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数据库产品事业部月刊(2019年8月)

简介: 8月大事件

一、 重点事件

顶级数据库与数据管理会议VLDB 2019大会(8月26日-30日):

全球顶级数据库与数据管理会议VLDB 2019在洛杉矶召开,作为阿里云数据库领头人,李飞飞受邀作了题为《Cloud-native Database Systems at Alibaba: Opportunities and Challenges》的Keynote主题报告。

同时,大会收录阿里数据库3篇论文《 iBTune: Individualized Buffer Tuning for Large-scale Cloud Databases》、《AnalyticDB: Real-time OLAP Database System at Alibaba Cloud》、《S3: A Scalable In-memory Skip-List Index for Key-Value Store》。三场分享报告各有侧重,从云数据库领导者、分析型数据库到大规模数据库智能参数优化的创新与实践,充分体现了阿里在数据库各细分领域的技术先进性和影响力。

当地时间8月29日晚,由阿里云举办的阿里之夜Alibaba Night Networking Event圆满落幕,超200名VLDB论文作者、Board of trustees委员、以及MIT、CMU等学术界资深教授和学者参会,活动空前爆满,共同探讨数据库生态,并就阿里目前在数据库和大数据方面的技术进展进行交流。

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相关报道:https://mp.weixin.qq.com/s/UiB1e_z0fXFiZy1mHzkSQw

2019 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)正式开赛(8月17日)

大赛由中国计算机学会主办,是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。阿里作为大赛合作企业,提供赛题、计算资源及相应的大赛奖项,旨在推动大数据技术及产业生态发展,打造阿里云数据库在大数据分析领域的影响力。大赛将覆盖国内1500余所高校、1800家企事业单位及80余所科研机构。

8月17日,启动仪式在北京大学举行,现场约300人,15家企业代表出席。中国工程院院士吴建平、中国科学院院士梅宏发表开场致辞,占超群代表阿里进行赛题的介绍演讲,李飞飞现场参与由CCF大数据专委会秘书长程学旗主持的圆桌论坛,并于会后接受中国国际教育电视台专访。
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相关报道:https://developer.aliyun.com/article/715264
开发者社区官网:https://developer.aliyun.com/special/ccf

二、 重大产品更新

POLARDB:云原生数据库

POLARDB 国际站正式上线,全球共计10个Region同步开服

阿里云战略级数据库产品 POLARDB已正式登陆国际站售卖,全球共计 10 个地域(Region)同步开服,意味着POLARDB全面走向国际舞台,进入全球市场,与AWS等竞争对手开始正面PK。

目前正式售卖的Region有:
华北2(北京) 、华北3(张家口) 、华东1(杭州) 、华东2(上海)、华南1(深圳)、华北5(呼和浩特)、香港、新加坡、美国(硅谷)、印度尼西亚(雅加达)

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产品首页:https://www.alibabacloud.com/products/apsaradb-for-polardb
购买地址:
https://common-buy-intl.aliyun.com/?commodityCode=polardb_sub_intl#/buy

OLAP:新一代在线交互式实时数仓

云数据库 InfluxDB ®版本正式商业化

云数据库 InfluxDB ®于8.26日正式商业化。云数据库 InfluxDB ®版是基于当前最流行的开源时序数据库 InfluxDB 提供的托管数据库服务,具有免运维,稳定可靠,可弹性伸缩的优势,广泛应用于互联网基础资源监控、容器监控、业务运营监控分析、物联网设备远程实时监控、工业安全生产监控、生产质量评估和故障回溯。

产品链接:https://www.aliyun.com/product/hitsdb_influxdb_pre

Data Lake Analytics发布”一键建仓”到AnalyticDB for MySQL

Data Lake Analytics发布全新的“一键建仓”能力: 目标数据源支持AnalyticDB for MySQL。每天自动、无缝的帮用户把云上RDS数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server)和ECS自建数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等)里面的数据同步到AnalyticDB for MySQL、并自动映射表结构,充分发挥AnalyticDB for MySQL海量数据极速分析的性能优势的同时,也为用户快速搭建数据仓库提供了一条简单易用的途径。

RDS & NoSQL & 管控工具

RDS MySQL 支持跨地域备份恢复

RDS MySQL发布跨地域备份功能,可自动将本地备份文件复制到另一地域保存,复制过程中压缩备份文件,异地最长保留五年。异地备份文件和数据库实例相互独立,源实例释放后异地文件可继续保存,在恢复时用户可选择恢复到源地域或者目的地域新实例上。

跨地域备份适用于对数据安全有高度需求的用户,如金融、政务、保险、证券、医疗等行业,或者对数据安全保留有需求的领域。
目前公测期间,异地存储空间0折优惠。

Cassandra:已上线公测,实现全球首发云Cassandra服务

Cassandra支持类似SQL的CQL语法、全球宽表排名第一、目前已在广大互联网公司规模使用。阿里云于2019.8.30日全球首发云Cassandra服务,公测期间,实例免费。
当前已支持SSD云盘,高效云盘两种云盘类型,正在规划支持本地盘,以满足成本敏感场景。已支持用户可配置副本数量和一致性参数(可调一致性),副本存放于同一机房,跨机房双活能力已在开发中。

此外,备份恢复、数据迁移(AWS DynamoDB、自建Cassandra等数据库到阿里云Cassandra)、X-Pack Spark对接(构建存取、分析一体化方案)等功能正在开发中,预计在商用版本中发布。

产品链接:
https://www.aliyun.com/product/cds?spm=5176.224200.h2v3icoap.66.b2aa6ed6ZNmAX1&aly_as=8GYnndrp

RDS SQL Server提升实例内可创建数据库个数,解决ISV类场景上云问题

RDS SQL Server发布提升实例内可创建数据库个数,个数将随CPU核数阶梯上涨,由之前的统一50个库上限,调整为最高支持400个数据库创建。
SQL Server可创建数据库个数的提升,搭配SQL Server单库级别备份及恢复能力可以解决ISV、新零售等场景下,多租户同实例的部署问题。协助客户快速同架构迁移上云的同时,可进一步降低其对实例内多租户的运维管理成本。

Redis 上线 5.0 集群版,读写分离版

Redis 上线 5.0 集群版,读写分离版,补齐社区版形态下全版本,全架构的最后一块拼图,给客户更大的选型空间。Redis 5.0 带来全新的 Stream 数据结构,更新了定时器,集群和字典相关的 API,使用体验上进一步提升。在消息队列,实时在线分析等场景下也将带来更广阔的应用前景。

MongoDB发布TDE 加密进一步提升产品的安全性

MongoDB 发布支持 TDE 加密,开启加密后可对数据文件执行实时I/O加密和解密,数据在写入磁盘之前进行加密,从磁盘读入内存时解密,并支持细粒度(表)级别的加密设置,TDE 所有使用的密钥由密钥管理服务KMS(Key Management Service)统一生成和管理。MongoDB 支持 TDE 加密后将进一步提升产品的安全性,拓展产品的应用场景,特别是在安全要求更高的海外市场将会有更强的竞争力。

数据库备份DBS发布支持新引擎

数据库备份DBS发布新版本,支持MySQL8.0/POLARDB MySQL8.0的逻辑备份,基于Binlog实时监听实现秒级RPO的备份能力。DBS发布支持RDS For PPAS的全量备份功能,支持9.3及10.0版本,通过这个功能可以跟RDS原生备份形成很好的互补关系,快速满足用户进行库表灵活备份、异地备份及备份长期归档的业务诉求。

数据迁移DTS升级 OpenAPI

数据迁移DTS升级OpenAPI支持告警监控的配置及管理;同时支持DRDS跨实例订阅。

数据管理DMS支持新引擎,上线数据开发能力,升级安全规则

数据管理DMS企业版支持POLARDB及ADB3.0,帮助企业客户解决POLARDB、ADB的访问控制、保障变更稳定性,实现数据库Devops;DMS支持数据开发能力,支持任务的编排及周期调度。有效支撑用户的在线数据库进行历史数据归档、日报周报等报表业务的数据分析处理;

混合云数据库管理 HDM支持新引擎

混合云数据库管理 HDM发布新版本,支持PostgreSQL的会话管理及实时性能分析,帮助用户快速定位性能瓶颈;针对RDS For MySQL发布支持Performance Insights,全网灰度50%,Performance Insights按照SQL/Waits/Users/Hosts/Databases/Status等维度,对Active Sessions进行负载分析,帮助用户快速定位负载瓶颈;

三、客户案例:

客户案例:阿里云Data Lake Analytics成功迁移Google BigQuery客户 (亚米网)

亚米网是北美最大亚洲商品购物平台,自从两年前开始使用Google BigQuery,亚米网利用Google BigQuery + Google Storage在获得数据量高速增长的同时也遇到了业务瓶颈。一方面数据迁移到Google Storage上需要借助第三方服务商,工作繁琐且费用高。

亚米网从Google BigQuery上迁移到阿里云Data Lake Analytics后,整个数据链路更加的精简,能更好的支撑后端分析系统。同时Data Lake Anlaytics良好的生态兼容性也能够平滑的对接亚米网正在使用的各种BI工具,可以让运营、分析人员无感平滑使用,为亚米网的海量数据挖掘助力。

Data Lake Analytics的整体方案成本是Google BigQuery 70%,帮助在帮助亚米网在海量数据实现极低成本的挖掘。

客户案例:酷家乐案例

业务挑战(自建数据库):

  • 装修方案以 json形式保存,10M大小,存在自建 MongoDB分片集群中。现有素材,方案数据 600TB左右,保存困难,备份困难。
  • 并发访问数 500 以上,生成效果图的时间从 10秒激增至25秒,同时存在 7 %左右效果图请求失效。
  • 没有专业DBA运维MongoDB集群,牵扯技术人员大量时间和精力。

阿里云数据库解决方案

  • 使用云 MongoDB集群版,运维简单,一键搭建、弹性扩容,物理备份,秒级监控和智能诊断。
  • 近期热数据存在云MongoDB集群,利用内存保证读写性能,冷数据归档到云HBase 2.0,利用 MOB 特性解决中等对象低延迟读写性能问题,压缩节省成本。

用户受益

  • 压力测试支持2000终端并发访问,生成效果图时间稳定在 5 秒左右,请求失效率降至0.2%。有效提升用户满意度。
  • 分级存储方案节省成本 40 %以上
  • 技术专家可以将更多精力放到业务优化上,无需再为数据库维护操心。

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