2019年传统企业数据库上云实践研究大数据报告PPT(完整版)图文
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大数据与云计算PPT课件
• 当某虚拟机用户需求变化时，物理服务器的资源可以自动扩展。
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
21 21
大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
.
22
22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
. 2021/1/22
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弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
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面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
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大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
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挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
2019年扁平化云计算大数据工作汇报PPT模板
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数据总结
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PART 01
大数据营销
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PART 02
消费管理
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大数据营销
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大数据云计算课件PPT模板
3 应用和案例
优化
各级政府、主管部门、上市公司、企业集团、 外资公司都将基于大数据分析平台优化其决
策。
颠覆
银行都将基于企业大数据平台开展银行直销 业务，同时按照产业链金融服务事业部模式
开展业务
革命
大数据分析能力逐渐加强，传统市场研究行 业、证券研究所、产业链咨询机构将逐渐消 失。
改变
因大数据系统的出现，所有依赖信息 不对称盈利的业务都将消失。
3 应用和案例
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为 企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
挑战
大数据技术的运用仍有困难大数据给信息安全带 来新挑战
3 应用和案例
实现科学发展 做出科学决策
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征 程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础 设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技 术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和 国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新 认识数据的重要价值。
据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
目录
01 大数据是什么
02 03 机遇和挑战
应用和案例
04 特征和构成
05 大数据趋势
01
大数据是什么
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
2019年行业服务赋能云生态研究大数据报告PPT(完整版)图文
另有大批龙头骨干企业充分发 挥引领支撑和带动发展作用。
Байду номын сангаас
行业挑战、机遇及定位
宏观环境变天，传统软件业正在重构
全球及中国政治环境变革带来机遇 经济趋于低迷，劳动红利渐失 人口老龄化出现，80、90登台
互联网充斥工作生活，新三观、模式、技术凸显 软硬件分离、软件网络一体、软件服务分离
公司定位、产品与服务、商业模式、运营模式成软件业最大挑战
行业咨询：长期免费为为企业提供政策解读、政策落实等方面咨询服务
基础服务 一门式平台服务
政策咨询：软件企业优惠政策解读、咨询 双软评估：软件产品评估、软件企业评估等行业自律体系的建设 标准提升：ITSS、CMMI、ISO9001、ISO20000、ISO27000 等咨询、评估、认证 版权服务：登记、保护、维权、推广、应用 软件测试：登记测试、性能测试、项目验收测试等 知识产权：版权资助政策、知识产权奖励政策、版权质押贷款等
武汉建设了云存储产业园区、云安全产业园区、云计算服务园区等云计算产业基地和创新基地； “光谷高质量发展20条”加快布局云计算等前沿产业； 青山区政府将联合多方投资50亿元共建大数据产业园，致力打造华中地区最大的云计算和大数据中心 楚天云实现政务信息的汇集，助力数据共享交换、业务应用创新和产业转型升级；
2019年行业服务赋能云生态
软件业经济运行概况
行业挑战、机遇 及定位
行业资源助力云服务
软件业经济运行概况
2017年全国软件业经济运行情况
5.5 万亿元
2017年中国软件业务收入5.5万亿元，较 2016年增长4.9万亿元有所增长。 2017年中国软件业收入较2016年同比增 长13.9%，增速同比提高0.8个百分点。
Байду номын сангаас
行业挑战、机遇及定位
宏观环境变天，传统软件业正在重构
全球及中国政治环境变革带来机遇 经济趋于低迷，劳动红利渐失 人口老龄化出现，80、90登台
互联网充斥工作生活，新三观、模式、技术凸显 软硬件分离、软件网络一体、软件服务分离
公司定位、产品与服务、商业模式、运营模式成软件业最大挑战
行业咨询：长期免费为为企业提供政策解读、政策落实等方面咨询服务
基础服务 一门式平台服务
政策咨询：软件企业优惠政策解读、咨询 双软评估：软件产品评估、软件企业评估等行业自律体系的建设 标准提升：ITSS、CMMI、ISO9001、ISO20000、ISO27000 等咨询、评估、认证 版权服务：登记、保护、维权、推广、应用 软件测试：登记测试、性能测试、项目验收测试等 知识产权：版权资助政策、知识产权奖励政策、版权质押贷款等
武汉建设了云存储产业园区、云安全产业园区、云计算服务园区等云计算产业基地和创新基地； “光谷高质量发展20条”加快布局云计算等前沿产业； 青山区政府将联合多方投资50亿元共建大数据产业园，致力打造华中地区最大的云计算和大数据中心 楚天云实现政务信息的汇集，助力数据共享交换、业务应用创新和产业转型升级；
2019年行业服务赋能云生态
软件业经济运行概况
行业挑战、机遇 及定位
行业资源助力云服务
软件业经济运行概况
2017年全国软件业经济运行情况
5.5 万亿元
2017年中国软件业务收入5.5万亿元，较 2016年增长4.9万亿元有所增长。 2017年中国软件业收入较2016年同比增 长13.9%，增速同比提高0.8个百分点。
2019年Issa后时代,企业如何玩转云上的业务开发研究大数据报告PPT(完整版)图文
StarOps 应用运维服务
主机运维
CMDB
应用发布
运维通道
容器应用环境 资源层
Kubernetes 公共云
Docker EE 专有云
Serverless Kubernetes 一体机、混合云
企业研发云三大应用场景
从前到后
研发类型
从始至终
应用全周期
从上到下
组织能力
典型场景：前后台双模DevOps
企业研发云专场
IaaS后时代， 企业如何玩转云上的业务开发
云企业服务事业部高级产品专家 刘昕
我们需要马上 开展一个秒杀
活动
上线时间计算 中…
CEO
CTO
买了云基础资源就万事大吉？
基础资源
软件的研发效能
开发体系的数字化转型： 应用架构，研发模式，协同模式，职能变革
开发效率
20000
24
10
一个平台
典型场景：CI/CD打造企业软件供应链
APP 容器化工具
现存应用代码
Docker File
•镜像签名
Push
•漏洞扫描
镜像服务
容器服务 验证应用发布
跟进用户的 编译脚本打
包生成
联合 生成
应用部署包
Docker Image
应用模板
集成测试பைடு நூலகம்
云效平台 应用发布
业务创新 产业教学
机器学习
区块链技术
教学一体机
随时发布
10万台
业务应用 企业研发云
研发效能提升的支撑 -- 企业研发云
微服务架构
Weex开发框架 Native开发框架
自有应用
机器学习
区块链技术
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
完整最新ppt
1
Question
➢大数据从何而来，互联网技术发展现状？ ➢什么是大数据、云计算与大数据有什么 关系、大数据类型？ ➢大数据如何获取、存储、处理、分析的 技术？ ➢大数据怎么用、未来发展趋势？
完整最新ppt
2
互联网发展趋势
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3
风云变幻中……
2021/5/10
完整最新ppt
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17
完整最新ppt
18
大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
完整最新ppt
20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
2021/5/10
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66
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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22
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。
1
Question
➢大数据从何而来，互联网技术发展现状？ ➢什么是大数据、云计算与大数据有什么 关系、大数据类型？ ➢大数据如何获取、存储、处理、分析的 技术？ ➢大数据怎么用、未来发展趋势？
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3
风云变幻中……
2021/5/10
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大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
2021/5/10
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大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
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实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。
2019年普惠生态：生态驱动,云上转型研究大数据报告PPT(完整版)图文
硬件设施。应用服务集SaaS、而数据中心的软硬件设施即所谓的云。
IaaS： 基础设施即服务，通过云端的数据中心节省IT费 用，简化技术复杂性
云计算服务形式
SaaS： 软件即服务，直接、快速获得云端的软件服务
PaaS： 平台即服务，运用云端平台加快产品上市的时 间
BPaaS： 流程即服务，以更具成本效益的方式加速流程 管理
混合云的成熟
随着云计算成为主流，企业 采用云计算已经成为了必然 选择。混合云的优势在于能 够适应不同平台的需求，既 能提供私有云的安全性，也 能提供公共云的开放性。
云计算未来发展趋势
虚拟化快速发展占据企 业级市场
虚拟化具有提高资源利用 率、节能环保、可进行大规 模数据整合等特点，未来将 不断提高其在企业级市场份 额。
云市场商机为我司搭建了全新 的互联网架构，已为我司带来 约200%业务年增长。
得到阿里云品牌、技术、服务 及运营支撑，助于我司优质客 户的良性发展。
云呼叫中心解决方案——宁德市中医院
云 呼
在与福建城市服务商——宁德市齐创科技有限公司的合作下，我们正在推进宁德市中医院呼叫中
叫
心项目。项目核心为加强客户服务、提高客服质量，有效的解决咨询电话无法准确及时地找到专
数据管理 ：数据交互过于复杂，无法兼顾现场 数据查询和数据录入
数据采集：数据信息庞大何解决？
对于大数据的应用我司还不够完善，无法有效的为客户提供一套完美的解决方案。在求助于阿里云的同事 后，经由双方努力，结合客户的实际需求，提出一个最佳的数据可视化解决方案。 1、借助阿里云的云呼叫中心，实现更大的灵活性，更高的可靠性和更低的成本。 2、运用阿里云专业大数据计算服务，解决了客户人数统计、男女比例分析、客群行业分析、人群地域分析等问 题，并借助大数据分析的结果来制定精细化的投放策略或是做针对性的活动。
2019年大数据培训课件文档全文
数据可视化是指将处理和分析后的数据以图形、表格、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化可以提高数据的可读性和可理解性，帮助人们更好地发现数据的内在规律和趋势。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
云计算数据分析工作汇报PPT模板
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半同步通道
1
异步通道
2
半同步通道
异步通道
半同步通道
3
异步通道
双通道复制——数据一致性判断
网络故障区，放弃同步
备库数据一致
当主库宕机时，备库 具有确定性状态即：
网络故障区，放弃同步 网络故障区，放弃同步
主库宕机点
时间
备库数据不一致 可补偿到一致
主库宕机点
时间
备库数据不一致 无法补偿
主库宕机点
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备库数据一致，放心切换
NoSQL数据库
NoSQL Database Service
Redis MongoDB HBase Memcache
混合分析数据库
HTAP Database
搜索与时序数据库
Search and time-series Database
HybridDB for MySQL HybridDB for PostgreSQL
数据加密
金融版
SQL审计 秒级高频监控
MySQL金融版
Client
读/写
读写分离
写(Write)
4/7层代理
读(Read)
master
主节点
Raft
备节点
备节点
内置读写分离
slave
slave
只读
只读
只读
MySQL金融版——产品特征
数据强一致
* 节点故障 * 机房故障
完全兼容MySQL
*表 * 数据类型 * 函数/存储过程 * sql_mode * ……
OpenSearch Elasticsearch HiTSDB
数据库服务与工具
Data Backup and Migration
DTS DMS HDM
版本不同，普惠相同
从初创企业到金融巨擘的共同认可
基础版
与云服务器一样的成本
IaaS的价格，PaaS的服务
高可用版
多项企业级功能，包括
读写分离 实时升降配置
无成本迁移
* 免费热迁移（DTS）
MySQL金融版——产品规格
4核 16G 60核 470G 3T
…
规格 与 性能
MySQL金融版——同城多机房容灾
Client
代理
Failover
Client
代理
切换过程，对上层无感知：
➢ 新连接直接到备节点 ➢ 空闲的老连接，自动切换到备节点； ➢ 事务中或运行中的老连接，等待10s
AliSQL改进：双通道数据复制
主备间有两条数据复制通道： 1. 半同步复制通道——只接收最新的binlog，不回放。网络故障就放弃接收，恢复后不追数据，接收最新的binlog 2. 异步复制通道——正常按异步复制逻辑拖取和回放binlog，保持备库数据再现
当主库宕机时，双通道模式可以确定性得知，备库的数据是否跟主库一致
网关/代理（四层/七层）
网关/代理（四层/七层）
备节点
机房A
主节点
机房B备节点机ຫໍສະໝຸດ CRaft协议，日志同 步
主：上海（三机房）
Binlog同步
DTS
DRC
备节点
主节点
机房A
MQ
灾备：北京（单机房）
金融级可靠性原理揭秘
•数据复制的演进——双通道binlog复制 •拜占庭将军问题与Raft一致性算法 •Raft in MySQL负责选主、控制复制关系 •Flashback确保数据强一致 •………..
异步复制 陷。
除了延迟导致的日志丢失，当Master意外故障时，没有来得及复制到备库的日
(一主一备/一主多备)
志是不会在新Master执行。但老Master恢复后，会对PendingBinlog执行
Engine Commit。导致新老Master数据不一致。
MySQL原生半同步复制的问题
网络故障时，半同步会降级成异步（可以设降级的延迟时间） 网络恢复后，从节点异步复制追数据，直到追平后，提升成半同步复制 因此，当主节点宕机时，无法判断从库当前是异步状态，还是半同步状态，不知道从库数据是 否追平。 即：半同步状态下，也不能确定备库的数据是不是最新的。
飞天技术汇
2019传统企业数据库上云实践
传统行业应用架构的变迁
——互联网分布式应用对数据库挑战
传统企业应用
可控发布，保守运维 Spring/Struts/SOA
J2EE/.NET WebLogic/WAS/MQ Oracle/DB2集中数据库
小机，X86，存储
开发运维 应用框架 发布封装
中间件 数据 资源
互联网+分布式应用
DevOps/持续集成 微服务架构 容器
Swarm/K8S/Mesos MySQL/Redis/HBase 公有云/私有云/混合云
敏捷性
微服务
分布式
容器化
低成本
分布式
传统行业的互联网创新需要什么样的数据库？
●自主可控：基于开放架构，基于开源的优化 ●高可用：跨机房容灾，满足金融级业务系统全天候对外提供稳定可靠的客户服务 ●高性能：互联网+金融的创新业务所需的流量弹性 ●支持云：私有云和公有云互通一致的体感，降低使用和运维难度 ●易运维：大体量自动化、运维体系合规化要求（基线、环境适配、管理体系等） ●数据安全： 审计&数据强一致性&多中心容灾部署 ●成本优化：IT总体拥有成本必须下降
后切换到备节点，超时Kill。
备节点
机房A
主节点
机房B
机房间的延迟带来的性能损耗不到5%
备节点
机房C
三机房部署
➢ 分布式高频探测
新主库
机房A
➢ 网络/硬件/OS/数据库 多重监控
➢ 智能决策系统
➢ 数据一致性保护
主节点
机房B
备节点
机房C
灾备切换
MySQL金融版——两地多中心
用户流量
阿里云数据库
——开放，多机房容灾，强一致性，助力科技创新
如今，阿里云数据库产品已聚木成林
ApsaraDB Product Catalog
关系型数据库
Relational Database Service
MySQL SQL Server PostgreSQL PPAS(高度兼容Oracle) POLARDB
备库数据不一致，根据不同SLA 做出动作，即RTO优先时，可以 切换；RPO优先时，需人工做数 据恢复
2.拜占庭将军问题与分布式一致性算法
Raft分布式一致性算法
——简化的Paxos算法，解决拜占庭将军问题
Raft Visualization
1. 数据复制技术的演进
MySQL原生异步复制的问题 永远不知道备库的数据是不是最新
MySQL的日志复制是异步的，也就是说主备库客观上存在延迟。虽然
IO_Thread传输日志的延迟（大部分所说的延迟都是指SQL_Thread Apply的
延迟）小到几乎可以忽略不计，但对数据安全性要求极高的场景下却存在天然缺