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新一代公有云分布式數(shù)據(jù)庫——UCloud Exodus

UCloud關(guān)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(shù)據(jù)庫UCloud Exodus進行了詳細的介紹。羅成對首先介紹了UCloud云數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀，他表示，UCloud云數(shù)據(jù)庫于2013年上線商用、至今已經(jīng)穩(wěn)定運營近6年，覆蓋全球29個可用區(qū)，服務(wù)上萬家企業(yè)用戶，實例數(shù)幾萬個，數(shù)據(jù)量達到10PB+，單用戶實例數(shù)達到6k+，單用戶數(shù)據(jù)量1.8PB。

羅成對接著簡單地介紹了UCloud云數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程，并指出了云數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)層和基礎(chǔ)設(shè)施層的共生復(fù)用。而UCloud Exodus就是這樣一個云數(shù)據(jù)庫，Exodus支持最主流的開源數(shù)據(jù)庫MySQL，協(xié)議完全兼容，通過融合最新軟硬件技術(shù)，包括RDMA、Skylake、SPDK、用戶態(tài)文件系統(tǒng)等，基于計算存儲分離新型架構(gòu)，采用UCloud最新一代高性能分布式存儲系統(tǒng)，計算層采用深度定制的MySQL InnoDB引擎，架構(gòu)設(shè)計上支持一主多從，通過這些設(shè)計，Exodus一舉解決了云數(shù)據(jù)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(chǎn)品會在2019年Q3進行公測。

羅成對的演講結(jié)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(shù)據(jù)庫高可用容災(zāi)方案設(shè)計和實現(xiàn)以及奧思數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CTO李明宇帶來的演講技術(shù)內(nèi)幕：分布式存儲中的數(shù)據(jù)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(yīng)用迭代、推理環(huán)境等痛點，并總結(jié)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(yīng)和分時租賃特性，降低企業(yè)的AI轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)庫高可用容災(zāi)方案設(shè)計和實現(xiàn)

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

除此以外，他還詳細介紹了UCloud云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品UDB，UDB采用經(jīng)典的主從模式設(shè)計，為了提高數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫運維中日常要進行例行巡檢、定期容災(zāi)演練很有必要。運維當中對高可用容災(zāi)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(shù)內(nèi)幕：分布式存儲中的數(shù)據(jù)分布算法

分布式存儲作為數(shù)據(jù)存儲的主流方案，而數(shù)據(jù)分布算法作為分布式存儲最核心的技術(shù)之一，不僅僅要考慮到數(shù)據(jù)分布的均勻性、尋址的效率，還要考慮擴充和減少容量時數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分布算法，并詳細敘述了計算復(fù)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(shù)中的數(shù)據(jù)分布算法進行了討論，針對云存儲服務(wù)、企業(yè)級存儲系統(tǒng)，區(qū)塊鏈存儲等不用的存儲場景，對數(shù)據(jù)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(yīng)用中可以靈活選擇。

Kyligence：釋放大數(shù)據(jù)生產(chǎn)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(shù)據(jù)生產(chǎn)力》的演講。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷涌現(xiàn)，海量數(shù)據(jù)處理能力與數(shù)據(jù)分析的門檻依舊很高，在查詢性能、數(shù)據(jù)建模易用性、語義模型表達能力、高并發(fā)響應(yīng)等場景均存在最后一公里問題。針對數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)力場景設(shè)計，劉一鳴詳細介紹了Kyligence在云端的業(yè)務(wù)實踐。