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云猿生数据 · ApeCloud

异构数据库纳管

异构数据库纳管解决方案面向多数据库并存的企业场景,帮助团队统一管理信创数据库、商业数据库和开源数据库,降低运维复杂度,提升数据库服务交付效率与治理水平。

客户画像

金融机构

股份制银行、证券公司的数据中心部门


数据库规模

数百套数据库实例

技术团队

10 人以内,专业分工极其明确(DBA)

业务特点

业务周期性明显,可用性要求较高

运营商

电信、移动、联通的业务支撑中心


数据库规模

数百套数据库实例

技术团队

10 人以内,专业分工较为明确(SRE)

业务特点

用户基数庞大,数据量级高

政府机构

各级政府、事业单位的信息部门


数据库规模

数十套数据库实例

技术团队

5 人以内,专业分工较为模糊(存在研发兼职)

业务特点

数据安全要求高,信创要求强

央国企

能源、制造、交通等大型企业的科技部门


数据库规模

上千套数据库实例

技术团队

数十人,专业分工较为模糊(存在研发兼职)

业务特点

业务复杂,多地部署

问题场景

SQL 优化难

SQL 优化是数据库性能调优的核心环节,常常耗费大量运维人力。目前的调优手段主要是人工试错,DBA 需要反复尝试不同的优化方案,效率较低。而且不同数据库种类的优化机制存在显著差异,DBA 必须深入了解优化器的特点才能制定有效的优化策略,无形中提高了技术门槛。此外,企业普遍缺乏有效的慢查询监控工具,无法及时发现 SQL 性能问题,导致很多性能隐患影响业务才被发现。

数据库种类和版本杂

根据需求特点,研发团队往往会采用多种类型的数据库支持不同业务,如有 Oracle、MySQL、MongoDB、ClickHouse 等。而随着产品迭代,这些数据库又往往会存在多个版本,比如 MySQL 5.7、8.0,Oracle 11g、12c、19c 等。面对数据库种类和版本繁多的情况,企业长期缺乏统一的运维管理工具,导致运维工作量不断增大。

权限管理乱

大多数企业通过数据库客户端直接管理用户权限。随着时间推移和人事变动,权限与人员的关联关系日益混乱且无法理清。一旦发生越权操作造成不良影响,企业很难快速定位责任人和问题根源。

解决方案对比

针对数据库运维管控难题,一般有以下几种技术方案

采购数据库运维服务

企业通过购买人天的方式满足数据库运维需求。服务内容包括架构咨询、数据备份、性能调优、数据迁移、系统巡检等工作。针对国产数据库产品,企业一般购买原厂的远程服务或驻场服务;针对海外商业数据库,企业通常采购第三方服务。

采购数据库原厂运维工具

企业购买数据库厂商提供的原厂运维管理工具。原厂工具一般只支持一种数据库产品,具备完整的数据库部署、备份恢复、监控告警、库表管理、性能优化、数据迁移、日常巡检等功能,功能实现较为细节。

自研数据库运维管理系统

企业自主研发数据库运维管理系统。自研系统一般会支持多种数据库产品,具备数据库纳管、集群巡检、链路监控、SQL 审核、跨集群同步等能力,且集成了各种内部系统,符合个性化管理的需求。

采购第三方数据库管理软件

企业采购非数据库原厂提供的数据库运维管理产品。这类产品一般会支持多种数据库产品,通常比较关注标准化的功能实现和智能化的使用体验。

采购数据库运维服务
采购数据库原厂运维管理工具
自研数据库运维管理系统
采购第三方数据库管理软件
核心需求
数据库类型
少数数据库买不到服务
一般只支持 1 种数据库
一般支持多种数据库,但不包含小众的数据库
一般支持多种数据库,甚至包含小众的数据库
运维功能
很多功能无法人工完成;脚本缺乏研发流程验证
深度支持原厂数据库
能够覆盖基本的生命周期管理、备份恢复、监控告警功能
能够覆盖基本的生命周期管理、备份恢复、监控告警功能,部分厂商提供了复杂的批量运维能力
适配集成
--
一般只提供监控相关 API
深度集成
提供了大量标准的 API 接口
技术路线
技术前瞻性
--
普遍采用落后的技术栈
普遍采用成熟的技术栈
普遍采用成熟或创新的技术栈
运维成本
采购(开发)成本
--
成本大多包含在内核 License 中,体现为赠送的情况
保留较大规模的系统研发和测试团队
保留较小的系统研发和测试团队
运维成本
没有系统运维成本,需要为人工服务支付较高的成本
没有系统运维成本,需要为人工服务支付较高的成本
有系统运维成本,需要为人工服务支持较低的成本
没有系统运维成本,需要为人工服务支持较低的成本

云猿生数据企业级数据库纳管解决方案

云猿生数据异构数据库统一管理方案支持 Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、达梦、金仓、OceanBase 等主流数据库,能够提前发现数据库隐患、快速定位问题和精确根本原因,并给出优化建议,帮助用户快速解决故障和性能瓶颈。未来本方案还会支持更多种类的数据库,提供自动部署、监控告警、备份恢复、弹性扩缩容等核心功能。

KubeBlocks 异构数据库统一纳管解决方案架构图

方案特点

支持多引擎数据库统一管理,减轻运维压力

支持 Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、达梦、金仓、OceanBase 等多种数据库类型,实现多引擎统一监控、运维与管理,极大减轻运维工作量。

存量+增量集群一体化管理,覆盖全生命周期

不仅支持管理用户已部署的存量数据库,还支持增量数据库集群,满足用户对数据库的所有业务需求,实现存量与增量集群一体化管理。

丰富 DMS 管理能力,用户权限直观展现

直观展现用户与数据库权限对应关系,让管理员快速了解每个用户对数据库资源的访问与操作权限,及时发现潜在的安全风险,提高管理效率,降低因权限配置不当导致的数据泄露或误操作等风险。

快速定位问题,提供 SQL 优化建议

深入数据库内核函数采集能力,一分钟即可快速定位数据库性能问题;精确的数学模型代替传统 SQL 执行计划分析经验,极大降低数据库性能分析门槛;自动给出优化建议,一分钟推荐最优索引,快速解决数据库问题提升业务稳定性。

AI 智能运维,简化数据库运维工作

集成用户私有化大模型,提供智能运维助手,实现数据库集群智能运维、诊断、分析和数据库可视化展示,简化运维工作,提升运维工作效率。

客户价值

20+ 数据库支持
多引擎统一管理

支持 20+ 种主流数据库引擎,实现资源池化、 统一运维管理,极大减轻维护压力,提升团队效率。

1 分钟问题定位
AI 智能运维

集成大模型能力,快速定位数据库性能问题,自动推荐最优索引,提供智能诊断和自动化修复建议,提升业务表现。

全生命周期管理
统管纳管一体化

覆盖数据库全生命周期管理,既能纳管存量数据库实例,又能统管新建数据库,提供高可用、扩缩容、备份恢复、监控告警等完整功能。