围攻数据三大痛点,睿帆科技如何贴身肉搏

重击PB级数据“处理能力、处理效率和处理成本”三大痛点。


“这位先生请留步,麻烦扫一下二维码并将结果给我们看一下。”

这是疫情期间每次出入小区最熟悉的话之一。

2月中旬,三大运营商开通疫情防控行程查询服务,向用户提供手机漫游地信息,查询个人轨迹,排查疫情风险。

这项全新的防控手段背后,是由国家主导的全国性大数据综合分析平台以及一系列的大数据技术在支撑。

这些已经融入平常生活的习惯里,有睿帆一份功劳。

犹记疫情高发期间,运营商急需搭建疫情大数据应用,睿帆作为三大运营商重要的合作伙伴,义不容辞进入战斗模式,以其代表产品“零距大数据中台”为基础开发应用,从10个人近一个月的开发周期,降低到2—3人近一周的时间,及时且有效地为运营商提供了技术定心丸。

输出潜在感染人员名单、分析疫情趋势、建立驻留人员热点区域图,需要对海量数据进行调取分析。不同于传统排查方式耗时费力,通过睿帆其大数据平台在线分析模型,可在几分钟内调出结果。

睿帆的“能耐”远不止如此。

零距大数据中台的过人之处




成立于2015年的睿帆科技,已在AI+大数据市场摸爬滚打了5年,并锻造出一套支持PB级数据处理、一站式免编程的中台产品体系——零距大数据中台。


拥有PB级处理能力的Baymax大数据科学平台、分布式分析型数据库雪球DB、大禹中文智慧文本平台是睿帆当前打磨的三款核心产品。
聚是一团火,散是满天星。用一句饭圈用语形容睿帆的产品并不为过。
人人都知大数据之必要,却仍有大量企业茫然于自身的确切需求,加之高价买入的大数据产品,后续也需较高的人力成本做适配自身的开发。
这是企业数字化转型之痛,也是睿帆价值之体现。
以Baymax大数据科学平台为例,为降低企业的再开发成本,在“易用性”和“可视化”两个目标的驱使下,睿帆通过两个方面来简化流程。
一是采用拖拽式流程图形式;二是预置了多种数据处理节点和常用算法以及机器学习算法。
也就是说,使用者无需拥有大数据底层开发经验,进行拖拽方式,就能完成如数据处理、数据分析、数据融合、数据管理、流程开发等一系列功能。
简单来讲,这款产品有一举多得之效:
不仅降低了数据开发的门槛、使用者数据处理工作的难度,企业人员可以快速搭建数据处理流程,还极大地降低了沟通成本,企业能将更多的精力集中在业务本身,快速响应业务需求,最终加快项目实施进度。并且,还能清晰描述数据流向,便于后续维护工作。
不只是灵活好用,强大的实力也不容小觑。
Baymax大数据科学平台拥有超大规模数据处理能力,支持千个节点以上的超大规模计算机集群,具备PB级别的数据处理能力,并支持无限扩展。
作为一个超级平台,还有如大白般的细心与体贴,任务完成之后,Baymax大数据科学平台可全程对数据处理流程进行深度检测,并对每步执行的结果数据进行监控。
对工作流任务的管理也不在话下,配置工作流结束后,还能自动生成任务,并灵活配置任务运行策略。
明星产品雪球DB,是睿帆在零距大数据中台基础上,自研的一款具有千亿级数据毫秒查询速度的分布式分析型数据库。
数据仓库平台Hive虽是业内常用,但效率低、延迟较高,不够智能化且调优较为困难,无法提供便捷高效的数据交互、多维分析、快速查询服务,雪球DB由此诞生。
雪球DB有四大杀手锏:快速、稳定、易用而且丰富。
通过列式存储、向量化执行方式,达到千亿级数据能够毫秒级查询,处理高效极速,支持数百高并发在线即席查询。将数据分布式并行处理,并对数据多地备份自动同步,保证数据安全。另外,还具备超大规模数据的实时写入以及索引、数组及嵌套等功能。
因此雪球DB以其强势的麒麟臂,打入对查询效率及速度需求较高的市场,比如每天产生数亿条数据(车牌、品牌、车速、时长等)且对即时查询要求颇高的城市交通领域。
事实证明,雪球DB响应速度是市面上其他数据库的数百倍之多,经过市场验证的实力也获得了公安部第一研究所的测试认证。
而大禹中文智慧文本平台则是一款NLP自然语言处理系统,它用少量语句训练即可完成文本处理、存储、识别、关联、分析、交互查询的综合性文本处理系统,其中包含了多个基础模型,大幅提高海量文本处理效率。
睿帆的这套产品组合拳,打法有招有式,相辅相成又各有所长,共同组成大数据产业链的中间层——数据中台。
其上对接汇总的各类信息,下承接底层的各类应用模块,避免企业重复开发,确保前端业务“轻量化”,提供数据提取、整合和统一输出能力,促进企业从数据到业务的价值挖掘和释放。


站在技术的高墙



睿帆的平台竞争壁垒缘何而来?强大的人才和硬核的技术。


人才在任何时候都是争夺的资源,好比在游戏中,搭配好一个队伍队员定位,才能输出强大的战力。
细观睿帆的创业团队,蓦然生出一种“大数据专家集中地”之感。
NNT data、Teradata、华为、阿里、摩托罗拉、Nokia,核心成员无不来自全球知名企业,每个人都是在大数据行业及相关领域浸润多年的专家。
比如CEO于海中,拥有IT和车联网二十年从业经验;CTO王雪博士,专注于数据算法研究二十年,精通所有大数据算法及编程语言,主导睿帆的产品路线走向;大数据科学家李求实博士,二十年数据软件开发经验;曾任职Teradata的王志明,深厚的软件架构功底;曾就职于阿里的毛禹,也是诺全景创始人,专业技术与创业能力并存;负责市场的副总经理于东,丰富的运营管理和业务拓展经验。
其他大牛不一一赘述,这个核心团队,以各自经过市场考验的技术水平和项目经验将睿帆的板块补齐。
睿帆的团队是其技术围墙牢实的地基。
当5G和物联网强势袭来,各行各业的数据爆发式增长,数据以PB量级生产,要想实现数字化,必须攻克数据的接入、存储、管理、分析和输出这几关。
而之前的TB级数据处理技术不再满足市场需求。在敏锐的洞察力基础上,睿帆启动高配置的“人才技术发动机”,凭着一股子不服输的劲头,率先攻克PB级数据处理能力,并形成四大核心技术。
接入上,在数据源适配技术和种类上着力,不仅拥有应对PB级数据的多源输入输出适配技术,适配数据源超40种,甚至可以接入文本类、二进制数据、视频、音频等特殊数据源。这也使得睿帆大数据平台可应用的行业非常广泛。
存储上,节点宕机时的负载均衡优化专利技术可让整个系统在一个节点宕机时保证系统负载均衡,避免节点的雪崩效应。
管理上,其PB级数据的算力资源优化技术能避免海量数据计算时消耗系统资源,极大提升计算效率。
分析上,以PB级数据逻辑验证预处理技术,通过采样运行方式使得用户无需真正提交任务即可验证任务逻辑,避免每次进行海量数据计算耽误开发设计,提升整体数据开发效率。
如今,睿帆的PB级数据处理能力,支持1000个以上的节点,日均新增数据处理量达PB级,还拥有随时监测数据波动的跟踪能力,能够灵活应对数据高峰。
而后睿帆又首次将“无代码”+“低代码”+“SDK”三级开发模式带入大数据领域,形成三级开发模式与PB级数据处理能力的护城河。
数字化和网络化使得各行各业的客户对应用开发的需求更加个性化,期望的开发周期也越来越短,传统的开发方式已经难以满足客户的需求。
而无代码/低代码平台可以通过总结现有的业务逻辑,标准化流程,使得业务人员也能在培训和学习之后从事开发工作,让业务和程序更好地结合,在满足市场瞬息万变的需求同时降低开发所需成本。
提高速度、降低成本、降低技术和人员门槛,睿帆从数据处理上给予客户最优化的服务。
用户基于图形化界面,无需编程或者少量编程,采用拖拉拽、参数配置、逻辑规则定义、模板组件调用等方式,即可完成应用程序开发,同时还可以将开发效率提升数倍甚至十数倍以上。
如此一来,业务人员不必花费大量时间等待开发人员开发应用程序,应用程序可以快速应用于企业生产中,帮助企业解决经营过程中的问题。
睿帆的开发模式使得维护上也更容易,由于低代码平台上可用的模块已经过无缝集成的预测试,添加新功能时不必担心兼容性。
可以说,睿帆的无代码和低代码降低企业运用大数据的门槛,从生产力、速度、费用各个方面为客户降本增效。
除了拥有技术壁垒,睿帆在信息安全上也颇为重视,主要通过三种方式:通过用户自定义脱敏规则,接入时就能完成数据脱敏;进行数据权限管理,让平台后台无法查看具体脱敏数据;不存储数据。
这些融入睿帆产品体系的技术,通过多渠道大数据集成、企业级大数据存储、全链路大数据治理、免编程大数据开发多个层面,让海量数据更高效、成本更低,更灵活。


5年厉兵秣马的数据版图



大数据的千斤顶,慢慢掀开每个传统行业沉重的袈裟,经年累月被折叠的、散漫的数据,海量源源不断的新增数据,其价值在进入市场的企业们竞跑下得以重见天日。


睿帆是如何在千军万马中突出重围的?
以助力企业IT化建设的睿帆,最初从通信行业切入,2015年刚刚踏入4G时代,传统Oracle架构无法处理现有数据规模且成本高,每天新增的大量数据迫使运营商急需高性能的数据分析工具。
彼时,睿帆已经形成了海量数据处理的通用型平台产品,针对 Oracle 的弊端,着力于提升流程效率,在离线分析的时效、实时与近实时的即席实时交互分析、数据可视化方面乘胜出击。
这一创新让睿帆一举打入通信行业,并在后续成为各大运营商非常重要的数据处理供应商,目前为全国近一半的省份提供数据处理支持。
在日后的市场锤炼中,睿帆通过产品迭代、技术革新,开启小跑模式,驶入多个细分领域。
轨交领域,以睿帆与佳都联合打造的智慧地铁示范站为例,项目是在支持PB级数据处理、一站式免编程的零距大数据中台的基础上,搭建了PB级苛刻场景极速查询的分布式分析型数据库雪球DB。
这套可对历史数据、数据模型、报表应用等进行移植,全面整合业务数据的MICS数据中台系统,对轨交各板块的设备数据进行全面感知、融合、挖掘、动态传输、实时分析,在乘客服务、运营管理、企业管理等为科学决策和智能控制提供精准的个性化服务。
AI落地规模最大的公安安防领域,对智能化的需求尤为强烈,睿帆总结出一套公安大数据落地途径。
打磨核心技术。
针对安防领域图像、视频、指纹等多维的半结构和非结构化数据信息,睿帆提高数据关联查询和检索分析,如:行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、與情分析等多种分析研判手段。

构建定制化平台。

通过云化、物联化、大数据化、智能化的方式,实现警务信息“事前预防/预警、事中实时分析决策、事后研判/侦破”目标的情报大数据中台,并串联睿帆在警务领域的业务、知识、数据、技术以及决策能力,进行场景落地。


具体来说,全面感知、分析、整合警务运行中的各项关键信息,根据各种具体业务场景,利用沉淀下来的有用信息,通过睿帆的技术进行数据加工和处理,并提供高效、快速地智能决策。


5年来,睿帆一直重仓大数据核心技术 ,以贴合用户需求的解决方案,在大数据领域跑马圈地,睿帆的实力和努力都得到了正面回应,荣获如中国信息技术大数据领域影响力企业、“2020中国人工智能商业落地价值潜力100强榜单”等殊荣,这一系列荣誉的背后,是睿帆科技多年来坚实的付出与成长。



数字世界的璀璨星


毫无疑问,未来是数字的世界,但这前路却也崎岖颠簸。


一边是阻挡不住蓬勃之力的数据市场:
2019 年中国数字经济规模为 35.8 万亿元,占 GDP 比重达 36.2%。IDC数据,中国数据量将在2025年达到48.6ZB,占全球数据量的27.8%,成为全球最大的数据中心。
一边几近恶劣的国际形势:
中美之间日渐激烈的政治、贸易摩擦,以及大数据技术和市场都被国外巨头盘踞的背景下,中外关系犹如悬在头上的达摩克利斯之剑,犹如被人握住命运的喉咙,中国企业步履蹒跚。
严苛模式的通关法则下,既是悬崖也是拐点。毕竟,被逼到绝境的赛亚人才能变成超级赛亚人。
而国家不断战略性“增持”,新基建的七大领域无不涌现大数据的身影,给了中国大数据企业奋勇争先的勇气,国产替代趋势越加明显趋势下,整个大数据乃至科技行业都在厉兵牧马。
这是睿帆们的大好时机。
在阿里等主要围绕数据中台底层的核心能力搭建基础设施时,以睿帆为代表的 垂直型公司,深耕细分领域,将数据与传统行业进行深度融合,双方共同填充大数据生态圈。
更新迭代频繁,严峻竞争环境下,数字化转型可能直接关系到企业的生死存亡,大多数中小型企业成本压力大,需求细拢,睿帆胜在能为中小企业提供定制化、成本更低,更灵活的数字化服务。
眼下,数据处理层攻城拔寨的睿帆,触角向业务层延伸。其“睿擎行业智慧大脑”计划,着力于将行业know-how以能力组件形式沉淀到平台上,打造全新的产品解决方案生态体系,在数据处理能力基础上深入挖掘企业需求,帮助企业实现数字化转型。
“以更低的成本、更快的速度解决问题,构建起品牌核心竞争力。”总经理于海中点明睿帆未来的方向。
也期待着更多如睿帆的黑马,让大数据市场繁星满天。