如何给 8000 人开一张报表的权限?苏宁多维报表平台应用实践!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何给 8000 人开一张报表的权限?苏宁多维报表平台应用实践!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

伴随“大数据”浪潮的来临,数据决定成败的观念已波及社会的各行各业,深刻影响和改变着人们的思维。在工业界,数据已成为企业核心竞争力之一,越来越多的企业已经开始不满足于单纯的收集存储数据,都开始尝试通过不同的途径发掘数据宝藏。

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假设数据有 10 个维度,每个维度有 10 种取值,如何做到任意组合、任意视角的分析?这正是多维分析平台要解决的问题。

这两年,涌现了不少的优秀开源产品:如 kylin、druid 等,linkedin 今年也开源了自家解决方案  pinot,多维分析平台的热度可见一斑。本文将与大家分享苏宁多维报表平台的探索之路。

多维报表分析的发展史

如下图是多维报表的发展历史。1969 年,Congnos 成立,专门做多维报表。1970 年,Express 成立,于 2000 年被 Oracle  收购,变成甲骨文的多维报表方案。1984 年,Metaphor 成立,首创了基于关系数据库来模拟多维操作。1993 年,Olap 诞生。1999 年,微软推出  OlapService 产品。2007 年,IBM 收购了 Cognos。

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为什么苏宁要自研多维报表平台?

苏宁是一家传统企业,早期使用 Saas 系统做报表、ERP 管理和财务数据的管理,后来采购了 WEBI 系统,来配合 SAP 系统的使用,其中 WEBI  系统于 2016 年停止维护。2013 年,苏宁采购了 Cognos8 版本系统,目前 Cognos 上面有 2-3 千张报表,每天定时生成。

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上图是 WEBI 系统界面,下图是 Cognos  界面,多维分析软件的界面大多雷同,一般基于一些维度、指标,进行选项勾选,做出报表,进行可视化图形分析等。

从苏宁的角度来看,自研多维报表平台,主要因为以下四点:

商业费用。

性能过慢。性能不能满足使用需求,跟不上业务场景变化。

技术驱动。苏宁在去 IOE,技术驱动,全面积累。

维护困难。

苏宁多维报表平台方案概述

苏宁多维报表平台设计理念

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Olap 方案的最终理念归结于数据、信息、知识三部分,首先要拿到原始数据,进行信息的提炼,再根据信息,进一步提炼出知识。

数据部分,涉及到采集、清洗、仓库以及算法平台等细节。

信息部分,通过数据汇总、建立模型,多维分析引擎等一系列步骤而成。

知识部分,包含自助报表、权限控制、可视化分析,是通过信息进一步提炼的结果。

苏宁多维报表平台的架构

如下图是整个平台的架构,最底层是业务系统,主要功能是采集数据,如用户日志,各种业务系统日志。数据仓库层,做建模汇总,通过数据服务对外开放。报表工具制定一个报表,来做定制化报表分析等等。蓝色部分依赖于云计算平台。

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苏宁多维报表平台架构的整体流程

把整体流程提炼成数据采集、数据建模、Olap 加速和报表分析四个部分。数据采集不用多说,数据建模方面,可大可小,最简单就是提炼出所需的信息。

建模更广泛的讲,可以做标签、算法、模型。建模的目的是为了做报表使用。只有通过 Olap  加速才能产出一个可用的报表分析。最后,是报表分析,这四步是紧密结合的一个流程。

Olap 引擎的技术选型

Olap 引擎选择理念

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市面上 Olap 种类很多,包含传统数据库,如 DB2,mysql,Oracle 等。MPP 解决方案,主要涉及 Green  Plum。还有一些新的技术方案,如 ES、Druid、Kylin 等。

那这么多的加速引擎,要如何选择呢?苏宁的做法是适配所有方案,也就是说没必要限制在某一个引擎上,调用那个引擎,由场景来决定,符合需求即可。

Olap 引擎之 Druid

目前,Druid 是苏宁比较重头的引擎,像用户流量日志,订单数据,这些数据都在使用 Druid。Druid 的特点有很多,这里主要介绍四点:

实时计算。从 kafka 实时把数据写到集,支持实时索引和实时查询。

时间分区。数据一定要有时间字段,就是 Log 类。

列式存储。通过位置索引来操作。

聚合计算。像 count、distinct、sum、max、min 等等操作,已经满足绝大部分场景。

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如上图,是 Druid 一个应用结构,可以看到必须有时间字段,以及定义维字段和指标字段。指标字段就是聚合,聚合方式是用近似算法。这里应用到了基于  Druid 做的聚合插件,但是没有做开源。

Olap 引擎之 Druid 高效的原因

列式存储,快速维度过滤。列式存储就是一行只存一列。例如,有一列肯定是姓名,这是姓名的维度。

Rollup 压缩。在数字上,定指标。

高效的聚合算法。聚合是把多条数据聚合到一起,可以节省空间,提升效率。

Olap 引擎之 Druid 的 SQL 支持

这里值得一提的是选用引擎标准有 SQL 接口,但 Druid 本身却没有 SQL 接口。这里用到的解决方案就是 Calcite,可通过 SQL 来操作  Druid,也就是通过 SQL 定义某个指标或维度。Calcite 并不是通过任何改造都可以用。

Olap 引擎之 ES

ES 的功能主要有数据分片,高效索引和聚合计算。索引选用的是目前索引开源方案中比较不错的 Lucence。它本身也没有官方 SQL 接口。

ES 设计的目的是做搜索,储存一些明细数据,而不需要时间字段。如用户画像数据,要快速做报表和监控之类,数据量非常大,就比较适合用  ES。而像日志这样的就适合用 Druid。

苏宁多维报表平台的性能优化

针对性能优化,我们的主要策略就是缓存。首先分几个场景

非日志类数据,定时更新(典型的是用户画像)。

日志类数据(append only,时间分区):定时更新。

日志类数据(append only,时间分区):实时更新。

场景一:非日志类数据,定时更新(典型的:用户画像)

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日志类数据(appendonly,时间分区):定时更新、实时更新

日志类数据的特点是:历史数据一旦存储好,就不会变动,针对历史数据的查询,可以进行加速优化:

  • 缓存。

  • 预计算。

针对热门报表,如销售,用户经常使用的维度组合可以提前做预计算,来加速。

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苏宁多维报表平台的业务策略与架构选择

权限控制

苏宁有 30+大区,500+城市公司,1500+门店,1300+易购服务站,如何给 8000 人开一张报表的权限?方法有二

维护报表权限维度:大区、城市公司、门店等。

抽取 ERP 中人员身份信息,进行权限自动匹配。

衍生指标计算-同比、环比、占比

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基础指标:由当前数据直接计算得出,无需其他数据。

衍生指标:一般由多个基础指标数据(不同指标或不同维度)计算得出,甚至需要第三方数据确定。

逻辑:如判断哪一天是同比天,需要第三方逻辑数据。

衍生指标计算

  • 复购率。

  • 财务指标:(xx产品结构实际进销差率- 其他产品结构进销差额/ 其他产品结构付款金额)*变动比例(销售占比平均值-销售占比实际值)*产品总付。

苏宁多维报表平台的未来展望

未来,苏宁平台的 SQL 统一由 Calcite  支撑,还有多模型组合。目前,苏宁还是单模型组合,因为用户希望在一张报表既能看到流量,又能看到销售数据,后期会进行多模型组合,还会做一些可视化方面的建设。

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王富平

苏宁大数据中心高级架构师

历任百度大数据部高级工程师、 1   号店搜索与精准化部门架构师,一直从事大数据方向的研发工作,对大数据工具、机器学习有深刻的认知,在实时计算领域经验丰富。2013   年,基于公司实时处理平台设计开发了 SQL on Stream   解决方案。热爱分享和技术传播。目前关注方向为数据分析平台建设,旨在提供一个平台级别的数据服务,打造“数据即服务”的一站式解决方案。

以上内容根据王富平老师在 WOTA2017 “大数据应用创新”专场的演讲内容整理。

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本文出自 “12562290” 博客,请务必保留此出处http://12572290.blog.51cto.com/12562290/1946618

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