阿里云数据库发展历程及产品简介(一)

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
简介: 阿里云数据库发展历程及产品简介(一)

开发者学习笔记【阿里云云数据库助理工程师(ACA)认证阿里云数据库发展历程及产品简介(一)

课程地址:https://edu.aliyun.com/course/3112080/lesson/19067

阿里云数据库发展历程及产品简介(一)

课程目标

学完本课程后,能够:

1. 了解阿里云数据库的发展历程

2. 掌握阿里云数据库的产品概况

 

内容介绍

一、阿里云数据库初创阶段

二、阿里云数据库快速发展阶段

2.1一个时间切片

2.2规模服务体系

2.3基础架构演进

三、阿里云数据库创新发展阶段

3.1整体产品布局与现状

3.2云原生数据库核心产品

3.2丰富的数据库工具体系

 

初创阶段,建立产品原型,然后把产品逐渐的建立完整,到快速发展阶段,比较好的商业化以及规模化服务能力,到创新发展阶段,以技术驱动做技术创新,去引领业界。

 

一、阿里云数据库初创阶段


阿里云成立于2009年9月10日

1.在杭州、北京和硅谷设有研发机构

2.80%以上从事技术类工作

3.境内积累申请技术专利百件以上

阿里云数据库2009-2012

1. 带着梦想出发,转型为数据库平台研发

2. 产品形态初步具备,用户规模逐步增长

3. 经济体齐头并进

占有比较大的比重研发,数据库是在2009年开始做,早期的开发来自于阿里软件的 DBA 和整个集团的 DBA 团队一起做了个讨论,阿里软件的 DBA 决定把云数据库变成一个公共以上的一个服务,把自己目前使用的云数据库能力服务于更多的客户,开始建立产品形态,实现于早期的用户增长。

图片28.png

 

1、阿里云数据库的初建

核心挑战:

1.产品技术

2.商业模式

3.服务体系

主要包含整个关系数据库为主,其中以 MySQL、SQLServer、PostgreSQL 作为主要的搜索引擎,整体从自己使用到商业化而数据库产品,其实是有很大的区别,因为每一个组件、每一个模块、每一个服务都要定义服务能力水平。而且涉及到前端用户应用台的控制性,对外OPENEPI 的能力,以及后台的运维控制台,以及快速享用的服务体系,以及资源词怎样自动生成,实际生成的效率等等。是一个产品化的过程,同时也在对外探索商业化的模式。RDS服务可用性不低于99.95%,三节点企业版不低于99.99%

 

二、阿里云数据库快速发展阶段

 

·阿里云数据库2013-2017

·云产品较为丰富,企业用户快速增加·商业的基础设施越来越重要

·华山论剑

·核心挑战

·游戏行业的危与机·规模化服务体系建设

·产品竞争力和迭代速度(软硬件、版本)


2013年阿里开始有电商的聚石塔,很多电商的商家开始大量的使用阿里云,整个商业化开始有初步体现快速发展,所以云产品在当时整个阶段是正在逐步的快速丰富,包括更多的数据库引擎。

商业化的整个设施对整个社会、随企业来讲是越来越重要。整个数据库也出现了更多的数据产品。核心挑战:在游戏业务也是有很多的客户,整个产品的稳定线,以及我们解决一些关键问题,使得用户回到阿里云。

图片29.png

2.1阿里云数据库发展中的一个时间切片

2013年做到了数据链路上的升级,包括RGW 可以认为是一个前端接入层跟数据链路接入层的升级,以及怎么让用户快速上云。14年是DMS 以及管理工具是14年做的。只读节点:希望提供更多的拓展性可以使用只读节点。14年还推广了DRDS等,可以看到13年跟14年对于整个数据库的可用性诊断能力的升级是一个主线。

图片30.png

 

数据访问通道升级

通道的核心问题

1.宕机防闪断

2.运维切换对用户透明

3.用户级别热升级

4.安全和可靠性


核心问题就是跟游戏用户可用性,对连接的散断要求是很高的。因为玩家在玩的时候,如过后端数据库出现主备切换等操作就会使用户的连接不能保持。所以做一个架构的升级,通过与 Proxy 中间层对前端应用访问做连接保持,后端做主备切换,把后端切换的 Master 挂到 Proxy 的后端这样就实现了中间层的保持连接,后端去做一些切换的架构。就可以防止后端的数据服务器宕机,对业务的闪断影响,而且正常数据库的运维切换可以对前端的业务做到无感知。可以做一些用户连接的热升级。

图片31.png

2.2云数据库规模运维服务体系

规模服务核心问题

·稳定性

·服务

·效率

体系建设

·白屏化可信运维

·全链路监控系统

· Robot 自动运维

规模服务的思考

·小工具大做,大系统小做

·维护产品的产品,做监控的监控

·不以故障多为耻,以恢复快为荣


在人员增长不多的时候去支持十倍的用户支持体量增长,核心的做法就是解决规模服务的核心问题就是稳定性,服务的效率以及整个服务的能力,整体的效率。体系的建设是解决服务相应效率以及整体规模效率的一个抓手。去做白屏化可信运维,实现用户的可信,以及全链路的监控系统,最主要就是能够在系统出现问题的时候,能够尽快的去发现,或者先于用户去发现,然后修复掉。


Robot 自动运维根据这个机制收到有告警,系统有日志出现异常的时候,Robot 可以自动去修复。整个规模服务是体现整个服务的可用性和持续性,以及出现异常的时候可以快速响应。随着用户的上升整体的效率可以做更大的提升。还做了维护这套产品的产品叫杜康,保障面向用户的这些监控指标是一直可持续的,这个阶段是以快速恢复为荣,这使对用户的体感效果会更加明显。

图片32.png

2.3数据库基础构架的持续演进

基础架构上面还有另外一条路线,阿里集团从 IOE 开始到分布式,对外也开源一些相应的数据库的中间键及分布式的能力。


2013年走向了异地多活,实现多个地方的数据库可以同时可写,可以实现主从异地的数据库复制,以及数据生产到大数据搜索的一个设施。


2015年实现了数据库的容器化以及混合云的部署,可以将数据调度到需要的地方,实现数据的弹性和通用。


2017年实现数据存储计算分离,整条线都是围绕产品拓展性。

后面就是一个云原生的一个架构,数据库的单个存储资源可以做到非常大的一个容量,计算节点可以快速地拓展整个架构的持续演进都围绕拓展来做。

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