科技改變生活 · 科技引領(lǐng)未來
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概述最近一個(gè)月，華為公司面向全球發(fā)布了人工智能原生(AI-Native)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB和業(yè)界性能的分布式存儲(chǔ)FusionStorage8.0，將多年的AI技術(shù)和能力以及數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)融入到新品，實(shí)現(xiàn)很多創(chuàng)新性突破，比如人工智能技術(shù)融入分布
概述
最近一個(gè)月，華為公司面向全球發(fā)布了人工智能原生(AI-Native)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB和業(yè)界性能的分布式存儲(chǔ)FusionStorage 8.0，將多年的AI技術(shù)和能力以及數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)融入到新品，實(shí)現(xiàn)很多創(chuàng)新性突破，比如人工智能技術(shù)融入分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的全生命周期、一套存儲(chǔ)可同時(shí)支持塊、文件、對(duì)象、HDFS協(xié)議等。
其中，最為標(biāo)桿性的場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)屬招商銀行，在實(shí)踐中：
華為GaussDB管理數(shù)據(jù)容量提升10倍，AZ內(nèi)故障恢復(fù)速度提升30倍。以故障恢復(fù)為例，GaussDB的RTO時(shí)間小于1秒，而其他廠商則需要30秒；
FusionStorage 8.0在招行，部署渠道接入、開發(fā)測(cè)試、VDI以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，一套存儲(chǔ)替代原有4種存儲(chǔ)設(shè)備，節(jié)省40%的TCO，業(yè)務(wù)上線速度提升9倍。其次，將人工智能技術(shù)融入存儲(chǔ)全生命周期管理，從資源規(guī)劃、業(yè)務(wù)發(fā)放、系統(tǒng)調(diào)優(yōu)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和故障定位等方面實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維管理，實(shí)現(xiàn)云上云下協(xié)同。再者，分布式存儲(chǔ)性能業(yè)界第一，單節(jié)點(diǎn)性能高達(dá)16.8萬每秒讀寫速度(IOPS)和1毫秒以內(nèi)延時(shí)。基于ARM的算力，IOPS提升20%，基于AI Fabric網(wǎng)絡(luò)，時(shí)延降低15%。
歷時(shí)9年的研發(fā)和打磨，低調(diào)謹(jǐn)慎的華為終于掀開了GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的神秘面紗，讓之走到了臺(tái)前。
其實(shí)，GaussDB并非是一個(gè)產(chǎn)品，而是系列產(chǎn)品的統(tǒng)稱，目前GaussDB至少包含有3款產(chǎn)品，有面向OLTP的數(shù)據(jù)庫(kù)，面向OLAP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，還有面向事務(wù)和分析混合處理的HTAP數(shù)據(jù)庫(kù)。
數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核開發(fā)路漫漫
做數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核開發(fā)如在刀尖上跳舞，壓力很大，但凡在內(nèi)核架構(gòu)與機(jī)制制定上有一絲一毫沒考慮清楚，那么，上線就一定會(huì)出問題，后果嚴(yán)重。因?yàn)椋坏┐_定的方向進(jìn)行不下去，就會(huì)導(dǎo)致推倒重來。一位核心研發(fā)工程師對(duì)筆者說。
2007年，因?yàn)殡娦艑?shí)時(shí)計(jì)費(fèi)項(xiàng)目困境，華為開始組織人手研發(fā)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，項(xiàng)目代號(hào)GMDB，這是可追溯華為最早的數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)記錄。
當(dāng)時(shí)，華為決定自研內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的想法并不高大上，而是很單純，完全不是外界所猜想的搞個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)去售賣并干掉誰，純粹只是因?yàn)樵陔娦庞?jì)費(fèi)領(lǐng)域，華為解決方案找不到能與之很好契合的數(shù)據(jù)庫(kù)，僅此而已。
眾所周知，電信行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)要求較高，尤其是可用性，定制化需求較多，涉及改動(dòng)工作量大，而采用國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)，讓原廠來配合改動(dòng)，人家未必會(huì)配合。因此，無奈下，華為被迫走上了自研數(shù)據(jù)庫(kù)的道路，以此來提升自身解決方案的競(jìng)爭(zhēng)力。
不過，2007年的GMDB并沒有取得大規(guī)模商用，只在小范圍內(nèi)進(jìn)行試用，但這個(gè)版本卻鍛煉了一大批人。當(dāng)時(shí)，國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核開發(fā)知之甚少，有經(jīng)驗(yàn)者寥寥，都是摸著石頭過河。
但有苗不愁長(zhǎng)，到了2010年，華為數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)開始對(duì)2007年版本進(jìn)行全面重構(gòu)，并寫下了重構(gòu)版本的第一行代碼：
“typedef struct st_database{...}database_t;” 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的定義。
從這個(gè)版本開始，華為數(shù)據(jù)庫(kù)的定位已經(jīng)不再僅局限于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，而是在向通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸轉(zhuǎn)變，重構(gòu)過程中，開始融入大量非內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的特性，這就是Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)的前身。
重構(gòu)后的版本，質(zhì)量上取得了顯著提升，2012年，GMDB開始大規(guī)模商用，主要應(yīng)用于電信計(jì)費(fèi)領(lǐng)域，同時(shí)，在華為內(nèi)部，眾多配套的解決方案也開始使用GMDB。
華為GaussDB 200
華為GaussDB 200開始于2012年，研發(fā)團(tuán)隊(duì)分析了業(yè)界數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)理論和技術(shù)，在基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL引擎和事務(wù)強(qiáng)一致性等基礎(chǔ)上，進(jìn)行了分布式、并行計(jì)算的改造。歷時(shí)6年，打造了一款架構(gòu)領(lǐng)先的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，為各行業(yè)PB級(jí)海量數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。
GaussDB 200可以很好兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99/2003語法和PostgreSQL生態(tài)。
與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品使用專有硬件不同，GaussDB 200運(yùn)行在通用X86服務(wù)器上，采用MPP+shared-nothing架構(gòu)，因而能夠具備良好的擴(kuò)展性。可以在不中斷業(yè)務(wù)的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的在線擴(kuò)容。
這個(gè)擴(kuò)容采用表級(jí)擴(kuò)容機(jī)制，即完即用，支持未擴(kuò)容表與已擴(kuò)容表之間關(guān)聯(lián)分析；通過引入一套增量機(jī)制記錄擴(kuò)容重分布過程中的數(shù)據(jù)修改（增刪改），待基線數(shù)據(jù)重分布完成后，將增量數(shù)據(jù)Merge到擴(kuò)容后的集群中；提供任務(wù)自動(dòng)等待Retry機(jī)制，確保新舊數(shù)據(jù)切換業(yè)務(wù)不中斷、無感知。
GaussDB 200 MPP節(jié)點(diǎn)間并行+SMP單機(jī)多核并行+列存向量化指令集并行+LLVM機(jī)器碼編譯等技術(shù)，可以充分發(fā)揮集群硬件資源，能夠達(dá)到萬億級(jí)數(shù)據(jù)查詢秒級(jí)響應(yīng)的能力。其中通用X86服務(wù)器上，可以提供彈性集群、跨代兼容等特性，避免硬件鎖定。
GaussDB 200支持通過SQL訪問HDFS上的數(shù)據(jù)，支持CUDF，支持全文檢索，從而為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提供簡(jiǎn)單應(yīng)用的技術(shù)手段。
總結(jié)
還記得華為GaussDB發(fā)布視頻中的一行文字：向數(shù)學(xué)致敬、向科學(xué)家致敬。GaussDB，不僅蘊(yùn)含著華為對(duì)數(shù)學(xué)和科學(xué)的敬畏，也承載著華為對(duì)基礎(chǔ)軟件的堅(jiān)持和夢(mèng)想。
后面會(huì)分享更多devops和DBA方面的內(nèi)容，感興趣的朋友可以關(guān)注一下~
馬陽(yáng)