云原生时代下的数据库服务

云原生时代下的数据库服务

媒体｜InfoQ

采编｜张婵

在国内公有云都在提供“容器+Kubernetes"的服务来帮助企业上云的背景下，数据库服务应该如何借助云原生理念来助力企业解决上云过程中重要的数据存储和安全问题？

随着云计算和容器技术的发展，云原生（Cloud Native）理念应运而生，中国市场也在积极拥抱云原生理念，成为云原生领域相关技术的生力军。在国内公有云都在提供“容器+Kubernetes"的服务来帮助企业上云的背景下，数据库服务应该如何借助云原生理念来助力企业解决上云过程中重要的数据存储和安全问题？对此，我们采访了沃趣科技，来了解企业级数据库云产品是什么样的。

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沃趣的产品体系

沃趣已经成立6 年，其产品体系是在不断讨论中逐步完善的。

初期, 沃趣通过整合开源领域的软硬件技术为客户提供高性能一体机也即是QData, 提供高性能, 高可用, 易扩展的数据库产品及整体解决方案。

随后, 沃趣在想如果把QData 集群节点之间距离拉的更长一点, 譬如60 公里, 是否

可以满足用户跨IDC 构建双活系统的需求, 于是有了QData Infinite。同时，为了满足用户数据备份、恢复、冗余的需求，以及如何更好地将备份系统适用到更多场景（譬如：误操作之后的数据恢复，应用预发布，指定时间点恢复等），沃趣又推出了QBackup 备份容灾云平台。

当然，沃趣最终目的还是希望帮助用户更高效地交付数据库，并利用好最新的Oracle 特性。所以在以上的软硬件基础上，沃趣又率先在业内推出了全面支持Oracle 12C 的QData Cloud。

除此之外, 沃趣的产品也开始覆盖MySQL，期望通过借助容器、编排等技术提供更好的MySQL 私有RDS (relation data system)，以Oracle 和MySQL 为主，产品覆盖数据库的整个生命周期，包括数据库集群创建，分库分表集群，读写分离集群，集群水平扩展，数据库实例高可用，实例的备份、容灾，以及日志分析、SQL 审计等等。

如何理解云原生？

云原生是一种构建和运行应用程序的方法，可以利用云计算模式的优势——弹性和按需计算的能力。云原生应用程序以云计算平台的快速响应为基础构建和部署，为企业提供跨云更高的灵活性、弹性和可移植性。

沃趣产品及研发负责人熊中哲说，很多大神对“Cloud Native”有各自的解释，概念上可简单归纳为：可扩展，无单点故障，自治，自动化，与底层平台解耦。从沃趣实践的角度看，使用云原生架构意味着：

?通过容器技术构建数据库实例运行态, 提供单机多实例的资源隔离以及硬件资源的穿透等；

?利用容器的编排技术以及扩展机制实现RDS 相关业务；

?利用分布式存储构建弹性的数据库集群，简化实例高可用，扩容，备份，恢复等操作；

?借用云原生架构实现数据库运行指标的采集和日志采集, 并在此基础之上提供标准的API 以构建数据和日志分析的平台。

熊中哲介绍到，目前开源的云原生应用程序很多，但是持久化方面，特别是数据库方面的项目就更少了，最为大家所了解的是Vitess。Vitess 是一个基于MySQL sharding 机制的数据库集群项目，可以非常方便的做到水平扩展。Vitess 从2011 年开始，就作为YouTube 的一个核心系统组件，在Google Cloud 上运行，现在规模已经达到上万个数据库实例节点了。相比这些开源项目，沃趣还在学习之中，正在不断摸索来完善技术和产品。

云原生架构下的数据库研发

熊中哲说，从需求的角度看，云原生架构下的数据库和传统的数据库没有任何不同。不管使用何种技术，业务对数据库的要求本质上没有什么变化。但是从技术实现上看，采用云

原生架构会遇到一些很具体的问题:

?如何统一保管数据库密码；

?如何动态发现数据库实例；

?如何统一管理数据库实例配置；

?监控数据的增长和查询效率不再成反比；

?是否可以采集每一条日志, 并提供标准接口查询；

?如何更好的进行实例资源的隔离，而不是依赖接口化程度不够的CGroup；

?建立Zone 和Region 的概念，并以此隔离租户、实例、存储资源等；

?如何跟底层的IaaS 解耦，"Run once, run anywhere"。

类似的问题还有很多。原来的方法是做到哪里是哪里，但是使用Cloud Native 架构，沃趣可以找到很好的架构和解决方案，更专注在具体业务的实现，不再从零开始, 比如：

?重构监控数据存储，把监控数据从关系型数据库迁移到时序数据库，解决随着数据量的增长查询效率明显下降的问题；

?重构日志采集模块，将基于SSH 的方式重构，不仅可以存储数据库产生的每一条日志，还可以提供标准的Rest API，提供标准的查询接口；

?引入高性能队列为客户建立数据Bus，解决之前peer-to-peer 的问题；

此外，为了更好地运用云原生架构，沃趣团队进行了大量学习，做了很多改进。首先是掌握了新的语言和新的编程方式：从Python 转到Golang，从熟悉的多进程，多线程并发架构转换到Golang 基于协程的并发架构；从基于事件驱动的祈使式(Imperative)，到基于observe--diff--reconcile 的声明式(Declarative)，团队也花了不少精力在写出Kubernetes-Native Code。其次是提升工程能力，改进原有的代码提交流程，提升Code Review 的质量，并加如E2E 测试。为此沃趣升级了GitLab 平台，集成了CI/CD 流程。

当然Kubernetes 不能解决所有问题, 了解其边界是真正落地的开始, 泛泛而谈并不是严谨的态度, 在特定的场景和领域, 很多问题还需要我们自己解决. 借用Google 工程师Kelsey Hightower 的一句话:

“We very receptive this Kubernetes can’t be everything to

everyone.”

技术在变，数据库服务的核心不变

在云原生领域，目前也有很多在不断演进发展的新技术，现在很多人都在讨论容器编排技术的下一站是不是Service Mesh。对于大部分人来说，还没有能力去判断一项新技术的前景，只能静观其变。

熊中哲借用了Jeff Bezos 讨论AWS 战略时说过的一句话：“They like low prices, they like availability, they don't want the services to be down, they like data security. It'll still be tru e 10 years from now, 20 years from now.”

?在产品层面, 沃趣则会更多地关注那些不变的东西，比如：

?利用高密度和弹性, 让用户硬件投入成本更低；

?提供更多数据库类型和架构选择，提升用户的交付能力，把更多的精力投入到业务开发中，而不在关注运维中的所有细节；

?提供更可靠的数据实时备份和恢复方案，让最有价值的数据得到保护。

嘉宾介绍

熊中哲，沃趣科技产品& 研发负责人，曾就职于阿里巴巴和百度，超过十年关系型数据库经验。2012 年6 月，与阿里巴巴原数数据库团队几位核心骨干共同创业，组建了沃趣科技。目前致力于将云原生理念引入到关系型数据库服务中。

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云原生发展白皮书(2020年)

云原生发展白皮书 （2020年） 云原生产业联盟 Cloud Native Industry Alliance，CNIA 2020年7月

版权声明 本白皮书版权属于云原生产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：云原生产业联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编写说明： 牵头编写单位：中国信息通信研究院 参与编写单位：阿里云计算有限公司、百度云计算技术（北京）有限公司、北京凌云雀科技有限公司、北京金山云网络技术有限公司、华为技术有限公司、杭州谐云科技有限公司、上海道客网络科技有限公司、苏州博纳讯动软件有限公司、腾讯云计算（北京）有限公司、浙江蚂蚁小微金融服务集团。 编写组成员： 中国信息通信研究院：栗蔚、陈屹力、刘如明、闫丹、郑立 阿里云计算有限公司：易立、李小平、朱松、李鹏、石兵、阚俊宝、王炳燊、黄玉奇、张大江 百度云计算技术（北京）有限公司：周岳骞、曹剑 北京凌云雀科技有限公司：刘嘉伟 北京金山云网络技术有限公司：赵琦 华为技术有限公司：刘赫伟、马达、张琦、王泽锋、赵华 杭州谐云科技有限公司：王翱宇、才振功、方佳伟 上海道客网络科技有限公司：郭峰 苏州博纳讯动软件有限公司：伞亚鹏、刘欣雨 腾讯云计算（北京）有限公司：罗茂政、邹辉、韩欣、任秀森、陈一苇、王玉君浙江蚂蚁小微金融服务集团：宋净超 注：编写单位按首字母顺序排列

当前全球的数字化浪潮逐步加深，云计算成为当今信息化发展的重要基础设施，云原生在数字化浪潮中的角色逐步提升，成为业务创新发展的重要驱动力。 本白皮书是继《云原生技术实践白皮书（2019）》之后，针对国内云原生产业发展现状进行梳理，从云原生概念到新技术发展特征，以及到云原生支撑行业领域发展，最后再总结云原生未来发展新趋势。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

大数据与云计算论文

大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不

国内最佳云计算虚拟化平台软件产品介绍

EASTED V5.0云计算虚拟化平台软件 北京易讯通科技有限公司 2011-11

目录 1、虚拟化改革的必要性 (3) 2、EASTED V5.0 (4) 2.1 应用虚拟化平台EASTED ThinApp (9) 2.2 桌面虚拟化平台EASTED View (10) 2.3 ECloud云计算数据中心建设解决方案 (12) 3、EASTED V5.0云计算虚拟化平台典型案例 (17) 教育典型案例 (17) 医疗典型案例 (20) 政府典型案例 (22) 企业典型案例 (23) 4、技术服务 (25) 5、关于易讯通 (26)

1、虚拟化改革的必要性 1）传统的网络状况及存在问题： ?服务器能力不足及网络存储容量不够服务器和应用系统剧增，很难有效管理 ?IT环境复杂，无法快速部署新系统。网管人员不能及时准确了解网络的运行状态，出现问题和故障不能迅速定位和排除，不能及时有效保障网络的正常运行。 ?缺乏高水平的安全保障。内网的机器比较容易受到来自网络黑客及病毒的攻击。尤其是服务器，一旦遭受攻击或中木马等，将会造成系统瘫痪甚至数据丢失等严重后果。?设备增加对机房环境需求迅速提升（电力，制冷，空间）成本上升。 ?硬件发展速度越来越快，单一应用无法充分利用服务器资源。 ?带宽不足及无出口流量控制设备，导致大部分上网用户感觉上网速度较慢。 ?由于系统的复杂性和多样性，应用实际上线通常会延时。 2）虚拟化变革后的优势： ?桌面和应用全部运行在数据中心，可更灵活、高效、集中部署维护；数据更加安全。?通过策略及其他技术手段，可以严格禁止涉密数据下载或保存到本地的客户端设备，有效保护用户知识产权，科研成果，机密文件，专利技术信息。 ?可从任何分支机构或任何节点远程访问桌面和应用，实现移动商务和移动办公。 ?运行在高性能的服务器上可以使桌面和应用的性能得到大幅提升而不受任何终端的性能限制，前端桌面可使用各种终端及瘦客户端。 ?可迅速部署最新的应用软件；C/S架构软件无需修改即可转化为B/S架构；还可适应不同类型用户的需求，如内部用户和公众用户，涉密终端和非涉密终端等。 ?降低维护桌面及软件的费用；延长原有硬件设备的生命周期，减低硬件采购成本IT 总投资成本（TCO）有效降低75%。 ?提供接近于本地应用的最终客户体验，并且最大限度保持原有的用户使用习惯。 ?大型软件在10KB/S的超低带宽下实现流畅运行。 ?通过流量监控分析系统帮助用户了解网络流量构成，使用情况，带宽占用，协议分布以及用户的行为；实现主动监控，控制。 ?通过视频及文件审计及上网行为管理等扩展功能综合实现高效监控管理及有效查实，大幅提升体系内安全级别，管理级别，工作效率及竞争力。 ?方案的可扩展性强，在业务规模增大时，可快速扩容部署，总体造价合理。

云原生时代的金融混合云架构

云原生时代的金融混合云架构

蚂蚁金服在过去十五年重塑支付改变生活，为全球超过十二亿人提供服务，这些背后离不开技术的支撑。互联网技术发展日新月异，我们正在进入云原生时代，这个过程中金融行业要如何拥抱云原生？在近两年蚂蚁金服将云原生在金融领域落地，沉淀下一些实践经验，接下来我想分享在蚂蚁的演进过程当中，我们心中的云原生是什么样的，在金融领域落地的时候遇到什么问题，以及我们是怎么解决的。 经过多年云计算的蓬勃发展，上云已经不是太大问题，接下来的问题是怎么把云用好，用得更高效。RightScale 2019年最新数据显示，现在公有云规模占22%，只使用私有云的客户占3%，更多客户通过混合的模式去使用云，通过混合云取得数据隐私、安全与效率、弹性的平衡。 再看全球整个IT行业，公有云的比例只占整个基础IT市场的10%，市场空间仍然很大，IT市场中剩下很多都是传统企业客户。为什么传统行业无法很好地利用公有云，一个重要的原因是因为他们的IT 系统经过很长时间建设，很多都有自己的机房。另外有些则业务比较稳定，对上公有云没有很强的需求。它们通常会发展混合云策略，把一些核心业务留在私有云，而把一些边缘业务或创新业务放在公有云上。 这些特点在金融行业也非常明显，除此之外金融行业还有两个特征： ?业务形态走向开放和互联网化：随着互联网和数字化经济的发展，金融机构需要进行数字化转型，以及业务敏捷化、服务场景化，以应对新的商业模式带来的冲击； ?监管合规的诉求：金融行业的业务特点决定了必须是强隔离，强监管的，所以公有云上的资源共享模式在监管方面会有比较大的挑战。

因此，混合云战略对金融机构更为适用。这一结论也得到研究支持，根据调研机构Nutanix的报告，全球金融业在混合云应用方面的发展速度超过其它行业，目前部署普及率达到21%，而全球平均水平为18.5%。 那么，什么样的混合云是适合金融机构的呢？以蚂蚁的演进历程为例。 蚂蚁在第四代架构的时候演变成为云平台架构，而且为了应对互联网业务形态下突发性业务对资源的弹性需求，蚂蚁也在同一阶段将架构直接进化成弹性混合云架构。现在蚂蚁已经演进到第五代云原生架构。蚂蚁又是如何在云原生的架构下，把混合云变成金融级的混合云，我想会对各位有些启发。在这个发展过程中，有一条主线，是不同阶段蚂蚁对研发的标准和要求，包括：自主、成本、安全、稳定、海量、敏捷，这也是在在线金融的时代，我们对云原生架构的要求。 从分布式到云原生

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

基于虚拟化技术的云服务平台的构建与管理

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/cc7314402.html, 基于虚拟化技术的云服务平台的构建与管理作者：何国民王代君 来源：《电脑知识与技术》2016年第23期 摘要：本文主要采用云计算虚拟化技术在开放式操作系统Linux下，就虚拟化平台基础服务端、虚拟化连接管理中间件和Web管理平台这三个主要组成部分的设计和配置，设计和构建一个针对高校实验室私有云服务平台，能动态分配实验室计算资源，高效率满足实验教学、开发、测试、管理等不同需求。 关键词：云计算；虚拟化技术；Linux；私有云 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）23-0199-02 云计算是计算机科学和互联网技术发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。它将带来工作方式和商业模式的根本性改变，对我国发展高新技术产业具有重要的战略意义。 虚拟化技术是实现云计算的关键技术，它是一种调配计算资源的方法，它将不同层面——硬件、软件、数据、网络、存储——隔离开来。它的运行完全像一台物理服务器一样，并在同一台物理服务器上运行多台虚拟机，可以节省硬件、存储空间以及能耗。近年来，云计算技术发展如火如荼，国外的亚马逊AWS云计算服务平台、微软的Microsoft Azure云以及Google 的Cloud Platform引领着云计算技术的先锋和浪潮。国内的各个互联网企业也纷纷推出各自的云服务，如阿里巴巴的阿里云，新浪的SAE平台，百度的BAE平台等。在计算机业界，云计算可以说是现阶段最热门的技术之一。整个社会已经进入到了互联网+时代。 本文是基于Linux内核虚拟化技术和Libvirt开源管理中间件以及Python语言开发，实现了在实验室机房环境中搭建私有云计算服务平台，从而实现服务器的硬件虚拟化，提供多台虚拟机给不同用户以运行不同的服务，给实验教学、资源的共享等带来了极为方便的应用场景。 1 虚拟化云服务器平台的主要功能设计 云服务平台的虚拟化环境构建采用基于Linux内核的QEMU-KVM虚拟化技术，服务平台的Web管理端使用Python编程语言和Django框架来开发，对于实验室云计算服务平台环境的搭建，主要完成以下的功能： 1）创建虚拟机，在创建时分配虚拟机的CPU、内存、磁盘、网络配置。 2）虚拟机的启动与关闭。在虚拟机系统出错无法正常关机的时候，能够对虚拟机的进行强制关闭。

腾讯云-TDSQL分布式数据库服务概述

TDSQL分布式数据库服务 产品概述

目录 产品简介产品概述 (4) 简介 (4) 解决问题 (4) 单机数据库瓶颈 (4) 应用层分片开发工作量大 (4) 开源方案或 NoSQL 难题 (4) 产品优势 (6) 超高性能 (6) 专业可靠 (6) 简单易用 (6) 应用场景 (7) 大型应用（超高并发实时交易场景） (7) 物联网数据（PB 级数据存储访问场景） (7) 文件索引（万亿行数据毫秒级存取） (7) 高性价比商业数据库解决方案 (7) 基本原理水平分表 (9) 概述 (9) 水平切分 (9) 写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ） (11) 数据聚合 (12) 读取数据（有明确 shardkey 值） (12) 读取数据（无明确 shardkey 值） (12) 读写分离 (14) 功能简介 (14) 基本原理 (14) 只读账号 (14) 弹性拓展 (15) 概述 (15) 扩容过程 (15) 新增分片扩容 (15) 现有分片扩容 (15) 强同步 (17)

背景 (17) 存在问题 (17) 解决方案 (17) 实例架构 (19) 地域选择 (20)

产品简介 产品概述 19-11-19 10:36:08 简介 分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。 解决问题 单机数据库瓶颈 面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。 TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。 应用层分片开发工作量大 应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。 基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。 开源方案或 NoSQL 难题 选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题： 产品 bug 修复取决于社区进度。 您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。 关联系统是否做好准备。 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。

云迁移过程介绍

大数据时代对于企业来讲，将业务系统迁移至云端进行运作已经是一种无法逆转的行业趋势，主要原因是降低成本和提升业务便捷程度，除此之外企业内部的设施局限也是一个重要。所以，已经有很大一部分现代企业已经将业务迁移到云端或者在着手迁移的路上。然而云迁移并没有固定的模式，企业应该根据自身的特点选择合适的上云迁移方案。尽管云迁移没有固定模式，但是迁移过程却是大同小异，下面就给大家介绍一下云迁移大致要经历的步骤。 基于海量客户迁移的广泛实践，我们整理了关于上云迁移的五大步骤： 1.评估设计：评估现有的系统架构，充分考虑对迁移的影响因素，根据评估方案作出整体迁移方案设计。 2.测试验证：在组织将工作负载投入生产之前，必须在各种负载

和压力条件下对新的云计算环境进行全面测试，并对其进行优化以提供可接受的性能。测试还应包括各种故障条件，以确定冗余系统和资源的功效。通过POC 测试、性能测试验证迁移方案的可行性，确认网络带宽、迁移时长、迁移工具等方案细节。 3.环境部署：在目标部署方案中的资源，并完成相应安全策略配置，对目标环境、迁移链路做联通测试。 4.迁移上线：执行迁移操作，完成数据、文件、主机、大数据等的迁移，做完整的业务功能验证，将线上流量切换至目标环境。 5.云上优化：根据云上的监控数据和用户痛点需求，做云上的系统优化，适当考虑客户系统对于公有云模块的适配性优化。与任何迁移事件一样，这种迁移最好在非工作时间和低需求时间完成，因为可能会有一些停机时间。通常需要重新调整数据库以捕获自复制过程以来添加的数据。 安畅网络是中国市场专业的云托管服务商（Cloud MSP），在数据中心和云计算领域有近十年的专业交付和管理经验，目前正服务

中国电信云网融合2030技术白皮书

云网融合2030 技术白皮书 中国电信集团公司 2020年11月

为促进从传统电信企业向智能综合信息服务提供商转型，中国电信在2016年发布了《CTNet2025网络架构重构白皮书》，实施了网络重构计划，历经四年多的努力，已经促使传统上比较僵化封闭的网络架构，正逐步向简洁、敏捷、开放、集约的新型网络转变，基本上达到了阶段性的预期目标。 随着云网融合新时代的来临，为进一步贯彻落实网络强国、网信立国的战略，履行在社会经济数字化升级和新基建工作中的责任和担当，中国电信与时俱进，提出和发布“云网融合2030技术白皮书”。本白皮书全面阐述了云网融合的内涵、意义、需求、特征、愿景、原则等，在此基础上，还系统介绍了中国电信云网融合的技术架构、三阶段发展路径和目标，对云网融合未来演进的重点技术领域进行了深入剖析，并结合中国电信的实践需求，提出了近期将开展的关键举措及六大技术创新方向。 本白皮书既是对《CTNet2025网络架构重构白皮书》的升级，也是新时期对云网融合技术内涵的升华。中国电信将持续深入的服务国家战略和社会民生，推动信息通信产业和各行各业的高质量可持续发展。

一、云网融合的意义和愿景 (1) 1.1云网融合的概念和发展历程 (1) 1.2云网融合的需求 (3) 1.3云网融合的发展愿景 (9) 二、云网融合的目标技术架构和发展阶段 (14) 2.1云网融合发展原则 (14) 2.2云网融合的目标技术架构 (14) 2.3云网融合发展阶段 (16) 三、云网融合的近期关键举措 (20) 3.1优化云资源池技术架构与布局 (20) 3.2创新组网方式 (20) 3.3加速网络云化 (21) 3.4攻关云PaaS能力 (21) 3.5打造云网操作系统 (22) 3.6构建端到端的云网内生安全体系 (22) 3.7推进云原生改造 (23) 3.8云网融合最佳实践-5G (23) 四、云网融合的重点技术创新领域 (25) 4.1空天地海一体化的泛在连接 (25) 4.2云网边端智能协同 (27) 4.3数据和算力等新型资源融合 (28) 4.4云网资源一体化管控的云网操作系统 (30)

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

基于云计算的数据库关键技术研究

基于云计算的数据库关键技术研究

摘要 云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。 本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。 关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理

Abstract Cloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides. With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：