《云原生一站式数据库技术与实践》——三、降本增效,阿里云一站式数据库上云最佳实践(6)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 《云原生一站式数据库技术与实践》——三、降本增效,阿里云一站式数据库上云最佳实践(6)

《云原生一站式数据库技术与实践》——三、降本增效,阿里云一站式数据库上云最佳实践(5) https://developer.aliyun.com/article/1231594?groupCode=aliyundb



PolarDB Serverless 已经公测,支持跨机的scale up 和scale out 了,针对实际需要将资源根据QPS 进行弹升。如右图所示,两个曲线非常吻合,能够大幅节约资源,支撑业务流量的抖动。


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早期AnalyticDB 只支持MPP 引擎,无法应对多段ETL 且中间被打断的场景。如果SQL 异常则需要重跑所有SQL。



AnalyticDB 的湖仓版引入了spark 引擎,可以做多段的ETL批处理,但底层共享一份数据,一份数据同时支持MPP 的OLAP 引擎,也支持批处理的引擎。比如基于spark 的能力做完批处理后,数据存到底层存储,实时分析的MPP 引擎也可以读取该份存储。同时,MPP 和spark 可以交互的,可以共享计算成果,并且提供了一体化的体验,包括计费数据的通道、数据管理、数据访问等,为企业提供了更广泛的实时分析场景,使用也更方面。


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对于运维人员而言,用SQL 处理数据比用数据库处理数据更高效,而PolarDB4AI支持了算法的SQL 态化,提供了三种特性:


• 利用SQL 语言高效建模、训练、评估、推理,方便用户进行特征及模型全生命周期的操作和管理,缩短算法上线时间(2 周降低至2 天),降低人工智能门槛。


• 实现了模型上传和SQL 态模型训练推理平台,用算法模型在PolarDb4AI 上运转,进一步加速模型的上线速度。


• 场景化数据智能解决方案。比如针对电商提供端到端的PolarDB4AI 的SQL 态的算法解决方案,实现大幅提效。


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未来,我们期望数据库上云能够更快、更稳、更安全。


其次,期望云上数据库方案变得更一站式、一体化。现有的将MySQL 通过DTS 同步到ADB 的方式依然有些割裂,客户更希望直接暴露一个service,由service 直接从MySQL 拉取数据,进行分析。



最后,希望数据上云更智能,实现自动驾驶。


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