華為雲資料庫的優勢,華為雲資料庫怎麼樣

4月25日,在華為開發者大會2021(Cloud)上,華為雲發布了雲原生資料庫GaussDB(for openGauss),主打政企核心業務負載的金融級分散式資料庫。

企業上雲的核心是資料庫上雲,隨著業務和數據規模幾何級增長,數據流量洪峰不斷,業務「始終在線」,無中斷的需求,核心資料庫上雲大勢不可逆轉。華為雲GaussDB(for openGauss),是企業核心數據上雲的信賴之選,在性能、可用性、彈性方面全面提升,並且已經受金融業務全場景的嚴苛考驗。

華為雲CTO張宇昕表示:「資料庫是承載企業核心交易業務與數據處理的核心基石,雲原生資料庫需要承載核心業務的高性能,並具備彈性擴展快速發放、高可用、數據安全等能力。華為已經持續戰略投入GaussDB資料庫10多年,GaussDB是結合雲原生與AI的技術傾力打造的資料庫,涵蓋了關係型與非關係型的全場景業務。GaussDB(for openGauss)這款產品是主打政企核心業務負載的金融級分散式資料庫旗艦產品,具備出色的混合負載高性能、金融級高可用等商用能力。」華為云云原生資料庫GaussDB加速創新,企業核心數據上雲信賴之選

華為雲CTO張宇昕介紹雲原生資料庫GaussDB(for openGauss)

雲原生資料庫GaussDB(for openGauss)加速創新

性能卓越:GaussDB(for openGauss)在交易事務處理方面,通過Numa-Aware技術大幅度降低單節點內CPU跨核的內存訪問時延,同時結合分散式GTM-Lite的分散式強一致與輕量化事務快照,將單節點和分散式性能提升了5倍。

在複雜查詢性能方面,主要通過分散式全並行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節點並行,把執行計划動態均勻分布到所有節點;其次利用SMP運算元級並行,將單節點內的多個CPU核心做並行計算;最後通過指令級並行,實現1個指令同時操作多條數據,進而大幅度降低查詢時延。

在銀行實際業務測試中,無論是交易事務處理性能,還是複雜查詢性能,都大幅度領先於其他廠商。

金融級高可用:GaussDB(for openGauss)為金融政企客戶提供同城AZ內高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災等多種高可用方案,滿足金融級監管要求。GaussDB(for openGauss)通過獨有的Switch Turbo技術保障同城AZ內單點故障10秒內切換,保障業務的可靠性和可用性。

彈性擴展:GaussDB(for openGauss)具備在線彈性擴展能力,支持1000+超大分散式集群的能力。單集群分片擴展支持數據自動在線完成重分布操作,支持PB級海量事務型存儲擴展能力,可以輕鬆應對海量高並發數據處理和複雜查詢場景的考驗。

數據安全可靠:傳統雲資料庫只能實現數據的傳輸與存儲態加密,GaussDB(for openGauss)作為業界首款純軟全密態資料庫,提供豐富的資料庫安全能力,可實現數據從傳輸、計算到存儲的全程加密,從用戶認證、角色管理、對象訪問控制、動態脫敏、統一審計、全密態等多維度來守護系統和數據安全,解決資料庫雲上隱私泄露及第三方信任問題。

AI-Native自治,管理智能高效:GaussDB(for openGauss)將AI技術融入分散式資料庫的全生命周期,可以實現資料庫智能調優、索引推薦、自診斷、自運維等能力,協助DBA降低運維難度,大幅提升管理效率。

其中在參數自調優中,當前已經覆蓋了500+重點參數,通過深度強化學習與全局調優演算法,結合不同業務負載模型進行針對性調優,相比DBA人工根據經驗調優,性能提升30%的同時,耗費時間從天縮短到分鐘級。在智能索引推薦中,通過啟發式推薦演算法,實現了語句級和負載級智能索引推薦,將效率從小時級提升到秒級,並在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。

華為雲GaussDB經歷金融嚴苛考驗,共建開放共贏生態

GaussDB(for openGauss)廣泛適用於金融政企核心交易、企業生產系統、互聯網金融、ERP/CRM、辦公/OA等業務場景。GaussDB(for openGauss)通過和工商銀行長期聯創,已經實現了覆蓋銀行A類(核心交易系統)到D類(辦公、門戶系統)全場景業務的上線考驗,穩定服務於上億客戶。

在過去的兩年,華為雲GaussDB資料庫面向70所高校,200家ISV,發展了10萬開發者。此外,通過開源openGauss單機版本,鼓勵更多開發者加入openGauss社區共同繁榮開源生態。在未來3年,華為雲GaussDB將和國內超過100所高校合作開設資料庫課程。

華為雲首先提出雲原生2.0,讓每個企業都成為「新雲原生企業」,華為云云原生資料庫GaussDB(for openGauss)將持續注入更領先的技術,為企業數字化轉型提供無限可能。

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