华为突破分布式数据库和存储技术,打通数字化转型“雄关漫道”

华为突破分布式数据库和存储技术,打通数字化转型“雄关漫道”,第1张

2019年,我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型20阶段,需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出:IDC自2014年提出数字化转型以来,看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力,但是效果并不理想,有一些企业已经成功屹立在潮头,有一些企业在向上游进发,还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说,数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为,目前阶段来看,企业亟待解决的是数字化能力提升,包括:与业务的深入结合能力;数据处理和挖掘能力;以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力,因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型,对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提,对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高,企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”,需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化,智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合;智能主要指平台智能化和智能化能力输出;可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的,就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日,华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 80,作为新一代数据基础设施,诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示,千行百业正在加速智能化进程,越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施,加速迈向智能时代。
今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来,这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中,保证数据存储、调用等 *** 作的高可靠、高可用、高稳定,特别是满足金融级事物处理的ACID(原子性、一致性、隔离性和耐久性)要求,为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移,数据库技术也面临转型。

2018年,基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解,云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务,要分散到上百甚至上千台X86服务器上,而且还可能跨数据中心 *** 作,挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务,不能在断网或网络连接有问题时出错,也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月,中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”,与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路,同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进,为分布式数据库进入企业关键业务系统,提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商,早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库,在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上,进行了分布式、并行计算的改造,历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外,华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年,华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室,研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括:联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节,可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维,让数据库更高效、更智能,引领数据库架构的发展。

更进一步,本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构,华为引入AI管理和智能加速能力,率先推出了智能服务器FusionServer Pro;基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器;基于Ascend芯片的Atlas智能计算,实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合,大幅提升数据库性能。

汪涛强调,作为全球首款AI-Native数据库,GaussDB有两大革命性突破:第一,首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程,实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下,基于最优化理论,首创深度强化学习自调优算法,把业界平均性能提升60%。第二,支持异构计算,充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势,最大化数据库性能,在权威标准测试集TPC-DS上,华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中,数据管理解决方案除了需要分布式数据库外,为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求,计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构,就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库,本次发布的FusionStorage 80则是分布式存储架构,创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议,1套存储支持4类存储能力,适用于全业务场景混合负载,最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告,2018年第四季度》显示,2018年,软件定义存储市场达到了549%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升,分别达到了221%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可,在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 80采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速,使IOPS提升 20%,结合华为AI Fabric无损网络,时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累,FusionStorage 80在SPC-1的性能测试中,单节点性能达到了168万IOPS以及1ms以内时延,成为承载企业关键应用的新选择。

此外,通过华为云的云上训练及本地AI芯片,FusionStorage 80将智能管理贯穿业务使用的全生命周期,如业务上线前对存储资源的规划,使用过程中的风险预判及故障定位,大幅提升存储效率,帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调,新一代智能分布式存储FusionStorage 80通过重定义存储架构,从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升,引领存储智能化。首先,“Storage for AI”通过融合共享,让AI分析更高效。其次,“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理,从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商,辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展,辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展,分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后,首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储,进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期,最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性,顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作,助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是,华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合,把数据库的 *** 作下沉到存储节点,极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术,华为帮助用户提升数据中心的吞吐量,提升网络应用的可伸缩性,并且能自动调优。
除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外,华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域,从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面,华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作;在平台和工具层面,华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新;在标准组织和社区层面,华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说,华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布,是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合,能消除企业各业务系统数据孤岛,构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力,对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析,形成统一的全量数据和数据底座,实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化,可对基础设施进行高效的管理,为行业应用开发和迭代赋能,全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。(文/宁川)

一句话,是为了解决非分布式存储系统满足不了的存储瓶颈、性能瓶颈而产生的。
对了非分布式存储系统而言,数据量大、访问量大都会导致IO瓶颈,分布式存储通过把一个完整的数据集分片,存储到不同的节点中,每个节点都能对外提供服务来提高整个存储的存储能力、处理能力、快速响应能力。

1993年北京万方数据公司成立,成为国内第一家专业数据库公司。

1997年万方数据(集团)公司成立;国内第一家科技信息网站——中国科技情报网对外服务。

1999年万方数据(集团)公司在全国范围内建立300家服务中心。

2000年万方数据股份有限公司成立,在北京、上海、深圳、武汉、沈阳、西安成立分公司;“万方数据资源镜像系统”推出。

2001年“信息中国说”推广活动,遍及全国400所高校; 推出“万方数据医药镜像系统”; 与中国高等教育文献保障体系(CALIS)达成战略联盟。

2002年万方数据资源系统,镜像系统全面改版;成立数据加工子公司——北京智库泉数据处理有限责任公司。

2003年万方数据股份有限公司启动海外市场;通过ISO9001:2000质量管理体系认证;医药、通信、电力行业竞争情报系统分获“新产品证书”。

2004年“知识服务行”巡回讲座在全国各地展开; 上海子公司成立。

2005年万方数据成立五周年;从学术与产业结合的角度,通过论坛、展会、影视宣传等多种形式,融合专家学者及企业多方参与,将五周年庆典活动推向 。

2006年从信息资源服务转变为知识门户与技术服务;实现分布式存储及服务、构建全新电子商务平台中文知识链接门户深度开发;万方数据“知识服务”系统退出; “跨越检索,走向知识发现”产品发布会全国各省市全面推展。

2007年万方数据技术研究院成立,研究院跟踪研究国际行业发展趋势,立足于公司的中长期发展规划,开展基础性、前瞻性研究工作;万方数据成为DOI(Digital Object Identifier, 数字对象标识,它是科技信息资源整合与互联的重要标准)的唯一中文代理注册机构,从而将DOI带入中国; 万方数据“知识服务系统”推出;“跨越检索,走向知识发展”产品发布会在全国各省市全面推展。

2008年万方数据与中华医学会在北京签订了战略合作协议,获得中华医学会旗下115种医学核心期刊的独家数字出版权,这是信息服务商与信息资源源头首次合作的范例;“强强联合、开创共赢、开启数字服务未来之路——中华医学会数字化期刊系统”产品发布会在全国各省开展;“万方数据资源管理与服务系统”获2008年度北京市科学技术三等奖; “万方视频数据库服务软件”获上海市科学技术委员会颁发的“市重点新产品”奖;“万方数据库及用户系统软件”获上海市人民 颁发的“科学技术奖三等奖”; 万方数据创新资源服务系统软件V10获“上海市高新技术成果转化项目”认定; 成为国家奥林匹克文献信息中心合作伙伴; 图灵奖获得者、美国国家研究推进机构(CNRI)总裁Robert E Kahn博士以及CNRI Handle系统首席架构师Sam Sun先生来访; 万方数据等5家单位联合发起 “图书馆和数字对象唯一标识(DOI)研讨会”在京召开; 万方数据知识服务平台签约服务站点正式上线,打造在线服务新模式;“第六届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会”在广西南宁举行。

2009年与华中科技大学同济医学院联合成立“医学信息素质培育创新联合实验室”; 与中南大学湘雅医学院联合成立“医学知识服务创新联合实验室”;在三亚成功举办主题为“推动产业升级、实现合作共赢”的三亚论坛; 公司与中国科技期刊编辑学会、中国科学技术信息研究所共同主办的“第七届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会”在昆明举行,主题是“改革创新、科学发展”; 万方数据“中文数字对象标识(DOI)注册与服务系统”在“第三届中国数字出版博览会”获“创新技术奖”。

2010年举办万方数据成立十周年庆典活动;与中华医学会续签“中华医学会系列杂志数据库”独家合作协议;中国质检出版社(中国标准出版社)与万方数据战略合作签约;公司与中国科技期刊编辑学会、中国科学技术信息研究所等共同主办的第8届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会;知识服务平台推出移动阅读计划;知识服务平台个人用户站点和签约用户站点两站点合并用户登录和支付功能;在个人论文在线相似性检测系统的基础上,推出批量论文相似性检测工具;DOI成为ISO标准;在全国各地举办数图研讨班活动。

2011年凭借论文相似性检测技术和DOI注册技术中选新闻出版总署重大科技工程项目;成功举办主题为“推动技术创新 引领行业发展”的三亚论坛;在云南昆明召开“2011年学位论文管理交流会暨科研诚信与研究生教育研讨会”;在武汉、郑州、昆明、呼和浩特等地举办主题为“研讨数图应用新服务 进入知识服务新时代”的数图新服务应用研讨班。


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