Notas de estudio de HCIP-Planificación del servicio de la base de datos-5

1. Descripción general de los servicios de base de datos

1.1 Tendencia de desarrollo de la base de datos

• La escala de datos está creciendo de forma explosiva y los modos de aplicación de datos se enriquecen constantemente. Con la aplicación a gran escala de la computación en la nube, el modelo comercial tradicional ha cambiado.

1.2 Ventajas de la base de datos en la nube

• En comparación con las bases de datos tradicionales, las bases de datos en la nube generalmente tienen las siguientes ventajas
  • Facilidad de uso: las bases de datos en la nube generalmente se proporcionan como un servicio en la nube. Al igual que otros servicios en la nube, se pueden implementar y ejecutar rápidamente y, en general, eliminan la necesidad de operación y mantenimiento.
  • Alta escalabilidad: diseñado para el entorno de la nube, basado en una arquitectura abierta y un entorno donde la computación en la nube y el almacenamiento están separados, la escalabilidad es más fuerte
  • Bajo costo: en comparación con las bases de datos tradicionales, tiene costos de software y hardware más bajos, y un costo total de propiedad bajo debido a otras funciones, como los servicios en la nube de pago por uso y la antitransmisión a pedido.

1.3 Clasificación de la base de datos: SQL y NoSQL

• Base de datos relacional: una base de datos que utiliza un modelo relacional para organizar los datos. El modelo relacional se refiere al modelo de tabla bidimensional, y una base de datos relacional es una organización de datos compuesta por tablas bidimensionales y las conexiones entre ellas.
• Base de datos no relacional: se refiere a un sistema de almacenamiento de datos que no es relacional, está distribuido y, en general, no garantiza el cumplimiento de los principios ACID.
• Productos comunes:
  • Base de datos relacional: SQL Server, MySQL, PostgreSQL.
  • Bases de datos no relacionales: Redis, Memcached, MongoDB.

1.4 Panorama de la base de datos de HUAWEI CLOUD

• Las bases de datos se dividen en bases de datos relacionales y bases de datos no relacionales:
• Base de datos relacional: RDS para MySQL, RDS para PostgreSQL, RDS para SQL Server, GaussDB (para openGauss), GaussDB (para MySQL).
• Bases de datos no relacionales: GaussDB (para Mongo), GaussDB (para Cassandra), GaussDB (para Redis), GaussDB (para Influx), DDS, DCS.
• Los servicios ecológicos de base de datos incluyen principalmente: DDM, DRS, UGO. Middleware de base de datos distribuida DDM El middleware de base de datos distribuida (DDM, por sus siglas en inglés), se enfoca en resolver el problema de la expansión de la base de datos distribuida, rompe los cuellos de botella de capacidad y rendimiento de las bases de datos tradicionales y logra un alto acceso simultáneo a datos masivos.
• DDM es un middleware de base de datos distribuido nativo de la nube desarrollado de forma independiente por HUAWEI CLOUD. Adopta una arquitectura de separación de computación y almacenamiento y proporciona capacidades como subbase de datos y subtabla, separación de lectura y escritura y expansión elástica. Es estable y confiable. , altamente escalable y puede operarse y mantenerse continuamente. La administración de clústeres de servidores es completamente transparente para los usuarios. Los usuarios pueden realizar operaciones y mantenimiento de bases de datos y leer y escribir datos a través de la consola de administración de DDM, lo que brinda una experiencia similar a las bases de datos independientes tradicionales.
• Ventajas del producto: división automática de bases de datos y tablas, separación de lectura y escritura, expansión elástica.

2. Comparación y selección de servicios de bases de datos en la nube

2.1 Servicio de base de datos relacional

2.1.1 Principios de diseño de SQL en la nube

• Introducción a la escena:
  • Sistema pequeño, aplicaciones periféricas: QPS de nivel 100 000, OLTP pequeño, volumen de datos de decenas a cientos de GB.
  • Aplicaciones de nivel empresarial: QPS de nivel millón, OLTP de tamaño mediano, volumen de datos de TB ~ decenas de TB.
  • Sistema empresarial básico de alta simultaneidad: OLTP ultragrande, carga mixta, distribución nativa, más de diez TB.

2.1.1.1 ApsaraDB para RDS

• seguridad:
  • Las instancias de ApsaraDB para RDS se ejecutan en nubes privadas virtuales independientes de los inquilinos, lo que puede mejorar la seguridad de las instancias de ApsaraDB para RDS. Los usuarios pueden utilizar de forma integral la configuración de subredes y grupos de seguridad para completar el aislamiento de ApsaraDB para instancias de RDS.
• Control de acceso:
  • Al crear una instancia de ApsaraDB para RDS, el servicio ApsaraDB para RDS creará sincrónicamente una cuenta maestra de base de datos para el inquilino, creará una instancia de base de datos y una subcuenta de base de datos según sea necesario, y asignará objetos de base de datos a la subcuenta de base de datos, logrando así el finalidad de la separación de permisos.
• Cifrado de transmisión:
  • Utilice el certificado raíz de CA descargado de la consola de servicio y proporcione el certificado cuando se conecte a la base de datos para autenticar el servidor de la base de datos y lograr el propósito de la transmisión cifrada.
• Cifrado de almacenamiento:
  • El servicio ApsaraDB para RDS admite el almacenamiento encriptado de datos almacenados en la base de datos, y la clave de encriptación es administrada por el KMS del servicio de encriptación de datos cero.
• Eliminación de datos:
  • La eliminación segura incluye no solo el disco adjunto a la instancia de la base de datos, sino también el espacio de almacenamiento para los datos de la copia de seguridad automática. La instancia eliminada puede restaurar los datos de la instancia a través de la copia de seguridad manual retenida, o usar la instancia dentro del período de retención de la papelera de reciclaje para restaurar los datos reconstruyendo la instancia.

2.1.1.2 Motores compatibles con el servicio RDS

• RDS para MySQL:
  • La arquitectura es madura y estable, admite aplicaciones populares y es adecuada para múltiples campos e industrias; admite varias aplicaciones WEB a bajo costo y es la primera opción para pequeñas y medianas empresas.
  • La consola de administración brinda información de monitoreo integral, que es fácil de usar, flexible en la administración, visible y controlable.
  • Expansión y contracción flexible de los recursos requeridos según las condiciones del negocio en cada momento, gasto bajo demanda, a la medida.
• RDS para PostgreSQL
  • Compatibilidad con el complemento postgis, excelente aplicación espacial.
  • Los escenarios de aplicación son ricos y el costo es bajo. Los recursos requeridos se pueden expandir de manera flexible de acuerdo con la situación comercial en cualquier momento, y hw35802903 se puede abrir a pedido y personalizar.
• RDS para SQL Server:
  • ApsaraDB para RDS para SQL Server tiene las características de estabilidad, confiabilidad, operación segura, escalabilidad elástica, fácil administración y características económicas y prácticas. Cuenta con una arquitectura de alta disponibilidad, garantía de seguridad de datos y función de recuperación de segundo nivel ante fallas, brindando una solución de respaldo flexible

2.1.2 ApsaraDB para RDS para MySQL

• Tipo y versión de la base de datos: MySQL 5.6, 5.7, 8.0.
• Seguridad de datos: Múltiples políticas de seguridad protegen la base de datos y la privacidad del usuario.
• Alta confiabilidad de los datos: el almacenamiento de la base de datos admite más de tres copias,
• La confiabilidad de los datos de la base de datos es tan alta como 99.9999999% (9 9s), y la confiabilidad de los datos de respaldo es tan alta como 99.999999999% (11 9s)
• Alta disponibilidad de servicios (recuperación ante desastres en la misma ciudad): las instancias principal y de respaldo admiten la implementación dentro o entre zonas de disponibilidad, con una alta disponibilidad de servicio de más del 99,95 %.
• Acceso a instancias: múltiples métodos de acceso, incluidos: acceso a IP de intranet, acceso a IP de red pública, acceso a VPN
• Gestión de instancias: admite la gestión del ciclo de vida, como agregar, eliminar, modificar, verificar y reiniciar instancias.
• Escalado elástico: escalado horizontal, adición y eliminación de instancias de solo lectura (hasta 5), ​​escalado vertical, cambio de especificaciones de instancias y expansión del espacio de almacenamiento (hasta 10 TB).
• Copia de seguridad y recuperación: copia de seguridad, copia de seguridad automática, copia de seguridad manual, copia de seguridad completa, copia de seguridad incremental, adición de archivos de copia de seguridad, eliminación, copia y otra gestión del ciclo de vida. Recuperación, recuperación a cualquier punto en el tiempo dentro del período de retención de la copia de seguridad (Recuperación a un punto en el tiempo, denominada PITR)/un punto en el tiempo de la copia de seguridad completa, recuperación a la nueva instancia/instancia original. El período de retención de la copia de seguridad es de hasta 732 días.

2.1.2.1 Alta disponibilidad entre zonas de disponibilidad

• Al crear una base de datos, los usuarios pueden elegir el tipo de instancia en modo activo/en espera. Cuando la base de datos principal falla, automáticamente cambiará a la base de datos en espera para continuar brindando servicios externos. Cuando la base de datos en espera también falla, accederá automáticamente a las bases de datos principal y en espera en otra zona de disponibilidad para proporcionar servicios externos.
• Combinado con DDM, RDS puede admitir la creación de réplicas de solo lectura de hasta 5. El maestro y la copia de seguridad completan la escritura de datos, y la réplica de solo lectura solo completa la lectura de datos para lograr la segmentación automática del tráfico.
• El modo activo-en espera proporciona VIP (IP virtual) al mundo exterior. Cuando el VIP está vinculado a la base de datos 1, la base de datos es la base de datos principal. Cuando la base de datos principal falla, el VIP flotará a la base de datos en espera y el modo en espera la base de datos se convertirá en una nueva biblioteca principal. La deriva interna del VIP se puede completar en segundos, y el servicio siempre se brinda externamente. El lado del usuario es completamente inconsciente.
• Restricciones: los usuarios solo pueden crear réplicas de solo lectura después de comprar la base de datos.

2.1.2.2 Separación de lectura y escritura

• Después de crear una réplica de solo lectura, cuando la base de datos proporciona servicios externos, primero distingue las solicitudes del lado del usuario para determinar si el tipo de solicitud es escribir datos o leer datos. Si está escribiendo datos, las bases de datos principal y de reserva que enrutan la solicitud completarán la operación de escritura de datos. Si se trata de datos de lectura, dirija la solicitud a la réplica de solo lectura para completar la lectura de datos.

2.1.2.3 Alta seguridad de datos

• La cantidad de días que admite la configuración personalizada (es decir, el período de retención de la copia de seguridad, el valor es 0-732) para mantener esta copia de seguridad automática

2.1.2.4 Optimización del núcleo

2.1.2.5 Caso

2.1.3 ApsaraDB para RDS para PostgreSQL

• Base de datos: proporcione soporte para las versiones 9.5/9.6/10.0/11/12
• Seguridad: Múltiples políticas de seguridad protegen la base de datos y la privacidad del usuario.
• Migración de datos: Admite la migración en línea y fuera de línea de la nube dentro/fuera de la nube y entre nubes
• Alta disponibilidad: copie los datos de la instancia de la base de datos principal en una instancia de la base de datos en espera. Una vez que la instancia de la base de datos principal falla y deja de estar disponible, se puede cambiar a la instancia de la base de datos en espera en poco tiempo.
• Supervisión: Admite la supervisión de los indicadores clave de rendimiento de las instancias de la base de datos y los motores de la base de datos, incluido el uso de la capacidad de computación/memoria/almacenamiento, actividades de E/S, número de conexiones de la base de datos, QPS/TPS, grupo de búfer, actividades de lectura/escritura, etc.
• Escalado elástico: escalado horizontal, agregando y eliminando instancias de solo lectura (hasta 5 instancias de solo lectura por clúster de base de datos); escalado vertical, cambiando las especificaciones de la instancia de la base de datos, expansión con un solo clic, sin interrumpir el negocio.
• Copia de seguridad y restauración: copia de seguridad, soporte de copia de seguridad automática, copia de seguridad manual de datos, restauración, soporte de restauración a un punto de archivo de copia de seguridad.

2.1.3.1 Alta confiabilidad y alta disponibilidad

• PG admite alta disponibilidad entre AZ. Si la biblioteca principal falla, iniciará la detección de fallas tres veces y la activará. Si no se puede activar, se conmutará por error automáticamente. La biblioteca principal cambiará a la biblioteca en espera. se vinculará automáticamente a la nueva biblioteca principal, y este cambio está en el segundo nivel.
• La base de datos de HUAWEI CLOUD proporciona capacidades de copia de seguridad y recuperación de datos. Los usuarios pueden establecer políticas de copia de seguridad automáticas y admitir copias de seguridad automáticas diarias. El ciclo de copia de seguridad puede ser de hasta 732 días. Al mismo tiempo, se realizarán copias de seguridad incrementales cada cinco minutos para garantizar la confiabilidad de los datos.
• Si los datos son anormales o se eliminaron accidentalmente, etc., puede admitir la restauración de la base de datos a cualquier punto anterior en el tiempo.
• Los archivos de copia de seguridad se almacenan en OBS, y OBS en sí no tiene capacidad para conectarse en línea, lo que proporciona una confiabilidad de datos de 11 de 9.

2.1.4 Selección de base de datos

2.1.5 Comparación de bases de datos

• Explicación: La similitud de los colores representa el grado de conformidad. El azul se usa aquí, lo que indica que pg y mysql se pueden usar en la mayoría de los escenarios.
  • El grado de uso de la base de datos y el hábito del diseño de la arquitectura, como algunas empresas de juegos e Internet, solo consideran la base de datos como una herramienta de almacenamiento de datos5, que es un "modo de base de datos ligera y aplicación pesada". y MySQL se puede utilizar. Pero si Muchas funciones dependen de las características de la base de datos, por lo que se recomienda utilizar PG. El middleware de la base de datos es un software básico, estable y fiable, y las bases de datos de código abierto son autónomas y controlables. Es razonable elegir confiar en un software tan básico
  • ¿El negocio es puramente transaccional o mixto con análisis transaccional?, para lo primero, seguir los hábitos originales de la empresa, si es lo segundo, se recomienda usar PG, las capacidades de análisis de PG son muy buenas.
  • Si usa muchos procedimientos almacenados, se recomienda usar PG; de lo contrario, siga los hábitos de la empresa.
  • Si existe una demanda de acceso heterogéneo a la base de datos, se recomienda PG PG proporciona Foreign DataWrapper, que permite a los usuarios acceder a datos fuera de PG a través de SQL.
  • Para el uso de tipos complejos, se recomienda utilizar PG. Las matrices de PG, los tipos de datos espaciales, los tipos de datos de red JSON, XML, etc. son muy maduros y admiten la personalización.
• Si tiene requisitos de información geográfica, espacio, acceso a bases de datos heterogéneas, aprendizaje automático, recuperación de texto, imagen, series temporales, multidimensional, segmentación de palabras, etc., y no desea introducir nuevas bases de datos especializadas, se recomienda PG.

2.1.6 Caso

2.1.7 ApsaraDB para GaussDB (para MySQL)

• Almacenamiento DFV compartido:
  • Solo se almacena una copia. Al agregar un nodo de solo lectura, solo necesita agregar un nodo informático, sin necesidad de comprar almacenamiento adicional. Si hay más nodos de solo lectura, se pueden ahorrar más costos de almacenamiento.
• Arquitectura Activo-Activo:
  • Ya no hay una base de datos en espera, todas las bases de datos de solo lectura están en estado Activo y soportan tráfico de lectura, lo que hace que la utilización de recursos sea mayor.
• Registro como arquitectura de datos:
  • Ya no es necesario actualizar la página, todas las operaciones de actualización solo se registran en registros y ya no se requiere doble escritura. Se reduce el valioso ancho de banda de la red.

2.1.7.1 Ejecución en paralelo

• Declaración de consulta TPCH de prueba de 32 núcleos y 256 GB con un volumen de datos de 100 G, y el rendimiento se mejora 8 veces en el escenario simultáneo de 16 subprocesos

2.1.7.2 Expansión horizontal

• Expansión lineal de rendimiento de lectura y escritura de GaussDB (para MySQL):
  • Al aumentar la cantidad de nodos, debido a que la capa inferior usa almacenamiento distribuido DFV, no es necesario volver a particionar el almacenamiento para los nodos recién agregados y compartir lo mismo con otros nodos. almacenamiento en bloque

2.1.7.3 Copia de seguridad eficiente

• En comparación con la recuperación de fallas de la base de datos tradicional, GaussDB (para MySQL) restaurará gradualmente algunos datos y proporcionará servicios externos al restaurar los datos hasta que se restauren todos los datos. Sin embargo, las bases de datos tradicionales brindan servicios externos solo después de que se restauran todas.

2.1.7.4 Caso

2.1.8 ApsaraDB para GaussDB (para openGauss)

• Alta seguridad:
  • GaussDB (para openGauss) tiene características de seguridad de bases de datos comerciales de nivel SUPERIOR: desensibilización dinámica de datos, cifrado transparente TDE, control de acceso a nivel de fila y computación cifrada. Puede cumplir con los requisitos básicos de seguridad de los clientes gubernamentales, empresariales y financieros.
• Herramientas de sonido y capacidades de servicio:
  • GaussDB (para openGauss) ya tiene HUAWEI CLOUD, la capacidad de implementación de servicios comerciales de HUAWEI CLOUD Stack, y tiene herramientas ecológicas como DAS, wUGO y DRS. Garantizar de manera efectiva las necesidades de trabajo diarias de los usuarios tales como desarrollo, operación y mantenimiento, optimización, monitoreo, migración, etc.
• Desarrollo propio de pila completa:
  • GaussDB (para openGauss) se basa en la ecología de Peng, y actualmente es la única marca nacional que puede lograr controlabilidad independiente de pila completa. Al mismo tiempo, GaussDB (para openGauss) puede optimizar continuamente la capa inferior en función de las ventajas del hardware para mejorar el rendimiento general del producto.
• Ecología de código abierto:
  • GaussDB (para openGauss) ya es compatible con la comunidad de código abierto y proporciona descargas de las versiones principal y de respaldo.

2.1.8.1 Funciones clave

• etcd: Componentes de consistencia
• CMS: para gestión de clústeres, control de conmutación activo y en espera, relacionado con alta disponibilidad

2.1.8.2 Alto rendimiento: marco de ejecución paralelo distribuido

2.1.9 Alto rendimiento: rendimiento del procesamiento de transacciones distribuidas, tecnología GTM-Lite

2.1.9.1 Caso: GaussDB ayuda a las operaciones comerciales inteligentes

2.2 Servicios de bases de datos no relacionales

2.2.1 Principios de diseño NoSQL en la nube

2.2.2 Servicio de base de datos de documentos DDS

• Tipo y versión de la base de datos: Compatible con la versión MongoDB 4.0/4.2.
• Seguridad de datos: Múltiples políticas de seguridad protegen la base de datos y la privacidad del usuario. Alta confiabilidad de datos: el almacenamiento de la base de datos admite más de tres copias, la confiabilidad de los datos de la base de datos es alta, alcanzando el 99,9999999 % (9 nueves) y la persistencia de los datos de respaldo es tan alta como el 99,9999999999 % (12 nueves)
• Alta disponibilidad de servicios (recuperación ante desastres en la misma ciudad): las instancias de conjunto de réplicas/clúster admiten la implementación dentro de una AZ o en 3AZ, y la disponibilidad del servicio es superior al 99,95 %.
• Supervisión de instancias: Admite la supervisión de indicadores clave de rendimiento del sistema operativo de la instancia de la base de datos y el motor de la base de datos, incluida la utilización de la capacidad informática/memoria/almacenamiento, actividades de E/S, conexiones de la base de datos, etc.
• Escalado elástico: escalado horizontal, adición y eliminación de fragmentos (hasta 32), compatibilidad con conjuntos de réplicas de 7 nodos y nodos de solo lectura; escalado vertical, cambio de especificaciones de instancias y expansión del espacio de almacenamiento (máximo 32*2 TB).
• Copia de seguridad y recuperación: copia de seguridad, copia de seguridad automática, copia de seguridad manual, copia de seguridad completa, copia de seguridad incremental, adición de archivos de copia de seguridad, eliminación, copia y otra gestión del ciclo de vida; recuperación, soporte para la recuperación en cualquier punto del período de retención de la copia de seguridad (Punto-ln-Tiempo Recuperación, PITR)/un punto de tiempo de copia de seguridad completa, restaurar a la nueva instancia/instancia original. El período de retención de la copia de seguridad es de hasta 732 días.

2.2.3 Alta confiabilidad: expansión en línea sin interrupción, tres copias de almacenamiento

2.2.4 Alta fiabilidad: archivado, copia de seguridad y recuperación de datos

2.2.5 Copia de seguridad de zona de disponibilidad cruzada: la copia de seguridad se replica en todas las regiones y se puede restaurar en diferentes lugares

2.2.6 Recuperación ante desastres de zona de disponibilidad cruzada: recuperación ante desastres en tiempo real entre regiones y sincronización de datos en tiempo real

2.2.7 Caso: Ayudar a la industria de los videojuegos

• escena del juego
• En las aplicaciones de juegos, parte de la información del usuario, como el equipo del usuario y los puntos del usuario, se puede almacenar en la base de datos de DDS durante el período pico de actividad de los jugadores, lo que requiere capacidades de alta concurrencia. . Las funciones de alta disponibilidad de los conjuntos de réplicas de DDS y la arquitectura de clúster pueden cumplir con el funcionamiento continuo y estable de los juegos en escenarios de alta concurrencia.
• Además, DDS es compatible con MongoDB y tiene un método No-Schema, que puede evitar el dolor de cambiar la estructura de la tabla durante los cambios en el juego, y es muy adecuado para las necesidades comerciales de juegos flexibles y cambiantes. Los usuarios pueden almacenar datos estructurados con un esquema fijo en la base de datos en la nube RDS, almacenar negocios con un esquema flexible en DDS y almacenar datos de alta temperatura en GaussDB (para Redis), para lograr un acceso eficiente a los datos comerciales y reducir el costo de entrada de almacenamiento. datos

2.2.8 ApsaraDB para GaussDB (para NoSQL)

• Interfaz Cassandra compatible:
  • Admite modelo de datos de columna ancha
  • Súper rendimiento de escritura, adecuado para IoT, detección antifraude financiero y otros escenarios
• Compatible con la interfaz MongoDB:
  • Admite el modelo de datos del documento.
  • Tiene excelentes ventajas en rendimiento de lectura y escritura, sensibilidad y confiabilidad.
• Compatible con la interfaz Redis:
  • El primer producto de base de datos de Redis en la nube que separa la computación y el almacenamiento.
  • Tiene ventajas sobresalientes en términos de confiabilidad de datos, escalabilidad y rendimiento de costos.
• Compatible con la interfaz InfluxDB.
  • Arquitectura de clúster y diseño de datos diseñados para datos de series temporales
  • Alto rendimiento de escritura y alta relación de compresión.

2.2.9 ApsaraDB para GaussDB (para Redis)

• GaussDB (para Redis) tiene las características de rendimiento de alto costo, escalado elástico y separación en caliente y en frío.
• Económico:
  • Basado en el almacenamiento compartido, con la premisa de proporcionar un rendimiento suficiente, el costo de usar Redis para datos masivos se reduce considerablemente
  • Todos los datos se almacenan en el disco, y se realiza la separación en caliente y en frío, se resuelve el problema del acceso interactivo entre el caché (caché) y la base de datos (DB), y se mejora la legibilidad y la eficiencia operativa del programa.
• Escalado elástico sin pérdidas:
  • Personalización profunda de RocksDB, expansión elástica dividida de segundo nivel.
  • El escalado y la reducción son rápidos y fluidos sin reubicar datos.
  • A través del agente proxy, el negocio de la capa superior no puede percibir que el kernel maneje la migración de datos durante el proceso de expansión y contracción.
• Separación de frío y calor:
  • Los datos calientes residen en la memoria, y los datos fríos se almacenan de forma persistente en su totalidad, reemplazando la arquitectura de separación caliente y fría de Redis+MySQL. 0 realiza el intercambio automático de datos calientes y fríos, los usuarios no necesitan intercambiar datos manualmente y el desarrollo del código es más conciso

2.2.10 Caso: Ayudando a la Industria Energética

• Si bien GaussDB (para Redis) es compatible con la interfaz de Redis, también proporciona capacidades de almacenamiento de datos de gran capacidad, bajo costo y altamente confiables, que se pueden usar como una solución ideal para tales escenarios de almacenamiento persistente.

2.2.11 Base de datos en la nube GaussDB (para Mongo)

2.2.12 Caso: Ayudar a la industria de los videojuegos

• escena del juego
  • Compatible con el protocolo MongoDB, la aplicación del juego puede almacenar algunos datos del juego, como equipo de usuario, puntos de usuario, etc. en ella. Durante el período pico de actividad de los jugadores, los requisitos de simultaneidad son altos y los nodos informáticos se pueden agregar de forma rápida y flexible para hacer frente a los juegos de alta simultaneidad.

3. Plan de Migración de Base de Datos

• Solución general de migración de base de datos HUAWEI CLOUD

• Método de migración de base de datos
• La migración de la base de datos generalmente se implementa en forma de combinación UGO+DRS. Cuando un usuario migra una base de datos a HUAWEI CLOUD desde fuera de la nube u otros proveedores de la nube, primero use la herramienta UGO para analizar la base de datos de origen y comience a migrar la base de datos según el escenario real y consulte la solución proporcionada por la herramienta UGO. El servicio de replicación de datos DRS realiza la migración de datos desde la base de datos de origen a la base de datos de destino a través de la tecnología de datos completos + migración incremental.

3.1 Servicio de replicación de datos DRS

、

• Fácil de operar:
  • En los escenarios tradicionales, se requiere una formación técnica profesional, los pasos son complicados y el umbral técnico es relativamente alto.
• Ciclo corto
  • En los escenarios tradicionales, se requiere una implementación manual, que va desde unos pocos días hasta la última semana o el último mes
• bajo costo:
  • En el escenario tradicional, la inversión es alta y el negocio no se puede pagar de manera flexible a pedido
• riesgo bajo
  • En los escenarios tradicionales, se requieren la interrupción del negocio y la migración manual, y existe el riesgo de pérdida de datos si falla la migración

3.1.1 Migración en vivo

• La migración en tiempo real admite múltiples métodos de migración de red, como: red pública, red VPC, red VPN y red privada a través de varios enlaces de red, que pueden realizar rápidamente la migración de bases de datos de plataformas entre nubes, migración de bases de datos fuera de la nube a la nube o a la nube Migración entre regiones de varios escenarios comerciales, como la migración de bases de datos.

3.1.2 Migración de copia de seguridad

3.1.3 Sincronización en tiempo real

3.1.4 Suscripción de datos

3.1.5 Recuperación ante desastres en tiempo real

3.1.6 Caso: Ayudando a la Industria del Automóvil

3.2 Herramienta de migración de base de datos UGO

• El servicio se encuentra actualmente en etapa comercial y solo se desarrolla en las regiones Sur de China-Guangzhou y Asia-Pacífico-Singapur.

3.2.1 Imagen de origen

• Imagen de la biblioteca de origen de la competencia básica de UGO:
  • El perfil de la biblioteca de origen toma escenarios comerciales masivos como muestras y utiliza indicadores clave de la base de datos como características para llevar a cabo la capacitación, abstrae la imagen completa de la información de la base de datos y proporciona un análisis más preciso y rápido de información importante, como los escenarios de aplicación de la biblioteca de origen y los hábitos operativos del usuario nw3580 Base de datos suficiente.

3.2.2 Selección y especificaciones del tipo de blanco

• Selección de objetivos y especificaciones de las capacidades básicas de UGO:
  • De acuerdo con la entrada de imagen de la biblioteca de origen, la compatibilidad integral, el rendimiento, la complejidad del objeto, los escenarios de uso, etc., recomiende de manera inteligente la selección adecuada del tipo de biblioteca de destino y la prioridad yo, así como las especificaciones y costos bajo diferentes selecciones.

3.2.3 Análisis de compatibilidad

• Análisis de compatibilidad de competencias básicas de UGO
  • Tomando la imagen de la biblioteca de origen como entrada, la tasa de conversión del kernel UGO a la biblioteca de destino se utiliza para realizar un análisis de compatibilidad en los tipos de objetos principales 14. El análisis de compatibilidad incluye soporte nativo, soporte UGO y no soporte. A través de la construcción continua del kernel en los últimos años, UGO puede lograr una alta tasa de conversión de gramática sobre la base del entrenamiento con cientos de millones de muestras.

3.2.4 Evaluación de la carga de trabajo

• Evaluación de la carga de trabajo de las competencias básicas de UGO:
  • En función de los costos reales de migración humana en escenarios comerciales masivos, como referencia de evaluación, en función del proceso de migración automatizado de una gran cantidad de escenarios comerciales, la carga de trabajo de migración acumulada se utiliza como entrada, combinada con el volumen de código, la tasa de conversión y la dificultad de la transformación de características incompatibles, etc., para generar de manera integral la evaluación de la carga de trabajo de migración.

3.2.5 Migración de la estructura de la base de datos

• Migración de la estructura de la base de datos de la competencia central de UGO:
  • La migración estructural toma la evaluación previa a la migración como entrada y guía del programa, y ​​ayuda a los usuarios a personalizar y filtrar los objetos de migración antes de la conversión. Después de la conversión, marque los objetos fallidos de conversión y las razones del error. Los usuarios pueden corregir los objetos según los motivos del error y realizar pruebas de verificación después. Los objetos que fallan en la verificación vuelven al paso de corrección para volver a modificarse y continúan enviándose para la verificación hasta que todos los objetos se verifiquen correctamente y finalice todo el proceso de implementación de la migración.

3.2.6 Aplicar migraciones de SQL

3.2.7 Caso: Ayudando a la Industria de la Comunicación

preguntas de pensamiento

terminar la floración