导读：某全球知名信息与通信技术（ICT）解决方案供应商通过 NebulaGraph 构建了覆盖云原生 DevOps 全流程的图数据库管理平台，并有效优化了 NebulaGraph 的可维护性、安全性、可靠性。本文将深入探讨自动化部署、数据安全性和可靠性建设的关键策略，为数据库管理提供全面的解决方案。

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一、引言

（一）云原生DevOps

首先，我们来谈谈“云原生 DevOps”.

“云原生”是一个合成词，由 ''Cloud'' 和 ''Native'' 组成，''Cloud'' 它指的是我们的应用程序开发是基于云上进行的。''Native'' 是一个理念，意味着我们在开发应用程序时，从设计之初就应考虑到它是在云上运行的，基于云上的资源进行开发。

总之，我们在设计时不会过多关注底层细节，如资源物理集群信息，而是更聚焦于业务程序需求本身。

（二）数据库平台能力建设

我们终端云服务背后有很多云服务能力，比如我们手机后台的云服务能力。这些服务能力是基于云服务平台的能力构建的，涉及到各种能力的组件，比如数据的持久化。

数据持久化是在数据库平台上进行构建，基于我们原有的能力结合 NebulaGraph 图数据库，已经有 20 + 业务使用数据库平台上的 NebulaGraph 能力，例如特征工厂、数据血缘、风控等。我们为提高多个业需求和运维效率，将这些能力整合。

（三）业务背景

在计划构建图数据库平台时，我们关注几个关键信息：批量图数据库的集群维护、人力成本、专业技能要求、安全性、业务支撑要求等。这些挑战要求图数据库必须具备高可用性、高性能和高安全性。

最终我们选择了 NebulaGraph 构建来一个高效、可靠且安全的图数据库平台，以支持业务的快速发展。这个平台不仅能够处理大规模数据，还能够应对复杂的业务关系，同时保持高可用性和安全性。

二、整体架构

我们的数据库平台主要分为两大板块：数据库治理和数据库引擎。

数据访问框架的核心是 WiseDBA, 它是一个集成了 DevOps 理念的数据库治理平台，旨在实现变更自动化和数据同步合规。数据库治理模块涵盖了数据库的整个生命周期，包括设计、开发、发布和运维等，在每一个阶段，我们都提供了表设计工具、SQL 审核与发布工具等一系列工具，来提高治理效率。

数据库引擎通过同城双活和异地多活等方式保障高可用性，利用增量备份和快速恢复确保数据安全，同时优化了查询性能和数据处理能力，通过物理集群连接解决容量瓶颈，并实现数据库节点的弹性伸缩以适应业务需求变化。

我们的平台已经支持了多种数据库，包括 GaussDB、DCS(基于 Redis)、ClickHouse、NebulaGraph 以及 CSS(基于 Elasticsearch 构建的文档数据库).

通过这样的框架设计，能够为各种业务场景提供稳定、高效、安全的数据库服务。

三、NebulaGraph 引擎管理架构设计

NebulaGraph 引擎管理架构设计是确保数据库稳定性和高效性的关键。这一架构设计提供了覆盖 DevOps 全流程的数据库治理能力，实现数据安全和数据隐私的全面防护。

（一）使用者视角

管控面

各个治理工具覆盖了 DevOps 全流程，从设计、开发、发布、运维各阶段管控 NebulaGraph 数据库：

• 表设计工具：辅助用户设计数据库表结构。

• SQL 审核工具：在开发阶段审核 SQL 语句，确保质量。

• SQL 变更工具：管理数据库变更，确保变更的安全性和可追溯性。

• 性能诊断工具：提供性能诊断，帮助用户识别和解决性能问题。

• 健康巡检工具：定期检查数据库健康状况，预防潜在问题。

运行面

这部分是业务接入 SDK, 最终业务应用程序还是需连到机器上，进行数据的检索，我们增强了以下能力：

• 安全认证：确保业务应用程序与数据库之间的连接是安全的。

• 连接池：管理数据库连接，提高资源利用率。

• 自动重连：在连接断开时自动重新建立连接，保证业务连续性。

• 配置热生效：允许在不重启服务的情况下更新配置，提高灵活性。

• 主备切换：在主数据库出现问题时，自动切换到备份数据库，确保服务不中断且无感知。

（二）提供者视角

NebulaGraph 管理台

NebulaGraph 管理台是 NebulaGraph 数据库治理的基石，它结合了治理工具，全面实现了数据库变更的自动化。管理台提供了实例管理、图空间账号管理、图空间管理和 Tag/Edge 管理功能，使得管理 NebulaGraph 的各项操作都变得简单高效。

SDK 配置管理台

SDK 配置管理台专注于业务接入的自动化。该管理台将接入规范集成到 SDK中，使得业务接入配置管理变得高效，包括连接池参数配置、数据库账号配置以及 SDK 配置下载等功能。

此外，SDK 配置管理台还提供了读写分离配置、DB 请求灰度配置功能，有助于业务在不同环境下实现平滑过渡，同时有效控制和管理潜在的风险。

通过这样的 NebulaGraph 引擎管理架构设计，屏蔽了 NebulaGraph 整个物理集群的组网部署信息，专注于业务逻辑的开发。

四、NebulaGraph 集群可维护性建设

所谓“可维护性”，即通过自动化日常操作，屏蔽操作内部细节，提升批量集群的可维护性。

（一）简化安装过程及集群调参等动作，降低了业务试用接入门槛

一个图数据库集群的开通，如果按照传统方式做一个中间件引入、部署，整个流程十分繁杂。我们通过云原生 DevOps 的能力，把周边的组建整合起来，最终实现业务在部署集群的时候，只需选择部署的环境、集群名、图数据库版本等基础信息，以及业务关心的单云/双云、主机的规格、节点的个数、缩放空间，再点击立即创建后台，基本在 20 分钟以内就能完成整个集群的自动化部署。并且在完成自动化部署后，后台有自动化的能力把账号配置进行自动化处理。

（二）云原生-基础设施即代码方式申请实例、图空间、链接配置等

在开发过程中，当研发需要一个新的图数据库引擎实例时，会以页面文本的方式描述所需的集群规格、磁盘大小、节点数等集群信息。这些描述信息会被基础设施即代码（IaC）平台执行，我们的后台会自动找到所申请的组件，组件后台再完成自动化的安装。在整个过程中，无需关注细节，因为 IaC 代码可以重复执行，进行调和，以达到目标状态。在整个过程中是无人值守的，IaC 代码跑完，就能实现开发需求。

（三）集群配置分级管控、配置飘移检测，降低集群运维风险

做数据库平台最大的挑战是，在初始阶段，数据库通常以中间件的形式存在，由各个业务自行配置和维护。在维护过程中，分布式集群的多节点特性使得问题定位变得困难，一旦出现问题，不仅需要花费大量时间进行排查，并且在排查过程中，业务也会遭受损失。

因此，我们的配置管理进行了分级分类。

• 不开放部分配置给业务处理，以减少误操作风险。

• 提供 Agent 能力，通过 Agent 读取核心进程内存数据和本地配置文件数据，并将其存储到预设的空间中。

• 实现配置漂移检测，检测节点内配置是否生效以及节点间配置是否一致

五、NebulaGraph 集群数据安全性建设

策略一：事前预防

1. 权限最小化

• 人员权限：将数据库操作权限按角色由高到低进行划分：DBA>运维 SRE>研发。

• 账号管理：

• 人机账号：控制账号的有效期，避免账号泄露导致未经授权的操作。

• 机器账号：分为治理账号和业务程序账号，治理账号用于 DevOps 流程中的设计工具，业务程序账号仅赋予应用程序所需的最小权限。

2. 管理操作工具化

• 引擎管理台：作为数据库平台的一部分，用于执行日常管理和监控任务。

• 数据库跳板机：作为进入数据库后台的跳板，通过严格的权限控制，只允许特定人员操作。

• 主机堡垒机：在跳板机无法解决问题时，连接到数据库集群，进行更深入的操作。这一层级的权限要求更高，通常由 DBA 执行。

策略二：事中拦截+事后恢复

事中拦截

1. 版本测试与发布评估

在版本测试发布时，会对业务要执行的操作进行负面评估，即判断当前运营环境是否允许这样的操作，以及当前的情况是否合适。

2. 软删除机制

如果业务坚持要删除某个对象，NebulaGraph 会采取软删除的方式，即暂时禁用该对象，使其无法被业务使用。这样，如果业务发现误删了数据，可以迅速通过软删除的能力进行恢复。

事后恢复

1. 快速恢复能力

由于采用了软删除机制，当需要恢复数据时，只需将禁用的对象重新启用即可。这种方式比传统的硬删除后恢复要快得多。

2. 定期快照与备份

NebulaGraph 结合了社区提供的快照能力，定期将业务数据上传到 OBS 中。这样，即使数据被误删，也可以通过快照进行恢复。数据发现的越早，恢复的越快；发现的越晚，恢复成本越高。

六、NebulaGraph 集群可靠性建设

在 NebulaGraph 的日常操作变更和数据安全防护方面，我们已经实施了工具化和相应的防护措施。然而，为了确保集群在运行或变更过程中不会出现可靠性问题，还需要进一步加强可靠性能力的建设。

（一）集群变更，业务不中断

关键点在于我们将 NebulaGraph 的 SDK, 放在配置中心里，业务不感知这个连接，如 IP、账号密码等。另一方面，为了避免对业务造成影响，我们的图数据库管理平台是滚动升级，逐个节点进行循环执行。如果某个节点出现问题，我们有 NebulaGraph 作为兜底，比如我们发现某个节点有问题，暂时把它踢掉，通过间隔检查，发现问题已顺利解决，我们再把它加载过来。并且如果后期需要修改参数，业务也无需重启，利用热加载将其加载到 NebulaGraph 的 SDK 里。

（二）故障业务不中断——双云组网

双云组网形式，有多种实现方式，比如通过业务双写的方式和利用集群本身的能力。我们的双云组网实现过程中，引入了 meta 、storage、graph. 在 meta 、storage 数据中加入鉴定组件，meta 和 storage 不参与选举，但负责接收并处理来自其他组件的数据副本。然后，这些数据会被同步到备集群中，整个过程中业务无需感知。

故障业务不中断——双云切换

为了保障业务的连续性，NebulaGraph 集群采用了双云切换策略，该策略包括以下几个关键点：

• 对接注册中心：集群的链接信息被写入到注册中心，Nebula-SDK 从注册中心拉取配置，确保业务能够获取最新的集群配置信息。

• 读写分离：系统支持读写分离能力，可以在主、备集群之间分配读写请求，以提升查询性能。

• 主备切换：系统能够自动探测集群的健康情况。一旦发现集群异常，可以自动迁移到健康的集群，并进行回切，以保证业务的连续性。

双云切换流程

• 探测集群健康情况：业务 SDK 会定期检查集群的健康状态。

• 自动切换到健康集群：如果主集群出现故障，SDK 将自动切换到备集群，确保业务不受影响。

• 切流数据同步：在切换过程中，数据同步机制确保数据的一致性。

（三）节点指标&日志采集

为了确保 NebulaGraph 集群的可靠性，我们实施了节点指标和日志的采集策略，这包括：

• 丰富的主机监控：对集群所在主机节点的 CPU、内存、磁盘空间等关键资源进行监控，确保资源使用情况在可控范围内。

• 分钟级 200+个指标监控：提供秒级的数据采集，支持超过 200 个指标的监控，这使得运维团队能够快速定位集群的性能瓶颈或异常。

• 灵活便捷的告警机制：当监控指标超出预设阈值时，系统会触发告警，通知运维人员及时采取措施，如扩容或优化配置。

七、未来规划

继续聚焦单节点故障自愈能力

我们正在努力提升 NebulaGraph 集群在面对单节点故障时的自愈能力，以确保集群的稳定性和业务的连续性。

• 容量问题：单个大规模集群( 50+ 节点) Meta 进程可能会遇到性能瓶颈。我们正在对这一问题进行压测，以评估和解决可能出现的性能问题。

• 性能问题：在Flink 大规模实时写入的情况下，如何避免图查询能力受损。目前，我们采取的措施是实现读写分离，但这种分离是在双集群层面上进行的。在双云部署的环境下，一个集群负责写入操作，而另一个集群则专门处理读取请求，以此来优化性能。

NebulaGraph 图数据库平台的能力建设是一个持续进化的过程。我们将继续在云原生 DevOps 全流程中不断探索、优化，构建一个更加强大、安全、可靠的图数据库平台，以满足日益增长的业务需求和挑战。