写点什么

云数据库 UDB 的三重境界(一)

  • 2019-11-13
  • 本文字数:2924 字

    阅读完需:约 10 分钟

云数据库UDB的三重境界(一)

前言

公有云服务本质上是用户和传统 IT 基础设施的连接器,通过将传统 IT 繁重的流程、低效的工作方式、不透明的价格以及糟糕的用户体验打碎,重构出诸如云主机、云对象存储/CDN 、云数据库等产品,让用户方便地获取计算和存储能力,同时保持使用习惯不变。


经过近十年的发展,一个越来越明显的趋势是公有云服务正逐渐从基于传统 IT 基础设施的包装和组合式创新,演进为围绕公有云场景、计算和存储能力的重新进化和升级。诸如容器云和 Serverless 架构、AWS Aurora 云数据库、UCloud 安全屋等,便是这一趋势的典型代表。


由此,我们可以对公有云的发展进程做一个两阶段的概括。云计算 1.0 的关键词是连接,通过互联网和公有云来连接用户和计算存储能力;而云计算 2.0 的关键词是进化,围绕公有云场景,重新看待全社会使用计算和存储资源的问题,对现有 IT 基础设施、模式做进一步的升级和进化。


站在云计算 1.0 向 2.0 进化和升级的档口, UCloud 云数据库团队将用一系列文章来梳理过去、剖析当下、想象未来, 以此来全面展现 UCloud 云数据库服务( UCloud DataBase Service,简称 UDB )能力,分享我们过去的经验和对未来的思考。

基因

考察一个云计算服务的发展犹如观察一颗种子落地后的生长。传统 IT 设施向云端变迁的趋势是云服务生长所需的阳光和雨露,但一颗种子能否长成参天大树,除了足够的阳光雨露, 还要考察这颗种子的基因和成色。


在 UCloud 公司的四大价值观里,“客户为先”是放在首位的价值观。 这体现了 UClouders 一以贯之的理念:只有为客户创造出真正的价值,企业才能够生存和发展。创造真正的用户价值是 UCloud 所有产品的基因,也是 UDB 产品和云数据库团队的基因。


对于 UDB 产品而言,创造真正的用户价值体现在两个方面:

1.需求驱动的产品研发和运营

需求驱动产品设计,技术评估实现可行性,必要时非标快速定制,定制逐渐沉淀为标准产品,整个过程循序渐进。小步快走,是互联网研发和运营的要领,也是公有云服务的要领。


以 UDB 跨地域跨可用区容灾为例,从单机版 UDB 开始,不断有用户因跨可用区容灾场景提出建跨机房从库的需求,中大型互联网客户尤为强烈。起初,以一种非标形式来提供能力的支持。后期因 VPC 2.0 上线,技术也愈加成熟,现已将这种非标能力转化为标准能力,即多可用区高可用 UDB 产品,同时也将 UDB 由可用区级提升为地域级,产品形态得到一次质的提升,传统模式下需要付出极高成本才能构建的异地容灾方案,通过 UDB 产品可以轻松获得,用户价值进一步被创造。

2.一切以客户价值为归依,舍小我成就大我

云计算产品是 IT 基础设施类产品,技术人员在云服务的研发中起主导作用。但技术并不直接等同于用户价值。即使再先进的技术,离真正的用户价值还是会有一段距离。这段距离则需要用做产品的匠心来来弥补。


所谓的产品匠心,非常重要的两点是对需求的洞察和对技术的取舍。技术人员常见的一个毛病是先入为主,将自己觉得酷的牛的技术点等同于用户价值。但事实往往证明不一定。真正的用户价值创造,要打破技术人员思维的藩篱,洞察到用户需求的本质,从需求角度出发做技术选型,必要时敢于放下自己的喜好甚至利益,成就真正的用户价值。


UDB 产品在硬件架构上选择了物理机+ Docker 的方案,而不是业务普遍的云主机方案,是这方面的经典案例。


云数据库是云主机之后出现的产品。如果基于云主机来构建云数据库产品,能够充分复用云主机成熟的能力,云数据库团队只需要关心硬件层面之上的问题。另外,选择云主机来构建,能够降低研发成本,快速推出云数据库产品。


但细究下来,云主机的方案存在不少问题。最大的问题是 IO 性能。云主机基于虚拟化技术,拥有完整的 OS 内核,这就导致 IO 协议栈太长, IO 有额外开销;而 Docker 利用 Linux 的机制做隔离,本身处于用户态, Docker 内进程的 IO 操作,由物理机 OS 内核统一管理,性能接近于原生物理机,远胜于云主机方案。在 IO 的稳定性上,云主机的 IO 管理涉及三个层次( Guest OS 、 Hypervisor 、宿主机 OS ),而 Docker 的 IO 由物理机内核直接管理,因此在 IO 稳定性上的表现,云主机亦不如物理机+ Docker 的架构。


因此,为了更好的 IO 性能和稳定性, UDB 从一开始就选择了物理机+ Docker (前期是 CGroup ,2014 年全面转向 Docker )的架构。事实证明,这是一个明智的选择。横向对比各大公有云厂商的云数据库产品,在性能上 UDB 每次都是完胜。

三重境界

王国维在《人间词话》二六节写到:古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路”,此第一境也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴”,此第二境也。“众里寻他千百度,回头蓦见,那人正在灯火阑珊处”,此第三境也。此等语皆非大词人不能道。然遽以此意解释诸词,恐晏、欧诸公所不许也。


如同任何伟大的事业, UDB 的成长之路,也经历三个阶段,细分为三重境界。这三个阶段互相独立,又存在一个内在的逻辑,将它们牢靠地连接在一起。 这个内在逻辑,就是 UDB 的基因:创造真正用户价值。 UDB 在每一个阶段的萌芽、发展、跃迁,无一不是这个基因和理念在发挥作用。

1.做透一个点:取代自建数据库

UDB 产品第一阶段要比拼的是能否比用户自建数据库(基于云主机或者自建 IDC ),具备更大的用户价值。只有创造出更大价值,形成更高的价值势能,才能吸引用户将业务迁移到云数据库。所以 UDB 的第一个目标就是把“取代自建数据库”这一个点给做透。

2.构建功能网:全方位覆盖用户需求

做透“取代自建数据库”这个点,本质上是公有来运营 DBMS 软件,创造出快速交付、运维托管等全新价值点。但仅仅有这一点还不够。事实上,过去几十年来,围绕 DBMS 出现了从容灾、迁移、安全到读写分离、数据拆分等解决方案和软件,对应用户业务的各种需求。这些解决方案和软件同样需要云化,并且需要利用公有云的优势产生比自建更大的价值。如此,才能不断强化云数据库的价值势能,服务好已有用户并吸引更多用户向公有云转化。


因此, UDB 产品第二阶段要做的是构建一张云数据库功能网。在第一阶段的基础上,继续将用户需要的各个功能点做透。众多功能点以及功能点的组合,最终构成一张大网,全方位地覆盖用户的各种需求。

3.三位一体融合平台:云计算 2.0 下的内生进化

不管是第一阶段的做透一个点,还是第二阶段的构建功能网,对新价值的创造都是基于成熟的软件或解决方案,利用公有云来实现功能的随手可得、快速部署和弹性扩展。这种模式清晰明确,但并不意味着云数据库价值创造的终点。


云计算 2.0 时代,公有云开始摆脱传统 IT 基础设施和软件的藩篱。在产品和技术上,围绕自身业务场景开启独立进化。其中,如何解决全社会大规模用云时的成本、效率和智能问题,是这场进化的核心。而 UCloud 云数据库团队也需要进一步去思考,是否能提供更加廉价优质、高效智能的云数据库产品。


带着问题和思考, UCloud 云数据库团队内部做了多次探讨,最终达成这样一个认知:云计算 2.0 下的云数据库服务,必然会是对内架构同一化,对外需求支持多样化以及数据库运维智能化这样三位一体的组合。


在接下来的内容中,将就做透一个点、构建功能网、架构统一的多样化数据处理体系展开详细介绍,用具体的例子来勾勒 UDB 发展的三个层次,三层境界。


2019-11-13 18:52938

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

在结构效率不变情况下的降本增效

PMO实践

数字化转型 数字化 数智化 11月月更

10月&11月书单

图灵社区

书单推荐

关于不法分子冒用我司名义虚假招聘的严正声明

嘉为蓝鲸

火爆全球的“饺子皮”3D手办原来是这样做的!关键时刻少不了远程控制软件!

RayLink远程工具

远程控制软件 远程办公软件 远控软件 远程桌面连接 RayLink

数字产业化的颠覆创新和生态打法

PMO实践

产业数字化 11月月更

蓝鲸研运体系在腾讯内是如何应用实践的?

嘉为蓝鲸

运维 智能运维AIOps

三年后端开发:拿下阿里/腾讯/美团等四个大厂的Offer后,总结如下

钟奕礼

Java Java 面试 程序员‘ java 编程

SAP MM 使用两个STO实现免关税跨国公司间转储

SAP虾客

MyBatis resultMap元素的用途是什么呢?

@下一站

技术 mybatis java; 11月月更

springboot整合canal

@下一站

Java 程序开发 spring-boot 11月月更

aPaaS是什么(aPaaS与iPaaS的区别)

优秀

aPaaS ipaas

嘉为科技宋蕴真:观测不止于监控,让运维不开盲盒

嘉为蓝鲸

运维 智能运维AIOps

企业想要高效运营,还需要选择瓴羊Quick BI软件

流量猫猫头

大数据

2023 重学 Angular

PingCode研发中心

前端框架

Lattice - 面向高可扩展的业务框架

原力在线

架构 中台 插件 lattice 业务平台分离

对话Neo4j首席科学家Jim Webber:图数据库江湖5年后将尘埃落定

Neo4j 图无处不在

neo4j 图数据库 知识图谱 非关系型数据库 图技术

互联网企业面试必问Spring源码?搞定Spring源码,看完这篇就够了

钟奕礼

Java java面试 java编程 程序员‘

腾讯云原生容器服务发布三大新能力,创新自研技术助力企业降本增效

科技热闻

基于云原生技术的融合通信是如何实现的?

阿里云CloudImagine

阿里云 云通信

8年程序员年初被迫毕业,前后面试30家公司,如今终于上岸

Java永远的神

程序人生 后端 java程序员 java面试 面经分享

跟误告警说再见,Smart Metrics 帮你用算法配告警

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 Grafana

图数据技术护航网络安全

Neo4j 图无处不在

网络安全 neo4j 图数据库 知识图谱 图算法

瓴羊Quick BI在商业智能BI发展趋势方面如何?

对不起该用户已成仙‖

SpringMVC常用注解

@下一站

软件开发 程序 Java‘’ 11月月更

ModelWhale 教学实训模块,更流畅的作业编写及提交体验|ModelWhale 版本更新

ModelWhale

人工智能 机器学习 数据分析 编程建模 教学实训

精彩回顾 | 云原生系统软件的产业应用

BoCloud博云

云原生

MegEngine Inference 卷积优化之 Im2col 和 winograd 优化

MegEngineBot

深度学习框架 卷积 MegEngine

图计算的黄金时代 知识图谱背后的数据价值

Neo4j 图无处不在

neo4j 图数据库 知识图谱 图计算 图技术

构建基于 Ingress 的全链路灰度能力

阿里巴巴云原生

阿里云 微服务 云原生w

新时代冠军企业成功硬道理:人效管理与可组装式HCM SaaS

ToB行业头条

阿里云洛神云网络集中式网关丨技术解读与产品实践

云布道师

云网络

云数据库UDB的三重境界(一)_服务革新_UCloud技术_InfoQ精选文章