BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Open-source BI - Apache Superset, Metabase, Redash » Суперкомплектация Apache Superset

Суперкомплектация Apache Superset

Airbnb«выжал все соки» из Superset и успешно масштабировала BI

 

Введение

Деятельность  Airbnb сопряжена с использованием большого количества данных. Для их анализа используется сразу несколько различных инструментов, главным из которых является Apache Superset™ или просто Superset.

Superset - это мощная платформа для визуализации данных и бизнес-аналитики, которая позволяет пользователям создавать интерактивные дашборды и отчеты на основе различных источников данных. С помощью Apache Superset Вы можете быстро и легко анализировать данные, отслеживать ключевые метрики и принимать важные решения на основе фактов. Эта платформа предлагает широкий набор инструментов для работы с данными, включая графики, таблицы, карты, фильтры и многое другое. Кроме того, Apache Superset имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который позволяет быстро освоиться с платформой и начать работу с данными даже новичкам. Если Вы ищете эффективный способ визуализации данных и анализа бизнес-процессов, то Apache Superset именно то, что Вам нужно.

Компания Airbnb принимала непосредственное участие в развитии  Superset. В прошлой статье мы подробно описали путь проекта и предпосылки появления новых функций. В этой статье мы хотим поговорить о технических аспектах масштабирования Superset,  а также об обширном комьюнити, благодаря которому стали возможны  пользовательские интеграции с другими корпоративными инструментами и системами.

 

Поговорим о цифрах

Компания Airbnb, стоящая у истоков Superset, тесно сотрудничает с разработчиками открытого кода. Благодаря этому активному взаимодействию Superset каждую неделю имеет дело с:

  • 2 000 пользователей;
  • 50 000 запросами SQL Lab;
  • 6 000 дашбордами и 125 000 графиками.

 

В настоящее время экосистема Airbnb насчитывает более 100 000 таблиц и виртуальных наборов данных, на основе которых создано около 200 000 диаграмм и 14 000 дашбордов.

Сотрудники самых разных рангов активно использует Superset для решения огромного количества задач, связанных с визуализацией данных и бизнес-аналитикой.

 

Как Airbnb масштабировал Superset

Чтобы обеспечить эффективную и бесперебойную работу Airbnb компания добавила  в Superset несколько полезных пользовательских функций.

 

Кэширование

Около 90% дашбордов просматриваются сотрудниками Airbnb каждый день и не по одному разу. Поэтому без ежедневного кэширования просто не обойтись. С помощью Apache Airflow компания реализовала эффективную стратегию «прогрева» кэша, применяемую к  регулярно просмотриваемым дашбордам. Поскольку Superset поддерживает кэширование запросов в Redis™*, Airbnb смогла загружать наиболее популярные дашборды в нерабочее время, тем самым снижая нагрузку на механизмы запросов в пиковые часы.

 

Domain Sharding

При загрузке дашборда в Superset отдельные запросы выполняются одновременно для каждого графика, представленного на дашборде. Это достаточно эффективно только в том случае, если дашборды сравнительно небольшие. При использовании дашбордов с большим количеством графиков мы неизбежно сталкиваемся с проблемами, связанными с настройками браузера. Большинство современных браузеров ограничивают количество одновременных запросов к одному домену (т. е. к API Superset), что приводит к замедлению рабочего процесса. Чтобы решить эту проблему Airbnb  создали опцию настройки  SUPERSET_WEBSERVER_DOMAINS. Установив этот параметр, администраторы могут разрешить столько одновременных запросов к дашбордам, сколько может выдержать их движок базы данных. Таким образом, можно поддерживать около 24 одновременных запросов к одному дашборду. Благодаря этой дополнительной функции пользователи могут создавать сложные дашборды, не влияя при этом на производительность системы.

 

Управление нагрузкой на движок базы данных

Superset можно оптимизировать по собственному усмотрению и подогнать его под свои нужды. Определенные виды модернизации можно провести только на уровне движка базы данных. Ввиду напряженной работы Airbnb многие запросы выполняются в среднем за 25 секунд. Поэтому, чтобы гарантировать, что кластеры движков баз данных не будут перегружены, компания предприняла следующие меры:

  • Маршрутизация запросов исходя из их приоритетности: для того, чтобы оптимизировать использование ресурсов, компания направляет свои запросы в разные кластеры, используя конфигурацию DB_CONNECTION_MUTATOR. Оптимизированные запросы к дашбордам отправляются в один кластер, а специальные запросы к SQL Lab - в другой;

 

  • Ограничение числа параллельных сеансов для каждого пользователя: для  каждого пользователя системы установлено ограничение: максимально возможное количество одновременных запросов к механизму базы данных равно 3. На первый взгляд может показаться, что этого недостаточно, но практика показала, что на деле такого количества запросов вполне хватает;

 

  • Ограничение размера больших запросов: компания ограничивает размер выполняемых запросов определенным объемом памяти или количеством разделов, благодаря чему пользователи оптимизируют сложность своих запросов.

 

В чем Superset действительно силен

В качестве BI-решения Superset способен удовлетворить самые высокие запросы. Несмотря на то, что на рынке существует множество аналогичных продуктов, Airbnb продолжаем использовать и инвестировать в Superset по многим причинам: привычка, гибкие возможности интеграции, простота использования и настройка и т. д. - но по-настоящему весомым преимуществом Superset для компании является то, что это open-source инструмент.

Будучи активным участником проекта Apache Superset, компания смогла адаптировать Superset для удовлетворения своих бизнес-потребностей с помощью:

  • реализации функций с открытым исходным кодом;
  • создания собственных преобразований. Бэкэнд Superset написан на Python, что позволяет легко дополнять и настраивать его с помощью Monkey patch.

 

При принятии решения о том, стоит ли создавать собственный инструмент или лучше купить уже готовый продукт, Вы неизбежно столкнетесь с проблемой 80/20. Готовое решение, скорее всего, даст Вам 80 % того, что Вам нужно, но оставшиеся 20 % могут быть сопряжены с непреодолимыми трудностями. Безусловно, у  Superset есть ряд недостатков по сравнению с некоторыми SaaS-решениями, но они в значительной степени компенсируется возможностью кастомизации.

Ниже описаны некоторые функции, которыми Airbnb обогатила Superset.

 

Metric Explorer

Metric Explorer, компонент Dataportal (инструмент поиска информации в Airbnb), позволяет командам специалистов Airbnb изучать данные из коробки. Смысл в том, чтобы любой сотрудник мог с легкостью изучать бизнес-показатели, созданные на основе фреймворка Minerva, за определенный отчетный период, например, последние 7 дней.

При разработке Metric Explorer компания столкнулась с дилеммой. Airbnb нужен был надежный инструмент для нарезки метрик, который использовал бы метаданные и бизнес-контекст. При этом  Airbnb не хотел создавать еще один инструмент для создания дашбордов и видоизменять значительную часть функций Superset.

Для того, чтобы разрешить эту дилемму, было принято решение выделить фронтенд визуализаций Superset в пакеты @superset-ui. Это не только решило проблему Metric Explorer, но и позволило любому пользователю Superset создавать любые пользовательские приложения для работы с данными, использующие бэкэнд Superset. На рисунках 2 и 3 представлены скриншоты Metric Explorer.

 

Интеграция Security Manager и политики доступа к данным

Хотя по умолчанию Superset поставляется с Security Manager, объем обрабатываемых данных в Airbnb и сложность политики доступа к данным потребовали индивидуального подхода.

Компания воспользовалась функционалом Security Manager с помощью опции настройки CUSTOM_SECURITY_MANAGER, а также некоторых модификаций RESTful API и Flask-AppBuilder. Благодаря данному подходу компания смогла с легкостью интегрировать в Superset свою строжайшую политику доступа к данным.

Компания решила не останавливаться на достигнутом и  еще больше обогатить Superset, интегрировав в него возможность обработки запросов на доступ к данным. Для этого компания добавила ряд настроек фронтенда в сочетании с Security Manager. На рисунках 4-6 показана интеграция политики доступа к данным в Superset.

Скорее всего, если  бы компания использовала другие менее гибкие инструменты, таких результатов  не удалось бы достичь.

 

Метрики

Как уже упоминалось ранее, Airbnb разработала свой собственный фреймворк Minerva. Данные в Superset можно запрашивать через Minerva API, ориентированную на метрики и базу данных SQL, поддерживаемую кластером Apache Druid. Для того, чтобы облегчить поиск данных, все метрики собраны в едином виртуальном источнике данных Superset. Этот единый источник данных содержит тысячи показателей и метрик.

 

Скорее всего, традиционный BI-инструмент не позволил бы так эффективно и легко обрабатывать большие объемы данных, как это делает Superset.

 

Заключение

Как видно из примеров, приведенных выше, за последние пять лет компания Airbnb серьезно вложилась в совершенствование Superset. Время и усилия, которые приложила компания, позволили ей создать BI-систему, позволяющую любому сотруднику самостоятельно анализировать данные, необходимые для выполнения своей работы. Широкие возможности кастомизации Superset, а также возможность создания дорожной карты open-source продуктов стали залогом успеха Superset.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Эффективное использование Apache Superset
Следующая статья →
Apache Superset — необходимый и достаточный гайд по сборке
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • ИНВИТРО
    ИНВИТРО – крупнейшая частная медицинская компания в России, специализирующаяся на лабораторной диагностике и оказании других медицинских услуг.
     
    ИНВИТРО располагает 9 самыми современными лабораторными комплексами и крупнейшей в Восточной Европе сетью более чем из 900 медицинских офисов. Страны присутствия — Россия, Украина, Казахстан, Беларусь.
     
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.