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华为云发布《云原生 2.0 架构白皮书》,GaussDB 开启云原生数据库 2.0 新时代

报价宝 来源:baojiabao.com 发布时间:2022-12-19 18:18:53 11月12日更新
报价宝综合消息华为云发布《云原生 2.0 架构白皮书》,GaussDB 开启云原生数据库 2.0 新时代

近日,在华为伙伴暨开发者大会 2022,华为云 CTO 张宇昕发布了《云原生 2.0 架构白皮书》,包括云原生数据库在内,介绍了云原生 2.0 的关键特征、架构模式,以及优秀实践,为企业数字化升级注入了云原生 2.0 新动力。华为云数据库首席架构师冯柯在会上分享了云原生数据库 HTAP 重大特性商用,通过极致混合负载能力和及时精准的数据分析,助力企业商业决策。

华为云 CTO 张宇昕在会上发表云原生 2.0 重要演讲

云原生数据库技术再创新

早在去年,华为云便发布了《云原生 2.0 白皮书》,阐述了云原生 2.0 定义、价值及参考架构,解读了"资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信"四大价值以及预测未来发展趋势。而今年的《云原生 2.0 架构白皮书》,围绕架构升级,重点诠释了云原生 2.0 技术特征与架构设计模式,以云原生技术力量推动企业数字化转型升级。

云原生数据库作为白皮书的重要内容之一,在架构创新和技术特性方面均有重大突破。华为云云原生数据库 GaussDB 基于存算分离,并利用云原生数据库云存储 DFV 基于存储算子语义下推能力,支撑事务处理算子的并行下推;同时存储层支持日志回放能力,数据库写节点只需要把日志写到存储层,存储层就可以将日志回放为数据页面,并在多副本上提供一致性版本,大大节省了计算层和存储层的高速网络带宽。优化后的云原生 GaussDB 架构可以很好地解决热点数据问题,以及数据丢失、故障恢复等难题,面对客户高负载和各种复杂场景,表现更从容。

Serverless 也是云原生数据库的关键特征之一。华为云云原生数据库 GaussDB 结合 Serverless,只需创建数据库节点,指定所需的数据库容量范围,然后数据库处于工作状态期间按照每秒使用的数据库容量进行付费,同时利用华为云数据库的应用无损透明倒换技术 (ALT),规格变更可以实现应用基本无感知,让开发者专注于应用开发,无需关注资源。

此外,华为云数据库首席架构师冯柯还在会上介绍了云原生数据库 GaussDB 的另一重大特性 --HTAP。云原生 HTAP 深度融合 OLTP 和 OLAP 两者优势,统一入口,自动分流,并且在行存和列存引擎上建立全局一致性事务视图,达到数据实时一致,支撑更多混合负载的场景。这种方式可以支持大量并发的更新,而且数据同步时延达到秒级或毫秒级,有效避免了传统解决方案中数据抽取、转换和装载等繁琐步骤,极大提升了数据处理的时效性,为企业提升实时精准的决策支持。目前该特性已正式商用。

云原生数据库优秀实践

云原生数据库 GaussDB 不仅在技术上持续创新,还广泛应用于电商、制造业、交通、泛互联网等领域,历经关键行业的锤炼,并取得重大实践成果。

在电商行业,为了响应梦饷集团的发展需求,华为云云原生数据库 GaussDB (for MySQL) 助力梦饷集团打造高性能的云原生电商平台,通过平滑扩容和快速弹性升降能力,可从容应对突发业务流量,大促过后也可以及时回落,快速降低成本。而且运维效率提升约 30%,每秒成交的订单数再创历史新高,成为了利用数字基础设施助力业务快速增长的标杆。

在汽车行业,华为云云原生数据库 GaussDB (for MySQL) 成功助力中国一汽红旗 ERP 系统微服务改造升级,ERP 系统整体性能大幅提升,流量洪峰下业务运行又快又稳;提供了开放的 MySQL 生态,各业务协同更灵活。使用成本方面,每台数据库由原来最低 600 多万 / 年降低至 100 多万 / 年;生产效率方面,由原来几天才能出货 bom 单到最快 20 分钟内即可计算出一个生产计划的 bom 单;微服务的拆分提升了系统稳定性,提高了业务交付速度,系统扩展性更强。

云原生数据库未来趋势

云原生技术浪潮汹涌澎湃。在云原生 2.0 之后,云原生数据库如何踏浪前行、乘风破浪?

随着跨 Region 技术的增强,高资源利用率的驱动,以及 Serverless 的普遍诉求,去 Region 化、智能弹性、Serverless 数据库将是未来发展方向。

在此之前,云原生数据库还有一段路要走,比如 Serverless 数据库未来需要具备智能弹性的能力,能够根据用户的历史负载计算出用户画像,依赖秒级监控能力,快速判断用户未来的负载趋势,提前为用户弹性伸缩好资源,避免用户负载冲击到资源规格上限,减少系统资源浪费。

虽有一定挑战,但也极具动力,华为云云原生数据库 GaussDB 将凝聚技术力量,锐意创新,助力更多企业业务智能化升级,深化数据服务能力,推进千行百业数字化转型。

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