2019數(shù)據(jù)架構(gòu)選型必讀：1月數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品技術(shù)解析

本期目錄

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家業(yè)務(wù)范圍包括IDC托管業(yè)務(wù),虛擬主機(jī)、主機(jī)租用、主機(jī)托管，四川、重慶、廣東電信服務(wù)器租用,四川綿陽(yáng)服務(wù)器托管，成都網(wǎng)通服務(wù)器托管,成都服務(wù)器租用,業(yè)務(wù)范圍遍及中國(guó)大陸、港澳臺(tái)以及歐美等多個(gè)國(guó)家及地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)公司。

DB-Engines數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜

新聞快訊

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、時(shí)間序列

五、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

六、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)概覽

七、云數(shù)據(jù)庫(kù)

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感謝名單

為方便閱讀、重點(diǎn)呈現(xiàn)，本期Newsletter（2019年1月）將對(duì)各個(gè)板塊的內(nèi)容進(jìn)行精簡(jiǎn)。需要閱讀全文的同學(xué)可點(diǎn)擊文末 【閱讀原文】 或登錄

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DB-Engines數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜

以下取自2019年1月的數(shù)據(jù)，具體信息可以參考，數(shù)據(jù)僅供參考。

DB-Engines排名的數(shù)據(jù)依據(jù)5個(gè)不同的因素：

新聞快訊

1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預(yù)覽版，SQL Server 2019將結(jié)合Spark創(chuàng)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國(guó)紐約證券交易所上市。

3、亞馬遜放棄甲骨文數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，導(dǎo)致最大倉(cāng)庫(kù)之一在黃金時(shí)段宕機(jī)。受此消息影響，亞馬遜盤前股價(jià)小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona發(fā)布了Percona Server 8.0 RC版本，發(fā)布對(duì)MongoDB 4.0的支持，發(fā)布對(duì)XtraBackup測(cè)試第二個(gè)版本。

5、2018年10月31日，Gartner陸續(xù)發(fā)布了2018年的數(shù)據(jù)庫(kù)系列報(bào)告，包括《數(shù)據(jù)庫(kù)魔力象限》、《數(shù)據(jù)庫(kù)核心能力》以及《數(shù)據(jù)庫(kù)推薦報(bào)告》。

今年的總上榜數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品達(dá)到了5家，分別來(lái)自：阿里云，華為，巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)，騰訊云，星環(huán) 科技 。其中阿里云和巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)連續(xù)兩年入選。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬(wàn)美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業(yè)版徹底閉源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬(wàn)歐元）的價(jià)格收購(gòu)了Apache Flink商業(yè)公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出云數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，亞馬遜和MongoDB將會(huì)直接競(jìng)爭(zhēng)。

RDBMS家族

Oracle 發(fā)布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開(kāi)始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為采用之前發(fā)布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個(gè)補(bǔ)丁集。未來(lái)，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，而是每年都可以期待新數(shù)據(jù)庫(kù)特性和增強(qiáng)。Database 19c將于2019年Q1率先在Oracle cloud上發(fā)布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分關(guān)鍵功能：

1、性能

2、多租戶，大量功能增強(qiáng)及改進(jìn)，大幅節(jié)省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)

MySQL發(fā)布8.0.13版本

1、賬戶管理

經(jīng)過(guò)配置，修改密碼時(shí)，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之后，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風(fēng)險(xiǎn)。比如用戶登錄上數(shù)據(jù)庫(kù)后，中途離開(kāi)一段時(shí)間，那么非法用戶可能會(huì)修改密碼。由參數(shù)password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必須有主鍵。在用戶沒(méi)有指定主鍵時(shí)，系統(tǒng)會(huì)生成一個(gè)默認(rèn)的主鍵。但是在主從復(fù)制的場(chǎng)景下，默認(rèn)的主鍵，會(huì)對(duì)叢庫(kù)應(yīng)用速度帶來(lái)致命的影響。如果設(shè)置sql_require_primary_key，那么數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)強(qiáng)制用戶在創(chuàng)建表、修改表時(shí)，加上主鍵。

3、字段默認(rèn)值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默認(rèn)值了。

4、優(yōu)化器

1）Skip Scan

非前綴索引也可以用了。

之前的版本，任何沒(méi)有帶上f1字段的查詢，都沒(méi)法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，讓這個(gè)查詢使用到索引。其實(shí)現(xiàn)原理就是把(f1 = 1 AND f2 40) 和(f1 = 2 AND f2 40)的查詢結(jié)果合并。

2）函數(shù)索引

之前版本只能基于某個(gè)列或者多個(gè)列加索引，但是不允許在上面做計(jì)算，如今這個(gè)限制消除了。

5、SQL語(yǔ)法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語(yǔ)法已經(jīng)被廢棄，要想達(dá)到類似的效果，請(qǐng)使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能變化

1）設(shè)置用戶變量，請(qǐng)使用SET語(yǔ)句

如下類型語(yǔ)句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

該變量是控制文件刷新到磁盤的速率，防止磁盤在短時(shí)間內(nèi)飽和。

3）新增會(huì)話級(jí)臨時(shí)表空間

在以往的版本中，當(dāng)執(zhí)行SQL時(shí)，產(chǎn)生的臨時(shí)表都在全局表空間ibtmp1中，及時(shí)執(zhí)行結(jié)束，臨時(shí)表被釋放，空間不會(huì)被回收。新版本中，會(huì)為session從臨時(shí)表空間池中分配一個(gè)臨時(shí)表空間，當(dāng)連接斷開(kāi)時(shí)，臨時(shí)表空間的磁盤空間被回收。

4）在線切換Group Replication的狀態(tài)

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)被懷疑有問(wèn)題，在5秒檢測(cè)期結(jié)束之后，那么就直接被驅(qū)逐出這個(gè)集群。即使該節(jié)點(diǎn)恢復(fù)正常時(shí)，也不會(huì)再被加入集群。那么，瞬時(shí)的故障，會(huì)把某些節(jié)點(diǎn)驅(qū)逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據(jù)自身的場(chǎng)景，做出最合適的配置（建議配置時(shí)間小于一個(gè)小時(shí)）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update連表更新，limit語(yǔ)句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接報(bào)錯(cuò)

MariaDB 10.3更新成功

2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語(yǔ)句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接報(bào)錯(cuò)

MariaDB 10.3更新成功

參考：

2、MariaDB10.3增補(bǔ)AliSQL補(bǔ)丁——安全執(zhí)行Online DDL

Online DDL從名字上看很容易誤導(dǎo)新手，以為不論什么情況，修改表結(jié)構(gòu)都不會(huì)鎖表，理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感，注意這個(gè)坑！

有以下兩種情況執(zhí)行DDL操作會(huì)鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數(shù)據(jù)表鎖）：

針對(duì)第二種情況，MariaDB10.3增補(bǔ)AliSQL補(bǔ)丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。

例：

如果線上有某個(gè)慢SQL對(duì)該表進(jìn)行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設(shè)置等待）或NOWAIT在語(yǔ)句中顯式設(shè)置鎖等待超時(shí)，在這種情況下，如果無(wú)法獲取鎖，語(yǔ)句將立即失敗。 WAIT 0相當(dāng)于NOWAIT。

參考：

3、MariaDB Window Functions窗口函數(shù)分組取TOP N記錄

窗口函數(shù)在MariaDB10.2版本里實(shí)現(xiàn)，其簡(jiǎn)化了復(fù)雜SQL的撰寫，提高了可讀性。

參考：

Percona Server發(fā)布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona發(fā)布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社區(qū)的基礎(chǔ)版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中帶來(lái)了許多新功能：

1、安全性和合規(guī)性

2、性能和可擴(kuò)展性

3、可觀察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中刪除的功能：

RocksDB發(fā)布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB發(fā)布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基礎(chǔ)上用C++寫的高效內(nèi)嵌式K/V存儲(chǔ)引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲(chǔ)都是基于RocksDB來(lái)構(gòu)建。

PostgreSQL發(fā)布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11發(fā)布。

1、PostgreSQL 11的重大增強(qiáng)

2、PostgreSQL 插件動(dòng)態(tài)

1）分布式插件citus發(fā)布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國(guó)內(nèi)蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。

2）地理信息插件postgis發(fā)布2.5.1

PostGIS是專業(yè)的時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)插件，在測(cè)繪、航天、氣象、地震、國(guó)土資源、地圖等時(shí)空專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。同時(shí)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也得到了對(duì)GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。

3）時(shí)序插件timescale發(fā)布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)插件，在IoT行業(yè)中有非常好的應(yīng)用。github star數(shù)目前有5000多，是一個(gè)非常火爆的插件。

4）流計(jì)算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計(jì)算插件，使用這個(gè)創(chuàng)建可以對(duì)高速寫入的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)根據(jù)定義的聚合規(guī)則進(jìn)行聚合（支持概率計(jì)算），實(shí)時(shí)根據(jù)定義的規(guī)則觸發(fā)事件（支持事件處理函數(shù)的自定義）。可用于IoT，監(jiān)控，F(xiàn)EED實(shí)時(shí)計(jì)算等場(chǎng)景。

3、PostgreSQL衍生開(kāi)源產(chǎn)品動(dòng)態(tài)

1）agensgraph發(fā)布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業(yè)圖數(shù)據(jù)庫(kù)，適合圖式關(guān)系的管理。

2）gpdb發(fā)布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp數(shù)據(jù)庫(kù)，適合OLAP場(chǎng)景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區(qū)版本，預(yù)計(jì)很快會(huì)追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會(huì)得到顯著提升。

3）antdb發(fā)布3.2

antdb是以Postgres-XC為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)的一款PostgreSQL sharding數(shù)據(jù)庫(kù)，亞信主導(dǎo)開(kāi)發(fā)，開(kāi)源，目前主要服務(wù)于亞信自有客戶。

4）遷移工具M(jìn)TK發(fā)布52版本

MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到PostgreSQL, PPAS的產(chǎn)品，遷移速度可以達(dá)到100萬(wàn)行/s以上。

DB2發(fā)布 11.1.4.4版本

DB2最新發(fā)布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動(dòng)及增強(qiáng)：

1、性能

2、高可用

3、管理視圖

4、應(yīng)用開(kāi)發(fā)方面

5、聯(lián)邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis發(fā)布5.0.3版本

MongoDB升級(jí)更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升級(jí)更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開(kāi)發(fā)人員提升工作效率。

MongoDB 公司日前發(fā)布了多項(xiàng)新產(chǎn)品功能，旨在更好地幫助開(kāi)發(fā)人員在世界各地管理數(shù)據(jù)。通過(guò)利用存儲(chǔ)在移動(dòng)設(shè)備和后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)之間的實(shí)時(shí)、自動(dòng)的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建更快捷、反應(yīng)更迅速的應(yīng)用程序。此前，這只能通過(guò)在移動(dòng)應(yīng)用內(nèi)部安裝一個(gè)可供選擇或限定功能的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運(yùn)行的自由度方面更進(jìn)了一步。用戶在iOS和安卓終端設(shè)備上可擁有MongoDB所有功能，將網(wǎng)絡(luò)邊界擴(kuò)展到其物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)范疇。應(yīng)用系統(tǒng)還可以使用MongoDB Stitch的軟件開(kāi)發(fā)包訪問(wèn)移動(dòng)客戶端或后臺(tái)數(shù)據(jù)，幫助開(kāi)發(fā)人員通過(guò)他們希望的任意方式查詢移動(dòng)終端數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括本地讀寫、本地JSON存儲(chǔ)、索引和聚合。通過(guò)Stitch移動(dòng)同步功能(現(xiàn)可提供beta版)，用戶可以自動(dòng)對(duì)保存在本地的數(shù)據(jù)以及后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步。

本期新秀：Cassandra發(fā)布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra發(fā)布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款開(kāi)源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，使用了基于Google BigTable的數(shù)據(jù)模型，與面向行(row)的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或鍵值存儲(chǔ)key-value數(shù)據(jù)庫(kù)不同，Cassandra使用的是寬列存儲(chǔ)模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數(shù)據(jù)并不存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系統(tǒng)架構(gòu)與Amazon DynamoDB類似，是基于一致性哈希的完全P2P架構(gòu)，每行數(shù)據(jù)通過(guò)哈希來(lái)決定應(yīng)該存在哪個(gè)或哪些節(jié)點(diǎn)中。集群沒(méi)有master的概念，所有節(jié)點(diǎn)都是同樣的角色，徹底避免了整個(gè)系統(tǒng)的單點(diǎn)問(wèn)題導(dǎo)致的不穩(wěn)定性，集群間的狀態(tài)同步通過(guò)Gossip協(xié)議來(lái)進(jìn)行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改進(jìn)：

NewSQL家族

TiDB 發(fā)布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 發(fā)布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應(yīng)發(fā)布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎(chǔ)上，對(duì)系統(tǒng)兼容性、穩(wěn)定性做出了改進(jìn)。

TiDB 是一款定位于在線事務(wù)處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。除了底層的 RocksDB 存儲(chǔ)引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲(chǔ)引擎（TiKV）完全自主設(shè)計(jì)和研發(fā)。

TiDB 完全開(kāi)源，兼容MySQL協(xié)議和語(yǔ)法，可以簡(jiǎn)單理解為一個(gè)可以無(wú)限水平擴(kuò)展的MySQL，并且提供分布式事務(wù)、跨節(jié)點(diǎn) JOIN、吞吐和存儲(chǔ)容量水平擴(kuò)展、故障自恢復(fù)、高可用等優(yōu)異的特性；對(duì)業(yè)務(wù)沒(méi)有任何侵入性，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)，利于維護(hù)和平滑遷移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB發(fā)布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發(fā)布。

作為企業(yè)級(jí)產(chǎn)品，EsgynDB 2.5向前邁進(jìn)了一大步，它擁有以下功能和改進(jìn)：

CockroachDB發(fā)布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式發(fā)布2.1版本，其新增特性如下：

新增企業(yè)級(jí)特性：

新增SQL特性：

新增內(nèi)核特性：

Admin UI增強(qiáng)：

時(shí)間序列

本期新秀：TimescaleDB發(fā)布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用于生產(chǎn)環(huán)境，支持完整SQL和擴(kuò)展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)的一款時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級(jí)而升級(jí)，不會(huì)因?yàn)榱砹⒎种?lái)麻煩。

TimescaleDB架構(gòu)：

數(shù)據(jù)自動(dòng)按時(shí)間和空間分片(chunk)

更新亮點(diǎn)：

大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

Hadoop發(fā)布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發(fā)布了新的2.9.2版本，該版本進(jìn)行了204個(gè)大大小小的變更，主要變更如下：

Greenplum 發(fā)布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中發(fā)布了流式數(shù)據(jù)加載工具。

該版本中的Greenplum Streem Server組件已經(jīng)集成了Kafka流式加載功能，并通過(guò)了Confluent官方的集成認(rèn)證，其支持的主要功能如下：

國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)概覽

K-DB發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)版

2018年11月7日，K-DB發(fā)布了數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)版。該版本更新情況如下：

OceanBase遷移服務(wù)發(fā)布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式發(fā)布OMS遷移服務(wù)1.0版本。

以下內(nèi)容包含 OceanBase 遷移服務(wù)的重要特性和功能：

SequoiaDB發(fā)布3.0.1新版本

1、架構(gòu)

1）完整計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，兼容MySQL協(xié)議、語(yǔ)法

計(jì)算存儲(chǔ)分離體系以松耦合的方式將計(jì)算與存儲(chǔ)層分別部署，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口或插件對(duì)各個(gè)模塊和組件進(jìn)行無(wú)縫替換，在計(jì)算層與存儲(chǔ)層均可實(shí)現(xiàn)自由的彈性伸縮。

SequoiaDB巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)“計(jì)算-存儲(chǔ)分離”架構(gòu)詳細(xì)示意

用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特征選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統(tǒng)計(jì)分析的執(zhí)行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優(yōu)化與執(zhí)行方式，數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)性能可能會(huì)存在上千上萬(wàn)倍的差距。計(jì)算存儲(chǔ)分離的核心思想便是在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層面進(jìn)行一體化存儲(chǔ)，在計(jì)算層面則利用每種執(zhí)行引擎的特點(diǎn)針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行選擇和優(yōu)化，用戶可以在存儲(chǔ)層進(jìn)行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業(yè)務(wù)與面向高吞吐量的統(tǒng)計(jì)分析使用不同的硬件進(jìn)行存儲(chǔ)，確保在多類型數(shù)據(jù)訪問(wèn)時(shí)互不干擾，以真正達(dá)到生產(chǎn)環(huán)境可用的多租戶與HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口變更：

2）主要特性：

云數(shù)據(jù)庫(kù)

本期新秀：騰訊發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)CynosDB，開(kāi)啟公測(cè)

1、News

1）騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL2018年重大更新：

2）騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB2018年重大更新：

3）騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)Redis/CKV+2018年重大更新：

4）騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商業(yè)化上線

2018年10月，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)Redis 4.0集群版完成邀測(cè)、公測(cè)、商業(yè)化三個(gè)迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業(yè)化上線。

產(chǎn)品特性：

使用場(chǎng)景：

官網(wǎng)文檔：

3、騰訊自研數(shù)據(jù)庫(kù)CynosDB發(fā)布，開(kāi)啟公測(cè)

2018年11月22日，騰訊云召開(kāi)新一代自研數(shù)據(jù)庫(kù)CynosDB發(fā)布會(huì)，業(yè)界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和PostgreSQL的高性能企業(yè)級(jí)分布式云數(shù)據(jù)庫(kù)。

本期新秀：京東云DRDS發(fā)布1.0版本

12月24日，京東云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)DRDS正式發(fā)布1.0版本。

DRDS是京東云精心自研的數(shù)據(jù)庫(kù)中間件產(chǎn)品，獲得了2018年 ”可信云技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”。DRDS可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)下的自動(dòng)分庫(kù)分表，具有高性能，分布式，彈性升級(jí)，兼容MySQL等優(yōu)點(diǎn)，適用于高并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)的在線交易， 歷史 數(shù)據(jù)查詢，自動(dòng)數(shù)據(jù)分片等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，歷經(jīng)多次618，雙十一的考驗(yàn)，已經(jīng)在京東集團(tuán)內(nèi)大規(guī)模使用。

京東云DRDS產(chǎn)品有以下主要特性

1）自動(dòng)分庫(kù)分表

通過(guò)簡(jiǎn)單的定義即可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表，將數(shù)據(jù)實(shí)際存放在多個(gè)MySQL實(shí)例的數(shù)據(jù)庫(kù)中，但呈現(xiàn)給應(yīng)用程序的依舊是一張表，對(duì)業(yè)務(wù)透明，應(yīng)用程序幾乎無(wú)需改動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和處理能力的水平擴(kuò)展。

2）分布式架構(gòu)

基于分布式架構(gòu)的集群方案，多個(gè)對(duì)等節(jié)點(diǎn)同時(shí)對(duì)外提供服務(wù)，不但可有效規(guī)避服務(wù)的單點(diǎn)故障，而且更加容易擴(kuò)展。

3）超強(qiáng)性能

具有極高的處理能力，雙節(jié)點(diǎn)即可支持?jǐn)?shù)萬(wàn)QPS，滿足用戶超大規(guī)模處理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容絕大部分MySQL語(yǔ)法，包括MySQL語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類型、索引、常用函數(shù)、排序、關(guān)聯(lián)等DDL，DML語(yǔ)句，使用成本低。

參考鏈接：

RadonDB發(fā)布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL領(lǐng)域的RadonDB云數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向廣大技術(shù)愛(ài)好者提供數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的最新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，為社區(qū)的技術(shù)發(fā)展提供一個(gè)統(tǒng)一的發(fā)聲平臺(tái)。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時(shí)間序列、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)等幾個(gè)版塊。

我們不以商業(yè)宣傳為目的，不接受任何商業(yè)廣告宣傳，嚴(yán)格審查信息源的可信度和準(zhǔn)確性，力爭(zhēng)為大家提供一個(gè)純凈的技術(shù)學(xué)習(xí)環(huán)境，歡迎大家監(jiān)督指正。

至于Newsletter發(fā)布的周期，目前計(jì)劃是每三個(gè)月左右會(huì)做一次跟進(jìn)， 下期計(jì)劃時(shí)間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關(guān)的信息提供請(qǐng)發(fā)送至郵箱：newsletter@dbaplus.cn

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華為大數(shù)據(jù)解決方案是什么?

大數(shù)據(jù)解決方案的邏輯層

邏輯層提供了一種組織您的組件的方式。這些層提供了一種方法來(lái)組織執(zhí)行特定功能的組件。這些層只是邏輯層；這并不意味著支持每層的功能在獨(dú)立的機(jī)器或獨(dú)立的進(jìn)程上運(yùn)行。大數(shù)據(jù)解決方案通常由以下邏輯層組成：

1、大數(shù)據(jù)來(lái)源

2、數(shù)據(jù)改動(dòng) (massaging) 和存儲(chǔ)層

3、分析層

4、使用層

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報(bào)價(jià)，如果你真的想做，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了

大數(shù)據(jù)來(lái)源：考慮來(lái)自所有渠道的，所有可用于分析的數(shù)據(jù)。要求組織中的數(shù)據(jù)科學(xué)家闡明執(zhí)行您需要的分析類型所需的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的格式和起源各不相同：

格式— 結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化。

速度和數(shù)據(jù)量— 數(shù)據(jù)到達(dá)的速度和傳送它的速率因數(shù)據(jù)源不同而不同。

收集點(diǎn)— 收集數(shù)據(jù)的位置，直接或通過(guò)數(shù)據(jù)提供程序，實(shí)時(shí)或以批量模式收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可能來(lái)自某個(gè)主要來(lái)源，比如天氣條件，也有可能來(lái)自一個(gè)輔助來(lái)源，比如媒體贊助的天氣頻道。

數(shù)據(jù)源的位置— 數(shù)據(jù)源可能位于企業(yè)內(nèi)或外部。識(shí)別您具有有限訪問(wèn)權(quán)的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)會(huì)影響可用于分析的數(shù)據(jù)范圍。

數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層：此層負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并在必要時(shí)，將它轉(zhuǎn)換為適合數(shù)據(jù)分析方式的格式。例如，可能需要轉(zhuǎn)換一幅圖，才能將它存儲(chǔ)在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存儲(chǔ)或關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 倉(cāng)庫(kù)中，以供進(jìn)一步處理。合規(guī)性制度和治理策略要求為不同的數(shù)據(jù)類型提供合適的存儲(chǔ)。

分析層：分析層讀取數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層整理 (digest) 的數(shù)據(jù)。在某些情況下，分析層直接從數(shù)據(jù)源訪問(wèn)數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)分析層需要認(rèn)真地進(jìn)行事先籌劃和規(guī)劃。必須制定如何管理以下任務(wù)的決策：

生成想要的分析

從數(shù)據(jù)中獲取洞察

找到所需的實(shí)體

定位可提供這些實(shí)體的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源

理解執(zhí)行分析需要哪些算法和工具。

使用層：此層使用了分析層所提供的輸出。使用者可以是可視化應(yīng)用程序、人類、業(yè)務(wù)流程或服務(wù)。可視化分析層的結(jié)果可能具有挑戰(zhàn)。有時(shí)，看看類似市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是如何做的會(huì)有所幫助。

每一層包含多種組件類型，下面將會(huì)介紹這些類型。

大數(shù)據(jù)來(lái)源

此層包含所有必要的數(shù)據(jù)源，提供了解決業(yè)務(wù)問(wèn)題所需的洞察。數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而且來(lái)自許多來(lái)源：

1、企業(yè)遺留系統(tǒng)—?這些系統(tǒng)是企業(yè)應(yīng)用程序，執(zhí)行業(yè)務(wù)需要的分析并獲取需要的洞察：

客戶關(guān)系管理系統(tǒng)

結(jié)算操作

大型機(jī)應(yīng)用程序

企業(yè)資源規(guī)劃

Web 應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)

Web 應(yīng)用程序和其他數(shù)據(jù)來(lái)源擴(kuò)充了企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)。這些應(yīng)用程序可使用自定義的協(xié)議和機(jī)制來(lái)公開(kāi)數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) (DMS)— 數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)存儲(chǔ)邏輯數(shù)據(jù)、流程、策略和各種其他類型的文檔：

Microsoft? Excel? 電子表格

Microsoft Word 文檔

這些文檔可以轉(zhuǎn)換為可用于分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。文檔數(shù)據(jù)可公開(kāi)為領(lǐng)域?qū)嶓w，或者數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層可將它轉(zhuǎn)換為領(lǐng)域?qū)嶓w。

3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)— 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包含企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、操作數(shù)據(jù)庫(kù)和事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。此數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可直接使用或輕松地轉(zhuǎn)換來(lái)滿足需求。這些數(shù)據(jù)不一定存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中，具體依賴于所處的上下文。

4、智慧設(shè)備— 智慧設(shè)備能夠捕獲、處理和傳輸使用最廣泛的協(xié)議和格式的信息。這方面的示例包括智能電話、儀表和醫(yī)療設(shè)備。這些設(shè)備可用于執(zhí)行各種類型的分析。絕大多數(shù)智慧設(shè)備都會(huì)執(zhí)行實(shí)時(shí)分析，但從智慧設(shè)備傳來(lái)的信息也可批量分析。

5、聚合的數(shù)據(jù)提供程序— 這些提供程序擁有或獲取數(shù)據(jù)，并以復(fù)雜的格式和所需的頻率通過(guò)特定的過(guò)濾器公開(kāi)它。每天都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，它們具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通過(guò)各種數(shù)據(jù)提供程序、傳感器和現(xiàn)有企業(yè)提供。

其他數(shù)據(jù)源— 有許多數(shù)據(jù)來(lái)自自動(dòng)化的來(lái)源：

地理信息：

地圖

地區(qū)詳細(xì)信息

位置詳細(xì)信息

礦井詳細(xì)信息

人類生成的內(nèi)容：

社交媒體

電子郵件

博客

在線信息

傳感器數(shù)據(jù)：

環(huán)境：天氣、降雨量、濕度、光線

電氣：電流、能源潛力等

導(dǎo)航裝置

電離輻射、亞原子粒子等

靠近、存在等

位置、角度、位移、距離、速度、加速度

聲音、聲震動(dòng)等

汽車、運(yùn)輸?shù)?/p>

熱量、熱度、溫度

光學(xué)、光、成像、見(jiàn)光度

化學(xué)

壓力

流動(dòng)、流體、速度

力、密度級(jí)別等

來(lái)自傳感器供應(yīng)商的其他數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層

因?yàn)閭魅氲臄?shù)據(jù)可能具有不同的特征，所以數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層中的組件必須能夠以各種頻率、格式、大小和在各種通信渠道上讀取數(shù)據(jù)：

數(shù)據(jù)獲取— 從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到數(shù)據(jù)整理組件或存儲(chǔ)在指定的位置中。此組件必須足夠智能，能夠選擇是否和在何處存儲(chǔ)傳入的數(shù)據(jù)。它必須能夠確定數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)前是否應(yīng)改動(dòng)，或者數(shù)據(jù)是否可直接發(fā)送到業(yè)務(wù)分析層。

數(shù)據(jù)整理— 負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)修改為需要的格式，以實(shí)現(xiàn)分析用途。此組件可擁有簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換邏輯或復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)算法來(lái)轉(zhuǎn)換源數(shù)據(jù)。分析引擎將會(huì)確定所需的特定的數(shù)據(jù)格式。主要的挑戰(zhàn)是容納非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，比如圖像、音頻、視頻和其他二進(jìn)制格式。

分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)— 負(fù)責(zé)存儲(chǔ)來(lái)自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。通常，這一層中提供了多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選項(xiàng)，比如分布式文件存儲(chǔ) (DFS)、云、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源、NoSQL 等。

分析層

這是從數(shù)據(jù)中提取業(yè)務(wù)洞察的層：

分析層實(shí)體識(shí)別— 負(fù)責(zé)識(shí)別和填充上下文實(shí)體。這是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，需要高效的高性能流程。數(shù)據(jù)整理組件應(yīng)為這個(gè)實(shí)體識(shí)別組件提供補(bǔ)充，將數(shù)據(jù)修改為需要的格式。分析引擎將需要上下文實(shí)體來(lái)執(zhí)行分析。

分析引擎— 使用其他組件（具體來(lái)講，包括實(shí)體鑒別、模型管理和分析算法）來(lái)處理和執(zhí)行分析。分析引擎可具有支持并行處理的各種不同的工作流、算法和工具。

模型管理— 負(fù)責(zé)維護(hù)各種統(tǒng)計(jì)模型，驗(yàn)證和檢驗(yàn)這些模型，通過(guò)持續(xù)培訓(xùn)模型來(lái)提高準(zhǔn)確性。然后，模型管理組件會(huì)推廣這些模型，它們可供實(shí)體識(shí)別或分析引擎組件使用。

使用層

這一層使用了從分析應(yīng)用程序獲取的業(yè)務(wù)洞察。分析的結(jié)果由組織內(nèi)的各個(gè)用戶和組織外部的實(shí)體（比如客戶、供應(yīng)商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于針對(duì)客戶提供產(chǎn)品營(yíng)銷信息。例如，借助從分析中獲取的洞察，公司可以使用客戶偏好數(shù)據(jù)和位置感知，在客戶經(jīng)過(guò)通道或店鋪時(shí)向他們提供個(gè)性化的營(yíng)銷信息。

該洞察可用于檢測(cè)欺詐，實(shí)時(shí)攔截交易，并將它們與使用已存儲(chǔ)在企業(yè)中的數(shù)據(jù)構(gòu)建的視圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)。在欺詐性交易發(fā)生時(shí)，可以告知客戶可能存在欺詐，以便及時(shí)采取更正操作。

此外，可以根據(jù)在數(shù)據(jù)改動(dòng)層完成的分析來(lái)觸發(fā)業(yè)務(wù)流程。可以啟動(dòng)自動(dòng)化的步驟 — 例如，如果客戶接受了一條可自動(dòng)觸發(fā)的營(yíng)銷信息，則需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新訂單，如果客戶報(bào)告了欺詐，那么可以觸發(fā)對(duì)信用卡使用的阻止。

分析的輸出也可由推薦引擎使用，該引擎可將客戶與他們喜歡的產(chǎn)品相匹配。推薦引擎分析可用的信息，并提供個(gè)性化且實(shí)時(shí)的推薦。

使用層還為內(nèi)部用戶提供了理解、找到和導(dǎo)航企業(yè)內(nèi)外的鏈鎖信息的能力。對(duì)于內(nèi)部使用者，為業(yè)務(wù)用戶構(gòu)建報(bào)告和儀表板的能力使得利益相關(guān)者能夠制定精明的決策并設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)膽?zhàn)略。為了提高操作有效性，可以從數(shù)據(jù)中生成實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)警告，而且可以監(jiān)視操作性的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)：

交易攔截器— 此組件可實(shí)時(shí)攔截高容量交易，將它們轉(zhuǎn)換為一種容易被分析層理解的實(shí)時(shí)格式，以便在傳入數(shù)據(jù)上執(zhí)行實(shí)時(shí)分析。事務(wù)攔截器應(yīng)能夠集成并處理來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，比如傳感器、智能儀表、麥克風(fēng)、攝像頭、GPS 設(shè)備、ATM 和圖像掃描儀。可以使用各種類型的適配器和 API 來(lái)連接到數(shù)據(jù)源。也可以使用各種加速器來(lái)簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)，比如實(shí)時(shí)優(yōu)化和流分析，視頻分析，銀行、保險(xiǎn)、零售、電信和公共運(yùn)輸領(lǐng)域的加速器，社交媒體分析，以及情緒分析。

業(yè)務(wù)流程管理流程— 來(lái)自分析層的洞察可供業(yè)務(wù)流程執(zhí)行語(yǔ)言 (BPEL) 流程、API 或其他業(yè)務(wù)流程使用，通過(guò)自動(dòng)化上游和下游 IT 應(yīng)用程序、人員和流程的功能，進(jìn)一步獲取業(yè)務(wù)價(jià)值。

實(shí)時(shí)監(jiān)視— 可以使用從分析中得出的數(shù)據(jù)來(lái)生成實(shí)時(shí)警告。可以將警告發(fā)送給感興趣的使用者和設(shè)備，比如智能電話和平板電腦。可以使用從分析組件生成的數(shù)據(jù)洞察，定義并監(jiān)視關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，以便確定操作有效性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可從各種來(lái)源以儀表板的形式向業(yè)務(wù)用戶公開(kāi)，以便監(jiān)視系統(tǒng)的健康或度量營(yíng)銷活動(dòng)的有效性。

報(bào)告引擎— 生成與傳統(tǒng)商業(yè)智能報(bào)告類似的報(bào)告的能力至關(guān)重要。用戶可基于從分析層中得到的洞察，創(chuàng)建臨時(shí)報(bào)告、計(jì)劃的報(bào)告或自助查詢和分析。

推薦引擎— 基于來(lái)自分析層的分析結(jié)果，推薦引擎可向購(gòu)物者提供實(shí)時(shí)的、相關(guān)的和個(gè)性化的推薦，提高電子商務(wù)交易中的轉(zhuǎn)換率和每個(gè)訂單的平均價(jià)值。該引擎實(shí)時(shí)處理可用信息并動(dòng)態(tài)地響應(yīng)每個(gè)用戶，響應(yīng)基于用戶的實(shí)時(shí)活動(dòng)、存儲(chǔ)在 CRM 系統(tǒng)中的注冊(cè)客戶信息，以及非注冊(cè)客戶的社交概況。

可視化和發(fā)現(xiàn)— 數(shù)據(jù)可跨企業(yè)內(nèi)外的各種聯(lián)邦的數(shù)據(jù)源進(jìn)行導(dǎo)航。數(shù)據(jù)可能具有不同的內(nèi)容和格式，所有數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）可組合來(lái)進(jìn)行可視化并提供給用戶。此能力使得組織能夠?qū)⑵鋫鹘y(tǒng)的企業(yè)內(nèi)容（包含在企業(yè)內(nèi)容管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中）與新的社交內(nèi)容（例如 tweet 和博客文章）組合到單個(gè)用戶界面中。

垂直層

影響邏輯層（大數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)、分析和使用層）的所有組件的各方面都包含在垂直層中：

信息集成

大數(shù)據(jù)治理

系統(tǒng)管理

服務(wù)質(zhì)量

信息集成

大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序從各種數(shù)據(jù)起源、提供程序和數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)在 HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中。這個(gè)垂直層可供各種組件使用（例如數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、模型管理和交易攔截器），負(fù)責(zé)連接到各種數(shù)據(jù)源。集成將具有不同特征（例如協(xié)議和連接性）的數(shù)據(jù)源的信息，需要高質(zhì)量的連接器和適配器。可以使用加速器連接到大多數(shù)已知和廣泛使用的來(lái)源。這些加速器包括社交媒體適配器和天氣數(shù)據(jù)適配器。各種組件還可以使用這一層在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中存儲(chǔ)信息，從大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中檢索信息，以便處理這些信息。大多數(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)都提供了服務(wù)和 API 來(lái)存儲(chǔ)和檢索該信息。

大數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理涉及到定義指南來(lái)幫助企業(yè)制定有關(guān)數(shù)據(jù)的正確決策。大數(shù)據(jù)治理有助于處理企業(yè)內(nèi)或從外部來(lái)源傳入的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、量和種類。在將數(shù)據(jù)傳入企業(yè)進(jìn)行處理、存儲(chǔ)、分析和清除或歸檔時(shí)，需要強(qiáng)有力的指南和流程來(lái)監(jiān)視、構(gòu)建、存儲(chǔ)和保護(hù)數(shù)據(jù)。

除了正常的數(shù)據(jù)治理考慮因素之外，大數(shù)據(jù)治理還包含其他因素：

1、管理各種格式的大量數(shù)據(jù)。

2、持續(xù)培訓(xùn)和管理必要的統(tǒng)計(jì)模型，以便對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和分析進(jìn)行預(yù)處理。請(qǐng)記住，設(shè)置處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)的重要一步。

3、為外部數(shù)據(jù)設(shè)置有關(guān)其保留和使用的策略和合規(guī)性制度。

4、定義數(shù)據(jù)歸檔和清除策略。

5、創(chuàng)建如何跨各種系統(tǒng)復(fù)制數(shù)據(jù)的策略。

6、設(shè)置數(shù)據(jù)加密策略。

服務(wù)質(zhì)量層

此層復(fù)雜定義數(shù)據(jù)質(zhì)量、圍繞隱私和安全性的策略、數(shù)據(jù)頻率、每次抓取的數(shù)據(jù)大小和數(shù)據(jù)過(guò)濾器：

數(shù)據(jù)質(zhì)量

1、完整地識(shí)別所有必要的數(shù)據(jù)元素

2、以可接受的新鮮度提供數(shù)據(jù)的時(shí)間軸

3、依照數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性規(guī)則來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

4、采用一種通用語(yǔ)言（數(shù)據(jù)元組滿足使用簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)語(yǔ)言所表達(dá)的需求）

5、依據(jù)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則驗(yàn)證來(lái)自多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性

6、在滿足數(shù)據(jù)規(guī)范和信息架構(gòu)指南基礎(chǔ)上的技術(shù)符合性

圍繞隱私和安全的策略

需要策略來(lái)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。從外部機(jī)構(gòu)和提供程序獲取的數(shù)據(jù)可能包含敏感數(shù)據(jù)（比如 Facebook 用戶的聯(lián)系信息或產(chǎn)品定價(jià)信息）。數(shù)據(jù)可以來(lái)源于不同的地區(qū)和國(guó)家，但必須進(jìn)行相應(yīng)的處理。必須制定有關(guān)數(shù)據(jù)屏蔽和這類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)的決策。考慮以下數(shù)據(jù)訪問(wèn)策略：

A、數(shù)據(jù)可用性

B、數(shù)據(jù)關(guān)鍵性

C、數(shù)據(jù)真實(shí)性

D、數(shù)據(jù)共享和發(fā)布

E、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和保留，包括能否存儲(chǔ)外部數(shù)據(jù)等問(wèn)題。如果能夠存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)多長(zhǎng)時(shí)間？可存儲(chǔ)何種類型的數(shù)據(jù)？

F、數(shù)據(jù)提供程序約束（政策、技術(shù)和地區(qū)）

G、社交媒體使用條款

數(shù)據(jù)頻率

提供新鮮數(shù)據(jù)的頻率是多少？它是按需、連續(xù)還是離線的？

抓取的數(shù)據(jù)大小

此屬性有助于定義可抓取的數(shù)據(jù)以及每次抓取后可使用的數(shù)據(jù)大小。

過(guò)濾器

標(biāo)準(zhǔn)過(guò)濾器會(huì)刪除不想要的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中的干擾數(shù)據(jù)，僅留下分析所需的數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)管理

系統(tǒng)管理對(duì)大數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)樗婕暗娇缙髽I(yè)集群和邊界的許多系統(tǒng)。對(duì)整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的健康的監(jiān)視包括：

A、管理系統(tǒng)日志、虛擬機(jī)、應(yīng)用程序和其他設(shè)備

B、關(guān)聯(lián)各種日志，幫助調(diào)查和監(jiān)視具體情形

C、監(jiān)視實(shí)時(shí)警告和通知

D、使用顯示各種參數(shù)的實(shí)時(shí)儀表板

E、引用有關(guān)系統(tǒng)的報(bào)告和詳細(xì)分析

F、設(shè)定和遵守服務(wù)水平協(xié)議

G、管理存儲(chǔ)和容量

G、歸檔和管理歸檔檢索

I、執(zhí)行系統(tǒng)恢復(fù)、集群管理和網(wǎng)絡(luò)管理

J、策略管理

結(jié)束語(yǔ)

對(duì)開(kāi)發(fā)人員而言，層提供了一種對(duì)大數(shù)據(jù)解決方案必須執(zhí)行的功能進(jìn)行分類的途徑，為組織建議必需執(zhí)行這些功能所需的代碼。但是，對(duì)于想要從大數(shù)據(jù)獲取洞察的業(yè)務(wù)用戶，考慮大數(shù)據(jù)需求和范圍通常會(huì)有所幫助。原子模式解決了訪問(wèn)、處理、存儲(chǔ)和使用大數(shù)據(jù)的機(jī)制，為業(yè)務(wù)用戶提供了一種解決需求和范圍的途徑。下一篇文章將介紹用于此用途的原子模式。

華為的高斯數(shù)據(jù)庫(kù)是基于什么數(shù)據(jù)庫(kù)的

主要還是基于Oracle和PGDB 數(shù)據(jù)庫(kù)的。

高斯數(shù)據(jù)庫(kù)是華為云推出的一種數(shù)據(jù)庫(kù)，今年算華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)的元年，很多人比較看好華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù) 可以在這里看看官方的文檔介紹。

華為 fusion cube 存儲(chǔ)虛擬化用的是什么技術(shù)

OpenStack峰會(huì)在法國(guó)巴黎如期舉行，各界共商云軟件的未來(lái)。OpenStack會(huì)執(zhí)行總監(jiān)Jonathan Bryce提到“被動(dòng)的技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)成為歷史，取而代之的是由軟件定義的存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)中心”。這一簡(jiǎn)短有力的發(fā)言引起了強(qiáng)烈的共鳴和反響。

Jonathan Bryce的主題發(fā)言的指出了一個(gè)不可否認(rèn)的事實(shí)，即：越來(lái)越多的企業(yè)使用了按需分配資源的云系統(tǒng)。軟件帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，創(chuàng)新不再是掌握所有權(quán)的大型機(jī)構(gòu)的專利了，而真正的創(chuàng)新是來(lái)自不同國(guó)家的數(shù)百家公司成千上萬(wàn)的人一起合作的成果。

Openstack提供開(kāi)源軟件的框架，簡(jiǎn)化了基于云系統(tǒng)的管理模式。雖然只有短短四年，但無(wú)論是從齊聚巴黎分享優(yōu)秀實(shí)踐的峰會(huì)創(chuàng)下與會(huì)人數(shù)的歷史記錄——4,600開(kāi)發(fā)者及用戶，還是將首個(gè)Superuser大獎(jiǎng)授予了CERN——World Wide Web的創(chuàng)始者，用3000個(gè)服務(wù)器7萬(wàn)核組成了全球最大的OpenStack集群，這些無(wú)一不證明了OpenStack的成功。顯然，企業(yè)用戶已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn)，并利用OpenStack來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)則的改革。

基于OpenStack的FusionSphere

華為是應(yīng)用OpenStack架構(gòu)的公司之一，而且OpenStack已經(jīng)被深度融合進(jìn)華為的一系列IT產(chǎn)品。 OpenStack滿足了云時(shí)代這類公司針對(duì)日益靈活的IT系統(tǒng)的管理需求。在步入云計(jì)算領(lǐng)域時(shí)面對(duì)系統(tǒng)日益靈活的管理需求。

華為云計(jì)算產(chǎn)品線營(yíng)銷總監(jiān)張建華提到“隨著計(jì)算能力、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)對(duì)硬件的依賴性下降，我們正在創(chuàng)建我們自己的軟件來(lái)滿足基于軟件定義資源的需求。”

他指出，Openstack雖然可以像膠水一樣將整個(gè)系統(tǒng)粘合在一起，但它只是個(gè)基礎(chǔ)。華為FusionSphere云操作系統(tǒng)產(chǎn)品在OpenStack框架的基礎(chǔ)上還增加了不同的安全級(jí)別，并且使用戶能充分利用OpenStack提供的互通特性最新的FusionSphere 5.0還允許私有云用戶連接像亞馬遜這樣的公共云。

通過(guò)使用OpenStack，華為FusionSphere能夠管理來(lái)自不同廠家的虛擬服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源以及虛擬安全與負(fù)載均衡等設(shè)備。FusionSphere可以兼容作為云計(jì)算基礎(chǔ)的異構(gòu)虛擬化層，且物理服務(wù)器虛擬化使FusionSphere能夠根據(jù)企業(yè)當(dāng)前的需求完成不同的任務(wù)。如hypervisor，一個(gè)虛擬化多個(gè)物理系統(tǒng)的虛擬化層軟件，可以由不同供應(yīng)商提供，使FusionSphere能夠很好地與已有設(shè)備或軟件配合完成相應(yīng)任務(wù)。

軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施

和傳統(tǒng)的基于硬件的系統(tǒng)相比，軟件定義的數(shù)據(jù)中心具有很多優(yōu)勢(shì)。軟件定義數(shù)據(jù)中心可以分解為軟件定義計(jì)算、軟件定義存儲(chǔ)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)。例如，軟件定義網(wǎng)絡(luò)將網(wǎng)絡(luò)的管理和只能路由功能抽取到軟件實(shí)體中，并且提供API供用戶按照應(yīng)用的需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)；而實(shí)際數(shù)據(jù)交換功能則交付給專用的數(shù)據(jù)交換硬件設(shè)備，交換設(shè)備只專注于數(shù)據(jù)交換，這樣大大提高了數(shù)據(jù)交換的效率。軟件定義的數(shù)據(jù)中心具備很強(qiáng)的系統(tǒng)自愈能力。

那些對(duì)上述云計(jì)算的保障機(jī)制需求強(qiáng)烈的企業(yè)，軟件定義的數(shù)據(jù)中心無(wú)疑具有強(qiáng)烈的吸引力。張建華還提到了電信運(yùn)營(yíng)商，“通常，這些公司很依賴硬線技術(shù)，但是目前的大量流量都不是通過(guò)傳統(tǒng)的電信網(wǎng)絡(luò)傳輸。運(yùn)營(yíng)商需要改變來(lái)提供更多的IP服務(wù)”。Openstack與FusionSphere提供了像互聯(lián)網(wǎng)一樣的架構(gòu)，從而能夠解決這些問(wèn)題。他還補(bǔ)充到“運(yùn)營(yíng)商需要一個(gè)既懂得傳統(tǒng)架構(gòu)又懂得新模式的合作伙伴才能邁進(jìn)新紀(jì)元。他們還需要開(kāi)放架構(gòu)的解決方案，以避免受限于某一單一模式。”

OpenStack實(shí)現(xiàn)電信NFV變革

Telefonica意識(shí)到華為正是這樣的合作伙伴。因?yàn)檫@個(gè)原因，電信巨頭Telefonica決定采用華為FusionSphere集中管理其軟件、硬件以及數(shù)據(jù)中心。鑒于FusionSphere的統(tǒng)一調(diào)度與管理優(yōu)勢(shì)，Telefonica在英國(guó)的運(yùn)營(yíng)商O2，在部署FusionSphere后的TCO大幅降低了約30%。FusionSphere通過(guò)三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值：運(yùn)營(yíng)維護(hù)（OM）、業(yè)務(wù)管理、以及業(yè)務(wù)控制。另外，F(xiàn)usionSphere架構(gòu)也將支持Telefonica的后續(xù)升級(jí)。

另外一個(gè)電信巨頭，沃達(dá)豐，也部署了FusionSphere來(lái)管理其基于PLEX系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，以便管理不同廠商的資源和未被充分利用的資源，降低操作維護(hù)費(fèi)用。公有云和私有云都在以這種模式進(jìn)行管理，資源按需求動(dòng)態(tài)分配，必要時(shí)業(yè)務(wù)也可以跨云遷移。

除了電信領(lǐng)域外，OpenStack也為其他領(lǐng)域帶來(lái)了好處。匯港資訊有限公司采用華為OpenStack連通了香港經(jīng)紀(jì)人與上海證券交易所。中國(guó)的一些政府部門的業(yè)務(wù)系統(tǒng)也通過(guò)部署華為云產(chǎn)品，體驗(yàn)到了這種IT架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，華為的云產(chǎn)品可以為其消減成本、提高效率。

在OpenStack 峰會(huì)最后，華為的云計(jì)算產(chǎn)品線首席技術(shù)官，王海鷹，上臺(tái)分享了華為成為OpenStack會(huì)金牌會(huì)員的前景。他講到“從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，華為將會(huì)繼續(xù)促進(jìn)OpenStack與NFV的融合。我們也希望與所有領(lǐng)域伙伴合作構(gòu)建一個(gè)健康的OpenStack系統(tǒng)”。我們正在進(jìn)步。OpenStack已經(jīng)有17,141個(gè)個(gè)人會(huì)員，432個(gè)支撐公司，以及兩千萬(wàn)行代碼，這也證明了企業(yè)已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接更敏捷的IT方案。這個(gè)方案將不僅能夠滿足當(dāng)前需求，而且能夠靈活地控制未來(lái)的方案。華為FusionSphere，F(xiàn)usionCube（軟硬件云管理一體機(jī)）以及其他的云產(chǎn)品正是這樣一套既適應(yīng)今天又能管理未來(lái)的強(qiáng)大的工具。

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為什么華為要做軟件開(kāi)發(fā)

華為OD是一種新的用工模式，合同同第三方公司簽訂，合同也是4年，五險(xiǎn)一金都有，薪資也比較具有競(jìng)爭(zhēng)力。

全稱(Outsourcing Dispacth)模式，目前 華為和德科聯(lián)合招聘的簡(jiǎn)稱。目前 華為社招大多數(shù)是OD招聘，17級(jí)以下都為OD模式，OD模式也是 華為提出的一種新的用工形式，定級(jí)是13-17級(jí)，屬于 華為儲(chǔ)備人才，每年都會(huì)從OD項(xiàng)目挑優(yōu)秀員工轉(zhuǎn)為正編。

崗位職責(zé)：

負(fù)責(zé)華為終端各業(yè)務(wù)流管理系統(tǒng)的應(yīng)用軟件、分布式云化軟件、WEB前端等軟件設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。所有華為門店管理，供應(yīng)鏈管理，物流管理，包括服務(wù)APP。

都是我們的產(chǎn)品。我們每天面對(duì)上百萬(wàn)的活躍用戶，上千萬(wàn)的交易量，上億刀的交易。挑戰(zhàn)高容量，大并發(fā)，乃至全球部署的高可用場(chǎng)景，交付，高質(zhì)量，高可信，高可維的軟件系統(tǒng)，加入我們，接觸最前沿的產(chǎn)品和軟件技術(shù)，成為大容量高并發(fā)技術(shù)的專家。

企業(yè)數(shù)據(jù)上云必有一戰(zhàn)，華為云12.12云數(shù)據(jù)庫(kù)2折起

每年的Gartner全球數(shù)據(jù)庫(kù)魔力象限都會(huì)對(duì)未來(lái)三年的市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而2020年的預(yù)測(cè)相比于2019年的預(yù)測(cè)出現(xiàn)一個(gè)顯著的變化，那就是全球75%數(shù)據(jù)庫(kù)將被部署或遷移到云平臺(tái)的時(shí)間表提前了一年——從2023年提前到了2022年。進(jìn)入2020年底，我們將迎來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的世紀(jì)之戰(zhàn)，企業(yè)數(shù)據(jù)上云與治理面臨著重大抉擇：本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的PK。特別是受2020全球疫情的影響，越來(lái)越多的企業(yè)正加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，云數(shù)據(jù)庫(kù)以及云上數(shù)據(jù)治理的時(shí)代將很快到來(lái)。

2020年12月12日雙十二之際，華為云打出了云數(shù)據(jù)庫(kù)2折起的大幅折扣，包括：MySQL等熱門云數(shù)據(jù)庫(kù) 2折起、遷移上云再加送6個(gè)月；GaussDB系列、數(shù)據(jù)管理服務(wù)DAS企業(yè)版等熱銷產(chǎn)品低至5折；數(shù)據(jù)加速與治理產(chǎn)品中也有Redis 4折的驚喜優(yōu)惠。2020年又是華為云推出全場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)GaussDB的第一年，而在2020年底打出云數(shù)據(jù)庫(kù)2折起的大力度促銷，彰顯了華為云開(kāi)打2021企業(yè)數(shù)據(jù)上云之戰(zhàn)的決心。

2020年的一場(chǎng)疫情，讓很多企業(yè)都將數(shù)字化轉(zhuǎn)型提速，特別是讓本來(lái)需要幾年才能下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決心和決定縮短到幾個(gè)月；而新基建的推出，更刺激了基于數(shù)字技術(shù)的融合基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模建設(shè)。無(wú)論是加速的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、急于上線的各種在線和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，還是籌建中的融合基礎(chǔ)設(shè)施新基建，都為CIO們帶來(lái)了頭痛的問(wèn)題：數(shù)據(jù)庫(kù)的選型。

那么CIO怎么解決云數(shù)據(jù)庫(kù)的選型難題呢？華為云數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)總裁蘇光牛認(rèn)為，CIO選型數(shù)據(jù)庫(kù)，最常見(jiàn)的其實(shí)沒(méi)有變化，就是穩(wěn)定性和性能，以及云技術(shù)出現(xiàn)之后的擴(kuò)展性和灰度等能力。但對(duì)于很多企業(yè)，特別是有 歷史 遺留系統(tǒng)的，都涉及一個(gè)古老但無(wú)法回避的問(wèn)題就是：生態(tài)。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企業(yè)怎么能選擇MySQL？反之亦然。或者當(dāng)熟悉某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的DBA干了幾十年，又怎么轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)庫(kù)？

轉(zhuǎn)型是必然的。數(shù)字化智能化升級(jí)，必然要求數(shù)據(jù)庫(kù)跟上，蘇光牛認(rèn)為生態(tài)必須是開(kāi)放的，否則就從一個(gè)火坑跳入另外一個(gè)火坑。選型之后，CIO都普遍擔(dān)心，遷移的工作量有多大？CIO都需要有能自動(dòng)化轉(zhuǎn)換或者評(píng)估的工具，能把非確定的工作量轉(zhuǎn)化為確定性的計(jì)劃。然后就需要考慮遷移是否會(huì)中斷或者中斷多久，業(yè)務(wù)切換需要多久，對(duì)于在線遷移來(lái)說(shuō)還要可控制的切換時(shí)間；隨之，要考慮數(shù)據(jù)是否會(huì)丟失，因?yàn)閺囊粋€(gè)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)系統(tǒng)，不可能100%覆蓋所有的功能測(cè)試，沒(méi)有覆蓋到數(shù)據(jù)是否就丟失了，當(dāng)然還要考慮數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題。

最后，必然要考慮成本以及讓數(shù)據(jù)“活”起來(lái)。蘇光牛認(rèn)為，控制成本的最好方式是存儲(chǔ)的融合，計(jì)算和存儲(chǔ)分離的架構(gòu)；而讓數(shù)據(jù)活起來(lái)，就是要讓存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)之間流動(dòng)起來(lái)，通過(guò)大的存儲(chǔ)資源池解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，當(dāng)然更好的數(shù)據(jù)遷移工具也能配合解決問(wèn)題。

2020年11月，在Gartner發(fā)布的2020全球云數(shù)據(jù)庫(kù)魔力象限中，華為云憑借GaussDB系列產(chǎn)品首次晉級(jí)全球頂級(jí)云數(shù)據(jù)庫(kù)行列。Gartner對(duì)華為云的評(píng)價(jià)是：華為云專注于提供全面的混合堆棧，構(gòu)建了全面、穩(wěn)健的產(chǎn)品組合，能夠滿足跨云和本地環(huán)境的全方位數(shù)據(jù)管理用例，其許多產(chǎn)品與云基礎(chǔ)架構(gòu)緊密集成，以提供增強(qiáng)的性能和可靠性。Gartner還認(rèn)為，華為在全球電信和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)有很強(qiáng)的影響力，很多為管理華為全球行業(yè)業(yè)務(wù)而構(gòu)建的數(shù)據(jù)管理能力，面向政企行業(yè)普遍可用。

2020年下半年，華為云宣布GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)戰(zhàn)略升級(jí)為華為云數(shù)據(jù)庫(kù)全場(chǎng)景服務(wù)，以及發(fā)布GaussDB云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則支持MongoDB、Cassandra、時(shí)序InfluxDB、KV數(shù)據(jù)庫(kù)Redis等，具有多模式數(shù)據(jù)管理能力。

就GaussDB來(lái)說(shuō)，通過(guò)計(jì)算和存儲(chǔ)分離實(shí)現(xiàn)分布式處理，在一套架構(gòu)下，可以對(duì)接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多種開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，實(shí)現(xiàn)這些開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的良好商用性能。GaussDB以華為云為底座，保證了良好可擴(kuò)展性、彈性、安全可靠等性能要求，特別是通過(guò)底層統(tǒng)一的智能化DFV分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，滿足企業(yè)上云對(duì)于云數(shù)據(jù)庫(kù)的各種需求。

在數(shù)據(jù)遷移方面，華為云推出的數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用遷移 UGO，是一款專注于異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象遷移和應(yīng)用遷移的專業(yè)化工具，而華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)DRS，支持更大數(shù)據(jù)量、更長(zhǎng)時(shí)間等多種復(fù)雜遷移場(chǎng)景，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)上云和云上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳至云外的混合云架構(gòu)。UGO+DRS形成了完整的遷移產(chǎn)品形態(tài)。

GaussDB是為政企打造的數(shù)據(jù)庫(kù)一站式上云解決方案，提供全場(chǎng)景數(shù)據(jù)管理業(yè)務(wù)、全開(kāi)放生態(tài)和安全可信，徹底解決政企以及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)選型方面的痛點(diǎn)，真正做到數(shù)據(jù)庫(kù)選型安心、遷移放心、管理省心。

蘇光牛表示：“華為將持續(xù)戰(zhàn)略投入數(shù)據(jù)庫(kù)，布局全球7大區(qū)域囊括1000+數(shù)據(jù)庫(kù)專家與人才。此次戰(zhàn)略升級(jí)是華為云數(shù)據(jù)庫(kù)積極構(gòu)建高安全、高可靠、高性能的全場(chǎng)景云服務(wù)，擁抱開(kāi)源生態(tài)的具體舉措，華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)持續(xù)打造多元生態(tài)服務(wù)，全方位滿足客戶的需求，加速政企客戶數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展。”

正如Gartner所觀察到的，如今華為云數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)在亞太地區(qū)，尤其是中國(guó)市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署，其中超過(guò)一半的客戶來(lái)自公共管理、電信、金融保險(xiǎn)等行業(yè)。華為云數(shù)據(jù)庫(kù)，特別是GaussDB能夠被廣大政企用戶認(rèn)可，這首先來(lái)自于經(jīng)歷了華為內(nèi)部的千錘百煉。從2007年開(kāi)始，就因?yàn)槿A為的無(wú)線、網(wǎng)絡(luò)、交換機(jī)等產(chǎn)品而發(fā)展起來(lái)了GaussDB，從2009年開(kāi)始基于存算分離的架構(gòu)而考慮分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)，2015年起基于廣泛認(rèn)知的生態(tài)如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，逐步推出了分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)還打造華為自己的openGauss生態(tài)。

2020年，華為云數(shù)據(jù)庫(kù)品牌更加清晰，GaussDB是華為自有數(shù)據(jù)庫(kù)品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等廣泛認(rèn)知的生態(tài)，又有自有的生態(tài)openGauss，openGauss于2020年6月正式對(duì)外開(kāi)源。蘇光牛強(qiáng)調(diào)，華為公司將長(zhǎng)期投入GaussDB的開(kāi)發(fā)，基于混合云和公有云的方式，聯(lián)合ISV等伙伴一起，全方位服務(wù)好客戶。

總結(jié)下來(lái)，GaussDB有四大特色：第一，開(kāi)放的生態(tài)，擁抱開(kāi)源生態(tài)的同時(shí)，打造華為自有生態(tài)。華為云認(rèn)為未來(lái)一定是開(kāi)放的生態(tài)，開(kāi)放的生態(tài)才能保護(hù)客戶投資，避免從一個(gè)封閉體系走向另外一個(gè)封閉體系。

第二，存算分離的架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性是第一位的，特別是交易型數(shù)據(jù)庫(kù)，華為云數(shù)據(jù)庫(kù)最核心的特色是存儲(chǔ)的穩(wěn)定性。華為云GaussDB基于與企業(yè)存儲(chǔ)相同的分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，經(jīng)過(guò)千行百業(yè)的磨煉而不僅僅是單一的某種交易流量，另外各種存儲(chǔ)能力如重刪、壓縮、跨AZ等特性讓快速備份恢復(fù)、性價(jià)比都具備非常好的優(yōu)勢(shì)。

第三，安全合規(guī)，GaussDB經(jīng)過(guò)了ICSL的安全認(rèn)證，以及很多白盒的代碼層面的認(rèn)證。特別是隨著歐洲GDPR等標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施，以及政企對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求的增加，華為云GaussDB的代碼級(jí)、架構(gòu)級(jí)別安全設(shè)計(jì)，以及多年來(lái)在電信級(jí)高標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)的錘煉，經(jīng)歷了很多實(shí)際客戶的嚴(yán)苛考驗(yàn)，讓政企在使用數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候更加放心。

第四，軟硬件全棧協(xié)同。華為云具備軟硬件全棧研發(fā)的實(shí)力，無(wú)論存儲(chǔ)底座和RDMA高速網(wǎng)絡(luò)，還是虛擬化和容器之上的性能調(diào)優(yōu)，以及GuestOS上的協(xié)議棧優(yōu)化，特別是基于云技術(shù)之后的全棧優(yōu)化和云服務(wù)能力，更加是華為云的優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)然，更為重要的是，云數(shù)據(jù)庫(kù)采用云的模式實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維管理的集中化，極大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝、部署、配置、遷移和優(yōu)化，大幅提升運(yùn)維管理效率，讓政企可以投入更多精力聚焦在核心業(yè)務(wù)創(chuàng)新上。

總結(jié)而言： 企業(yè)數(shù)據(jù)上云和云上數(shù)據(jù)治理將成為2021年政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重中之重，各大技術(shù)廠商都在爭(zhēng)奪云數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額。以華為云全場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB為代表的新一代云數(shù)據(jù)庫(kù)，將滿足政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面需求。特別是以華為云和華為云Stack為底座，GaussDB可以跨公有云以及企業(yè)本地部署，其技術(shù)符合云及企業(yè)本地的要求，同時(shí)具有華為云的高性能、高可用、高安全等保證，可以說(shuō)政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全場(chǎng)景保障！（文/寧川）

本文題目：華為nosql系列,華為nose
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