Как стать автором
Обновить
4
0
Константин Шимановский @kvsman

Пользователь

Отправить сообщение

Мы достаточно долго думали над вопросом ценообразования на новую продукт. Пока остановились на лицензионной серверной политике. Сейчас возможно приобрести серверную лицензию пакетами (один пакет - 50 одновременно работающих через веб-браузер пользователей). Доступно или бессрочное приобретение (цена с учетом скидок может начинаться от 1,5 млн рублей за пакет) или годовая подписка (аналогично, с учетом скидок от 650 тыс. рублей за пакет).

Вопрос персональной (индивидуальной) иди академической (для ВУЗов) лицензий мы сейчас обсуждаем, но пока такого прайса нет.

Всю информацию о продукте, в том числе задать вопросы нашим экспертам и оставить зарос на получение демо-версии, можно на официальной продуктовой странице FlyBI (https://www.fsight.ru/flybi/). Сейчас вышла первая версия продукта, мы начинаем проводить обучение, получать первые отзывы и мнения. Будем очень благодарны всем за обратную связь.

Интересный обзор практического опыта, спасибо.

Расскажите, если не секрет, используется ли у вас Data Lake при формировании отчетности для ЦБ РФ (4927-У)?

Спасибо большое за позитивный отзыв. Отвечая на вопросы:

1)     Во многом быстродействие и аппаратные требования зависят от сложности проекта и объемов отчетов (кол-ва данных в них).Минимальные требования к BI- и веб-серверам представлены в нашей онлайн-справке (ссылка). Для отказоустойчивой и распределенной нагрузки мы рекомендуем использовать горизонтальное масштабирование и собирать кластер. Подробнее об этом можно посмотреть тут (ссылка).   При очень «экономичных» отчетах/дэшбордах каждая нода кластера выдерживает 200-250 одновременных пользователей. Для «средних/сложных» отчетов мы рекомендуем исходить уже из нагрузки в 50-150 одновременных подключений на одну ноду.

2)     Для обозначенного примера (2 млн записей в исходной таблице, 15-20 пользователей) с обращениями к СУБД раз в 2-3 сек проблем точно не возникнет. При тестовых испытаниях мы обычно ориентируемся на несколько сотен одновременных пользователей и объемы данных от 1 млрд. записей. Тут правда разные СУБД по-разному реагируют на такие эксперименты. Oracle/Teradata пока самые «стрессоустойчивые». PostgreSQL/Greenplum – если часами непрерывно и постоянно их «мучать», начинают «хандрить». Clickhouse – где то посередине. В след. статьях я планировал привести некоторые графики нагрузки в разрезе отклика нашего BI на отчеты с разным количеством данных. Думаю, там все будет наглядно.

3)  «агрегаты, инкрементируемые к примеру раз в сутки…» - да, тут все верно. Прямое обращение из BI к исходным (первичным) данным не единственное решение. Когда частота обращение к агрегатам на порядки превышает регулярность обновления самих первичных данных, то адаптированная витрина – это самый оптимальный вариант. Кассовая (чековая) аналитика в ритейле или банковские платежи, наверное одни из показательных примеров. Но наш ROLAP как раз подходит для всех задач: и первичные данные и выделенная витрина.

4)     Qlik QVD. Да, такой режим мы тоже практикуем. In-memory в нашей Платформе реализовано в двух вариантах: a) все данные сразу целиком загружаются в ОЗУ с полным предварительным прогревом или b) создается файловый кэш и далее из него в ОЗУ все время «переподкачивается» востребованная часть данных, а невостребованная постепенно вытесняется. У обоих этих вариантов есть свои плюсы и минусы, свои «уместные» сценарии использования, свои требования к оборудованию. Про эту нашу технологию я тоже планировал сделать отдельную публикацию. Если кратко, основной плюс файлового кэша – это очень высокая (по сравнению с sql-запросами) скорость работы, особенно при сложных условиях фильтрации (при «отметках» в сотни тыс. элементов - это секунды по сравнению с минутами при sql-запросах). Основной минус – длительное обновление маленьких фрагментов данных, т.к. приходится проводить сложную переиндексацию. В итоге – мы рекомендуем файловый кэш использовать для режима только чтения (например, в случае с дэшбордами). А "прогрев" полного кэша – для режима расчетов или загрузки данных.   

Платформа "Форсайт" поддерживает работу в разных виртуальных средах: Docker, Hyper-V, VMware и др. (подробнее можно посмотреть в онлайн справке https://help.fsight.ru/ru/mergedProjects/Setup/01_sysreq/virtualization_platform.htm).

В отдельных Docker контейнерах могут быть размещены разные составляющие кластера платформы (BI-сервера, веб-сервера, балансировщики, сервер СУБД и др.) Такие "docker-инсталляции" функционируют у ряда наших заказчиков.

«White label» - это не совсем про нашу компанию. Мы не стремимся скрыть реальных авторов и маскировать все под своим брендом. Всегда говорим все открыто, как оно есть.  Смотрите, наше публичные мероприятия с технологическими партнёрами - https://www.youtube.com/playlist?list=PLadp5d9Pvqpy089LuJOzRcVnL8L59cFVo .

При OEM моделях мы постоянно в тесном контакте с партнёрами-исполнителями. Таких компаний сейчас не так много. Поэтому большинство лидеров из их техн. команд мы знаем лично. Всегда стараемся быть с ними в тесном контакте, помогать лучше использовать возможности решений "Форсайта". При непосредственном «встраивании» наших продуктов/технологий в другие программные решения мы проводим авторский надзор такой реализации.

Поэтому когда продукт выпушен под маркой «Форсайт» - это точно будет не «Abibas». Если я правильно понял комментарий выше.

Поддержка одного только типа Double - это было очень давно. Сейчас для вещественных чисел можно выбрать Decimal или Double. В платформе есть специальная настройка.

Сейчас основной фокус деятельности самой компании «Форсайт» направлен в первую очередь на российский рынок. На основе этой стратегии мы, в том числе, формируем road map развития нашей платформы. Без этого никак. Но в партнерской экосистеме Форсайта есть и компании-интеграторы, работающие с нашими продуктами на международном рынке. Там наша платформа также пользуется успехом.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Россия
Зарегистрирован
Активность