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如何创造更适合云原生的数据存储方案?

发布时间:2022-01-17 15:29 所属栏目:[云计算] 来源:互联网
导读:数据系统管理弹性需求提升、数据系统访问查询需求提升,对数据存储、处理、挖掘的性能、稳定性、可靠性都提出了更高的要求。除此之外,金融企业IT还要建立数据敏态引擎,能够通过统一的编排系统配合业务上线,可以实现快速扩容。同时,存储系统自身的自动化
      数据系统管理弹性需求提升、数据系统访问查询需求提升,对数据存储、处理、挖掘的性能、稳定性、可靠性都提出了更高的要求。除此之外,金融企业IT还要建立数据“敏态引擎”,能够通过统一的编排系统配合业务上线,可以实现快速扩容。同时,存储系统自身的自动化运维能力,也成为IT建设者关注的焦点……
 
  那么,云原生时代,我们需要什么样的数据存储方案?针对底层的IT基础架构,和数据存储环境挑战,金融IT建设者们真实发问:
 
  容器云数据持久化存储方案怎么选?
  容器云的数据资源如何分配?
  如何提升容器云平台的数据一致性?
  高并发情况下,如何实现故障快速恢复?
  本篇文章将为您抽丝剥茧。
 
  容器云数据持久化存储方案怎么选?
 
  首先,容器云平台的底座主流是Kubernetes,所以从理论上来说,只要支持K8s CSI存储接口的商用存储产品,就可以选择使用。
 
  在实际生产环境中,NFS是最常见的协议,也是容器云平台在数据持久化方面最简单的实现方式。容器自身可以支持文件、块、对象三类存储形式。可以依据行内应用场景的需求,以及自身的运维能力,选择最合适的存储协议。
 
  文件存储:适合少量数据存储、配置文件场景
  块存储:适合数据库等高性能场景(当然,也有一些文件存储可以提供极高的性能,取决于存储)
  对象存储:适合存放图片、视频、网盘文件等场景,需要应用支持
  Kubernetes是基于CSI插件的方式提供对于存储实现扩展,不仅仅是存储协议,具体存储设备也需要提供对应的CSI才能实现与k8s最佳的融合。
 
  另外,也可以考虑直接采用比较成熟的块解决方案,例如TopoLVM,适用于中间件或数据服务相关场景,产品中也内嵌了Ceph提供分布式存储能力,可实现存算一体或存算分离两种使用场景。
  
  DBaaS平台提供资源管理和调度,经过迭代调优的调度策略,以及充足的资源池供应,避免了多个应用共存一套库,数据库单个节点的连接数可以轻松突破3000。
 
  如何提升容器云平台的数据一致性?
 
  银行高并发场景下,数据一致性非常重要,很多银行都希望通过容器云平台有效保证承载运行数据的一致性,实现快速扩容、故障快速恢复。

(编辑:ASP站长网)

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