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数据库分布式架构巧设计,水平拆分不再难

在阿里云生态日,袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案,分享了DRDS的架构与实践。 以下内容根据直播视频整理而成。 分布式需求 为什么要做分布式?首先是因为高并发,分布式应用带来更大量的数据库请求;高容量,业务增长,产生大量在线数据,关系型数据库要支持业务就要支持大数据量的存储;资源向上扩展存在天花板,无法做到无限制的纵向扩展;支撑业务高速发展,平滑扩容。 拆分原则 上图是数据库改造的进阶。业务初期,客户量比较少,可能在一个实例上把所有的服务、数据都能存放下来并且支持业务的发展。当客户量和数据量变大时,数据库很容易成为一个瓶颈,怎么去做改造?建议先做服

Gartner2017年IaaS魔力象限:阿里云强势崛起

阿里云已迅速成为这个领域的第四名,阿里云在强势崛起。 知名调研机构Gartner声称,亚马逊网络服务(AWS)和微软共同称霸基础设施即服务(IaaS)领域。 Gartner2017年IaaS魔力象限: 2016年的魔力象限: 2015年的魔力象限: 2014年的魔力象限: 这两大领导厂商名列前茅并不是让人很意外。AWS是少数几家每个季度都发布财报的巨头之一,它有一大批的企业客户和一大堆的使用场景。Gartner特别指出,AWS“是最常被选择的服务提供商,是许多用户在整个企业组织内战略性采用的云服务。”AWS唯一饱受诟病的地方是,采用其服务需要有一定的专长,另外其定价结构可能很复杂。 微软Azure似乎在吸引云使用方面成熟度不一的多个层面的客户。据Gartner声称,Azure的服务对象很广泛,可处理多种工作负载。微软也被认为主要是一家战略性的企业云合作伙伴。Gartner认为,Azure在服务体验、支持、说明文档和培训方面还可以做得更好。微软在过去的一年已改进了服务。 至于谷歌云平台,Gartner表示这家公司名列第三,不过与前两名相差较远,但它对云原生公司来说却是个不错的选择。Gar...

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