企业级数据库DevOps最佳实践

在2018云栖大会·上海峰会上，阿里巴巴解决方案架构师胡中泉(舟济)分享了《企业级数据库DevOps最佳实践》，该分享深入探讨了云上数据库DevOps实施中的痛点，并针对这些痛点提出了产品化解决方案与落地的最佳实践策略。虽然直接的分享内容细节未在提供的参考资料中展示，但我们可以根据阿里云在数据库DevOps领域的其他资料和实践，概述一些关键点和建议：

企业级数据库DevOps实施要点

痛点分析

• 环境一致性问题：开发、测试、生产环境不一致导致的bug难以复现和修复。
• 变更管理复杂：数据库结构和数据变更频繁，缺乏有效管理和自动化工具，易引发生产事故。
• 安全合规风险：数据库操作权限管控不足，变更记录审计缺失，不符合安全合规要求。
• 持续交付挑战：数据库 schema 变更与应用代码部署的协同困难，影响快速迭代效率。

产品化解决方案

• DMS（Data Management Service）：提供无锁结构变更、无锁数据变更服务，确保变更过程中的业务连续性，同时支持安全协同管控，保障数据访问、研发规范及流程的安全性。
• DTS（Data Transmission Service）：实现数据库“零”停机迁移、异地容灾、异地多活，支持多种数据库之间的数据同步，如PolarDB、DRDS等，助力企业平滑迁移与数据流动，满足不同场景下的容灾需求。

落地最佳实践

1. 统一研发管理平台：采用云效等企业级一站式DevOps解决方案，从需求到发布形成端到端的协同服务和研发工具链，提升团队协作效率和软件交付速度。
2. 代码与变更管理：通过代码平台进行代码托管，基于特性分支进行编码，利用代码扫描和评审机制提高代码质量，确保每次合并都经过严格的质量关卡。
3. 自动化集成与部署：建立自动化的构建、测试、部署流水线，包括Docker镜像生成与多环境部署验证，减少人工干预，加快反馈循环，降低发布风险。
4. 安全合规与监控：实施严格的权限控制和操作审计，使用云上安全合规工具确保数据库操作符合法规要求，同时设置监控和报警机制，对异常情况即时响应。

综上所述，胡中泉的分享围绕解决云上数据库DevOps实施中的核心问题展开，强调了采用高效工具和服务的重要性，以及如何通过标准化流程和自动化手段提升数据库运维的效率与安全性。