カスタマーフェイシング分析
ユーザーが、
速いと実感する分析
組み込み分析をプロダクトに組み込むとは、それぞれ固有のデータを持つ数千のユーザーに、 同時に提供することを意味します。PhoenixAI はまさにこのために設計されています — マルチテナント、サブセカンド、あらゆる規模で。
<1s
ダッシュボードの読み込み時間
Coinbase 本番環境（8秒から短縮）
10K+
同時ユーザー
持続的な QPS
3×
コストパフォーマンスの向上
Pinterest での Apache Druid の置き換え
課題
ユーザーへの分析提供は、社内 BI とは別の課題
規模拡大で破綻するもの
ユーザーの増加とともに、レイテンシとコストが急増
PhoenixAI なら
すべてのユーザーに高速、設計から分離
機能
アナリストだけでなく、プロダクトのために
分析がプロダクトの中核を成すときに重要となる機能。
あらゆる同時実行性でサブセカンド
同時ユーザーが 100人でも 100,000人でも、一貫したダッシュボードの読み込み時間を維持します。PhoenixAI のアーキテクチャは負荷下でも性能が低下しません。
ネイティブなマルチテナント分離
セルレベルセキュリティが、クエリ実行時にテナントのデータ境界を強制します。マルチウェアハウス設計が強固なコンピュート分離を加え、負荷の高いテナントが他のテナントのリソースを奪うことを防ぎます。
プロダクトのダッシュボードにライブデータ
お客様が目にするのは、数時間前ではなく数秒前のデータです。イベントストリームはクエリレイヤーへ直接供給されます — アクションからインサイトまでに ETL の遅延はありません。
標準 SQL で構築
標準の JDBC/ODBC、REST API、そして MySQL 互換のワイヤープロトコル。クエリパターンを変えることなく、PhoenixAI をアプリケーションスタックに統合できます。
アプリケーションスタックにフィット
PhoenixAI は、プロダクトエンジニアリングチームがデータパイプライン、埋め込み、可視化にすでに使用しているツールに接続します。
データ取り込み
アプリケーション統合
組み込み分析
本番環境で
PhoenixAI で構築するチームの成果
移行により p90 レイテンシが 50% 改善し、必要なインスタンス数は従来構成の 32% にまで減りました。結果としてコストパフォーマンスは 3 倍に向上しています。データ取り込みのプロセスも簡素化され、10 秒というデータ鮮度を実現しました。
PhoenixAI のお客様
10s
データ鮮度