華為突破分布式數據庫和存儲技術，打通數字化轉型“雄關漫道”

　　2019年，我們將進入數字化轉型的攻關期。所謂“攻關期”即數字化轉型2.0階段，需要攻堅企業關鍵業務上云和數字化轉型改造的課題。在一份市場調查公司IDC的報告中指出：IDC自2014年提出數字化轉型以來，看到企業在數字化轉型層面已經投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企業已經成功屹立在潮頭，有一些企業在向上游進發，還有一些企業只能在浪潮的挾裹中被動前行。

　　對于企業來說，數字化轉型是“雄關漫道”。IDC認為，目前階段來看，企業亟待解決的是數字化能力提升，包括：與業務的深入結合能力;數據處理和挖掘能力;以及IT技術運營和管理能力。特別是數據處理和挖掘能力，因為數字化轉型推進企業從以流程為核心向以數據為核心轉型，對海量、異構、多類型的數據處理和挖掘能力是釋放數據價值的前提，對數據全生命周期的管控治理是釋放數據價值的保障。而隨著數字化轉型引入大量新技術而導致IT復雜度變高，企業IT技術運營和管理能力是提升企業“IT生產力”的關鍵。

　　攻關數字化轉型的“雄關漫道”，需要一個具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平臺。這是2019年3月華為與IDC聯合推出的《擁抱變化，智勝未來—數字平臺破局企業數字化轉型》白皮書所提出的觀點。融合主要指把傳統技術和創新技術相結合;智能主要指平臺智能化和智能化能力輸出;可傳承主要指解耦、功能復用、可配置等理念打造的架構。而承載這三大觀點的，就是新一代分布式企業級技術。

　　2019年5月15日，華為發布了業界首款支持ARM架構的新一代智能分布式數據庫GaussDB以及分布式存儲FusionStorage 8.0，作為新一代數據基礎設施，詮釋了具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平臺。華為常務董事、ICT戰略與Marketing總裁汪濤在發布會上表示，千行百業正在加速智能化進程，越來越多的企業已經意識到數據基礎設施是智能化成功的關鍵。華為圍繞計算、存儲和數據處理三個領域重定義數據基礎設施，加速邁向智能時代。

　　GaussDB：業界首款AI-Native分布式數據庫

　　今天所討論云和工業互聯網等概念的背后是一個新時代的到來，這就是體系架構大遷徙。傳統企業級技術是在單體應用和單機環境中，保證數據存儲、調用等操作的高可靠、高可用、高穩定，特別是滿足金融級事物處理的ACID(原子性、一致性、隔離性和耐久性)要求，為企業關鍵業務提供數據管理支撐。隨著企業技術向云架構遷移，數據庫技術也面臨轉型。

　　2018年，基于云計算技術的分布式數據庫成為了業界的熱點。簡單理解，云計算技術就是把“單機”環境替換為由X86服務器機群所組成的分布式計算環境。原先由幾臺小型機完成的計算任務，要分散到上百甚至上千臺X86服務器上，而且還可能跨數據中心操作，挑戰可想而之。特別是在線支付等金融級業務，不能在斷網或網絡連接有問題時出錯，也不能因響應速度慢而影響用戶體驗。

　　2018年8月，中國支付清算協會與中國信息通信研究院聯合舉辦了“金融分布式事務數據庫研討會”，與業界廠商和用戶共商核心數據庫分布式轉型之路，同時發布了《金融分布式事務數據庫》白皮書。金融分布式事務數據庫的工作推進，為分布式數據庫進入企業關鍵業務系統，提供了產業化支撐。而華為作為企業ICT解決方案供應商，早在2012年就開始研發面向大數據分析的數據倉庫，在基于傳統關系型數據庫SQL引擎和事務強一致性等基礎上，進行了分布式、并行計算的改造，歷時6年打造了面向PB級海量數據分析的分布式數據庫。

　　在OLAP數據倉庫之外，華為與行業用戶合作了面向OLTP的分布式事務型數據庫研發。2017年，華為與招商銀行合作成立了分布式數據庫聯合創新實驗室，研發具有高性能企業級內核、完整支持分布式事物、滿足金融行業對數據強一致要求、單機事物處理能力要達到每分鐘百萬級別等的OLTP分布式數據庫。

　　本次發布的GaussDB數據庫新品包括：聯機事務處理OLTP數據庫、聯機分析處理OLAP數據庫、事務和分析混合處理HTAP數據庫。而華為GaussDB數據庫將AI技術融入數據庫設計、開發、驗證、調優、運維等環節，可實現基于AI的自調優、自診斷自愈、自運維，讓數據庫更高效、更智能，引領數據庫架構的發展。

　　更進一步，本次發布的GaussDB系列數據庫是業界首款支持ARM芯片的分布式數據庫。華為推動計算架構從以X86+GPU為主的單一計算架構到以X86+GPU+ARM64+NPU為主的異構計算架構快速發展。基于X86架構，華為引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服務器FusionServer Pro;基于ARM64打造了業界性能最強的TaiShan服務器;基于Ascend芯片的Atlas智能計算，實現了業界首個端邊云協同的人工智能平臺。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多種異構算力組合，大幅提升數據庫性能。

　　汪濤強調，作為全球首款AI-Native數據庫，GaussDB有兩大革命性突破：第一，首次將人工智能技術引入數據庫的全生命周期流程，實現自運維、自管理、自調優和故障自診斷。在交易、分析和混合負載場景下，基于最優化理論，首創深度強化學習自調優算法，把業界平均性能提升60%。第二，支持異構計算，充分發揮X86/ARM/GPU/NPU多樣性算力優勢，最大化數據庫性能，在權威標準測試集TPC-DS上，華為GaussDB排名第一。GaussDB還支持本地部署、私有云、公有云等多種場景。

　　FusionStorage 8.0：新一代分布式存儲

　　在以云計算為代表的分布式計算環境中，數據管理解決方案除了需要分布式數據庫外，為了更好的擴縮容以及滿足多樣化數據存儲需求，計算與存儲分離已經成為分布式數據庫設計的主要架構。分布式云化架構，就是要支持計算、存儲分離和多租戶等架構設計要求。

　　GaussDB已經從數據庫層面實現了高可用、高可靠、高穩定的分布式數據庫，本次發布的FusionStorage 8.0則是分布式存儲架構，創新地實現一套系統同時支持塊、文件、對象、HDFS協議，1套存儲支持4類存儲能力，適用于全業務場景混合負載，最終讓“一個數據中心一套存儲”成為可能。

　　IDC發布的《中國軟件定義存儲(SDS)及超融合存儲(HCI)系統市場季度跟蹤報告，2018年第四季度》顯示，2018年，軟件定義存儲市場達到了54.9%的同比增長。軟件定義存儲在中國整體存儲市場的占有率穩步上升，分別達到了22.1%的市場占有率。華為憑借文件解決方案在政府、廣電和電信等行業得到認可，在2018年中國軟件定義存儲市場排名第一。

　　FusionStorage 8.0采用華為ARM-based處理器鯤鵬920加速，使IOPS提升 20%，結合華為AI Fabric無損網絡，時延進一步降低15%。基于華為在計算、網絡和存儲領域多年的芯片和算法積累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能測試中，單節點性能達到了16.8萬IOPS以及1ms以內時延，成為承載企業關鍵應用的新選擇。

　　此外，通過華為云的云上訓練及本地AI芯片，FusionStorage 8.0將智能管理貫穿業務使用的全生命周期，如業務上線前對存儲資源的規劃，使用過程中的風險預判及故障定位，大幅提升存儲效率，幫助行業客戶應對智能時代的數據新挑戰。

　　汪濤在發布會上強調，新一代智能分布式存儲FusionStorage 8.0通過重定義存儲架構，從“Storage for AI”和“AI in Storage”兩個維度實現效率大幅提升，引領存儲智能化。首先，“Storage for AI”通過融合共享，讓AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先將AI融入存儲全生命周期管理，從資源規劃、業務發放、系統調優、風險預測、故障定位等方面實現智能運維。

　　遼寧移動就采用了華為FusionStorage。作為遼寧省內最大的移動通信運營商，遼寧移動一直在探索先進的存儲方案在自身IT系統的應用。由于5G的快速發展，遼寧移動關鍵數據庫的應用也向云化方向發展，分布式存儲也要滿足其可靠性和高性能要求。華為在深入分析遼寧移動需求后，首先在邊緣開發測試業務小規模試點分布式存儲，進行了大量的實驗和測試后性能和可靠性都達到了預期，最終決定將全部業務遷移至FusionStorage。該方案通過采用雙活、可寫快照、端到端DIF等特性，順利完成Billing、經營分析、B2B等系統從老舊存儲至FusionStorage的搬遷工作，助力遼寧移動的存儲架構邁入新的歷史階段。

　　值得一提的是，華為分布式數據庫與華為分布式存儲深度結合，把數據庫的操作下沉到存儲節點，極大提升了分布式數據庫的性能。利用新的網絡技術和人工智能技術，華為幫助用戶提升數據中心的吞吐量，提升網絡應用的可伸縮性，并且能自動調優。

　　除了推出新一代突破性的分布式數據庫和存儲技術外，華為也積極與客戶、伙伴在數據庫與存儲領域，從行業應用、平臺工具、標準組織和社區等多個層面共建開放、合作、共贏的產業生態。在行業應用層面，華為與軟通智慧、神州信息、東華軟件、易華錄、用友政務、亞信國際等獨立軟件開發商長期合作;在平臺和工具層面，華為與Tableau、帆軟、ARM、Veritas等合作伙伴聯合創新;在標準組織和社區層面，華為深度參與OpenSDS、中國人工智能產業聯盟、OCP、OpenStack、CNCF基金會等組織和社區的建設。

　　總結來說，華為全線分布式數據庫和分布式存儲產品的發布，是華為具備融合、智能、可傳承三大特性數字平臺的最新成果。華為分布式數據庫與分布式存儲結合，能消除企業各業務系統數據孤島，構建面向行業場景的數據建模、分析和價值挖掘能力，對多源異構的數據進行匯聚、整合和分析，形成統一的全量數據和數據底座，實現數據價值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可對基礎設施進行高效的管理，為行業應用開發和迭代賦能，全面幫助企業突破關鍵應用上云的“雄關漫道”。

　　轉自：中國青年網

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