訂閱
糾錯
加入自媒體

“多寫多讀集群”被攻克,中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)“越過山丘”

2020年全國兩會期間,合肥工業(yè)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所所長檀結(jié)慶在媒體采訪中提到:“國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫只占據(jù)不到7%的市場份額,尤其在數(shù)據(jù)庫最核心的交易業(yè)務(wù)中,鮮有能跟甲骨文同臺競爭并實現(xiàn)替換的產(chǎn)品!

彼時“去IOE”浪潮已經(jīng)興起十多年的時間,但囿于性能、穩(wěn)定性等客觀因素,銀行、能源、電信等傳統(tǒng)業(yè)務(wù),對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫依然是“不敢用、不愿用、不想用”的態(tài)度,無形中為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)制造了一個天花板。

現(xiàn)在,這樣的景象正在成為過去式。

華為數(shù)據(jù)存儲與優(yōu)炫軟件日前聯(lián)合發(fā)布“數(shù)據(jù)庫存算分離聯(lián)合解決方案”,同時推出了高可靠、高性能共享存儲多寫多讀集群數(shù)據(jù)庫解決方案,旨在通過先進的存儲技術(shù)和創(chuàng)新的設(shè)計,滿足金融、運營商、能源、制造、政務(wù)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)庫替代需求。

放在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的語境下,這樣的合作到底意味著什么,能否打破國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)的天花板?

01 國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫:百花齊放,多而不強

和操作系統(tǒng)、中間件等基礎(chǔ)軟件相比,數(shù)據(jù)庫是國產(chǎn)替代最為迅猛的市場。然而外界對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的印象,看起來并不太樂觀,用一句話來形容的話:數(shù)量上百花齊放,市場競爭力卻只能說“多而不強”。

為何會出現(xiàn)這樣的局面?外界的討論有很多,并產(chǎn)生了兩種主流觀點。

一種說法是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的起點比較晚。

早在1978年,Oracle就推出了第一版數(shù)據(jù)庫,那時候中國的信息化轉(zhuǎn)型進程還無從談起。2000年前后,國內(nèi)出現(xiàn)了第一批數(shù)據(jù)庫企業(yè),但全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走完了競爭、并購、退出的過程,形成了典型的IOE格局,I是指服務(wù)器提供商IBM,O是指數(shù)據(jù)庫軟件提供商Oracle,E則是指存儲設(shè)備提供商EMC。

2014年后,在政策和市場紅利的驅(qū)動下,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)百花齊放,卻未能改變Oracle、IBM等主導(dǎo)市場的格局,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫只能占領(lǐng)一些縫隙市場。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)量越來越多,結(jié)果卻是高度的碎片化。

圖:2023年墨天輪中國數(shù)據(jù)庫排行榜每月收錄數(shù)量

按照信通院與墨天輪的統(tǒng)計,目前國內(nèi)有280多個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品?缮晕⒃偕钔谝恍^60%的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商不足100人,超過500人的企業(yè)不到10%,再加上協(xié)同合作的不足,原本就相對薄弱的研發(fā)能力無法形成合力,難以進入金融、能源等“穩(wěn)定性大于天”的業(yè)務(wù)場景,生存環(huán)境一直比較艱難。

另一種解釋是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)問題。

2008年左右,在阿里等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的倡導(dǎo)下,“去IOE”浪潮如火如荼。當時中國互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進入到高速增長期,出現(xiàn)了雙11購物節(jié)等數(shù)據(jù)量和用戶量激增的場景,而IOE架構(gòu)欠缺橫向擴展能力,無法滿足激增的性能訴求和靈活擴容訴求,一些企業(yè)開始使用通用服務(wù)器打造靈活易擴展的分布式數(shù)據(jù)庫。

在數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)上,為了消除不必要的數(shù)據(jù)搬移延遲和功耗,看似提高效率并降低了成本的存算一體架構(gòu),逐漸被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所追捧。存算一體的優(yōu)勢很明顯,短板也同樣明顯。為了實現(xiàn)高可靠,通常采用一主多從的架構(gòu),多個從節(jié)點大部分時間都處于閑置狀態(tài),導(dǎo)致CPU資源利用率極低。而且服務(wù)器出現(xiàn)故障后,無法自動切換,需投入大量人力和時間手工恢復(fù)數(shù)據(jù)。

即使達夢、南大通用等老牌國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商,仍在堅持存算分離架構(gòu),可當整個市場的注意力轉(zhuǎn)向時,一兩家企業(yè)無法左右行業(yè)的風向。像銀行這樣對穩(wěn)定性要求苛刻的傳統(tǒng)業(yè)務(wù),由于國產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫無法滿足需求,不得不把訂單交給國外廠商。

當存算一體架構(gòu)被越來越多人詬病,數(shù)據(jù)傳輸性能的短板被填補后,存算分離的架構(gòu)再度被推向臺前。華為數(shù)據(jù)存儲與優(yōu)炫軟件的合作,就是新背景下的敘事,試圖用軟硬結(jié)合的方式闖出一條新路。

02 多寫多讀集群:難題背后的新解法

存算分離的概念不難理解,簡單地說就是分別構(gòu)建計算資源池和存儲資源池,全局共享一份數(shù)據(jù),一些不必要的消耗可以被避免,進一步提升了數(shù)據(jù)庫的性能,即使某個服務(wù)器出現(xiàn)了故障,也不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。

在存算分離的架構(gòu)下,華為數(shù)據(jù)存儲與優(yōu)炫軟件共同發(fā)布了“數(shù)據(jù)庫存算分離聯(lián)合解決方案”,主要包含三個子方案:

一是主備集群部署方案,采用數(shù)據(jù)庫一主一從架構(gòu),保證業(yè)務(wù)高可用,并具備易部署、易管理等特點,適用于OA、門戶、郵箱、訂單管理等業(yè)務(wù)系統(tǒng);

二是讀寫分離集群部署方案,采用一主多從架構(gòu),通過存算分離+主從數(shù)據(jù)強一致性技術(shù)確保從節(jié)點可讀,具有高性能、易擴展、高可靠等優(yōu)勢,適用于金融賬務(wù)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、生產(chǎn)制造、研發(fā)系統(tǒng)等中大型關(guān)鍵交易應(yīng)用;

三是多寫多讀集群部署方案,采用多主架構(gòu),通過共享存儲+SRAC技術(shù)確保全局節(jié)點數(shù)據(jù)讀寫強一致性,并達成多寫多讀、負載均衡、腦裂控制等效果,具備極高的可靠性與性能擴展?jié)摿Γm用于金融、電信、能源、交通、財稅、生產(chǎn)制造等行業(yè)中對可用性、性能要求極高的大型核心交易系統(tǒng)。

三個子方案對應(yīng)著不同的業(yè)務(wù)場景,其中最為矚目的正是多寫多讀集群部署方案,在很大程度上關(guān)系著國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫能否在最核心的交易業(yè)務(wù)中實現(xiàn)對Oracle RAC的替代。

以一個常見的支付場景為例:當銀行拒絕用戶的支付請求時,需要快速查詢用戶過往的支付習(xí)慣,判斷支付請求是否有風險,同時以彈窗的方式進行風險提示。這就需要數(shù)據(jù)庫有很高的處理復(fù)雜事務(wù)的能力,業(yè)務(wù)的連續(xù)性要求高、絕對的高可用性、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的一致性,以及一定的可擴展性。

國內(nèi)對RAC的替代由來已久,大多采用三種方式:中間件模擬、分布式數(shù)據(jù)庫以及類似RAC的技術(shù)路線。優(yōu)炫軟件的“多寫多讀集群部署方案”,采用的就是RAC的路線,可以直接進行國產(chǎn)替代。

除了優(yōu)炫軟件持續(xù)10年時間的高壓投入,存儲性能在攻克多寫多讀集群的難題中扮演了至關(guān)重要的角色。

想要實現(xiàn)多寫多讀集群,存儲環(huán)節(jié)面臨著多個節(jié)點并發(fā)讀寫、極高的并發(fā)吞吐量、高可靠性等挑戰(zhàn),華為OceanStor Dorado全閃存存儲50μs的極致時延、2100萬IOPS和極致穩(wěn)定的 SmartMatrix 全互聯(lián)架構(gòu),讓整體性能比同等配置的普通存儲提升了30%,可滿足不同類型的交易型業(yè)務(wù)訴求。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)遵循“木桶理論”,硬件和軟件任何一環(huán)存在短板,都將制約數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。華為數(shù)據(jù)存儲和優(yōu)炫軟件的合作,無疑為整個數(shù)據(jù)庫行業(yè)提供了新的解題思路:優(yōu)炫數(shù)據(jù)庫的軟件優(yōu)勢和華為OceanStor閃存存儲的硬件優(yōu)勢融合后,原先橫亙在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫頭上的“魔咒”悄然被解除。

03 越過山丘:行業(yè)已經(jīng)形成了新共識

如果說十幾年前的“去IOE”浪潮中,過于聚焦互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的需求,選擇性忽略了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的訴求。華為數(shù)據(jù)存儲和一眾數(shù)據(jù)庫廠商的聯(lián)合創(chuàng)新,目的正是為了關(guān)鍵行業(yè)的核心系統(tǒng)上,不斷縮小與國際領(lǐng)先梯隊在性能、可靠性上的差距,提升國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的綜合競爭力。

特別是在“存算分離”架構(gòu)上,不只是優(yōu)炫軟件,華為數(shù)據(jù)存儲已經(jīng)和不少數(shù)據(jù)庫廠商推出聯(lián)合解決方案,在不少領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了跨越式升級。

比如萬里數(shù)據(jù)庫與華為數(shù)據(jù)存儲聯(lián)合發(fā)布的“存算分離&多主架構(gòu)聯(lián)合創(chuàng)新方案,突破了數(shù)據(jù)庫多讀多寫的業(yè)界難題,大幅提升了數(shù)據(jù)庫性能,同時降低系統(tǒng)的建設(shè)成本。以性能為例,通過數(shù)據(jù)庫跨節(jié)點緩存池化技術(shù),實現(xiàn)了全局表并發(fā)讀寫、事務(wù)并發(fā)處理能力,相比于傳統(tǒng)的主備數(shù)據(jù)庫和分片數(shù)據(jù)庫,性能在不同場景下可提升10倍。

再比如華為數(shù)據(jù)存儲與南大通用共同發(fā)布的“金融核心級數(shù)據(jù)庫高可用解決方案”,基于存算分離+共享存儲架構(gòu),聯(lián)合GBase南大通用數(shù)據(jù)庫和華為OceanStor閃存存儲,提供了滿足金融核心系統(tǒng)要求的高性能、高可用數(shù)據(jù)庫解決方案。

其中一個不可小覷的創(chuàng)新是雙重容災(zāi)機制,在應(yīng)用層實現(xiàn)了基于邏輯復(fù)制的數(shù)據(jù)庫容災(zāi)、備庫可讀,在存儲層依托OceanStor閃存存儲HyperMetro A-A雙活能力,確保數(shù)據(jù)高效、完整復(fù)制到容災(zāi)站點,且不影響工作站點性能,確保RPO=0,確保數(shù)據(jù)不丟失、業(yè)務(wù)快速恢復(fù),滿足金融核心系統(tǒng)的業(yè)務(wù)要求。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以往被頻頻詬病各自為戰(zhàn),對比IOE這樣的“黃金組合”,國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場可謂一盤散沙。不同廠商間缺少密切的合作,無法構(gòu)建一個良性生態(tài)系統(tǒng),無法脫離國外品牌為主導(dǎo)的生態(tài)圈,導(dǎo)致多而不強的市場格局。

優(yōu)炫軟件、萬里數(shù)據(jù)庫、南大通用、海量數(shù)據(jù)……華為數(shù)據(jù)存儲就像是一條紐帶,把不同數(shù)據(jù)庫廠商凝聚在了一起,也許現(xiàn)階段的生態(tài)協(xié)作還不是特別緊密,但“存算分離+共享存儲架構(gòu)”已經(jīng)是一種行業(yè)共識。

借用一位數(shù)據(jù)庫從業(yè)者的說法:國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)并不缺少優(yōu)秀的工程師,重要的是找到正確的問題與正確的方向去發(fā)力。

沿循這樣的邏輯,隨著越來越多的數(shù)據(jù)庫廠商選擇華為作為伙伴,和華為數(shù)據(jù)存儲進行聯(lián)合方案創(chuàng)新,一個有利于國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)崛起的良性生態(tài),已經(jīng)初具雛形。在自主創(chuàng)新的道路上默默苦行了十幾年的中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè),正在越過山丘,等待他們的,將是一個繁榮的數(shù)據(jù)庫生態(tài)。

04 寫在最后

市場咨詢機構(gòu)Gartner曾在2022年發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫中國市場指南報告》中預(yù)測:到2025年,中國分析型數(shù)據(jù)庫市場來自海外廠商的將只剩下30%,交易型數(shù)據(jù)庫市場海外廠商市場也只會剩下50%左右。

可能在一年多以前,不少人還會對Gartner的預(yù)測數(shù)據(jù)表示懷疑,畢竟IOE在交易型數(shù)據(jù)庫市場還是不可替代的存在。伴隨著“存算分離+共享存儲架構(gòu)”的不斷創(chuàng)新、突圍,Gartner的預(yù)測離現(xiàn)實已經(jīng)越來越近。

       原文標題 : “多寫多讀集群”被攻克,中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)“越過山丘”

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

人工智能 獵頭職位 更多
掃碼關(guān)注公眾號
OFweek人工智能網(wǎng)
獲取更多精彩內(nèi)容
文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內(nèi)容:
聯(lián)系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網(wǎng)安備 44030502002758號