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充分利用中國(guó)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的發(fā)展,滿足企業(yè)機(jī)構(gòu)不斷演進(jìn)的需求

作者:Gartner高級(jí)研究總監(jiān)顧星宇


(資料圖)

中國(guó)獨(dú)特的商業(yè)環(huán)境和對(duì)技術(shù)自主可控的強(qiáng)烈需求,帶來了中國(guó)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(以下簡(jiǎn)稱為“數(shù)據(jù)庫”)市場(chǎng)的繁榮和多樣性。

雖然中國(guó)的數(shù)據(jù)庫廠商在許多方面,如云生態(tài)系統(tǒng)的建立和云財(cái)務(wù)治理等方面,仍然落后于以亞馬遜云服務(wù)、谷歌、微軟和甲骨文為代表的外國(guó)廠商,但在中國(guó)獨(dú)特的業(yè)務(wù)環(huán)境下,本土廠商的產(chǎn)品演進(jìn)十分迅速,且產(chǎn)生了差異化優(yōu)勢(shì),因此在一些應(yīng)用場(chǎng)景中具備競(jìng)爭(zhēng)力。

中國(guó)本土數(shù)據(jù)庫具有以下幾個(gè)主要技術(shù)特征。

分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的采用率正在上升

分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為企業(yè)機(jī)構(gòu)支撐核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)選擇,它們?cè)谥袊?guó)的使用增長(zhǎng)速度要快于世界其他地區(qū)。

Gartner對(duì)分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(DTDB)的定義是:可在任何分布式數(shù)據(jù)庫實(shí)例節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行事務(wù)的數(shù)據(jù)庫。這項(xiàng)技術(shù)的特點(diǎn)在于,在接受地理上分散分布的節(jié)點(diǎn)寫入的同時(shí),保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性和一致性,且性能合格。

在中國(guó)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展過程中,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性的主要阻礙是數(shù)據(jù)工作負(fù)載規(guī)?;乃俣群统杀?。工作負(fù)載的需求增長(zhǎng),不僅使業(yè)務(wù)性能降低,而且,如果企業(yè)機(jī)構(gòu)決定擴(kuò)充資源,則還會(huì)帶來額外的高昂硬件成本。使用DTDB,不僅可以支持應(yīng)?的?并發(fā)和?數(shù)據(jù)吞吐量,還可以減少對(duì)由外國(guó)?商提供的?型機(jī)硬件的依賴——這也與國(guó)家“?主可控”戰(zhàn)略舉措的?標(biāo)相符。

今天,隨著諸如分布式一致性共識(shí)算法和并發(fā)控制技術(shù)等大量技術(shù)創(chuàng)新的出現(xiàn),DTDB可確保在不犧牲過多可擴(kuò)展性和性能的情況下,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高度一致性。與此同時(shí),DTDB與公有云的兼容性也正在持續(xù)提升;因此,在資源使用不斷變化且難以預(yù)測(cè)的環(huán)境中,云部署將成為理想選擇。

數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景需要超高性能數(shù)據(jù)庫

在過去的三年間,新冠疫情進(jìn)一步加快了網(wǎng)上購(gòu)物、線上出行和在線教育等數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的普及。作為所有應(yīng)用的核心數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)據(jù)庫需要提供更為強(qiáng)大的性能,以支持全部數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。

一些典型的超高性能應(yīng)用場(chǎng)景包括:

全國(guó)性社會(huì)活動(dòng),例如國(guó)家人口普查,需要能夠支持每秒100萬至200萬個(gè)查詢,以及每秒處理10萬至50萬件事務(wù)。

大型活動(dòng)的轉(zhuǎn)播,例如奧運(yùn)會(huì)或春晚,通常需要能夠支持1000萬到2000萬本土觀眾同時(shí)在線觀看。

許多中國(guó)超大規(guī)模企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)總量已經(jīng)達(dá)到10PB至100PB,日增數(shù)據(jù)量超過10TB。

網(wǎng)上購(gòu)物節(jié)活動(dòng),例如“雙十一”和“618”購(gòu)物節(jié),都會(huì)產(chǎn)生極高的事務(wù)數(shù)量。

中國(guó)龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模,會(huì)使一些常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng),例如網(wǎng)上訂餐、網(wǎng)約車、在線教育等的工作負(fù)載成倍加大,導(dǎo)致高峰時(shí)段事務(wù)處理的工作負(fù)載尤為繁重。在高峰時(shí)段,事務(wù)處理工作負(fù)載有時(shí)比非高峰時(shí)段高100倍。

中國(guó)的數(shù)據(jù)庫廠商都在不斷演進(jìn)各類技術(shù),以支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。這些技術(shù)包括大規(guī)模并行處理(MPP)、分布式事務(wù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)處理和行列混合處理等。近年來,一批初創(chuàng)廠商開始快速獲得關(guān)注。這些廠商將超高性能作為其核心競(jìng)爭(zhēng)差異化優(yōu)勢(shì),豐富了企業(yè)機(jī)構(gòu)的選擇面,但也使得市場(chǎng)狀況變得更加復(fù)雜。

各類專業(yè)化的數(shù)據(jù)庫正不斷融合,成為集成各類功能的統(tǒng)一型數(shù)據(jù)庫服務(wù)

在過去的15年間,中國(guó)企業(yè)機(jī)構(gòu)采用了各類專業(yè)化的數(shù)據(jù)庫,用于各類不同類型數(shù)據(jù)庫的操作和分析。比如:

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,例如圖數(shù)據(jù)庫和文檔數(shù)據(jù)庫,可用于存儲(chǔ)和處理圖數(shù)據(jù)和文檔數(shù)據(jù),以支持機(jī)器學(xué)習(xí)和圖分析。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫可用于支持時(shí)間敏感性應(yīng)用場(chǎng)景,例如流分析和決策智能。

由于每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景均有海量的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品可供選擇,相應(yīng)地,連接這些數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)管道也越建越多,導(dǎo)致企業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)的復(fù)雜性大大增加。這一復(fù)雜性也導(dǎo)致了運(yùn)營(yíng)效率低下,獲取洞察的時(shí)間被延長(zhǎng)。為解決這一問題,中國(guó)和全球的數(shù)據(jù)庫廠商都在采取行動(dòng),擴(kuò)大各自產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋范圍,形成了數(shù)據(jù)庫功能融合的局面。這一融合趨勢(shì)在多模型數(shù)據(jù)庫中得以體現(xiàn)。這類數(shù)據(jù)庫可以通過多個(gè)應(yīng)用編程接口(API)來支持多種存儲(chǔ)和持久保存數(shù)據(jù)的方式。

如圖1所示,Gartner從數(shù)據(jù)類型和時(shí)間敏感性幾個(gè)方面對(duì)這一趨勢(shì)進(jìn)行了觀察研究。

圖1:數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的融合

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