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華為云數(shù)據(jù)創(chuàng)新Lab時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理正式上線(xiàn)對(duì)外商用

華為開(kāi)發(fā)者社區(qū) ? 來(lái)源:華為開(kāi)發(fā)者社區(qū) ? 作者:華為開(kāi)發(fā)者社區(qū) ? 2021-09-04 11:28 ? 次閱讀

據(jù)研究機(jī)構(gòu)Forrester預(yù)測(cè),物聯(lián)網(wǎng)所帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值要比互聯(lián)網(wǎng)高30倍,到2020年,中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)將成長(zhǎng)為一個(gè)超過(guò)五萬(wàn)億規(guī)模的巨大市場(chǎng)。

5GAI區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)加速融合。在智能互聯(lián)的愿景中,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的機(jī)器、設(shè)備和傳感器收集的數(shù)據(jù),通過(guò)人工智能技術(shù)進(jìn)行分析與關(guān)聯(lián),以更有意義的方式服務(wù)用戶(hù)。然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),“時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)”成為企業(yè)面臨的“必答題”。

高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),是物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)底座

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是一種針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行垂直優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù),專(zhuān)門(mén)用于存儲(chǔ)和管理時(shí)序數(shù)據(jù)。向宇舉例到,某個(gè)酒店在晚上8:00有200個(gè)房間被入住,那個(gè)8:00時(shí)間點(diǎn)上存儲(chǔ)的200的數(shù)字就是時(shí)序數(shù)據(jù)。

在物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)維監(jiān)控場(chǎng)景下,如服務(wù)器CPU和內(nèi)存使用量、電動(dòng)汽車(chē)的工況數(shù)據(jù)、或是應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)指標(biāo)等等,各種被采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)多達(dá)千萬(wàn)甚至上億,甚至一次采集的指標(biāo)數(shù)據(jù)就可能超過(guò)數(shù)10GB,這些數(shù)據(jù)都必須要在規(guī)定時(shí)間內(nèi)全部寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)。并且,指標(biāo)數(shù)據(jù)通常間隔幾秒就會(huì)被采集一次,如此海量的時(shí)序數(shù)據(jù)必然要求數(shù)據(jù)庫(kù)要具備大并發(fā)寫(xiě)入能力和很高的數(shù)據(jù)壓縮效率。

此外,時(shí)序業(yè)務(wù)通常還需要將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出來(lái),以近乎實(shí)時(shí)的可視化方式展現(xiàn),方便分析和決策,這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)性能也有著嚴(yán)格的要求。在這種場(chǎng)景下,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最大的問(wèn)題在于數(shù)據(jù)缺少壓縮,查詢(xún)效率低下,時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)一開(kāi)始就被設(shè)計(jì)為高吞吐、低時(shí)延、高數(shù)據(jù)壓縮率,以滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)維監(jiān)控場(chǎng)景下對(duì)性能和儲(chǔ)存成本的訴求。也正是因?yàn)闀r(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的這些特點(diǎn),在制造業(yè)、銀行金融、社交媒體、能源、智慧家居等行業(yè)領(lǐng)域都有大量的應(yīng)用場(chǎng)景。

凝結(jié)10多年軟硬件技術(shù)經(jīng)驗(yàn),未來(lái)挑戰(zhàn)重重

根據(jù)IDC的一份白皮書(shū)預(yù)測(cè),到2025年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到175ZB,這其中30%為時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是在最近10年才真正發(fā)展起來(lái),這期間出現(xiàn)了許許多多的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),光DBEngines網(wǎng)站收錄的全球時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)就多達(dá)有30多種。

向宇談到,相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)略微簡(jiǎn)單一些,沒(méi)有復(fù)雜的事務(wù)支持,也沒(méi)有針對(duì)單條數(shù)據(jù)的更新和刪除操作。但要做好一個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)并非易事,就像造車(chē)一樣,要造好一輛車(chē),單純購(gòu)買(mǎi)零件組裝測(cè)試是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,還需要考慮質(zhì)量、性能、舒適性、功能性、安全性等等,一輛車(chē)凝結(jié)著人類(lèi)智慧與文化的結(jié)晶。

打造一款時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),需要凝結(jié)數(shù)十年數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域發(fā)展的硬件和軟件技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),如存儲(chǔ)、安全、分布式系統(tǒng)、編譯、算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、架構(gòu)設(shè)計(jì)等等,更要做到系統(tǒng)安全、可靠、穩(wěn)定、高效和多場(chǎng)景通用。“未來(lái)會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)希望利用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘出更多有價(jià)值的信息,時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在海量時(shí)間線(xiàn)管理、數(shù)據(jù)壓縮、讀寫(xiě)性能等方面正面臨著巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。”向宇講到。

云原生存算分離架構(gòu),華為云數(shù)據(jù)創(chuàng)新Lab實(shí)踐

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),作為整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)底座,同時(shí)也是云廠(chǎng)商基礎(chǔ)設(shè)施的重要部分。作為全球云服務(wù)提供商,華為云的迅速發(fā)展,其背后是大量基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)張,如何能把所有的基礎(chǔ)設(shè)施和云服務(wù)完全監(jiān)控起來(lái),是擺在運(yùn)維團(tuán)隊(duì)面前不得不去解決的技術(shù)問(wèn)題。現(xiàn)有的開(kāi)源時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不能滿(mǎn)足華為云監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)日益增長(zhǎng)的訴求,監(jiān)控指標(biāo)數(shù)量從數(shù)百萬(wàn)迅速增加到數(shù)十億,每秒數(shù)據(jù)寫(xiě)入量從數(shù)億條迅速增長(zhǎng)到數(shù)十億條,迫切需要一款自研的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)可以支撐運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的監(jiān)控系統(tǒng)。

在2018年開(kāi)始,向宇所在的華為云數(shù)據(jù)創(chuàng)新Lab開(kāi)始著眼于未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)維監(jiān)控場(chǎng)景下的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理,自研時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Influx)。在經(jīng)過(guò)內(nèi)部場(chǎng)景的驗(yàn)證后,GaussDB(for Influx)于2020年正式上線(xiàn)對(duì)外商用。

GaussDB(for Influx)采用云原生存儲(chǔ)與計(jì)算分離架構(gòu),支持分鐘級(jí)彈性節(jié)點(diǎn)擴(kuò)縮容,做到不遷移數(shù)據(jù)的同時(shí)還把事情給做了;支持億級(jí)時(shí)間線(xiàn),每天萬(wàn)億條數(shù)據(jù)寫(xiě)入不是問(wèn)題;支持?jǐn)?shù)據(jù)無(wú)損壓縮,采用自適應(yīng)數(shù)據(jù)壓縮算法,將數(shù)據(jù)壓縮比提高到1:20;運(yùn)用MPP架構(gòu)、向量化、預(yù)聚合等相關(guān)技術(shù),相比開(kāi)源的OpenTSDB、InfluxDB等時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)于像單時(shí)間線(xiàn)條件查詢(xún)和多維聚合查詢(xún)這類(lèi)在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中較為常見(jiàn)的查詢(xún),性能上有很大幅度的提升。

向宇介紹到,華為云的一個(gè)業(yè)務(wù)從Cassandra切換到GaussDB(for Influx)后,計(jì)算節(jié)點(diǎn)從總共39個(gè)(熱集群18個(gè),冷集群9個(gè),大數(shù)據(jù)分析集群 12個(gè))降低到了9個(gè)節(jié)點(diǎn),縮減4倍計(jì)算節(jié)點(diǎn)。存儲(chǔ)空間消耗從每天1TB降低到100GB以?xún)?nèi),縮減10倍存儲(chǔ)空間消耗。

目前華為云時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Influx)已經(jīng)服務(wù)15+內(nèi)部和外部客戶(hù),已成為華為云基礎(chǔ)設(shè)施重要組成部分。

研發(fā)之路沒(méi)有現(xiàn)成的參考答案,迎難而上正面“剛”

回想時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Influx)研發(fā)過(guò)程的時(shí)候,向宇說(shuō)道,一個(gè)系統(tǒng)從誕生到成熟,往往伴隨著長(zhǎng)期的Bug修復(fù)和結(jié)合場(chǎng)景的持續(xù)優(yōu)化。因?yàn)槿魏稳硕紵o(wú)法提前把所有的應(yīng)用場(chǎng)景都想到并且測(cè)試覆蓋到,GaussDB(for Influx) 也不例外。

當(dāng)初研發(fā)GaussDB(for Influx)時(shí),向宇團(tuán)隊(duì)遇到的第一個(gè)問(wèn)題就是“進(jìn)程O(píng)OM(內(nèi)存耗盡觸發(fā)操作系統(tǒng)保護(hù)機(jī)制)退出”。大家都知道,出現(xiàn)OOM只可能有兩個(gè)原因,一是內(nèi)存泄漏,二是內(nèi)存真實(shí)使用過(guò)多。

眾所周知,數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)是存放到磁盤(pán)文件,高效率的數(shù)據(jù)檢索往往需要在內(nèi)存中建立文件索引,方便快速定位數(shù)據(jù)在文件中的位置。在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中,當(dāng)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中保留的時(shí)間越長(zhǎng),數(shù)據(jù)文件就會(huì)越大,文件數(shù)量也就越多。程序重啟過(guò)程中,需要將每個(gè)數(shù)據(jù)文件的元數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存組織為索引,這里的元數(shù)據(jù)主要包括當(dāng)前文件存放有多少時(shí)間線(xiàn),每個(gè)時(shí)間線(xiàn)的數(shù)據(jù)在文件中的偏移量等等。在運(yùn)維監(jiān)控的場(chǎng)景下,時(shí)間線(xiàn)的數(shù)量是呈指數(shù)增長(zhǎng),當(dāng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間線(xiàn)超過(guò)億級(jí),虛擬機(jī)規(guī)格不變的情況下,問(wèn)題出現(xiàn)了,元數(shù)據(jù)無(wú)法全部存放內(nèi)存再轉(zhuǎn)化為索引,于是程序出現(xiàn)OOM無(wú)法重啟。

向宇進(jìn)一步闡述道,時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)難就難在這里,因?yàn)榻^大部分用戶(hù)或者場(chǎng)景不會(huì)達(dá)到出現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)間線(xiàn)和數(shù)據(jù)量,面對(duì)計(jì)算資源有限,而數(shù)據(jù)量太大的情況,行業(yè)中并無(wú)行之有效的現(xiàn)成方法,解決這樣的問(wèn)題,往往需要結(jié)合技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。舉個(gè)例子,程序重啟過(guò)程中加載元數(shù)據(jù),為避免在內(nèi)存積壓太多數(shù)據(jù),可以選擇限流的方式,那么每次處理的數(shù)據(jù)量閾值應(yīng)當(dāng)如何設(shè)置就依賴(lài)長(zhǎng)期的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),太大可能問(wèn)題還會(huì)存在,太小又耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)。

“有問(wèn)題不可怕,可怕的是沒(méi)有問(wèn)題。當(dāng)問(wèn)題發(fā)生時(shí),我們的選擇是正面‘硬剛’,出現(xiàn)一個(gè)消滅一個(gè)!”向宇談到。不難看出,也正是他們的這種不畏艱難,用“匠人”精神開(kāi)發(fā)出華為云基礎(chǔ)設(shè)施重要組成部分,并且已經(jīng)服務(wù)15+內(nèi)部和外部客戶(hù)的華為云時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Influx)。

原文標(biāo)題:爆文速遞| 華為云專(zhuān)家向宇:工欲善其事必先利其器,才能做數(shù)據(jù)的“管家”

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    創(chuàng)新打造生態(tài) 恩智浦首個(gè)實(shí)驗(yàn)室正式上線(xiàn)運(yùn)營(yíng)

    恩智浦半導(dǎo)體近期宣布其首個(gè)全線(xiàn)上實(shí)驗(yàn)室——人工智能創(chuàng)新實(shí)踐平臺(tái)實(shí)驗(yàn)室正式上線(xiàn)運(yùn)營(yíng)。這一創(chuàng)新舉措標(biāo)志著恩智浦在打造生態(tài)領(lǐng)域邁出了堅(jiān)實(shí)的一步
    的頭像 發(fā)表于 04-29 11:30 ?749次閱讀

    時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是什么?時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)

    時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是一種在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有高效和專(zhuān)門(mén)化能力的數(shù)據(jù)庫(kù)。它主要用于存儲(chǔ)和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),比如傳感器
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    身份統(tǒng)一管理創(chuàng)新與優(yōu)化|華為 OneAccess 應(yīng)用身份管理服務(wù)的 2023 年

    企業(yè)亟待解決的首要課題。 華為 OneAccess 是華為在應(yīng)用身份管理服務(wù)領(lǐng)域的重要創(chuàng)新
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    華為推出全新數(shù)據(jù)湖解決方案及全閃存新品

    近日,華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)新春新品發(fā)布會(huì)上,向全球展示了其全新的數(shù)據(jù)湖解決方案,以及專(zhuān)為商業(yè)市場(chǎng)與分銷(xiāo)市場(chǎng)設(shè)計(jì)的全閃存存儲(chǔ)新品。這些
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