悦数图数据库

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江苏电信:悦数图数据库助力电信运营商宽带业务提效

随着 5G 和万物互联时代的到来,家庭和企业对宽带的需求持续增长,同时,基础设施的完善和运营商支持的网络设备规模的扩大使得网络拓扑更加复杂。因此,如何提高宽带业务处理的效率,以及如何有效地规划从终端和末端设备到机房设备的最优路径,成为了运营商宽带业务持续扩展亟需解决的瓶颈。 中国电信股份有限公司江苏分公司(以下简称江苏电信)隶属中国电信股份有限公司,是中国电信股份有限公司在江苏行政区域范围内设立的分支机构。一直以来江苏电信都走在电信集团科技创新的前沿,在云网融合、5G 与边缘云、数字化、网信安全、政企信息化应用等重点领域全面推进科技创新布局,争当数智化深度改革的排头兵。

宽带业务中的痛点与挑战

江苏电信在过去采用基于传统关系型数据库的系统做路由计算,该模式需要针对某地市的所有相关设备做全网路由预计算生成一张路由表,一次计算耗时接近一个星期,然后对于新的宽带申请订单基于生成的路由表实时查询。长此以往会面临两个大方面的问题,首先,全国地市众多,每一次的全网路由计算能耗巨大,但其计算结果往往仅仅有极小一部分会被最终会被使用,造成极大的资源浪费。其次,每次预计算耗时过长,路由表结果过期严重,往往出现施工人员到现场后发现不满足施工要求,比如指定光分纤箱、光交接箱空闲纤芯数不足或者相关分光器不可用等。核心痛点可被总结如下:

  • 新家装及政企宽带申请业务,由于路径链路深,权重多的特点,基于传统关系型数据无法做实时路由计算;

  • 现有技术手段需要为全网路由进行预计算,一次耗时 5~6 天,资源浪费大且数据过期问题严重;

  • 随着业务量增加问题日益严重;

传统数据库的替换选型

上述痛点究其根本原因,在于关系型数据库并不适合用于动态规划问题,在这类问题中,既需要处理极深的链路(即 SQL 中超过 5 次 JOIN,时效性无法满足要求),也需要提供丰富的路径语义(比如需要根据各设备的出入度、能力值、光缆长度、端口空闲度等多种参数做带权重路径排序,用 SQL 表达极为困难——这也带来了开发上的困难),而该类场景的处理正是图数据库所擅长的,能帮助很好地解决这些问题。

因此,为有效支持实时路由计算场景,江苏电信云网运营支撑部门决定采购一款具备高可用、高扩展性、高性能、易运维等特点的图数据库。该图数据库将成为其平台部门的重要组成部分,为运营商的业务提供坚实的技术基础。

选择悦数图数据库

江苏电信在多方对比后最终选择了悦数图数据库,作为一款专为高性能图数据管理而设计的分布式数据库,悦数具备江苏电信产品选型所要求的特性:

  • 高可用性:

悦数图数据库具备出色的高可用性,能够提供稳定可靠的服务。系统支持主备机制,并具备自动故障切换和数据恢复功能,有力保证了服务的连续运行,有效降低了因硬件故障或其他不可预知的问题导致的服务中断。

  • 高扩展性:

悦数图数据库采用 Shared-Nothing 分布式架构和计算与存储分离的设计,可以适应未来业务增长和数据规模的变化。系统支持水平扩展,能够轻松地增加新的节点和存储资源,满足不断增长的数据存储需求。

  • 高性能:

悦数图数据库在大规模图数据的查询和分析中表现出卓越的性能,能实现低延迟响应,并支持高并发访问,其查询引擎和存储引擎经过精心优化,是确保高性能的关键因素。

  • 易运维:

悦数图数据库提供了简单易用的部署和运维工具,以降低管理成本。系统提供友好的管理界面、详尽的文档和灵活的配置选项,同时支持监控和日志功能,以帮助运维团队及时发现和解决潜在问题。

  • 安全性:

悦数图数据库在处理敏感数据时,具备强大的安全性保障。系统支持数据加密、访问控制和身份验证等安全机制,以确保用户数据的机密性和完整性。

  • 生态系统集成:

悦数图数据库具备丰富的生态系统,能与现有的云服务、监控运维工具和其他数据存储系统无缝集成。这有助于最大程度地发挥图数据库的潜力,并简化整个系统的管理和协同工作。

效益提升

在采用悦数图数据库提供的解决方案后,江苏电信实现了以下业务层面的价值提升:

  1. 在家庭和政企宽带申请业务场景下,避免了 5~6天 的预计算,实现了数百毫秒级的实时路由规划计算,大大节省了计算资源。

  2. 成功避免了全网路由预计算所带来的数据过期问题。

  3. 路由规划结果现在可以便于可视化,且具有强大的可解释性

客户评价:

“悦数图数据库是一款优秀的国产图数据库,从图查询、图计算、可视化图探索、运维监控等方面提供了完善的解决方案。以实时路由计算场景为例,解决了困扰江苏电信十余年的痛点问题,后续希望基于悦数图数据库解决方案挖掘更多应用价值,助力数智化进程。”

总体而言,悦数图数据库解决了实时路由计算场景需求的同时也满足了云网运营支撑部门对高可用性、高可扩展性、高性能、易运维、安全性和生态系统集成的需求,助力其在复杂网络环境中实现了更高效的数据处理和分析。

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