oracle下一代数据中心解决方案

Principle

Solution

ArchitectOracle

China构建基于云平台的下一代数据中心攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m#

^

_

^

#归.原作者所有本资料

试读提纲1、云数据中心概念的提出2、云计算与数据中心的关系3、云数据中心的应用场景4、云数据中心的数据管理b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m传统的数据中心烟囱式架构异构的技术多种操作系统平台支撑

时的容量的响应式管理庞大的应用体系静态地部署多种

组合点对点集成独立的应用数据MainframeDASCustomApplicationBig

serverDASERPApplicationSalesApplicationClusterDatabaseDataWarehouseNAS/SANORBNAS/SAN攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7FilesDatabaseDatabaseSmall

server攻城狮#

^

_

^

#归.原作者所有本资料

试读攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#数据中心的利用率和效率不高很少的一部分客户开始

数据中心服务器的利用率，然而，非常少的客户会注意数据中心的效率Server

utilization

remains

very

low.

.

.01020403050607080100900102030

40

50Average

daily

utilization

(percent)90100Up

to

30%

servers

aredead攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7*

Sample

size

–

45

d

entersSource:

Uptime

InstitutePeak

daily

utilization

(percent)归.原作者所有本资料

试读整合的敏捷的高性能高可用性攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#下一代云数据中心概念的提出归.原作者所有本资料

试读整合架构-动态负载管理烟囱式架构-低效的资源管理整合的要求提升服务器的利用水平5%

-

10%

(Gartner)60%-70%(Oracle大学网格)敏捷的要求Scale-out

on-demand敏捷地适应应用变化情况根据负载随需扩展高弹性，动态伸缩，self

service，配置

的实例在初始投资成本和获得良好的效率之间作出平衡（减少Capex

和Opex）实时地获取业务变化，并以此作出响应Server

AServer

BServer

CNetWorkloadIf

utilization

too

high,increase

capacityShared

InstanceApplications

A,

B,

C,

D,

EServer

D式云数据中心Austin,TXColorado

Springs,

COSalt

Lake

City,

UT根据应用要求进行资源分配Austin,TXColorado

Springs,

COSalt

Lake

City,

UT攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m高性能的要求全球最大数据仓库容量其大小每两年增长三倍1998

–

1

TB;

2001

–

10

TB;2003

–

30

TB;

2005

–

100

TB;

2007

–

300TB;2009

–

900

TB;

2011

–

2.7

PB#

^

_

^

#归.原作者所有本资料 试读攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7高性能的要求分布式处理能力集中处理层问题：昨天的客户发展量如何？分布式处理层汇总、合并结果Select

sum(sales)whereDate=’24-Sept’

…多个服务器并行处理查询请求构建并发

Smart

Scan请求各服务器返回结果Storage数据完全激活故障切换到备点数据的备份和恢复低成本高性能

数据保护&

归档集群技术保证容错和服务器水平扩展DatabaseDatabaseStorage高可用性的要求自动管理保证容错和水平扩展保证业务不被中断-每个都是可以水平扩展的,完全激活的,以数据为中心的要求达到最高可用性和最低的成本升级硬件和提纲1、云数据中心概念的提出2、云计算与数据中心的关系3、云数据中心的应用场景4、云数据中心的数据管理云计算模式能以按需方式，通过网络，方便的云系统的可配置计算资源共享池(比如：网络，服务器， ，应用程序和服务)

。同时

它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或 资源。*

Source:

NIST云计算–NIST定义普遍网络云计算基本特征共享的资源池多DB快速弹性能力可度量的服务按需的自服务云计算的5个基本特征为什么采用“云”传统模式烟囱式的系统建设，IT成本居高不下（硬件/能耗/管理）按峰值规模建设，资源平均利用率低缺乏弹性的系统设计，应对业务突况差建设周期漫长，无法快速提供与部署业务需求的快速增长，设备更替快，不利投资保护虚拟化、分时/区共享动态调配、弹性伸缩自动化、自服务低成本、标准化硬件云计算集中资源池的共享云数据中心技术标准化能力服务化提供快速化资源弹性化管理自动化管控集中化提纲1、云数据中心概念的提出2、云计算与数据中心的关系3、云数据中心的应用场景4、云数据中心的数据管理众多分散的小数据库需要整合，尤其是OSS域及MSS域，分散的数据库带来很多问题：①分散的管理与运维②DB的多版本③数据分散带来的数据一致性问题④系统扩展能力的限制，即，缺乏弹性能力（突发性业务需求的支撑能力难以满足）⑤数据安全问题，无⑥数据质量问题，无标准和流程标准和流程⑦数据全生命周期管理缺失⑧分散利用率不高的问题⑨分散数据库带来的License冗余问题（集中的数据库基于共享可以带来License成本的降低）⑩分散带来的数据分析与数据挖掘的空间的浪费问题（⑪低信息密度的现状导致的缺乏高性能压缩能力）整合符合绿色计算的发展趋势通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本有效提升数据安全并降低数据分发的难度满足全企业内集中的、标准化的数据管理要求整合与共享可以带来数据服务能力的持续可用集中化、标准化是IT演进大趋势的要求分散数据库的整合集中化的灾备中心大集中SaaS应用的数据库支撑新一代IDC/ADC的数据库提供与运营电信企业采用云数据中心的潜在现实需求分散数据库的整合--现状及需求1目前的灾备中心多为基于现有应用进行一对一的匹配建设（Silo），硬件投资巨大目前的灾备中心多为冷备中心（Active-Standby），日常灾备中心的资源只能空闲无法利用，资源的有效利用率很低需要建设双活的灾备中心（Active-Active），有效提升资源利用率需要基于资源共享（Share

Pool）及动态调整能力，有效节约硬件投资异构数据管理变为 的同构数据管理，提升可管理性通过集中化的灾备中心建设，促进IT系统的管控集中化、技术标准化的演进分散数据库的整合集中化的灾备中心大集中SaaS应用的数据库支撑新一代IDC/ADC的数据库提供与运营电信企业采用云数据中心的潜在现实需求集中化的灾备中心--现状及需求3伴随电信市场竞争的加剧，电信企业的产品的同质化及全网

趋势越发明显，这使得电信企业的业务标准化程度越来越高；这些趋势直接导致了全网大集中的SaaS应用需求的产生SaaS应用基于

的业务流程、数据模型、客户体验等为全网的所有使用者提供IT应用能力，带来更高要求的数据库服务提供能力需求：①满足大集中的高性能需求（数亿用户的OLTP）②满足大集中带来的PB级海量数据管理能力③满足大集中带来的高可用性要求④满足数据的生命周期管理能力⑤满足业务增长带来的动态扩展性需求⑥满足SaaS应用需要的数据一致性保障能力⑦满足SaaS应用需要的关系型数据库的数据管理与数据提供能力要求

大集中的SaaS应用对高性能、高可用性、数据严格一致性等方面的数据库需求，在BSS领域

支撑系统的

大集中项目中显得尤为突出分散数据库的整合集中化的灾备中心大集中SaaS应用的数据库支撑新一代IDC/ADC的数据库提供与运营电信企业采用云数据中心的潜在现实需求--现状及需求攻3城狮集b

s.中v

l

a用#的^_

^数#据库支撑归.原作者所有攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7本资料 试读适合大型企业的大型关系型数据库的提供或托管①高性能②海量数据的可管理性③数据生命周期管理④扩展性⑤服务使用的度量⑥数据安全适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管①DB

Instance的快速自服务创建与容量的弹性能力②计算能力及③自动化管理能力④服务使用的度量⑤数据安全集中化的灾备中心大集中SaaS应用的数据库支撑新一代IDC/ADC的数据库提供与运营电信企业采用云数据中心的潜在现实需求与运营

--现状及需求分散数据库的整合攻4城狮

新b

一b

s

.

代v

l

IaDnC5

./Ac

oDmC的#^数_^

#据库提供攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7归.原作者所有本资料 试读众多分散的小数据库的整合，尤其是OSS域及MSS域基于整合平台提升数据生命周期管理能力及数据质量通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本有效提升数据安全并降低数据分发的难度全企业内集中的、标准化的数据管理要求建设双活的灾备中心，有效提升资源利用率基于资源共享及动态调整能力，有效节约硬件投资通过集中化的灾备中心建设，促进IT系统的管控集中化、技术标准化的演进

大集中的SaaS应用带来高性能数据库集群的需求，尤其是BSS领域 支撑系统 大集中的OLTP需求海量数据管理能力及动态扩展能力SaaS应用所需的数据一致性保障及关系数据管理能力适合大型企业的大型关系型数据库的提供或托管高性能、海量数据管理、扩展性适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管DB实例的快速提供、弹性能力、自动化分散数据库的整合集中化的灾备中心大集中SaaS应用的数据库支撑新一代IDC/ADC的数据库提供与运营电信企业在云化架构的数据库平台层的潜在现实需求攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#云数据中心的需求总结业务目标：降低成本、提高效率、改善服务、拓展业务！攻城狮

(技术+生活)群 2

2

5

8

0

9

7归.原作者所有本资料

试读攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m提纲1、云数据中心概念的提出2、云计算与数据中心的关系3、云数据中心的应用场景4、云数据中心的数据管理攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7#

^

_

^

#归.原作者计算资源、数据应用/服务云接入和处海量分布式理高并发读写高性能获取负载均衡的安全简单的管理标准的

接口攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#云数据中心的技术要求攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

724归.原作者所有本资料

试读攻城狮论如坛

b何b

s实.v

现la

云n5

数.

c

据om

中#心^

_

^

#两种‘云’中的分布式数据库集群调度分布式文件系统G

FS分布式锁服务主服务器支撑层Bigtab

le客户端（lbrary）服务层用户层元数据表子表服务器子表子表子表子表服务器子表子表子表服务器子表子表子表管理控制层高速网络互联N+1集群SAN层key/value的键值非关系型并行数据攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

725库BigTable,Amazon

SimpleDB,MS

SDS/独立：Hadoop

Hbase,oldemort,Cassandra关系型数据库/数据仓库分布式解决方案OLTP&DW:Oracle,DB2,SQLserver,SybaseDW:Teradata,Netezza,Greenplum开源：Hadoop

CloudBase归.原作者所有本资料

试读非关系型分布式数据库针对某类特定需求而设计具有很强的弹性和扩展能力规模化提供较强的分布式处理能力数据弱一致性设计较弱的结构化查询统计能力，一般存在较多限制非标准/部分标准的 接口关系型分布式数据库通用性设计，但也带来了性能的限制通过集群提供较强的横向扩展能力较强的分布式能力数据强一致性保障很强的结构化查询与复杂分析能力标准的数据 接口产品成熟，但要在性能和伸缩性上进一步增强VS攻城狮b

b

s.v

l

a

n

5.c

o

m

#^

_

^#

归.原作者所有两种‘云’中的分布式数据库Cont.攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

726本资料

试读可用性大规模集群环境下，单个/部分节点的故障容错性能瓶颈随着集群规模的扩大，单节点环境下的性能瓶颈可能会被放大，如节点交互、IO扩展性随着数据量和负载的增大，如何保证可扩展性以满足业务处理和分析对性能的要求海量数据的在分布式环境下的 和高效

，空间的需求和压缩等数据攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#云数据中心可能的问题攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

727归.原作者所有本资料

试读攻城狮论O坛

rbab

sc.lvel云a

n

数5

.

c

据om

中#心^

_

解^#

决方案…Exadata完美解决超大型分布式数据库/数据仓库的！10-100倍的性能提升；OLTP应用带来20倍的性能提升；I/O吞吐能力。归.原作者所有攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

728本资料

试读b

b

s.v

l

a

n

5.c

o

m

#^

_

^#

归.原作者所有资源的分割与整合

Instance

CagingInstance

caging允许管理员限制每个例程使用的CPU资源可以防止运行在一个例程中的失控进程影响到运行在服务器上的其它例程当数据库运行时可以动态调整.参数cpu_count支持分割方式和过度配置与Resource

Manager一起工作攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7攻城狮本资料

试读分布式处理，解决计算能力问题：每个服务器包括

、CPU及相应的

,处理SQL及压缩，恒定的计算能力与

的比值。横向并发计算，解决带宽和可靠性问题：分布式处理单元横向部署，ASM提供镜像保护，处理能力与数据量同比扩展。廉价标准化，解决价格及更新问题：完全标准的PC服务器硬件，智能

单元数量不受限，极大降低成本，并随着PC技术的发展而发展。InfiniBand

Switch/Network集群数据库或单实例数据库分布式处理层集中处理层速、并发网络层Exadellellell

Exadelltell

ExadExadExadExadell攻城狮b

b

s

.

v

l

a

n

5

.

c

o

m #

^

_

^

#分布式智能处理攻城狮(技术+生活)群2

2

5

8

0

9

7归.原作者所有本资料

试读云中通过自动的高可用性技术(ASM)避免磁盘或节点的单点故障自动

管理保证数据的冗余和条带化保证数据的分布是均匀的保证

的动态添加和删除保证热点数据获得更好的性能ExadellExadellHotHotHotHotHotHotColdColdColdColdColdColdASMDisk

GroupASMFailure

GroupASMFailure

Group案例介绍Oracle数据中心数据中心:超过20,000服务器全世界最大的Dell/Linux数据中心每星期增加100服务器超过5,000

TB数据全世界最大的NetApp数据中心每月增加60TBs数据支持超过400其他客户的关键应用为超过65000甲骨文员工服务超过7000平方米Oracle的应用架构整合1998TodayBusiness

as

Usual52

application

instances40

dentersI