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K-DB云数据库赋能数据生态,浪潮加码布局企业级入口

作者:wjf12345  来源:互联网  更新时间:2018-01-25 08:34

北京2018年1月25日电 /美通社/ -- 细心的人可能会发现,这几年云计算厂商发布会上,数据库的份量越来越重,新数据库服务的发布也越来越多,云计算厂商正在不断涉入数据库领域,并有愈演愈烈之势。

云计算和大数据时代的到来,让越来越多的企业级客户看到云数据库的价值,但同时,在由传统数据库向云数据库升级迁移的过程中,随着业务的快速发展,数据库的横向扩展,异构数据库平台的互联、替换、升级成为更棘手的难题,企业需要一个全年7 x 24小时不间断且能快速响应变化的数据平台。

对此,目前全球主要的数据厂商,也都在陆续打造自己新的一体化云数据库解决方案。在国内,以浪潮为代表的新一代互联网数据厂商,也在引领这一波科技潮流,而它向市场祭出的“杀手锏”正是K-DB一体化解决方案。从K-DB 1.0的RAC特性到K-DB 11g的KAS文件系统,再到K-DB分布式数据库系统架构,又到云数据库的突破,可以发现在企业级入口,浪潮基于一体化云服务解决方案打造的云生态体系越来越清晰。 

作为K-DB云技术开发早期阶段,同时也是浪潮的第一代数据库雏形产品,K-DB 1.0的主要任务是要解决数据库的有无这一主要问题。在产品实际运行中,7 x24无间断服务在解决数据库单点故障方面优势明显。成了第一代数据库产品的主要任务。

保障数据库产品7 x 24无间断服务的实现,最终在K-DB 1.0版本中完成了K-RAC集群功能的开发,实现了基于共享磁盘裸设备的多机集群功能,具备负载均衡能力,解决了扩展性和单点故障问题。通过 K-RAC集群,K-DB实现真正的共享存储、多活节点的集群方案,保障业务应用平稳持续运行。

在第一代数据库产品的基础上,浪潮乘势推出一种全新的集群架构:KAS自动化存储管理技术,用于满足数据库与存储层的隔离。

在K-RAC集群架构中,KAS首先替代了第三方集群管理软件的作用,数据库对于存储的并发访问需求,均有KAS实例协调处理。另一方面,KAS通过数据的冗余、条带化、重分布等技术,极大地提升了数据库集群的稳定性及管理便利性,同时也极大便利了数据空间的扩展。

在集群数据库架构上,K-DB实现了分布式数据库部署的方式,不再需要专门的共享存储设备配合,但K-DB集群数据库在分布式架构里,保留了共享集群的特性,实现了OLTP+OLAP混合模型的大数据的融合解决方案。

具体来说,针对OLTP类型的海量并发需求时,K-DB可以通过共享集群架构,充分体现集群吞吐性能的可扩展优势;针对OLAP类型的大数据分析需求时,K-DB可以通过基于智能存储服务器的分布式查询功能实现高效的海量数据扫描。在集群数据库架构中,储层的分布式架构及分布式存储在横向扩展时的性能保障是这一阶段的开发重点。

浪潮K-DB云数据库致力于进一步解决数据库层横向扩展及性能保障,实现了对云数据库集群的统一管理,实现云数据库的自动化动态扩展及收缩,着重解决安全接入及数据安全问题,并提供对于传统数据库系统的自动化上云解决方案。

云K-DB会继续注重保障BIGDATA的 OLTP+OLAP的复合场景支撑,依然采用RAC集群模式及存储分布式架构来保证BIGDATA的扩展性需求。并且将引入内存管理、内存计算技术,显著提升海量数据的查询性能,帮助数据库层实现更大的横向扩展能力以及与此对应性能的保障。

围绕着企业级这个庞大的入口市场,近几年浪潮加码布局的轮廓越来越清晰。从卖硬件到卖服务,从政府到企业客户,得益于近些年在企业业务领域的技术研发与服务升级,浪潮在这一市场的想象空间也逐渐扩大。

自2014年发布以来,天梭K1作为我国第一台关键业务应用主机,在高端Unix服务器市场的份额已经超过17.8%,位居同类型产品市场的前两位。而最初为天梭K1定制的K-DB数据库经历过持续的技术升级,目前也已经在多个应用主机平台上嵌入,软硬件一体化的优化升级,满足越来越多企业级客户云数据升级的需求,解决了企业后顾之忧,让他们放心把自己的数据放到K-DB云端。

由此看来,无论是在关键业务主机研发,还是云数据库的技术升级,浪潮在企业级市场的脚步也越来越快。以天梭K1为主的关键应用主机在金融、轨道交通、社保等国家关键行业的应用,K-DB云数据库让中国客户有了更多选择,同时K-DB对Orcale数据库兼容性、可移植性,也在一定程度上降低了客户业务迁移风险,增强了平台线性扩展,为企业消除业务瓶颈,逐渐缔造一个良好的生态平台,并为企业级用户提供软硬一体化的数据平台生态体系。

而未来,浪潮的生态平台在企业级市场如何破局,成功立足市场,还需要经历一个过程,在企业业务迁移到云数据平台之后,更为关键的是数据的整合与创新,未来浪潮的“百年大计”或许将会是一个庞大的数据交易市场。

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