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title: 跨越速运案例-客户案例-分布式数据库-OceanBase
description: 基于 Flink+OceanBase 构建架构简洁的实时分析，数据处理时效提升50%，资源成本节省50%，排查问题时效提升40%。
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# 基于 Flink+OB Cloud 构建架构简洁的实时分析

- 50 % 数据处理时效提升
- 50 % 资源成本节省
- 40 % 排查问题时效提升

## 一、业务背景

跨越速运作为一家大型综合速运企业，其业务背景主要集中在物流行业，特别是针对快速、高效、可靠的货物运输服务。随着中国经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，物流行业面临着前所未有的机遇和挑战。消费者对于物流服务的期望不断提高，特别是对于货物追踪的透明度、运输速度和服务质量的要求日益增长。

在这样的背景下，跨越速运需要处理大量的物流数据，包括订单信息、运输状态、配送路线、客户反馈等。这些数据不仅数量庞大，而且更新频繁，需要通过高效的数据处理和分析能力来优化物流运营，提升客户满意度，并在激烈的市场竞争中保持优势。

跨越速运拥有超过100位BI分析师，他们需要依赖大数据平台进行日常工作，包括数据研发和分析。公司的数据服务场景包含超过一万个数据接口，日调用量超过1000万次，同时保持99%的查询时延小于1秒。为了进一步提升用户体验，跨越速运对数据库提出了一系列要求，包括极致的查询性能、稳定的计算引擎能力、实时写入更新支持、易用性以及对多种数据源的支持。

## 二、业务挑战

1. **数据来源多样性**
      1. **​**物流行业的数据通常来自多个业务系统和模块，需要将这些不同来源的数据进行实时整合和处理，这要求实时分析解决方案必须具备高度的灵活性和兼容性。
 2. **数据时效性要求高**
      1. **​**随着物流行业的竞争加剧，用户对数据查询和响应时效要求也在逐渐提高。比如在运单分析中，为了满足用户查询需求，系统需要实时更新过亿行的数据表，达到亚秒级（1GHz/秒）的查询时效，以及多表关联后对任意维度、字段进行聚合。
 3. **技术集成和维护成本高**
      1. **​**实时云端分析架构需要自研 HBase CDC，我们投入了更多的资源进行维护和更新，增加了研发成本和复杂性。由于实时云端分析架构的复杂性，链路相对较长，排查问题可能变得较为困难，同时，涉及多个组件和技术的集成，需要定期进行更新、优化和故障排除，维护成本变高。
 4. **数据一致性和准确性**
      1. **​**在实时更新和查询的过程中，确保数据的一致性和准确性是一个重要挑战，特别是在高并发和大数据量的环境下。

## 三、解决方案

1. **HTAP混合负载**
      1. 原业务系统使用 MySQL 支持 OLTP 场景，OLAP 场景使用某 AP 型数据库，但还有许多业务需要兼顾事务处理和实时分析能力。例如实时运单分析场景，既需要实时写入数据、更新数据，又需要良好的实时分析性能。OceanBase 一套系统同时支持 OLTP 和 OLAP 能力，且业务间不影响，正好满足业务需求。
 2. **丰富的大数据生态对接**
      1. 基于OceanBase的实时运单分析架构：
             1. 第一步仍然对业务库 MySQL 配置 Canal 监听，生成 Binlong 数据，写入 Kafka；
                      1. 第二步用 FlinkSQL 读取 Kafka 数据。将同主键但不同来源模块的字段写入 OceanBase，此时已经是实时加工的运单宽表，可以直接使用大数据的各类平台对外提供使用；
                                 1. 第三步使用 OceanBase CDC+Flink 状态管理做分层计算。通过聚合分层再写入 OceanBase，根据不同需求，使用大数据的各类平台对外提供使用。

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## 四、应用场景

下图是实时运单公共层的示意图，可见业务数据经过订单、跟单、配载、调度、质控、财务等系统，经过基础字段整合、复杂关联计算，实时写入运单域 DWD 大宽表，并存储于 OceanBase 中，然后通过大数据平台对接铸剑系统，进行实时运单的分析与查询。

借助 OceanBase CDC+Flink 状态管理，做分层计算并轻度汇总 DWS，对近 15 天的时效产品分析数据表和各线路走货量进行数据分析，并通过大数据平台的数据接口服务，提供给用户。

最终，使用轻度汇总的近 15 天运单时效产品分析统计表，经过高度汇总形成 ADS 层的大盘指标，如近一周的时效达成率、当日的客诉量等指标，通过 QuickBI 做成可视化的数据门户，让数据可以更加直观、实时的展示。

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## 五、客户收益

1. **数据处理时效提升 50** **%**
      1. **​**从数据整体的时效性上而言，升级后的架构比原架构快 5~15 秒，数据处理时效提升 50 %
 2. **排查问题时效提升 40%**
      1. **​**原架构链路复杂，排查问题困难，而升级后的架构只需 Flink + OceanBase，链路简单，排查问题更加方便，排查问题时效提升40%。
 3. **资源成本节约 50%**
      1. **​**原架构需要多维护一套 HBase 集群，多写入 2 次 Kafka，和多写入一份数据到 DB-X（某AP实时分析数据库)。而升级后的架构则只需一套 OceanBase，节约了集群成本，资源成本节约 50%。

![跨越速运](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*CurPT4tDQWgAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) 跨越速运成立于 2007 年，是一家在物流行业颇具影响力的大型综合速运企业。随着国内经济的持续增长，消费者的购物习惯也在不断变化，对物流行业的需求呈现爆发式增长。目前，跨越速运的服务已经覆盖全国 99% 的城市，年服务企业超 100 万家。 [ 行 业 ] [其他行业](https://www.oceanbase.com/customer/dakashuo?industry=other&tab=all) [ 应用场景 ] [HTAP 实时分析](https://www.oceanbase.com/solution/htap) [大存储类数据库降本](https://www.oceanbase.com/solution/large-storage)

### 目录

- [一、业务背景](#yewubeijing)
- [二、业务挑战](#yewutiaozhan)
- [三、解决方案](#jiejuefangan)
- [四、应用场景](#yingyongchangjing)
- [五、客户收益](#kehushouyi)

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