随着信息技术的飞速发展，企业纷纷开始将线下业务转移至线上，这使得数字化转型成为企业生存竞争的关键。而伴随数据的爆炸式增长，企业正在面对海量数据的存储和查询双重挑战，传统的关系型数据库(如MySQL)已经成为过去时，在面对大数据需求时往往会力不从心。
如同手握冷兵器的骑士在枪林弹雨中冲锋一般，在大数据时代，使用低效率的关系型数据库已经过时，不能匹配快速增长的数据需要。
众所周
知，企业
在产品实践中都会面临联机分析处理OLAP(Online Analytical Processing)的应用场景，而OLAP的数据写多更新少，其中存在大量时序数据，需要更低的查询响应时间和更高的并发多维度查询进
程
。
时至今日，企业如果想要提升工作效率和业务能力，除了需要好员工，更需要与之相匹配的系统，
一个好的“帮手”无疑是提升企业工作效率和工作质量的“利器”。
博睿数据（股票代码：688229）通过长期技术调研和深厚企业级数据经验积淀，
自主研发了Bonree Zeus系统
。
Bonree Zeus是基于Apache Druid二次开发的分布式实时分析数据库，支持PB级数据存储，亚秒级高并发查询，并支持结构化数据和日志数据存储，拥有预聚合、高压缩比等特性。
Bonree Zeus系统为博睿数据众多产品提供了稳定可靠的数据仓库支撑。
Bonree Zeus
六大优势
Bonree Zeus使用位图索引，高效支持快速过滤和多列搜索，能够迅速过滤出客户想要的数据，并为即席查询(Ad Hoc)提供了高效的索引。
其提供了近似计算能力，面对高基数数据，能够在精度相对不高的情况下，用有限的内存和时间，快速获取排名、基数、直方图和分位值。
同时，其在存储上可以按时间分区，根据时间查找时序数据的效率大大提升。
Bonree Zeus
支持多时间粒度预聚合，面对大时间跨度的历史数据查询，客户能够切身感受到“飞一般的感觉”。
基于列式存储，
Bonree Zeus
查询时可以只加载需要的列，而实际大部分查询语句也只涉及部分列的查询，所以这种独特的列式存储思路极大提升了查询速度，使得大多数查询可以在1秒内完成。
值得一提的是，
Bonree Zeus
还可以发挥集群并行计算能力，使得数据入库和查询可以在多个节点上并行处理。
DPL(Data Processing Language)是博睿数据所致力于开发的一种类SPL(Searching Processing Language)查询语言。其包含了丰富的命令、函数、参数和从句，来完成多样的数据查询，让用户不需要编程就能达到数据分析的效果。
这一语言同时支持join外部数据源联查，如Zeus数据和mysql联查，这极大降低了开发者的工作量。要知道，过去遇到这样的场景，程序员可是需要自行手工实现join过程的。
03.为日志查询赋能
Bonree Zeus支持日志数据的存储和简单的全文检索，并集成了结构化数据和非结构化数据存储的特性。过去，在日志场景中，很多客户都需要额外用ES(Elastic Search)来进行检索，现在，Bonree Zeus则提供了另外一种更加简便高效的选择。
Bonree Zeus在数据入库的同时可以进行实时预聚合，摒弃那些企业用不到的时间精度，并进而将多条数据存为一条。这一方法，显著提升了存储效率并降低了由此带来的性能开销。
基于列式存储的Bonree Zeus，能够对不同类型的数据列采用不同针对性的压缩算法，例如字典编码、位图压缩和类型感知压缩，这使得双副本条件下数据压缩比可达7:2。
Bonree Zeus提供了百万级records每秒的入库速度，并同时支持高并发查询支持，保证数据一致性。
一旦Bonree Zeus把数据入库，数据的副本就会存储至深度存储中(支持云存储、HDFS或者共享文件系统)。即使单台数据节点宕机，其仍可以从深度存储中恢复数据。Bonree Zeus所采用的的这一副本机制，同时保证了数据恢复时不会影响查询结果和查询性能。
除此之外，Bonree Zeus所有的节点都支持水平扩展。当系统容量和资源不够时，这一水平扩展模式就可以派上用场。
Bonree Zeus 应用场景：
站在用户的角度去思考
Bonree Zeus已经在博睿数据的客户群体中进行了长期和广泛的应用。在博睿数据产品中，Bonree Zeus常见的使用方式如图所示：
这一方法可以从大量的应用服务、中间件服务、手机App、Web页面(含各种终端）、小程序和IT基础设施中采集海量数据，并经过预处理和清洗之后写入消息队列，Bonree Zeus可以在实时节点自动消费消息队列完成数据写入，并将数据最终存储到Bonree Zeus的历史节点。
与此同时，报表展示平台、告警服务、数据挖掘和AIOps都能够从Bonree Zeus查询到各自需要的数据，AIOps会将模型训练数据以及预测结果写回Bonree Zeus实时节点，从而形成数据闭环。
利用这一闭环，
Bonree
Zeus实现了典型的五类应用场景：
(Application Performance Management)
APM主要是对服务器的各种性能指标数据和少量日志数据进行应用。
(IT Infrastructure Management)
ITIM工具捕获IT硬件设备、软件和网络设备的各种资源利用指标和网络统计指标。
(Digital Experience Management)
相对APM，DEM更加侧重于用户端性能数据的调取，其中包含指标数据、日志数据。
(Network Performance Management)
NPM侧重于网络本身以及网络中的固定服务的可用性，其应用的主要形式也是指标数据。
(Artificial intelligence for IT Operations)
面对海量数据，Bonree Zeus提供的高并发低延时的查询和高吞吐量的入库特性，为数据挖掘和AIOps提供了实时可靠的数据原料和数据仓库。
经过10余年行业深耕，博睿数据如今已经在数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等核心环节具有较强的竞争力，能够满足国内企业不断变化升级的市场需求
。
面对新形势下的挑战，博睿数据正在积极拥抱新技术变革的浪潮。Bonree Zeus基于自研的 PB 量级数据列式压缩存储及响应式分析技术，正在帮助越来越多企业，对业务产生的海量数据进行落盘存储和快速查询分析。
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