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重磅发布背后:POLARDB的中国故事

yq传送门 2017-09-19 17:44:42 浏览12532 评论1

分布式 架构

摘要: 预计到2020年,人类的总数据量将突破100ZB。 这些浩若星海的数据记载着人类文明的一切成果,如果万有引力是连接起宇宙关系的钥匙,那么数据库就是让人类与数据形成连接的另一种形式的钥匙。 从登录淘宝购物到在社交网站上高谈阔论,背后都离不开数据库的支撑。

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预计到2020年,人类的总数据量将突破100ZB。

这些浩若星海的数据记载着人类文明的一切成果,如果万有引力是连接起宇宙关系的钥匙,那么数据库就是让人类与数据形成连接的另一种形式的钥匙。

从登录淘宝购物到在社交网站上高谈阔论,背后都离不开数据库的支撑。

从上个世纪60年代诞生开始,数据库就永久的改变了人类对数据的管理和认知。
数据库,无处不在。

2017年9月21日,阿里云发布了全新一代云数据库产品POLARDB,这是首个国产的通用高性能自研数据库。

在高性能通用数据库这块高低上,第一次有了中国面孔。POLARDB一出世,就有了“超能力”。

在POLARDB中,实现了节点间共享存储,让数据库可以实现真正的秒级水平扩展。软硬件一体化优化,相同的更新操作减少了50%的磁盘写入量。并缩短了写数据的路径,写性能显著提高。对读事务进行优化。

基于新的3DXpoint存储介质、NVMe SSD和RDMA网卡等最新的软硬件优化技术,通过自研的分布式共享存储引擎Polarstore,实现了低成本,高性能的突破。在标准场景下,POLARDB性能是MySQL的6倍,而在云数据库厂商中,POLARDB超越了友商的“阿罗拉”1.6倍,成为世界级的云数据库引导者。

在中国众多的互联网企业中,阿里云为何能够率先推出国产的通用高性能自研数据库?

5、6年前,以阿里巴巴为代表的互联网企业带动了中国各行各业开始“互联网+”,传统IT技术已经不能很好地满足“互联网+”之后的IT需求,例如:传统银行IT系统的设计基础是银行的网点数量、服务窗口数量,基于它就能计算一天银行总交易笔数是多少,因为来选择相应的IT基础设施,对这种稳定态的IT需求,传统的IT技术是最佳平台。

但在互联网时代,大促及活动,每一个互联网大型平台的波动,都会让交易量变得无法预测,以云计算为代表的互联网技术架构成为支持这种业务形态的最佳平台。

而更多的独角兽企业的涌现,再次挑战了传统的数据库架构。

再次回到传统数据库的最大应用场景:金融领域,最近余额宝的交易金额突破了万亿规模,成为了全球最大的货币基金,从2013年上线,业务在短短半个月增长了14倍,对底层技术架构带来了巨大的挑战,一方面每天晚上清算的时间从最初的半小时、变成后面的1小时、2小时、4小时……最后需要通宵达旦才能解决问题。

如果以传统IT的视角来看这样的扩容价格也是千万级别的,费用超过了天弘基金历年IT费用的总和。

如果把这个故事放到整个中国,未来中国企业将遭遇一场数据库的成本危机,在中国的互联网企业中,数据库成本在IT设施中占比已经高达20%~40%,更重要的是,“棱镜门”以后,越来越多的意识到,数据库的安全并非可以用高价进行购买,国家利益永远高于一切。

中国数据库的第一次规模爆发是在电信行业,1995年,为了解决计费计量等问题,中国开启了第一次大规模的数据库建设。十多年以后,历史再次重演,在海量数据膨胀的今天,金融、零售、物流等行业对于变革的渴望,也间接地对数据库技术提出了更高的要求。

而在过去中国数据库长达30多年的历史中,自研数据库主要集中于政府,军工等国计民生领域,属于专用型的数据库,然而,这样的故事,让自研通用型数据库的需求变得迫切起来。

阿里巴巴,对于数据库的认知可谓异常深刻,早在淘宝初创时期,阿里巴巴就聚集了中国最顶尖的数据库团队,在那个远没有今天发达的时代,解决了一个个海量客户带来的问题,被国内数据库行业称为“黄埔军校”。

而电商,金融,物流等业务,又天然的需要巨量的,高性能的数据库。所以,早在2009年,阿里巴巴就成为最早抛弃传统数据库的互联网企业,这就是当时轰轰烈烈的“去IOE”。

但要从根本上解决问题,则还是要回到数据库的架构上。

在经典的数据库架构中,一个是scale up,一个是scale out。

scale up的优点是能够迅速的通过硬件叠加的方法快速扩容,这是传统的商业数据库中经常采用的一种扩容手段。缺点则是随着容量的增大,成本将会成倍增长,对于许多初创企业来说,这样的成本很难接受。

scale out则是通过分布式技术来解决数据库容量的问题,这个思路来自于谷歌,优点是成本相较于scale up更低,然而缺点也显而易见,需要对整个应用的底层进行改写,对于许多复杂的系统来说,这无异于是一场灾难。

而POLARDB通过计算与存储分离的革命设计,既拥有分布式设计的低成本优势,又具有集中式的易用性,从底层解决了海量数据扩容的问题。

同时,通过分布式存储技术,将数据库的成本降低到了商用数据库的十分之一。

正是有了这样低成本,高性能,高可靠性的数据库产品,未来中国才会诞生越来越多的爆发式独角兽,而无需担心高昂的数据库成本与扩容的问题,最大化地利用互联网的能力、IT基础设施上轻装上阵,全面云化,用更低的成本、获得了更好的IT处理能力,这才是未来企业的数字化答案。

就在不久之前,据媒体报道,众安保险将以750亿元的价格在香港上市,而很少有人知道的是,众安保险从诞生的第一天起,数据就在阿里云云数据库上。

而在全国的各个城市,如火如荼的共享单车背后,云数据库支撑着OFO在三个月中从数万用户增长到千万量级

2017年9月,杭州,云栖小镇

阿里云的同学正在对POLARDB进行最后一次调试。不久以后POLARDB就将和人们见面。

此时灯火通明,和双11的喧嚣相比,这里的工程师更加冷静。

传统商业理论认为,市场在哪里,先进的技术就将向哪里转移。

而今天的云数据市场,正在发生着这样的故事。

然而不同的是,这样的转移并非自然发生,而是一群平均年龄不到30岁的中国工程师的努力。

而在他们身后,阿里云上已经有超过10万个数据库实例,正在运行。

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