NineData，領先的多云數(shù)據(jù)管理平臺

前言：在云時代，開發(fā)者與企業(yè)需要怎樣的數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品，一方面提升開發(fā)者的效率加速企業(yè)發(fā)展，另一方面又需要保障數(shù)據(jù)安全。NineData（www.ninedata.cloud）則是嘗試在兩者之間找到平衡，讓開發(fā)者能夠高效率且安全的完成企業(yè)內部的數(shù)據(jù)管理，發(fā)掘企業(yè)數(shù)據(jù)價值。

百花齊放的數(shù)據(jù)時代

說“卷”并不合適，充分的競爭是可以給開發(fā)者/企業(yè)帶來實惠的，當下的數(shù)字化也只是開始，潛力還非常巨大，所以，這里用了“百花齊放”來形容當下的數(shù)據(jù)時代。這里用兩個“多”來具象化“百花齊放”這四個字。首先是云廠商多，這里簡單羅列了一下，就有十六家廠商之多。另外，數(shù)據(jù)庫也非常多，而且似乎還在變得更多。這里取了DB-Engines上10月份最新的數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站十月份一共統(tǒng)計了397個數(shù)據(jù)庫，這里列舉了其中的15到20個，一部分是這個全球這個流行度最高的數(shù)據(jù)庫，一部分是出現(xiàn)在DB-Engines榜單中的部分國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)與機遇

在這個百花齊放的數(shù)據(jù)時代，我們先看一下在數(shù)據(jù)管理場景下，有一些什么樣的挑戰(zhàn)。

在信息技術持續(xù)演進的過去幾十年里，已經(jīng)有一些傳統(tǒng)的、成熟的數(shù)據(jù)管理軟件和產(chǎn)品。這里列出來了一部分產(chǎn)品，包括OracleGoldengate、Informatica、SharePlex等，我們自己也都比較熟悉，有些也用得很多。我們注意到，這些產(chǎn)于云時代之前的產(chǎn)品，并不能很好適應當下的環(huán)境。

第一，是權限管理非常困難。這些產(chǎn)品大部分是本地客戶端，而企業(yè)內部的人非常多，開發(fā)人員少則是幾十，多則是幾百，要給每個人配置權限與賬號，管理起來其實非常困難。另外，當用這些客戶端工具的時候，企業(yè)內部操作審計也會非常困難。

第二，由于云廠商很多，數(shù)據(jù)會分布在不同的云廠商或者本地的IDC，此外，數(shù)據(jù)的種類也非常多，各種各樣的數(shù)據(jù)庫，導致數(shù)據(jù)流動也非常困難。而數(shù)據(jù)無法很流暢的流動起來，會導數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)變得困難。

第三，使用這些工具產(chǎn)品的時候，對業(yè)務的穩(wěn)定性挑戰(zhàn)非常大。這些產(chǎn)品和工具，大多數(shù)都是由開發(fā)人員作為本地客戶端使用，并且直連數(shù)據(jù)庫，直接向數(shù)據(jù)庫發(fā)送SQL請求，如果某一條SQL語句的性能不好，就可能讓在線的數(shù)據(jù)庫變慢甚至崩潰，以致于無法正常提供服務。

第四，這些產(chǎn)品通常都需要自己安裝和部署，在現(xiàn)在這個時代，每家企業(yè)都在非?？焖俸兔艚莸陌l(fā)展，企業(yè)需要將最重要的研發(fā)資源都投入到自己最核心的業(yè)務上，而不希望在基礎設施上花費過多的精力。所以，在這種情況下，這些軟件的部署、維護以及穩(wěn)定性的保障就會變得累贅。

NineData，全球領先的多云數(shù)據(jù)管理

這就是NineData（www.ninedata.cloud）產(chǎn)生的背景和原因，NineData要做的就是在這個多云時代，在這個數(shù)據(jù)庫百花齊放的時代，構建全球領先的多云數(shù)據(jù)管理平臺。

那么我們先來整體的看看來NineData，它有哪些產(chǎn)品能力，以及它在企業(yè)的數(shù)據(jù)架構中處于怎樣的一個位置。一般來說，一家企業(yè)可能會同時使用多家云廠商、本地IDC等環(huán)境下的多種不同的數(shù)據(jù)庫，在此之上，再構建企業(yè)自己的數(shù)據(jù)平臺。

那么，通常數(shù)據(jù)都需要在多個環(huán)境之間互相流動，例如需要構建容災、跨云遷移、構建只讀實例等。另外，數(shù)據(jù)有時候還需要在多個業(yè)務系統(tǒng)之間流動，例如，因為在線數(shù)據(jù)需要向搜索平臺流動，幫組企業(yè)構建實時搜索等；在線的數(shù)據(jù)還需要向數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺流動，幫助企業(yè)構建實時數(shù)據(jù)分析等。而數(shù)據(jù)在多個系統(tǒng)之間流動之后，為了保證數(shù)據(jù)質量，還需要對數(shù)據(jù)進行驗證與對比。

在日常的開發(fā)與運營中，企業(yè)的開發(fā)人員、BI人員、業(yè)務運營人員、DBA等，可能因為在線數(shù)據(jù)分析、驗證、問題排查等，都需要對數(shù)據(jù)進行讀取與操作。

這就是我們今天發(fā)布的NineData平臺向企業(yè)所提供的能力，以及通過上面的大圖展現(xiàn)了他在企業(yè)數(shù)據(jù)架構中的位置。從功能模塊上，NineData包括了四大塊，第一個是SQL開發(fā)，第二是數(shù)據(jù)備份，第三是數(shù)據(jù)復制，第四是數(shù)據(jù)對比。

NineData SQL開發(fā)

首先，來看一下“SQL開發(fā)”產(chǎn)品。在企業(yè)內部，也有許多傳統(tǒng)的開發(fā)工具和方案，例如DBeaver、Navicat、dbForge等，各個數(shù)據(jù)庫通常也會提供一些附帶的工具，例如MySQLWorkbench這樣的產(chǎn)品。另外呢，部分云廠商也會有一些自己產(chǎn)品提供給企業(yè)使用。但在實踐中，我們遇到了一些問題。

第一，訪問權限管理通常比較困難。因為這些客戶端的工具都是由開發(fā)人員獨立使用，那么，誰可以訪問哪個數(shù)據(jù)庫，有哪些權限，整個的管理就會非常困難。第二，使用這些工具的時候，開發(fā)人員需要直接連到數(shù)據(jù)庫上來，那么如果編寫的SQL語句性能不好，則可能會對生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生重大影響，留下穩(wěn)定性隱患。第三，在數(shù)據(jù)安全日益重要的今天，這些產(chǎn)品，通常缺乏審計以及敏感數(shù)據(jù)保護等功能。另外，如果在企業(yè)內部，禁止研發(fā)人員使用這些產(chǎn)品，將所有的數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)處理的工作都交由DBA來執(zhí)行的話，那么對整個企業(yè)的研發(fā)效率會有非常大的影響。

我們來看一下NineData的“SQL開發(fā)”產(chǎn)品，怎么解決這些問題。首先，他提供了完整的SQL窗口功能，可以幫助企業(yè)內部的所有開發(fā)人員去執(zhí)行在線的數(shù)據(jù)查詢，還支持完整的權限管理和審計日志等功能。這就讓開發(fā)者便捷的訪問在線數(shù)據(jù)的同時，又能保證安全。其次，它還支持“SQL任務”功能。通常為了保證生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定，很多的數(shù)據(jù)庫變更，需要在晚上或者凌晨去執(zhí)行，如果由DBA晚上執(zhí)行的話，一方面非常辛苦，另外，也非常容易出問題，那么，NineData的“SQL任務”就可以解決這些問題。使用該功能，研發(fā)人員或者DBA可以將自己的SQL變更定時的發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境，在這個發(fā)布的過程中，可以有多個審批的節(jié)點，由不同的人去把控風險。

此外，“SQL開發(fā)”模塊還提供了表設計/表編輯功能，通過GUI式的交互，讓你很簡單的就可以去設計一個表，該功能支持的數(shù)據(jù)類型非常廣泛，對每一個數(shù)據(jù)類型的選項也支持的非常完整。第三，是支持敏感數(shù)據(jù)的管理。如果你打開了某個數(shù)據(jù)庫的敏感數(shù)據(jù)管理功能，它會自動去發(fā)現(xiàn)在這個實例中是不是有敏感數(shù)據(jù)，如果有的話，那么當用戶去查詢這個敏感數(shù)據(jù)的時候，默認的會對這些數(shù)據(jù)進行遮掩保護，用戶需要額外的權限才能看到這些敏感數(shù)據(jù)。另外，這里支持的是列粒度的權限管理，當用戶當他只需要查某一列的時候，可以單獨申請某列的權限，另外所有的這些SQL查詢功能，都支持很好的權限管理和審計，幫助企業(yè)更好的保護線上數(shù)據(jù)安全的同時，也讓開發(fā)人員能夠更高效的去完成日常業(yè)務開發(fā)。

簡單的概括NineDataSQL開發(fā)產(chǎn)品的常見使用場景如下。第一，在日常的業(yè)務開發(fā)中，用它去做SQL查詢與開發(fā)。第二，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的直接查詢。另外，可以使用該功能去做生產(chǎn)變更的發(fā)布。NineData支持完整的權限管理、審計日志以及敏感數(shù)據(jù)保護等能力，可以非常好的保護企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。

NineData數(shù)據(jù)備份和恢復

接下來，要介紹的是NineData的“數(shù)據(jù)備份和恢復”。

我們都說，現(xiàn)在是一個數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)是企業(yè)最核心的資產(chǎn)。但是，數(shù)據(jù)安全卻面臨著諸多的挑戰(zhàn)，并且，因為這些挑戰(zhàn)對于單個企業(yè)來說并不頻發(fā)，所以讓這些安全挑戰(zhàn)看起來很隱蔽。這些挑戰(zhàn)包括了人為操作失誤、應用程序錯誤、惡意軟件攻擊與勒索、硬件失敗以及其他的一些不可抗力等，都會給數(shù)據(jù)安全帶來風險。此外，相比于其他類型數(shù)據(jù)的備份，數(shù)據(jù)庫的備份管理又更加復雜。備份數(shù)據(jù)庫通常需要將數(shù)據(jù)文件和日志文件一起備份，很多時候配置文件也要一起備份，有時候，即便是沒有正確備份配置文件，也會導致數(shù)據(jù)無法正常的恢復。另外，數(shù)據(jù)庫的種類繁多，也增加了其備份的復雜性，如果想構建一個可以這個按時間點恢復的備份方案通常都比較復雜，想實現(xiàn)比較好的RPO和RTO保障并不容易。我們來看一下傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫備份方案，看看有哪些優(yōu)點和缺點，這里列了一部分備份產(chǎn)品和方案，在我們實踐中發(fā)現(xiàn)，這些方案要么就是顆粒度太大了，要么太小了。例如Cohesity、Rubrik，所提供的備份能力粒度就比較大，通常只適合文件備份或者虛擬機備份等。又如數(shù)據(jù)庫或者一些開源廠商所提供的單一的備份軟件，如XtraBackup、smydumper、以及每個數(shù)據(jù)庫自己提供的備份程序，他們的備份粒度又太小，他們通常只支持單個實例的備份。要構建一個企業(yè)級的備份方案，還有哪些挑戰(zhàn)和問題？這里概括了幾個點，第一，如果要構建一個完整的企業(yè)級備份方案，則需要做對應的機房建設、存儲建設、網(wǎng)絡建設等，而且對這些基礎設施要求都很高，這帶來的初始成本就非常高，而且規(guī)劃建設的時間也非常長。第二，如果要構建一個異地數(shù)據(jù)災備的話，那么前面所說的這些成本和時間的投入又要翻倍。所以，總的來說，需要投入的時間、人力和金錢成本都非常高。

我們看一下NineData如何解決這些問題。首先，它的配置非常簡單，是一個SaaS化的服務，一分鐘就可以完成整個的備份任務配置。第二，它可以達到RPO幾乎等于零的效果。另外，它的備份性能也會非常高，10分鐘可以完成100GB備份，可以滿足絕大多數(shù)線上備份的訴求。另外我們還提供了超越業(yè)界所有的產(chǎn)品，并且非常實用的功能，就是對數(shù)據(jù)備份的實時查詢。也就是說，在備份完成后，就立刻可以查詢到備份中的數(shù)據(jù)，不需要去做恢復。這樣就可以很好的去驗證備份的有效性。第二，當數(shù)據(jù)發(fā)生故障的時候，也不需要花費非常長的時間，先去做數(shù)據(jù)恢復，就可以直接對歷史的數(shù)據(jù)進行查詢和恢復。

具體來說，該功能有如下模塊。第一，它可以提供數(shù)據(jù)備份的能力，包括全量備份、單表備份、結構備份以及日志備份。第二，可以做對應的恢復，包括按時間點恢復，且RPO接近于零。另外，可以支持實時的備份數(shù)據(jù)查詢，做快速的數(shù)據(jù)校驗，也可以做簡單的數(shù)據(jù)分析，這個是我們產(chǎn)品默認自帶的功能，無需做任何的額外的配置。另外，它天然就支持全國數(shù)十個區(qū)域，可以選擇將數(shù)據(jù)拷貝到異地區(qū)域實現(xiàn)跨區(qū)域的數(shù)據(jù)容災。此外，還有失敗告警、周期性備份等相關功能。

再簡單的來看一下數(shù)據(jù)備份和恢復在企業(yè)內部有哪些典型的使用場景。首先，可以用它快速的去構建一個企業(yè)級備份的方案，具備高性能、按時間點恢復、快速查詢驗證等；第二，它可以幫助企業(yè)快速的構建一個跨區(qū)域的備份，幫企業(yè)滿足等保等行業(yè)合規(guī)的需求。

NineData數(shù)據(jù)復制

接下來，來看一下NineData的第三個產(chǎn)品：數(shù)據(jù)復制。

先看一下傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)復制方案，它在當下面臨著哪些挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的復制方案我這里列了幾個，例如Oracle GoldenGate、Informatica、SharePlex等，另一個國內用戶用得比較多的是自建開源的Canal，此外，各個云廠商也會提供一些數(shù)據(jù)復制和流動的產(chǎn)品或者方案。

這些方案大多需要自己搭建，安裝配置成本通常都非常高。而且，由于數(shù)據(jù)庫本身運行的SQL，包括DDL、DML等，非常多也非常復雜，如果長時間運行這些方案，都容易遇到各種各樣的穩(wěn)定性問題。一般，這些方案對于新的數(shù)據(jù)庫或者新的版本支持都有一定的滯后，導致這些方案的長期穩(wěn)定性比較差。云廠商也提供了一些方案，但大多數(shù)“寬進嚴出“。使用這些產(chǎn)品時，從其他云遷移到過來會比較容易，但是如果想將數(shù)據(jù)遷出去，則會遇到各種各樣的限制甚至就直接不支持。

另外，同構數(shù)據(jù)和異構數(shù)據(jù)的適配通常都很困難。不同的數(shù)據(jù)庫由于其特性差異大，架構原理也不一樣，數(shù)據(jù)類型也不同，這些都導致異構數(shù)據(jù)復制困難，而這也就最終會阻礙企業(yè)去發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的價值。

NineData的數(shù)據(jù)復制產(chǎn)品，它是一個多云全托管的服務，支持阿里云、騰訊云等國內外主流的云廠商。另外，這是一個全托管服務，只需做一些簡單的配置，就能擁有一個非常好的、長期穩(wěn)定運行的數(shù)據(jù)復制鏈路。NineData同時支持同構和異構復制，不管是MySQL到MySQL，還是MySQL到可ClickHouse，都可以支持的非常好。另外，它的性能也非常好，TPS可以支持到10萬，可以滿足企業(yè)絕大多數(shù)在線的數(shù)據(jù)復制訴求。下面這個架構圖，就是數(shù)據(jù)復制所具備的主要的產(chǎn)品能力，包括遷移時預檢查、結構和對象遷移，全量數(shù)據(jù)遷移，增量數(shù)據(jù)遷移，以及在整個數(shù)據(jù)完成復制之后，支持對兩端數(shù)據(jù)的對比和校驗。

數(shù)據(jù)復制底層使用了基于增量日志解析的技術，可以讓線數(shù)據(jù)復制的同時，減少對生產(chǎn)庫性能的影響。NineData還支持庫/表/字段三級映射，很好的實現(xiàn)異構場景下的數(shù)據(jù)復制。

企業(yè)最最常見的復制場景包括如下情況。最常見的應該是OLTP到OLAP以及大數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)流動，比如說數(shù)據(jù)倉庫的構建、數(shù)據(jù)湖的構建、實時分析系統(tǒng)的構建等。第二個比較常見的是OLTP與OLTP數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)流動。例如，需要構建一個雙活的災備，或者要從一個云廠商A遷移到云廠商B，或者需要構建一個用于只讀的分析庫等。

另外還有一比較常見的場景是OLTP數(shù)據(jù)到其他的應用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流動，例如到消息系統(tǒng)、搜索系統(tǒng)等，如果數(shù)據(jù)同步到消息系統(tǒng)，其他業(yè)務系統(tǒng)就可以很好的對這些數(shù)據(jù)再做新的分析和處理。

我們相信讓數(shù)據(jù)更好的流動起來，就可以幫助企業(yè)更好的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

NineData數(shù)據(jù)對比

最后，來看看NineData的數(shù)據(jù)對比。目前市面上有一些零散的數(shù)據(jù)對比產(chǎn)品，例如前面提到的Navicat、dbForge等，這些工具也支持數(shù)據(jù)對比，但是有如下的問題，首先，它是一個客戶端的，它不能長時間的對在線的數(shù)據(jù)進行對比。第二，也因為是客戶端的原因，它的性能也非常有限，通常只適合于小數(shù)據(jù)量的對比，比如適用于幾千、幾萬的數(shù)據(jù)量。

但是，實際情況比較復雜。例如，通常每一家企業(yè)至少都有多套環(huán)境，包括開發(fā)測試環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境、預發(fā)環(huán)境、性能測試環(huán)境等，由于企業(yè)應用迭代速度很快，所以要保障多套環(huán)境下的數(shù)據(jù)結構一致就很難。第二，在海量的數(shù)據(jù)發(fā)生流動以后，數(shù)據(jù)不一致是非常常見的。第三，即便是在線實時同步的系統(tǒng)，不管是數(shù)據(jù)庫的主備復制也好，或者是容災復制也好，或者只讀復制也好，在這些動態(tài)復制的過程中，由于各種原因，也會出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)不一致。

這些場景都可以使用”NineData數(shù)據(jù)對比”去解這。它有幾個大的功能模塊，包括結構對比、全數(shù)據(jù)量對比，另外它可以支持快速對比和周期性對比等。

該功能在完成了數(shù)據(jù)或者結構對比之后，可以快速的生成修復差異的DDL或DML語句，如果去目標庫上執(zhí)行這些SQL，就可以讓兩個數(shù)據(jù)庫快速的達到一致的狀態(tài)。NineData還會根據(jù)數(shù)據(jù)庫本身的壓力進行并發(fā)度的自動降級，如果數(shù)據(jù)庫帶來的壓力太大，或者數(shù)據(jù)庫本身的壓力太大了的話，那么它就會自動降低對比的速度，從而優(yōu)先保障數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定。

我們來看看使用數(shù)據(jù)對比的常見場景。包括，前面提到的多環(huán)境下的數(shù)據(jù)結構對比，以及在構建了多活多區(qū)域容災的時候數(shù)據(jù)一致性校驗，或者從IDC遷移到云上之后的數(shù)據(jù)一致性的對比。通過NineData的數(shù)據(jù)對比產(chǎn)品，可以更好的保障企業(yè)的數(shù)據(jù)質量。

這是一個百花齊放的時代，在這之中，NineData致力于構建于全球領先的多云數(shù)據(jù)管理平臺。

關于作者

周振興，是NineData的聯(lián)合創(chuàng)始人，致力于解決云時代的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)。周振興是數(shù)據(jù)庫領域的一名老兵了，是OracleACE（MySQL方向），也是《高性能MySQL》第三、四版的譯者。2009年，加入了阿里數(shù)據(jù)庫團隊，在這個團隊供職12年，是阿里數(shù)據(jù)庫架構演進的核心人員，從早期的去IOE，再到全面分布式支持歷屆的雙十一。之后，則在阿里云上將集團的數(shù)據(jù)庫技術全面云化，服務更多客戶。

審核編輯 黃昊宇