Case Studies
Клиент 360
Данные о клиентах представлены во множестве разных систем. Маркетинг и производство видят клиента по-разному. Создание личного кабинета клиента, мобильного приложения, индивидуальных программ лояльности требуют объединения знаний в едином отказоустойчивом сервисе, доступном миллионам пользователей онлайн.
Объединение In-Мemory СУБД и платформы приложений помогает извлечь данные, привести к общему знаменателю, поддерживать в актуальном состоянии, и предоставить потребителям в виде масштабируемого сервиса. Технологическим паттерном уже воспользовался ряд крупнейших российских компаний в различных отраслях.
Шина данных
Шина данных широко используется в современном IT ландшафте. Она позволяет подключить к единому потоку событий произвольное количество потребителей. Преимущества построения шин данных на основе технологии Пикодата состоят в мощности и гибкости получаемых решений. Так, у команды «Пикодата» есть опыт построения шины с пропускной способностью до 1.000.000 событий в секунду.
Эта шина поддерживает как стандартные возможности (произвольное количество потоков, подписчиков, получения последних сообщений), так и сложные многокритериальные фильтры сообщений. При этом в нашем решении сохраняются возможности горизонтального масштабирования, то есть наращивания пропускной способности.
Доступность 99.99%
Даем гарантию, что время простоя системы не превысит 15 минут в год благодаря многолетнему опыту разработки и эксплуатации систем такого класса.
Используем алгоритмы репликации Raft, позволяющий продолжить обслуживание при выходе из строя до половины серверов. Также уделяем внимание сценариям обновления и расширения кластера. В Пикодата был разработан собственный инструмент — Stroppy — для тестирования отказоустойчивости СУБД в средах с регулярным выходом из строя узлов и отказов сети. Все решения проходят проверку отказоустойчивости перед внедрением.
Используя нашу технологию в своём IT ландшафте вы повысите доступность и отказоустойчивость всех компонент, за счёт кэширования наиболее горячих данных, обеспечения независимости источников и потребителей данных, снижения нагрузки на устаревшие информационные системы.
