摘要：演講嘉賓簡(jiǎn)介蔡松露子嘉，阿里云云數(shù)據(jù)庫(kù)總架構(gòu)師，主要負(fù)責(zé)阿里云技術(shù)以及阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)整體架構(gòu)等工作。也就是說(shuō)以上的四點(diǎn)只是達(dá)到了云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的門(mén)檻值，還并不代表是這一個(gè)云原生的數(shù)據(jù)庫(kù)。

摘要：POLARDB是阿里云ApsaraDB數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的基于云計(jì)算架構(gòu)的下一代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其最大的特色是計(jì)算節(jié)點(diǎn)與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分離，借助優(yōu)秀的RDMA網(wǎng)絡(luò)以及最新的塊存儲(chǔ)技術(shù)。POLARDB不但滿(mǎn)足了公有云計(jì)算環(huán)境下用戶(hù)業(yè)務(wù)快速?gòu)椥詳U(kuò)展的剛性需求，同時(shí)也滿(mǎn)足了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器高可用的需求。本文就帶領(lǐng)大家了解什么是“云原生數(shù)據(jù)庫(kù)”，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)是什么，如何定義以及為何如此定義？為大家介紹下一代云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB的架構(gòu)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、未來(lái)工作等內(nèi)容。

以下內(nèi)容根據(jù)演講嘉賓視頻分享以及PPT整理而成，PPT下載鏈接。

演講嘉賓簡(jiǎn)介：蔡松露（子嘉），阿里云云數(shù)據(jù)庫(kù)總架構(gòu)師，主要負(fù)責(zé)阿里云POLARDB、NoSQL技術(shù)以及阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)整體架構(gòu)等工作。在搜索引擎、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式系統(tǒng)、操作系統(tǒng)內(nèi)核等領(lǐng)域有深厚積累與豐富的經(jīng)驗(yàn)。

本文主要內(nèi)容有：
一、什么是云原生數(shù)據(jù)庫(kù)
二、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
三、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB產(chǎn)品設(shè)計(jì)

一、什么是云原生數(shù)據(jù)庫(kù)

POLARDB是一個(gè)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，關(guān)于云原生，演講者團(tuán)隊(duì)在ICDE上做了相關(guān)闡述。本文通過(guò)視頻整理，從架構(gòu)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面介紹POLARDB的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)。

首先介紹實(shí)現(xiàn)云原生的門(mén)檻（PPT內(nèi)容如下圖所示），一個(gè)云原生的數(shù)據(jù)庫(kù)必須擁有出色的性能，有上百萬(wàn)的QPS，規(guī)模很容易擴(kuò)展到上百TB，同時(shí)在版本升級(jí)時(shí)盡量滿(mǎn)足零宕機(jī)，最重要的一點(diǎn)是百分百兼容開(kāi)源生態(tài)。門(mén)檻的定義，我們可以通過(guò)下面例子理解，一輛車(chē)可能有很拉風(fēng)的外觀(guān)，又有很快的速度，但是這輛車(chē)不能被直接稱(chēng)為跑車(chē)，也有可能是山寨車(chē)。也就是說(shuō)以上的四點(diǎn)只是達(dá)到了云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的門(mén)檻值，還并不代表是這一個(gè)云原生的數(shù)據(jù)庫(kù)。

下面介紹實(shí)現(xiàn)云原生的標(biāo)準(zhǔn)，首先我們看下圖中所展示的，這些年數(shù)據(jù)庫(kù)的演變。從數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模來(lái)看，我們現(xiàn)如今處在一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，從線(xiàn)性增長(zhǎng)到如今指數(shù)級(jí)別的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的核心理論也在發(fā)生變化，分布式系統(tǒng)領(lǐng)域中的CAP理論是指導(dǎo)我們?cè)O(shè)計(jì)系統(tǒng)的原則和基石，但是這個(gè)理論在最近幾年也在發(fā)生改變，同時(shí)，最近也出現(xiàn)了很多的理論算法，例如paxos，raft等，如何應(yīng)用這些算法到數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)中是一個(gè)問(wèn)題。另外，客戶(hù)也在發(fā)生變化，以前的數(shù)據(jù)庫(kù)客戶(hù)來(lái)自于銀行，政府或者全世界前500強(qiáng)企業(yè)，但現(xiàn)在的形式已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變，現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)的主體變成了互聯(lián)網(wǎng)+，IOT等公司。此外，基礎(chǔ)設(shè)施也在發(fā)生變化，以前用的是IDC等，現(xiàn)在很多新興的業(yè)務(wù)都往云上遷移，而且在這個(gè)過(guò)程中一切都是在線(xiàn)的，包括用戶(hù)與數(shù)據(jù)。

下圖很好地展示了如今的數(shù)據(jù)爆炸形勢(shì)。下圖出自互聯(lián)網(wǎng)女皇米克爾的互聯(lián)網(wǎng)形勢(shì)報(bào)告，通過(guò)報(bào)告，下圖將互聯(lián)網(wǎng)大概分為三個(gè)時(shí)代，第一是PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)主要由PC產(chǎn)生；第二是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)產(chǎn)生自衣食住行，社交，工作等多個(gè)方面；第三是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)由傳感器和終端設(shè)備產(chǎn)生，數(shù)據(jù)量從以前的線(xiàn)性增長(zhǎng)變成了指數(shù)級(jí)別的增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)爆炸使得處理數(shù)據(jù)的成本越來(lái)越大，怎么采集數(shù)據(jù)，怎么存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，怎么搬運(yùn)分析數(shù)據(jù)，都變得愈加復(fù)雜。操作數(shù)據(jù)的復(fù)雜性直接帶來(lái)的后果就是，數(shù)據(jù)很難再被利用。但是，在這個(gè)新時(shí)代，數(shù)據(jù)像是石油，價(jià)值非常之大。

下圖解釋了CAP理論是怎么變化的。CAP中C代表一致性，A代表可用性，P代表分區(qū)容忍性，CAP的核心在于指出了當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)發(fā)生時(shí)，一致性和可用性是無(wú)法被完美地保證，無(wú)法同時(shí)被滿(mǎn)足。C和A不是０和１的關(guān)系，而是９９％和１％的關(guān)系，也就是說(shuō)C和A不是互斥關(guān)系，它們是可以無(wú)限逼近的。在有些場(chǎng)景下，P問(wèn)題和A問(wèn)題可以建模成相同的問(wèn)題，谷歌大神Jeff Dean有篇論文中對(duì)這個(gè)問(wèn)題做了很好的闡述，他認(rèn)為在某些場(chǎng)景下，P問(wèn)題本質(zhì)上就是A問(wèn)題。P產(chǎn)生可能有兩種情況，第一種，可能是網(wǎng)卡宕機(jī)了導(dǎo)致機(jī)器發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，也可能是交換機(jī)掛掉導(dǎo)致一堆機(jī)器也掛了。網(wǎng)卡掛掉了，看上去像機(jī)器在系統(tǒng)中消失了，但本質(zhì)上和宕機(jī)沒(méi)有區(qū)別，因?yàn)殄礄C(jī)看上去也是機(jī)器突然消失了，所以在這種情況下，P問(wèn)題就是A問(wèn)題。第二種，機(jī)器的硬件不穩(wěn)定，比如磁盤(pán)很卡導(dǎo)致響應(yīng)請(qǐng)求很慢，這時(shí)候取決于怎么建模， P或A問(wèn)題都可以解釋。Paxos的核心在于每做一個(gè)決定時(shí)，多數(shù)派同意就行，可以容忍少數(shù)派不同意，所以Paxos對(duì)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)是有容忍性的，如果三個(gè)副本中的一個(gè)副本寫(xiě)的比較慢或者出現(xiàn)了問(wèn)題，在Paxos下不會(huì)影響其他兩個(gè)副本，仍然會(huì)正確返回結(jié)果。當(dāng)發(fā)生大規(guī)模的宕機(jī)時(shí)，如果系統(tǒng)中使用Paxos利用拓?fù)淙萑虇蝹€(gè)交換機(jī)掛掉的情況。如果多個(gè)交換機(jī)掛掉，甚至出現(xiàn)了3-4個(gè)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，作為一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，追求的是百分百的C，其次才是A。但是，時(shí)間上，多個(gè)交換機(jī)全部掛掉的幾率非常小，相反，幾臺(tái)機(jī)器出問(wèn)題的概率非常大，所以應(yīng)該著重于解決常見(jiàn)問(wèn)題，之后使得C和A無(wú)限逼近。

下面介紹客戶(hù)發(fā)生的變化，如下圖所示。客戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的需求正不斷演變，首先客戶(hù)希望數(shù)據(jù)庫(kù)更靈活，尤其對(duì)一些創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，機(jī)會(huì)是非常重要的，例如，當(dāng)出現(xiàn)熱點(diǎn)新聞，或者舉辦雙十一的活動(dòng)，公司很不希望數(shù)據(jù)庫(kù)成為效率的瓶頸。此外，客戶(hù)希望降低使用數(shù)據(jù)庫(kù)的成本，也希望數(shù)據(jù)庫(kù)更高效，能夠花更少的錢(qián)買(mǎi)到更多的能力。同時(shí)，客戶(hù)希望數(shù)據(jù)庫(kù)更敏捷，假設(shè)一個(gè)公司在舉辦雙十一活動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)掛1個(gè)小時(shí)或1分鐘是完全不同的概念，也就是說(shuō)客戶(hù)希望在有故障發(fā)生時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)是靈活的，自治的，能快速?gòu)膹墓收现谢謴?fù)過(guò)來(lái)。總結(jié)一下，現(xiàn)階段，客戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的要求是，彈性，低成本，高性能，業(yè)務(wù)永續(xù)性。

在新時(shí)代，數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)在線(xiàn)產(chǎn)生，收集，清洗，存儲(chǔ)，分析的（即Everything is Online），再實(shí)時(shí)的應(yīng)用到算法訓(xùn)練模型上。在中國(guó)，大概有70%的新興公司都遇到了數(shù)據(jù)化的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)化的挑戰(zhàn)也影響到了客戶(hù)的業(yè)務(wù)。如下圖中列出了遇到的一些挑戰(zhàn)，主要有高成本，能力不足(沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的工程師，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份，數(shù)據(jù)挖掘等功能)，數(shù)據(jù)孤島化（數(shù)據(jù)散落在各個(gè)IDC或自建的機(jī)房中，沒(méi)有被很好的利用），數(shù)據(jù)規(guī)模很大（難以存儲(chǔ)，搬運(yùn)，分析，利用）。

以上提到的挑戰(zhàn)促使我們?cè)O(shè)計(jì)云原生的數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)總結(jié)的挑戰(zhàn)，得出了設(shè)計(jì)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)，如下圖所示。首先，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)必須是HTAP的，是一整套解決方案，不僅滿(mǎn)足TP的需求也滿(mǎn)足AP的需求，使得TP和AP不需要遠(yuǎn)程同步，再做數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有延遲，同時(shí)，能用一份存儲(chǔ)同時(shí)完成TP和AP，明顯降低了用戶(hù)的存儲(chǔ)成本；另外，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)是serverless的，可以將存儲(chǔ)進(jìn)行分級(jí)，將成本降到最低，并且在serverless下的升降配非常簡(jiǎn)單；最后，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)必須是智能化的，能提供一些SQL優(yōu)化，索引等，能實(shí)時(shí)監(jiān)控診斷，也能提供管理系統(tǒng)方便成本控制。

下面將詳細(xì)介紹做HTAP的原因，如下圖所示。首先，HTAP對(duì)于分析來(lái)說(shuō)，不存在任何延遲，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)是非常重要的，比如說(shuō)實(shí)時(shí)反欺詐，過(guò)海關(guān)時(shí)需要調(diào)查的信息。同時(shí)，在架構(gòu)中不需要同步，共用一份存儲(chǔ)后，成本也會(huì)降低，不需要額外復(fù)制副本。AP和TP在計(jì)算層是被分開(kāi)的，物理上完全隔離，可以在不同的維度擴(kuò)展AP和TP，當(dāng)AP的需求多，TP需求少時(shí)，可以擴(kuò)展AP的結(jié)點(diǎn)，反之，擴(kuò)展TP的結(jié)點(diǎn)，同時(shí)，AP也對(duì)TP不會(huì)造成干擾。

下面介紹實(shí)現(xiàn)Serverless的原因，如下圖所示。原因主要在于兩個(gè)方面，一個(gè)是成本，客戶(hù)只為使用或存儲(chǔ)付費(fèi)，而且客戶(hù)可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)模型定制不同的存儲(chǔ)級(jí)別，比如說(shuō)冷存儲(chǔ)或熱存儲(chǔ)。這使得用戶(hù)的消費(fèi)呈現(xiàn)階梯性，不會(huì)出現(xiàn)很大的躍遷。用戶(hù)在剛辦網(wǎng)站，流量還很少時(shí)，這時(shí)候可以采用serverless架構(gòu)，在存儲(chǔ)層使用冷存儲(chǔ)，雖然延遲可能會(huì)大一些，但這是最經(jīng)濟(jì)的做法。隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)大，也可以在計(jì)算層繼續(xù)使用Serverless架構(gòu)，在存儲(chǔ)層將冷存儲(chǔ)換成熱存儲(chǔ)，業(yè)務(wù)再次擴(kuò)大時(shí)，可以在計(jì)算層加一些結(jié)點(diǎn)，這樣很大的提高了靈活性。

下面介紹提供智能化的原因，如下圖所示。很多創(chuàng)業(yè)公司一開(kāi)始支出較少，各方面的人才配置并不會(huì)齊全，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的智能化能夠告訴這些創(chuàng)業(yè)公司，該如何應(yīng)對(duì)遇到的一些問(wèn)題。同時(shí)，系統(tǒng)需要告訴用戶(hù)此時(shí)此刻全鏈路的狀況，存在哪些問(wèn)題，如何解決。有了這些功能之后，能幫助用戶(hù)從小白成為數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家，分布式系統(tǒng)專(zhuān)家，財(cái)務(wù)安全專(zhuān)家。

二、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB架構(gòu)實(shí)現(xiàn)

下文從架構(gòu)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)與未來(lái)工作介紹POLARDB。下圖展現(xiàn)了POLARDB的整體架構(gòu)，藍(lán)色的線(xiàn)代表數(shù)據(jù)流，紅色的線(xiàn)為控制流。控制流主要負(fù)責(zé)POLARDB生命周期的管理，數(shù)據(jù)流展現(xiàn)數(shù)據(jù)在整個(gè)系統(tǒng)中流轉(zhuǎn)的情況。在設(shè)計(jì)POLARDB時(shí)遵循以下四個(gè)原則，第一為存儲(chǔ)計(jì)算分離，全用戶(hù)態(tài)，零拷貝。在架構(gòu)的存儲(chǔ)層使用三副本，采用變種raft算法，允許亂序的提交確認(rèn)和應(yīng)用，亂序也會(huì)引入一些問(wèn)題。在設(shè)計(jì)POLARDB時(shí)，大量采用新硬件，例如RDMA，3D XPOINT等。

下面介紹進(jìn)行存儲(chǔ)計(jì)算分離的原因，如下圖所示，上面一層為計(jì)算層，下面一層為存儲(chǔ)層，兩層使用RDMA連接。在計(jì)算層有一個(gè)主結(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)讀寫(xiě)請(qǐng)求，還有一些備結(jié)點(diǎn)，只負(fù)責(zé)接收讀請(qǐng)求。存儲(chǔ)計(jì)算分離的好處在于對(duì)一體化架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行水平切分，相當(dāng)于切成了兩層，對(duì)于這兩層以前必須使用相同的硬件，現(xiàn)在可以根據(jù)這兩層不同的特點(diǎn)定制不同的硬件策略。例如，在計(jì)算層更關(guān)注CPU和內(nèi)存，在存儲(chǔ)層更關(guān)注I/O響應(yīng)時(shí)間和I/O成本，所以分離之后，針對(duì)這兩層做出的硬件差別是很大的，這種差別又會(huì)帶來(lái)新的紅利，這些紅利又可以釋放給用戶(hù)，這就是有時(shí)候技術(shù)優(yōu)秀，成本還低的原因。在計(jì)算層，計(jì)算不持有數(shù)據(jù)，很方便進(jìn)行遷移，在存儲(chǔ)層，從原來(lái)大一統(tǒng)的架構(gòu)中拆分出來(lái)，可以針對(duì)存儲(chǔ)（分布式文件系統(tǒng)）有自己的復(fù)制策略，高可用的策略。相較于以前大一統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，如果對(duì)存儲(chǔ)做一些策略會(huì)干擾到計(jì)算，對(duì)計(jì)算做策略可能干擾到存儲(chǔ)。存儲(chǔ)分離出來(lái)后，很方便進(jìn)行池化，池化的好處在于沒(méi)有碎片，也不會(huì)有不均衡的情況出現(xiàn)。如果有不均衡，存儲(chǔ)層可以自己進(jìn)行遷移。存儲(chǔ)計(jì)算分離也能方便實(shí)現(xiàn)serverless。

下圖展示了全用戶(hù)態(tài)的設(shè)計(jì)，有用戶(hù)態(tài)的文件系統(tǒng)，有Libpfs(分布式文件系統(tǒng))，有本地類(lèi)似于網(wǎng)關(guān)的polarswitch，有用戶(hù)態(tài)的IO棧，用戶(hù)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)。POLARDB性能的提升很大一部分來(lái)自于全用戶(hù)態(tài)和對(duì)新硬件的利用。消除進(jìn)程切換，以及內(nèi)存拷貝帶來(lái)的收益非常大。

下圖是對(duì)文件系統(tǒng)的詳細(xì)解釋?zhuān)募到y(tǒng)的特點(diǎn)是使用POSIX API，對(duì)DB層的侵入較小。同時(shí)，它是一個(gè)靜態(tài)庫(kù)，直接鏈接到數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)程中。分布式系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)是通過(guò)PAXOS進(jìn)行同步的，帶來(lái)的好處是，多臺(tái)機(jī)器看到的是同一個(gè)目錄，當(dāng)用戶(hù)去操作目錄時(shí)，PAXOS可以在底部做一個(gè)串行，所以不會(huì)存在數(shù)據(jù)沖突的問(wèn)題。在每個(gè)計(jì)算層的節(jié)點(diǎn)上，都會(huì)有對(duì)元數(shù)據(jù)的緩存，目的是做訪(fǎng)問(wèn)加速。

下圖展示了ParallelRaft算法，亂序會(huì)讓寫(xiě)入加速，帶來(lái)接近翻倍的性能提升。

架構(gòu)也用到了大量的新硬件，如下圖所示，包括RDMA，3D XPOINT，演講者團(tuán)隊(duì)正在研究的Open-Channel SSD。雖然SSD已經(jīng)工業(yè)化很多年了，主流的存儲(chǔ)都是SSD，但是目前對(duì)SSD的應(yīng)用還存在很多問(wèn)題。因?yàn)镾SD的軟件和硬件并不是非常匹配，導(dǎo)致我們對(duì)SSD的使用存在浪費(fèi)，浪費(fèi)一方面來(lái)自性能以及壽命。Open-Channel SSD方式對(duì)IO性能和壽命的影響最終反映到成本上，都比以前有了很大的提升。

下圖展現(xiàn)了POLARDB和MySQL的對(duì)比結(jié)果，讀性能相較于MySQL提高了５－６倍，寫(xiě)性能提高了３倍左右。同時(shí)，性能也在不斷提升。

三、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB產(chǎn)品設(shè)計(jì)

接下來(lái)介紹一些產(chǎn)品設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，主要從五個(gè)維度設(shè)計(jì)產(chǎn)品，如下圖所示，首先是性能，應(yīng)該很方便地就能擴(kuò)展到上百萬(wàn)QPS，而且RT很低；存儲(chǔ)可以很方便的擴(kuò)展到100TB，也很方便的縮回來(lái)；彈性上，版本升級(jí)時(shí)，盡量做到零宕機(jī)，在存儲(chǔ)層，計(jì)算層可以方便進(jìn)行scale-up以及scale-out；目前100%能兼容MySQL5.6；在可用性方面，承諾99.95%的可用性，99.999%的可靠性。在數(shù)據(jù)安全方面，演講者團(tuán)隊(duì)會(huì)做定時(shí)的snapshot，并實(shí)時(shí)上傳到OSS，提供物理備份和邏輯備份。在可用性上，主結(jié)點(diǎn)和readonly結(jié)點(diǎn)可以很方便的進(jìn)行角色切換。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)上是讀寫(xiě)分離的，如下圖所示，有一個(gè)結(jié)點(diǎn)是主結(jié)點(diǎn)接收讀寫(xiě)請(qǐng)求，可以很方便地進(jìn)行scale-up，其他結(jié)點(diǎn)都是只讀結(jié)點(diǎn)，只讀結(jié)點(diǎn)可以很方便的進(jìn)行scale-out。讀能力和只讀結(jié)點(diǎn)的數(shù)量呈線(xiàn)性正比。

可擴(kuò)展性方面，如下圖所示，可以在計(jì)算層做scale-out和scale-up，從用戶(hù)看來(lái)存儲(chǔ)層是在做scale-up，但因?yàn)榈讓邮欠植际轿募到y(tǒng)，當(dāng)存儲(chǔ)水位比較高時(shí)可以很方便的加入新的存儲(chǔ)結(jié)點(diǎn)，所以本質(zhì)上是scale-out。

在數(shù)據(jù)遷移方面，如下圖所示，假設(shè)你是一個(gè)RDS的用戶(hù)，通過(guò)備份到OSS，在POLARDB的實(shí)例里加載OSS上的備份的數(shù)據(jù)新生成POLARDB的實(shí)例，也可以通過(guò)DTS進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的遷移。在未來(lái)還可以提供一種方式，將POLARDB做成slave，直接掛到RDS的結(jié)點(diǎn)上，把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的同步。如果用戶(hù)使用的是第三方商用的數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)镈TS支持的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型非常多，所以建議使用DTS。

在數(shù)據(jù)可靠性上，如下圖所示，目前在官網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)到的版本是在一個(gè)AZ里面的三副本。

未來(lái)工作中，在DB引擎層未來(lái)會(huì)提供多寫(xiě)的能力，而且數(shù)據(jù)庫(kù)引擎層會(huì)引入新的組件例如CacheFusion，最大提升計(jì)算層的性能。未來(lái)會(huì)支持更多的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，在存儲(chǔ)層會(huì)應(yīng)用更多新的硬件，對(duì)某些IO進(jìn)行加速，會(huì)用Open-Channel SSD對(duì)性能進(jìn)一步提升，成本進(jìn)一步降低。在掃描時(shí)，做計(jì)算下推，使回到計(jì)算層的數(shù)據(jù)盡量少。演講者希望現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)系的更緊密，能感知InnoDB的語(yǔ)義。

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