搭建自主可控的开放式大数据平台

日期: 2017-02-08 10:05:48 人气: -

搭建自主可控的开放式大数据平台

  记者:首先请对爱可生公司发展的历史和核心业务进行一个简单介绍。

  李恒:爱可生自2005年成立开始从事数据处理技术的研究,专注于企业数据处理技术支撑服务,是国内领先的 自主可控数据库集群平台产品供应商,为企业提供RDS云数据库服务、大数据处理平台技术服务和开放式数据库服务。历经十年发展,爱可生主营业务覆盖以企业数据处理技术为核心的软件研发、销售和技术服务,并提供基于开源数据库和大数据集群的整体解决方案。

  爱可生自主研发的产品包括面向大数据实时处理的分布式数据库集群软件、面向云计算的数据库即服务平台(DBaaS)、面向大数据分析的海量数据流式分析, 以及数据库高可用读写分离软件、跨数据中心灾备数据复制软件等。从数据平台咨询服务、自主可控的软件产品部署,到开源数据库产品技术支撑和数据运维服务,爱可生提供帮助企业建设以数据为中心的一站式解决方案。

  信息化建设在传统企业推进已有数十年之久,例如OA, ERP, CRM等运营支撑系统的建立,极大地提高了企业业务开展和运营的效率。这些在企业运营中长期积累的数据大多为结构化数据,存储于关系型数据库中。如何把关系型数据库和大数据平台进行结合,通过大数据平台提供多维数据统计、客户行为分析、即席流式数据趋势分析和机器学习处理算法模型,是爱可生作为企业数据处 理技术整体方案供应商早已涉足的领域,并在客户实践中摸索出一整套方法论和解决方案,在实际项目中通过咨询服务加上定制化产品实施服务的方式助力大数据分析结合传统的关系型数据库在企业形成落地方案。

  事务处理、数据一致性、严谨的结构化和在线交易查询的效率,是关系型数据库的主要特征和优势,这也是多年信息化建设中企业投入的重点领域。但是,在关系型 数据库中存储大量数据的代价是非常昂贵的,而且在接近PB规模时会达到一个极限。而在大数据解决方案中,存储数据的花费是随着数据量呈线性无限增长的,比关系型数据库更适合于大规模历史数据和非结构化数据的存储、统计、分析、和离线数据挖掘,从而极大的提高了企业对数据的应用能力。爱可生在多年企业数据服务中提炼的关系型数据库加大数据的整体解决方案,在传统企业和互联网企业中都具有巨大的客户群。

  2014年,爱可生荣获中国软件和信息服务在数据库领域的最佳解决方案奖项,面向金额核心交易系统的分布式数据库集群项目也得到上海软件和集成电路发展基 金的支持。目前客户包括中国银行、招商银行、中国银联、三大运营商、广电各大有线、中国人保、南方航空、宝钢、金风科技等各行业领先的公司。

  记者:您认为现阶段企业对数据库和数据处理技术主要需求体现在哪些方面?对于这些需求爱可生是如何来满足的?

  李恒:首先是高可用性,OA、ERP、CRM等信息系统的建立,极大地提高了企业业务开展和运营的效率,而这些系统的高效稳定运行是建立在数据平台稳定的基础上,因此数据库本身要具有高可用的特点,保障数据平台的稳定性。

  第二是可扩展,互联网+时代线上业务的普及,网上营销事件造成在线突发流量不可预估,数据平台要能随需扩展来增强数据处理能力,以应对互联网应用如业务面对突发流量时的处理难题。

  第三是具备开放式架构,来满足企业未来业务转型时,数据平台对大数据和云计算技术应用的支持能力。

  最后是数据安全性,尤其是在多数据中心灾备领域,数据平台要能保证跨数据中心的数据安全性。

  面对这些需求,爱可生依托多年以来在数据高可用领域的研发积累,提供数据库主备切换时严格不丢数据的解决方案。可扩展方面,从多机读写分离的水平扩展,到几十台以上规模服务器即分布式集群的扩展能力,提供比传统商业数据库软件更高的扩展能力。此外爱可生解决方案整合开源数据库,提供开放式标准和采用开放式 架构的数据平台,分布式集群可以支持整合主流大数据技术,数据库即服务平(DBaaS)也能支持云应用的敏捷性。数据安全上,尤其是针对企业跨数据中心,爱可生提供的灾备复制软件,可以实现同城数据中心严格不丢数据、恢复点目标(RPO)趋近于零的灾备标准。

  记者:互联网+时代,传统企业转型过程中,如何选择合适的数据处理解决方案?

  李恒:传统企业在向互联网转型时期,商业模式的改变,造成企业大量应用系统的重构和添置。采用商业化重量级数据库平台会给企业带来巨大成本和运维上的压力。基于开源数据库的自主可控多机数据库集群平台,成为在互联网转型压力下,企业最佳的基础数据处理技术平台选择。

  随着线上业务的普及,网上营销事件造成在线突发流量不可预估,以传统方式设计的数据系统不能随需扩展,造成移动互联网应用如互联网金融业务面对突发流量交易处理力不从心。而具有的弹性数据处理扩展能力的分布式集群,则能帮助企业应对这个难题。

  此外,银行金融保险等行业中,窗口服务模式向移动终端在线自服务模式转换,通过服务网点和窗口数量估算峰值压力设计的传统业务系统不能支撑移动终端自助化的压力需求,网络突发流量需要弹性伸缩性的数据库即服务平台(DBaaS)。

  互联网+时代下,传统行业业务模式的快速迭代试错,对IT支撑系统的敏捷性提出了苛刻的要求,数据平台需要为敏捷性和开发运维一体化提供有效支撑。此时,数据库即服务(DBaas)平台也能为快速业务迭代服务提供最佳实践。

  记者:爱可生所提供的数据库和数据平台解决方案核心优势体现在哪些方面?

  李恒:与市场上的外商相比,爱可生体现更多的是立足于自主可控和开放式可扩展平台。近几年,国家对于自主可控的要求不断提高,金融、电力、电信运营商等行业都把对于数据平台的自主可控与安全可信视为重点。

  传统行业的窗口服务模式正在迅速向在线移动终端自服务模式转换,网络突发流量需要弹性伸缩可扩展的云计算数据库服务支撑能力。爱可生秉承开放式技术架构,来引导传统行业的服务转型。

  此外,软件服务化是软件行业的发展趋势,爱可生的理念则是产品和服务深化耦合,服务带动产品,产品助力服务。在数据服务领域,产品和服务涵盖企业数据技术需求的方方面面,提供数据平台的架构设计、方案设计、开发、测试、实施、上线、运维、培训的一站式解决方案。

  数据库云平台方面,公司产品主要面向传统行业提供私有云上的数据库平台解决方案,公司产品能够满足在私有云环境中对数据库的可用性及数据一致性的更高要求。同时在企业应用的快速灵活性开发方面,作为核心的数据平台为DevOps开发运维一体化提供有效支撑。

  在数据库集群软件方面,公司基于无共享架构的分布式集群可以扩展到100台以上甚至更多,而目前世界上领先的基于共享架构的数据库集群的节点数仅为20台 服务器左右规模。公司的数据库集群软件主要面向传统行业的“互联网+”IT改造的通用化需求,应用领域更加广泛。

  记者:在数据处理领域,您认为爱可生未来有哪些发展机遇?

  李恒:在传统行业中,目前95%企业采用的仍是商业数据库,而且其中大部分是外商产品,在国家大力要求推广自主可控、安全可信的大背景下,自主的开源数据库厂商的市场空间很大。

  数据处理技术厂商一般需要经过较长的市场推广和优质的技术服务,才能逐渐形成具有一定规模的稳定客户群。一旦客户确定相关提供厂商,客户粘性大,通常可以针对解决方案形成层层推进式的持续和延展性营销。爱可生多年来积累了众多优质客户,有利于未来的持续增长。

  相对于金融、电信等行业,先进的数据处理技术在制造业的应用起步较晚,企业更需要一站式的解决方案,特别是针对某一种具体应用场景的总体方案,甚至是现场开发和运维服务,爱可生是具备这种能力的。

  此外,在制造业,来自车间机器设备的数据以结构化数据为主,大量的结构化数据处理需要具备海量数据存储能力的数据平台,还要有易访问和高可用的数据接口, 进行集中式数据存储与分析。大量结构性关系型数据依靠传统的单节点数据库无法处理,需要利用大数据和分布式数据库技术,这恰恰也是爱可生所提供解决方案的 优势。


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