SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  12
Télécharger pour lire hors ligne
Talksum Data Stream Router™
Новый подход к работе с большими данными

1

Confidential Information of Talksum, Inc.
Проблемы работы с большими данными
Для работы с Большими Данными требуются не только новые системы
хранения и системы бизнес-аналитики (BI). Необходим современный
подход к архитектуре и управлению данными.

• Проблема: Тяжело одновременно справляться с нарастающими
объемами данных и реагировать на меняющиеся требования к этим
данным.
• Сложность решения: Разнообразные источники генерируют огромные
массивы информации; данные быстро устаревают; часто имеет смысл
ограничиться сохранением только явных аномалий данных; во многих
случаях можно урезать данные без потери информации; доступные
решения для Больших Данных требуют специальных технических
навыков.

• Стоимость решения: Расходы на обработку данных (персонал, время,
инфраструктура) быстро растут, делая
традиционные решения обработки данных
непозволительно дорогими.

2

Confidential Information of Talksum, Inc.
Решение Talksum
Новый, современный подход к управлению данными и аналитике с
акцентом на скорость, простоту, экономичность

• Скорость: Решение обслуживает текущие и будущие инициативы
Big Data в реальном времени, оптимизирует инфраструктуру
Больших Данных.
• Простота: Упрощение процесса управления данными. Данные
легко отслеживать, анализировать и маршрутизировать в
реальном времени, одновременно снижая затраты на сбор
данных, ETL и интеграцию.
• Экономичность: Высокоэффективное решение,
требующее минимальных ресурсов, а значит и
снижающее затраты.

3

Confidential Information of Talksum, Inc.
Принцип работы Talksum Data Stream Router
Скорость | Простота | Эффективность

Intake

4

Confidential Information of Talksum, Inc.

•
•
•
•
•
•
•
•

Transform
Filter
Data Reduce
Monitor/Alert
Aggregate
Enrich
Analyze
Route

Store
Обработка данных
BI
Tool s

An al yt i c
Apps

Talksum Data Processor&Router
Ext er n al St or age

Syst em
Logs

Dat a Cach e

NoSQL

AWS

App
Dat a

Devi ce
St at s

Devi ce
St at s

Transform
Filter
Aggregate
Count
Reduce

Hadoop

SQL Dat a
War eh ou se

Th i r d Par t y
API

Ot h er
Dat a

Real -Ti me
Oper at i on s
Mon i t or i n g & Al er t s

Devi ce

Remot e
Si t es

5

Confidential Information of Talksum, Inc.
Talksum Data Stream Router – Маршрутизатор Данных

Refined Data Stream

Refined Data Stream

Логи
приложений

Unix Logs – RFC3164 UDP/TCP
Netflow – UDP – NG v.5, 8, 9, 10

Прикладные
данные

Patient Records (HL7) XML/ASN.1
Transportation (BSM) SAE J2735

Данные извне
B2B/M2M
Соцсети
и доступные
данные

6

Клиент B:
Агрегированные данные

Refined Data Stream

Клиент C:
Динамический Поток

Apache Common Logging – Files
SNMP - UDP

Системные
логи

Данные
сенсоров и
телематики

Клиент A:
Суммированные данные

I2C, CAN, SNMP, Serial

XML, JSON, File, HTTP REST

Twitter, RSS,
CAP (Weather Alerts)

Confidential Information of Talksum, Inc.

Talksum
Data Stream
Router
(TDSR)
• Нормализация
данных
• Синтаксический
Анализ
• Фильтры
• Метрики и
Счетчики
• ETL/PTL
без сохранения
• Выходные потоки
асинхронны
• Верификация
Протокола

Indexed, Mapped, Reduced
Ordered, Sorted Data Streams

Bulk Data Streams
(Lightly Ordered
and Filtered)

• Object Data Stores
• Indexed Data Caches
• NoSQL Data
Warehouses

• SQL Warehouse
• Bulk Data Stores
• File Storage
Talksum Data Stream Router
Talksum Data Stream Router реализует новый подход к
управлению данными и аналитике
1. Транслирует входные данные в реальном времени…
2. …конвертируя в гибко управляемые потоки данных
3. …фильтруя и маршрутизируя по контенту

4. …и по корреляции событий из разных доменов
5. …продолжая пополнять существующие системы хранения и
бизнес аналитики.

7

Confidential Information of Talksum, Inc.
Вход – Логика транспорта протоколов
• Транспортные протоколы (TCP, UDP, PGM)
• Прикладные (Application) протоколы (HTTP, RFC3164, SNMP,
ZeroMQ)
• Форматы сериализации (JSON, BSON, ASN.1, Protobuf,
MessagePack)
• API Анализатора (Parser API) позволяет легко создавать
синтаксические анализаторы для сообщений прикладного
уровня
• Расширенные возможности управления – чтобы упростить
добавление логики
• Цель – конвертация данных, приходящих в разнообразных
форматах, разными способами транспорта, в потоки данных
8

Confidential Information of Talksum, Inc.
Фильтрация, Маршрутизация, Агрегация

• Техники Filter, Pivot, и Мap Reduction применяются «на лету»,
без промежуточного сохранения
• Фильтрация по значению, контексту, состоянию

• Сложная фильтрация нескольких потоков
• Функции Гистограммы для сжатия и сокращения размеров
данных

9

Confidential Information of Talksum, Inc.
Трансформация
• “Realtime ETL” для различных потоков данных
• Создание новых сообщений, созданных из свойств
существующих сообщений и статического текста
• Создание SQL команд для вывода во внешние реляционные
БД
• Генерация «атомных» инкрементных команд MongoDB для
простых агрегаций
• Генерация сообщений Redis

10

Confidential Information of Talksum, Inc.
Выход
• MongoDB
• Redis
• Elasticsearch
• HDFS
• PostgreSQL
• MySQL
• REST API

11

Confidential Information of Talksum, Inc.

• Маршрутизация через
параллельные каналы для
максимизации пропускной
способности
• Создание сообщений из любых
доступных атрибутов
• Детальные метрики для каждого
маршрута
Вопросы?
Дмитрий Артемьев
dmitrya@talksum.com
+7 985 7746502
12

Confidential Information of Talksum, Inc.

Contenu connexe

Tendances

Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
PutinTheJew
 
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
IT-Portfolio
 
Web весна 2012 лекция 6
Web весна 2012 лекция 6Web весна 2012 лекция 6
Web весна 2012 лекция 6
Technopark
 
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проектКак снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
sportgid
 
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
IT-Portfolio
 
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
Игорь Мызгин
 

Tendances (19)

Olap и oltp технологии
Olap и oltp технологииOlap и oltp технологии
Olap и oltp технологии
 
Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
Хранилище данных (+ облачные хранилища данных)
 
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
 
Линейка продуктов TREC
Линейка продуктов TRECЛинейка продуктов TREC
Линейка продуктов TREC
 
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Оптимиза...
 
Больше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разныхБольше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разных
 
Web весна 2012 лекция 6
Web весна 2012 лекция 6Web весна 2012 лекция 6
Web весна 2012 лекция 6
 
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проектКак снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
Как снизить нагрузку на высокопосещаемый проект
 
Хранилища данных, средства анализа данных
Хранилища данных, средства анализа данныхХранилища данных, средства анализа данных
Хранилища данных, средства анализа данных
 
Владислав Флакс — OWOX — IСBDA 2015
Владислав Флакс — OWOX — IСBDA 2015Владислав Флакс — OWOX — IСBDA 2015
Владислав Флакс — OWOX — IСBDA 2015
 
Гибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки ДанныхГибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки Данных
 
4 sas and big data short
4 sas and big data short4 sas and big data short
4 sas and big data short
 
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
16 декабря, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Строим N...
 
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
Использование облачной платформы OpenStack для реализации механизмов обработк...
 
Обзор HP Vertica
Обзор HP VerticaОбзор HP Vertica
Обзор HP Vertica
 
"Почему покупкой DLP системы не решить проблемы с утечками информации?" В. Га...
"Почему покупкой DLP системы не решить проблемы с утечками информации?" В. Га..."Почему покупкой DLP системы не решить проблемы с утечками информации?" В. Га...
"Почему покупкой DLP системы не решить проблемы с утечками информации?" В. Га...
 
Вадим Галлямшин (Скб Контур) Почему покупкой DLP-системы не решить проблемы с...
Вадим Галлямшин (Скб Контур) Почему покупкой DLP-системы не решить проблемы с...Вадим Галлямшин (Скб Контур) Почему покупкой DLP-системы не решить проблемы с...
Вадим Галлямшин (Скб Контур) Почему покупкой DLP-системы не решить проблемы с...
 
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceЛекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
 
сафаев дз2
сафаев дз2сафаев дз2
сафаев дз2
 

En vedette

презентация оо субд сколково
презентация оо субд сколковопрезентация оо субд сколково
презентация оо субд сколково
vagrachev
 
Hyperbok presentation010413
Hyperbok presentation010413Hyperbok presentation010413
Hyperbok presentation010413
hyperbok
 
Презентация PoliglotPro 8 (light)
Презентация PoliglotPro 8 (light)Презентация PoliglotPro 8 (light)
Презентация PoliglotPro 8 (light)
Мультимедиа технологии
 
Innovative Center Jewel
Innovative Center JewelInnovative Center Jewel
Innovative Center Jewel
Николай Самоцвет
 
2can presentation ecommerce(final)
2can presentation ecommerce(final)2can presentation ecommerce(final)
2can presentation ecommerce(final)
2can
 

En vedette (20)

FSA 2015 Development Report (Sk)
FSA 2015 Development Report (Sk)FSA 2015 Development Report (Sk)
FSA 2015 Development Report (Sk)
 
презентация оо субд сколково
презентация оо субд сколковопрезентация оо субд сколково
презентация оо субд сколково
 
Time book present retail
Time book present retailTime book present retail
Time book present retail
 
What is C3D?
What is C3D?What is C3D?
What is C3D?
 
Khamizov icsoba2014
Khamizov icsoba2014Khamizov icsoba2014
Khamizov icsoba2014
 
Startup village Risk Service Integromatica
Startup village Risk Service IntegromaticaStartup village Risk Service Integromatica
Startup village Risk Service Integromatica
 
Hyperbok presentation010413
Hyperbok presentation010413Hyperbok presentation010413
Hyperbok presentation010413
 
Examus pitch
Examus pitchExamus pitch
Examus pitch
 
Multiclet corp
Multiclet corpMulticlet corp
Multiclet corp
 
Презентация Optimal Management
Презентация Optimal ManagementПрезентация Optimal Management
Презентация Optimal Management
 
зао «эвентос»
зао «эвентос»зао «эвентос»
зао «эвентос»
 
3rd Ed. Track Finals: Fidesys
3rd Ed. Track Finals: Fidesys3rd Ed. Track Finals: Fidesys
3rd Ed. Track Finals: Fidesys
 
Presentation TINP
Presentation TINPPresentation TINP
Presentation TINP
 
Plazma pro technology full presentation
Plazma pro technology full presentationPlazma pro technology full presentation
Plazma pro technology full presentation
 
Л-поликор
Л-поликорЛ-поликор
Л-поликор
 
YouScan - мониторинг социальных медиа - функции
YouScan - мониторинг социальных медиа - функцииYouScan - мониторинг социальных медиа - функции
YouScan - мониторинг социальных медиа - функции
 
Мобильное диагностическое устройство
Мобильное диагностическое устройствоМобильное диагностическое устройство
Мобильное диагностическое устройство
 
Презентация PoliglotPro 8 (light)
Презентация PoliglotPro 8 (light)Презентация PoliglotPro 8 (light)
Презентация PoliglotPro 8 (light)
 
Innovative Center Jewel
Innovative Center JewelInnovative Center Jewel
Innovative Center Jewel
 
2can presentation ecommerce(final)
2can presentation ecommerce(final)2can presentation ecommerce(final)
2can presentation ecommerce(final)
 

Similaire à Talksum dec2013 rus_generic

Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Denodo
 
ISO 15926 -- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
ISO 15926-- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...ISO 15926-- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
ISO 15926 -- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
Anatoly Levenchuk
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Denodo
 
Informatica Пронет (v.0.3)
Informatica   Пронет (v.0.3)Informatica   Пронет (v.0.3)
Informatica Пронет (v.0.3)
Natasha Zaverukha
 
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
От Больших данных  к знаниям: преимущества  для операторов связиОт Больших данных  к знаниям: преимущества  для операторов связи
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
Yuri Yashkin
 
Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: Введение
Denodo
 

Similaire à Talksum dec2013 rus_generic (20)

Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-casesInformatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
 
Информация о системе ЦАРь-КУБ
Информация о системе ЦАРь-КУБИнформация о системе ЦАРь-КУБ
Информация о системе ЦАРь-КУБ
 
4CIO.ppt
4CIO.ppt4CIO.ppt
4CIO.ppt
 
4CIO.ppt
4CIO.ppt4CIO.ppt
4CIO.ppt
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
 
Построение Data Mesh на основе Виртуальных Данных
Построение Data Mesh на основе Виртуальных ДанныхПостроение Data Mesh на основе Виртуальных Данных
Построение Data Mesh на основе Виртуальных Данных
 
OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015
 
ISO 15926 -- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
ISO 15926-- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...ISO 15926-- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
ISO 15926 -- Стандарт датацентрического информационного моделирования и интег...
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
 
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BI
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BIПрезентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BI
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BI
 
Druid - Interactive Analytics At Scale
Druid - Interactive Analytics At ScaleDruid - Interactive Analytics At Scale
Druid - Interactive Analytics At Scale
 
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиОт больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
 
Informatica Пронет (v.0.3)
Informatica   Пронет (v.0.3)Informatica   Пронет (v.0.3)
Informatica Пронет (v.0.3)
 
MONT Решения Micro Focus для резервного копирования
MONT Решения Micro Focus для резервного копированияMONT Решения Micro Focus для резервного копирования
MONT Решения Micro Focus для резервного копирования
 
IRM Doc
IRM DocIRM Doc
IRM Doc
 
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
От Больших данных  к знаниям: преимущества  для операторов связиОт Больших данных  к знаниям: преимущества  для операторов связи
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связи
 
Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: Введение
 
6 важнейших качеств платформы для анализа Больших данных
6 важнейших качеств платформы для анализа Больших данных6 важнейших качеств платформы для анализа Больших данных
6 важнейших качеств платформы для анализа Больших данных
 
Построение системы аналитики
Построение системы аналитикиПостроение системы аналитики
Построение системы аналитики
 
Градус эффективности цод
Градус эффективности цодГрадус эффективности цод
Градус эффективности цод
 

Talksum dec2013 rus_generic

  • 1. Talksum Data Stream Router™ Новый подход к работе с большими данными 1 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 2. Проблемы работы с большими данными Для работы с Большими Данными требуются не только новые системы хранения и системы бизнес-аналитики (BI). Необходим современный подход к архитектуре и управлению данными. • Проблема: Тяжело одновременно справляться с нарастающими объемами данных и реагировать на меняющиеся требования к этим данным. • Сложность решения: Разнообразные источники генерируют огромные массивы информации; данные быстро устаревают; часто имеет смысл ограничиться сохранением только явных аномалий данных; во многих случаях можно урезать данные без потери информации; доступные решения для Больших Данных требуют специальных технических навыков. • Стоимость решения: Расходы на обработку данных (персонал, время, инфраструктура) быстро растут, делая традиционные решения обработки данных непозволительно дорогими. 2 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 3. Решение Talksum Новый, современный подход к управлению данными и аналитике с акцентом на скорость, простоту, экономичность • Скорость: Решение обслуживает текущие и будущие инициативы Big Data в реальном времени, оптимизирует инфраструктуру Больших Данных. • Простота: Упрощение процесса управления данными. Данные легко отслеживать, анализировать и маршрутизировать в реальном времени, одновременно снижая затраты на сбор данных, ETL и интеграцию. • Экономичность: Высокоэффективное решение, требующее минимальных ресурсов, а значит и снижающее затраты. 3 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 4. Принцип работы Talksum Data Stream Router Скорость | Простота | Эффективность Intake 4 Confidential Information of Talksum, Inc. • • • • • • • • Transform Filter Data Reduce Monitor/Alert Aggregate Enrich Analyze Route Store
  • 5. Обработка данных BI Tool s An al yt i c Apps Talksum Data Processor&Router Ext er n al St or age Syst em Logs Dat a Cach e NoSQL AWS App Dat a Devi ce St at s Devi ce St at s Transform Filter Aggregate Count Reduce Hadoop SQL Dat a War eh ou se Th i r d Par t y API Ot h er Dat a Real -Ti me Oper at i on s Mon i t or i n g & Al er t s Devi ce Remot e Si t es 5 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 6. Talksum Data Stream Router – Маршрутизатор Данных Refined Data Stream Refined Data Stream Логи приложений Unix Logs – RFC3164 UDP/TCP Netflow – UDP – NG v.5, 8, 9, 10 Прикладные данные Patient Records (HL7) XML/ASN.1 Transportation (BSM) SAE J2735 Данные извне B2B/M2M Соцсети и доступные данные 6 Клиент B: Агрегированные данные Refined Data Stream Клиент C: Динамический Поток Apache Common Logging – Files SNMP - UDP Системные логи Данные сенсоров и телематики Клиент A: Суммированные данные I2C, CAN, SNMP, Serial XML, JSON, File, HTTP REST Twitter, RSS, CAP (Weather Alerts) Confidential Information of Talksum, Inc. Talksum Data Stream Router (TDSR) • Нормализация данных • Синтаксический Анализ • Фильтры • Метрики и Счетчики • ETL/PTL без сохранения • Выходные потоки асинхронны • Верификация Протокола Indexed, Mapped, Reduced Ordered, Sorted Data Streams Bulk Data Streams (Lightly Ordered and Filtered) • Object Data Stores • Indexed Data Caches • NoSQL Data Warehouses • SQL Warehouse • Bulk Data Stores • File Storage
  • 7. Talksum Data Stream Router Talksum Data Stream Router реализует новый подход к управлению данными и аналитике 1. Транслирует входные данные в реальном времени… 2. …конвертируя в гибко управляемые потоки данных 3. …фильтруя и маршрутизируя по контенту 4. …и по корреляции событий из разных доменов 5. …продолжая пополнять существующие системы хранения и бизнес аналитики. 7 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 8. Вход – Логика транспорта протоколов • Транспортные протоколы (TCP, UDP, PGM) • Прикладные (Application) протоколы (HTTP, RFC3164, SNMP, ZeroMQ) • Форматы сериализации (JSON, BSON, ASN.1, Protobuf, MessagePack) • API Анализатора (Parser API) позволяет легко создавать синтаксические анализаторы для сообщений прикладного уровня • Расширенные возможности управления – чтобы упростить добавление логики • Цель – конвертация данных, приходящих в разнообразных форматах, разными способами транспорта, в потоки данных 8 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 9. Фильтрация, Маршрутизация, Агрегация • Техники Filter, Pivot, и Мap Reduction применяются «на лету», без промежуточного сохранения • Фильтрация по значению, контексту, состоянию • Сложная фильтрация нескольких потоков • Функции Гистограммы для сжатия и сокращения размеров данных 9 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 10. Трансформация • “Realtime ETL” для различных потоков данных • Создание новых сообщений, созданных из свойств существующих сообщений и статического текста • Создание SQL команд для вывода во внешние реляционные БД • Генерация «атомных» инкрементных команд MongoDB для простых агрегаций • Генерация сообщений Redis 10 Confidential Information of Talksum, Inc.
  • 11. Выход • MongoDB • Redis • Elasticsearch • HDFS • PostgreSQL • MySQL • REST API 11 Confidential Information of Talksum, Inc. • Маршрутизация через параллельные каналы для максимизации пропускной способности • Создание сообщений из любых доступных атрибутов • Детальные метрики для каждого маршрута
  • 12. Вопросы? Дмитрий Артемьев dmitrya@talksum.com +7 985 7746502 12 Confidential Information of Talksum, Inc.