云时代的双11数据库技术黑科技大揭秘

2018-01-22 16:30 稿源:用户投稿  0条评论

2018 年 1 月 19 日,阿里巴巴数据库事业部联合技术战略部在阿里西溪园区总部,也是双 11 技术的发源地,举办了一场线下《双 11 数据库技术峰会》,超过 100 名企业CTO、CIO和数据架构师到场参加,现场座无虚席。

阿里巴巴集团数据库技术总负责人、阿里研究员张瑞做了开场分享。张瑞 2005 年加入阿里,前两天刚刚满 13 周年,亲历了阿里整个数据库技术的变迁和发展。数据库理论在上世纪 70 年代被提出,Oracle抓住了机会,推出了基于磁盘设计的数据库。后来,Flash技术成熟、PC上CPU能力增强,在这两个背后推手下,阿里完成了去IOE的数据库架构升级。随着互联网技术快速发展,分布式大数据也开始冲击着传统的关系型数据库。一直以来,双 11 是阿里技术的助推剂,阿里通过分布式数据库中间件扩展已经能较好地支持双十一活动,这个背景下,从 2016 年阿里巴巴开始思考需要的下一代的数据库到底是什么?一个是已经成熟的分布式架构,一个是今天与云结合的很紧密的存储计算分离技术。双 11 极端的压力下还要优化成本,希望用原来1/ 10 的成本把性能再提升 10 倍,今天新的硬件也在快速发展,包括内存、FPGA、更高效的网络等等。站在当下看未来,数据库现在又到了技术的最前沿,各种技术百花齐放。最后,张瑞表示,希望和在座的各位一起来探索未来十年数据库的改变与突破。

阿里资深专家佳毅带来双 11 黑科技分享《数据库优化之路》。他提到,双 11 数据库面临三大挑战:数据强一致的问题、性能问题、成本问题。今年使用阿里新一代数据库X-DB来应对这些挑战。X-DB底层使用自研高性能Paxos基础组件X-Paxos,借此解决数据强一致的问题。对于性能和成本,底层使用Batching 和Pipelining技术来大大提升数据库的事务处理能力。同时佳毅也分享了通过ESDB、X-KV等技术解决各种复杂的性能问题,通过容器化与存储计算分离让数据库做到极致弹性,最后佳毅分享了阿里巴巴正在通过CloudDBA产品大大降低DBA服务人力成本的问题。

玄惭是云上的数据库性能优化高级专家,同时也是历年双十一RDS的技术保障负责人,他的分享是《云数据库RDS双 11 最佳实践》。当使用云上的RDS需要支撑类似双 11 这样的大型活动的时候,玄惭分享了如何从参数优化、链路访问、性能优化、弹性扩容、架构设计,这五个方面去优化数据库,应对高并发的访问。

IoT是当前最热门的技术趋势之一,大量IoT设备产生的时序数据该如何存储?在接下来阿里时序数据库高级专家悠你的分享中,以一个典型的工业IoT案例-风电场为案例,介绍了如何使用云端的高性能时序数据库HiTSDB来存储大量的时序数据存储。同时介绍了HiTSDB在时序数据处理上的主要优势,包括聚合查询、实时响应、海量数据存储等方面的优秀技术成果。

下午的第一场由阿里资深专家斗佛带来《企业数据安全管理最佳实践》。一直以来,由于数据访问的随意,给企业数据带来非常大的泄露风险,甚至也出现过很多次企业的CEO或者CIO为此而被迫辞职的情况发生。硬件损坏、软件bug、内部数据泄露等等都是企业数据安全的挑战。斗佛介绍了阿里巴巴数据安全解决方案如何解决这些问题。同时他透露,对应的阿里云上即将商业化的“数据管理DMS企业版”将把阿里内部的经验赋能给所有云上的用户。

从 08 年开始,阿里巴巴内部就开始了分库分表技术的探索, 10 年来,在内部沉淀的分库分表数据库中间件产品叫TDDL,对应的在云上的产品为DRDS。这一次,阿里分布式数据库技术专家梦实给大家带来了全新一代的DRDS引擎,带了数倍的性能提升、更复杂的SQL能力、更具可读性的优化器执行计划等。他还透漏了一个重磅消息,新一代引擎将很快发布,并且在今年会对外完全开源。

阿里OLAP数据库高级专家知数在《分析型数据库AnalyticDB2. 0 双 11 实践》中为大家介绍了如何使用实时分析型数据库ADS来解决一些在线OLAP型业务问题。比较典型的场景包括营销管理、推荐、预测、安全风控等。知数以阿里双 11 内部多个场景为案例,展示ADS在这些业务上的表现。

随着DT时代的到来,企业占有的数据越来越多,其规模可能达到上百TB甚至PB级,如何以合理的成本管理并维护这样一个数据库也成为各个企业IT管理中的核心问题。阿里云数据库高级专家南仙的分享《云数据库HybridDB HTAP技术实践》介绍了如何通过阿里云数据库团队自研的新型HTAP数据库,同时支持OLTP和OLAP场景,它基于创新的计算存储框架,在一份数据上保证事务的同时支持实时分析,省去了费时的ETL过程。

随着企业业务的发展,内部的数据流动会变成一个很大的挑战。阿里数据库架构师西壁带来的《数据实时同步解决方案》介绍双 11 数据突增时,如何解决阿里内部的数据流动,具体的场景包括异地多活、媒体大屏、缓存更新、实时消息、新零售混合云等。如果是阿里云上的用户,则可以通过数据传输服务DTS来解决类似场景的问题。

在最后的圆桌会议环节,多位阿里数据库技术专家畅谈了自己对双 11 技术、异地多活、分布式数据库、分库分表技术等的展望,同时也回答多个参会者相关的问题。从全国多个城市赶来的参会嘉宾表示不虚此行,直言这是近几年听到最纯正的技术型会议。

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