一汽-大眾汽車有限公司（簡稱一汽-大眾）于1991年成立，是我國第一個按經濟規(guī)模起步建設的現代化乘用車工業(yè)基地，旗下有奧迪、大眾、捷達三大品牌20余款產品，覆蓋A、B、C級全系列乘用車型。
為了更好地服務客戶，一汽-大眾通過分析客戶使用習慣及偏好、產品個性化需求收集等方式，多維度滿足用戶購車和體驗需求。
但隨著數據挖掘的深入，對BI平臺的要求也越高，為解決報表業(yè)務系統(tǒng)數據量的快速增長、數據匯集、交互分析難等難題，一汽-大眾攜手華為云數據庫在MEP（經銷商多功能生態(tài)平臺）-BI平臺項目合作中取得了突破，跨越了挑戰(zhàn)。
實時數據更新 才能具備更快的市場反應能力
眾所周知，BI平臺的報表系統(tǒng)可以連接多維數據庫。報表是幫助用戶掌握和了解數據，企業(yè)決策者通過實時數據進行分析和挖掘，為業(yè)務的變化及時作出應對策略。
一汽-大眾4S門店的BI報表業(yè)務需要實時匯集所有門店的數據，面臨巨大的技術挑戰(zhàn)：60+MySQL實例，200+數據庫，共3萬張表需要數據實時同步到BI系統(tǒng)內。
如果按照傳統(tǒng)的數據入湖方式，需要配置3萬條數據同步鏈路，以及海量的工作比對數據一致性，維護成本極高，同步效率低下。此外，隨著數據量的膨脹，現有的數據庫無法支撐數TB級別的數據量。
因此打造支持海量數據存儲、數據實時同步的商業(yè)數據智能分析的BI平臺迫在眉睫。
面對一汽-大眾的業(yè)務挑戰(zhàn)，華為云在方案選型上的主要考量如下：
- 抽取數據對源數據庫影響最小化：抽取數據不能拖垮源數據庫，也不能對源業(yè)務的性能造成較大的衰減，甚至表被鎖定；
- 部署實施要輕量簡單：不需要在每個數據源安裝代理程序，即開即用，配置操作簡單易用；
- 數據一致性有保障：基于binlog解析進行邏輯數據同步，具有斷點續(xù)傳和嚴格的認點技術，有效確保數據一致性。
助力報表系統(tǒng)數據實時同步全面釋放數據價值
DRS(Data replication Service)華為云數據復制服務，可以將云上的數據通過多對一的方案匯集到具備寫入能力的華為旗艦型云原生數據庫GaussDB(for MySQL)中，保證數據一致性和實效性，再通過DRS實施同步，從GaussDB(for MySQL)同步到華為云數據倉庫GaussDB(DWS)中進行分析。
但要達到實時數據同步難度極大，因此，華為云數據庫解決了以下核心難題：
- 增加數據來源列，解決主鍵沖突：通過MySQL到GaussDB(for MySQL)的多對一方案，增加數據來源列，記錄server/database/table信息，避免多個源表主鍵沖突；
- 同步鏈路支持動態(tài)加減表：新增業(yè)務隨時需要增加同步的表，華為云DRS支持GaussDB(for MySQL)的鏈路動態(tài)增減表，配置更加簡單方便；
- 標記數據入湖時間，幫助實時分析：增加附加列數據行寫入時間和更新時間的列，標記數據插入和更新時間，為數據入湖及數據實時分析打下基礎；
- 引入緩沖數據庫，實時計算：針對1.8萬張表不停的匯集和寫入，選擇了百萬級QPS吞吐量和海量數據存儲能力的GaussDB(for MySQL)作為緩沖層數據庫，解決OLTP和OLAP數據庫之間天然的數據處理能力差異。基于DRS實時準確的數據同步后，華為云GaussDB(DWS)實現實時計算，極大縮短復雜報表的執(zhí)行時間；
- 數據實時精準同步：基于華為云DRS準確的數據同步能力，正常情況下延遲均在1s以內，為實時報表提供基礎條件，且數據同步準確度高，源端和目標端數據行數一致。
業(yè)務上線后，一汽-大眾業(yè)務報表系統(tǒng)維護的鏈路數量從3萬條降低至65條，工作效率大幅提升；同時10億級數據無一條丟失，極大降低數據比對工作；幫助一汽-大眾實現了銷售報表數據可用時間從1天降低為10分鐘，時效性大幅提升。
此外，緩沖層數據庫GaussDB(for MySQL) 具備海量數據存儲能力，最大支持128TB，超百萬級QPS吞吐，可支撐業(yè)務快速發(fā)展；基于GaussDB(for MySQL)的計算存儲分離架構，數據三副本存儲強一致，數據零丟失；RTO秒級，故障秒切換，全面保障數據安全。
一汽-大眾以用戶為中心，構建以數據分析為核心的生態(tài)圈，洞察用戶需求，提供高價值產品，深受客戶青睞。而華為云數據庫通過技術手段實現數據實時同步，從海量的數據中發(fā)現洞察，為企業(yè)經營決策提供數據基礎。
未來，華為云數據庫將持續(xù)攜手一汽-大眾通過數字技術，打造差異化有競爭力的數字化服務，滿足客戶對產品和服務日益增長的個性化需求。
