶選擇最優(yōu)算法，進(jìn)而降低用戶的使用難度。”

此外，用友分析云還為企業(yè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化能力，不僅提供了多達(dá) 33 種的可視化圖形模板，來(lái)完成對(duì)數(shù)據(jù)的常規(guī)展示，還可智能化地識(shí)別數(shù)據(jù)特性，為用戶推薦與業(yè)務(wù)相匹配的圖表。通過(guò)“所見(jiàn)即所得”的拖拽操作方式，只經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單培訓(xùn)的業(yè)務(wù)人員就能夠按照自己的需求，對(duì)不同可視化圖表進(jìn)行拼接和組裝，形成業(yè)務(wù)匯報(bào)、決策或建議。另外，平臺(tái)還支持同比、環(huán)比等高級(jí)計(jì)算功能，識(shí)別可能出現(xiàn)的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù)，為用戶提供運(yùn)營(yíng)預(yù)警功能；并能夠基于數(shù)據(jù)模型自助化生成故事板，提升可視化系統(tǒng)構(gòu)建速度。
  從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)湖，再到數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，高速發(fā)展的企業(yè)信息化已使企業(yè)數(shù)據(jù)分析方法和過(guò)程發(fā)生了翻天覆地的變化。在數(shù)據(jù)處理的量級(jí)上，也由過(guò)去的 GB 級(jí)躍升到今天的 TB 級(jí)乃至更大。為了更好契合這一演進(jìn)過(guò)程，用友分析云在英特爾等合作伙伴的協(xié)助下，引入了多項(xiàng)新興的開(kāi)源技術(shù)并對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)化，最終將它們?nèi)谌氲搅朔治鲈频募夹g(shù)架構(gòu)中。

在企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作流程中，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（On-Line Transaction Processing, OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing, OLAP）是兩類最主要的處理流程。前者主要承擔(dān)基本的、日常的事務(wù)處理，例如數(shù)據(jù)入庫(kù)出庫(kù)，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，而后者則偏重于復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，數(shù)據(jù)處理規(guī)模更大。融合兩者的特點(diǎn)，用友分析云通過(guò)對(duì)企業(yè)用戶的各類數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景進(jìn)行深度解構(gòu)和剖析，基于新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)Apache Kudu*，為用戶構(gòu)建了分布式存儲(chǔ)架構(gòu)。

Kudu 是目前主流的開(kāi)源列式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎之一，其結(jié)合了 Hbase*和 HDFS* 的優(yōu)勢(shì)，具有高效的隨機(jī)訪問(wèn)及數(shù)據(jù)掃描能力，為用戶提供了強(qiáng)大的 OLAP 和 OLTP 處理能力，并能夠充分利用內(nèi)存和I/O 資源，優(yōu)化處理器的利用效率，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的提升。同時(shí)，Kudu 還能與用友分析云中的其他幾項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，如Apache Spark*、Apache Impala* 等緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的應(yīng)用功效。
如圖二所示，與傳統(tǒng)分析場(chǎng)景相比，基于 Kudu 的用友分析云數(shù)據(jù)流水線不僅簡(jiǎn)化了處理流程，提高了穩(wěn)定性，減少了數(shù)據(jù)異常發(fā)生概率，還以統(tǒng)一的方式處理數(shù)據(jù)，不再區(qū)分在線/離線數(shù)據(jù)，減少了兩類數(shù)據(jù)處理結(jié)果的合并過(guò)程，構(gòu)建起基于統(tǒng)一架構(gòu)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，降低了運(yùn)維成本。

通過(guò)在大量行業(yè)用戶處的部署實(shí)踐和優(yōu)化改進(jìn)后，用友分析云已具備以下幾個(gè)方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)：
• 高性能 - 高讀寫性能，低延遲；
• 高容錯(cuò) - 用戶數(shù)據(jù) 3 節(jié)點(diǎn)冗余存儲(chǔ)；
• 高可用 - 主節(jié)點(diǎn)毫秒級(jí)故障切換，99.99% 的系統(tǒng)可用性保障；
• 高擴(kuò)展 - 高達(dá) 1,000 節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力；
• 高集成 - 可集成 Apache Impala/Spark/Hive* 等多種先進(jìn)技術(shù)。

同時(shí)，為降低用戶部署壓力和運(yùn)維成本，用友還推出了集軟、硬件設(shè)備與服務(wù)于一體的云分析一體機(jī)，不僅可向用戶提供開(kāi)箱即用的快速部署能力，也可大大降低運(yùn)維人力成本，更有效地幫助企業(yè)降低總體擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）。

據(jù)某企業(yè)進(jìn)行的一次實(shí)地測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)顯示，與另一套部署在更高端硬件環(huán)境中的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，用友分析云平臺(tái)在復(fù)雜 SQL 的模擬應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出了遠(yuǎn)超對(duì)手的性能表現(xiàn)。在執(zhí)行同一查詢操作時(shí)，參與對(duì)比的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)花費(fèi)了 70 多分鐘才得到結(jié)果，而用友分析云平臺(tái)從提交查詢到返回結(jié)果僅耗時(shí) 16 秒左右，執(zhí)行效率獲得近 265 倍的提升。同時(shí)，在測(cè)試環(huán)境中，部署該套關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)體服務(wù)器價(jià)格也遠(yuǎn)高于部署用友分析云的虛擬化服務(wù)器，這說(shuō)明分析云平臺(tái)不僅在性能上具備優(yōu)勢(shì)，在項(xiàng)目的投入產(chǎn)出比上也有非常出色的表現(xiàn)。
  在用友分析云提供高質(zhì)量企業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的背后，是其親密合作伙伴——英特爾公司為之提供的強(qiáng)大技術(shù)助力。畢竟，基于英特爾架構(gòu)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，已在眾多方案的實(shí)踐部署中被證明具有高性能、高可靠和高可用的優(yōu)勢(shì)。

在計(jì)算方面，新一代的英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器平臺(tái)不僅為用友企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)奠定了堅(jiān)實(shí)的性能基礎(chǔ)，其在敏捷性和可擴(kuò)展性方面的表現(xiàn)也令人耳目一新。以英特爾® 至強(qiáng)® 鉑金 8180 處理器為例，其微架構(gòu)經(jīng)過(guò)全面的升級(jí)優(yōu)化，不但具備了可供數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用發(fā)掘利用的更多內(nèi)核和更大容量的高速緩存，還集成了大量的硬件增強(qiáng)技術(shù)，以響應(yīng)用戶對(duì)特定工作負(fù)載的加速需求。

特別是英特爾® 高級(jí)矢量擴(kuò)展 512（英特爾® AVX-512）技術(shù)的引入，更為用友分析云平臺(tái)上數(shù)據(jù)分析和人工智能計(jì)算亟需的并行計(jì)算處理能力帶來(lái)顯著的提升。

如圖三所示，一項(xiàng)針對(duì)用友產(chǎn)品的處理器性能比對(duì)測(cè)試結(jié)果表明，在同一應(yīng)用場(chǎng)景下，英特爾® 至強(qiáng)® 鉑金 8180 處理器的處理性能可比上一代英特爾® 至強(qiáng)® E7-8890 v4 處理器提升 42%，而與英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤實(shí)現(xiàn)協(xié)同工作后，性能更是提升高達(dá) 92%，有力地支撐了分析平臺(tái)實(shí)時(shí)處理、分析海量數(shù)據(jù)的需求。
在平臺(tái)的存儲(chǔ)方案構(gòu)建中，英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤 DC P4800X也成為令人關(guān)注的亮點(diǎn)。作為采用全新3D XPoint™ 內(nèi)存介質(zhì)的存儲(chǔ)產(chǎn)品，它可向用戶提供業(yè)界領(lǐng)先的高吞吐量、低延遲、高服務(wù)質(zhì)量以及更強(qiáng)的耐用性，可充分幫助用友分析云平臺(tái)突破數(shù)據(jù)訪問(wèn)瓶頸。

通過(guò)引入英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤 DC P4800X，用友分析云平臺(tái)能夠更好地實(shí)現(xiàn)快速緩存和快速存儲(chǔ)功能，增強(qiáng)單個(gè)服務(wù)器的能力，減少延遲敏感型工作負(fù)載的事務(wù)成本。同時(shí)，這款創(chuàng)新的英特爾存儲(chǔ)產(chǎn)品也能讓企業(yè)部署更大、更經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)集來(lái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析能力，提升決策準(zhǔn)確性。在一些企業(yè)的實(shí)際部署中，相比于原有的固態(tài)盤產(chǎn)品，英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤實(shí)現(xiàn)的高速、低延遲數(shù)據(jù)訪問(wèn)，顯著提高了系統(tǒng)的 I/O 效率，使系統(tǒng)性能獲得了大幅提升。
  全分析服務(wù)解決方案的實(shí)施，可以幫助企業(yè)決策者通過(guò)數(shù)據(jù)了解瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)趨勢(shì)，在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中做出合理的調(diào)整，保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)引入英特爾® 至強(qiáng)® 鉑金 8180 處理器、英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤 DC P4800X 等先進(jìn)產(chǎn)品與技術(shù)，用友不僅大幅提升了解決方案的處理性能，還與分析云中的多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)相融合，為用戶帶去更出色的應(yīng)用體驗(yàn)。

著眼未來(lái)，用友還計(jì)劃與英特爾一起，在其分析云解決方案中引入更多英特爾更新、更快、更強(qiáng)的產(chǎn)品，例如英特爾® 機(jī)架規(guī)模設(shè)計(jì)（英特爾® RSD）架構(gòu)，這一新型架構(gòu)可幫助用友分析云對(duì)其計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)資源實(shí)現(xiàn)軟硬件的充分解耦以及更為動(dòng)態(tài)、靈活的配置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)資源池的高效調(diào)配和利用。無(wú)疑，這種強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，必將為用戶帶來(lái)更為優(yōu)質(zhì)、可靠、穩(wěn)定的企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力，讓用友分析云解決方案成為更多企業(yè)信賴的“云上分析專家”。

文章摘自英特爾精英匯

 

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