GaussDB|运维工程师的福利来了,华为云GaussDB发布认证课程
_原题为 运维工程师的福利来了 , 华为云GaussDB发布认证课程
数字化浪潮汹涌而来 , 在5G、云、AI加持下 , 云数据库不断升级演进 , 激发千行百业的创新和数字化转型 。 数字经济时代下 , 云数据库如何助力政企智能升级?企业DBA在云数据库的浪潮下如何快速转型 , 并继续乘风破浪呢?
认证体系 , 牵引云DBA角色
到2025年 , 全球数据量存储将高达180ZB , 如此巨大体量的数据和数据类型 , 需要各行业提前快速构建数据基础存储设施 。 近年来 , 华为一直与产业伙伴一起构建鲲鹏数据产业生态 , 即以昇腾、鲲鹏处理器为基础 , 打造融合的数据基础设施及行业应用 。 鲲鹏数据产业是华为的战略重心之一 , 而GaussDB是华为鲲鹏数据产业生态的一个重要环节 。 结合华为倡导的5G、云、终端结合的“云-管-端”策略 , 应运而生了华为云数据库品牌GaussDB 。 GaussDB结合了多年的技术沉淀和业界独有的软硬件全栈能力 , 是华为自有生态的新一代企业云数据库产品 。
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为更好发展云数据库产品 , 培养职业化数据库认证人才 , 华为人才生态发展部在今年7月7日正式上线发布了HCIA-GaussDB V1.5华为数据库工程师认证课程 , 认证依托华为关系型云数据库GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) , 云数据仓库GaussDB(DWS) , 以及非关系型云数据库GaussDB(for MongoDB)和GaussDB(for Cassandra) , 旨在培养面向云DBA、数据库开发或管理岗位的人才 。 面向OLAP的云数据仓库GaussDB(DWS)高级工程师 , 8月下旬即将发布HCIP-GaussDB-OLAP V1.5认证课程 。 11月份将会发布HCIP-GaussDB-OLTP V1.5课程 。
云数据库应运而生
大企业希望通过上云来解决非高峰期的硬件资源冗余问题 , 中小企业希望降低硬件资源的高资金和高技术门槛 。 结合华为的“云-管-端”的策略以及客户的诉求 , 云数据库应运而生 , 相对于传统数据库 , 云数据库从便捷使用、弹性扩容、多租户配置、数据可靠性、系统安全性、云数据库优于本地搭建的备份能力、云数据库极大降低客户软硬件投入、系统托管能力和本地维护成本等方面 , 要大大优于传统数据库 。
云数据库在很多行业都有突出的发展 。 比如 , 在IOT物联网领域应用十分广泛 , 对于IOT应用来说 , 数据库的规模和可靠性至关重要 。 云数据库提供了高吞吐量和并发特性 , 可以通过快速的响应时间来支持大量的连接 。 在电子商务应用领域 , 云数据库可以为电子和移动商务应用程序提供可靠的数据存储 , 使数据应用在网络上快速安全地运行 。 对于政府电子政务领域来说 , 电子政务面临服务国内数十亿人次的潜在规模的独特挑战 , 对于数据库的性能特性要求特别高 , 使用云数据库可以提供数据查询卓越性能 , 在便捷应用、吞吐量和可用性上都是不错的选择 。
云DBA岗位职责的转变
随着关系型和非关系型数据库云化的大背景 , 有的DBA从业者会十分担心自己的岗位职责转变 , 甚至担心地位不保 。 其实这种担心是完全不必要的 , 因为每一个新的数据形态的产生和发展 , 势必会应运而生新的角色 , 也同样会带来新的机遇 。 由于云数据库的切换 , 传统DBA的岗位职责发生了很重大的变化 , 从传统的“数据保管人和数据库守护者”转变为更高层级的、战略上的角色 , 这个新的角色就是云DBA , 或者DA(Data Administrator/Data Architect) 。
传统DBA , 也就是数据库运维工程师 , 日常会陷入到7*24无休止的事务性工作中 , 并且随时on call 。 平时环境安装、部署 , 作业配置、分发、开发、测试 , 故障定位、性能调优不停歇 , 而这些工作随着数据库上云将会变得异常简单 。
云数据库将会进行每天例行检查 , 提前识别问题 , 做好日常巡检工作 , 每天对当前实例的状态进行检查 , 清除日常隐患 。 会进行前一天24小时的运行状态分析 , 对过去24小时的实例运行数据 , 自动进行全面的分析和异常检测 , 并给出风险点及优化建议 , 规避了传统DBA随时on call的魔鬼般地存在 。
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在问题发生时 , 云数据库会快速定位问题 , 并快速恢复 , 实例“卡死”也不怕 , 依然可以对实例进行干预 , 保留最后一棵救命稻草 , 有效降低故障时间 。
对于每次故障进行复盘 , 找出每一次故障的根本原因 , 云数据库会进行全量和慢SQL的分析 , 并自动进行异常检测 , DAS等数据库生态工具会自动结合某时间段内的数据 , 进行自动分析 , 并给出故障可能的原因 , 及建议的优化手段 。
而云DBA们将需要更多地理解业务 , 用数据回答来自业务方面的诉求 , 而不仅仅是维护数据库的健康稳定运行 , 这真的是云DBA们的机遇所在 。 云DBA们的工作不再局限在后台 , “数据建模、数据安全、数据治理、应用性能监控”等工作对业务的影响和可见度越来越明显 , 此类工作的重要性将继续增长 。
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