Rezension der MatrixOne-Praxisserie | Betrieb und Wartung des MatrixOne-Clusters

[Vorschau der Live-Übertragung] 99 Yuan virtuelle Cloud-Maschine × 9 Yuan native Cloud-Architektur √

Wir präsentieren Ihnen den vierten Teil dieser praktischen Live-Übertragungsreihe von MatrixOne zum Thema Clusterbetrieb und -wartung. Dieses Mal werden wir die Funktionen von MatrixOne aus vier Richtungen demonstrieren. Dabei handelt es sich um Versions-Upgrades und -Downgrades, Cluster-Skalierung, Cluster-Tuning und den endgültigen QA-Link .

Teil 1 Versionsupgrade

Zuerst verwenden wir die Ersatz-Binärdatei, um die eigenständige MatrixOne-Version zu aktualisieren und herabzusetzen. Ab Version 0.8.0 bleiben alle nachfolgenden Versionen von MatrixOne mit dem zugrunde liegenden Datenspeicherformat von Version 0.8.0 kompatibel und können problemlos zwischen den Versionen aktualisiert und heruntergestuft werden (Versionen unter 0.8.0 können auf diese Weise nicht aktualisiert oder heruntergestuft werden). ). MatrixOne hat nur ein Binärpaket. Für die Standalone-Version können wir die Version einfach aktualisieren und herabsetzen, indem wir die mo-service-Datei manuell ersetzen.

#1 mo_ctl-Tool

Wir aktualisieren basierend auf der aktuell installierten Version 1.0.0-rc2 auf die neueste Version 1.0.0. Hier verwenden wir zunächst das Tool mo_ctl , um den aktuellen Dienst zu stoppen, sichern dann den alten MO-Dienst, kopieren die neue Version des MO-Dienstes und starten und verbinden uns über das Tool mo_ctl. Wir werden das mo_ctl-Tool später vorstellen.

mo_ctl ist ein Befehlszeilentool, das die eigenständige Version von MatrixOne bei der Durchführung von Vorgängen wie Bereitstellung und Installation, Start-Stopp-Steuerung und Datenbankverbindung unterstützt. Das Tool mo_ctl bietet einen relativ umfangreichen Parametersatz. Enthält häufig verwendete Deinstallations-, Start- und Stopp-, Statusanzeige-, Parameteränderungs- und andere Funktionen für Bereitstellungen. Von der Installationsmethode aus können Sie die Ein-Klick-Installation verwenden. Wenn ein Netzwerkproblem vorliegt oder Sie eine Offline-Umgebung verwenden, können Sie die Offline-Installation verwenden. Basierend auf dem mo_ctl-Tool können wir die Standalone-Version von MatrixOne upgraden und downgraden.

Wir müssen nur einen Befehl ausführen, um die Version anzugeben, um das Upgrade und Downgrade abzuschließen. Zusätzlich zur Angabe der Version können wir auch die Commit-ID und den Zweig für detailliertere Upgrades angeben.

#2 Verwenden Sie K8S, um Cluster zu verwalten

▶ 2.1 MatrixOne-Operator

Der MatrixOne-Operator wird zum Definieren und Verwalten der Ressourcenanforderungen des MatrixOne-Clusters in K8S verwendet. Er besteht aus einem Satz benutzerdefinierter K8S-Ressourcen (CustomResourceDefinitions, CRD), einem Satz K8S-Controllern und einem Satz WebHook-Diensten.

▶ 2.2 CRD

Lassen Sie uns anhand der Komponenten, die zum Verwalten von Clusterressourcen verwendet werden, einen Blick darauf werfen, was benutzerdefinierte Ressourcen sind, nämlich CRD.

In K8S ist CRD ein Objekt, das zum Registrieren neuer benutzerdefinierter Ressourcentypen im K8S APIServer verwendet wird. Die im MatrixOne-Operator enthaltenen CRDs registrieren eine Vielzahl benutzerdefinierter Ressourcen, einschließlich der MatrixOneCluster-Ressource, die zur Beschreibung des MatrixOne-Clusters verwendet wird, sowie CNSet, TNSet, LogSet und anderen Ressourcen, die die Komponenten innerhalb des Clusters beschreiben. Nach Abschluss der Registrierung kann der Client diese Ressourcen auf dem K8S APIServer lesen und schreiben.

▶ 2.3 Controller

Als nächstes folgt der Controller, ein automatisiertes Langzeitprogramm, das für die Überwachung des gewünschten Status von Ressourcen in Kubernetes und die Erfassung des tatsächlichen Status dieser Ressourcen verantwortlich ist und diesen automatisch betreibt und wartet, wodurch der tatsächliche Status in den gewünschten Status überführt wird. Der Controller im Matrixone-Operator überwacht Ressourcen wie MatrixOneCluster, CNSet, TNSet, LogSet usw. und ist dafür verantwortlich, den vom Benutzer über diese Ressourcen deklarierten gewünschten Zustand zu erreichen.

▶ 2.4 Webhook-Dienst

Der Webhook-Dienst ist ein HTTP-Dienst mit langer Laufzeit. Wenn Kubernetes APIServer eine Anfrage von einem Benutzer zum Lesen oder Schreiben von Ressourcen wie MatrixOneCluster, CNSet, TNSet, LogSet usw. empfängt, leitet er die Anfrage an den Webhook-Dienst weiter und der Webhook-Dienst führt Logik wie Anforderungsüberprüfung und Standard aus Wertfüllung.

▶ 2.5 MatrixOneCluster

MatrixOne Operator bietet Benutzern deklarative Clusterverwaltungsfunktionen über MatrixOneCluster-Ressourcen. Insbesondere können Benutzer bei der Bereitstellung eines MatrixOne-Clusters auf Kubernetes das YAML-Format verwenden, um ein MatrixOneCluster-Objekt zur Beschreibung des Clusters zu deklarieren. Der Controller des Betreibers implementiert die Cluster-Orchestrierung basierend auf der Beschreibung und aktualisiert den Cluster-Status auf den .status des MatrixOneCluster-Objekts. im Feld.

Der MatrixOneCluster-Cluster besteht aus mehreren Komponenten (wie Compute Node (CN), Transaction Node (TN) und Log Service), die Unterressourcen wie CNSet, TNSet und LogSet entsprechen. Daher orchestriert der Controller der MatrixOneCluster-Ressource diese Unterressourcen und verlässt sich auf die Controller dieser Unterressourcen, um ihre Orchestrierung abzuschließen.

#3 Upgrade und Downgrade des MatrixOne-Clusters

Vor dem Upgrade und Downgrade des MatrixOne-Clusters demonstrieren wir zunächst das Upgrade und Downgrade des MatrixOne-Operators . Wir stellen eine 1.0.0-alpha.1-Version des Operators über Helm bereit und führen darauf basierende nachfolgende Upgrades durch:

Laden Sie zunächst das Operator-Installationspaket über den Befehl wget herunter.
Der Download ist abgeschlossen und das Installationspaket ist dekomprimiert. Geben Sie den dekomprimierten Pfad ein, führen Sie dann den Helm-Befehl aus, um den Operator zu installieren und den Namespace anzugeben.
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir die Installationsinformationen über den Befehl helm list anzeigen. Sie können den Pod-Status des Operators auch über den Befehl kubectl abfragen.
Das Upgrade des Operators basiert ebenfalls auf der Helm-Methode. Ebenso müssen wir das Installationspaket der zu aktualisierenden Version herunterladen und dekomprimieren.
Verwenden Sie dann den Helm-Befehl, der sich von der Installation hier durch die Verwendung des Upgrade-Parameters unterscheidet.
Nachdem das Upgrade abgeschlossen ist, können wir die Installationsinformationen über den Befehl helm list anzeigen. Sie können den Pod-Status des Operators auch über den Befehl kubectl abfragen.

Als nächstes werde ich das Upgrade und Downgrade des MatrixOne-Clusters demonstrieren.

Lassen Sie uns zunächst das rollierende Upgrade vorstellen . Es handelt sich um eine Online-Upgrade-Methode, d. h. der MatrixOne-Cluster führt das Software-Upgrade durch und stellt gleichzeitig sicher, dass einige oder alle Dienste verfügbar sind.

Die Vervollständigung von MatrixOne basierend auf der Rolling-Upgrade-Methode besteht darin, die Versionsnummer des MatrixOne-Images im MatrixOne-Operator dynamisch zu ändern, um automatische Versionsaktualisierungen zu erreichen. Mit dem Befehl kubectl edit können wir die in den Speicher geladene CRD direkt ändern und die Image-Version des Clusters ändern. Hier müssen wir das Versionsschlüsselwort finden. Das hier demonstrierte Nebenversions-Upgrade erfolgt von 1.0.0-rc1 auf die neueste aktualisierte Version auf Git. Hier ist zu beachten: mo ist der Clustername von Matrixone, normalerweise mo. Er wird gemäß dem Namen in der Yaml-Datei des Matrixonecluster-Objekts während der Bereitstellung angegeben. Wir haben ihn hier nicht geändert, daher ist er der Standard. Durch Hinzufügen des Parameters --watch zum Befehl kubectl können wir den gesamten Prozess des fortlaufenden Upgrades beobachten. Nachdem alle Upgrades erfolgreich waren, verwenden wir die MySQL-Client-Verbindung, um zu überprüfen, ob das Upgrade erfolgreich ist.

Lassen Sie uns als Nächstes den Downgrade-Prozess demonstrieren , um unseren Eindruck zu vertiefen. Verwenden Sie auf die gleiche Weise den Befehl kubectl edit, um die Image-Version zu ändern. Hier setzen wir das Upgrade gerade auf Version 1.0.0-rc1 zurück. Durch Hinzufügen des Parameters --watch zum Befehl kubectl können wir den gesamten Rollback-Prozess beobachten. Nachdem alle Rollbacks erfolgreich waren, verwenden wir zur Überprüfung die MySQL-Client-Verbindung.

Teil 2 Clusterskalierung

Nr. 1 unter den Operatoren Expansion und Kontraktion

Nachdem wir das Upgrade und Rollback des Dienstes demonstriert haben, schauen wir uns die Erweiterung und Verkleinerung der Clusterversion an. Schauen wir uns zunächst die Expansion und Kontraktion des Operators an.

Normalerweise verfügt der Operator über eine einzige Kopie, und wir können eine hohe Verfügbarkeit des Operators erreichen, indem wir die Anzahl der Kopien erhöhen. Dies ist sehr wichtig für die Bereitstellung sowie den Betrieb und die Wartungsverwaltung des MatrixOne-Clusters.

Hier wird das Ruder zum Erweitern und Verkleinern der Kapazität eingesetzt. Es ist ersichtlich, dass die Erweiterung und Verkleinerung abgeschlossen werden kann, indem der Parameter set ReplicaCount verwendet wird, um die Anzahl anzugeben, die erweitert oder verringert werden muss. Nach erfolgreicher Erweiterung können Sie mit dem Befehl kubectl die Änderung der Anzahl der Pod-Instanzen abfragen, die dem Operator entsprechen. Das Gleiche gilt für das Schrumpfen.

Bevor wir die Erweiterung und Verkleinerung des MatrixOne-Clusters demonstrieren, analysieren wir, unter welchen Umständen es angemessen ist, die Kapazität zu reduzieren.

Im Allgemeinen gilt: Wenn Sie feststellen, dass die Ressourcennutzung eines Knotens oder Pods 60 % übersteigt und über einen bestimmten Zeitraum anhält, müssen Sie möglicherweise eine Erweiterung der Kapazität in Betracht ziehen, um die Lastspitze bewältigen zu können. Darüber hinaus müssen, wenn aufgrund von Geschäftsindikatoren ein hohes TPS-Anfragevolumen beobachtet wird, auch Erweiterungsmaßnahmen in Betracht gezogen werden.

Knoten- und Instanzüberwachung : Um festzustellen, ob der MatrixOne-Dienst erweitert oder reduziert werden muss, müssen Benutzer die Ressourcen überwachen, die von den Knoten verwendet werden, auf denen sich der MatrixOne-Cluster befindet, und den Pods, die zugehörigen Komponenten entsprechen. Sie können dies mit dem Befehl kubectl top tun.

#2 kubectl top-Befehl

Das Top-Tool kubectl erfordert eine zusätzliche Installation. Sie können zunächst den Befehl kubectl top ausführen, um zu überprüfen, ob die Maschine bereits vorhanden ist. Hier ist eine Demonstration der Installation des Top-Tools:

Zuerst müssen Sie die Ressourcenliste herunterladen und installieren, bei der es sich um die Yaml-Konfigurationsdatei handelt.
Ändern Sie dann die heruntergeladene Components.yaml.
Ändern Sie das Image Warehouse in ein inländisches Image und ändern Sie dann das nicht zertifizierte CA-Zertifikat.
Nachdem die Änderung abgeschlossen ist, verwenden Sie die Apply-Methode zum Bereitstellen.
Überprüfen Sie den Pod-Startstatus. Der Pod-Name beginnt mit metric-server.
Nach Erfolg können wir den Befehl kubectl top verwenden, um die Clusterressourcen zu erkennen. Hier können Sie einen bestimmten Pod- oder K8s-Knotenstatus erkennen.

#3 Kubectl-Bearbeitungsbefehl

Wenn wir feststellen, dass die Clusterressourcen nicht ausreichen, sollten wir die Kapazität erweitern.

Die Erweiterung ist dasselbe wie ein Upgrade. Wir ändern die CRD über den Befehl kubectl edit, ermitteln den Speicherort des Dienstes, der reduziert werden muss, sowie die Anzahl der Instanzen und das Schlüsselwort „replica“, um ihn zu ändern. Hier erweitern wir den Rechenknoten tp von 3 auf 5. Verwenden Sie nach erfolgreicher Ausführung --watch, um den gesamten Erweiterungsprozess zu beobachten.

Wenn wir feststellen, dass die Clusterressourcen relativ ungenutzt sind, können wir die Kapazität reduzieren, um Ressourcen zu sparen. Lassen Sie uns auf die gleiche Weise den Schrumpfungsprozess demonstrieren, um Ihren Eindruck zu vertiefen.

Verwenden Sie den Befehl kubectl edit, um die CRD zu ändern, den Speicherort des Dienstes zu ermitteln, der reduziert werden muss, sowie die Anzahl der Instanzen und das Schlüsselwort „replica“, um ihn zu ändern. Es ist zu beachten, dass das Schlüsselwort des CN-Knotens tp ist. Ändern Sie den Fehler nicht. Hier reduzieren wir die Anzahl der Rechenknoten tp von 5 auf 3, um die Abfrageberechnungsfähigkeit des Clusters zu verbessern. Verwenden Sie nach erfolgreicher Ausführung --watch, um den gesamten Erweiterungsprozess zu beobachten.

Teil 3 Cluster-Tuning

Nachdem der Dienst erfolgreich bereitgestellt wurde, kümmern sich alle mehr um die Optimierung und Fehlerbehebung. Hier fasse ich einige Tuning-Ideen für Sie zusammen, die auch aus dem Performance-Tuning-Teil unserer offiziellen Website stammen.

Nr. 1 Leistungsoptimierung

▶ 1.1 Indexoptimierung

Das heißt, die Abfrageeffizienz wird durch die Erstellung von Indizes verbessert, aber es entsteht auch zusätzlicher Speicherplatzaufwand, der eine Möglichkeit darstellt, Platz gegen Zeit zu tauschen. Daher müssen Sie darauf achten, den richtigen Indextyp zu verwenden, die richtigen Indexspalten auszuwählen, die Verwendung zu vieler Indizes zu vermeiden und den Index regelmäßig neu zu erstellen usw., damit Sie die Verwendung von Indizes maximieren und die Leistung verbessern können.

▶ 1.2 Optimierung der Tabellenerstellung

B. die Auswahl des richtigen Datentyps, die Vermeidung von NULL-Werten, die Verwendung geeigneter Einschränkungen und Standardwerte, Normalisierung und Denormalisierung usw., kann den Speicherplatz der Tabelle reduzieren und die Abfragezeit verkürzen.

▶ 1.3 Abfrageoptimierung

Es bedeutet, die von uns geschriebene SQL zu optimieren, die Verwendung unnötiger Unterabfragen zu vermeiden, effektivere JOIN-Anweisungen zu verwenden, die Verwendung von ODER-Operatoren zu vermeiden usw., was den Zeit- und Ressourcenaufwand für Abfragen reduzieren kann.

▶ 1.4 Kontrollieren Sie die Datenmenge

Das heißt, den Datensatz zuschneiden. Sie können den Zeit- und Ressourcenaufwand für Abfragen reduzieren, indem Sie die Menge der zurückgegebenen Daten, Paging, Caching, die Verwendung gespeicherter Prozeduren usw. begrenzen.

▶ 1.5 Server-Tuning und -Überwachung

Durch Erhöhen des Serverspeichers, Anpassen der Datenbankparameter und regelmäßiges Bereinigen von Protokollen und Caches können Sie die Datenbankleistung und Antwortzeit verbessern. Die Verwendung von Tools zur Datenbankleistungsüberwachung, das Debuggen von SQL-Abfrageanweisungen und das Anzeigen von Datenbankprotokollen und Fehlermeldungen können dabei helfen, Leistungsprobleme zu erkennen und zu lösen.

#2 Tuning-Methoden

Lassen Sie mich im Folgenden einige häufig verwendete Tuning-Methoden betrachten.

Wir können den Abfrageplan durch Erklären analysieren. Die Syntax besteht darin, dieses Schlüsselwort vor dem geschriebenen SQL hinzuzufügen.

Lassen Sie mich Ihnen zunächst einen Fall zeigen. Erstellen Sie eine Testbibliothek, erstellen Sie unter dieser Bibliothek eine Tabelle mit einem Feld und fügen Sie 8 Daten hinzu. Wir haben eine Abfrageanweisung mit der Filterbedingung a größer oder gleich 2 und kleiner oder gleich 8 geschrieben. Wenn wir den Ausführungsplan nach der Ausführung erhalten möchten, müssen wir das Schlüsselwort EXPLAIN vor der SQL hinzufügen. Nach erfolgreicher Ausführung wird ein vollständiger Ausführungsbaum gedruckt.

Das Obige ist das Ausführungsplanergebnis dieser Abfrage. Ausgehend vom Filter Cond-Operator und nach oben sieht der Abfrageausführungsprozess wie folgt aus:

Führen Sie zunächst die Filterbedingung Filter Cond aus: Filtern Sie also die Ganzzahlen heraus, deren Datentyp BIGINT ist und die größer oder gleich 2 und kleiner oder gleich 8 sind. Gemäß der Berechnungsüberlegung sollte es (2), (3) sein ), (4), (5), (6),(7),(8).
Scannen Sie Tabelle a in der Datenbank aab.
Die Anzahl der ganzen Zahlen, die die Bedingung erfüllen, wird aggregiert und berechnet, also 7.
Schließlich ist das Abfrageergebnis 7, d. h. count(*) = 7.

Wenn Sie sehen möchten, wie viel Zeit und Speicher jeder Prozess verbraucht, können Sie „explainanaly“ verwenden.

Hier verwenden wir weiterhin den vorherigen Fall. Sie können das Schlüsselwort „explainanalysate“ vor der Abfrageanweisung hinzufügen.

Auf diese Parameter können Sie achten:

timeConsumed braucht Zeit
inputRow Anzahl der gelesenen Zeilen
inputSize-Lesekapazitätsgröße
memorySizeDie Größe des verbrauchten Speichers

Durch diese Analyse können wir den zeitaufwändigen Prozess jeder Abfrage verstehen und dann feststellen, welcher Teil langsam ist, welcher Teil mehr Speicher verbraucht usw. Wenn wir feststellen, dass die Abfrage langsamer wird, können wir „Langsam“ aktivieren, um die Details anzuzeigen. Die aktuell langsamen Abfragen für MatrixOne sind Abfragen, die mehr als 1000 Millisekunden dauern.

Das Protokoll für langsame Abfragen ist standardmäßig deaktiviert. Um die Protokollfunktion für langsame Abfragen verwenden zu können, müssen Sie zunächst die Protokollfunktion für langsame Abfragen aktivieren.

Wir können eine langsame Abfrage auf zwei Arten aktivieren. Eine davon ist ohne Ausführungsplan. Verwenden Sie das Schlüsselwort „create view slow_query“ und folgen Sie mit der SQL, die positioniert werden muss. Die zweite Möglichkeit besteht darin, die Ansicht slow_query_with_plan zu erstellen. Auf diese Weise können Sie den Ausführungsplan sehen.

Verwenden Sie dann „select * from mo_ts.slow_query“ bzw. „select * from mo_ts.slow_query_with_plan“, um die Ergebnisse anzuzeigen, die den beiden Methoden der langsamen Abfrage entsprechen. Wenn kein Datensatz vorhanden ist, bedeutet dies, dass die aktuelle Abfrage keine langsame Abfrage ist.

Langsame Abfrageergebnisse geben die folgenden Felder zurück:

Anweisung: SQL-Text, der zur Bereitstellung einer vollständigen SQL-Anweisung verwendet wird.
request_at: die Startzeit der SQL-Anweisung.
Dauer_Sekunde: Die tatsächliche Ausführungszeit der SQL-Anweisung.
exec_plan: Detaillierter Ausführungsplan der SQL-Anweisung.

#3 Fehlerprotokoll

Lassen Sie mich Ihnen eine Lösung zur Fehlerbehebung vorstellen – das Fehlerprotokoll. Wenn die langsame Abfrage aktiviert ist, können Sie das Fehlerprotokoll aktivieren, das Protokoll überprüfen und Fehlerinformationen suchen.

Durch Ausführen dieser SQL-Anweisung (Erstellen Sie die Ansicht „error_message“ als „select timestamp“, „message from system.log_info where level in“ ('error', 'panic', 'faltal');) können wir die Erfassung von Fehlermeldungen aktivieren. Zeitstempel und Meldung überprüfen den Zeitpunkt, zu dem der Fehler aufgetreten ist, bzw. die Fehlermeldung. Level gibt den Grad der Crawling-Fehler an. Derzeit gibt es 3 Fehlerstufen, Panik „falta“

Nachdem Sie es aktiviert haben, verwenden Sie die Abfragemethode „select * from mo_ts.error_message“, um es anzuzeigen.

Auf die gleiche Weise können wir, wenn wir die SQL abfragen, in der ein Fehler auftritt, diese SQL verwenden (Erstellen Sie die Ansicht „error_sql as select si.request_at time_stamp,si.statement,si.error as SQL from system.statement_info si where si.user<“. >'internal' und si.status='Failed' ;) time_stamp ist der Zeitpunkt, zu dem der Fehler aufgetreten ist, und Statement ist die SQL-Anweisung, in der der Fehler aufgetreten ist. Verwenden Sie nach dem erfolgreichen Öffnen „select * from mo_ts.error_sql“, um es anzuzeigen.

Teil 4 Frage-und-Antwort-Runde

Vielen Dank, dass Sie mit mir das relevante Wissen über den Betrieb und die Wartung des MatrixOne-Clusters erlernt haben. Kommen wir zur Frage-und-Antwort-Runde.

F: Kann die Installation von Binärpaketen über mo_ctl verwaltet werden?

A: Indem Sie MO_PATH festlegen, um den Pfad des Binärpakets zu konfigurieren, können Sie es mit mo_ctl verwalten.

F: Unterstützt die aktuelle Nicht-k8s-Version die Master-Slave-Konfiguration?

A: Es wird derzeit nicht unterstützt, wird aber in Zukunft unterstützt.

F: Gibt es während der Bereitstellung irgendwelche Anforderungen an die Betreiberversion?

A: Der Operator wird zum Verwalten des MatrixOne-Clusters verwendet, daher sollte die Operatorversion mit der Clusterversion konsistent sein. Wenn wir beispielsweise einen Cluster der Version 1.0.0-rc2 installieren, sollte auch die entsprechende Operatorversion im Voraus installiert werden 1.0.0-rc2. .

F: Wie deinstalliere ich einen im Steuermodus eingesetzten Operator?

A: Verwenden Sie den Helm-Uninstall-Befehl, um den Namen und Namespace für die Deinstallation anzugeben.

F: Kann Version 0.7 auf die neueste Version 1.0 aktualisiert werden?

A: Wenn Version 0.7 nicht direkt auf 1.0 aktualisiert werden kann, wird empfohlen, die Daten zu sichern, neu zu installieren und zu importieren.

F: Unterstützt das mo_ctl-Tool die Bereitstellung und Aktualisierung von Quellcode?

A: Sie können den Upgrade-Befehl verwenden, um die entsprechende Version oder Commit-ID für ein detailliertes Upgrade anzugeben. Sie müssen darauf achten, den MO_PATH der aktuellen Version und die Kompilierungsumgebung festzulegen.

F: Unterstützt der aktuelle DN-Knoten (auch TN genannt) des k8s-Clusterknotens die Erweiterung?

A: Der aktuelle DN-Knoten unterstützt keine Erweiterung.

F: Unterstützt das mo_ctl-Tool die Bereitstellung von MatrixOne-Clustern?

A: Dies wird derzeit nicht unterstützt. Wir werden darüber nachdenken, in Zukunft die Clusterbereitstellung und -verwaltung hinzuzufügen.

Über MatrixOne

MatrixOne ist eine Multi-Mode-Datenbank, die auf Cloud-nativer Technologie basiert und sowohl in öffentlichen als auch in privaten Clouds bereitgestellt werden kann. Dieses Produkt nutzt eine originelle technische Architektur, die Speicher und Rechenleistung, Lesen und Schreiben sowie Heiß und Kalt trennt. Es kann gleichzeitig mehrere Lasten wie Transaktion, Analyse, Fluss, Timing und Vektor unter einem Speichersatz unterstützen Computersysteme und können isolierte oder gemeinsam genutzte Speicher- und Computerressourcen in Echtzeit und auf Abruf ausführen. Mit der cloudnativen Datenbank MatrixOne können Anwender die immer komplexer werdende IT-Architektur deutlich vereinfachen und minimalistische, äußerst flexible, kostengünstige und leistungsstarke Datendienste bereitstellen.

Seit ihrer Veröffentlichung werden MatrixOne Enterprise Edition und MatrixOne Cloud Services in vielen Branchen wie Internet, Finanzen, Energie, Fertigung, Bildung und medizinische Versorgung eingesetzt. Dank seines einzigartigen Architekturdesigns können Benutzer die Hardware- sowie Betriebs- und Wartungskosten um bis zu 70 % senken, die Entwicklungseffizienz um das Drei- bis Fünffache steigern und gleichzeitig flexibler auf Veränderungen der Marktnachfrage reagieren und Innovationsmöglichkeiten effizienter nutzen . Bei der Investition in die gleiche Hardware kann MatrixOne ein Vielfaches an Leistungssteigerungen erzielen.

MatrixOne folgt dem Konzept von Open Source und ökologischer Co-Konstruktion. Alle Kerncodes sind Open Source und vollständig kompatibel mit dem MySQL-Protokoll. MatrixOne hat mit Partnern mehrere End-to-End-Lösungen erstellt, wodurch die Migrations- und Nutzungskosten der Benutzer erheblich gesenkt werden. und hilft Benutzern, Versorgungsprobleme zu vermeiden. Vendor-Lock-in-Risiko.

Offizielle Website von MatrixOrigin: Eine neue Generation hyperkonvergenter heterogener Open-Source-Datenbanken – MatrixOrigin (Shenzhen) Information Technology Co., Ltd. MatrixOne

Github-Version: GitHub – Matrixorigin/Matrixone: Hyperkonvergente native Cloud-Edge-Datenbank

Schlüsselwörter : hyperkonvergente Datenbank, Multi-Mode-Datenbank, Cloud-native Datenbank, inländische Datenbank