《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（4） https://developer.aliyun.com/article/1231595?groupCode=aliyundb
3. 云数据库使用进阶
出现突发业务流量时，需要云数据库、DBaaS、内核、DAS 配合来为企业提供自动弹伸的能力。目前，PolarDB MySQL 和RDS MySQL 云盘支持auto-scaling。自动扩容提供了几种不同的策略：
• 其一，基于时间。比如某业务高峰一般为晚上10 点，则可以在该时间节点开启自动扩容，一般情况下可在十分钟内完成。
• 其二，自动扩容。基于自定义的规则进行扩容，比如cpu 达到某个阈值即扩容，但该方式存在痛点，需要自行指定规格，规格未达到预期则无法扩容，不够精准。
Auto-scaling 在基于CPU 使用率的场景已经卓有成效，CPU 使用率超过70%就增加读节点也属于Auto-scaling 范围内。如果CPU 使用率超过70%，也可以弹升，进行垂直升配，只需5-10 分钟，业务不受损。
如上图所示，最初业务较平稳，业务流量突然增加以后，业务发生了一次抖动。触发了Auto-scaling 自动弹升，自动升配并在分钟级完成自动升配，弹升后尽管并发依然较高，但CPU 使用率已经下降。
除了增效之外，阿里云数据库团队也希望能为客户提供降本的能力，包括计算弹性降本、serverless、自动弹伸、分时弹性、资源超卖等。存储层的降本包括支持冷热分层、数据归档、高压缩能力，同时也支持新硬件的红利，比如持久内存的硬件。另外，我们也提供了架构优化的能力，虽然很多细节依然是未知数，但我们在持续努力尝试微企业提供更高性价比的方案。
同时，我们对PolarDB 支持了多主集群，通过多节点写提升大集群的写能力。此前，出现写瓶颈时只能垂直扩容，扩容到极限后进行拆分，也包括水平拆分。多主集群的能力更适合做垂直拆分，同时我们也提供了基于多主的水平拆分方案。
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