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新一代公有云分布式數據庫——UCloud Exodus

UCloud關系型存儲研發(fā)部負責人羅成對第一個演講，他對新一代公有云分布式數據庫UCloud Exodus進行了詳細的介紹。羅成對首先介紹了UCloud云數據庫現狀，他表示，UCloud云數據庫于2013年上線商用、至今已經穩(wěn)定運營近6年，覆蓋全球29個可用區(qū)，服務上萬家企業(yè)用戶，實例數幾萬個，數據量達到10PB+，單用戶實例數達到6k+，單用戶數據量1.8PB。

羅成對接著簡單地介紹了UCloud云數據庫發(fā)展歷程，并指出了云數據庫目前面臨的運營痛點，即容量、性價比、性能、兼容性，而解決這四大痛點的方法，就是數據層和基礎設施層的共生復用。而UCloud Exodus就是這樣一個云數據庫，Exodus支持最主流的開源數據庫MySQL，協議完全兼容，通過融合最新軟硬件技術，包括RDMA、Skylake、SPDK、用戶態(tài)文件系統等，基于計算存儲分離新型架構，采用UCloud最新一代高性能分布式存儲系統，計算層采用深度定制的MySQL InnoDB引擎，架構設計上支持一主多從，通過這些設計，Exodus一舉解決了云數據庫容量、性能、性價比、兼容性四大痛點。最后，羅成對介紹了Exodus（UXDB）的開發(fā)計劃，并透露該產品會在2019年Q3進行公測。

羅成對的演講結束之后，緊接著進行的就是三場同時開始的開放式演講，分別是由UCloud LabU深度學習開發(fā)工程師范融帶來的演講AI PaaS平臺實踐、UCloud資深存儲研發(fā)工程師丁順帶來的數據庫高可用容災方案設計和實現以及奧思數據創(chuàng)始人&CTO李明宇帶來的演講技術內幕：分布式存儲中的數據分布算法。會場被分成了三個演講區(qū)域，每個演講區(qū)域都是人氣滿滿，討論熱烈。

AI PaaS平臺實踐

范融在演講中，首先說明了AI場景下做PaaS面臨的挑戰(zhàn)，諸如AI選型、AI開發(fā)周期、應用迭代、推理環(huán)境等痛點，并總結對AI PaaS平臺的需求。針對UCloud自己做AI公有云平臺和私有云解決方案，詳細的論述了UCloud利用公有云的規(guī)模效應和分時租賃特性，降低企業(yè)的AI轉型門檻，使廣大公有云用戶提供一套開箱即用的AI開發(fā)、測試、部署的一體化環(huán)境。最后，推而廣之論述在其遷移私有云過程中的演進和未來發(fā)展。

數據庫高可用容災方案設計和實現

UCloud云數據庫的資深研發(fā)工程師丁順，對傳統數據庫服務與高可用數據庫進行了對比，為解決數據庫宕機導致數據無法讀寫，而對運維、提供服務帶來更多便利的要求，高可用數據庫應運而生。面對高可用數據庫帶來的好處，丁順還詳細分析了業(yè)界典型高可用數據庫架構，并按照數據同步的方式進行了劃分，包括共享存儲、操作系統實時數據塊復制、基于主從的復制、基于一致性協議的復制四種數據同步的方式。

除此以外，他還詳細介紹了UCloud云數據庫產品UDB，UDB采用經典的主從模式設計，為了提高數據一致性，采用了半同步的模式，保證可靠性。他表示大規(guī)模高可用數據庫運維中日常要進行例行巡檢、定期容災演練很有必要。運維當中對高可用容災記錄要進行全方位記錄，并且切換失敗時候要進行及時的告警。

技術內幕：分布式存儲中的數據分布算法

分布式存儲作為數據存儲的主流方案，而數據分布算法作為分布式存儲最核心的技術之一，不僅僅要考慮到數據分布的均勻性、尋址的效率，還要考慮擴充和減少容量時數據遷移的開銷，兼顧副本的一致性和可用性。李明宇介紹了幾種典型的數據分布算法，并詳細敘述了計算復雜度低，均勻性較好的一致性哈希算法。

并就這一年大火的區(qū)塊鏈技術中的數據分布算法進行了討論，針對云存儲服務、企業(yè)級存儲系統，區(qū)塊鏈存儲等不用的存儲場景，對數據分布的需求也不盡相同，在一種算法無法滿足所有問題的情況下，分析各算法的優(yōu)缺點，助力開發(fā)者在具體應用中可以靈活選擇。

Kyligence：釋放大數據生產力

最后一個登場的是Kyligence云與生態(tài)合作部副總裁劉一鳴，他帶來了題為《Kyligence：釋放大數據生產力》的演講。大數據分析技術不斷涌現，海量數據處理能力與數據分析的門檻依舊很高，在查詢性能、數據建模易用性、語義模型表達能力、高并發(fā)響應等場景均存在最后一公里問題。針對數據分析生產力場景設計，劉一鳴詳細介紹了Kyligence在云端的業(yè)務實踐。