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艾銻實踐 | 數據庫遷云解決方案選型 & 流程全解析


2020-02-10 18:23 作者:admin 瀏覽量:
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這次的肺炎疫情對中國的中小企業將會是沉重的打擊,據釘釘和微信兩個辦公平臺數據統計現有2億左右的人在家遠程辦公,那么對于中小企業的員工來說不懂IT技術將會讓他們面臨的最大挑戰和困難。
 
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艾銻無限始創于2005年,歷經15年服務了5000多家中小企業并保障了幾十萬臺設備的正常運轉,積累了豐富的企業IT緊急問題和特殊故障的解決經驗,制定了相對應的解決方案。我們為您的企業提供的IT服務分為三大版塊:
 
第一版塊是保障性IT外包服務:如電腦設備運維,辦公設備運維,網絡設備運維,服務器運維等綜合性企業IT設備運維服務。
 
第二版塊是功能性互聯網外包服務:如網站開發外包,小程序開發外包,APP開發外包,電商平臺開發外包,業務系統的開發外包和后期的運維外包服務。
 
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艾銻實踐 | 數據庫遷云解決方案選型 & 流程全解析
 
 
云數據庫:
 
Oracle是非常強大的綜合數據庫,但同時也存在一些劣勢,比如由于采用集中式架構,無法很好地實現橫向擴展,并且其穩定性依賴于硬件。出于架構升級、降低成本和云化等需求,越來越多的企業需要“去Oracle”。
 
本次分享主要圍繞以下5個方面:Oracle數據遷云概述、數據庫&應用遷云流程、數據庫遷云解決方案、最佳實踐、企業異構遷云建議。
 
1、Oracle數據遷云概述:
眾所周知,Oracle是一個非常強大的綜合數據庫,但是Oracle也存在一些弱勢,比如因為采用集中式架構,因此無法很好地實現橫向擴展,并且其穩定性依賴于硬件,如需要IBM的小型機、EMC的存儲等。
此外,Oracle數據庫還存在技術依賴,很多使用者在開發時喜歡使用PL/SQL,因此在進行數據庫異構升級或者架構轉型時,不得不解決Oracle的技術依賴問題。
與此同時,Oracle數據庫的成本較高,使用Oracle數據庫需要搭配相應的小型機和存儲,并且往往難以很好地實現規模化管理。
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2、數據庫&應用遷云流程:
企業往往出于架構升級、降低成本和云化的需求,需要做“去O”。而“去O”一般分為以下幾個步驟。
第一步:進行遷移方案評估,分析如何遷移數據庫和應用,選用何種數據庫代替。這個過程中需要儲備很多知識,分析現有Oracle數據庫的所有數據對象與應用的關系,也需要判斷目標數據庫是否兼容,遷移方案是否可行。
而選擇合適的目標數據庫來替換現有Oracle數據庫是比較困難的,因為用MySQL與PostgreSQL等數據庫替換Oracle時無法確定性能和負載的變化情況,只能通過不斷地測試來完成。
此外,還需要盡量避免異構遷移的風險,需要保證遷移之后,應用和數據庫能夠良好適配。
第二步:數據庫和應用改造,數據庫切換肯定會存在不兼容,這里的不兼容將是數據庫和應用架構轉型的“最后一公里”。只有搞定這“最后一公里”,才能夠完成整個遷移方案。在這部分需要考慮對于數據庫和應用的改造方案。
第三步:數據庫和應用的割接,數據全量遷移比較容易,但異構數據庫增量遷移可能比較困難,因為會涉及大量數據變化、頻繁的DDL,甚至數據庫的數據類型、精度等不同,這些對于遷移而言都是巨大的挑戰。
最后:數據庫和應用的遷移評測,包括了數據庫護航,因為Oracle性能非常強大。因此需要保證遷移到其他數據庫之后,性能仍然能夠滿足業務系統的需求。
護航階段需要考慮如何應對突發事件,如何回退,以及面對復雜的數據庫和應用之間的關系,如何進行切換。
架構綜合梳理
對于大部分企業而言,可能不只有一套Oracle數據庫,同樣也不只有一套應用,而數據庫與數據庫、應用與應用,應用與數據庫之間可能存在各種各樣的關系,但企業并沒有一個綜合的架構圖或架構文檔來記錄這些內容,因此需要厘清數據庫和應用的關系,方便規劃數據庫和應用異構改造的路線。
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數據庫場景梳理
此外,需要厘清現在Oracle數據庫的業務情況,是OLTP、OLAP還是TP和AP的混合場景,只有這樣才能有針對性地選擇目標數據庫并規劃好替換方案。
改造內容
數據庫改造存在很多語法難點,首先需要進行語法轉換。因為不同數據庫引擎支持的語法不同,因此需要轉換DML、DDL和SQL的語法。
其次,還需要轉換應用代碼,因為某些情況下,SQL語句會內嵌在程序中,可能需要對于百萬行代碼逐行檢查并修改其中的SQL語句,這樣一來不僅工作量巨大,而且非常耗時。
確定改造方案
編制完數據庫和應用架構遷移方案后,還需要逐一梳理改造點和功能點并進行測試,造成整個去O的過程前期準備需要很長的時間和很多的精力。
3、數據庫遷云解決方案:
眾所周知,阿里巴巴是國內第一批實踐去IOE理念的公司,當年阿里的去IOE之路走得并不那么順滑,遇到了很多困難,也踩了很多坑,沉淀下來了很多經驗,形成了今天的數據庫遷云的最佳解決方案。
Oracle數據庫和應用異構遷移痛點
Oracle數據庫和應用異構遷云全鏈路方案
阿里云將數據庫遷云的過程經驗積累濃縮成為了數據庫和應用遷移(簡稱:ADAM)產品。ADAM能夠幫助我們分析整個IT系統的架構,并為遷移的目標數據庫提供選型建議。
ADAM產品目前優選推薦兩種數據庫遷云方案:
第一種OLTP平滑遷移解決方案,目標數據庫是POLARDB語法高度兼容Oracle,因此僅需要少量改動,就可以直接遷移到阿里云或線下的POLARDB Box一體機中。該方案的特點是兼容性以及如何適配,能否彈性擴展以及整體成本。
第二種是OLAP數倉云化方案,針對提供數倉服務的Oracle數據庫,可以將其遷移到阿里云的ADB for PG上。該方案的關注點是對Oracle分析型SQL的改造以及能夠在云上實現真正的彈性擴展,以及成本的降低。
將Oracle數據庫和應用異構遷移分為六步,即數據采集、數據庫智能分析、應用評估分析、數據庫和應用改造、項目實施和割接護航。
數據庫和應用異構遷移全鏈解決方案工具
ADAM還為數據庫和應用異構遷移提供了全流程解決方案工具,ADAM SaaS是Oracle遷移評估大腦,提供專業、豐富、可視化的數據庫和應用評估服務,靜態或動態交互報告,應用改造管理,支持自動生成測試遷移計劃。
ADAM Studio是Oracle遷移改造產品,能夠提供穩定、易用的數據庫遷移測試與改造工具集,支持自動生成割接遷移計劃,實現仿真與割接環境計劃自動同步。
DSG for ADMA是ADAM認證Oracle遷移割接與同步產品,能夠提供穩定、可靠的數據遷移與校驗工具集,以ADAM遷移計劃為核心,提供場景化、流程化、自動化的數據全量遷移、增量遷移、數據校驗、數據修正能力。
數據傳輸工具DTS是阿里云數據庫傳輸工機具,同樣支持數據源間的數據交互,能夠幫助用戶實現全量和增量遷移數據。
ADAM關鍵技術
ADAM的核心是智能采集、智能評估、智能改造和配套工具。
智能采集不需要人為采集數據庫和應用程序的內容,以采集agent產品實現自動采集,采集后數據將落到本地,保證了核心資產的數據安全。
智能評估會逐一對比不同數據庫性能和語法等,并推薦目標數據庫選型及生成數據庫和應用異構遷移解決方案。而借助配套工具和智能改造系統,可以快速完成改造過程,如,將改造周期從6個月縮短到1個月。
ADAM產品根據數據庫兼容性將數據庫對象改造難度分為4級,并加以不同的處理。
此外,ADMA還提供了ADMA studio實現結構遷移和數據預遷移,SQL在線翻譯工具能夠將Oracle的SQL語句轉化為其他數據庫的SQL語句,PL/SQL轉Java工具能夠將PL/SQL語言轉Java語言,此外還有SQL對測工具和ADAM認證遷移工具。
4、最佳實踐:
數據庫遷云選型建議
根據使用Oracle特性的多少將Oracle數據庫分為兩類,弱O特性和強O特性。對于前者,推薦快速上云方案。因為所用的Oracle特性較少,因此快速遷移到開源數據庫MySQL或PostgreSQL中,以降低成本。
而后者使用的Oracle特性較多,因此推薦使用POLARDB Oracle兼容版。ADAM提供了全鏈路的遷移方案。如果想實現整體架構升級,也可以直接對業務進行重構,實現業務的微服務劃分和數據庫的分庫分表,進而快速地實現IT系統的架構轉型。
POLARDB云原生分布式關系型數據庫架構完全自主可控
POLARDB數據庫具有很多優勢,比如存儲與計算分離、RPO=0、自動讀寫分離、數據驅動、軟硬件協同,以及支持多模數據等。POLARDB是真正的云原生分布式關系型數據庫,并且能夠做到架構完全自主可控。
POLARDB BOX一體機
一些金融型企業可能對數據庫的監管要求比較高,因此阿里云也提供了POLARDB BOX一體機,能夠使得企業在線下機房享受到云原生數據庫的技術紅利。將云數據庫帶到線下機房,充分使用DBaaS能力帶來的管控、性能便利。
AnalyticDB for PostgreSQL數據庫
針對于數據倉庫場景,阿里云AnalyticDB for PostgreSQL可以很好的支持大數據處理,實現真正的動態水平擴展。
5、企業異構遷云建議
Oracle數據庫的遷云過程需要一套完整的方法論和產品,幫助實現架構評估、數據庫選型、遷移評估以及數據庫應用改造,幫助實現應用解耦,并且還需要專業的服務來助力實現真正的零停機遷移,最終實現企業異構遷云。
 
 

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