随着DT时代的到来,数据的价值日益凸显。企业积累的数据越来越多,数据库的规模也达到成百上千个实例,数据的规模更可能达到上百TB甚至PB级。如何以合理的成本管理并维护海量实例,利用尽可能短的时间窗口进行挖掘分析,成为各个企业IT管理中的核心问题。
当前方案,在线处理和离线分离,系统架构详见下图 | ||
常见业务场景 | ||
1、为了满足分析需要,ETL策略为ELT(Extraction-Loading-Transformation),将全量数据同步到大数据平台中(MaxCompute、EMR、或自建Hadoop)中进行离线运算,定期完成数据整合后供如决策支持类分析型应用使用。 2、自建或者云上的大数据平台拉取生产数据: a)不允许入侵到生产库,以免引起生产库的性能波动。 b)生产数据库申请只读实例,并设定相关权限。 c)大数据平台可通过同步工具(DTS、CDP等)访问只读实例,也可写相应调度任务和程序访问。 d)根据访问要求设置只读实例相关访问权限。 |
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业务痛点 | ||
1、数据分析类 a)需要数据搬运,所以分析以T+1为主,很难做到实时分析。 b)即席查询只能基于各个只读实例,需要配置多个数据源,增加开发难度。 c)自助式查询,在执行SQL验证正确性时的时执行时间较长,影响开发效率。 a)除了日常维护外,还需要维护只读实例,包括白名单、访问控制、日志同步等。 b)自建数据库需要在自行搭建和维护只读实例,和云环境整体对接运维成本开销巨大。 c)当实例量超过100+后,运维难度成倍数增长。 解决之道:引入HTAP数据库HybridDB for MySQL数据库充当ODS层。查看详情 1、实时推送:使用非入侵的数据同步方案,替换原只读实例。将所有MySQL的生产数据实时同步推送到HybridDB for MySQL中,按需生成一份涵盖当前决策需求的镜像。 2、T+0分析支持:数据实时同步到HybridDB for MySQL中,可支撑T+0分析的查询场景。 3、数据回流加速查询:将离线计算后的结果回流HybridDB for MySQL,加速查询性能。和业务数据提供更好的交互式查询。 5、降低运维成本:干只读实例的运维成本下降为一个HybridDB for MySQL实例,帮助DBA可以从繁琐的运维事务中抽身出来,将精力投入更有意义的事情中,从数据架构本身出发更好地指导业务发展。 |
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关于HybridDB for MySQL | ||
是同时支持在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)的关系型 HTAP 类数据库。 HTAP是Hybrid Transaction/Analytical Processing的简写,意为将数据的事务处理(TP)与分析(AP)混合处理,从而实现对数据的实时处理分析。<<查看详情 >> |