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分布式存储架构实践

OceanBase分布式技术架构分析

OceanBase分布式技术架构分析

目录 OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 (3) 1. 分布式存储&事务 (3) 2. 分布式查询 (13) 3. 经验&思考 (15)

OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 OceanBase OceanBase 1.0项目从2013年初开始做总体设计,2014年开始编码、测试,2015年底正式上线并无缝迁移部分集团MySQL业务,直到2016年中才正式上线蚂蚁核心业务,包括会员视图、花呗、账务,等等,最后“丝般柔顺”地通过了2016年双十一大考。 从技术架构的角度看,一个分布式数据库主要就是两个部分:一个部分是怎么做存储,怎么做事务;另外一个部分是怎么做查询。首先我们看第一个部分,主要是三个关键点:可扩展、高可用以及低成本,它们代表了OceanBase的核心技术优势。 1.分布式存储&事务 第一我们怎么理解数据,如何把数据划分开来从而分布到多台服务器?这个问题其实传统关系数据库已经帮我们解决好了。无论是Oracle还是MySQL,都支持一个叫做两级分区表的概念。大部分业务都可以按两个维度划分数据:一个维度是时间,数据是按照时间顺序生成的;另外一个维度,对于互联网业务来讲,往往就是用户。不同的用户生成不同的数据,不同用户之间的数据相关度比较低,而同一个用户的数据往往会被同时访问。

图1 OceanBase数据分布 如图1,通过时间和业务主键两个维度将表格划分为P1~P8总共8个分区。OceanBase 跟传统数据库不一样的地方在哪里呢?传统数据库所有的分区只能在一台服务器,而OceanBase每个分区可以分布到不同的服务器。从数据模型的角度看,OceanBase可以被认为是传统的数据库分区表在多机的实现。对于常见的分布式系统,要么采用哈希分区,要么采用范围分区。OceanBase的数据划分方案和这些系统有较大的差别,通过两级分区表,我们可以把不同的用户,以及在不同时间点生成的数据全部融合到统一的表格里面。无论这些分区在在多台服务器上是如何分布的,甚至可以对在线数据采用内存计算,对历史数据采用更高压缩率的压缩算法或者执行预计算,整个系统对使用者呈现的都是一张表格,后台实现对使用者完全透明。当然,这里面还会有很多的工作要做。 第二点是我们底层的分布式架构。

分布式汽车电气电子系统设计和实现架构

分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构

分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里,汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口,最重要的是,它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性,但不幸的是,关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外,论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学,包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司,“架构设计”对不同的人也有不同的含义,这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面,如布线和连接器,逻辑架构定义无形系统的结构和分配,如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的,这导致相同一个词的意思能够完全不同,设计团队和流程也是独立的,这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。

图1:物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果,整个系统的正确功能是如此的难于实现,以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法,它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案,设计师需要新的方法,它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连,并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择,尽管它主要针对软件层面,即逻辑系统的设计。不过,大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看,AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场,它使得能够创立合适的设计工具。

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图,针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计:数据存储和读取,基础服务,应用层(APP/业务/Proxy),日志监控等,下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性,采用不同的数据存储和读取方案,主要有以下几种可选方案: 1)内存型数据库。内存型的数据库,以高并发高性能为目标,在事务性方面没那么严格, 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时,也需要满足事务性,可通过 读写分离,分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle,Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问,传统的关系型数据库提供读写分离的方案, 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案;对于越来越多的海量数据,传统的数据库采用的是分库分表,实现起来比较复杂,后期要不断的进行迁移维护;对

于高可用和伸缩方面,传统数据采用的是主备、主从、多主的方案,但是本身扩展性比较差,增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题,分布式数据库HBase有一套完善的解决方案,适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由,Cache,搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题,需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置,可根据一致性Hash,维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲,使用Cache可以减轻对后端系统的压力,所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache,redis比memcache有丰富的数据操作的API,redis对数据进行了持久化,而memcache没有这个功能,因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索,搜索提示,搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx,选择搜索引擎主要考虑以下三个方面: a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索,来应对海量的数据,支持读写分离,提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器,满足以上三个方面的考虑,而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用,网站、APP等,还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域,不同的业务域有不同的集群, 可以用DNS做域名解析的分发或轮询,DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性;一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发,当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑,采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件,可用作反向代理的工具。

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势 传统SAN存储设备一般采用双控制器架构,两者互为备份,配置两台交换机与前端的服务器进行连接,这种双控制器架构方式会有以下两个方面的缺点: 1.网络带宽容易变成整个存储性能的瓶颈; 2.如果一个控制器损坏,系统的性能将大幅下降,影响存储的正常使用。 传统存储架构的局限性主要体现在以下几个方面:1、横向扩展性较差 受限于前端控制器的对外服务能力,纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力。同时,前端控制器横向扩展能力非常有限,业界最多仅能实现几个控制器的横向。因此,前端控制器成为整个存储性能的瓶颈。 2、不同厂家传统存储之间的差异性带来的管理问题 不同厂商设备的管理和使用方式各有不同,由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度,也会带来存储利用率较低的现象。因此,不同存储的存在影响了存储使用的便利性和利用率。 分布式存储往往采用分布式的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展,将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下: 1.高性能 一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存,并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中,来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点,那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能,按照一定的策略,先将数据写入高速存储,再在适当的时间进行同步落盘。 2.支持分级存储 由于通过网络进行松耦合链接,分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署,或者任意

分布式系统架构设计

本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁,曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验,当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站,目前她的主要研究方向是SaaS(软件即服务)应用程序和云计算(如大家所说的大数据)。 本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容,在此翻译并分享给大家。 开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分,随着这些网站的逐步壮大,他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前,给予大家切实有用的指导和帮助。 这篇文章主要侧重于Web系统,并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么?在最初,仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样,当构建一个Web服务时,需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡,会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时,需要注意的一些核心原则: ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而,它们也可能彼此相左,例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子:选择地址容量,仅通过添加更多的服务器(可伸缩性),这个可能以易管理(你不得不操作额外的服务器)和成本作为代价(服务器价格)。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序,这些原则都是非常重要的,甚至这些原则之间也会互相羁绊,做好它们之间的权衡也非常重要。 基础

主流分布式系统架构分析

主流分布式系统架构分析 主流分布式---系统架构分析

目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务( Microservices )架构解析 (7) 四、SOA和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格( Service Mesh )架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 ......................................................................................... 1 1 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 .......................................................................................................... 1 9

、八、 、 》 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中,SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构,而且目前服务网格的 概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 、SOA架构解析 SOA全称是:Service Oriented Architecture ,中文释义为"面向服务的架构",它是一种设计理念,其中包含多个服务,服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立 的形式部署运行,服务之间通过网络进行调用。架构图如下:

Appl 跟SOA 相提并论的还有一个 ESB (企业服务总线),简单来说ESB 就是一根管道,用来连接各个服 务节点。 ESB 的存在是为了集成基于不同协议的不同服务, ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工 作,以此来让不 同的服务互联互通;随着我们业务的越来越复杂, 会发现服务越来越多,SOA 架构下, 它们的调用关系会变成如下形式: App 2 App 6 App 3 App 4

分布式存储相对集中式存储优势

明确要求采用分布式架构存储,而非传统集中式存储FCSAN/IP SAN的原因:从软件定义存储概念提出到现在,分布式架构存储系统正成为业界存储主流和发展方向,逐渐取代传统集中式存储系统,随着云计算和大数据的建设成为数据中心建设主流形态,互联网+、人工智能、物联网应用等的普及,以非结构化数据为主的海量数据爆发式增长,如视音频存储、图像存储及识别、流媒体处理等,基于海量数据存储、分析、挖掘等,传统集中式存储无论从架构、扩展性、性能及成本,运维管理优势等方面,都无法满足业务增长及数据处理所带来的存储问题。 首先从架构上,集中式存储FC SAN/IP SAN 采用Scale up的扩展方式,通过存储控制器挂接扩展柜的方式,实现存储容量的扩展,扩展能力有限,并且性能随着容量扩展并非线性关系,可能存储前端及后端端口带宽会成为海量数据并发处理的瓶颈,并且存储资源分布不均,无法做到资源动态均衡伸缩及调度,这对于响应级别要求不一致的应用来说是致命的;分布式架构存储系统,采用Scale out 横向扩展方式,无节点扩展限制,存储容量可轻易扩展至几十甚至几百PB以上,这是集中式存储无法做到的,能够很好解决在云计算架构下海量数据存储及并发问题。并且基于分布式软件的分布式调度算法,可实现资源动态伸缩,随着节点增加,其性能是线性增加,能够很好满足如云计算架构下海量数据存储及处理对存储资源池可动态伸缩及并发访问性能要求。 由于采用软件定义存储方式,无论是成本还是后期运维管理,比传统集中式存储FC SAN/ IP SAN优势明显,分布式软件自动实现对存储资源调度及管理,实现跨数据中心资源分配。集中式存储系统,需要借助存储虚拟化技术(虚拟化网关)才能将存储资源聚合为统一存储资源池,随着规模扩大,网关往往更易成为性能瓶颈。 关于数据安全性问题,分布式架构存储系统基于机架自动感知的数据多副本技术,例如采用三副本技术,即使数据中心同一机架故障,对业务透明无感知,数据安全级别高,业务连续性更好。集中式存储往往采用双活架构实现容灾,不仅初期投入成本高,运维部署复杂。 从应用角度来看,现在越来越多的应用迁到分布式存储系统上,例如海量视频、音频、图像、文档的存储,流媒体及视频图像处理所带来的高并发低延迟,高性能计算应用等,都非常适合分布式架构存储系统,而不采用集中式存储系统,并且从数据存储及性能要求、容量扩展方便,集中式存储做起来非常困难。 诸如以上原因,明确要求采用采用分布式架构存储,而非传统集中式存储FCSAN/IP SAN。

分布式数据库设计报告

分布式数据库设计报告

目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) (4)可靠性: (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)

成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高,我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成,一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足,一台机器既要读取数据,又要写入数 据,遇到大批量超过单台数据库的处理能力,就会出现卡顿,在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈,包括(硬盘、CPU、内存),使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库,oracle,sql sever,交叉使用不方便管 理维护,出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱,现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行,统计难度高,效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高,各个节点产生的数据量越来越大,对数据系统要求越来越高,我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种,分别分布在2台计算机中,柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库,主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题,那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务,导致停线。 2、数据库出现故障,必须停线,故障修复之后才可以上线使用。

分布式架构知识体系

1.问题 1、何为分布式何为微服务? 2、为什么需要分布式? 3、分布式核心理论基础,节点、网络、时间、顺序,一致性? 4、分布式是系统有哪些设计模式? 5、分布式有哪些类型? 6、如何实现分布式? 2.关键词 节点,时间,一致性,CAP,ACID,BASE,P2P,机器伸缩,网络变更,负载均衡,限流,鉴权,服务发现,服务编排,降级,熔断,幂等,分库分表,分片分区,自动运维,容错处理,全栈监控,故障恢复,性能调优 3.全文概要 随着移动互联网的发展智能终端的普及,计算机系统早就从单机独立工作过渡到多机器协作工作。计算机以集群的方式存在,按照分布式理论的指导构建出庞大复杂的应用服务,也已经深入人心。本文力求从分布式基础理论,架构设计模式,工程应用,部署运维,业界方案这几大方面,介绍基于MSA(微服务架构)的分布式的知识体系大纲。从而对SOA 到MSA进化有个立体的认识,从概念上和工具应用上更近一步了解微服务分布式的本质,身临其境的感受如何搭建全套微服务架构的过程。

4.基础理论 4.1SOA到MSA的进化 SOA面向服务架构 由于业务发展到一定层度后,需要对服务进行解耦,进而把一个单一的大系统按逻辑拆分成不同的子系统,通过服务接口来通讯,面向服务的设计模式,最终需要总线集成服务,而且大部分时候还共享数据库,出现单点故障的时候会导致总线层面的故障,更进一步可能会把数据库拖垮,所以才有了更加独立的设计方案的出现。 MSA微服务架构

微服务是真正意义上的独立服务,从服务入口到数据持久层,逻辑上都是独立隔离的,无需服务总线来接入,但同时增加了整个分布式系统的搭建和管理难度,需要对服务进行编排和管理,所以伴随着微服务的兴起,微服务生态的整套技术栈也需要无缝接入,才能支撑起微服务的治理理念。 4.2节点与网络 节点 传统的节点也就是一台单体的物理机,所有的服务都揉进去包括服务和数据库;随着虚拟化的发展,单台物理机往往可以分成多台虚拟机,实现资源利用的最大化,节点的概念也变成单台虚拟机上面服务;近几年

分布式数据库TDSQL架构原理概述

腾讯分布式数据库TDSQL金融级能力的架构原理概述

目录

TDSQL是什么:腾讯如何打造一款金融级分布式数据库 我们先初步了解TDSQL产品,以及它的适用场景。第一章包括四个方面:使用场景、发展历程、核心特性,以及兼容性。 首先,TDSQL是腾讯推出的一款兼容MySQL的自主可控、高一致性分布式数据库产品。这里我们强调一点,高度兼容MySQL——TDSQL完全兼容MySQL协议,并且做到完全自主可控、数据强一致性。第二是TDSQL具备分布式的特性,具备一个弹性扩展、高可用的架构。在互联网行业,海量的用户流量场景很常见,如果数据库不具备可伸缩性、可扩展性,是很难应对如:电商的大型促销,春节抢红包等突增流量的场景,这些其实都是对数据库应对海量用户流量的考验。

目前TDSQL已经服务超过500+的金融政企,行业覆盖银行、保险、证券、政务、互联网金融等各个领域。 我们再看一下TDSQL的前世今生。TDSQL最早可以追溯到2002年,那个时候其实还不叫TDSQL,它是腾讯计费平台部的一个数据库服务,当时使用了开源的MySQL。2002年-2007年随着公司业务的发展,腾讯所面临的用户量的压力也越来越大。这个时候我们提出了7×24小时不宕机的高可用设计方案,来保证数据库能提供7×24小时不间断连续高可用服务。那个时候,腾讯的增值业务日渐成规模,业务对数据也越来越敏感,对数据可用性的要求越来越高,甚至平时还要防备一些像运营商的光纤被挖断等各种各样的异常场景。

在2007年-2012年,这可能是互联网时代从互联网到移动互联网的发展的快速5年。当然,公司的业务也是突飞猛进。我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年,TDSQL的雏形就已经出来了,作为一款内部产品,开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。 从2012年起,TDSQL已经在腾讯内部做得已经比较成熟,已经是一个知名的产品了,但是它一直没有对外做商业化。2014年恰逢一个很好的机会——微众银行的成立。微众银行做数据库选型的时候关注到了TDSQL,经过反复测试验证,发现当时的TDSQL已经完全具备了微众银行对数据可用性和一致性的要求。借此机会,TDSQL成功在微众银行投产,成为微众银行唯一的数据库,覆盖了银行的核心业务。 所以说2014年,TDSQL完成了商业化,也实现了私有化部署。2014年以后,TDSQL推广到了很多银行、金融机构,这过程中是借鉴了2014年TDSQL在微众银行成功实施的宝贵的经验。 因为在2014年微众银行的部署中,我们也踩了很多坑,也认识到在私有化部署环境的各种各样的挑战,并一一攻克了这些挑战。当2014年在私有化部署完成之后,再到2015年TDSQL上公有云,我们继续通过公有云服务打磨自己的产品。

FusionStorage智能分布式存储技术白皮书

以弹性高效满足关键业务数据存储需求 FusionStorage 将HDD 、SSD 等存储介质通过分布式技术组织成大规模存储资源池,为上层应用和客户端提供工业界标准接口,消除传统数据中心烟囱式存储系统构建导致的硬件资源利用不均问题,实现存储资源的按需服务能力。支持初始小规模部署,横向扩展至数千节点的大规模存储集群,提供性能容量的线性增长能力。 FusionStorage 采用独有的FlashLink?性能加速技术,通过智能分条聚合、I/O 优先级智能调度、智能Cache 算法、智能数据识别与处理等系列关键技术,结合NVMe SSD 介质,即使在开启数据缩减功能的情况下,也能提供低至1毫秒的稳定时延,更好地支撑关键业务云化。无论您的数据中心在未来需要扩展I/O 密集型、时延敏感型或大容量需求业务,FusionStorage 提供的分布式块存储系统都可以应需承载。 丰富的企业级特性,助您构建高可用数据中心 FusionStorage 采用端到端数据完整性校验(Data Integrity Field ,简称DIF )、多类型数据冗余保护、全面的系统亚健康检测与自 一个数据中心一套存储 一个数据中心一套存储存储系统永新,数据免迁移实现数据智能 产品特性 双活、异步远程复制、快照、华为FusionStorage 新一代智能分布式存储提供数据缩减、Active-Active QoS 等丰富的企业级数据服务特性,助您轻松应对业务快速变化时的数据灵活、可靠存取需求;同时,兼容容器、各类主流虚拟化及云平台,提供基于标准接口协议的开放API ,支持融入OpenStack 云基础架构。 FusionStorag e广泛适用于金融、运营商、政府公共事业等行业云资源池、关键业务数据库等场景。 华为FusionStorage 是一款可大规模横向扩展的智能分布式存储产品,是既具备云基础架构的弹性按需服务能力、又满足企业级关键业务需求的全自研存储系统。它通过存储系统软件将通用服务器硬件的本地存储资源组织起来,按需为上层应用提供块存储、对象存储、大数据存储或文件存储,满足云和AI 时代复杂的业务负载对存储提出的更高的性能、容量和扩展性需求。本文档对FusionStorage 分布式块存储进行描述。

几款分布式数据库的对比

1 概述 随着海量数据问题的出现,海量管理能力,多类型,变化快,高可用性,低成本,高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要!所以在选型之前,有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。 2 主流分布式并行处理数据库产品介绍 2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构 Greenplum是基于Hadoop的一款分布式数据库产品,在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。 Greenplum整体架构如下图: SQL MapReduce 数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。 Master主机负责:建立与客户端的连接和管理;SQL的解析并形成执行计划;执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果;Master不存储业务数据,只存储数据字典。 Segment主机负责:业务数据的存储和存取;用户查询SQL的执行。 2.1.2 主要特性 Greenplum整体有如下技术特点: ◆ Shared-nothing架构 海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构,每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源,节点之间通过网络来通信。 ◆ 基于gNet Software Interconnect 数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层,基于通用的gNet (GigE, 10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据,采用高扩展协议,支持扩展到1000个以上节点。

◆ 并行加载技术 利用并行数据流引擎,数据加载完全并行,加载数据可达到4。5T/小时(理想配置)。并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作 ◆ 支持行、列压缩存储技术 海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩,压缩比可到10:1。压缩数据不一定会带来性能的下降,压缩表通过利用空闲的CPU资源,而减少I/O资源占用。 海量数据库除支持主流的行存储模式外,还支持列存储模式。如果常用的查询只取表中少量字段,则列模式效率更高,如查询需要取表中的大量字段,行模式效率更高。 海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时,也可根据不同应用需求提高查询的效率 2.1.3 主要局限 ● 列存储模式的使用有限制,不支持delete/update操作。 ● 用户不可灵活控制事务的提交,用户提交的处理将被自动视作整体事 务,整体提交,整体回滚。 ● 数据库需要额外的空间清理维护(vacuum),给数据库维护带来额外的 工作量。 ● 用户不能灵活分配或控制服务器资源。 ● 对磁盘IO有比较高的要求。 ● 备份机制还不完善,没有增量备份。 2.2 Vertica 2.2.1 基础架构 与以往常见的行式关系型数据库不同,Vertica 是一种基于列存储(Column-Oriented)的数据库体系结构,这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。 常见的RDBMS 都是面向行(Row-Oriented Database)存储的,在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描,而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作,减少了I/O 开销,从而达到数量级上的性能提升。 同时,Vertica 支持海量并行存储(MPP)架构,实现了完全无共享,因此扩展容易,可以利用廉价的硬件来获取高的性能,具有很高的性价比。

分布式云计算平台架构详解

分布式云计算系统 产品概述 ?数梦飞天云平台是数梦工场基于阿里云平台为行业客户量身定制的专有云平台,数梦飞天云平台完全基于自主知识产权,先后获85项国家技术专利,获得国家发改委的云计算专项资金支持。 ?数梦飞天云致力于打造云计算的服务能力平台,注重为政府、教育、医疗、金融、企业等行业客户提供大规模、低成本的云计算和大数据服务。数梦飞天的目标是通过构建支持多种不同业务类型的行业专有云平台,帮助行业用户简单快速建立自己业务系统,帮助用从关注运维向关注开发转变,将网络经济模式带入政府、行业客户,构建出以云计算为基础的全新生态链。 ?数梦工场为用户提供互联网化云服务交付,真正体现计算能力的规模效益,致力于大数据的价值挖掘,让数据增值,辅助政府决策,助力经济产业升级,服务公众。让最卓越的数据技术,去实现人类最美好的梦想! 数梦飞天云业务全景图 简单高效的弹性计算服务(ECS) ?稳定,云磁盘数据可靠性不低于99.999%,自动宕机迁移、数据备份和回滚,系统性

能报警。 ?安全,支持防DDos攻击、安全组自动划分访问权限,多租户安全隔离,支持防密码暴力破解。 ?弹性,10分钟内可创建和释放上百台云服务器,分钟级升级CPU和内存。 ?性能,随即IOPS达到1.2万,300MB/s的磁盘性能,高性价比,节约成本。 ?运维,提供简单自动化的运维界面,支持通过工具实现自动化备份和自定义镜像,实现云服务器的快速扩展、复制。 海量存储服务(OSS) ?空间无限:海量的存储空间,随用户使用量的增加,空间弹性增长,无需担心数据容量的限制。并同时支持高并发、大容量的读写服务。 ?压缩存储:对存储在开放存储服务上的图片,支持缩略、裁剪、水印、压缩和格式转换等图片处理功能。 ?安全可靠:服务可用性高达99.9%,系统规模自动扩展,不影响对外服务,数据三重备份,可靠性达到99.99999999%。 安全稳定的数据库服务(RDS) ?数据库是应用的核心,数据库的安全、可伸缩是系统稳定的第一保证,数梦飞天提供一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系,并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案,使您能专注于应用开发和业务发展,具体特点如下: 专业备份机制:每台RDS拥有两个物理节点进行主从热备,主节点发生故障,秒级切换至备节点,服务可用性高达99.95%,保证数据安全。 安全迁移:自定义访问IP白名单,防DDoS攻击,SQL注入告警控制平面的多级保护及安全性。完全兼容MySQL,SQL Server协议一键式数据迁移。 性能优化:提供直观的慢SQL分析报告和完整的SQL运行报告,并提供如主键检查、索引检查等多种优化建议。 简单运维:专有的数据库管理平台,使用户通过浏览器即可安全、方便的进行数据库管理和维护;可随时进行数据备份,能够根据备份文件将数据库恢复至7日内任意时刻;近20种性能资源监控视图,可对部分资源项设置阈值报警,并提供WEB操作、SQL审计等多种日志。

IBM GPFS分布式存储架构解析

IBM GPFS分布式存储架构解析

GPFS (General Parallel File System) 是IBM 公司第一个共享文件系统,GPFS 是一个并行的磁盘文件系统,它保证在资源组内的所有节点可以并行访问整个文件系统。GPFS 提供的文件系统操作服务可以支持并行应用和串行应用,它允许任何节点上的并行应用同时访问同一个文件或者不同的文件,提供统一命名接口。 GPFS文件系统架构 GPFS物理架构会分为三个层面:存储层、GPFS服务器层以及客户端层。存储层将存储通过SAN环境划分给服务器节点,服务器节点将这些存储磁盘进行配置并格式化形成最终的GPFS并行文件系统格式,客户端通过以太网与所有的服务器节点联通,他们通过私有文件系统协议来共享这个并行文件系统,实现IO的并发读写。

?网络共享磁盘NSD 所谓NSD,就是GPFS将存储设备划给服务器的物理磁盘转化为具备GPFS自己的物理磁盘。GPFS 文件系统就是要在其基础之上来实现。每一个NSD磁盘需要共享给所有的NSD服务集群节点。 ?GPFS文件系统

GPFS文件系统就是在NSD磁盘基础之上创建的共享文件系统。文件系统创建会像其他文件系统一样创建文件系统管理信息及文件系统的地址空间表。 ?GPFS服务集群节点及客户端节点 所谓GPFS服务集群节点,就是要提供GPFS文件系统服务的集群节点。服务节点和客户端节点在软件的安装上没有任何区别,他们的区别需要在集群配置时来具体定义。 ?Quarum Node 和Tiebreaker Disk 它是GPFS集群为了避免在发生集群节点发生通讯故障,而通过本身资源数目无法判断集群状态,从而辅助判断集群状态的逻辑对象。节点本身可以作为仲裁资源,另外NSD也可以作为仲裁资源。 GPFS集群仲裁机制 GPFS 的数据完整性一方面是由以上提到的数据安全机制来保证,另外也通过一套可用性判断机制来完全保证数据完整性与系统安全。GPFS 提供三套不同的quorum 机制来判断系统当前的状态,其中File Descriptor Quorum 是系统内置的,不能做配置,另外两种Node quorum(仲裁节点机制)和Tiebreaker Diskquorum(仲裁磁盘机制)方式只能二者选其一,使用那种方式要基于我们的系统环境与可靠性分析。 ?仲裁节点机制: 通过主机状态的来判断系统可用性的机制。GPFS 文件系统集群中,可以设置多个主机节点为仲裁节点。当超过半数的中袋节点在线时,判断系统为正常,反之,将关闭文件系统。仲裁节点数目最多可以128

分布式IT架构的演进

分布式IT架构的演进

一、分布式架构的定义 (3) 二、分布式架构的应用 (4) 三、资源推荐 (5) 四、分布式架构的演进 (5) 五、分布式服务应用面临的问题 (14)

分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。 内聚性:是指每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。 透明性:是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。在分布式数据系统中,用户感觉不数据是分布的,即用户不须知道关系是否分割,有无副本,数据存在于那个站点以及事物在哪个站点上执行。 简单来说:在一个分布式系统中,一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体,就好像是一个系统似的。 分布式系统作为一个整体对用户提供服务,而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的,用户就像是指使用一个mysql 一样。 如:分布式mysql中间件mycat ,来处理大并发大数据量的构架。

1、分布式文件系统 例如:出名的有Hadoop 的HDFS, 还有google的GFS , 淘宝的TFS 等; 2、分布式缓存系统 例如:memcache , hbase, mongdb 等; 3、分布式数据库 例如:mysql, mariadb, postgreSql 等; 4、分布式webService 5、分布式计算 以分布式mysql数据库中间件mycat 为例: MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多,一个是因为他的免费开源,另外一个原因是因为分布式系统的水平可扩展性,随着移动互联网用户的暴增,互联网公司,像淘宝,天猫,唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储。而在Mycat的商业案例中,有对中国移动的账单结算项目中,应用实时处理高峰期每天2亿的数据量,在对物联网的项目中,实现处理高达26亿的数据量,并提供实时查询的接口。 通过对MyCat的学习,加深分布式系统架构的理解,以及分布式相关的技术,分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。 集群与分布式;

OceanBase企业级分布式数据库介绍

透明可扩展的企业级数据库

?目录什什么是透明可扩展 透明可扩展的理论基础 透明可扩展的关键设计 OceanBase实践

?企业级数据库:Oracle、SQLServer、DB2 ?云数据库:Amazon Aurora、Amazon Redshift ? 魔力四象限 ?行行业现状 A B I L I T Y T O E X E C U T E CHALLENGERS LEADERS NICHE PLAYERS VISIONARIES MongoDB MarkLogic Intersystems Amazon Web Services Microsoft Oracle SAP IBM EnterpriseDB DataStax MapR Actian Google Alibaba Cloud COMPLETENESS OF VISION As of June 2018 ?Gartner.Inc

企业级数据库?面临的问题 $$$单机不不可扩展成本?高

DB(写?入)DB(只读)?云数据库:开源数据库 + 存储计算分离 ?解决了存储可扩展问题,但事务和SQL不可扩展 ?开源数据库核心能力距离企业级数据库仍有较大差距 存储集群Hybrid clouds require excellent distributed OLTP DBMS, and the memory/storage architecture still requires a lot of work. In addition, data security and data management are both issues that need to be considered. —C Mohan@ICDE 2019, IBM Fellow

SKY 分布式存储解决方案

XSKY统一存储解决方案 2017.5

研发核心?团队A :来自一线互联网,国内Ceph 社区贡献第一;?团队B :来自IT 领导厂商的存储产品研发。 关于XSKY | 星辰天合 ?总部位于北京,在上海、深圳等地有办事处和研发中心 ?启明创投、北极光创投和红点投资,A 轮前融资额¥7200万, B 轮融资额¥1亿2000万元; ?员工140+人,研发+服务~100+人; ?公司愿景:提供企业就绪的分布式软件定义存储产品,帮助客 户实现数据中心架构革新; ?产品:X-EBS 分布式块存储,X-EOS 分布式对象存储,X-EDP 统一数据平台。XSKY 公司和团队简介 Future Ready SDS 关于公司 ?Ceph 分布式存储技术中国领先者,2016年Ceph 社区中 国贡献率第一 ? 拥有近40个产品专利和软著? 中国开源云联盟理事会员?IDC 重点关注的软件定义存储创业公司

XSKY在ceph 社区的贡献度 3

XSKY如何为Ceph社区贡献源代码 XSKY开源贡献主要集中在NVMe, DPDK/SPDK/RDMA整合,BlueStore,网络 优化,OSD,MON性能优化等等方面。 XSKY为Ceph网络层AsyncMessanger的主 要贡献和维护者。 XSKY2016年10月将Ceph的 InfiniBand/RDMA互联共享给upstream。

产品以Ceph为引擎,构建企业级分布式存储产品 ?企业级接口,FC和iSCSI,多路径 ?高性能,低延时、百亿级文件对象 ?持续服务,高水平SLA和业务QoS保证 ?易运维,全图形化操作,0命令行运维 ?内置数据保护功能,一站式解决数据安全问题 ?完善的社区生态,高速增长的数据服务能力 ?成熟的数据分布算法(CRUSH) ?统一存储API,主流云平台接口 ?软件定义,硬件持续革新 5

主流分布式系统架构分析

主流分布式---系统架构分析

目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务(Microservices)架构解析 (7) 四、SOA 和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格(Service Mesh)架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 (11) 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 (19)

一、前言 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中,SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构,而且目前服务网格的概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 二、SOA架构解析 SOA 全称是: Service Oriented Architecture,中文释义为“面向服务的架构”,它是一种设计理念,其中包含多个服务,服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立的形式部署运行,服务之间通过网络进行调用。架构图如下:

跟SOA 相提并论的还有一个ESB(企业服务总线),简单来说ESB 就是一根管道,用来连接各个服务节点。ESB的存在是为了集成基于不同协议的不同服务,ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工作,以此来让不同的服务互联互通; 随着我们业务的越来越复杂,会发现服务越来越多,SOA架构下,它们的调用关系会变成如下形式:

很显然,这样不是我们所想要的,那这时候如果我们引入ESB的概念,项目调用就又会很清晰,如下:

SOA所要解决的核心问题 ?系统间的集成: 我们站在系统的角度来看,首先要解决各个系统间的通信问题,目的是将原先系统间散乱、无规划的网状结构,梳理成规整、可治理的星形结构,这步的实现往往需要引入一些概念和规范,比如ESB、以及技术规范、服务管理规范; 这一步解决的核心问题是【有序】。 ?系统的服务化: 我们站在功能的角度,需要把业务逻辑抽象成可复用、可组装的服务,从而通过服务的编排实现业务的快速再生,目的是要把原先固有的业务功能抽象设计为通用的业务服务、实现业务逻辑的快速复用;这步要解决的核心问题是【复用】。 ?业务的服务化: 我们站在企业的角度,要把企业职能抽象成可复用、可组装的服务,就要把原先职能化的企业架构转变为服务化的企业架构,以便进一步提升企业的对外服务的能力。“前面两步都是从

分布式数据中心架构发展概述

分布式数据中心架构发展概述

目录 一、数据中心发展概述 (3) 二、为什么需要分布式数据中心 (3) 三、集中和分布式架构两种数据中心的区别 (6) 四、分布式架构建设的挑战 (11) 五、结束语 (14)

一、数据中心发展概述 什么是数据中心?百度百科给出定义是:数据中心是全球协作的特定设备网络,用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。 数据中心的产生致使人们的认识从定量、结构的世界进入到不确定和非结构的世界中,它将和交通、网络通讯一样逐渐成为现代社会基础设施的一部分,进而对很多产业都产生了积极影响。不过数据中心的发展不能仅凭经验,还要真正的结合实践,促使数据中心发挥真正的价值作用,促使社会的快速变革。 二、为什么需要分布式数据中心 说到发展,数据中心正随着各个行业的蓬勃发展而不断高速的建设着。云计算、大数据和物联网等新技术的大规模使用,让数据中心成为了医疗、政府、互联网和金融等行业建设的重点。特别是在银行、保险等领域,数据中心由于承载核心业务,不允许任何数据中断、要求能够快速响应业务变化和具备一定的灵活性,已经成为了名副其实的“生产中心”。反观数据中心,传统的集中式架构已经无法满足新时代业务的需求。而基于分布式架构的数据中心是一个和集中式架构相对应的技术体系,包括了分布式业务部署、分布式计算、存储、网络安全等多种分布式技术的集合。在传统数据中心无法保证业务响应能力、连续性和灵活性,发展达到一定瓶颈的时候,分布式架构就自然成为了一种必然的选择。

在早期的数据中心建设中,大多数IT建设者们并不太关注采用何种技术架构,觉得没有那么重要。数据中心的建设重点就是让承载的业务系统稳定运行,为服务器、存储和网络设备提供一个良好的运行环境,让业务系统没那么容易“宕机”即可。所以早期大部分数据中心都是烟囱式的架构设计,每个业务系统都会配置一套独立硬件设备,数据完全是割裂的,导致设备利用率非常低,资源完全无法共享。典型的“标配”方案为两台高端小型机(或X86服务器)做数据库服务器双机,然后再加两台或以上应用服务器,后端连接两台FC交换机(或IPSAN交换机)和一台存储设备。直到现在,仍然可以看到许多招标文件中有类似的配置方案。当然,并不能说明这种配置方案不好或者不对,只能说在没有很好规划和合理利用的情况下,这样的配置会导致数据中心空间、能耗、制冷大规模增加,而且设备数量的随意增加还会严重影响运维和管理的效率。 为了应对信息化的快速发展,提高设备利用率和灵活性,云计算技术被大规模推广和采用。云计算可以提供可用的、便捷的、按需的资源提供,逐渐成为了主流的数据中心架构,目前大多数行业的数据中心都已经具备了云计算的能力。除了大规模数据库等少数业务场景以外,新业务应用基本都是使用云模式进行构建,同时还有大量现有的业务应用正不断向云计算环境进行迁移。将应用系统运行在虚拟化环境中似乎已经成为了一种常态。在云计算环境中,服务器虚拟化是基本的云计算技术之一。虚拟化软件厂商正在逐步将基于物理资源的数据中心向虚拟化资源的数据中心进行转变,有效的控制了数据中心内服务器数量和规模的增长,提高了服务器的利用效率。同时,虚拟化系统所具备的特性极大的提高了数据中心系统的可靠性。特别在主动运维、灾备建设和故障切换等方面对数据中心的业务连续性是一种质的飞跃。在这一阶段,虚拟化技术的大规模应用让传统数据中心在不改变集中式的架构条件下,获得了最大化的资源整合和共享,但是架构仍然没有太大的变化,更多的是一种服务模式的转变。

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