雲數據庫GeminiDB，擴容性能(néng)跨越提升
發(fā)布時間：2024-04-29
雲數據庫 GeminiDB是一款基于華爲自主研發(fā)的分布式多模NoSQL數據庫服務。在華爲雲高性能(néng)、高可用、高可靠、高安全、可彈性伸縮的基礎上，提供了一鍵部署、備份恢複、監控報警等服務能(néng)力。

 

産品優勢

 

1.兼容多款NoSQL數據庫接口

1）兼容Cassandra接口

  • 支持寬列數據模型；

  • 超強寫入性能(néng)，适用于IoT、金融反欺詐檢測等場景。

2）兼容MongoDB接口

  • 支持文檔數據模型；
  • 讀寫性能(néng)、靈敏性、可靠性等方面(miàn)有卓越的優勢。

3）兼容Redis接口

  • 雲上首款計算存儲分離的Redis數據庫産品；
  • 數據可靠性、伸縮性、性價比等方面(miàn)有突出優勢。

4）兼容InfluxDB接口

  • 專爲時序數據設計的集群架構和數據布局；
  • 高寫入性能(néng)和高壓縮率。

2.彈性擴容

基于計算存儲分離的分布式架構，實現分鍾級計算節點擴容和秒級存儲擴容，擴容過(guò)程不幹擾線上業務。

 

3.便捷運維

可視化實例管理平台對(duì)實例創建删除、備份恢複、監控報警、節點擴縮容等需求實現一鍵式便捷操作。

4.數據安全

通過(guò)VPC、子網、安全組、DDoS防護等多層安全防護體系，抵禦網絡攻擊。

 

産品功能(néng)

 

1.OpenAPI能(néng)力

支持實例創建、查詢等常用接口，便于開(kāi)發(fā)者靈活調用。

2. 實例管理能(néng)力

支持創建實例、重啓實例、删除實例功能(néng)，并提供添加節點、擴容磁盤、重置管理員密碼等服務。

3. 實例監控能(néng)力

自動監控數據庫性能(néng)指标，随時查看曆史監控圖表數據，可根據實際需求創建告警規則及設置告警通知。

4.備份與恢複

支持管理自動備份和手動備份，并可以通過(guò)備份恢複到新實例。

5.重要操作審計能(néng)力

支持通過(guò)雲審計服務記錄與GeminiDB相關的操作事(shì)件，便于日後(hòu)的查詢、審計和回溯。

 

滿足多場景業務需求

 

1.鏈值數據場景

1）數據特征

 

  • Key-Value類型數據， 以及Hash、List、Sorted Set、Set、Stream等傳統Redis結構；

  • 海量數據，訪問低延時。

 

2）業務場景示例

  • 廣告：AI業務需要低延時、大容量的KV數據庫，用于存儲特征畫像。同時滿足媒體端對(duì)時延的高要求，适合RTA、DSP等廣告業務；

  • 遊戲：存儲玩家數據、活動、排行和好(hǎo)友等信息；支持原地指定時間點PITR回檔（遊戲業務剛需需求），幫助遊戲業務敏捷處理數據問題；

  • 電商：商品庫存海量數據，可靠性要求高。

3）協議兼容

  • 兼容 Redis 協議接口，支持主備版、集群版全生态架構；
  • 兼容 DynamoDB 接口。

2.文檔數據場景

1）數據特征

  • 文檔類型數據，通過(guò)類JSON格式文件保存；
  • 支持布爾、數值、字符串、日期時間、數組和對(duì)象等，以及可嵌套複合類型；
  • 高并發(fā)；
  • 數據更新頻繁。

2）業務場景示例

  • 社交：互聯網社交場景通常會(huì)産生大量的非結構化數據，比如：大量的用戶信息、朋友圈信息、地理位置索引類信息（如附近的人、地點等）；

  • 物聯網：普遍有高并發(fā)需求，比如：智能(néng)設備上報的日志信息；
  • 電商：訂單信息、訂單狀态、物流信息會(huì)不斷更新，通過(guò)JSON内嵌數組可一次將(jiāng)訂單所有的過(guò)程讀取出來，适合電商訂單、收藏夾和購物車場景；
  • 遊戲：用戶信息、遊戲裝備、會(huì)員積分等數據直接以内嵌文檔的形式存儲，方便查詢和更新。
3）協議兼容
  • 兼容MongoDB接口，支持副本集架構。

3.寬表數據場景

1）數據特征
  • 寬表模型，列字段可以靈活擴展，支持結構化/半結構化數據；

  • PB級數據存儲。

2）業務場景示例

  • 社交：在社交場景下，存儲用戶信息、關注、發(fā)帖、點贊、内容分發(fā)等，平滑的彈性擴展可急速應對(duì)社交熱點的流量沖擊，比如：Facebook、Discord、暢連通話等應用。

  • IoT：适用于 IoT 設備産生的海量數據，高并發(fā)寫入。如物流、穿戴、智慧城市監控等産生的數據都(dōu)可以進(jìn)行高并發(fā)存儲。
  • 數據倉庫：在廣告、曆史訂單、feeds流、消息、日志、推送等海量數據的場景下，通過(guò)對(duì)平台數據庫的數據再分析，形成(chéng)新的用戶/行爲等畫像。
3）協議兼容
  • 兼容開(kāi)源Cassandra協議接口，開(kāi)發(fā)體驗類似MySQL，支持集群架構；
  • 兼容開(kāi)源HBase協議（公測中）；
  • 兼容DynamoDB接口，無感遷移DynamoDB。

4. 時間序列數據場景

1）數據特征

  • 時序數據，所有數據都(dōu)帶有時間戳信息；

  • 極簡的數據類型：布爾、int、string、 float；
  • 海量數據寫入和查詢爲主，很少有更新；
  • 數據流量平穩，沒(méi)有明顯的峰谷波動；
  • 數據都(dōu)是結構化的，數據由單一的數據源生成(chéng)；
  • 數據按時間保留，到期後(hòu)删除。

2）業務場景示例

  • 車聯網：汽車狀态、位置、電池等狀态信息。
  • 物聯網：工廠設備、終端、環境等上報的狀态數據。
  • 應用運維監控：虛拟機、容器的CPU，内存，磁盤的使用情況的監控。
  • 商業智能(néng)：業務流水、用戶行爲等數據聚合計算分析。

3）協議兼容

  • 兼容InfluxDB接口，支持集群架構。