這4個技巧幫助您選擇雲端計算資料庫

安全劍客發表於2020-08-23
關聯式資料庫的應用已經有了半個世紀的歷史,其各種子類別(如文件、鍵值資料庫和快取資料庫)是IT領域中長期存在的部分。很多人可能會認為資料庫創新的時代已經過去了。但是,雲端計算基礎設施和服務的興起為這個原本停滯不前的市場注入了新的活力。

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主要的雲端計算提供商最初將資料庫作為應用程式使用,以便在通用計算例項上執行,但很快就開始使用更高階別的應用程式服務來擴充套件其IaaS產品。雲端計算資料庫已經成為技術開發的關鍵領域,雲端計算提供商可以透過啟動不同型別的資料庫來滿足業務需求來進行競爭。

瞭解市場

調研機構Gartner公司認為,雲端計算是資料庫市場的未來。該公司預測,到2022年,將有75%的資料庫部署在雲中。這一數字基於客戶對新應用程式和現有應用程式的查詢和訪問,這些應用程式正在以越來越快的速度向雲端遷移,預計這一趨勢將會加速。

例如,在Gartner公司釋出的2019年資料庫市場份額排名中,AWS公司排名第三,高於2013年的第七位。事實上,AWS公司資料庫分析師收到大部分查詢資訊都與雲平臺有關。而且,由於託管公共雲服務的彈性、可擴充套件性以及按需性質,在雲中進行的創新可能無法在內部部署複製。

此外,Gartner公司估計,2018年雲端計算資料庫收入佔整體資料庫軟體和服務收入增長的68%,其中AWS和Microsoft的收入佔到絕大部分。

熟悉資料庫選項

為了規劃這個以雲端計算為中心的未來,企業必須瞭解可以減輕將內部部署工作負載遷移或複製到雲端計算基礎設施所遇到的問題的選項。

企業選擇雲端計算資料庫服務時,有兩個首要因素需要考慮——部署架構和資料庫需求。特定應用程式將為每個元素提供引數。

這些是影響與雲端計算相關的資料庫選擇的因素:

  • 部署環境,無論是內部部署、一個或多個公共雲,還是私有云和託管資料中心的混合;
  • 資料庫型別,包括關係型SQL(RDB)、分散式SQL、NoSQL變體(如列儲存、寬列)或文件資料庫、快取、圖形或各種專用資料庫(例如時間序列和量子分類帳);
  • 資料庫管理器,即資料庫是自我管理的還是雲端計算服務(DBaaS);
  • 效能和容量要求,如每秒事務數、查詢延遲以及資料庫吞吐量和容量的可擴充套件性;
  • 可用性和彈性要求,這將確定對多個複製和同步例項的需求;
  • 靈活性,包括特定的版本要求以及IT團隊需要對資料庫設定和配置等詳細資訊進行控制的數量。

AWS、Microsoft和Google主導了全球雲服務市場。許多IT團隊傾向於使用這些雲端計算提供商的資料庫服務,而不是將資料庫本身託管在雲端計算例項上。那是因為將它們與現有的雲端計算環境整合起來會更容易,並且會減少開銷。

AWS、Microsoft Azure和谷歌雲平臺具有IT團隊應探索的一系列資料庫服務,以滿足其特定需求。

雲端計算資料庫服務的權衡要素

資料庫服務並非適合每個公司和每種雲端計算策略。通常,雲端計算資料庫服務更適合於以下這樣一些企業:

  • 需要更簡單、更快的部署;
  • 需要各種各樣的資料庫產品,而不必安裝和管理每個產品;
  • 不想管理軟體;
  • 需要更大的可擴充套件性;
  • 希望透過多個地理位置分散的例項實現高可用性;
  • 瞭解雲端計算的共享安全模型,並可以利用雲端計算固有的安全基礎設施;
  • 無需對每個資料庫設定進行微觀管理。

總體而言,雲端計算使用者必須瞭解單個資料庫例項的容量和效能限制。但是,這些通常可以透過分散式設計來解決,該設計利用雲端計算產品內建的複製和網路功能。

儘管總擁有成本的計算充滿了每個組織所獨有的變數,但云計算資料庫服務的成本要低於自我管理的內部資料庫系統。它們消除了硬體、系統管理和一些資料庫管理員(DBA)開銷的成本,對於希望減少開支的企業而言,這是一個更具吸引力的選擇。當企業使用基於開源或內部開發的軟體的雲端計算產品時,節省更多的費用,從而消除了許可費用。

考慮企業的業務和使用情況

資料庫應用程式的設計和選擇高度依賴於軟體需求、雲端計算使用情況以及任何相關的原有系統。為了對企業工作量做出最佳決策,需要考慮以下幾個因素:

首先,新的應用程式比傳統應用程式更適合雲端計算基礎設施和資料庫產品。然而,如果IT團隊希望遷移過時的硬體,或者如果他們的使用率出現峰值,並希望透過利用雲端計算的基於消費的定價來節省資金,那麼IT團隊可能會選擇將原有系統移到雲平臺上。如果企業採用雲原生策略,IT團隊可能需要遷移一個原有資料庫來與新的應用程式整合。

但是,如果企業對直接遷移到雲平臺持謹慎態度,混合雲部署(將內部部署資料複製到雲平臺中或從雲平臺中訪問)通常是一個更好的選擇,並且提供了更好的風險管理資料庫。混合雲的方法還允許IT團隊在執行原有內部部署資料庫作為備份的同時切換到作為主要系統的雲平臺。

一旦企業的團隊適應了新環境,便可以訪問主要雲平臺上可用的資料分析和機器學習服務的完整列表。它還可以將工作負載遷移到雲原生資料庫服務,例如Amazon Aurora、Azure Cosmos DB或Google Bigtable,與雲端計算例項上的原有資料庫相比,它們通常更具成本效益,並且可以更好地與其他雲端計算服務整合。

無論選擇哪種雲端計算資料庫,系統設計師和應用程式開發人員在設計基於雲端計算的環境時都必須特別注意服務成本,因為草率的使用和配置可能會抵消雲端計算部署可能帶來的成本節省。

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